AI下半场靠“关系”，中国图数据库怎么办？

图数据库正迎来其黄金时代。

随着各行各业数字化进程的深入，数据量和类型均呈现出爆炸性的趋势，海量多元异构的数据已然成为众多企业的常态。而传统关系型数据库的二维表结构，既无法处理多模态数据，更难以理解数据之间的复杂关系。因此，聚焦数据关系与洞察的图数据库逐渐成为市场主角。

近年来，生成式AI崛起又起到推波助澜的作用。人工智能需要从多模态数据中获取全面、丰富的洞察，数据库不仅仅用于存储数据，更需要语义理解和逻辑推理。这让图数据库迎来更大的市场舞台，自身产品也加速走向重构。

近日，达梦数据正式发布图数据库GDMBASE V4.0 ，产品采用图原生+向量一体化架构，具备三大AI原生能力，展示出中国公司在图数据库领域的创新力量。

诚如达梦蜀天梦图副总经理、图数据库产品线总经理张睿所言：“在达梦数据‘AI+DB’战略中，图数据库是DB for AI的重要方向，也是达梦数据全栈数据方案的重要拼图。GDMBASE V4.0实现实现向量数据库与图数据库的底层原生融合，可以为各行各业在智能时代构筑坚实的数据智能底座。”

当图与向量相遇：图数据库走向重塑

QYResearch调研数据显示，2025年全球图数据库市场规模达到37.85亿元，预计2032年将达到175.9亿元，年复合增长率为24.9%，增速远超传统关系型数据库。

图数据库之所以能脱颖而出，关键在于其是以图结构（节点、边、属性）存储和查询数据的非关系型数据库，可以直接建模实体间的复杂关系，非常适合社交网络、金融风控、智慧城市、医疗健康、科学研究等多跳关联分析的场景。

与此同时，AI大模型（LLM）近年来的重大突破，也让向量数据库受到密切关注。向量数据库的作用是将文本、图像、音频等非结构化数据映射到向量空间，语义相似的内容在向量空间中距离更近，从而契合大模型“匹配语义最接近的内容”。

但AI大模型本质上依然是概率预测，不具备可解释性，且存在幻觉问题。这是因为向量数据库解决了AI的"语义模糊匹配"问题，却无法进行多跳关系推理。而图数据库最擅长的就是处理数据之间的“关系”，解决了"精确逻辑推理"问题。因此，人工智能发展到现阶段，向量与图融合成为数据库领域一个重要的趋势。

例如，2026年被视为智能体（Agent）爆发的元年，面对智能体“如何拥有跨会话、跨任务的永久记忆”，业界普遍视向量+图的混合架构作为构建企业级智能体应用的基石。

目前来看，向量与图融合的趋势不可阻挡，业界做法不一，但殊途同归，核心目的在于适配AI时代的多类型数据处理需求。部分数据库厂商在向量数据库的基础上拓展图能力；达梦数据的思路是图数据库融合向量能力，GDMBASE V4.0以图原生+向量一体化架构有效破解AI落地过程中数据底座割裂、幻觉频发、技术门槛偏高等挑战。

“向量数据库擅长语义近似匹配，图数据库擅长逻辑关系推理，二者融合更符合人工智能模仿人类思维的发展方向，可以更精准处理业务逻辑和智能决策。”张睿如是说。

GDMBASE V4.0：三大AI原生能力构筑数据智能底座

毫无疑问，这次以AI大模型和智能体应用为核心的智能化浪潮，让图数据库成为不可或缺的数据智能底座。Gartner就预测，到2027年，预计有超过60%的大型企业将把图计算纳入核心决策流程。

当前，随着场景规模和复杂性不断增加，图数据库自身也走向产品变革，从“单机高性能”转向“分布式云原生”架构。以达梦数据GDMBASE V4.0为例，其采用分布式原生图数据库设计理念，具备高性能、高可用、高扩展性，图原生+向量一体化架构在底层实现向量数据库与图数据库的原生融合，一套数据结构即可完成存储、计算、检索全流程，大幅减少数据治理工作量，提升数据处理效率；同时，通过统一查询语言，无需分别对接两套数据库，即可实现立体化、整体化检索。

达梦图数据库产品线研发部负责人王振宇表示：“与业界双引擎协同’或‘跨系统拼接’的方案不同，GDMBASE V4.0真正在内核层面实现了向量索引构建、查询与相似度计算，所有向量与图数据的操作均纳入事务管理。在高并发场景下，依然可以保障数据一致性与操作原子性。”

达梦数据GDMBASE V4.0在架构层面实现图与向量的原生融合，本质上消除了过完“拼凑”方案所带来的复杂性，以原生融合实现语义理解和逻辑推演，避免了单纯向量检索缺乏逻辑推理的情况，并彻底打破企业传统数据架构的边界，成为连接数据、知识和智能的坚实底座。

事实上，考虑到智能体的爆发，标志着AI从被动应答者”升级为主动“执行者”，目标是完成复杂的商业决策或自动化任务，需要“感知-规划-调用工具-反思-修正”等多轮循环。IDC就预测，到2031年，中国企业活跃智能体数量将突破3.5亿个，智能体未来将与企业业务场景深度融合，而图数据库必然会在其中发挥着关键作用。

可以说达梦数据GDMBASE V4.0的问世可谓是恰如其时，正因为在架构层面上的变革，使得其具备三大AI原生能力：

首先，HyperRAG全域检索，融合多项技术栈，实现十亿级点边向量+图的混合检索响应时间低于500毫秒，检索召回率提升30%，幻觉率降低60%；

其次，AI长效记忆系统构建图增强记忆，在100万语义子图存储规模下，检索延迟低于100毫秒，记忆关联准确率超过98%；

其三，自然语言智能Agent，图查询语句转换准确率超95%，数据价值挖掘能力赋能一线。

据悉，GDMBASE V4.0可支撑超千亿级别图数据存储和高并发查询，助力企业 AI 建设周期缩短 60%、综合成本降低40%，广泛适配党政、公安等关键业务场景。

“GDMBASE V4.0的发布，一方面是顺应数据库从“存储查询”向“推理理解”演进的技术趋势，另一方面是满足企业数字化转型的智能化需求。”达梦图数据库产品线副总经理钟秋如是说。

深耕行业，让图数据库走向普及

IDC《中国图数据库市场份额，2024：重塑产品、重新出发》报告指出，2024年中国图数据库市场规模为6.44亿元人民币，同比增长17%，市场处于快速增长期；图数据库产品受到更多企业关注和应用的同时，也迎来了产品重塑期。

事实上，随着以达梦数据为代表的中国公司在图数据库领域影响力的增长，中国图数据库市场未来有望持续向好，且将在更多行业中得到普及和应用。

首先，相比于国外，中国在经历多年的“数字中国”建设之后，像金融、政务、制造、交通、医疗等大部分行业的数字化程度不断加深，普遍都拥有着丰富的海量异构数据；加上中国市场一直以应用创新为导向，随着AI应用加速走向千行百业，多个行业广阔前景有望助力图数据库市场的全面打开。

其次，中国市场开始重视图数据库领域的创新，以推动图数据库市场的良性发展。例如，去年9月，我国图数据库国家标准 《信息技术 图数据库管理系统技术要求》 就正式实施，该标准由达梦数据深度参编，它的落地有效解决了图数据库领域行业标准不一、兼容性差的难题，加速图数据库的普及。

第三，图数据库领域的中国力量正加速崛起，正在有效解决过去图数据库实施成本高、上手难度大、规模化应用难等现实挑战。像GDMBASE V4.0的发布，标志着在图数据库底层架构设计上有着出色的创新能力，有望以产品技术创新推动图数据库的普及与应用。

钟秋直言，生成式AI浪潮正在改变图数据库，通过对话界面和问答方式，大幅降低了图数据库的使用难度，未来有望走向规模化应用，带来巨大的市场增量。

综合观察

图数据库的崛起告诉我们，数据真正所蕴含的力量并不仅仅在于其规模的大小，而在于其连接与关联的紧密度。

当图数据库与AI走向融合、互补时，图数据库也演变成为千行百业在智能时代不可或缺的数据智能底座。达梦数据GDMBASE V4.0的发布，恰似图数据库产业的一次号角：它不仅仅是一款创新产品的问世，更是帮助企业在智能时代“启新元之门”的那把钥匙。

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