当前科技产业中，"AI原生"已成为最常见的标签。从AI原生数据库、AI原生应用到AI原生架构，几乎所有新产品都冠以此名号。然而，在这股热潮中，阿里云数据库掌门人李飞飞却提出了不同的声音，呼吁业界保持理性，建立科学的衡量标准。 李飞飞指出，当前"AI原生"的定义仍在演进过程中，行业尚无统一标准。他用"移动的靶子"来形容AI技术的快速发展特点，强调不应盲目追赶概念，而要关注实质能力。这一观点在众多厂商争相贴上"AI原生"标签的背景下，显得尤为难得。 为了建立可衡量的标准，李飞飞提出了两个关键指标来判断数据库是否真正迈向AI原生阶段。其一，数据库实例中至少一半由Agent在使用；其二，数据库的输出以Byte计量时，至少一半为Token。他用体脂率衡量运动员水平的比喻说明，仅凭标签无法判断真实能力，必须有具体的量化指标作为依据。 需要指出，阿里云PolarDB此次明确以"AI就绪"而非"AI原生"作为核心定位。这一选择说明了对技术演进规律的尊重。李飞飞表示，虽然坚信AI原生是未来方向，但当下必须脚踏实地，通过技术架构的平滑升级为最终的AI原生奠定基础。阿里云数据库产品管理与技术架构部负责人王远深入解释，这种"克制"源于对AI发展速度的理性认识。他强调，数据库应该平滑迁移演进，而非全盘推翻重建，这样才能避免过度激进带来的风险。 从应用场景看，未来数据库的使用方式将发生根本性变化。王远指出，未来数据库的主力用户可能不再是程序员，而是Agent。据调研，未来新建数据库中80%至90%将由Agent自主创建。这意味着数据库需要适应完全不同的工作负载特征——Agent作为7×24小时运行的程序，其查询模式、并发特性和资源消耗规律都与人类用户迥异。 为适应这一变化，PolarDB推出了Serverless无服务器形态，可在极端情况下实现零计算节点，仅存储数据且算力消耗接近零。当有请求到来时，系统可在秒级内拉起计算资源。这种架构设计充分考虑了Agent间歇性、高并发的工作特点。 在人机交互方式上，李飞飞描绘了一幅未来图景：用户与系统的交互将通过自然语言进行，而Agent与数据库之间仍采用命令行和脚本方式，只是这些脚本由Agent自动生成和调用。他进一步设想，未来手机上可能不再有数十个应用，只需一个入口，用户说出需求后，Agent在数据库中完成推理、查询、下单等全部操作，用户对后台过程完全无感。 关于大模型与数据库的关系，李飞飞提出了独特的观点。他认为，大模型会逐步"吞噬"大部分数据，但"热数据"除外。冷数据（历史数据）将转化为模型参数，温数据通过LoRA微调可实现半实时更新。然而，实时交易、订单、当前记录等热数据，大模型无法直接处理，这正是数据库的核心价值所在。这一判断揭示了在AI时代，数据库的角色将从通用数据存储转向实时数据处理的专业工具。
在全球数字化进程中，中国科技企业体现出务实创新的精神。阿里云团队提出的技术理念，既为行业树立了理性发展的标杆，也说明了中国企业在核心技术领域的战略定力。这种平衡长远与当下的发展思路，或将推动中国数据库技术实现质的飞跃。