新华财经杭州5月10日电5月9日下午，2026中国经济年度观察暨新华财经全球生态伙伴大会在浙江德清举办。蚂蚁集团副总裁、OceanBaseCEO杨冰在大会上表示，非结构化数据能否真正实现在线实时处理，是AI时代最大的刚需；如何搭建开放、实时、多模态、混合式的数据湖，正是AI时代技术底座需要解决的核心问题。

　　杨冰在大会“大家观察”环节，分享了蚂蚁集团自研的分布式数据库OceanBase。截至目前，OceanBase已支撑阿里巴巴集团13届双十一购物节，在此过程中打磨形成原生分布式可扩展数据底座。依托近年自主可控国产化发展浪潮，产品已落地千行百业，服务金融、政企、运营商等行业。近年来，政企政务领域涌现出大量类似双十一的高并发民生业务场景；随着AI和Agent时代到来，市场将产生海量数据与访问请求，OceanBase持续深耕这类场景，市场发展空间进一步拓宽。

　　在AI和数智化时代，企业究竟需要怎样的数据库与数据底座？杨冰表示，面向AI时代的数据库，需同时承载核心关键业务与AI创新业务两大需求。过去十年，OceanBase依托分布式技术解决企业海量数据处理难题，核心逻辑是通过多数据库承载超大规模数据量；凭借原生分布式能力，让多个同构数据库实现一体化运行，攻克多数据副本间的数据不一致难题，同时依靠分布式特性天然解决系统扩展性与可用性问题。迈入新时代，数据库亟待解决全新痛点：如何整合多模态异构数据，以及Agent同时调用多异构数据库引发的AI幻觉、数据不一致、运行效率低下等问题。行业需通过底层技术，将多模态异构数据整合为统一的大型分布式系统，为Agent提供一致性数据底座，进而提升Agent运行效率、节省Token消耗、减少AI幻觉现象。

　　杨冰认为，软件行业正经历从“为人服务”到“为Agent服务”的根本性变革，这一变革催生了交互模式与商业模式的多重创新，例如支付宝AI付、Salesforce等厂商推出的无代码Headless交互模式。

　　杨冰分享了阿里与蚂蚁集团三大AI落地实践：蚂蚁灵光、蚂蚁阿福、淘宝AI购物助手。分别从海量小数据应用爆发带来的系统扩展性挑战、多分支短周期AI应用开发中测试评估环节的效率瓶颈、多模态数据混合存储与检索痛点三大维度，阐述OceanBase如何适配AI时代的数据处理需求。

　　“搭建一套AllinOne多模态存储底座来适配行业需求，是我们当前探索的新方向。”杨冰表示，“全新技术架构下，我们正在落地这套系统。英伟达CEO黄仁勋在2026GTC大会上提出，非结构化数据是AI的上下文。而深耕数据库行业多年我们深知，结构化数据才是企业业务运行的核心上下文，海量交易系统、业务系统均依托结构化数据搭建运行。”

　　过往行业普遍采用“先存储、后处理”的模式，数据湖技术已发展成熟。而搭建开放、实时、多模态、混合式的数据湖，仍是AI时代技术底座的核心课题。他介绍，目前OceanBase已着手构建这套全新底座：在检索层面实现多模态数据智能搜索与调取，打通结构化、非结构化、半结构化数据的融合存储能力，为企业提供一体化数据服务。所有技术架构均依托十余年沉淀的分布式底座搭建，保障蚂蚁阿福这类应用具备金融级底层支撑。企业各类数据均可实现安全可靠存储、高效运行调度与低成本存储部署。

　　对于行业未来趋势，杨冰引用古语“分久必合”作出解读：数据底座已从单一数据库，逐步演进至可支撑数据分析的数仓、可存储非结构化数据的数据湖。当下湖库一体新体系应运而生，融合数据湖与数据库双重特性，这也是OceanBase核心发力方向。同时他指出，两大核心因素正在推动“分久必合”的行业趋势：一是非结构化数据应用大规模爆发，二是非结构化数据实时处理需求持续攀升。