過去3年間、大規模モデルの能力は急速に向上し、計算力も継続的に突破されていますが、企業でのAIの実装は予想されていた価値の解放を迎えられていません。ますます多くの業界で合意が形成され始めています：AI競争の焦点は、モデルからデータへと移行しています。

6月29日、OceanBaseはAI時代に向けた湖庫一体型AIデータベースを発表しました。この製品は、データレイクのオープン性と大量ストレージ能力、データベースのトランザクション処理および分析能力、そしてマルチモーダルデータ処理能力を、一貫性のあるデータベースプラットフォームに統合したものです。これにより、エージェント（スマート体）が一度で業務全体の文脈を取得でき、AIが本質的に企業の情報を「理解」できるようになります。

この機能を基盤として、OceanBase AIデータベースはデータエンジン、データガバナンス、およびビジネスインターフェースをカバーする製品体系を構築しており、Lakebase、DataStudio、DataPilotなども含まれます。これらの製品は、アリババグループ内のアフー、リンクァンなどのAIシナリオですでにビジネス検証が完了しています。

業界の一般的な見解では、エージェントがデータベースの新たなユーザーとなり、データベースが「事実を記録する」ものから「意思決定に参加する」ものへと変化していることから、AIデータベースはAI時代における新たなインフラストラクチャの形態となっています。

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AIの実装の壁はデータにあり、「湖庫一体」が最適な道

これまで、大規模モデルは「思考できるかどうか」の問題を解決していました。しかし今では、真の壁は「ビジネスを理解できるかどうか」に変わりました。モデルの能力は急速に収束しており、ビジネスの違いはデータ層に移っています。

エージェントがシステムの実行層に入り、企業データがマルチモーダル化していく中で、従来の複数システム連携のアーキテクチャはAIが求める「統一された文脈」に対応することが難しくなってきています。AIはデータの管理の枠組みを変えており、エージェントが生産環境に導入されることで「規模」「文脈」「進化」の3つの重要な課題が顕在化しています。AIがデータベースに与える影響を分解すると、データの形態、データの流れ、データのインタラクションはすべて変化していますが、データベース自体の一貫性、拡張性、信頼性、リアルタイム性という4つのベースラインは譲れません。

真正に再構築すべきはアーキテクチャであり、守るべきはベースラインです。その指向はまさに「湖庫一体」です。多モーダルデータを統一されたエンジンで管理・計算・サービス化することで、アーキテクチャレベルでの多システムの分断を解消します。

湖庫一体に基づいて、OceanBaseはAI時代にふさわしい新製品体系を構築しています：

OceanBase Lakebaseは下位エンジンとして、構造化データ、非構造化データ、ベクトルデータを統一されたアーキテクチャで管理・加工・検索・呼び出しを行い、AI時代のデータベースの基盤問題を解決します。

OceanBase DataStudioはLakebase上に動作し、データ接続、加工、編成、セマンティックモデリングからエージェントとの協働までをカバーします。分散されたデータ資産を呼び出せるデータサービスに変換し、データガバナンスとサービス化の問題を解決します。

OceanBase DataPilotは統一された企業業務のインテリジェントなインターフェースとして、業務担当者が自然言語を使って分析報告書、データダッシュボード、信頼できる回答を生成できるようにし、業務担当者が直接データインテリジェンスを使う問題を解決します。

同社によると、従来の複数システムによるソリューションと比較して、OceanBase AIデータベースは全体的なTCO（Total Cost of Ownership、総所有コスト）を約30〜50％削減できます。現在この能力はアリババグループ内でのアフー、リンクァンなどのシナリオで検証されており、リンクァンでは数千万個の「ショートアプリケーション」が生成されており、湖庫一体のアーキテクチャが千万単位のエージェントシナリオで実現可能であることを示しています。

OceanBase CTOの楊伝輝氏は、「真正的な一体化はアーキテクチャレベルで起こらなければなりません。湖庫一体はデータベースとデータレイクを単純に結合することではなく、同じエンジン内でマルチモーダルデータを統一的に管理し、オンラインとオフライン処理を統合することです」と述べました。

AIデータベースを再定義し、国内メーカーにとって新たな機会が到来

AIデータベースは世界中の基礎ソフトウェアの新たな競争領域となっていますが、技術的道筋はまだ収束していない状態です。一部はデータレイクの能力を拡張し、一部は検索や意味理解の能力を強化し、また一部のベンダーはデータベースのコアから出発し、全体のデータ体系を再構築しようとしています。

差異の本質はコンポーネントの選択ではなく、「AIがデータをどう使うか」に対する異なる理解にあります。この変化の中で、AIデータベースは従来のデータベースの能力拡張ではなく、データがAIによってどのように整理・呼び出されるのか、そして意思決定されるのかを再定義しています。

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OceanBaseがAI時代の湖庫一体データベースを再構築

OceanBaseはデータベースコアから出発し、金融の核心システムで長期間検証されたトランザクションの一貫性、高可用性、柔軟性といった能力を、データレイクとマルチモーダルデータ体系に拡張し、AI負荷を統一してサポートできる能力を持たせました。これは底辺からの再構築であり、既存のアーキテクチャに補修を加えるのではなく、根本的な変革を意味します。

公開されている資料によると、OceanBaseは中国が自主開発したデータベースであり、2010年の「双十一（サンダーデイ）」のシナリオから生まれました。15年にわたり、金融業界で最も厳しいテストを受け続けてきました。400を超える金融機関をサポートし、2年連続で中国の分散型データベースのローカル展開市場で第1位を獲得しており、TPC-CおよびTPC-Hという両方の国際的な権威あるテストで首位を達成した唯一のデータベースです。業務は世界中の多くの国と地域に広がっています。

この金融レベルのシナリオで鍛えられた能力――データミスがなく、システムが停止しない、障害発生時でもミリ秒単位で復旧する――はAI時代の必須条件です。これを「データベース」から「データレイク」に拡張することは、OceanBaseが15年間の土台に基づいた自然な一歩であり、AIデータベースの范式再構築への競争に参画するための基盤を持つことにもなります。

長い間、基礎ソフトウェアの標準は国際的なベンダーによって定義されていましたが、AIデータベースは規則がまだ固まっていない段階に入っています。これは、既存の体系を追いかけるだけでなく、新しい体系の構築に参加する機会を意味しています。