當數據庫不再只是被動存儲數據的倉庫，而是能主動理解、推理並參與AI決策的智能中樞，數據基礎設施的範式正在被徹底重構。在 2026 阿里雲PolarDB開發者大會上，阿里雲正式推出AI數據湖庫（Lakebase） 及一系列面向Agent時代的全新能力，宣告全球首個“AI就緒數據庫”體系落地——它不僅能統一管理結構化、半結構化與非結構化全模態數據，更可在庫內直接完成語義檢索、模型推理與智能決策，真正實現“數據即智能”。

此次發佈的Lakebase是PolarDB的核心突破。它打破傳統數據湖與數據庫之間的壁壘，構建“湖庫一體”架構，首次實現多模態數據（文本、圖像、日誌、向量等）在統一邏輯下的高效存取與一致性管理。通過創新的緩存加速機制，Lakebase針對不同場景動態優化IO與帶寬，確保海量數據在AI訓練與推理中高速流轉。

更關鍵的是，PolarDB將AI能力深度嵌入數據庫內核。藉助模型算子化（Model-as-Operator）技術，開發者可直接在SQL中調用AI模型，完成語義搜索、情感分析或異常檢測等任務，無需將數據導出至外部系統——既大幅提升效率，又保障“數據不出域”的隱私合規要求。系統還融合KVCache、圖數據庫與向量檢索技術，構建兼顧長短期記憶、低算力消耗的智能檢索方案，爲Agent應用提供持續上下文支持。

阿里雲進一步定義了“AI就緒數據庫”的四大支柱：  

1. 多模態AI數據湖庫：統一管理全類型數據，支持跨介質高效緩存；  

2. 高效融合搜索能力：在SQL中無縫集成向量檢索與全文搜索，實現關鍵詞與語義的雙重匹配；  

3. 模型算子化服務：庫內推理+Agent-Ready架構，讓數據庫成爲智能體的“記憶與大腦”；  

4. 面向Agent應用的後端服務：通過Serverless與多租戶封裝，快速支撐垂直行業智能體開發。

目前，PolarDB已部署超 300 萬計算核心，覆蓋全球 86 個可用區，並在金融、汽車、政務等關鍵領域規模化落地。某大型商業銀行依託其構建實時風控系統，理想與小鵬汽車用於自動駕駛數據閉環，MiniMax、米哈遊等則將其作爲大模型訓練與推理的底層引擎。

在AI Agent從概念走向產業落地的 2026 年，數據基礎設施的智能化已成爲勝負手。阿里雲PolarDB的這次升級，不只是技術迭代，更是對“數據庫角色”的重新定義——未來，最強大的AI或許不只運行在GPU上，更生長在懂得思考的數據庫之中。