长期以来，人工智能（AI）与数据库系统被视为两个相对独立的领域。然而，在大数据时代，随着数据库市场规模持续扩大，技术演进正推动传统架构加速迈向人工智能原生时代。在此背景下，迫切需要AI为海量数据信息处理赋能。
    一方面，当海量数据涌现，特别是来自物联网、社交媒体、图像和视频等非结构化数据和半结构化数据，对传统数据库的存储和处理能力构成挑战。传统数据库在处理这些数据类型以及执行模糊的相似性查询时，效率往往较低；另一方面，AI模型的训练和推理对底层数据管理系统提出前所未有的新需求——模型需要海量、高质量、可信赖的数据作为“养料”，而其大规模生产级应用则需要一个能够高效存储、管理并服务于整个生命周期（从数据准备、训练到部署、服务）的基础设施。
    正是这种双向驱动的需求，促使AI和数据库系统开始进行深层次的架构融合，共同构建一个面向未来的智能数据。
    数据供给与计算执行协同共生
    在近日召开的光合组织2026智能计算应用大会期间，中科曙光正式发布Gridview7.0超智融合平台。Gridview7.0通过双引擎调度架构，实现超算与智算资源统一管理与协同调度。其中，基于中科曙光自研MetaStack调度引擎与Kubernetes融合的架构，可支持传统科学计算任务与AI任务在同一算力池中灵活调配，提升资源利用效率。
    “这一能力对于超大规模算力集群尤为关键。”中科曙光表示。
    关于算力集群与数据库的关系，百度释义显示，二者之间是“数据供给与计算执行”的协同共生关系，数据库负责海量数据的高效存储、管理与预处理，算力集群提供并行计算能力以处理复杂任务，二者共同构成数字基础设施的底座。
    据中科曙光官网披露，7月10日，光合组织2026智能计算应用大会期间，中科曙光宣布中国首个全国产十万卡AI超集群——曙光8000（登峰）正式落成，并同步接入国家超算互联网。这标志着AI基础设施建设开始从万卡级迈向十万卡级部署阶段。
    曙光8000（登峰）在数据处理方面具备强大配套存储与调度能力，能够高效支撑数据库类应用及海量数据读写需求。7月18日，获评2026世界人工智能大会“镇馆之宝”的中国首个全国产十万卡AI超集群——曙光8000（登峰）公布最新运行数据。该集群正式上线首周即需求爆满，目前日均处理作业数突破15万个，单日作业峰值超过50万个。面对如此规模的复合任务调度需求，Gridview7.0通过统一资源管理、智能调度策略和全链路监控能力，为超大规模算力集群稳定运行提供支撑，实现科研计算、模型训练、推理服务等任务的高效协同。
    Gridview7.0全面增强AI能力，并通过“材料计算智能体”与“运维智能体”两大核心智能体，分别赋能科研创新与集群运维。
    数据库向更智能、更自适应形态进化
    而在近日召开的2026可信数据库发展大会上，中国信息通信研究院现场发布《中国数据库产业图谱（2026）》，全面梳理国内数据库产业市场格局与技术前沿方向。作为国产数据库领军企业，电科金仓在事务型数据库细分行业版图中，政务、电信、能源、交通、医疗、制造六大行业位居行业领先地位；在前沿技术赛道，旗下融合型数据库与智能数据库双双入选“数据库前沿产品”。电科金仓发布的AI融合数据库KES V92025，以AI自智能力助力国产数据库跨越式进化。
    在2026可信数据库发展大会上，《数据库发展研究报告（2026年）》（简称“报告”）对外发布，报告显示，2025年全球数据库市场规模达到1316亿美元。我国数据库市场规模达94.9亿美元，占全球市场7.2%。截至2026年6月，全球开源及闭源的商业产品数量基本持平，我国商用数据库占比超七成，开源数据库占比有所提升。报告预计，到2028年中国数据库市场总规模将达到979.74亿元，市场年复合增长率为13.06%。
    而比规模更值得关注的是，人工智能的爆发式发展，正在深刻重塑数据处理的应用方式，数据库内核和AI能力深度结合，已成为释放数据核心价值的关键路径，正推动着数据库向更智能、更自适应的形态进化。业内专家认为，数据库技术，正在全面向AI原生大步迈进。
    数据库内核与AI能力深度融合成必然趋势
    百度公开信息显示，AI数据库是适应人工智能时代需求的新型数据库系统。它并非传统数据库与AI功能的简单叠加，而是从架构层面进行的系统性重构，旨在成为AI应用的核心数据基础设施。其核心特征在于能够原生地统一存储与处理向量、关系型、图结构及文档等多模态数据，并深度融合AI推理能力，以服务于AI智能体（Agent）的决策与交互。通过提供深度的语义理解、关联检索与上下文管理能力，AI数据库致力于减少大模型的“幻觉”问题，提升AI应用的响应速度、准确性与可靠性。
    中国人民大学信息学院教授、我国数据库学科带头人王珊表示，近年来国产数据库在性能、稳定性、安全性等取得了令人赞叹的显著进步。随着人工智能技术的飞速发展，数据库内核与AI能力的深度融合已成为行业发展的必然趋势。这一融合正催生新一代数据库诞生，使其具备更强大的智能分析能力、更高效的自适应调整能力以及更卓越的应对复杂业务挑战的能力，从而能够更好地释放数据的核心价值，为各行业的数字化转型提供坚实的数据支撑。