寒潮席卷上海之際，一場聚焦數據庫技術變革的盛會正在這座城市火熱進行。2026阿里云PolarDB開發者大會于風雪中拉開帷幕，場館外寒風凜冽，場內卻座無虛席，連中型會議廳也迅速滿員，不少開發者頂風冒雪趕赴第二直播間，展現出對技術創新的熱切期待。
作為阿里云核心的云原生數據庫產品，PolarDB在本屆大會上宣布完成重大技術升級——全面內化AI能力。這一突破性進展將大模型能力深度融入數據庫系統，使數據能夠直接驅動AI智能決策，標志著"AI+數據庫"從"外掛"模式向"內生智能"的實質性跨越。阿里云智能集團資深副總裁李飛飛在演講中幽默指出："PolarDB的北極熊logo與上海飄雪不謀而合，這或許預示著AI數據庫時代的真正來臨。"
連續六年穩居市場份額榜首的PolarDB，此次升級折射出行業演進的核心趨勢：云原生數據庫正加速向AI-Ready乃至AI-Native階段邁進。李飛飛強調，當前技術發展的關鍵在于夯實AI-Ready基礎，而非急于追求AI-Native的終極形態。他以"燃料與引擎"作比："數據是通往超級人工智能的燃料，而數據庫處理能力則是驅動引擎。大模型對各類數據的實時處理需求，決定了數據庫與AI的深度融合勢在必行。"
技術演進路徑的差異引發行業熱議。AI-Native主張在產品設計階段即深度融合AI技術，而AI-Ready則通過接口適配、數據治理等漸進式改造，實現傳統系統與AI能力的安全對接。李飛飛坦言："AI技術仍處于快速迭代期，AI-Native如同移動靶心，當前行業更應聚焦AI-Ready的務實建設。"這一觀點與大會"AI就緒的云原生數據庫"主題形成呼應。
支撐PolarDB向AI就緒進化的，是四大核心技術支柱：存儲層面構建的Lakebase架構，實現了數據庫、數據湖、數據倉的有機融合，突破傳統數據庫僅處理結構化數據的局限；元數據統一管理系統通過Zero ETL技術，實現上T級規模元數據的秒級更新與自動特征提?。欢嗄B檢索能力集成Embedding技術，使數據庫同時支持關鍵詞匹配與語義理解；模型算子化與Agent AI支持則將大模型推理能力封裝為數據庫內置工具，通過SQL即可調用，確保"數據不出域"。
技術變革正在重塑用戶交互方式。阿里云數據庫產品事業部負責人王遠指出，PolarDB的AI演進不僅意味著技術升級，更將拓展用戶群體邊界。目前產品已開放自然語言交互與多模態交互功能，未來將實現從問題到行動的直接轉化，最終構建"一個入口、自然語言交互"的無感化使用體驗。這種變革在智能運維中心已現端倪——通過機器學習實現查詢優化、內存管理自動化，大語言模型則將自然語言轉化為SQL語句，顯著降低數據庫操作門檻。
對于技術演進的時間表，李飛飛給出明確判斷："從云原生到AI-Ready，再經過三年發展，行業將進入AI-Native時代。"這一預測基于阿里云對技術瓶頸的深刻洞察：在算力、能源消耗、安全倫理等挑戰之后，數據存儲與處理能力正在成為新的制約因素。正如大會展示的實踐案例，當數據庫能夠直接消化結構化與非結構化數據，當SQL語句可以調用AI推理能力，一個全新的技術范式正在悄然成型。
