在20年6月，阿里云PolaDB正式发布AI数据湖库（Lakebase），标志着其正式步入“AI就绪”新阶段。
阿里云副总裁、数据库产品事业部负责人李飞飞在接受采访时，解读了从“云原生”到“AI就绪”的进化路径，并分享了阿里云如何通过技术架构创新推动数据库普惠，助力企业抵御成本压力。
从云原生到“AI就绪”：“4+1”核心支柱
阿里云在25年的云栖大会提出了人工智能的发展道路：从学习人到辅助人，再到超级人工智能。
李飞飞认为，通往超级人工智能的道路上，算力不再是唯一瓶颈，优质的数据和数据处理能力正成为关键。数据和数据处理是通往超级人工智能的燃料与引擎。大模型已经具备处理冷数据的能力，但企业数据库里的热数据目前不能被大模型实时总结成模型参数。
“如何把热数据和热数据的处理技术与大模型结合起来，是通往智能的一条关键路径。”李飞飞指出，将AI大模型嵌入数据库是必须要做的一件事情。它解决了数据搬迁和数据隐私安全性的问题，形成了热数据和模型算子化的有机结合。
李飞飞表示：“PolaDB在过去两年里，将其从一个云原生数据库快速演进到AI就绪的云原生数据库。”
具体来看，李飞飞将PolarDB向“AI就绪的”云原生数据库的演进总结为“4+1”。
核心支柱：
第一，存储层走向Lakebase（湖库一体）。李飞飞指出，该架构统一管理结构化、半结构化与非结构化数据，打破传统数据孤岛。
第二，元数据的统一与实时管理。PolarDB将Zero ETL与实时同步技术应用于元数据层，实现闭环管理。
第三，多模态检索与处理能力。PolarDB深度融合向量检索、全文检索与多模态理解，显著提升复杂场景下的响应精度与速度。
第四，模型算子化与Agent AI支持。“热数据与模型的在线推理结合，是数据库智能化的关键。”李飞飞强调，通过在数据库内实现模型算子化，将实时数据转化为可场景化使用的Token。
“+1”：紧跟硬件演进，实现资源池化与异构调度。李飞飞指出，结合CXL内存池化、存算分离、GPU与CPU混合调度等硬件级优化，是支撑AI就绪数据库高效运转的基础。
成本优化：三层架构释放普惠红利
2025年，阿里云PolarDB以每分钟20.55亿笔交易和单位成本0.8元人民币的成绩刷新新TPC-C性能和性价比双榜的世界纪录。
面对“单位成本0.8元人民币”的成果，阿里云数据库产品管理与技术架构部负责人王远从三个层面解读了PolarDB的“降本”逻辑：
资源池化与智能分层：将数据自动调度至高性价比存储介质，降低用户管理负担。
内存多租与算力异构调度：构建可共享的远端内存池，并实现CPU与GPU的混合调度，提升资源利用率。
SeRveRle极致弹性：实现计算节点秒级拉起与释放，支撑高并发与间歇性任务。
李飞飞补充强调，当前存储与内存的价格上涨“可能持续三到五年”，这一轮涨价逻辑是需求爆发式增长，产能根本不够。这正是云原生与池化技术释放价值的窗口期。“越是硬件成本高企，规模化与平台化的云计算厂商越能通过边际成本下降，为客户创造更大价值。”
李飞飞指出，云计算与AI平台本质是“规模化的生意”，规模越大，越能通过技术创新与弹性调度释放成本红利。
“过去几年，我们通过池化、多租、弹性等技术，持续推动面向中小企业的普惠降价。未来在AI与硬件变革的双重周期下，PolarDB将继续以‘AI就绪’架构，支持更多企业低成本、高效率地构建智能应用。”
阿里云PolarDB目前已服务全球超2万用户，覆盖金融、汽车、政务、互联网等关键领域。