近年来，人工智能技术以前所未有的速度向前跃进，大模型、智能体、生成式AI等概念不断刷新我们对技术的认知。然而，在光鲜的技术表象之下，AI的深入发展和实际落地仍面临多重关键挑战。本文将深入剖析这些挑战，并分享TiDB作为新一代数据库，如何为AI时代构建坚实的数据基石。
一、AI面临的三大核心挑战
1. 数据之困：记忆能力的缺失
AI智能体的核心能力可归纳为推理、记忆与学习。当前，推理能力已取得显著进展，但记忆能力仍显不足——而记忆的本质正是数据。大模型虽然表现出强大的综合推理能力，但其记忆仍受限于训练数据，缺乏持续学习和长期记忆的能力。数据问题已成为制约AI发展的首要瓶颈。
2. 幻觉之痛：概率模型的本质局限
当前主流的大模型基于Transformer架构，本质上是一种概率性的有损压缩模型。这导致模型输出存在不可避免的“幻觉”现象——即“表达大于认知”，输出结果看似合理却可能与事实不符。在实际应用中，这种现象严重影响了AI在关键领域的可信度和可用性。
3. ToB落地之难：从技术炫技到实际价值
当前AI应用可分为三类：幻觉友好型（如娱乐、情感陪伴）、通用生产力工具（如办公协同），以及垂直行业应用。前两类发展较为顺利，而面向制造、医疗、金融等行业的专用智能体却进展缓慢。核心问题包括数据治理不足、私有化部署复杂、场景碎片化严重，以及企业对AI能力的不切实际期待。
二、AI时代的数据新要求
每个技术时代都有其对应的数据基础设施要求：
- 信息化时代：数据库为记录而生，实现从手工到电子的转变
- 移动互联网时代：数据库需支持海量数据实时分析，成为推荐算法的基石
- AI时代：数据库需演变为推理能力的记忆载体，支持全面推理与持续学习
为服务好AI业务，现代数据库需要具备三大能力：
- 多模态融合：统一支持关系模型、向量、全文检索、知识图谱等，实现“多库合一”
- 实时性与弹性扩展：支持敏态业务的实时分析，具备无感知的弹性伸缩能力
- 原生AI交互支持：让智能体能够便捷地与数据库通信和交互
三、TiDB：为AI而生的数据基座
架构优势：一体化的数据平台
TiDB采用模块化、松耦合设计，支持存储计算分离、行列混存，单一集群即可同时支撑联机事务、实时分析、混合负载及AI场景。相较于传统集中式或分库分表方案，TiDB在可用性、弹性扩展、海量数据性能和应用改造成本上具有显著优势。
多模融合：一个数据库满足所有AI数据需求
传统AI架构可能需要同时使用关系数据库、分析数据库、向量数据库、全文检索引擎和图数据库。TiDB作为原生HTAP数据库，已集成向量、全文检索与图谱功能，仅凭一个系统即可支撑绝大多数AI场景：
- 向量搜索：内核原生支持向量数据类型与索引，继承分布式特性，支持海量数据向量化检索
- 全文检索：支持多语言与混合语言，采用BM25算法进行相关性评分
- 知识图谱：统一存储数据及其关联关系，实现图数据库能力
实际验证：承载顶级AI工作负载
多家头部AI厂商已选择TiDB承载核心业务：
- Manus：全球首个真正通用的AI Agent厂商，从AWS Aurora迁移至TiDB后，完美支撑业务快速增长，目前管理超20万集群，日均新增超5000集群
- 头部LLM厂商：用户对话型ToC应用从PostgreSQL分库分表全面迁移至TiDB，验证了TiDB承载顶级AI负载的能力
- Dify：使用TiDB管理超过50万个数据库实例
四、TiDB的AI解决方案生态
Autoflow：快速构建知识问答系统
我们开源的Autoflow是一个集成文档处理、切片、可视化、Graph RAG、MCP等功能的RAG框架，可帮助企业在十分钟内快速搭建知识问答系统。基于此，PingCAP内部构建了tidb.ai智能问答平台，显著降低了对TiDB专家的依赖。
智能运维：AI赋能数据库管理
在分布式生产环境中，故障定位常依赖专家经验。我们引入LLM、RAG与诊断规则，构建智能故障诊断系统，实现自动化诊断、知识沉淀与持续学习，大幅提升运维效率。
行业创新：与伙伴共创智能未来
- ChatBI：与传统Text2SQL方案不同，通过规范文本与MQL等步骤有效消除幻觉，实现灵活、准确与复杂查询的平衡，准确率可达100%
- libRAG：精准内容检查引擎，基于LLM语义构图与推理能力构建多级索引召回路由链，实现超过95%的召回率
- APTSell：面向企业销售的Agent智能体，基于Autoflow与TiDB构建，充分体现TiDB在多模融合、弹性扩展与高性能方面的优势
五、平凯星辰：推动数据库技术革新
作为TiDB背后的公司，平凯星辰在过去两年连续实现增速翻番，在全球数据库厂商中增速位列前三。在权威数据库排行榜DB-Engines中，TiDB是唯一进入全球前50名的国产数据库。
平凯数据库（TiDB企业版）完全符合信创安全可靠测评要求，针对国内市场需求支持三种部署模式：
- 聚能模式：面向极致性能场景
- 标准模式：适用于弹性伸缩业务
- 敏捷模式：服务于低成本、小数据量需求
展望：与社区共筑智能未来
TiDB作为全球拥有超4万用户的开源数据库，拥有活跃的社区与丰富的生态。我们相信，在AI时代，数据基础设施将发挥比以往任何时候都更加关键的作用。面对AI的挑战与机遇，TiDB将继续与开发者、企业和合作伙伴一道，推动技术创新，共建智能时代的坚实数据基石。
无论您正在构建下一代AI应用，还是寻求传统系统的现代化改造，TiDB都愿意成为您可靠的技术伙伴。让我们携手，共同探索AI与数据融合的无限可能。