本文作者：刘松｜PingCAP
导读
站在全球数字化竞争与 AI 浪潮奔涌的当下，数据库国产化替代已成为技术自主可控的关键领域。与此同时，企业也有着迫切的技术栈升级、数智化转型、支撑业务高速发展的需要。我们也在持续思考，TiDB 能够在这个当下与未来，为希望抓住这个转型机会的企业/机构带来哪些价值、解决什么问题。
本文根据 4 月 12 日 TiDB & PingCAP 副总裁刘松在 TiDB 社区活动（南京站）的分享整理。此次分享中，刘松结合 20+ 年丰富的从业经验，拆解国产化替代的机遇与挑战，并深入解析了数据库国产化替代的挑战与应对之道以及 TiDB 的应用、发展方向，希望能给大家带来借鉴参考。
1. Deepseek 热潮带动 AI 应用爆发，最大挑战是什么？
近期 DeepSeek 受到广泛关注，不少客户和技术专家积极探索如何借助 DeepSeek 加强行业应用。然而，接入 DeepSeek 一体机只是迈出的第一步。我们认为，只有构建起高效的数据飞轮，实现数据的顺畅流转，AI 应用才能真正落地、持续创造价值。
2. Deepseek 爆火，国产数据库能学到什么？
DeepSeek 过去几个月被广泛讨论，我们也可以从 IT 数据库技术的视角做一些拆解。
例如，DeepSeek 的开源模式在全球范围内受到高度关注，这与其开源生态策略密切相关。同时，DeepSeek 在私有部署层面提供了极低的门槛。这里所说的“零门槛”，并非简单指成本降低，而是指在数据库运维领域，即便是拥有 30 年经验的专业人士，也能够相对顺畅地实现从传统数据库架构向现代智能数据库的过渡。这一过渡过程中，强化推理能力和行业知识图谱的整合成为关键支撑，未来也可能结合小型模型和强化学习技术，实现能力的持续提升。这一点对于各行业而言都至关重要，有助于减少数据处理中的偏差，并提升结果的可解释性。
与此同时，越来越多企业也认识到，行业私有模型正在成为新的护城河。正如业内所言，AI 应用的真正壁垒在于底层的数据能力和持续打磨的基础工作，数据技术无疑是其中最坚实的支撑。
DeepSeek 展示了自主开源模式在突破技术瓶颈、构建全球生态系统中的重要作用。TiDB 也是如此，从一开始就坚持自主开源模式，持续打造分布式数据库。这种开放的生态理念，也是推动技术创新、不断突破领先地位的重要动力。
在 AI 领域，数据库技术的发展方向必然是走向分布式架构。因为未来的智能 Agent 将具备推理能力，对数据的需求将是实时且全面的，不再区分冷热数据。这对数据库系统提出了更高的要求：需要支撑更大规模的数据流动与处理能力。
包括 Dify 在内的多家创新企业，都在真实场景中落地了 TiDB，这进一步印证了新一代 AI 应用背后对分布式数据库架构的强烈需求。越来越多人认识到，未来接住 AI 大规模需求的，必然是一套多模态、分布式、云原生的数据底座。数据库技术自身也需要不断适应云原生、HTAP（融合事务与分析处理）以及多模态等趋势的演进。
最后，大模型应用的核心在于构建一个从智能代理到数据的闭环，即数据飞轮。这对数据库技术提出了新的要求，如何服务于新一代的开发范式，包括 MCP 以及由谷歌或其他权威机构提出的新型开发模式，成为值得深入思考的重要课题。
一体化、实时性和多模态，将成为未来数据库架构的核心能力。当前，无论是单库还是传统的分库分表架构，都难以完全满足这一需求。即使是 Oracle 这样的传统数据库巨头，也正在面对来自新架构形态的变革压力。这些变化预示着，数据库技术需要不断适应新的挑战，以支撑 AI 应用在未来的发展与落地。
3. 集中式 vs 分布式，哪一个才能换道超车？
数据库架构的技术演进中，集中式与分布式一直是两条不同的发展路径。以集中式架构为代表的单机数据库，经过长期技术积累和广泛应用，已经建立了较为坚固的技术壁垒和成熟生态。在这种架构模式下，新的单机数据库产品往往难以突破，市场空间相对有限。原因在于，集中式数据库架构的逻辑下，技术优势很大程度上来源于长期积累的经验与生态完善度。
但与此同时，随着业务规模和复杂性的不断提升，企业对架构的灵活性、弹性扩展能力、数据多样性处理能力提出了更高的要求。这些需求正在推动数据库技术不断向分布式和云原生架构演进。
我们看到，全球范围内，包括国产数据库在内的创新力量，更多集中在分布式架构这一赛道。这一趋势与新能源车行业的发展有一定相似之处：当传统集中式架构已达到技术天花板，新的技术流派与创新模式则在另一条赛道上不断涌现。虽然这一比喻并不完全对应，但可以帮助我们理解，不同架构路径对应的是不同的发展逻辑与技术生态。
从长期来看，国产数据库的持续创新突破，也将更多依托于分布式架构带来的灵活性和扩展能力。在 AI、云原生、数据多模态需求持续增长的背景下，分布式数据库正逐步成为企业数字化转型过程中的关键基础。
4. 数据库国产化面临的现实挑战
在当前的国产化转型过程中，客户普遍面临着不小的挑战。如果单独看国产化替代，这本身就已经是一项复杂的系统工程；而专注于 AI 项目落地，同样具有较高的实施难度。当这两项任务叠加在一起，复杂度呈现倍增效应，项目的整体难度也随之大幅提升。
这一挑战的根源在于，国产化不仅涉及软硬件的全面替换，还包括数据库等核心基础设施的更新换代，同时又需要满足 AI 项目对数据质量、实时性、灵活性的高标准要求。这对企业架构能力、团队技术储备和项目管理都提出了更高的要求。
AI 项目本身存在不少客观难题。一方面，AI 生态仍在快速发展中，尚未形成统一的标准和成熟的落地路径；另一方面，业务团队和管理层对大模型能力的认知也存在一定的偏差，容易产生对技术效果的过高预期。而事实上，AI 应用效果的很大一部分依赖于数据的聚合、标准化与准备程度。缺乏高质量数据支撑，将直接影响智能 Agent 等 AI 应用的实际表现。
在国产化进程中，另一个不可忽视的风险是“二次替代”的可能性。单机版一次平行替换后很快发现，随着新的需求场景产生，一些产品在实际使用中，因性能、扩展性、运维复杂度等问题，导致客户在短期内就面临再次更换数据库的抉择。数据库迁移本身是一项高度复杂且耗时的工程，如果在选型阶段缺乏充分验证，可能会加重企业的技术负担。
围绕“平替”的讨论也在不断提醒行业：不存在绝对意义上的简单替代。不同架构体系之间，在功能实现、性能表现、生态适配等方面，往往存在深层次差异。尤其是在数据库领域，一些遗留架构设计（如 Oracle 存储过程与触发器）诞生于过去的软硬件条件之下，这些设计在当时合理，但在今天的计算环境中，可能已经不再适配。
继续坚持对旧技术的高度兼容，虽然在短期内看似降低了迁移难度，但长期来看，可能会限制新架构的优化空间，甚至阻碍企业在 AI 时代的创新能力。因此，企业在架构演进过程中，往往需要在“短痛一次解决”与“分阶段过渡”之间做出理性的权衡选择。
5. 数据库国产化面临的后续挑战——客户侧 vs 厂商侧
在国产化替代进程中，客户侧和厂商侧都面临着不小的挑战。
从客户视角来看，当前国产数据库产品种类繁多，选择难度显著增加。许多 CIO 反馈，他们每个月可能要接触多达五个以上的国产数据库产品，每个产品在某些能力点上各有优势，但在实际采购和落地过程中，往往又暴露出各自的短板。一轮替换之后，效果难以达到预期，反而增加了后续决策的不确定性。
因此，在一些大型金融机构中，逐步形成了“不押宝单一厂商”的策略：通常会选用 2-3 个数据库产品，甚至在核心系统层面采用多达 5-6 个数据库以满足不同业务需求。这种多元化架构设计，既是技术层面的风险对冲，也是在复杂合规和性能要求下的务实选择。
与此同时，国产化迁移项目的时间压力也在不断加剧。一些机构需要在 2026 年底前完成核心系统的数据库迁移，这类系统往往承载着企业最重要的业务，任何替换都涉及大量验证、适配与运维工作，迁移过程的复杂性可想而知。
对中小型机构来说，挑战更加突出。除了头部城商行、证券公司外，不少金融企业、保险公司在数据库人才储备上相对有限。例如，一些城市商业银行和证券公司的 DBA 团队规模可能只有 5 人，真正专注于数据库工作的只有 2 人左右。在人力不足的情况下，复杂的迁移工作与后续运维压力，极易形成瓶颈。
更现实的是，很多机构在完成数据库替换后，短期内可能面临适配期的挑战，尤其是在对比已有成熟单机架构产品的使用体验时，也进一步说明，国产化替代不仅是技术选型，更是长期适配与生态建设的过程。
从产业发展的角度来看，这一轮国产化替代虽然迎来了规模化需求，但也伴随着一定的市场隐忧。当前数据库厂商数量众多，竞争格局尚不稳定，存在一定的低价竞争风险。这种情况在其他领域（如网络安全产业）也曾出现过，若仅依靠价格驱动，可能会导致行业陷入“内卷”，不利于技术创新和生态的健康成长。
此外，数据库行业的碎片化和行业壁垒也是需要正视的问题。能够服务于金融行业的数据库厂商，未必能够胜任医疗、制造等其他行业的需求。这不仅因为每个行业的业务逻辑和合规要求不同，也因为数据库产品本身需要经过大量的实际使用和 ISV 适配，才能真正打磨出适合行业场景的能力。
开源在降低适配门槛、提升生态活跃度方面发挥了一定作用，但并非万能。兼容性、迁移复杂度仍是企业在数据库选型与替换过程中绕不开的话题。在这方面，AI 技术的引入，尤其是在智能运维、迁移辅助工具等方向，可能为行业带来新的解决思路。我们也在持续探索，如何通过技术创新帮助客户降低迁移复杂度，提升运维效率，实现更平滑的国产化替代过程。
6. 数据库国产化进程采用分布式数据库的意义
当然，作为分布式数据库厂商，我们也意识到自身观点具有一定的主观性。但站在当前技术发展的节点回看，我们认为，若在国产化过程中依然将重点放在“平替”思维上，或者过度纠结于对传统 Oracle 架构的兼容，难免会在路径选择上陷入被动。与其在传统集中式架构的赛道上追逐成熟产品多年积累的优势，不如在数据整合、架构创新和面向 AI 时代的新型应用需求上开辟新的方向。
数据库技术的演进趋势，正在从单一场景优化，走向融合、多样性与高可用性的架构体系。AI 的引入，进一步加速了这一趋势的演进：不仅数据量持续增长，数据类型也更加复杂，非结构化数据、半结构化数据成为主流。这些变化对数据库系统的弹性、扩展性和多模态处理能力提出了全新的要求。
在这种背景下，传统单机架构数据库的适用场景可能会逐步收窄，更多局限于一些规模较小、业务关键性不高、短期内不愿投入复杂改造的系统。而真正面向未来的核心系统架构，需要在可扩展性、实时性和多元数据处理能力之间取得新的平衡。
我们始终坚持，分布式架构并不意味着更高的总体成本。相反，合理设计下的分布式架构，凭借其灵活的扩展能力和弹性，可以在满足复杂业务需求的同时，实现更具性价比的投入产出。这种架构演进，某种程度上正如新能源车之于传统燃油车的变革——不仅是技术路线的变化，更是思维方式和应用场景的重构。
从更长远的视角来看，集中式与分布式的划分，未来或许也将逐步淡化。数据库技术有可能不再以传统意义上的“数据库”形态存在，而是与云基础设施深度融合，演进为基于 Serverless 架构的综合性数据服务。这是我们对数据库技术发展的判断，也是我们持续投入创新的方向。
DeepSeek 在开源模式和生态建设上的探索，为数据库领域也带来了重要的启示：如何通过开放合作，构建具备全球影响力的技术生态。
在数据库技术的发展过程中，广泛的应用验证和多元场景的打磨，始终是产品能力持续进化的重要基础。一个仅局限于国内市场的数据库产品，难以在全球竞争中实现真正的超越。只有在更多场景、更极端的使用条件下不断验证与迭代，才能积累出足够厚重的技术能力和生态广度。
这一逻辑，类似于过去制造业中的“出口转内销”思路：面向更广阔市场的锤炼，反过来也将成为产品能力提升的重要推动力。放在今天的数据库行业，如何在全球范围内构建开放生态、汇聚多元智慧，已成为国产数据库持续成长、走向世界的重要课题。
7. 扩展性远不止于数据规模，技术挑战是多维度的
在技术发展的演进过程中，模型算法与数据服务构成了智能应用的两大基石。而在数据层面，最核心的技术诉求之一，正是可扩展性（Scalability）——一种广义的、贯穿架构设计、性能优化与应用落地各环节的能力。
在大模型技术不断演进的背景下，数据技术所面临的挑战，远不仅仅是数据规模的线性增长。每一个数量级的提升，带来的往往是非线性的复杂度扩展。这也是为什么，如果必须用一个关键词来总结 AI 时代对数据库技术的根本需求，“可扩展性”无疑是首选。
正如同行在讨论中提到的“Scalability is all you need”，这与深度学习领域广为人知的“Attention is all you need”形成了有趣的呼应。这样的观点也反映出：真正的可扩展性，不只是简单的数据量支撑，还包括一系列关键能力——例如，是否能够支持数百万甚至更多数量级的表，是否能够在大规模环境下安全、高效地执行在线 DDL 操作，是否能够在同一数据库中同时支持事务处理、批处理与 AI 推理等多样化场景。
随着技术持续快速演进，未来一到两年内，底层数据库架构可能将迎来一轮深刻的变革。支撑这种变革的核心，正是对可扩展性的不断追求。
这种可扩展性将主要体现在两个维度：一是能够支撑更大规模的数据量，二是能够灵活适配更多样化的数据处理模式，包括不同类型的数据负载、复杂的业务逻辑以及 AI 时代提出的新型计算需求。数据库技术也将在这一过程中持续向更高效、更灵活的方向演进，以应对技术环境和业务需求的不断变化。
展望未来，在智能 Agent 技术的加速发展中，数据库能力的可扩展性将成为关键的支撑点。
回顾历史，我们不难发现，当前智能代理的发展阶段，与 2010 年左右移动应用快速兴起的阶段有着某种相似性。尽管历史不会简单重复，但技术演进的模式却时常呈现出令人惊讶的相似路径。
在这一轮智能代理与数据技术深度融合的变革中，我们相信，华人工程师群体将继续在全球范围内扮演着重要而积极的角色，推动技术创新不断向前。
8. Agent 多种形态与对数据技术的需求
在探讨 AI 领域的盈利模式和发展机遇时，识别最有可能率先实现突破的方向尤为关键。结合近年来的行业观察，我们认为当前 AI 应用主要沿着两条路径演进：一是以内容生成为核心的内容代理（Content Agent），二是面向业务效率提升的生产力代理（Productivity Agent）。
所谓内容代理，指的是自 2022 年以来兴起的一类内容生成型技术，涵盖视频、图像生成，以及在电商、游戏、创意设计、元宇宙等领域的应用。这些场景下，生成内容
本身并不以“绝对准确性”为唯一标准，而是更看重创意表达和情感体验，这也让内容代理在娱乐、情感陪伴、创意产业等方向拥有广阔的应用空间。可以预见，这类技术将继续推动相关产业的创新和商业模式重塑。
回顾移动互联网早期的案例，小红书在初创阶段也曾面临质疑，但凭借独特的内容生态，最终在用户端赢得了广泛认可。类似地，内容生成技术也有望以新的方式重塑市场格局，为有志于国际化发展的企业带来新的成长机会。
另一条发展路径，则是生产力代理。这类应用以提升企业工作效率为核心，结合推理模型与具体业务流程，帮助用户实现自动化、智能化的任务执行。例如，围绕飞书、钉钉等生产力工具生态，叠加推理模型能力，正在探索包括一键式行程规划在内的新一代智能助手。这类生产力工具不仅在 ToC 端具备应用潜力，也在 ToB 场景中展现出强大的业务支撑能力。
在金融、医疗、制造、政府等行业场景中，随着 DeepSeek 等大模型技术的接入，基于推理能力的智能代理正在逐步形成。真正实现智能代理“替代”一部分重复性劳动的目标，正在从概念逐步走向落地。而这一过程高度依赖于数据质量、数据治理能力以及稳定的数据飞轮机制。
因此，我们面临的选择有两个方向：一是关注移动互联网发展高峰期的应用，这些应用可能会通过内容生成技术实现更高程度的自动化，从而带来显著的商业机遇。二是生产力代理，特别是 Google 等公司已经发现了新的智能代理开发范式，这将在垂直领域中发挥重要作用，尽管这可能需要更多的时间来实现。
9. Deepseek 一体机的可能演进
回顾过去两个月，DeepSeek 在基础架构层面的重点仍以硬件销售和大型模型部署为主。随着这一阶段的推进，第二波发展的重心也正逐步转向具体应用场景的落地。
DeepSeek 在私有部署环境中具备天然优势，尤其适合支撑垂直行业内智能代理（Agent）平台的搭建。这一点与公有云主要服务于内容代理（Content Agent）类通用场景有所不同。在服务型行业，私有部署的一体机架构，本质上是智能代理与企业自有数据深度结合的过程，这一过程也在持续演进中。
包括 Dify 在内的多方探索，正在验证这种模式的可行性。DeepSeek 当前受到广泛关注，正是因为行业普遍期待能够形成业务闭环、实现实际业务价值的解决方案，以满足管理层对于成果交付的预期。
10. 举个例子：数据技术的未来方向如何满足 AI Agent 的时代需求？
让我们通过一个在线诊疗环境的例子，进一步阐释这些技术如何协同作用。如前所述，模型算法与数据服务共同构成了智能代理（Agent）发展的基石。以推理型模型为例，尤其是在 R1 级别模型出现之后，即便是规模相对较小的 32B 级模型，在医疗诊断这类高标准场景中，仍需要严格遵循循证医学原则，不能容忍粗略的错误。对于医院诊断而言，85% 的准确率远远不足，因为剩余的 15% 错误可能导致严重后果，而这些风险往往难以预测。
因此，为了真正实现智能诊断能力的提升，单靠大模型本身是不够的。必须结合推理模型蒸馏、强化学习、微调等多种技术路径，同时在底层架构上，融合知识图谱、向量检索、SQL 等多种数据处理技术，形成多路召回机制，与上层推理模型深度协作。这其中，数据库的能力不仅体现在数据存储和查询上，更在于如何支撑这一复杂的数据飞轮——让数据的积累、训练、推理、反馈形成正向闭环，不断优化模型效果。
值得强调的是，这样的智能代理系统，真正的核心在于人类专业知识的形式化表达。只有将医生的临床经验转化为结构化的知识图谱，并与推理模型协同配合，才能在严肃的应用场景中实现可持续、可靠的智能决策。这不仅适用于医疗场景，在金融、制造、政府等垂直行业同样具备广泛的参考价值。
我们认为，未来智能代理体系的演进，将围绕“数据飞轮 2.0”展开——即在模型训练、数据调用、知识更新之间形成高效的闭环机制。相比单一依赖大模型能力，真正构建差异化竞争力的，是如何基于企业自有的私有数据积累，结合行业知识，实现智能代理在特定场景中的持续增强。
这一逻辑也在提醒我们，大模型能力只是起点，数据能力才是实现落地、形成护城河的关键所在。随着 ToC 端智能代理技术不断成熟，这一范式有望逐步传导至 ToB 领域，尤其是在生产力代理（Productivity Agent）和垂直行业代理的应用中，成为下一阶段技术创新的重要方向。
11. 一个复杂的企业知识库场景需要怎样的数据库技术？
在复杂的知识库场景中，当前的实践通常依托于大型模型能力与多种数据库技术的结合，包括图数据库、向量数据库以及支持 SQL 的关系型数据库。这样一个复杂的企业知识库，往往是连接各类智能 Agent 能力的最大公约数。
在这一体系下，底层使用了大量的数据技术手段，包括图数据库技术，以及基于 RAG 的方法。这些能力共同支撑了智能代理的知识调用和推理过程。
12. AI 时代的 TiDB：All-in-one TiDB
TiDB 始终坚持在 AI 时代背景下持续演进，致力于向多模态数据处理能力扩展，构建一体化的数据库解决方案。这一理念的核心目标，是帮助用户尽可能在一个统一的数据平台上，满足 AI 应用开发中对多样化数据类型的处理需求。
在具体能力上，除了支持传统的 SQL 查询，TiDB 也在不断融合向量宽表、图数据库、全文检索等多种数据模型与检索技术，助力用户在智能应用时代高效应对结构化、半结构化及非结构化数据的多元挑战。
13. 谁能在国产化背景下接得住 AI 应用的泼天流量？
本质上，在国产化背景下，谁能够承载 AI 应用带来的巨大数据流量，谁就具备了下一阶段竞争的重要基础。当前，随着大模型技术不断演进，AI 系统正朝着补全长期记忆能力的方向发展，意味着模型不仅需要处理单次推理，还要具备对用户历史交互信息的持续记忆与调用能力。这一趋势也进一步强化了数据库、数据湖等底层数据基础设施在智能时代的战略价值。
对于 AI 应用开发者而言，如何保护自身的技术成果、防止被轻易复制，成为影响商业模式可持续性的关键因素。这也是为什么在 ToB 领域，基于推理能力的服务（Inference as a Service）被认为是更具稳定性的收入来源之一。过去几年，行业普遍通过硬件销售和算力云服务获得了相对可预测的收益，而伴随技术演进，这一接力棒正在逐步传递到数据技术领域。
可以预见，随着智能代理（Agent）在各类应用场景中的加速落地，背后的数据流量需求将呈现爆发式增长。这不仅对数据库系统提出了更高的可扩展性要求，也对整个云服务生态带来了新的挑战。
在过去一两年中，全球范围内的云服务厂商纷纷将关注点从传统的 CPU 优化转向围绕 GPU 的性能优化，反映出算力需求结构的变化。而在这一变革过程中，数据库作为智能应用的数据底座，如何实现更高效的扩展能力，正在成为支撑大模型应用的重要一环。
越来越多的新一代 AI 基础设施项目都在实际应用中选择与 TiDB 紧密协作，也进一步验证了在 AI 时代背景下，分布式数据库的可扩展性（Scalability）正在成为支撑智能应用不可或缺的能力。
14. 总结
综合当前的国产化替代进程与 AI 技术发展的趋势，我们总结出以下几个核心判断：
- 国产化数据库的推进，尤其在金融等关键行业，将在未来三年进入更加复杂和深水区的阶段。客户与厂商都将面临更多技术挑战和落地难题，这一过程需要理性看待，不能简单以乐观或悲观来概括。
- AI 对数据库提出的需求，与数据库技术自身的演进趋势高度一致，特别是在可扩展性（Scalability）方面。这意味着数据库系统需要具备应对更大规模、更高复杂度数据处理的能力，以适配智能应用时代的新型负载。
- 未来一到两年内，智能代理（Agent）的快速发展将有可能重塑数据库的底层架构。SQL 仍将在其中扮演重要角色，但其调用方式、交互范式可能会发生显著变化，推动数据库系统向更加灵活、多元的形态演进。
- 对于正在推进国产化的客户而言，如何避免未来的“二次替代”，在架构选型与技术路线规划中尤为关键。特别是在数据库领域，选择具备长期演进能力和生态可持续性的技术方案，将直接关系到国产化替代的效果和稳定性。
国产化替代与 AI 驱动的数据变革，正为数据库技术带来深刻的变化。这一进程不仅是简单的技术替换，更是一场关于架构选择、能力建设与生态适配的长期挑战。
在这样的背景下，如何选择具备长期演进能力、能够支撑业务创新与稳定运营的数据底座，成为企业在数字化转型过程中必须思考的重要问题。特别是在分布式架构、可扩展性、多模态数据处理能力逐步成为新常态的当下，真正能够兼顾核心系统稳定性与 AI 时代敏捷创新的数据平台，将在企业未来竞争力中扮演关键角色。
作为国内领先的企业级分布式数据库厂商，平凯星辰自 2015 年成立以来，始终致力于为各行业客户打造稳定高效、安全可靠、开放兼容的新型数据服务平台，助力企业在数字化转型和智能化升级的过程中，释放数据价值、支撑业务增长。
基于开源分布式数据库 TiDB，平凯星辰推出企业级增强版本——平凯数据库，具备分布式强一致性事务、在线弹性扩展、故障自恢复、跨数据中心多活等核心能力，已在金融、运营商、制造、零售、医疗、公用事业等多个行业广泛落地应用。面向 AI 时代，平凯数据库支持多模态数据类型（向量、半结构化、非结构化），满足智能应用的复杂数据需求，帮助客户构建具备 Data + AI 能力的一体化数据底座。
同时，平凯数据库拥有完备的 Oracle 和 MySQL 迁移能力，帮助企业平滑实现核心系统的国产化升级，兼顾当下应用落地的效率与未来架构演进的灵活性。
平凯星辰期待与更多行业伙伴携手，以开放共建的理念，共同打造安全可靠、智能敏捷的数据基础设施，助力企业在新一轮技术变革中把握机遇，实现持续增长。