AI热榜 过去三年，AI 行业最热闹的故事几乎都围绕模型展开：参数规模、推理能力、上下文长度、智能体能力、多模态能力不断刷新。
但当企业真正把 AI 放进业务流程时，另一个问题开始变得突出：模型能力越来越强，算力投入也越来越大，为什么 AI 的业务价值并没有同步兑现？
答案往往不在模型本身，而在数据。
Agent 成为数据库新用户，哪些东西变了？
通用大模型可以理解通用知识，却天然不了解一家企业自己的业务逻辑。
它不知道某个客户的历史订单，不知道一次投诉背后的通话录音，也不知道一张发票图片与哪笔交易相关。
要让 AI 从“懂很多”变成“懂这家企业”，关键要素是企业能否持续、实时、准确地把业务上下文供给给 AI。
这也是 OceanBase 此次提出 AI 数据库的背景：AI 竞争的下半场， 焦点正在从“谁的模型更强”转向“谁能让 AI 真正读懂业务” 。
数据库也因此被重新推到舞台中央。
它不再只是业务系统背后的存储和查询工具，而开始成为 AI 应用能否进入生产系统、能否参与业务决策的关键底座。
更根本的变化是，数据库迎来了一个新的使用者：Agent。
Gartner 在去年 6 月发布的预测中提到，到 2028 年，至少 15%的日常工作决策将由 Agentic AI 自主完成，33%的企业软件应用将内置 Agentic AI，而 2024 年这一比例还不到 1%。
🔗 原始来源
如果你要核对细节，可以再看原文： InfoQ AI原文链接