“一場關於Data與AI的融合革命正在資料庫領域悄然上演。當大模型掀起全球智能浪潮，當企業資料量以指數級攀升，一個問題愈發緊迫：AI時代，我們需要什麼樣的資料庫？是繼續沿用“一個業務多個庫”的碎片化架構？還是尋求一種更統一、更智能、更融合的資料底座？2025年11月18日，OceanBase用實力給出了答案。在年度發佈會上，OceanBase發佈並開源了其首款AI資料庫OceanBase seekdb（簡稱seekdb）。開發者僅需三行程式碼，即可快速建構知識庫、智能體等AI應用，輕鬆應對百億級多模資料檢索，真正實現“開箱即用”的AI資料基座。據介紹，該產品支援向量、全文、標量及空間地理資料的統一混合搜尋，深度融合AI推理與資料處理，並相容Hugging Face、LangChain等30余種主流AI框架。這一產品實現了資料庫從傳統“業務支撐系統”邁向“AI原生資料入口”的新功能，也是OceanBase自啟動“Data×AI”戰略以來的一份答卷。資料庫的"變"與"不變"：AI時代的技術挑戰與核心價值堅守毫無疑問，我們正站在AI技術重塑產業格局的十字路口。資料庫的角色正在被徹底重構——它不再僅僅是儲存資料的倉庫、記錄交易的帳本或進行分析的引擎，而是正在成為智能系統中真正可信的“資料中樞”。長期以來默默居於幕後的資料庫基礎設施，正在被AI浪潮推向舞台中央，經歷著從被動“儲存資料”到主動“理解資料”的戰略躍遷，這不僅要求資料庫具備資料管理能力，更需要深度融合模型能力，實現資料與智能的有機結合。在技術快速迭代的背景下，資料庫領域呈現出三個“變”與“不變”。三個變化：資料處理量級正在從傳統的GB/TB級躍升至PB/EB級，這對資料庫的擴展性提出了前所未有的挑戰；多模混合搜尋成為剛需，企業需要同時處理結構化、半結構化和非結構化資料；技術平權趨勢明顯，資料庫使用者從專業的開發者擴展到普通的業務人員。三個不變：資料庫的核心價值保持不變，仍然需要處理事務和分析問題，這是企業營運的基礎；優秀的查詢最佳化器在處理複雜查詢時依然不可或缺；豐富的生態相容功能仍然是資料庫成功的關鍵因素。這三個“變”與“不變”，構成了OceanBase把握AI時代機遇的重要坐標。“AI的真正瓶頸不在模型，而在資料。”OceanBase CEO楊冰指出，“尤其在金融、政務等高敏感場景，傳統多系統架構不僅複雜低效，更易引發權限與延遲風險。”一體化：三大維度建構AI時代的資料基石面對時代的挑戰，OceanBase提出了獨具特色的“一體化”解決方案。為什麼是一體化？符合技術發展規律：從早期的大型機集中式，到網際網路時代的分佈式架構，再到AI時代的一體化融合，技術發展呈現出"合久必分，分久必合"的螺旋式上升規律。一體化架構正是這種規律在當前階段的體現。響應企業核心訴求：維護多套系統的成本、複雜度以及資料一致性問題，已經成為很多企業的"不能承受之重"。一體化架構通過簡化技術堆疊，顯著降低了企業的總擁有成本（TCO）。為AI應用提供最優資料通路：當智能成為業務的核心競爭力時，資料的處理效率直接決定了企業的創新速度。一體化架構為AI應用提供了最簡化的資料通路，加速了從資料到價值的轉化過程。OceanBase一體化涵蓋架構、負載和多雲三個維度：架構一體化：單機與分佈式的統一讓使用者無需在“性能”與“擴展性”之間做選擇題。同一套引擎既能在單機環境下穩定運行，也能在分佈式環境中彈性擴展。負載一體化：TP、AP與AI的融合更突破性的是，OceanBase實現了TP（事務處理）、AP（分析處理）與AI工作負載在單一引擎內的融合。多雲一體化：一套架構，全球運行在雲原生層面，OceanBase已穩定運行於阿里雲、華為雲、騰訊雲、AWS、Azure等七大主流雲平台。這種多雲原生能力讓企業真正實現“一套架構，全球運行”，為出海企業提供了關鍵的技術支點。混合搜尋：讓資料庫從"儲存"到"理解"如果說一體化架構是骨骼，那麼混合搜尋就是OceanBase在AI時代的"智能大腦"。為什麼混合搜尋如此關鍵？我們來看一個場景。當使用者提出"找一下去年華東區銷量最好的幾款新能源汽車的相關技術文件"這樣的需求時，傳統的單一搜尋方式就顯得力不從心。這個看似簡單的查詢實際上涉及多個維度的資料處理：需要向量搜尋來理解"銷量最好"的語義含義；需要關係查詢來過濾"去年""華東區""新能源汽車"這些條件；需要全文檢索在技術文件中匹配關鍵內容；還需要圖索引來關聯車型與技術文件的關係。OceanBase的混合搜尋技術將稠密向量、稀疏向量、全文搜尋、關係過濾等進行深度融合，通過智能的全域重排序輸出最優結果。這種能力使得資料庫不再是被動的資料儲存容器，而是能夠"理解"使用者意圖的智能助手。在OceanBase技術團隊的思考中，向量搜尋只是AI資料庫的初級階段，最終都將演進為混合搜尋。seekdb：AI原生資料庫的開源實踐基於對AI時代，資料庫的戰略思考，以及一體化架構的技術突破，OceanBase推出了AI原生資料庫——seekdb。“seekdb不是傳統資料庫的功能疊加，而是專為AI時代重構的AI原生資料庫。”楊冰表示，“它繼承OceanBase的程式碼和設計理念，更輕量、更敏捷，目標是成為大模型與私有資料融合計算的‘即時入口層’。我們希望與開發者一起，在混合搜尋、多模融合等方向加速迭代、大膽創新。”據Gartner預測，到2028年，支援生成式AI的資料庫支出將達2180億美元，佔市場74%。但MIT研究顯示，超95%的企業AI項目因多模態資料割裂、系統鏈路冗長、權限管理複雜難以落地。seekdb帶來三大核心突破：一是AI原生混合搜尋能力。seekdb支援在一個查詢中融合向量檢索、全文搜尋與標量過濾，採用“粗排+精排”多階段檢索機制，在低延遲的同時提升精度。依託成熟的事務引擎，它支援即時寫入與ACID一致性，並相容MySQL生態。此外，seekdb支援標量、向量、文字、JSON和GIS等多模資料的統一儲存與檢索。例如，在反欺詐場景中，可直接查詢“近7天交易超5萬元、位置異常且行為類似歷史欺詐樣本”，無需跨系統呼叫，兼顧性能與安全。二是極簡部署，開箱即用。seekdb最低僅需1核CPU、2GB記憶體，支援pip install一鍵安裝、秒級啟動，相容嵌入式與客戶端/伺服器雙部署模式，可輕鬆整合至智能Agent、開發工具鏈或本地應用，大幅降低AI應用的工程門檻。三是更開發者友好。seekdb以Apache 2.0協議全球開源，開發者可自由使用、修改和擴展。產品全面相容HuggingFace、Dify、LangChain等30余種AI框架及MCP大模型協議，無縫融入AI生態；並提供SQL及PythonSDK，適配不同開發習慣。同期開放原始碼的PowerRAG智能文件解析框架與PowerMem分層記憶架構，後者在LOCOMO Benchmark上以73.70分登頂SOTA，Token消耗降低96%，大幅節省推理成本。作為OceanBase“Data×AI”戰略的關鍵一環，seekdb既可獨立使用，也可平滑融入新發佈的OceanBase 4.4一體化融合版本。該版本首次將TP、AP與AI能力整合於單一核心，兼具分佈式擴展、多雲部署與金融級高可用，幫助企業避免後期架構重構風險。商用LTS版本將於2026年2月2日推出。目前，OceanBase的混合搜尋能力已在多個行業成功落地，充分驗證了其技術價值：中國聯通基於混合搜尋建構統一AI知識庫，有效解決了私有文件的權限管理與高效檢索難題；螞蟻百寶箱則基於混合搜尋實現智能體的即時線上搜尋，顯著提升了資訊獲取的精準性與響應效率。“這不僅是技術產品，更是開發範式的躍遷。”楊冰表示，“傳統資料庫只‘存’資料，而seekdb能‘理解’資料語義，混合搜尋正是AI原生資料庫的關鍵分水嶺。”過去十五年，OceanBase在“雙11”等極限場景錘煉出的工程化能力，正轉化為AI時代的底層優勢，在AI原生混合搜尋、多模融合、TP/AP/AI一體化、多雲原生等方向持續突破。4000家客戶驗證的技術實力OceanBase CEO楊冰在發佈會上透露了一組令人振奮的數字：自2020年商業化以來，OceanBase全球客戶數已突破4000家，連續五年年均增速超過100%。目前，其技術已深入金融、政務、通訊、零售、製造、網際網路等十余個領域，服務覆蓋16個國家和地區、60多個地域、240多個可用區。這一成績的背後是OceanBase"專有雲+公有雲"的雙輪驅動戰略，更根植於15年技術深耕與工程化能力實踐。專有云：核心系統的信任之選OceanBase專有雲憑藉卓越的穩定性和一致性，成為高要求領域的核心系統首選。過去一年客戶數增長50%，在金融領域實現全面突破，正加速拓展至政務、電信、交通、能源、醫療等政企領域：•覆蓋全部政策性銀行、5/6國有大行，覆蓋超100家資產規模千億級以上銀行•在非銀領域，75%頭部保險、80%頭部券商、60%頭部基金公司已部署OceanBase政企領域拓展全面提速：•人社系統：江西率先完成養老保險全國統籌系統升級，獲人社部認可；海南、重慶、浙江等十余省份相繼跟進；目前服務全國1/3省級人社系統•通訊領域：深度覆蓋三大營運商，中國移動1/3省級公司、中國聯通超300套核心系統、中國電信翼支付全鏈路完成部署；廣東移動六大區域核心CRM/計費系統實現從集中式向分佈式架構升級，打造“廣東樣板”公有云：第二增長曲線加速成長作為“第二增長曲線”，OB Cloud近三年客戶數年均增長115%，營收佔比達30%。其多雲原生能力支援七大雲平台無縫運行，助力高德實現性能提升25%、成本降低50%，支撐安踏併購後業務高速增長。全球化佈局與生態建設OceanBase已建立覆蓋全球的服務網路，在馬來西亞、歐洲、北美設立三大服務中心，建構“Follow-the-sun”支援體系。生態建設成效顯著，合作夥伴貢獻專有雲超70%收入，公有雲生態收入年增速達300%。未來展望：從“Data+AI”到“Data×AI”的範式革命站在十五年新起點，OceanBase正式開啟“Data×AI”新範式。“十五年磨一劍，OceanBase將持續深化‘Data×AI’戰略。”楊冰表示，“以‘一體化’理念推進架構、儲存與負載的全面融合，打造面向未來的一體化資料底座；同時加大全球開源投入，加速全球化處理程序，堅定邁向世界級資料庫。”OceanBase用4000家客戶的實踐表明，在AI時代，一體化不是選擇題，而是必答題。當資料與智能的邊界日益模糊，當即時與融合成為剛需，誰能更好地打通資料與AI的任督二脈，誰就能在未來的競爭中佔據先機。這條路並不好走，但正如OceanBase十五年來的堅持——做基礎設施，是良心活。世界級資料庫的夢想，正在一步步照進現實。 (資料猿)

2024年以來，全球資本市場的風向標已從算力基礎設施明確轉向AI應用。在美股市場，巨量資料與AI平台巨頭Palantir締造了三年增長26倍的神話，市值突破4000億美元，成為該賽道無可爭議的標竿。回到國內市場，隨著算力炒作的逐漸退潮，中國投資者也將目光投向了更具商業化潛力的AI應用層，急切尋覓“中國的Palantir”。10 月 20 日啟動全球招股的“企業級大模型AI應用第一股”滴普科技，截至20日晚12點，招股首日便錄得至少221.1億元孖展認購資金。以其公開發售部分3550萬元的集資規模計算，本次孖展認購已相當 於實現超623倍超額認購，這足以顯示出投資者對其商業模式與技術前景的高度認可。不難看出，滴普科技憑藉其“Data+AI”雙輪驅動的技術閉環與商業化實證，已成為對標Palantir的中國樣本。滴普科技通過FastData Foil資料融合平台和Deepexi企業級大模型平台兩大技術底座，建構了FastAGI（企業級人工智慧）與FastData（企業級資料智能）兩大核心解決方案已在消費零售、製造、醫療、交通等多垂直行業實現規模化落地，為企業客戶打造從多模態資料治理到智能決策的全鏈路服務閉環，創造了最佳化營運效率、提升決策精度與增強生產力的核心價值。那麼，該如何理解Palantir的暴漲邏輯？為什麼滴普科技可以對標Palantir？滴普科技的高增長空間在那？01 美股AI應用暴漲的秘密人工智慧浪潮的發展遵循著一條清晰的價值鏈：從底層的算力、資料，到核心的基礎模型，最終延伸至上層應用。整個生態的價值最終通過AI應用的實際效能得以實現，這符合科技產業的普遍發展規律。從產業動向來看，基礎模型廠商也開始主動佈局AI應用，以加速其商業化處理程序。例如，OpenAI近期在軟硬體領域動作頻頻，就顯示出其全面發力AI應用的戰略意圖。與此同時，資本市場的投資邏輯也在發生切換。初期，市場熱衷於投資像輝達這樣提供AI基礎設施的“賣鏟人”；而現在，投資焦點正轉向那些能夠成功實現商業化落地的AI應用公司，即所謂的“淘金者”。值得一提的是，與前景尚不明朗、巨頭環伺的C端應用不同，B端賽道的商業化前景更加清晰，企業客戶付費的意願也更為強烈。這不僅因為AI所承諾的降本增效是實實在在的商業利益，更關鍵的在於，專業的AI應用服務商能夠精準地為企業解決落地過程中的四大核心痛點：在資料層面，將企業海量的結構化、半結構化和非結構化資料，形成統一的“AI-Ready”資料；在業務層面，憑藉多年積累的垂直行業經驗，實現AI與實際業務場景的無縫銜接；在模型層面，消除大模型的不確定性，提供商業決策所依賴的、接近“零幻覺”的可靠輸出；在安全層面，解決貫穿始終的資料安全與隱私問題，解除企業後顧之憂。軟體巨頭Palantir正是基於其Foundry和人工智慧平台（AIP）的協同運作，為企業提供了一套從資料底層到應用頂層的完整解決方案，從而成為資本市場寵兒。其中，Foundry平台構成了這套方案的“語義骨架”與安全基座。其核心的“本體”（Ontology）技術，在借助大模型下，不僅可自動建立資料層面的本體對象，還能依據業務狀態動態更新，通過深度關聯企業內部分散、多模態的資料，創造出一個能精準對應真實業務邏輯的動態業務本體，實現了業務在資料層面的即時標準化。在此基礎之上，Palantir 2023年推出的AIP平台則扮演著“智能前端”的角色，通過AI助手、低程式碼/無程式碼開發工具，有效彌合了技術與業務之間的鴻溝。Foundry與AIP的結合，共同構成了一個企業級的“AI作業系統”，並通過為頂級企業及政府部門提供服務，為其安全性進行了有力的背書。此外，在產品交付方式上，Palantir 的 “前沿部署工程師”（FDE）模式並非僅派遣技術專家，而是依託業務 + 技術雙關鍵角色協同：業務團隊負責理清客戶需求、維護客戶關係，同時技術團隊快速輸出方案原型、推進落地。這一模式既能響應客戶即時需求、高效落地定製化方案，還能將前線業務經驗反饋至總部最佳化產品，確保解決方案與客戶實際場景更貼合。根據市場消息反饋，Palantir在美國商業市場的增長幾乎完全由 AIP 驅動。2024–2025 年間，大量客戶通過“1-Day Bootcamp”模式（1天內用AIP建構AI應用原型）接入Palantir生態。若AIP的行業增速繼續保持當前水平，其將在2026–2027成為Palantir主要增長來源，甚至可能取代Foundry成為核心收入驅動。這一戰略的成功，也直觀地反映在財務報表上。從2023年到2025年上半年，Palantir的營收與利潤增速呈現出驚人的加速態勢，為其千億級市值提供了堅實的業績支撐。美國銀行最新的觀點認為，Palantir有望成為AI產業浪潮的下一個贏家，並強調了本體架構和FDE進入市場戰略仍然是Palantir的秘密武器，Palantir的商業銷售額在2030年底有望突破100億美元。中金公司則認為，Palantir的AI商業邏輯閉環正在趨勢性加速。02 “Data+AI”，滴普科技殊途同歸Palantir之所以能在資本市場大獲認可，其核心在於其為企業普遍面臨的資料、整合、可靠性與安全四大痛點，提供了一套邏輯嚴密的解法：通過Foundry平台實現底層資料的治理與統一，再通過AIP平台賦能上層業務的智能化，最終形成一個閉環的“AI作業系統”。這一模式的本質，是建構“Data+AI”的雙輪驅動能力。而2018年成立的滴普科技，就默契地走出了與Palantir類似的發展路線。滴普科技早期重點攻堅企業資料治理領域，通過持續技術迭代，打造出核心業務FastData企業級資料智能解決方案。2023年，滴普科技創新建構了新一代AI-Ready的FastData Foil資料融合平台，能夠對更為複雜的企業資料進行分詞處理，包括將長文字、公式、表格、圖片等多模態資料進行加工和處理，將其統一生成為大模型可理解處理的語料格式，為大模型訓練和推理奠定基礎。2023年，滴普科技同步推出Deepexi企業級大模型平台，支援一站式企業專屬模型訓練和推理。同年，公司以此技術平台為基礎，建構了FastAGI企業級人工智慧解決方案，推動企業級AI應用解決方案與業務的深度融合，得到了行業客戶的廣泛認可與落地應用，使FastAGI企業級人工智慧解決方案成為其發展的第二增長曲線。如果說Palantir的成功是解決了企業的AI落地難題，那麼滴普科技的FastData與FastAGI，同樣精準地切中了這些痛點。FastData負責“資料治理與標準化”，FastAGI則負責“智能轉化與業務落地”，並衍生出營運、生產力、工作流等應用智能體，化身為“高精度零幻覺”的AI數字員工，深入消費零售、製造、醫療等垂直行業。這種對企業AI落地核心痛點的精準破解，最終也通過市場反饋與財務資料得到直觀印證。在財務表現上，根據滴普科技招股書披露，2023、2024、2025H1，滴普科技的營業收入分別為1.29、2.43、1.32億元，同比增速分別約為28.4%、88.3%、118.4%，呈現出與Palantir類似的業績增速持續走高態勢。更值得注意的是其業務結構的變化。分產品線來看，FastAGI企業級人工智慧解決方案在2023年推出後收入急劇增長，從2023年的655萬元增長至2024年的0.9億元，截至2025年上半年，該業務的營收為0.73億元，同比增長192%，明顯高於FastData企業級資料智能解決方案同期68.57%的營收增速。這也推動FastAGI企業級人工智慧解決方案在滴普科技營收總額的佔比從2023年的5.1%提升至2025上半年的55.3%，成為公司新的增長曲線。圖：滴普科技營業收入構成 資料來源：Wind、36氪整理從下游的客戶構成來看，滴普科技客戶廣泛分佈在消費零售、製造、醫療、交通等各個領域中。客戶拓展策略上，滴普科技採取“燈塔客戶輻射”模式，即先通過與行業領先企業的合作，積累垂直行業落地能力，然後再吸引同行業新客戶。截至2022年、2023年及 2024年12月31日以及2025年6月30日，滴普科技分別累計為129名、178名、245名及283名客戶提供服務。由於行業客戶與AI應用方案解決商達成合作後遷移成本極高，因此AI應用方案解決商會隨業務開展時間積累越來越多的存量客戶群體。因此，滴普科技的營收規模同樣具備“複利效應”。綜合來看，無論是從技術基礎、業務佈局，還是從財務增長情況來看，滴普科技在多個方面均展現出了與Palantir的相似之處，這也是公司本次IPO備受關注的核心原因。圖：滴普科技下遊客戶行業構成 資料來源：Wind、36氪整理03 有想像空間，有估值溢價復盤Palantir的暴漲，背後是業績的快速增長，以及在此基礎上估值的持續抬升。2023年至今，Palantir股價上漲26倍，對應營業收入增長約100%，PS從約10倍增長至100倍以上。這一現象清晰地表明，一旦AI應用公司驗證了其商業模式的有效性和高成長性，資本市場願意賦予其遠超傳統軟體企業的估值溢價。那麼，滴普科技業績的想像空間究竟如何？首先看行業空間，近年來，中國也明顯加大對AI應用的關注力度，推動AI與各行各業的融合，這已經成為頂層設計。在《“資料要素×”三年行動計畫（2024—2026年）》中，檔案明確提出要提高資料供給質量，特別是滿足大模型訓練所需的高品質資料集，並推動在工業製造、現代農業、商貿流通、交通運輸等多個行業的應用。2025年8月，國務院發佈關於深入實施“人工智慧+”行動的意見。意見指出要推動人工智慧與經濟社會各行業各領域廣泛深度融合。政策目標上，到2027年，率先實現人工智慧與6大重點領域廣泛深度融合，新一代智能終端、智能體等應用普及率超70%；到2030年，新一代智能終端、智能體等應用普及率超90%，智能經濟成為中國經濟發展的重要增長極。弗若斯特沙利文指出，2024-2029年，中國企業級人工智慧應用解決方案市場將從386億增長至2394億元，復合增速高達44%。而在更細分的企業級大模型人工智慧應用解決方案市場，對應行業空間將從58億增長至527億，復合增速更是達到55.5%。毫無疑問，身處AI應用賽道的參與者們，均有機會分享到這一史詩級的行業紅利。滴普科技作為國內少數打通 “資料治理（FastData Foil）- 模型訓練（Deepexi）- 業務應用（FastAGI）” 全環節的服務商，其營業收入未來有相當高的機率跑贏國內企業級大模型人工智慧應用解決方案市場55.5%的復合增速。另一方面，隨著滴普科技的業務模式從定製化項目向平台化服務升級，以及高毛利率的FastAGI解決方案收入佔比不斷提升，公司未來的利潤釋放節奏也會加速，例如，其毛利率水平就已經從2022年的29.4%提升至2025年上半年的55%。綜上所述，滴普科技的投資邏輯已十分清晰：其業務模式與Palantir高度相似，並且正處於業績加速增長的拐點。在國家政策大力扶持和行業需求井噴的背景下，憑藉其全端技術能力和不斷最佳化的財務表現，滴普科技有充分的理由在資本市場獲得高估值。作為“企業級大模型AI應用第一股”，其未來的價值想像空間值得期待。 (36氪財經)