ChatGPT带来的质问：基础设施是否准备好了AI革命？

ChatGPT为代表的AIGC应用，正在以“迅雷不及掩耳”之势，带来人工智能的新想象，虽然数据库不处于人工智能的最前沿，但作为人工智能的基础设施，都在不由的为这个快速成长的“孩子”做好准备，呵护AIGC应用的大批来袭。

人工智能会因为ChatGPT的火爆而有大量的应用涌现出来，数字化的进程会因此提速，这些应用的前提是，要有一个能为人工智能应用普及化到来而准备的数据库。这样的数据库是否已经有了？是否能在AIGC时代，不拖后腿，还能助一臂之力？

坐在记者面前的阿里云数据库产品事业部负责人李飞飞，看起来胸有成竹。阿里云瑶池数据库，将云原生数据库PolarDB和云原生数据仓库AnalyticDB打通融合，形成了“云原生一体化”的HTAP解决方案。阿里云还推出了全新多模数据库Lindorm AI 引擎，在数据库内集成人工智能能力，对非结构化数据进行智能分析和处理，打造AIGC应用的数据基础设施。

图：阿里云数据库产品事业部负责人李飞飞

人工智能来袭？已经准备好

AIGC时代需要能够支持海量、多模态数据的数据库，因为AIGC一定是需要多模态的数据、不是单一形态的数据，所以阿里云Lindorm数据库就非常好地满足了这个条件。

“这些应用的背后，可能会是基于用户自建的数据模型，也可能会是第三方的模型，这种多模态共存的方式，接下来会成为普遍存在的现象。支撑海量、多模态数据的低成本、高效率的存储和处理，这是Lindorm这么多年打造的坚实基础。但光有这个不行，还需要能够支持丰富、灵活、强大的模型导入和使用。”

如此众多的模型，对数据库来说，就好比是“人民战争的汪洋大海”。

李飞飞指出，阿里云应对的办法是——足够的开放，用平台化的方式去赋予数据库更多的能力，去无缝导入第三方的模型。

把用户导入的模型放在一个机密容器里，保证模型安全。导入模型以后，结合多模态数据，这个想象空间天花板就非常高。有多模态数据高效低成本的存储，加上第三方灵活开放应用的导入，任何事情几乎都可以干，足以应对AIGC的各种创新需求。

当然，随着AIGC的相关应用推进，人工智能逐渐的平民化，数据库在运维管控层面，运维和调优会也变得更加智能化。“过去，MySQL和PostgreSQL都是几百个参数起，每个参数对不同场景的影响都不一样，依赖有经验的DBA和开发者，就像老中医开药方一样，有的药方灵，有的药方吃了就没有用，”李飞飞说，“这些都会随之变得平民化和智能化，运维、高可用的检测告警、异常的报警，等等这些都会智能化。其实这件事已经发展几年了，但是接下来的一到两年会加速。”

如果人工智能加速变革，那么数字化必然也会加快脚步。

李飞飞指出，“过去一二十年，是信息时代的数字化，也就是说，是企业的信息化办公实现了数字化。比如我们实现了无纸化办公，比如说电话会议等等，这叫信息化的数字化。”

当人工智能到了临界点，一定会催生两个趋势：李飞飞说“一个叫物理世界数字化，还有一个是生物世界数字化，不管是在中国、美国还是欧洲，人类对长生不老的追求是生生不息的，所以生物世界数字化一定会是非常热的热点。还有物理世界数字化，将整个物理世界数字化。”

我们正在经历、见证着这样的变革。

数据中心的“四化”

数字化的变革时代，AIGC带来的智能化浪潮，智能化的趋势无可厚非，除了智能化，李飞飞提到了数据库发展到现在的发展阶段，云计算进入深水区，就像我们要进行“四个现代化建设”一样，数据库也要实现“四化”，除了要发展智能化，数据库还要大力发展云原生化、平台化、一体化。

站在今天这个节点，已经没有人再质疑数据库向云原生化演进的必要性和现实的紧迫感，已经有非常成熟的存储计算分离技术，存储池化、计算池化带来高可用、高可靠弹性，现在进入云原生化。

李飞飞说：“随着数据量爆发式的增长，数据形态的多元化，以及业务的多样化，数字化深入带来业务多样化是必然的，传统的单一的数据库产品包打天下、解决所有问题的时代已经结束了，一定是用一个平台化的思维去构建可能有多个引擎，基于平台来提供一个一整套的、一站式的能力和解决方案，这就是数据库的平台化。”

以后的数据库，不用再去管是集中式数据库、分布式数据库，这个问题应该由数据库本身来解决，什么时候用集中式架构，什么时候用分布式架构，是有业务需要来抉择的，自动在两者之间切换，平滑地转化，实现云原生分布式真正的一体化，集中分布一体化。

阿里云瑶池数据库卡位“云原生+一站式”的数据管理与服务，正在用这样的理念，做更符合这个时代的数据库产品。