行业趋势与挑战 - AI模型长期接触高流行但低价值的碎片化数据会出现类似人类"脑损伤"的现象[1] - 传统碎片化数据查询分析难以适应AI时代需求，表现为多模态数据割裂、系统链路冗长、权限管理复杂[3][4] - MIT Project NANDA研究显示95%的企业在生成式AI投入生产后未能看到可衡量的回报[3] - 全球数据库厂商形成"融合"与"协同"共识，Oracle、MongoDB、Elasticsearch等加速融合向量、JSON、搜索等能力[4] - 数据库正从后端静态仓库转变为前端能够实时响应的系统，需要理解数据语义[4] OceanBase的AI原生战略 - 公司发布并开源首款AI原生混合搜索数据库OceanBase seekdb，开发者仅需三行代码即可快速构建AI应用[1] - AI原生不是功能堆砌而是架构重生，以"一体化"为核心为AI系统性重构数据库[6] - 战略核心是"变与不变并行"，不变的是高可靠、强一致性的企业级基因，变的是面向AI负载全面升级的核心能力[1] - 产品定位为大模型与私有数据融合计算的"实时入口层"，目标轻量敏捷[3] seekdb产品核心能力 - 支持向量、标量、文本、JSON、GIS等多模数据的统一存储与混合检索，采用"粗排+精排"机制[8] - 极致轻量化，最低起步资源仅需1核CPU、2GB内存，pip install一键安装、秒级启动[8] - 以Apache2.0协议全球开源，兼容HuggingFace、LangChain、Dify等30余种AI框架[8] - PowerMem分层记忆架构在LOCOMO Benchmark以78.70分达到业界开源Memory的SOTA水平，Token消耗降低96%[8] 一体化数据架构四大能力 - 一体化的多模数据管理：实现结构化、半结构化和非结构化数据在同一个引擎下统一存储与治理[6] - 一体化的多工作负载：事务(TP)、分析(AP)、AI(Search)在同一内核中协同，实现"TP+AP+AI，三合一"[6] - 原生的AI Function能力：将大模型与企业私有数据深度耦合，形成"数据可信、推理可控、闭环可衡量"的执行链路[6] - 混合多云：赋予用户完全的部署自由，用户只需使用一套产品就能实现跨所有公有云、混合云平台的自动升级[7] 公司发展业绩与生态 - 全球客户数已突破4000家，连续五年年均增速超100%[11] - 云服务OB Cloud稳定运行于阿里云、AWS、Azure等七大主流云平台，支持"一套架构、全球运行"[11][18] - 专有云客户数量在过去一年增长50%，金融与政企领域的核心系统改造成为增长主力[14] - 公有云(OB Cloud)业务近三年客户数年均增长115%，营收占比已达30%[14] - 在专有云领域，合作伙伴贡献收入超70%，年增速达80%，已与350多家ISV协作共创900多个行业解决方案[18] - 公有云合作伙伴收入占比突破30%，年增速达300%，多云业务占比从5%跃升至30%[20]