AI革命推动数据库行业变革 - 生成式AI被视为第四次工业革命，正引发千行百业变革[2] - 甲骨文股价单日暴涨36%，市值暴增逾2400亿美元，源于与OpenAI签署五年期3000亿美元算力采购协议[2] - 全球AI服务器市场规模预计从2024年1251亿美元增至2025年1587亿美元，2028年有望达到2227亿美元[2] - 全球Agent市场规模已突破50亿美元，预计2030年将达到500亿美元[6] AI时代对数据库技术的新要求 - AI发展导致数据训练需求指数级攀升，数据类型从结构化向非结构化、半结构化混合转化[7] - 大模型训练需处理PB级甚至百PB级数据量，AI应用要求毫秒级响应速度[7] - 向量数据库因处理非结构化数据优势重新火热，2023年南大通用重新押注并持续迭代[7] - 传统业务叠加AI需要两个数据库，改造成本高[12] 南大通用的产品与技术布局 - 公司三大核心产品新增向量数据管理、存算分离和AI Native能力[4][8] - GBase 8c同时支持结构化数据和向量数据类型，用简单SQL完成关联查询[12] - GBase云原生数据库具备存算分离、serverless能力，解决AI代理并发性能瓶颈[12] - 推出智能运维平台，整合大数据分析、机器学习、生成式AI技术[12] 信创加速与国产替代机遇 - 国产化替代从外围系统向核心系统深入，包括银行账务核心系统、运营商计费系统等[9] - 未来两三年国产数据库将面临洗牌，产品能力、交付能力和运维能力成关键竞争因素[15] - 南大通用GBase数据库连续10年蝉联国产分析型第一[15] - IDC报告显示南大通用为中国数仓市场本地部署数据库TOP4、国产独立数据库第一[15] 仓湖一体技术优势 - 仓湖一体为AI提供统一、高效、可靠且低成本数据基石，解决数据孤岛问题[13] - 将数据湖低成本存储灵活性与数据仓库高性能管理能力结合[13] - 所有类型数据存储统一平台，特征工程一站式完成，保证数据一致性[13] - 强管理能力引入，如ACID事务支持、数据版本管理、元数据管理[14] 智能运维能力提升 - 智能运维工具5-10分钟完成上万实例健康检查，故障分析时间从3-4小时缩短至5分钟[15] - SQL优化正确率达到80%-85%，随学习数据积累帮助将越来越大[15] - AI能力嵌入数据库内部引擎，包括内置机器学习模型，降低数据搬运成本和延迟[14]