1月17日，阿里云發布PolarDB新版本。據記者了解，這是業內首個支持三層分離形態的云原生數據庫，可幫助用戶節省高達50%的數據庫成本；同時接入大語言模型，大幅提升數據庫智能決策水平。

　　“數據庫是AI時代的數據底座，隨著大模型的落地迎來全新發展機遇。云原生數據庫加速邁向一體化和智能化，數據平臺將像‘搭積木’一樣便捷好用，用戶可專注于業務創新，只為效果和價值付費。”阿里云數據庫產品事業部負責人李飛飛表示。

　　隨著數據爆發式增長，各行業數字化轉型進入“深水區”，傳統單一數據庫已無法滿足多元化、差異化的應用場景需求。Gartner2023云數據庫魔力象限報告預測，2023年全球數據庫市場規模將首次突破1000億美元，充分印證了數據庫領域充滿活力，其中云數據庫占比55%。

　　當下，國產云原生數據庫正成為市場主流選擇，IDC報告顯示，在中國市場規模最大的關系型數據庫領域，阿里云已連續多年排名第一。當前，阿里云PolarDB在全球80余個可用區擁有超過10000名企業級用戶，落地于政務、金融、電信、物流、互聯網等領域的核心業務系統，近三年用戶規模累計增長400%。

　　“云原生數據庫正引領國產數據庫換道超車，加速邁向智能化。”李飛飛對《證券日報》記者表示。

　　海底撈數據庫負責人余樂表示：“借助PolarDB冷數據歸檔、Serverless等能力，幫助海底撈節省了超過50%存儲成本、超過70%計算節點成本。”

　　在業內人士看來，基于豐富的實踐場景，國產云原生數據庫將建立新的技術和理論體系，通過數據賦能平臺，持續降低數據庫使用門檻。

　　阿里云PolarDB MySQL負責人楊辛軍在接受《證券日報》記者采訪時表示：“生產力提升在于更好地利用資源。做數據庫也是一樣，做資源池化、三層分離，實際上也是更好地利用資源，我們怎樣充分利用計算算力和內存、存儲這些資源，是提升生產力的重要方式。”

　　在李飛飛看來，PolarDB正朝著智能化方向發展：“未來，隨著DB4AI、增強版向量檢索等能力的持續提升，云數據庫將實現AI驅動的‘自動駕駛’狀態，讓數據真正自由、有序地流動，創造更大價值。”

　　“隨著人工智能技術的演進，云數據庫正進入2.0時代，AI與云數據庫的深度結合大有可為。”中國科學院外籍院士黃銘鈞如是說。