1月20日，在2026阿里雲PolarDB開發者大會上，阿里雲旗下雲原生數據庫PolarDB正式發布AI數據湖庫（Lakebase）等系列全新產品能力，將大模型能力內化為數據庫的「血液」，讓數據系統不僅能存儲、查詢多模態數據，還將直接驅動AI智能決策。
這項變革重新定義了「AI就緒的雲原生數據庫」概念，旨在推動數據庫實現從「外掛式」集成AI到「內生智能」的進化。
阿里雲資深副總裁、數據庫產品事業部負責人李飛飛表示：「AI原生數據庫是技術演進的必然方向。從雲原生到AI就緒、再到AI原生，PolarDB作為堅實的「智能數據引擎」，將持續深化AI與數據庫的融合創新，與用戶攜手走向超級人工智能時代。」
PolarDB重磅更新，全面內化AI能力
此次PolarDB重磅發布一系列全新的AI能力，包括AI數據湖庫（Lakebase）、模型算子化以及面向Agent應用開發的託管能力等，從「AI就緒」向「AI原生」持續演進，顯著降低構建AI應用的複雜度。
作為PolarDB的核心組件，PolarDB AI數據湖庫（Lakebase）解決方案專為實現「湖庫一體」架構而設計，通過統一存儲與高效分析能力，無縫融合數據湖的靈活性與數據倉庫的高性能，為企業構建智能數據管理平台提供核心支撐。
該方案成功打破了傳統數據孤島，率先實現結構化、半結構化、非結構化的全模態數據的一致性與統一存取。同時，它提供基於AI數據湖庫的緩存加速，即針對不同場景提供IO與帶寬加速，確保海量數據高效流轉。
同時，通過多模態引擎與獨有In-DB模型算子化的深度集成，開發者可在PolarDB庫內直接完成語義檢索與推理加工。在效率顯著提升的同時，確保數據不出域，保障隱私合規。該方案還創新性地融合了KVCache、圖數據庫與向量技術，構建了兼顧長短期記憶與低算力消耗的檢索方案。
同時，會上阿里雲PolarDB首次闡釋了「AI就緒數據庫」的四大核心支柱，包括多模態AI數據湖庫、高效融合搜索能力、模型算子化服務以及面向Agent應用開發的後端服務。
多模態AI數據湖庫
支持多模態數據在多種存儲介質的管理和高效緩存，實現全模態海量數據的一體化管理；
高效融合搜索能力
支持在SQL中深度集成向量檢索與全文檢索，實現語義理解與關鍵詞匹配的無縫融合，大幅提升複雜查詢場景下的準確率與響應速度；
模型算子化服務
支持庫內推理、Agent-Ready架構及AI長短時記憶機制，使數據庫不僅能存儲和查詢數據，更能直接驅動智能推理與決策；
面向Agent應用開發的後端服務
通過Supabase多租、Serverless封裝提供面向Agent應用開發的一體化服務，加速智能體在垂直行業的價值探索。
這四大支柱共同構建了「AI就緒」數據庫的基礎，為用戶提供更智能、高效、安全的AI數據底座。
覆蓋全球86個可用區，服務海內外超20000+客戶
目前，阿里雲PolarDB已贏得來自海內外超2萬用戶的信賴，部署規模超300萬核，覆蓋全球86個可用區。目前，PolarDB雲原生與Data+AI相關功能與創新技術已規模化應用於金融、汽車、政務、互聯網、電信等領域的核心業務系統，服務了某大型商業銀行、理想汽車、小鵬汽車、MiniMax、GoTo集團、度小滿、米哈遊等知名企業，助力全球開發者跨越智能時代。
印度尼西亞GoTo集團
印度尼西亞最大的互聯網公司GoTo集團VP of Engineering張現雙表示：「GoTo旗下信貸業務已採用阿里雲瑤池數據庫。在業務每年快速增長的挑戰下，其核心交易結算系統依託PolarDB卓越的極致彈性與高可用服務，實現了性能上的大幅提升。特別是在GoPay Later信用支付業務，採用PolarDB Serverless按需彈性擴展特性，不僅穩定支撐了業務高峯，還超出預期地幫助我們節省了約50%的雲資源。」
理想汽車資深數據架構師羅斌表示：「理想汽車擁有豐富的輔助駕駛、智能座艙、企業智能業務場景。PolarDB面向AI設計的衆多能力，如KVCache、Supabase等，能夠幫助我們快速進行AI場景化應用的開發。特別是在海量熱數據處理、AI coding、企業知識庫的高效檢索等場景中，PolarDB提供了強大的性能支撐與靈活的擴展能力，顯著降低了技術複雜度，加速了AI應用的落地與迭代。」
度小滿
度小滿AI互娛技術負責人陸長青表示：「在AI情感陪伴這一細分賽道，對話系統能不能秒回、能不能懂你是核心體驗。度小滿原有的方案在海量歷史對話場景中，面臨推理瓶頸與大模型記憶偏差管理難題。藉助PolarDB AI提供的KVCache推理加速、長記憶向量索引和記憶管理解決方案，我們有效提升了情感陪伴Agent的記憶檢索召回效率，增強了情感連貫性，同時有效降低首字響應時長，大幅提升Token吞吐。阿里雲PolarDB優質的技術支撐與持續迭代的AI 能力，正全力支撐度小滿在AI創新出海業務上快速突破。」