1DB for AI：AI Agent推动软件形态变革，数据库具有不可替代的重要地位
AI Agent有望通过直接与终端互动，在一定程度上替代中间应用层软件。传统软件架构中，应用程序充当用户与数据库之间的“中间商”，而AI Agent可直接与数据库交互，实现数据创建、读取等功能，可能替代中间应用层。例如，飞猪“问一问”功能通过AI助手一键生成旅游攻略并直接下单预订，简化操作流程，提高效率。
软件形态变革下，数据库具有不可替代的重要地位：
- 承载数据，做好数据来源的“源头关”治理：AI训练依赖高质量数据，数据库是承载这些数据的载体。
- 向量数据库、RAG等产品和技术直接赋能AI发展：
- 向量数据库将高维度离散数据映射到低维度连续空间，捕捉数据潜在关系和语义信息。
- RAG框架结合信息检索技术和大模型，通过检索外部知识库为模型提供事实和数据支持，缓解大模型推理的“幻觉”问题，增强数据隐私和安全，提升信息实时性。
相较于原生大模型，搭配RAG的模型优势包括：
- 提高AI回答的准确性和可靠性，避免“幻觉”。
- 增强数据隐私和安全保护，降低数据泄漏风险。
- 提升信息的实时性和适应性，获取最新知识。
向量数据库有望成为RAG检索的底座，形成基于大模型+Vector Database+Prompt的CVP技术栈。OpenAI收购Rockset增强实时分析和RAG领域实力，Rockset提供基于云的实时分析数据库，助力构建数据密集型应用程序。OceanBase推出AI战略，新增向量检索能力，支持SQL和Python SDK，加速RAG、智能推荐等场景落地。海量数据推出Vastbase向量版，融合关系型数据库稳定性和向量数据处理能力，支持结构化数据与高维向量原生协同管理，具备高性能、高安全、高可用特性。
2AI for DB：AI赋能推动数据库自身升级，推动行业加速发展
AI大趋势下，数据库系统规模和复杂度提升，传统管理和运维方式面临挑战。AI技术可提升数据库运维管理水平、降低操作难度并实现自我管理：
- 智能运维：例如华为GaussDB统一管控运维平台智能运维中心，通过数据采集、计算、自治服务和监控等层次，实现实时监控、预测分析和自动化处理，未来将向自感知、自优化、故障自愈方向发展。
- 降低数据库操作门槛：用户可通过自然语言与计算机系统交互，大语言模型将自然语言转化为SQL语句，辅助数据查询，主要技术路线包括Text-to-SQL和NLQuery-to-NLAnswer。
- 数据库自治模式实现自我管理：自治数据库利用机器学习技术自动执行调优、保护等任务，优化查询、自动管理内存和存储，实现自调优。达梦数据将AI算法融入数据库核心功能，提升查询效率和资源调度策略。GaussDB利用盘古大模型构建全生命周期AI应用体系，实现自动故障根因分析和定位。
3投资建议
AI Agent推动软件形态变革，数据库成为AI时代不可替代的“必需品”，不仅承载数据，还能帮助大模型避免“幻觉”、数据更新不及时等问题。AI赋能数据库自身升级，推动行业加速发展。建议重点关注达梦数据、太极股份、海量数据、软通动力、创意信息、星环科技、超图软件、拓尔思等公司。
4风险提示
- 国产数据库产品研发不及预期：国产化数据库厂商起步晚、研发投入弱，若研发进展不及预期，将影响数据库国产化进程。
- 技术路线变革带来的不确定性：数据库领域技术壁垒高，AI技术迭代快，若技术路线变革，部分厂商可能面临发展不确定性。
- 同业竞争加剧的风险：数据库市场上参与者众多，随着核心技术国产化推进，同业竞争可能进一步加剧。
