当“AI 原生”一词在科技圈被反复引用、近乎泛滥之际，阿里云数据库负责人李飞飞却选择逆流而上，对当前行业热潮泼出一记冷静的“冷水”。他在近期一场技术分享中直言，如今高调宣称打造“AI 原生数据库”的做法，本质上是一种脱离现实的技术冒进。在他看来，AI 本身仍处于高速迭代阶段，尚无任何产品或架构能真正代表这一概念的终极形态。
为厘清模糊边界，李飞飞首次提出两条明确且硬核的判定标准：其一，超过半数的数据库实例需由 AI Agent（智能体）直接发起和管理；其二，数据库输出内容中，Token 应占据主导地位。这两条标准不仅划定了技术演进的分水岭，更将数据库的角色从传统意义上的数据仓库，重新定义为大模型生态中的“智能协同中枢”——一个能够理解、生成甚至主动参与推理的数据引擎。
这场变革的背后，是数据价值重心的悄然转移。过去被视为边缘的冷、温数据正被大模型大量吸收，但真正驱动企业级智能应用持续运转的，仍是那些高频更新、实时交互的“热数据”。李飞飞强调，未来制约 AI 发展的关键瓶颈，或将从算力转向数据与存储体系本身。尤其在硬件成本持续攀升的背景下，数据库必须具备对结构化与非结构化多模态数据进行高效融合、智能调度的能力。
面对这一趋势，阿里云并未追逐浮夸的概念包装，而是以“4+1”战略稳步推进技术落地。该战略涵盖构建支持多模态的 AI 数据湖库、实现元数据毫秒级同步、深度集成大模型算子，并致力于将数据库打造成 AI Agent 最优运行环境。作为核心载体，阿里云 PolarDB 正从“云原生”坚实迈向“AI 就绪”新阶段，为下一代智能应用提供底层支撑。
实践成果已初见成效。数据显示，在短短数月内，阿里云瑶池数据库产品体系通过调用百炼等大模型算子所产生的 Token 消耗量，实现了超百倍的指数级增长。这一技术跃迁并非停留在实验室，而已在金融风控、智能座舱、互联网推荐系统等高价值场景中全面部署，成为企业智能化转型的关键基础设施。
在这场关于“AI 原生”定义权的争夺中，实质是技术路线与生态话语权的激烈博弈。当数据库的输出不再局限于整齐的行与列，而是化作流动的 Token 流，我们或许才真正站在了通向超级智能时代的入口处——而谁能在数据与智能的交汇点率先构建起高效、可信、可扩展的新范式，谁就将掌握下一个十年的主动权。
