11月3日上午，在乌镇举行的2026世界互联网大会开幕式上，OceanBase获得“世界互联网大会杰出贡献奖”。

台上给出的评语不长，却点出了OceanBase当下最受关注的方向——打造AI数据基础设施，服务全球数字经济发展。

对一家从蚂蚁核心交易系统中走出的数据库公司而言，这句话标记的是一次角色变化。

2022年，OceanBase曾凭借原生分布式关系数据库获得世界互联网大会认可。那时，它要证明的是：在交易高峰中，数据库能否把每一笔账记准、记稳。

四年后，数据库面对的任务已经变了。

数据都在，AI却未必用得上。这个缺口，正在成为数据基础设施的新机会。

OceanBase给出的路径，是以湖库一体架构连接业务数据与多模态信息，让同一套基础设施同时服务交易、分析与AI应用。这也解释了，此次获奖为何指向它的AI数据平台。

数据存下来之后

企业的研发经验，往往不会整齐地放在同一个文件夹里。

一部分写在文档中，一部分留在测试记录里，还有一些散落在会议纪要和工单日志中。同一个项目的信息保存在不同系统，采用不同格式，也可能存在多个版本。

模型可以读懂一份材料，却未必知道该找哪一份；即使找到了，也未必能将它与当前任务和实时业务状态联系起来。

当Agent开始承担连续任务，信息割裂的影响会被进一步放大。

理想汽车将研发文档、测试数据、会议纪要和工单日志等多源信息组织为可复用的Agent记忆，通过冷热分层、混合检索与上下文压缩，支持Agent按需获取知识。

目前，这套方案支撑2500多个Agent协同办公，帮助减少多轮交互中的上下文丢失与重复输入，并降低模型调用成本。

这里的“记忆”，已经超出保存聊天记录的范围。一份研发经验、一项测试结论，可以被不同Agent在不同业务中反复调用。实现这种跨任务复用，需要数据平台持续完成数据接入、加工、关联与权限控制。

OceanBase在2026年发布的湖库一体AI数据库，正是围绕这一需求展开。

湖库一体将数据库与数据湖能力融入统一架构，管理结构化、半结构化和非结构化数据，使同一份数据能够同时服务业务交易、实时分析与AI应用。企业由此可以减少跨系统复制、同步和重复治理，缩短数据从产生到使用的链路。

在统一管理的基础上，OceanBase通过多模态数据模型，将文本、图片、音频、视频与业务数据关联组织，并将模型生成的摘要、标签和语义信息纳入数据库管理。结合关键词、语义与业务条件的混合搜索，AI可以同时获取相关知识和实时业务信息，形成更完整的上下文。

数据库的职责也由记录业务，延伸到为AI提供理解与行动所需的数据。

从一次生成到持续运行

AI应用从单次生成走向连续任务，底层数据也需要持续保存、更新和调用。

蚂蚁阿福面对的，是长期记忆问题。

健康服务需要连续的信息。用户此前说过什么、健康记录如何变化、设备采集了哪些数据，都可能成为理解当前需求的依据。

阿福基于OceanBase统一管理文本、语音、健康记录及智能设备数据，支持历史对话检索与健康趋势分析，让过往信息能够在后续服务中被调用。

这些数据也参与模型迭代。通过数据分支，阿福可以快速创建独立的模型评测环境，将环境准备时间从天级缩短至分钟级。

灵光则将另一种需求推到了台前：AI生成的应用越来越多，谁来管理它们的数据？

生成一个应用之后，它仍然需要保存数据、执行计算，并与其他应用保持访问隔离。生成速度越快，底层需要管理的小数据空间就越多。

面对约3000万个“闪应用”的数据管理需求，灵光基于OceanBase的逻辑表能力，为应用提供独立的数据结构与访问边界。在共享底层资源的同时，应用能够持久保存数据并执行SQL计算，减少逐个创建物理表带来的资源开销。

长期记忆、模型评测和海量应用，表面上是不同需求，背后都要求底层平台能够稳定处理数据保存、任务隔离与状态恢复。OceanBase的独立数据空间、数据分支和快速回滚等能力，也由此成为Agent运行所需的一部分基础设施。

目前，这套能力已在包括蚂蚁阿福、灵光、理想汽车在内的数十个场景中落地。

AI从试用走向业务运行，考验的不只是模型能力，也包括底层数据能否被稳定地保存、更新和调用。

数据平台打开业务新边界

IDC预计，2025年至2030年，中国AI数据基础设施市场将以37.7%的复合增速增长，2030年市场规模达到738亿美元；到2035年，这一数字有望达到1548亿美元。

随着AI进入企业业务流程，数据平台所要承担的环节也在增加。

Databricks等海外公司已经提供了一个参照：数据工程、分析、治理与AI能力正在被整合到同一平台。企业购买的，不再只是存储或处理数据的单一工具，而是让数据从产生、治理到进入业务应用的一整套能力。

数据平台承接的环节越多，能够参与的企业预算也越广。

OceanBase正以AI数据库、AI湖库和DataPilot等产品，覆盖数据引擎、数据开发与治理、AI数据分析等环节，将原有数据库能力延伸到企业AI建设之中。

开发、治理、知识加工和AI调用，构成了新的业务空间；这些能力能否真正进入客户的日常流程，并转化为持续收入，仍取决于产品在实际场景中的交付效果。

OceanBase始创于2010年。2014年，它开始支撑支付宝核心交易系统，承担当年“双11”10%的交易流量；2015年承接全部交易流量，随后进入核心账务与支付系统。

从部分流量走向核心系统，再进入金融、政务、央国企和通信等行业，这套数据库能力经历了持续的工程检验。

赛迪顾问报告显示，OceanBase位列中国分布式数据库市场第一；沙利文报告显示，在2025年下半年至2026年上半年的中国分布式事务型数据库市场中，OceanBase以20.2%的份额居首。

在高并发和关键业务中打磨出的能力，为OceanBase承接AI工作负载提供了基础。它要处理的，也不再只是交易记录，还包括企业知识、Agent上下文和AI应用运行中的数据。

全球化，要交付一整套能力

数据库进入客户的核心系统，意味着一段长期合作的开始。产品走向海外，还要适应不同市场的基础设施、业务流程和服务要求。

马来西亚TNG Digital的需求颇具代表性。

TNG eWallet拥有超过2600万实名用户，覆盖马来西亚85%的成年人口。随着支付工具发展为多场景金融服务平台，系统既要承受高并发流量，也要在维护和升级时保持业务连续。

TNG Digital引入OceanBase后，在压力测试中应对了每秒4万笔交易；修改数据表结构期间，交易没有中断。数据压缩可将10GB数据的存储空间缩减50%以上。

这些结果对应着客户关心的三件事：高峰期能否稳定服务，系统调整是否影响交易，业务增长会带来多少资源开销。

而要长期交付这些结果，产品之外还需要服务。迁移支持、故障响应、版本升级，以及对当地业务的理解，都会影响客户能否持续使用。

OceanBase在新加坡设立海外总部，并在东南亚、日本、北美等关键市场建立本地团队，形成横跨三个时区的7×24小时服务模式。海外业务逐步从早期技术组件输出，进入独立团队建设和本地化运营阶段。

2025年，OceanBase海外营收增长200%。Omdia报告显示，按2025年收入计算，OceanBase位居亚洲及大洋洲分布式事务型数据库市场第一。

客户结构也在扩大。OceanBase已服务全球100多家Fintech企业，包括20多个电子钱包和50多个支付平台；在银行等传统金融机构领域，全球累计服务超过400家金融机构，其中超过60%的客户已将其部署于核心业务系统。

这些海外案例，为OceanBase数据库能力的跨市场复制提供了证明。至于AI数据平台能否在全球市场形成新的增长曲线，还要看更多应用场景能否落地，并沉淀为持续收入。

四年前，OceanBase获得认可的是支撑关键交易的数据库能力；四年后，这套能力正被用于组织企业知识、保存Agent记忆和支撑AI应用运行。

AI扩大了数据平台在企业内部承担的职责，全球化则扩大了这些能力能够服务的客户范围。OceanBase下一阶段的增长，取决于它能否把经过核心业务验证的技术，转化为更多市场中的AI应用与持续收入。

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