1月20日，在2026阿里云PolarDB开发者大会上，阿里云旗下云原生数据库PolarDB正式发布AI数据湖库（Lakebase）等系列全新产品能力，将大模型能力内化为数据库的“血液”，让数据系统不仅能存储、查询多模态数据，还将直接驱动AI智能决策。
这项变革重新定义了“AI就绪的云原生数据库”概念，旨在推动数据库实现从“外挂式”集成AI到“内生智能”的进化。
阿里云资深副总裁、数据库产品事业部负责人李飞飞表示：“AI原生数据库是技术演进的必然方向。从云原生到AI就绪、再到AI原生，PolarDB作为坚实的“智能数据引擎”，将持续深化AI与数据库的融合创新，与用户携手走向超级人工智能时代。”
PolarDB重磅更新，全面内化AI能力
此次PolarDB重磅发布一系列全新的AI能力，包括AI数据湖库（Lakebase）、模型算子化以及面向Agent应用开发的托管能力等，从“AI就绪”向“AI原生”持续演进，显著降低构建AI应用的复杂度。
作为PolarDB的核心组件，PolarDB AI数据湖库（Lakebase）解决方案专为实现“湖库一体”架构而设计，通过统一存储与高效分析能力，无缝融合数据湖的灵活性与数据仓库的高性能，为企业构建智能数据管理平台提供核心支撑。
该方案成功打破了传统数据孤岛，率先实现结构化、半结构化、非结构化的全模态数据的一致性与统一存取。同时，它提供基于AI数据湖库的缓存加速，即针对不同场景提供IO与带宽加速，确保海量数据高效流转。
同时，通过多模态引擎与独有In-DB模型算子化的深度集成，开发者可在PolarDB库内直接完成语义检索与推理加工。在效率显著提升的同时，确保数据不出域，保障隐私合规。该方案还创新性地融合了KVCache、图数据库与向量技术，构建了兼顾长短期记忆与低算力消耗的检索方案。
同时，会上阿里云PolarDB首次阐释了“AI就绪数据库”的四大核心支柱，包括多模态AI数据湖库、高效融合搜索能力、模型算子化服务以及面向Agent应用开发的后端服务。
多模态AI数据湖库
支持多模态数据在多种存储介质的管理和高效缓存，实现全模态海量数据的一体化管理；
高效融合搜索能力
支持在SQL中深度集成向量检索与全文检索，实现语义理解与关键词匹配的无缝融合，大幅提升复杂查询场景下的准确率与响应速度；
模型算子化服务
支持库内推理、Agent-Ready架构及AI长短时记忆机制，使数据库不仅能存储和查询数据，更能直接驱动智能推理与决策；
面向Agent应用开发的后端服务
通过Supabase多租、Serverless封装提供面向Agent应用开发的一体化服务，加速智能体在垂直行业的价值探索。
这四大支柱共同构建了“AI就绪”数据库的基础，为用户提供更智能、高效、安全的AI数据底座。
覆盖全球86个可用区，服务海内外超20000+客户
目前，阿里云PolarDB已赢得来自海内外超2万用户的信赖，部署规模超300万核，覆盖全球86个可用区。目前，PolarDB云原生与Data+AI相关功能与创新技术已规模化应用于金融、汽车、政务、互联网、电信等领域的核心业务系统，服务了某大型商业银行、理想汽车、小鹏汽车、MiniMax、GoTo集团、度小满、米哈游等知名企业，助力全球开发者跨越智能时代。
印度尼西亚GoTo集团
印度尼西亚最大的互联网公司GoTo集团VP of Engineering张现双表示：“GoTo旗下信贷业务已采用阿里云瑶池数据库。在业务每年快速增长的挑战下，其核心交易结算系统依托PolarDB卓越的极致弹性与高可用服务，实现了性能上的大幅提升。特别是在GoPay Later信用支付业务，采用PolarDB Serverless按需弹性扩展特性，不仅稳定支撑了业务高峰，还超出预期地帮助我们节省了约50%的云资源。”
理想汽车资深数据架构师罗斌表示：“理想汽车拥有丰富的辅助驾驶、智能座舱、企业智能业务场景。PolarDB面向AI设计的众多能力，如KVCache、Supabase等，能够帮助我们快速进行AI场景化应用的开发。特别是在海量热数据处理、AI coding、企业知识库的高效检索等场景中，PolarDB提供了强大的性能支撑与灵活的扩展能力，显著降低了技术复杂度，加速了AI应用的落地与迭代。”
度小满
度小满AI互娱技术负责人陆长青表示：“在AI情感陪伴这一细分赛道，对话系统能不能秒回、能不能懂你是核心体验。度小满原有的方案在海量历史对话场景中，面临推理瓶颈与大模型记忆偏差管理难题。借助PolarDB AI提供的KVCache推理加速、长记忆向量索引和记忆管理解决方案，我们有效提升了情感陪伴Agent的记忆检索召回效率，增强了情感连贯性，同时有效降低首字响应时长，大幅提升Token吞吐。阿里云PolarDB优质的技术支撑与持续迭代的AI 能力，正全力支撑度小满在AI创新出海业务上快速突破。”
