冷建全的“冷”思考：AI狂潮下，金仓数据库把“融合”刻进基因

电科金仓高级副总裁 冷建全

电科金仓高级副总裁冷建全带来了主题为：“KES V9 2025： AI时代的融合数据库”的演讲，以技术人的务实与战略眼光，剖析了国产数据库在AI时代的突围路径——并非简单追逐热点，而是以深厚的“五个一体化”融合能力筑基，让AI成为锦上添花的加速器。

当全行业追逐AI时，金仓为何把“融合”放在第一位?

面对“AI爆发带来的新需求”这一命题，冷建全的回应冷静而清晰：向量数据等新型数据的存储与高效计算确实是显性需求，但电科金仓对产业本质的洞察更为深入：数据库的根基，亘古不变是解决数据的“存”与“算”，无论是传统交易数据、时序数据，还是AI催生的向量数据，核心诉求依然是：存得省(高压缩)、取得快(高效检索)、算得快(高效计算)。

在行业热议AI如何重塑数据库时，电科金仓选择了一条更综合的路径——融合+AI。冷建全指出，融合这一战略并非临时起意，而是三年前就已奠定框架。“AI是重要的应用场景和增强手段，但‘融合’才是金仓产品的骨架和主要演进方向。”客户的最大痛点在于：割裂的技术栈带来高昂的复杂性与成本。如果每种数据类型(关系型、文档、向量、时序)、每种应用场景、每种数据库架构都需要单独的产品，选型、开发、同步、运维的复杂度将指数级上升，这是企业难以承受之重。

金仓数据库的“融合”正是直击这一痛点，其内涵远超简单的多模型支持，而是构建了覆盖数据库全生命周期的“五个一体化”能力体系。

拆解“五个一体化”：国产替代的“成本削骨刀”

冷建全详细阐释了金仓数据库“五个一体化”如何具体化解国产化替代的难题，并务实赋能AI场景：

多语法体系一体化兼容：应用代码平滑迁移的关键。KES V9 2025在全面覆盖Oracle、MySQL兼容模式常用功能的基础上，新增SQL Server兼容模式(常用功能覆盖率达99%)及Sybase兼容模式(常用功能覆盖率达95%)。这是国产替代“平替”落地的第一步。以医疗行业为例：该领域大量遗留系统基于SQL Server，金仓数据库的深度兼容能力，为这类系统的无缝迁移铺平了道路，显著降低应用改造的门槛和风险。

多集群架构一体化：匹配场景，满足性能，平衡成本。提供从轻量级多租户、主备、读写分离、多写共享存储集群(RAC)、到面向事务及分析等不同场景的分布式集群的全套方案。其价值在于“按需供给”：客户不必为未来的、不确定的高峰流量提前支付高昂的分布式成本。金仓数据库提供灵活演进路径，根据实际业务压力和成本考量选择最优架构。

多模数据一体化存储：收敛技术栈的基石。核心是在单一数据库中统一支持关系、文档、向量、时序等数据模型。冷建全指出，多模数据一体化的核心价值在于“通过单一数据库统型，避免一种模型一种库，降低应用开发、数据同步、运行维护等各种使用成本”，为应用提供统一、实时的高质量数据源。

多应用场景一体化处理：打破TP/AP的传统藩篱。数据库需同时应对交易处理(TP)、分析处理(AP)，并进一步细化支撑时序分析、日志处理、AI推理等新兴场景。融合架构确保“一个平台，支持多种场景”，避免业务割裂。

开发运维一体化管理：智能增效，降低使用门槛。为此，金仓数据库引入两类智能体：应用开发智能体辅助生成SQL;运维智能体辅助DBA进行智能巡检、根因分析与调优。其核心目标是在持续提升易用性，让国产数据库“更好用”，这是大规模推广的前提。

“五个一体化”环环相扣，共同作用的结果是显著降低国产化替代的总拥有成本(TCO)——从迁移改造成本、软硬件采购成本，到长期的运维复杂度和人力成本。

AI的务实角色：不做颠覆者，甘当“融合”加速器

在明确“融合”为主航道的基础上，冷建全为电科金仓的AI应用勾勒出清晰的边界——赋能增效，而非颠覆重构。

首先是向量计算，作为AI的“刚需”入口。金仓数据库早在2017年就将向量模型应用于公共安全领域，用于支撑以图(如人脸及车牌)搜图等应用场景。其向量引擎已支持32位、16位浮点向量，稀疏浮点向量、二进制向量等多种向量数据类型，可用于存储包括图像、文本、音视频等的向量表示，并结合FALT索引、IVF_FLAT索引、HNSW索引等多种索引方法，实现对向量数据的快速检索，满足不同场景的精度与效率需求。

今年以来，由于大语言模型的爆火，向量模型更是得到快速应用，从年初至今已有几十家客户部署，相关应用场景主要集中于计算机视觉(如公共安全、电力巡检等领域中的图像向量)和智能客服、智能问答(文本向量)等。此外，金仓数据库可以作为MCP Server，通过KES库内的实时信息，增强大模型的生成质量(RAG)，从而帮助企业轻松构建RAG知识库，推动全行业AI普惠落地。

谈及“智能运维”，冷建全认为，这是提升数据库易用性突破口，已经成为当前AI在数据库领域最能体现价值的场景。究其原因，数据库性能优化依赖底层算法，但在“让数据库更易管理、更易调优”方面，AI大有可为。

具体到产品层面，本次发布会推出的数据库一体机(云数据库AI版)，其搭载的“的卢运维智能体”通过学习历史负载与性能数据，可辅助进行异常预测、根因定位、参数调优建议，并能通过AI实现告警自动处置闭环，故障预警准确率高达98%以上。

同步发布的企业级智能海量数据集成平台KFS Ultra以AI技术为核心驱动力，面向多类数据实时共享分发场景，提供全链路智能化数据集成解决方案。特别引人关注的是“K宝”AI智能助手，它提供了涵盖安装部署、性能调优、故障诊断与实时技术答疑等功能的智能运维支持。

在电科金仓内部，AI的“幕后”价值也在不断提升。在研发环节，AI辅助代码生成、测试用例生成;在市场洞察环节，AI帮助分析需求趋势。这些“幕后”应用提升着金仓数据库自身的效率与产品打磨精度。

融合是根本，AI是赋能。冷建全表示：“以数据库的性能为例，我们的终极目标是‘多、快、稳、省’，其根本在于内部算法与架构设计，AI在此基础上发挥优化和辅助作用。金仓数据库的根基，在于通过融合架构解决数据的存、算、管、用。”

千行百业“平替”攻坚，融合底座价值凸显

随着信创进入深水区，核心系统替代成为主战场。本次电科金仓正式发布全新品牌口号——“数据库平替用金仓”。电科金仓的“平替”方法论，融合能力正是其核心支撑。

全流程工具链保障：提供异构数据同步软件KFS(支持Oracle/金仓双向同步、甚至第三方库间同步)和异构数据迁移工具KDTS，实现业务“不停机迁移”;独创“双轨并行”与“负载回放验证”机制，确保切换平稳可靠。

融合架构应对严苛要求：在强合规的金融、政务领域，融合架构的多集群能力(如主备、RAC)满足高可用(RTO<30秒)、等保合规与业务连续性要求，同时为未来AI应用预留统一数据平台。

在AI概念喧嚣的当下，金仓数据库展现出了“国家队”的定力与远见。冷建全的思考清晰地传递出电科金仓的战略选择：以“五个一体化”构建强大的融合数据库内核，是应对数据复杂度飙升、支撑国产化替代的基石;而AI，是优化体验、提升效率的赋能者，是让强大内核更易被客户使用的“润滑剂”和“加速器”。

这种“融合筑基，AI添翼”的务实路径，不仅为电科金仓在激烈的市场竞争中构筑了差异化的技术壁垒，更契合了千行百业在智能化转型中对稳定、高效、易用且总体成本可控的数据基础设施的根本需求。当潮水退去，真正支撑起中国数字经济高质量发展的，必然是这些将硬核能力深植于“融合”基因的创新底座。

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