11月18日，在2025年的OceanBase年度发布会上，这家源自蚂蚁集团的分布式数据库巨头，正式发布并宣布全面开源其首款专为AI时代打造的AI原生数据库——OceanBase seekdb。
这并非又一次在传统数据库之上，进行的“AI功能叠加”。
它是一次深刻的、从底层架构开始的、旨在将“数据存储”与“智能推理”进行深度融合的范式跃迁。
其核心目标，是为开发者，提供一个“开箱即用”的、能够让AI大模型，安全、高效地，与企业私有数据，进行实时交互的“AI数据基座”。
OceanBase的CEO杨冰，在发布会上，一针见血地指出了当前企业AI落地的一个核心瓶颈：
“AI的真正瓶颈，不在于模型，而在于数据。”
尤其是在金融、政务等对数据安全和实时性要求达到极致的行业，AI需要在毫秒级的时间内，完成基于海量私有数据的实时推理。
而传统的IT架构，为了实现这一点，往往需要将向量数据库、关系型数据库、全文搜索引擎、以及数据仓库等多个独立的系统，进行复杂的“拼接”，形成一条漫长而脆弱的数据链路。
这不仅导致了极低的开发和运维效率，更带来了严重的权限管理混乱和数据延迟风险。
“seekdb，不是传统数据库的功能叠加，”杨-冰强调，“它是专为AI时代，重构的AI原生数据库。我们的目标，是成为大模型与企业私有数据进行融合计算的那个‘实时入口层’。”
为了实现这一目标，seekdb带来了三大核心的技术突破：
第一，是其AI原生的“混合搜索”能力。
这是其与传统数据库，最根本性的“分水岭”。
seekdb支持在一个统一的查询语句中，无缝地，融合向量检索（用于语义相似性搜索）、全文搜索（用于关键词匹配）以及传统的标量过滤（用于精确条件筛选）。
例如，在金融反欺诈的场景中，风控人员，现在可以用一句近乎于自然语言的查询，来替代过去需要跨多个系统进行的复杂操作：
查询“最近7天内，所有交易金额超过5万元、且交易地点出现异常、并且其行为模式，与已知的历史欺诈样本，在向量空间上高度相似”的所有用户。
这种能力，其背后，是seekdb采用的“粗排+精排”的多阶段检索机制，以及其对向量、文本、JSON、GIS（地理信息）等多模态数据的统一存储与索引能力。
第二，是极致简化的部署与使用体验。
seekdb被设计为极度的轻量化和敏捷。
其最低的运行要求，仅为1核CPU和2GB内存。开发者，可以通过一句pip install命令，实现“一键安装、秒级启动”。
它支持嵌入式和客户端/服务器两种部署模式，可以被轻松地，集成到智能Agent、本地应用或云端服务中，极大地，降低了AI应用的工程化门槛。
第三，是其对开发者生态的全面拥抱。
seekdb以Apache 2.0这一最开放的协议，向全球进行了开源。
它全面兼容HuggingFace、Dify、LangChain等超过30种主流的AI框架，以及MCP大模型协议，并同时提供了传统的SQL和更受AI开发者青-睐的Python SDK两种交互方式。
AIbase的分析认为，OceanBase seek-db的发布和开源，深刻地，揭示了数据库这一古老领域，在AI时代，一个至关重要的进化方向：
未来的数据库，必须能够同时地，为“人类”和“AI智能体”，这两种截然不同的“用户”，提供服务。
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对于人类用户（例如，DBA或业务分析师），它需要提供稳定、可靠、高性能的事务处理（TP）和分析处理（AP）能力。
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对于AI智能体，它则需要提供一个能够“理解”数据语义的、高效的、实时的混合搜索入口。
OceanBase的“Data×AI”战略，正是试图在一个统一的、一体化的内核中，同时满足这三种日益融合的需求。
而seekdb，正是这场宏大战略中，那枚最锋利的、负责“破局”的“先锋”。
当数据库，不再仅仅是一个被动地“存储”数据的仓库，而开始进化为一个能够主动地“理解”数据、并在数据源头，直接驱动实时、可信智能的“引擎”时，一场真正意义上的、由数据驱动的“智能原生”架构革命，才算真正地，拉开了序幕。
