原文摘要

“由于生产流程是无法控制的，所以业务系统最简单的做法就是采用融合数据库。

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进一步信息揣测

• 融合数据库的隐性优势：传统分库分表方案在AI时代面临数据整合复杂性问题，使用多异构数据库（如MySQL+MongoDB+Neo4J）会导致流程冗长，而融合数据库可简化步骤（从20步缩减至4步），降低AI集成的技术门槛。
• 国产数据库的潜在缺陷：国产数据库倾向于在应用层或数据中台解决问题，但复杂结构可能阻碍AI使用，且实践中可能因架构混乱导致AI项目烂尾（投入大、收效微）。
• AI项目的常见误区：企业常将AI作为独立项目从现有数据平台剥离，而非融入系统架构，根源在于多数据库整合与安全管理能力不足，导致AI难以落地。
• 向量数据库的隐藏需求：向量处理需支持可扩展的算法结构（如基因比对需特殊算法），多数数据库原生不支持，且数据集成工具（如Oracle GoldenGate）需兼容向量化数据。
• AI开发的安全盲区：大模型生成的代码难以逐行审查，Agent控制逻辑不透明，传统权限控制失效，需依赖数据库底层安全机制（如融合数据库内置安全性）来弥补。
• 企业级AI的准确率底线：大模型幻觉无法根除，但通过多模态数据分析（如融合数据库存储）可将准确率从70%提升至90%+，后者是企业应用的硬性门槛。
• 开发工具的隐性价值：如Oracle APEX通过自然语言交互生成应用蓝图，并内置RAG控件，能绕过传统编码复杂度，快速构建AI应用，降低开发成本。
• 数据中台的争议性：甲骨文高管暗示数据中台可能增加架构复杂性，反推融合数据库才是趋势，这与国内推崇中台的常见做法形成潜在对立。