当 AI 开始重写负载，数据库该如何重新设计？
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来源：InfoQ 中文发布时间待核实
过去很长一段时间，数据库的目标足够明确：把数据存稳、查快，并在业务高峰时扛住压力。 但 AI 正在改写这个命题。向量、图、多模态等新数据对象进入生产链路，GPU、RDMA 等异构硬件成为系统设计变量；更关键的是，AI Agent 开始像一位持续工作的“新用户”——它会检索、推理、调用工具，也会把任务进度、记忆和上下文不断写回系统。相比一次 SQL 查询，这是一条更长、更动态、也更难预测的任务链路。 在腾讯云数据库 DBTalk“顶会三连击：2026 国际顶会论文权威解读”中，中国人民大学张峰教授、浙江大学李环研究员、华东师范大学杨程程研究员，分别从系统演进、云原生数据基础设施、测试与测评三个方向，给出了最新观察。三个议题最后汇成同一个问题：当负载被 AI 改写，数据库该如何重新设计？ 从压缩格式到异构执行，优化要沿着数据路径展开 数据库的基本能力没有改变。存储、索引、查询、事务与并发控制，仍然是系统的地基。 但向量检索、RAG、模型状态等新对象，已经很难再被视为外围能力。它们正进入数据库内核，并反过来影响数据表示、存储格式、优化器与执行引擎的设计。 张峰将视角放在数据库内核的协同演进上…