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当 AI 开始重写负载，数据库该如何重新设计？

这篇内容主要讲什么

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。

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  • 发布时间：2026年9月3日
  • 作者：编辑部

文章摘要

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。

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…

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