近一年，数据库领域掀起了新一轮收购浪潮，主角不再是传统企业级厂商，而是正在AI竞赛中鏖战的科技巨头和云原生公司。从 OpenAI 收购 Rockset、MongoDB 拿下 Voyage AI，再到 近日Databricks 以约 10 亿美元收购 Neon，这三笔看似风格各异的并购，或许都反映出一个潜在的行业共识：AI 的发展，正在反向定义数据库的未来。

收购不断，巨头加速补齐“数据能力短板”

2024 年 7 月，OpenAI 高调宣布收购实时分析数据库 Rockset，引发行业热议。Rockset 并不算明星独角兽，却在流式数据索引与低延迟查询领域颇有建树。其背后的技术团队来自 Facebook、Google、Yahoo、Oracle 等头部公司，技术根基深厚。OpenAI 选择 Rockset，意味着其不仅关注大模型的训练和推理，更在意模型在“生产环境”中的落地效率 —— 数据要实时、可检索、能响应用户请求，才能撑起真正的 AI 产品。

2025 年 2 月，MongoDB 宣布收购 Voyage AI，一家专注于嵌入模型和重排序算法的初创公司。MongoDB 的核心优势在于灵活的数据模型与开发者生态，但面对 AI 原生应用的兴起，它也在加速转型 —— 从数据存储走向语义理解与检索增强（RAG）场景。这笔收购正是为了补上模型侧能力，提升其在 AI 应用构建中的“搜索体验”和“智能性”。

2025 年 5 月，Databricks 再次出手，收购专注于 serverless 架构 PostgreSQL 数据库的 Neon。Neon 将计算与存储彻底解耦，具备极高的弹性与成本优势，特别适合 AI 代理自动生成与释放数据库实例的使用场景。据称，Neon 超过 80% 的数据库实例都是由 AI 自动创建而非人工操作。

这些收购的共同点在于：它们并不是围绕传统的数据库“功能增强”，而是服务于 AI 驱动下的新需求场景。数据库的使用方式本身，正在被 AI 重塑。

数据库的未来，不再由数据库定义

回顾过去十年，数据库的每一次重大变革——从分布式到 NewSQL，从列存到 HTAP，从内存计算到云原生——几乎都是在数据规模和访问模式变化推动下发生的。而现在，变革的主角换成了 AI。

数据库从 AI 应用的“支持工具”，变成了“关键路径”；从关注结构化数据处理，转向语义理解、模糊搜索和动态负载；从优化 SQL 查询性能，到配合 embedding、token 和语义图谱协同作战。

在这个背景下，未来数据库的发展或将呈现三大趋势：

• 数据库正逐步成为 AI 应用架构中的核心组件，不再只是数据存储的容器。
• “实时+向量”成为新标配，谁掌握非结构化数据处理，谁就拥有 AI 应用的主导权。
• 云原生、Serverless 和自动化将重新定义数据库的运维方式，使其更智能、更轻量。

AI 不再只是数据库的用户，而是成为其设计的主角。数据的组织、检索、计算方式正在围绕 AI 的语义理解、实时交互与弹性需求重构。下一代数据库，不仅要存数据，更要懂数据，能对话、会联想、能自调优。

当 AI 融入每一个产品、每一行代码，数据库也将从“基础设施”跃升为“智能中枢”。真正的变革，才刚刚开始。

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