IDC预测：2031年中国活跃智能体将达3.5亿

2026年以来，主流数据库厂商围绕AI的产品与战略发布明显提速。海外Oracle持续迭代Agentic AI增强的数据库，谷歌云发布数据库智能体工具；国内OceanBase、腾讯云、阿里云、华为云等也相继推出面向AI负载的新版本。一时间，“AI原生”成为了行业最热门的标签。

这些密集发布共同指向了一个变化：数据库厂商不再只回答“数据库能否支持AI”，而是开始回答“数据库能为AI承担多少数据准备和持续服务工作”。

IDC认为，这轮竞争的关键不只是增加多少AI功能，而是能否将企业数据转化为AI可持续使用、可治理、成本可控的业务上下文。从功能叠加走向可持续的数据供给，是当前最值得关注的产业变化。

推动数据库迈向AI原生时代

厂商密集发布的背后，是需求侧正在发生的结构性变化。当AI从演示走向生产，企业面对的不再是“要不要用AI”的问题，而是“AI能不能持续、稳定、成本可控地用上企业数据”的问题。

数据规模的膨胀是最直观的挑战。IDC调研显示，2025年企业新生成的数据资产中约90%为非结构化数据，但大量数据散落在各类存储系统、业务系统之中，多模态数据相互割裂，企业手握数据“富矿”，却缺少将数据转化为AI可用燃料的冶炼能力。

更紧迫的是时间窗口。《IDC FutureScape：全球Agentic AI 2026年预测——中国启示》指出，到2027年，未优先构建高质量AI就绪数据的企业，在扩展生成式AI和Agentic AI解决方案时将面临显著挑战，导致生产力下降15%。

传统架构的三大困局

造成企业AI落地困局的本质，是传统架构围绕结构化数据构建，难以应对海量非结构化多模态数据的处理需求。

第一是数据割裂。数据分散在多系统带来副本冗余、版本不一致，极易引发AI输出失真。当同一个客户信息在CRM、ERP和客服系统中存在三个不同版本时，AI该信哪个？

第二是访问主体变了。数据访问主体正在从人类用户向AI Agent转变。传统数据库缺少适配机器高频访问的安全、隔离与状态管理能力。Agent需要的是毫秒级的上下文获取，而不是人工触发的查询。

第三是治理缺失。传统治理体系无法覆盖向量、多模态数据，缺少将原始业务数据加工为AI可用上下文的完整链路。数据能存进去，却“喂”不给AI，等于白存。

为此，企业需要数据库具备多模态混合检索、Agent运行支撑、AI链路治理，以及成熟的企业级能力，支撑AI走向生产落地。这一产业现实，也让AI原生数据库的价值被推到台前。

向量检索只是入场券

值得警惕的是，给数据库增加一个向量检索能力，或者在管理控制台中接入一个对话助手，并不足以说明整个系统已经完成了AI原生转型。

判断“原生”程度，更有价值的观察标准是：当数据发生变化、模型需要替换、权限需要调整、负载出现波动时，这些能力能否在统一的管理机制下持续运行，还是仍需开发者在多个系统之间反复维护连接与同步关系。

IDC预测，到2031年中国企业将拥有3.5亿个活跃智能体。当数据库服务对象拓展至持续执行任务的智能体时，数据访问需求不再局限于单次查询。Agent的长周期任务会反复读取数据、留存中间状态、调用工具并迭代执行逻辑，记忆与状态管理因此至关重要。AI与Agent并没有让数据库传统能力失去价值，事务一致性、资源隔离、故障恢复和可观测性依然重要，需与新的检索、记忆能力一起接受检验。

与此同时，“一体化数据管理底座”趋势愈发明显。厂商越来越少只发布孤立的检索功能，而是提供覆盖数据接入、处理、治理和应用服务的组合。但不能将“一体化”简单理解为“一个数据库替代所有系统”。对于企业而言，更重要的是减少重复数据搬运、矛盾的业务定义和分散的权限管理，而非追求产品数量最少。

结语

从“功能叠加”走向“可持续的数据供给”，是当前AI原生数据库发展最值得关注的产业变化。这轮竞争最终的胜负手，不在于谁先把向量检索塞进数据库，而在于谁能把企业数据转化为AI持续可用、可治理、成本可控的业务上下文。

对于企业而言，AI的竞争焦点正在离开大模型本身的能力演示，转向如何让存量数据真正服务于生产级AI业务。而数据库，作为企业数据的主要承载者，自然被推到了这轮变化的前台。当90%的非结构化数据还在沉睡，谁先唤醒它们，谁就拿到了AI落地的下一张入场券。