9月，甲骨文换帅，宣布将由Clay Magouyrk和Mike Sicilia两位高管共同担任联席CEO，也表明这家数据库巨头将进入一个新的发展阶段，希望以更好的姿态迎战AI时代;在2025腾讯全球数字生态大会上，腾讯云正式公布自研数据库TDSQL全新产品家族……

本期《名人堂——“数”风流人物》栏目就相关问题对话万里数据库副董事长&副总经理李正。他指出，MySQL裁员带来的不确定性以及国产化替代不断深入，为市场带来了挑战和机遇，万里数据库看到了更多的机遇，在日益激烈的竞争环境下找准定位，坚定前行方向，为MySQL平滑替代提供一个更优选择。

在日前举办的StarRocks Connect 2025上，镜舟科技CTO&StarRocks TSC member张友东，介绍了Agentic AI时代，现代数据分析面临的挑战和机遇，以及StarsRocks在Lakehouse、AI Agent方面的思考与实践，他强调，StarsRocks要打造更具性价比的实时分析方案。

AI时代，存在不确定性和诸多挑战，同时也充满机遇。此时换帅，也表明这家数据库巨头将进入一个新的发展阶段，希望以更好的姿态迎战AI时代。

其实今天我谈的数据库的非功能性需求，Oracle都已经做得相当好了，国产数据库厂商目前想要学习O记，不过力不从心，因此只能学个皮毛。衷心希望国产数据库厂商能够把这些非功能性需求重视起来，尽快补上这些短板。

图结构通过提供清晰的起点赋能系统，能精准锁定关键要素——无论是关联特定产品的客户群体，还是序列连接的设备链条。一旦定义目标集，向量搜索便能在其中挖掘模式与意义。模型不再盲目遍历全部数据，而是聚焦于更具上下文关联的局部空间。

数据分析领域有几个经典的终极难题。多影响因素归因，绝对是其中最让人头大的。特别业绩好的时候，品牌、售后、客服、供应链、运营、产品、商品管理都会跑来，说：“今年业绩不错呀，公司多赚的10个亿，到底几个亿归功于品牌，到底几个亿归功于供应……请量化分析一下，谢谢”。

过去两年间，我们见证了大型语言模型(LLMs)的飞速发展。随着这些模型日益强大且趋于商品化，企业真正的竞争优势将取决于其有效利用内部数据的能力。非结构化内容构成了现代人工智能系统的基石，因此企业必须构建强大的非结构化数据基础设施，方能在人工智能驱动的时代取得成功。

时隔五年，销售易用户大会Engage 2025再次回到北京召开，时过境迁，如今外部环境不确定性加剧，所有的企业都面临着“不确定的现实里如何找到确定的增长点”的问题。

今年数据库国测第一批结果发布，出乎大多数人的意料，不过又都在大多数人的期望之中，可谓几家欢喜几家愁。就像三十年前挤公交一样，上车的人希望马上关门，别太挤了;还没上车，排在前列的人希望里面的人能再往里挤挤，自己也能上了这趟车。排在后面的人，反正与自己无关，看着只能看着热闹等下一班车。

到了2025年，DBA的职责正以前所未有的速度转型。当今的DBA不再仅是数据库保管员，更需成为数据战略家、自动化专家、云集成师乃至业务赋能者。单纯管理备份、调优SQL和处理存储分配的时代正成为过去，但我们必须思考：DBA的适应速度是否足以保持其价值?

麦肯锡估算，生命科学领域75%至85%的日常工作流程可通过AI智能体更高效处理。这将为药物发现、试验规划和合规等领域释放25%至40%的产能，其价值不仅在于节省时间。

随着人工智能技术加速落地，CRM行业步入智能化深水区，却也面临概念混杂、能力参差、用户选型困难的挑战。

数据库圈里今年谈DB4AI和AI2DB的比较多，大家谈的大多数是一些场景和功能，不过如果深入做进去，才会发现无论是DB4AI还是AI4DB，可能都有“单相思”的毛病。前阵子我写过文章，说数据库厂商设计DB4AI的功能的时候，并不理解AI应用需要DB提供什么样的功能。今天我想聊一聊，AI4DB同样也存在类似的问题。

麻省理工学院《2025年商业人工智能现状》报告引发热议，其原因不难理解。报告开篇便以醒目标题指出：尽管企业已投入逾300亿美元用于生成式人工智能，但95%的试点项目仍未能投入实际生产。

中国数据库市场正在发生哪些变化?未来将会如何发展?什么是制胜关键?在DTCC2025中国数据库大会上，就相关问题我们采访了GBase 8s产品经营部总经理崔志伟，他认为中国数据库市场越来越趋于理性，未来国产数据库的竞争是生态的竞争。

9月5日消息，Neo4j近期发布了全新Infinigraph架构，宣称该架构解决了图数据库扩展中的根本性挑战：随着数据量增长，难以将图数据库结构完整保留在内存中。该公司表示，这项创新将为欺诈检测等运营场景释放全新扩展能力，同时强化新兴的GraphRAG工作负载。

从2018年起国内市场增速明显放缓，特别是疫情之后，大部分传统企业进入降本增效模式，由于企业营收下降，对于数字化的需求明显降低，至此软件市场的喧嚣与辉煌不在，进入寒冬期。

谈到AIOPS，我们往往会把目标定的过高，总觉得如果不一步到位，让AI解决所有的问题，那还不如不做。实际上信息技术发展了几十年，任何技术都不是一步到位的，随着某个技术的发展，会越来越好用，能够解决更多的问题

近日，AI驱动材料研发的创新企业——深圳市新研智材科技有限公司（以下简称“新研智材”）宣布完成千万级种子轮融资。本轮由半导体材料龙头晶瑞电材（300655）与基石浦江资本联合投资，资金将用于AI算法迭代、顶尖人才引进及半导体材料等场景的产业化落地，加速推进与行业龙头企业的深度协同。