當“AI 原生（AI Native）”成爲科技圈言必稱之的流行語，阿里雲數據庫的掌門人李飛飛卻潑了一盆冷水。在近日的行業分享中，他直言不諱地指出，現階段大喊“AI 原生數據庫”的行爲無異於一場認知上的“大躍進”。在他看來，AI 賽道本身尚在極速演進，目前業內還沒有誰能真正抵達那個終極形態。

爲了終結這種概念混亂，李飛飛首次爲“AI 原生數據庫”立下了兩條硬核評判標準：第一，超過一半的數據庫實例必須由 AI Agent（智能體）直接驅動；第二，超過一半的數據庫輸出應當是 Token。這一論斷瞬間將數據庫從冰冷的存儲容器，推向了與大模型深度共生的“智慧中樞”。

數據的行業邏輯正在經歷一場靜水流深的鉅變。大模型正在吞噬冷、溫數據，但企業業務系統中高頻更新的“熱數據”纔是維持智能引擎運轉的高價值燃料。李飛飛指出，未來的瓶頸可能不再是算力，而是數據與存儲，尤其是隨着硬件成本的上漲，數據庫必須學會如何更聰明地處理結構化與非結構化的多模態數據。

面對浪潮，阿里雲並沒有選擇激進的口號，而是採取了穩紮穩打的“4+1”演進戰略。從打造多模態的 AI 數據湖庫，到實現元數據的實時同步；從內置模型算子支持，到讓數據庫成爲 AI Agent 的最佳運行平臺，阿里雲 PolarDB正在從“雲原生”全速駛向“AI 就緒”。

這並非空談，實戰數據已經給出了最有力的回饋。在短短几個月內，阿里雲瑤池數據庫產品體系調用百鍊等大模型算子所消耗的 Token 量，已實現了超過 100 倍的爆發式增長。這場數據庫的“降維打擊”已在金融、汽車、互聯網等領域的核心業務中全面鋪開。

在這場定義權之爭的背後，是技術路線與市場卡位的雙重博弈。當未來的數據庫輸出不再是規整的表格而是跳動的 Token，我們或許才真正觸碰到了超級智能時代的門檻。