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而硬币的另一面则是，随着生成式AI的快速发展，新生成的碎片化数据在水涨船高，IDC报告指出，预计2028年全球新生成数据量规模将达到393.9ZB，其中企业数据规模和增速尤为凸显。于企业而言，数据仓库的容量已实现质的飞跃，结构化数据存储规模“突破PB级迈向EB级”成为新常态，这给数据存储、管理与分析带来严峻挑战。
另外，何征宇在分享中指出，海量的互联网数据成就了今天的大模型，但大模型幻觉问题的源头也是数据问题。数据决定着大模型的能力上限，且依旧有很大挑战：一是数据的获取成本显著增加，二是严谨的行业数据稀缺且流动困难，三是多模态数据需要更强的处理能力，四是数据的质量评估难。
“无法数字化，就无法智能化。大模型幻觉的本质是缺数据，提供更好数据是解决幻觉的源头。”何征宇称OceanBase因自研海量交易数据库的创新理想而生，坚信其将为实现AGI梦想继续绽放，“未来所有的数据公司都将成为AI公司。”
AI时代带来了新的数据难题，已是行业共识，而同样清晰的是，AI和数据之间的关系变得更为密切。这也是OceanBase把打造AI时代的数据底座战略，提到一个新高度的重要原因。4月底，杨冰发布全员信，宣布OceanBase将全面进入AI时代，打造“DATA×AI”核心能力，建设AI时代的数据底座。
“一体化数据底座其实是OceanBase一体化数据库基础上的延伸，它的核心在于能不能做好数据处理。”杨传辉表示，“我们不是要做一个新东西、去追一个热点，而是沿着一体化AI、无结构化数据方向做的，只不过伴随着DeepSeek的爆火，这件事的优先级提高了。”
而之所以提数据底座，他称是因为外界提到数据库，很容易会联想到这是做交易或者做分析的数据库产品，偏单一功能。而“数据底座”是希望通过一体化的产品、一体化的引擎，同时处理OLTP、OLAP以及AI的混合负载。
“大家可以把OceanBase DATA X AI的打法，想象成一个生态的打法。”杨传辉称希望OceanBase成为AI时代的MySQL，未来计划更加开放的开源。
四大方向出现阶段性成果
