AI数据底座争夺战：OceanBase押注万亿新市场

AI落地的真正拐点已不在模型本身。当通用大模型足够强、足够便宜后，企业发现真正卡脖子的是自己的数据：散落的交易记录、文档、图片、日志及向量数据，能否被Agent真正用起来。这推动数据层走向台前——使用主体从人变为海量Agent，数据类型从结构化扩展到多模态，要求从“存得下”变为统一管理、实时检索、语义理解与安全合规。

9月10日，2026 Inclusion·外滩大会相关论坛上，IDC发布最新研究，重新划定“AI数据基础设施”版图：中国市场将从2025年约149亿美元增长到2030年738亿美元，2035年有望达约1万亿人民币。

通用大模型进入企业生产环境面临四堵墙：成本高，高频调用token和GPU开销难以承受；延迟大，数秒生成速度无法嵌入毫秒级实时链路；幻觉与口径问题，缺乏企业数据口径和行业知识导致回答失真；数据隐私与领域适配，金融、政务等强监管行业数据不能出域。IDC建议企业拥抱“小模型+多模态底座”模式，用自有场景数据微调小模型，实现高效、可控的生产级AI落地。微调前提是统一管理结构化、半结构化和非结构化数据及向量数据，形成可供模型消化的“燃料”。IDC数据显示，企业新生成数据资产中约90%为非结构化形态，传统架构能力缺口制约AI落地。

新路径对传统数据基础设施冲击全方位。蚂蚁集团基于OceanBase的实践显示，Agent数量级远超人类工程师，其“灵光”平台已生成数千万个“闪应用”，99%处于沉睡状态，极少数被唤醒时要求秒级响应，数据底座需支持百万级、千万级库高密度共存、按需唤醒。IDC预计中国数据生成量将从2025年76.05ZB增至2030年146.65ZB。

IDC将AI数据基础设施划分为三大子市场：AI数据管理平台（规模占比最高）、AI数据智能（增速最快，含AI辅助数据治理、Data Agent等）、AI数据服务（从标注向数据工程和运营升级）。2025年市场规模约149亿美元，2030年达738亿美元，复合增长率37.7%；2035年达1548亿美元，较2025年增长超10倍。

OceanBase正布局覆盖“数据管理—数据智能—数据服务—Agent消费”的闭环。2026年6月29日发布湖库一体AI数据库，Lakebase原生支持多模态数据统一管理，提供DataStudio等Agent数据沙箱；DataPilot为数据智能Agent；并通过seekdb等开源项目拓展生态。其产品组合对应IDC市场分类核心板块，承担AI应用和Agent的统一数据底座与入口角色。

市场格局变化，OceanBase价值需重新定位。传统数据库估值看市场份额、收入等，而AI数据平台看TAM、平台化能力、Agent数据入口、生态闭环、全球对标，其标杆是Databricks——2026年8月完成50亿美元融资，估值1900亿美元。两家产品均命名为Lakebase，OceanBase CTO杨传辉称“不同的路，同一个终点”。OceanBase正推进首轮A轮融资，目标20亿至30亿元，2026年年化收入突破14亿元，同比增速70%。

IDC报告写道：未来企业AI落地竞争焦点将从“模型军备竞赛”转向“数据基建比拼”。好模型不再稀缺，稀缺的是数据层能力差异。数据基础设施构建周期长、迁移成本高，先行者优势会不断放大。中国不缺数据和场景，缺的是能把数据变成AI燃料的基础设施，填补者或将定义下一代企业数据平台形态。