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【环球网科技报道 记者 李文瑶】11月3日上午，在乌镇举行的2026世界互联网大会开幕式上，OceanBase获得“世界互联网大会杰出贡献奖”。大会颁奖词指出：“OceanBase打造AI数据基础设施，服务全球数字经济发展。”
这是OceanBase继2022年获得世界互联网领先科技成果奖后，再次获得世界互联网大会重要奖项。两次获奖，分别对应其在分布式数据库和AI数据基础设施领域的技术创新，也折射出中国数据库企业技术演进方向的变化：从支撑数字经济核心业务，到面向AI时代探索新一代数据基础设施。
颁奖词中的“AI数据基础设施”，也是当下全球科技产业值得关注的一个关键词。随着AI从内容生成走向任务执行，企业对数据的需求正在发生变化。数据不再只是被存储和处理的对象，还需要能够被模型理解、被Agent调用，并在真实业务中实时发挥作用。围绕数据管理、分析和服务能力，全球科技企业正在展开新一轮布局。
这场竞争中，既有Databricks等从数据湖、数据仓库和分析平台向AI延伸的厂商，也有OceanBase这样从数据库和核心交易系统向AI数据平台拓展的企业。不同技术路径背后，是全球AI基础设施市场正在形成的新格局，也为中国数据库企业参与国际竞争打开了新的窗口。
AI数据平台，正在成为全球基础设施竞争的新焦点
过去两年，大模型能力快速迭代，但企业很快发现，接入大模型并不意味着AI就能真正进入业务流程。企业的数据分散在数据库、数据湖和各类业务系统中，既包括结构化的交易数据，也包括文档、图片、音视频等非结构化数据。模型要理解企业、完成任务，就必须能够准确、安全、实时地获取这些信息。
这使得数据基础设施的角色发生变化。传统数据库主要解决数据存储、管理和交易处理问题，而AI时代的数据底座，还需要将不同类型的数据组织起来，支持检索、分析和智能调用。尤其当Agent成为新的数据使用者，数据的一致性、实时性、安全性和可管理性，直接关系到AI能否稳定运行在企业生产环境中。
全球厂商正从不同技术积累出发，寻找解决方案。以Databricks为代表的厂商，主要从数据湖、湖仓一体和分析平台出发，向AI工具链、数据智能和Agent应用延伸；OceanBase则从分布式数据库和核心交易场景出发，在高并发、事务一致性和核心业务连续性的基础上，拓展实时分析、多模态数据管理和AI应用能力。
两条路径并非简单的高下之分，而是反映了不同的技术起点和产业积累。前者更强调分析侧的数据整合与AI开发能力，后者则试图把交易、分析和AI所需的数据能力进一步融合。随着企业AI应用从试点走向生产，能否同时满足核心业务运行和智能应用的数据需求，正在成为新一轮基础设施竞争的重要考验。
市场增长也印证了这一趋势。据IDC预测，2025年至2030年，中国AI数据基础设施市场年复合增长率将达到37.7%，2030年市场规模有望达到738亿美元；到2035年有望达到1548亿美元。AI数据基础设施正在从技术探索走向产业化，其竞争也将从单点产品能力，逐步延伸至架构、生态和全球市场。
从中国市场到亚太第一，中国数据库的全球坐标
OceanBase的全球竞争力，首先建立在长期的数据库技术积累之上。
2010年，OceanBase启动自主研发，最初服务于支付宝等互联网核心业务。2015年起，其承担“双11”全部交易流量，随后打破TPC-C、TPC-H国际数据库基准测试世界纪录，并逐步进入金融、政务、央国企、通信等关键行业。2021年，OceanBase正式开源，开放300万行核心代码。
从互联网核心交易到金融核心系统，长期复杂业务场景的验证，让OceanBase积累了高并发、强一致、海量数据管理和核心业务连续性等工程能力。这些能力不仅支撑其在中国市场的发展，也构成其进入全球金融和数字基础设施市场的基础。
市场数据提供了一个更直观的坐标。Omdia报告显示，按2025年收入计算，OceanBase位居亚洲及大洋洲分布式事务型数据库市场第一，市场份额为15.5%。在海外市场，OceanBase已服务全球100多家Fintech企业，包括20多个电子钱包和50多个支付平台；同时服务超过400家金融机构，涵盖银行、保险及财富管理公司，其中超过60%的海外金融客户已将其部署于核心业务系统。
这些数据的意义，不仅在于中国数据库产品进入了多少国家和地区，更在于其应用位置正在发生变化。数据库是金融系统的基础软件，能否进入核心业务系统，意味着产品需要经受交易连续性、数据安全、性能稳定和长期运维等多重考验。从外围业务到核心系统，中国数据库企业正在国际市场上获得更深层次的应用验证。
湖库一体AI数据平台，能否打开全球增长新空间？
如果说海外金融核心系统的规模化应用，验证了OceanBase在传统数据库领域的技术能力，那么湖库一体AI数据平台，则关系到其能否在下一轮全球基础设施竞争中获得新的位置。
2026年，OceanBase推出湖库一体AI数据库，将数据库与数据湖能力融入统一架构，支持结构化、半结构化和非结构化数据统一管理，让同一份数据能够同时服务业务交易、实时分析和AI应用。相比企业在多个系统之间复制、同步和治理数据，这种架构试图缩短数据从产生到被AI使用的链路。
围绕这一方向，OceanBase进一步布局AI数据库、AI湖库和DataPilot等产品能力，覆盖数据引擎、数据开发治理和AI数据分析。通过多模态数据模型、混合搜索，以及面向Agent的数据空间和数据分支等能力，推动企业数据从分散存储走向统一管理和智能调用。
这一路线能否在全球市场成立，关键还要看能否适应不同国家和行业的真实业务需求。金融行业是一个重要的检验场景：交易系统要求高可靠和强一致，实时分析需要快速处理业务数据，而AI应用又要求整合文档、知识和多模态信息。能否在同一套数据基础设施上支撑这些不同负载，是湖库一体架构需要回答的问题。
OceanBase在海外金融市场的实践，提供了一个观察窗口。菲律宾金融超级App GCash覆盖当地大量用户，引入OceanBase后支撑每秒数百万笔交易，并通过数据压缩将数据库存储空间缩减70%、资源成本降低40%；马来西亚TNG Digital旗下电子钱包TNG eWallet拥有超过2600万实名用户，在压力测试中应对每秒4万笔交易，数据库表结构调整期间也保持交易不中断。老挝外贸大众银行BCEL则与OceanBase签署谅解备忘录，推进核心基础设施升级。
这些案例首先验证的是OceanBase在海外金融业务中的数据库承载能力，并不等同于湖库一体AI平台已经在这些客户中全面落地。但它们说明，中国数据库企业已经能够进入不同国家的复杂金融场景，建立产品、交付和服务能力。随着这些客户推进数据分析和AI应用，现有核心系统也有望成为进一步拓展AI数据服务的基础。
全球化竞争还需要本地化服务和生态支撑。OceanBase已在新加坡设立海外总部，并在东南亚、日本、北美等市场建立本地团队，形成跨三个时区的7×24小时服务体系。公司2025年海外营收同比增长200%，产品覆盖超过60个地理区域的240多个可用区，并支持包括AWS在内的六大公有云。客户基础、云服务渠道和本地团队，共同构成其继续拓展国际市场的支撑。
当然，从数据库产品走向全球AI数据平台，仍有不少关口需要跨越。不同国家的数据监管和数据主权要求各异，企业对数据架构、业务连续性和本地服务也有不同需求；与此同时，AI数据平台的竞争还涉及开发者生态、工具链、产品兼容性和行业应用深度。海外金融客户的积累是重要起点，但要将传统数据库优势转化为AI数据平台的全球竞争力，还需要更多真实AI业务场景的验证。
从全球视角看，AI正在带来一次数据基础设施的重构。对于中国数据库企业而言，过去十余年在核心业务中积累的技术能力，正在成为参与新一轮竞争的基础；而湖库一体、实时分析与AI应用融合，则提供了进一步拓展技术边界的机会。
OceanBase获得世界互联网大会杰出贡献奖，是中国数据库企业参与这一轮产业变革的一个缩影。中国数据库走向全球，正在从产品出海、替代应用，进一步走向核心系统承载和新一代数据基础设施方案输出。能否在全球复杂业务中持续证明技术实力，并在AI数据平台这一新赛道形成开放的产品与生态能力，将决定中国数据库企业未来在全球数字基础设施格局中的位置。
