「十五五」開局，人工智能競爭正從模型性能比拼，加速向數據、算力與基礎軟件等底層基礎設施領域縱深延展。數據基礎設施正告別以海量存儲和離線分析為特徵的「大數據」體系，全面邁向面向實時處理、智能決策與自主協同的「快數據」新型智能基礎設施。這一躍遷，不是性能的線性升級，而是對計算、架構、智能與安全等底層能力的系統性重構。傳統依賴外部技術生態的漸進改良已逼近能力邊界，從「跟隨式優化」轉向「原生式定義」，成為產業突圍的核心命題。

　在此背景下，扎根深圳的硬科技企業貝格邁思，以系統級自主創新為軸，提出「SQL+AI」原生融合架構，從數據庫底層內核展開原始創新，打造AI智能數據操作系統AiSQL，並通過工程化落地和多場景驗證，為快數據時代的新型基礎設施演進提供了具有標桿意義的技術範式與實踐樣本。

　時代之困：大數據的失速與快數據的爆發

　數據庫是數字經濟最核心的基礎軟件。從金融毫秒級交易到智能製造實時質控，從政務海量數據處理到電力預測性維護，每一次數據存取都牽動產業神經。過去二十年，Hadoop、Spark等分布式框架讓行業具備了處理PB級數據的能力；但5G、物聯網與AI深度融合，催生了實時化、多模態、高並發的「快數據」需求。尤其當AI演進為具備自主規劃、邏輯推理與多智能體協作的系統，機器自主生成的並發洪流要求底層基礎設施具備遠超以往的承載與響應速度。數字世界正步入「人機共存、機器主導」的新階段。

　然而，傳統大數據架構先天缺陷凸顯：存算分離導致傳輸延遲，多系統異構形成數據孤島，批處理模式無法滿足實時分析。核心矛盾在於能力錯位——大模型推理已達毫秒級，但數據從存儲到輸入模型的全鏈路延遲仍停留於秒級甚至分鐘級，模型算得快、數據流得慢，嚴重製約AI深入實體產業。更嚴峻的是技術主權挑戰：數據庫長期被國外廠商主導，國內企業承擔高昂成本，數據安全面臨系統性風險。深耕數據庫領域二十餘載的香港大學計算機科學博士、前華為與百度技術專家張世明指出，未來十年將屬於聚焦實時感知、智能推理與自主決策的「快數據」時代，必須從底層架構重新定義方向。

貝格邁思（深圳）技術有限公司創始人&CEO 張世明博士

　制約數字經濟躍遷的"四堵智能化之牆"

　傳統馮•諾依曼架構「以CPU為中心、存算分離」的基因，築起了四重瓶頸：算力牆——GPU等異構算力大量處於等待數據的「飢餓」狀態，大模型推理與數據處理脫節；架構牆——多模態數據分散於不同系統，繁冗ETL帶來顯著延遲，形成數據孤島；智能牆——多數「AI數據庫」為外掛式集成，跨系統調用累積時延，語義一致性難保持，造成智能執行鴻溝；安全牆——數據頻繁流轉，安全邊界外擴，核心數據長期存放於缺乏自主根基的容器中，存在供應鏈後門與數據主權隱患。

　四類瓶頸彼此關聯、相互疊加，已超出傳統局部優化能夠解決的範疇。面對AI原生應用不斷增長的實時計算與智能決策需求，數據基礎設施正從性能優化走向架構重構，從功能升級邁向範式演進。

　戰略破局：換道超車的技術抉擇

　面對系統性瓶頸，貝格邁思選擇了一條更難但更具長期價值的路徑——不在既有分裂式數據棧上修補，而是從底層重新定義計算範式。

　其發展歷經三階段：技術築基期（2019-2022），完成AiSQL核心引擎自研，兼容SQL生態並引入實時分析與智能計算原生能力，使數據庫從「存儲查詢」演進為「計算智能執行系統」。2022年，核心技術獲科技部首屆全國顛覆性技術創新大賽總決賽優勝獎，入選顛覆性技術培育庫；AiSQL通過中國信通院分布式及全密態數據庫專項測試，獲深圳科創委孔雀團隊專項資金支持。產業驗證期（2022-2025），AiSQL通過深交所分布式事務與分析型數據庫專項測試，關鍵指標達國際先進水平；獲工信部高性能數據庫卓越產品獎、DAMA全球數據治理優秀產品獎，公司獲評專精特新中小企業和種子獨角獸企業。標準探索期（2025至今），戰略定位從產品提供者躍升為AI原生數據智能基礎設施的架構定義者，正式發布AiSQL Cloud智算雲平台，將底層融合能力擴展為雲服務，實現算力彈性統一調度。

　底座重構：AiSQL「四位一體」原生融合

　AiSQL以系統性重構擊穿「四堵智能化之牆」：

　突破一，重構計算體系——採用內存中心+異構計算，融合CPU、GPU及xPU，以DRAM和存儲級內存SCM為統一內存池，軟件定義智能調度異構算力，緩解數據傳輸瓶頸。突破二，重構數據體系——在統一引擎內實現結構化、半結構化、非結構化及向量數據原生融合，內核層完成統一事務管理和執行調度，打破數據孤島。突破三，重構智能體系——將向量檢索、語義理解、大模型推理、RAG等AI能力內生於執行內核，與多模態管理、事務控制、查詢優化共享統一框架，AI從「外掛」演進為「內生」，從「跨系統推理」演進為「內核級推理」。突破四，重構可信體系——融合全密態計算、細粒度訪問控制與全鏈路審計，在密文狀態下完成檢索與計算，構建可驗證、可審計的可信環境。

　四大技術突破的協同演進，使AiSQL成為數據、計算、智能、安全一體化執行的新型基礎設施，而非傳統數據庫的功能升級。

　雲端躍遷：引領AI原生智算雲新範式

　AiSQL Cloud智算雲平台將AiSQL核心能力擴展為AI原生雲服務。過去十餘年，以Snowflake、Databricks為代表的雲數據平台通過存算分離架構推動了行業快速發展。然而隨着生成式AI與多智能體應用演進，"資源雲化"正向"智能雲化"躍遷，下一代競爭焦點已不再只是彈性資源管理，而是AI原生執行能力。

　AiSQL Cloud通過創新的完全無共享（Share-Nothing）分布式架構，將數據分區與GPU、xPU等異構算力同節點深度綁定，使數據處理、AI推理與實時計算圍繞數據局部性協同執行，有效減少跨層數據訪問帶來的網絡傳輸與序列化開銷，顯著降低端到端時延。平台支持公有雲、私有雲及混合雲部署，進一步探索算力資源的Token化調度機制，實現按需計量、彈性分配與精細化管理。無論大型企業的核心系統，還是創業公司的敏捷項目，均可以最精細的顆粒度按需獲取快數據時代的智能底座。

　產業賦能：從技術驗證到價值重構

　AiSQL已通過中國信通院、深圳證券交易所等權威機構多維度驗證，在統一架構下實現單節點百萬級QPS事務處理能力、毫秒級事務響應，專項測試中千億級向量數據達毫秒級檢索，並已在金融、智能製造、電力能源、政務等行業實現規模化落地。

　金融領域，基於AiSQL統一數據智能底座實現交易、風控與決策一體化，毫秒級完成風險識別、欺詐檢測與信用評估，風控從「事後發現」轉向「實時預防」，數據「產生即分析、分析即決策」。長三角汽車零部件企業構建質量預測平台，融合時序、圖像、工藝與缺陷知識，實時預測使不良品率下降、返工成本降低。南方省級電網建設預測性運維平台，結合歷史與實時數據及AI模型，運維模式由故障搶修轉為提前維護，提升穩定性並降低維護成本。

　AiSQL統一整合政務業務數據、物聯網感知數據與視頻圖像數據，支撐多部門共享，實時識別異常並輔助處置，推動治理從經驗驅動轉向數據智能驅動。珠三角電子元器件企業採用輕量化部署，以有限硬件實現預測維護，大幅降低數字化建設成本，AI原生基礎設施正普惠廣大中小企業，加速整個產業數字化升級。

　自主可控：從自主創新到生態共建

　貝格邁思的突圍，為基礎軟件自主可控提供了一套可參考的「中國實踐」：從「換皮替代」到「底層創新」——AiSQL既兼容標準SQL，又在底層實現SQL+AI原生融合，重新定義技術規範；從「單點突破」到「生態構建」——已完成與國內主流芯片、服務器、操作系統、中間件廠商的全棧適配，聯合高校培育AiSQL開發者生態，聯合夥伴開發行業方案；從「企業級部署」到「雲原生普惠」——以雲服務降低門檻，形成技術普惠與生態反哺的正向循環；從「國內市場」到「全球競爭」——正推進在香港、新加坡、卡塔爾等地建設海外研發及技術服務中心，參與國際產業協同與標準建設。

　張世明博士強調，無論國內外市場，須堅守「科技向善」 發展原則，兼顧效率與倫理規範。

　結語

　貝格邁思的發展折射出中國基礎技術創新從「跟跑」到「範式引領」的深層邏輯變革。十餘年前，張世明博士在實驗室勾勒新型高性能分布式數據庫藍圖時，中國數據庫市場幾乎被國外壟斷；如今AiSQL已在全球創新平台與Databricks、Snowflake等國際頭部企業展開競逐，參與定義AI時代新範式。貝格邁思秉持「萬物皆數，唯數學洞察一切，計算賦能萬物」的技術哲學，從底層代碼的嚴冬中孕育生機，助力數據像電力般流動、像神經網絡般感知、像大腦般自主推理——一個由數據驅動、計算定義、智能演化的新時代正加速到來。（記者 羅柳斌）