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1、一体化数据库 打造GenAI时代数据底座化繁为简 简化架构IDC数据库前沿趋势白皮书目录IDC观点第一章 挑战：数据和管理双重挑战推动数据库架构加速融合.数据治理范式升级势在必行.架构割裂引发系统性成本危机第二章 破局：一体化数据库重构GenAI数据底座价值坐标系.一体化数据库：从割裂到融合的范式革新.价值坐标系重构：从成本中心到价值枢纽第三章 路径：GenAI数据底座战略路径制定.四维评估模型：构建战略决策矩阵.转型路径规划：架构迁移阶段演进模型.ROI 测算框架：量化战略升级收益第四章 落地：一体化数据库核心应用与落地实践.混合负载引擎：平衡交易与分析的实时化刚需.多云场景：破解云环境割裂

2、的治理难题.多模态数据融合场景：激活GenAI的数据协同效能第五章 一体化数据库发展趋势第六章 IDC建议IDC观点GenAI驱动数据基础设施重构GenAI技术的快速迭代正在重塑企业数据战略，其市场规模预计在年突破,亿美元，年复合增长率超%。企业需从技术适配业务转向智能定义业务，构建支持实时决策、多模态协同的AI就绪数据底座。这一转型要求数据基础设施突破传统功能边界，通过数据-推理-业务闭环实现业务模式创新，将数据智能从后台工具升级为前台决策核心。数据治理范式升级势在必行数据量激增、多模态处理瓶颈及实时性需求共同推动治理范式革新。传统架构因跨系统协同低效、资源利用率不足等问题，导致存储与管理成

3、本激增，企业亟需通过融合架构实现数据全生命周期的标准化、自动化治理，以支撑AI驱动的实时价值释放。一体化数据库成为破局关键一体化数据库通过混合负载融合、多云协同、多模态管理等五大核心能力，破解传统架构的三重割裂困局。其核心价值在于将TP/AP/AI负载统一至单一技术栈，消除跨系统数据搬运与转换成本，并通过智能资源调度提升硬件利用率，降低总拥有成本，支撑企业从成本中心向价值枢纽转型。多云与弹性架构成战略标配多云部署已成企业规避技术锁定、优化资源弹性的主流选择，但跨云数据孤岛与迁移成本高企问题亟待解决。一体化数据库通过云中立架构实现跨云资源动态调度，支持数据在多云环境无缝流动，结合Serverle

4、ss能力实现毫秒级弹性扩缩容，使企业可基于业务负载动态调配算力，同时保障合规性与业务连续性。未来技术演进聚焦AI原生与多模态协同数据库技术正向AI原生深度耦合、多模态语义整合方向演进。未来数据库将内嵌RAG增强生成、自然语言交互等能力，直接参与大模型推理流程；同时通过跨模态语义对齐与联合索引，实现文本、图像、时序数据的深度关联分析。此外，隐私计算与主权云架构将成为跨境数据协作的合规基石，支撑企业在全球化竞争中构建安全可控的数据生态。第一章挑战数据和管理双重挑战推动数据库架构加速融合.数据治理范式升级势在必行.架构割裂引发系统性成本危机信息通信技术（ICT）正经历着前所未有的变革浪潮，以大模型和

5、生成式人工智能（GenAI）为代表的技术突破，正在引发全球产业体系的深刻变革，成为驱动企业技术架构革新和商业模式转型的关键引擎。这些突破性技术通过重构生产流程、创新服务模式和催生全新业态，为数字经济高质量发展注入强劲动能。IDC预测，年全球GenAI市场规模将达,亿美元，占AI市场投资总规模的%，五年复合增长率达.%；聚焦中国，GenAI市场规模将于年超过亿美元，占AI市场总规模的比例将从年的.%增至年的.%，五年复合增长率为.%。GenAI算法和软件层面的持续创新不仅加速了人工智能应用的商业化落地，更推动企业技术范式从“面向互联网”向“面向智能”转型，这不仅要求企业重构应用与IT环境，更需要

6、在投资布局、供应链协同及用户交互等维度实现系统性变革。这场变革的核心在于数据价值的重新定义和深度挖掘。IDC预测，到年，在经历多个AI项目落地实践与挑战后，%的IT团队将回归本源，专注于为数据流通、质量、治理和信任打造AI就绪的数据基础设施平台。这意味着企业数字化战略正在发生本质转变从“技术适配业务”转向“智能定义业务”。数据智能将从后台工具走向前台决策，通过建立“数据-推理-业务”的闭环，优化现有流程，基于实时洞察主动定义新的业务模式和增长曲线。与此同时，企业面临的数据环境也正在发生变化：数据量呈现指数级增长，数据类型日益多样化，业务对数据实时性的要求达到了前所未有的高度。传统数据治理范式与