非凡国际

13%成功构建AI平台的企业
，都做对了一件关键的事：将数据统一构建在一个具备高度可扩大能力的 PostgreSQL 基础之上

。

AI经济预计将在2028年达到17万亿美元规模
，这一趋向正从底子上沉塑企业基础设施的构建方式

。在这一刷新驱动下
，全球95%的大型企业在加快推动关键转型
，指标是在未来两年内打造自身的AI与数据平台能力

。

但真正成功构建自身AI与数据平台的企业仅占13%

。这些企业实现智能体AI规
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，在于彻底脱节碎片化的传统架构
，将数据与AI能力进行原生融合
，并在安全、合规及数据主权可控的前提下统一治理

。

随着企业迈向“智能体化劳动力”阶段
，整体环境正进入高颠簸、高不确定、高复杂、高吞吐状态

。要在这一刷新中生计并发展
，企业必须摒弃僵化的传统战术
，转而构建火速性与韧机能力

。对于引领刷新的企业而言
，其底层技术选择极度明确：选取真正的开源关系型数据库作为主题底座

。目前
，这些企业中有81%已明确选取开源战术
，其中超过40%将PostgreSQL作为关系型数据层的统一尺度

。

正如路格·弗洛拉（Doug Flora
，EDB产品营销副总裁）所指出：“在急剧变动的阶段
，企业应借鉴已经得到成功的先行者
，而不是一连从前的蹊径

。对峙开源
，并将AI与数据主权作为主题战术的企业
，其智能体化转型蹊径的投资回报率可达到大无数企业的五倍

。”

一、可扩大性决定AI能力天堑：

融合多模数据成为必选项AI利用并不能仅依赖向量嵌入运行
，而是必要对结构化、半结构化及非结构化数据进行深度融合

。分歧于很多通过“表挂式”方式扩大能力的传统数据库
，PostgreSQL在架构层面即具备原生可扩大能力
，支持对数据类型、索引机造、查问优化器、函数及存储引擎进行矫捷扩大

。

通过将向量数据与传统事务型数据统一治理
，PostgreSQL现实上为AI智能体提供了齐全的感知与决策基础
，使其可能在单一、切合ACID个性的环境中实现数据处置与自主运行

。

二、面向架构火速性的统毕生态

在急剧扩大的数据环境中
，选取多种专用数据库拼接形成的架构
，往往会引入复杂的系统耦合关系
，带来高延长、集成风险及数据孤岛问题
，性质上类似系统层面的“认知误差”

。PostgreSQL通过单一引擎的扩大能力覆盖多样化负载
，从底子上降低架构复杂杜纂技术债务

。

约瑟夫·德·弗里斯（Jozef de Vries
，EDB主题数据库工程高级副总裁）暗示：“开发者持久以来青睐PostgreSQL的可扩大性与盛开创新模式

。如今
，越来越多大型企业也基于同样原因
，将其作为关键业务系统的战术底座

。”

基于PostgreSQL
，开发者能够矫捷扩大以支持复杂场景：

三、未来必要盛开社区驱动创新而非单一厂商绑定

PostgreSQL不属于任何单一厂商
，其持续演进依赖全球开发者社区的协同贡献

。仅2025年
，就有超过260名开发者参加主题代码开发
，还罕见百人参加测试与文档工作

。同时
，全球领域内大量用户社区与技术活动（蕴含数百个用户组、技术沙龙以及国际PostgreSQL大会）持续推动生态发展

。

固然萦绕PostgreSQL构建了丰硕的企业级能力系统（蕴含大型科技公司及EDB等厂商
，其中EDB贡献占比超过30%）
，但其创新性质仍源自开源社区

。正如詹姆斯·苏罗威基（James Surowiecki）在《群体的智慧》中提出的“群体智慧”理想
，这种模式使技术演进越发高效且稳重

。

四、构建自主创新的数据与AI底座

面向智能体时期
，企业必要实现两项关键转型：

一是脱节传统数据库生态锁定
，例如 Oracle Database、MySQL、Microsoft SQL Server、Greenplum 等
，以开释架构矫捷性

。

二是基于PostgreSQL的可扩大能力、开源生态及ACID个性
，实现数据与AI的一体化融合

。

未来的企业架构
，不再依赖封关的云生态
，而是构建自主创新的数据平台
，让多类型数据统一支持智能体化业务运行
，并牢牢把握在企业自技巧中

。未能实时实现这一转型
，可能意味着错失智能体时期的基础设施机缘

。