AI 算力离不开数据库，二者是 “协同支撑” 关系 —— 数据库负责高效存储和管理 AI 所需的海量数据，AI 算力则依赖这些数据进行模型训练和推理，缺少优质数据库支撑的 AI 算力会陷入 “无米之炊” 的困境。

一、AI 算力为什么需要数据库？

AI 的核心是 “数据驱动”，从模型训练到最终推理，每一步都依赖数据的高效流转，而数据库正是实现这一过程的关键基础设施，具体体现在三个核心环节：

1. 模型训练：支撑海量数据的存储与预处理AI 训练（尤其是大模型）需要 TB 甚至 PB 级的数据（如文本、图像、语音），这些数据无法靠本地文件管理，必须依赖数据库实现：

• 存储：数据库能通过分布式架构，将数据分散在多台服务器上，突破单设备存储上限，同时保证数据不丢失（冗余备份）。
• 预处理：AI 训练前需要清洗数据（去重、补缺失值）、筛选特征，数据库的查询语句（如 SQL）或批处理能力，能快速从海量数据中筛选出有效样本，避免算力浪费在无效数据上。

1. 模型推理：低延迟提供实时数据当 AI 模型部署后（如自动驾驶、智能推荐），推理过程需要实时调用外部数据（如路况、用户行为），数据库需在毫秒级内返回数据 —— 如果数据库响应慢，即使 AI 算力再强，整体服务也会卡顿（比如推荐系统半天刷不出内容）。

2. 算力调度：优化资源分配的 “数据中枢”AI 算力集群（如 GPU 服务器）的调度也需要数据库支持：数据库会记录每台设备的负载（如 GPU 使用率、内存占用）、任务进度，调度系统基于这些数据，将新任务分配给空闲设备，避免部分设备过载、部分设备闲置，最大化算力利用率。

二、AI 算力与数据库的核心关系：“数据 - 算力” 的协同闭环

二者并非单向依赖，而是形成相互支撑的闭环，具体可通过下表理解：

简单来说：数据库是 AI 算力的 “燃料库” 和 “调度台”，AI 算力是数据库数据的 “价值转化器” —— 没有数据库，算力无数据可算；没有算力，数据库中的数据无法转化为 AI 能力（如模型、服务）。

三、什么样的数据库能更好匹配 AI 算力？

不同 AI 场景（如训练 / 推理、结构化 / 非结构化数据）对数据库的需求不同，但核心需满足 “三大特性”，同时根据场景选择特定类型：

1. 核心特性：支撑 AI 的 “通用要求”

无论哪种 AI 场景，数据库都需具备以下 3 点基础能力：

• 高扩展性：能随数据量增长横向扩容（比如从 10 台服务器扩展到 100 台），避免数据量超过存储上限，拖慢算力效率。例：大模型训练数据从 1TB 增至 10TB 时，数据库需自动新增服务器，无需人工干预。
• 低延迟高吞吐：训练时需批量读取大量数据（高吞吐），推理时需实时读取少量数据（低延迟），数据库需同时满足这两种需求（比如通过 “读写分离”：读库负责低延迟查询，写库负责批量存储）。
• 多模态数据支持：AI 不仅用结构化数据（如表格中的用户年龄、消费额），还常用非结构化数据（如图片、语音、文本），数据库需能统一存储和管理这些数据，避免 AI 算力频繁切换数据源（比如既要连 MySQL 查表格，又要连对象存储查图片）。

2. 场景化选择：不同 AI 需求匹配不同数据库类型

根据 AI 的核心任务（训练 / 推理）和数据类型，需针对性选择数据库，具体如下：

其中，向量数据库是当前匹配 AI 算力的 “热门选择”——AI 模型训练会生成 “向量数据”（如图片的特征向量、文本的嵌入向量），向量数据库能快速计算向量相似度（比如找相似图片、相似文本），大幅提升 AI 推理的效率（如推荐系统、语义搜索）。