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　　在2024年9月20日的云栖大会上，阿里云智能集团的副总裁李飞飞发表了名为《从数据到智能：Data+AI驱动的云原生数据库》的主题演讲，强调了数据在生成式AI时代的重要性。他指出，当前的大模型时代对数据管理系统提出了新的要求，即具备多模处理和实时分析能力。为此开云kaiyun，阿里云瑶池积极推出了以Data+AI融合为核心的多模数据库管理平台，旨在为企业提供高效的决策支持和创新动力。

　　阿里云瑶池数据库推出的新平台DMS：OneMeta+OneOps，标志着数据管理向智能化转型的一次重要升级。该平台通过统一、开放的元数据服务，支持跨环境、跨引擎、跨实例的治理，能够连接超过40种数据源，实现广泛的无缝数据对接，从而助力企业在多云、多端环境中自由流动数据，提升业务决策的效率最高可达10倍。

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　　随着云技术和AI的快速发展，企业对数据的检索和分析能力提出了更高的要求，尤其是在多云环境中。实现数据的快速检索和高效分析，元数据管理能力成为了企业成功的关键。通过DMS平台，企业能够实现自建及他云数据源的无缝连接，这不仅简化了数据治理流程，同时显著降低了管理成本和提高了效率。

　　DMS平台的创新设计使得数据管理更加灵活，支持通过Notebook和Copilot等工具，实现数据和模型的开发，完成从数据加工、特征提取到模型服务整条链路。借助云计算的弹性能力，企业可以根据实际的业务负载动态匹配资源，实现按需付费和快速弹性响应。这一切的背后，是阿里云对云原生架构的深入探索与实践。

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　　在会上，李飞飞还分享了多个行业应用案例。例如，某大型游戏公司利用DMS平台与PolarDB及AnalyticDB的整合方案，成功优化了游戏内的智能推荐系统。通过对玩家游戏行为数据的深度分析，该公司实现了用户付费与流失预测的准确率提升30%。在这次转型中，AI大模型被有效整合进了数据处理流程，保障了数据的安全性和高效性。

　　此外，针对未来AI应用的潜在市场，阿里云瑶池数据库还发布了云原生内存数据库TairServerlessKV服务。该服务专为大模型推理需求设计，结合NVIDIA的TensorRT-LLM技术进行深度优化，能够显著提升推理的效率和降低成本。这一创新代表着缓存技术的迁移，不再仅仅是互联网时代的访问加速，而是向AI时代的推理加速服务演变，是对未来市场需求的前瞻性布局。

　　随着技术的不断成熟和市场的扩展，阿里云已经在云数据库市场占有了领导地位。其Data+AI驱动的云原生数据库不仅提升了传统业务的效率，也为新兴的AI应用提供了强有力的支撑。在全球范围内的大型赛事，如2024年巴黎奥运会中，阿里云的云数据库RDS展现了卓越的性能，能够处理过万的并发请求和超过百万的实时数据，为全球观众提供流畅的观看体验。

　　在AI与数据库的结合背景下，阿里云的瑶池团队也不遗余力地投入学术研究和行业合作，推动国内外云数据库领域的发展，助力专业人才的培养。今年，阿里云计划发布新的教材，以进一步提升整个行业的技术水平。

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　　整体来看，从数据到智能的转型，不仅是技术的进步，也是对商业模式和商业逻辑的重新定义。未来，随着AI与云数据库的进一步融合，企业在数字化转型过程中将体验到前所未有的高效与便捷。无论是提升业务决策的效率，还是助力新兴应用的开发，都将为企业的未来发展开辟新局面。

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