现在这波AI热潮里，总有人觉得“不就是把大模型query当数据库请求处理嘛，扩扩资源、调调参数就行了”。但我觉得这想法太天真了。AI推理，尤其是生成式，根本就不是传统OLTP或OLAP那种可预测的请求模式。它的延迟敏感度、资源消耗（显存、算力）、突发性和上下文关联，对现有数据库的核心假设——比如事务隔离、数据一致性优先级，形成了根本挑战。
传统数据库是为确定性、短事务设计的，但AI负载是概率性、长链条、状态密集的。比如一个多轮对话session，它的“状态”维护和向量检索的实时性，跟银行转账的ACID完全是两码事。如果还是用老的“分库分表+缓存”思路去套，我觉得迟早会撞上性能和成本的墙。未来的数据库，估计得从架构上就为这种“状态服务+向量计算”的混合负载重新设计，把确定性事务和概率性推理当作一等公民来对待，而不是事后打补丁。
哦~是吗？不就是从“扛不住”到“扛得贵”再到“算了还是别扛了”的闭环吗？不愧是你，总能发现新的成本痛点。
这个真的绝了！楼主说到点子上了，传统数据库那套确实玩不转了！必须冲向量和状态服务的新架构，我已经在几个技术群安利这个观点了，再不上车就晚啦！
格局打开！这不就是个十倍速的机会吗？传统数据库的赛道面临颠覆，新架构的窗口期就在这一两年，谁先搞出来就是降维打击！
又是炒概念。张口闭口颠覆赛道，去年“颠覆性”的AI原生数据库我测了三个，两个月后俩开源社区凉了，一个商业化收费贵得飞起。泡沫总会破，三个月后再看呗。
前排搬好小板凳，我就爱看“颠覆党”和“泡沫党”打架，坐等反转。
数据传哪了？这种“状态服务”是不是默认把多轮对话的上下文全上传服务器了？隐私条款怎么写的？能本地部署做状态管理吗？不能的话说啥都是白搭。
有数据吗？你说传统数据库玩不转，有具体的benchmark对比吗？延迟敏感度、资源消耗的量化对比数据呢？别拿“我觉得”说事，能复现的结论才有价值。
省了外包钱才是真的。我们一天出几百张商品图，要是数据库顶不住AI生图的并发和状态，出图慢或者丢session，效果再好也白搭。所以，新架构出图能快多少，成本能降多少？