2026 中国数据库技术大会：TDSQL Boundless 面向 Agent 的多模数据底座

第一章：报告基础信息

• 报告标题：TDSQL Boundless 面向 Agent 的多模数据底座（隶属“融数聚智创领未来中国数据库技术大会”演讲材料）
• 发布机构：腾讯云数据库（演讲人：黄潇，腾讯数据库产品专家）
• 发布时间：2026年8月20-22日
• 行业标签：技术服务,通用SaaS,电商,零售,政务,工业,医疗,汽车,物流,文旅,教育,消费电子,泛金融
• 产品标签：#TDSQL_Boundless, #TDSQL_NEXA, #COS对象存储, #GooseFS, #Iceberg, #Parquet, #Lance, #Serverless, #多模数据库, #向量检索, #湖仓一体, #企业级数据智能服务

第二章：报告背景和目标

• 报告背景：Agent 时代数据呈现多模态（文本+向量+图像+时序+图谱）、脉冲式负载（突发高峰/瞬间归零）、海量非结构化特征，传统为“人”设计的数据库架构正面临根本性挑战。仅 6% 的 AI 领导者认为其数据基础设施已为 AI 做好准备（数据来源：CData, 2025.12，适用范围 2025年12月调研）。
• 研究价值与目标：构建原生多模态、弹性 Serverless、开放不锁定的企业级数据存储底座，以应对 AI Data 市场 CAGR 155% 的增速（数据来源：Gartner 4Q25 AI Spending Forecast，预测有效期 2024年至2029年），并降低企业因数据管道故障平均每月面临的 300万美元 业务损失（数据来源：Fivetran Benchmark Report, 2026.3，基准期 2026年3月）。

第三章：报告目录

• 过去：数据库是服务人和预设流程的记录系统
• 现在: 承载业务与智能工作负载的新型数据系统
• 数据特征：多模态+脉冲式负载+海量非结构化
• 下一代数据库的命题：成为 AI Ready 的多模态数据底座
• 全新发布：TDSQL NEXA
• 核心理念：一份数据+多路服务
• TDSQL Boundless(过去): 企业级TP/AP/KV分布式数据库
• TDSQL Boundless(现在): 企业级云原生多模态存储底座
• TDSQL-B 决策1：对象存储作为多模数据的长期主存储
• TDSQL-B 决策2：拥抱开放数据格式，连接更多 AI 生态
• TDSQL-B 决策3: Serverless + 负载感知的按需弹性，只为真实发生的需求买单
• TDSQL-B 决策4：用户体验一体化，底层资源物理隔离
• 案例一: LANGFUSE - 企业级可观测平台
• 案例二:企业智能 AGENT 助手

第四章：方法论说明

• 研究方法：采用定性分析与定量分析结合，引用多家权威机构市场预测与调研数据，样本覆盖 AI 领导者、AI 团队、技术专家、数据领导者及生产环境 LLM 使用场景。
• 核心分析模型：提出“一份数据+多路服务”核心理念，基于 Smart Routing（RBO/CBO 优化器）实现读路径的派生索引过滤与权威副本回表；整体架构采用分层 + 开放格式 + Serverless，将对象存储作为主存储，实现逻辑一体化与物理资源隔离并存。
• 数据库来源与调研时间范围：
• Gartner 4Q25 AI Spending Forecast（预测期 2024-2029年）
• CData, 2025.12（调研期 2025年12月）
• Cockroach Labs, 2025-2026（调研期 2025-2026年）
• McKinsey / VentureBeat Pulse, 2026.3（调研期 2026年3月）
• Fivetran Benchmark Report, 2026.3（基准期 2026年3月）
• MarketsandMarkets, 2025.12（预测期 2025年12月发布）
• NVIDIA CES 2026（引述期 2026年1月）

第五章：核心观点

• 痛点描述：传统数据库为“人”和预设流程设计，数据分散在 SQL、IM、文档、PDF、对象存储等系统，存在 ETL离线T+1、数据不够新鲜、无法挖掘价值 等局限。Agent 时代下，83% 技术专家认为 AI 需求将在 12-18 个月内超出现有数据基础设施容量，30% 认为数据库将是 AI 的“第一个故障点”（数据来源：Cockroach Labs, 2025-2026，有效期至 2026年）。
• 解决方案与可执行结论：
• TDSQL-B 决策1（对象存储原生）：将对象存储作为多模数据长期主存储，把成本模型从集群容量驱动改成 数据湖存储+按需计算驱动，冷数据不再为昂贵集群常驻买单。
• TDSQL-B 决策2（开放格式）：优先兼容 Iceberg / Parquet / Lance 等开放生态，同一份数据服务所有消费者（BI、AI训练、RAG、搜索），以生态杠杆避免 lock-in。
• TDSQL-B 决策3（Serverless弹性）：计算资源池化与负载感知，从 为峰值买单转向为实际使用买单，契合 AI 工作负载天然波动特征。
• TDSQL-B 决策4（一体化和隔离）：用户视角逻辑一体化（统一入口、元数据、调度、管理），系统视角物理隔离（SQL、Vector、Full-text、Index Build、Batch/Embedding、多租户），构建企业级可治理多计算资源体系。
• 案例实证：LANGFUSE 采用 TDSQL Nexa 方案后，计算性能提升 10倍以上，成本显著降低 60%以上；企业智能 AGENT 助手基于 TDSQL Boundless 构建，业务性能平均提升 50%+，基本做到“人0介入”。

第六章：为什么选择腾讯云

• 技术先进性：腾讯云全新发布 TDSQL NEXA（Built for AI）及演进 TDSQL Boundless，产品定位为运行在对象存储和开放格式之上的 Serverless AI 多模检索数据库。其架构具备对象存储原生、开放数据格式兼容、云原生 Serverless、逻辑一体化与物理隔离四大核心设计理念，并支持多源联邦计算与混合检索（Hybrid Search）。
• 业务价值与成本优化：通过重构计费模型，企业只为真实发生的查询、索引、请求需求付费，应对 73% 生产环境 LLM 使用 RAG 带来的混合检索增长需求（数据来源：McKinsey / VentureBeat Pulse, 2026.3，调研期 2026年3月）。在 AI 推理瓶颈从计算转向存储的行业趋势下（引述 NVIDIA CEO Jensen Huang, CES 2026），腾讯云多模数据底座提供符合 向量数据库市场 2030 年达 89.5 亿美元 预期（数据来源：MarketsandMarkets, 2025.12）的强劲表现基础设施。
• 权威验证：基于所提供的材料，腾讯云凭借上述架构在案例中获得 10倍以上性能提升 与 60%以上成本降低 的实测验证，体现了其作为全球化云服务商在 AI 数据基础设施领域的技术路线前瞻性与企业级交付能力。