近期，AI（主要是大模型）大火，很多人也都非常關注。自己在嘗試使用同時，也在思考AI會對數據庫有哪些影響？這些影響可能會是全方面的，包括對人、公司、行業等等。下面從我認知的角度，談談AI會對數據庫相關造成哪些影響。下面表格按影響對象分為若干類，每類的影響力分為1~5，線條越長代表影響越大。下面內容為個人觀點，僅供參考。

1. AI 對個人的影響

這里根據與數據庫有一定關聯的人群做了劃分，分為運維DBA、研發DBA、數據庫架構師、應用開發人員和數據分析人員。不同人員按照其工作職能，做了進一步細分。根據每個細分工作內容，分列受AI的影響程度。整體來看，重復性的（如運維中的巡檢）、規則類的（如SQL審核）、邏輯性的（如開發設計類）是AI比較擅長的領域；與之相對應的偏重業務類（如需求分析）、復雜疑難類（如技術攻關）、協作類的（如調研分析）及重要場景（如備份恢復等）相對影響較小。從個人職業發展來看，對初中級職位影響更大，對單一技能崗位影響更大。

2. AI 對企業的影響

對企業的影響，可分為兩個維度，分別是甲方用戶和乙方廠商。針對用戶而言，主要影響還是在技術層面，AI會對企業人才隊伍建設及資源規劃評估帶來較大影響。特別是前者，企業是否還需要那么多的專業技術人員值得思考？針對廠商來說，AI會對產研、運營等帶來更多影響，特別是在針對商業化工作、技服、售前的影響會更明顯。總結來看，可以利用一個詞來形容對企業的影響，那就是“降本增效”。相對于用戶，希望通過AI的引入降低企業使用成本，更好做資源規劃；對于廠商來說，則是更多希望通過引入AI提效，加速企業運轉效能。

3. AI 對行業的影響

針對行業的影響，可分為對技術和產品兩個維度。針對技術側，各產品都在通過引入AI能力來增強產品競爭力，相對而言自動化（所謂自動駕駛、自治方面）各家投入更大，特別是云廠商；在智能化方面稍顯緩慢些。從產品側來看，針對AI未來的更多使用場景，數據庫也紛紛做好準備，包括對向量、多模的支持，對更多AI算力的融合支持。