DeepSeek爆火背后，底层数字技术也在求索与AI的深度结合。

3月7日，清华大学、腾讯云、intel在北京宣布启动“数据库AI联合创新计划”，围绕数据库与大模型的交叉技术展开深度研究，推动数据库智能化升级，同时为AI应用构建高效数据基础设施。

这也是国内首个数据库AI领域的产学研联动项目。

(图：清华大学、腾讯云、intel联合启动“数据库AI联合创新计划”）

随着大语言模型技术爆发，数据库系统面临从“被动存储”向“主动服务”转型的挑战。传统数据库依赖人工编写复杂查询语句，而大模型的自然语言交互能力可大幅降低使用门槛；另一方面，AI训练与推理所需的海量数据处理，也亟需数据库在分布式架构、缓存管理等环节实现性能跃升。

针对这一趋势，本次合作规划了两大技术攻坚路径：一方面研发基于大模型的智能查询生成与优化系统（Text2SQL），让用户通过自然语言直接操作数据库，实现艰深的数据库技术也能听懂“人话”；另一方面打造面向大模型推理的分布式缓存产品，解决AI任务调度、存储资源分配等核心难题。

在Text2SQL方向，项目组提出端到端技术框架，重点突破语义理解、模式匹配、SQL验证等关键环节。通过大模型微调、强化学习（DPO）与检索增强（RAG）技术，系统可将用户提问拆解为多级子任务，并动态匹配数据库表结构，最终生成高准确率SQL语句。

面向大模型推理加速，项目组设计了分布式缓存系统，通过两阶段任务调度、KVCache优化及GPU直连存储技术，显著降低计算资源浪费。

作为合作的重要支撑，腾讯云在数据库AI领域已有不少积淀。据腾讯云数据库副总经理罗云透露，腾讯云数据库以AI for DB和DB for AI作为技术发展的战略方向，在多产品中已集成自适应运维与故障诊断、数据库智能优化、自然语言驱动数据分析等能力，同时依托腾讯云向量数据库千亿级向量规模和500万 QPS 峰值能力，为3000多家企业构建了AI时代的数据枢纽。

此次合作也凸显了“产学研”深度融合的创新模式。清华大学数据库科研组在学术领域连续多年位列 CSRankings 全球第一，腾讯云则拥有业界领先的工程落地能力。双方合作将加速技术研究从实验室到企业生产环境的进度。

清华大学数据库科研组表示：“未来的数据库不仅是存储工具，更是 AI 产业链的数据大脑。我们期待通过这次合作，为全球数据库技术发展提供中国方案。”