OceanBase首次公开支撑蚂蚁灵光AI生成应用的数据架构实践，通过面向海量应用的逻辑表、共享物理存储和受控SQL计算等技术，实现“应用数据模型独立、底层资源共享”的新型数据库架构，为AI生成应用的大规模运行提供数据底座支持。
今年4月数据显示，蚂蚁灵光平台已累计生成约3000万个闪应用。随着AI降低应用开发门槛，大量由Agent生成的应用快速增长，传统数据库架构面临新的挑战:既需要让每个应用拥有独立的数据管理和计算能力，又要避免为海量应用分别建设数据库带来的存储和运维压力。
针对这一问题，OceanBase设计了面向海量AI应用的“逻辑表”方案。每个闪应用在使用层面仍拥有独立的数据表结构，可以创建表、写入数据并执行标准SQL查询，而底层则共享统一物理存储。通过接入OceanBase JSON Table SDK，应用数据以JSON形式存入共享表，数据库根据应用独立Schema完成数据映射、查询和聚合计算，实现精确的数据处理能力。
相比将数据集中存储为JSON大表或为每个应用创建独立物理表的传统方案，该架构降低了海量应用带来的数据库管理压力，同时保障多租户权限隔离。当单个应用规模增长时，还可迁移至独立物理表，以获得更高性能。
OceanBase表示，此次实践不仅验证了AI生成应用的数据管理能力，也体现了数据库向AI数据平台演进的趋势。今年6月，OceanBase发布新一代湖库一体AI数据库，将结构化数据、非结构化数据和向量数据统一管理，支持AI Agent获取完整业务上下文，目前已在蚂蚁阿福、灵光等场景验证，并推进企业客户测试。
随着AI Agent逐渐成为下一代应用形态，数据基础设施的重要性持续提升。OceanBase希望通过构建面向Agent的数据底座，为企业AI应用规模化落地提供更加稳定的数据支撑。
