DTCC 2026 中国数据库技术大会上，达梦数据一体机产品线总经理祝洪雷做了一场题为《DAMENG PAI数据库一体机——从极致性能到智算未来》的分享。会后采访里，他把产品逻辑、实测数据和产业判断都摊开讲了。下面按技术线重新梳理，顺序和演讲不完全一致。
先把性能拆成三个问题：存得快、算得快、传得快
祝洪雷对“极致性能”的定义很直接：靠软硬件深度融合和新架构，把软硬件潜力榨到极限。围绕这个目标，达梦把问题切成三块。
第一块是数据存得要快。做法是自研一套极速存储底座，走块存储路线，容量和性能可以线性增长。存储内部再做分层，配合缓存算法识别数据库热点，让热数据读得更快。
第二块是数据算得要快。传统架构里数据库负责计算、存储只负责存取，两边割裂，协作效率低。数据库发挥不出存储的硬件潜力，存储也感知不到数据库要什么数据。达梦的解法是在存储节点内置计算引擎，把存储和数据库打通。数据库把诉求告诉存储，存储自己完成过滤、筛选、聚集，计算和数据都在本地完成。慢SQL这类业务卡点，收益最明显。
第三块是数据传得要快。网络层用200G带宽的第二代RoCE v2协议构建RDMA网。很多方案只把RDMA网卡用起来，数据库节点通信仍走TCP/IP，等于高速路修了但车还在走老路。达梦改造了集群节点链路通信层，让链路天然适配RDMA，集群机器间数据块交换和传输时延降低66%。
IO路径还有一段更长的路。传统方式下数据库进程和操作系统内核之间存在用户态与内核态切换，带来大量数据拷贝、系统中断和上下文切换。达梦把IO路径全部搬到用户态，消除操作系统参与，实现零拷贝，用轮询代替系统中断处理。整体时延从400多微秒降到80微秒，IO路径效率提升5倍。这里用的是SPDK方案。
两个标杆案例：TP场景TPS翻3倍，AP场景慢SQL从22秒到1.33秒
数据库负载大致分两类：高并发交易处理的TP型，和复杂事务拆解的AP型。达梦各拿了一个案例。
TP场景选的是地方国企核心系统做POC实测。部署DAMENG PAI一体机后，相比同等硬件配置的平台，TPS提升3倍多，时延降低2到3倍。
AP场景来自证券风控系统。客户主动找上门，手上有12条慢SQL，专业DBA调了大概半年，基本到国产顶配水准，业务SQL还是达不到性能要求。上了DAMENG PAI一体机后，12条调优不了的慢SQL放上去跑。其中一条从22秒降到1.33秒，性能提升16倍。祝洪雷补充了一个细节：达梦用的硬件配置水平比客户对比的参考环境还差一些，性能仍然实现了几倍到十几倍的提升。
AI智算底座的三件事：多模存储、并行算力、三级分层
AI时代数据库负载类型变化很大，传统方案撑不住。达梦对数据底座做了三层升级。
内核层搭载新一代DM 9多模数据库内核，原生支持向量、关系、文档等多类数据类型的统一存储和检索。AI应用需要的数据直接在数据库内核里处理。传统做法是关系数据放关系库、向量数据放向量库、文档数据放文档库，多个系统之间来回交换传输，整体效率被拖低。统一多模态存储省掉了跨系统中转。
计算能力层做并行升级。分布式存储系统的存储机器可以并行叠加，节点增加后不光容量上升，数据处理能力也线性增加。向量计算场景下，每台机器并行做距离计算，最终汇总结果给数据库，网络传输数据量大幅降低。多节点并行计算能力充分发挥后，性能提升最高可达30倍。
成本层做三级缓存方案：内存、闪存盘缓存层、HDD大容量普通盘。热点数据跑得快，冷数据存得省，性能和成本兼顾。
开放平台双通路：MCP Server给Agent，Open API给传统应用
底座解决完，企业要把AI用起来还离不开应用开发商。达梦自己不做应用开发，定位是给开发商提供开放基础。
行业里基本有个判断：未来AI Agent类的新应用模式会大量涌现。同时传统应用架构叠加AI能力的方式也会长期存在，两种架构至少会并存一段时间。数据底座要同时给两条路提供通路。
面向AI Agent，达梦做了MCP Server，让Agent像调用普通工具一样操作数据库。面向传统应用叠加AI能力，做了Open API，提供向量检索、混合查询接口。通过这个AI开放平台，和行业伙伴一起做智慧应用开发，从合作逐步升级到生态。
管理门槛也得解决。方案形态太多，用户不可能每种都学，成本太高。达梦做了一套AI运维智能体，用六个Agent组成专家团队，提供7×24小时专业级DBA运维能力。
行业差异怎么解：共性做透，差异做活
金融、能源、政务、敏感行业，甚至大型央国企，负载类型和关注点都不一样。祝洪雷用八个字概括产品思路：共性做透、差异做活。
共性方面，基础类、管理类系统的国产化基本做完，接下来是核心的、关键的生产经营类系统。这类系统有共性诉求：性能不能影响产出经营，甚至要更好；稳定性和高可用要扛得住。一体机适合干这个事。达梦联合产业内系统厂家，通过全栈预质检、预测试、预优化、预集成，把可靠性做扎实。高可用不只靠数据库集群软件层，还从网络路径、存储方案上形成软硬件全方位保障。性能是看家能力，更不用说。
差异方面靠弹性配置。产品是存算分离架构，计算机器、存储节点都能按需增加。还做了内存扩展包、硬盘扩展包，对计算、内存、存储容量有诉求的客户不一定非要加节点，毕竟加节点成本高。特殊需求也能做定制响应。
真替真用还差什么：工具链、生态兼容、客户信心
性能对标甚至超越国外产品只是入场券。祝洪雷认为还要在几个维度持续打磨。
高可用、稳定性、安全性是绕不开的。以前数据库厂商、硬件厂商、网络厂商围绕客户做集成方案，用户成本高。软硬一体方案能从整体角度考虑数据结构怎么建、硬件怎么配合、网络怎么调度、分层怎么管、业务不同面怎么管控。协同更强，用户不用操心底层。数据库做高可用了，存储的接管和切换，传统方案要操心的地方很多，一体机天然能解决稳定性和可靠性问题。
工具链和易用性也是重点。以前做国产化项目，买数据库、买硬件、买各种软硬件授权，数据迁移还要买迁移工具，备份还要买备份工具，建设开销高。一体机集成达梦全栈系统工具，数据迁移、同步、备份在一个平台里全搞定，不用考虑额外费用、工程周期、采购流程，整体缩短。
生态兼容和开放性同样要做。很多场景里达梦只做底层数据支撑，客户最终要的是业务层整体解决方案。达梦兼容主流生态，提供开放API，MCP Server和Open API形成双通路，支持不同形态应用系统开发。
至于当前最大挑战，祝洪雷的判断是：技术差距可以追赶，信心和生态无法一蹴而就。客户信心没有捷径，要靠POC实打实扛住核心场景，上线后经历一次次高峰期负载考验，长期稳定支撑用户长久运行。体系建设方面，一家厂商撑不起一个产业，达梦正在打造AI时代数据库产业的生态中心，从技术攻关、产业生态、人才培育、应用落地四个角度同步推进。
未来三到五年的三个变革
技术架构变革。多模态融合会成为基准，AI和数据库融合是必然。像DM 9多模内核把AI计算、向量检索、智能运维都长在数据库内部，而不是外面套一层组件。外挂式方案会被淘汰，向原生路径生长。新型硬件会成为一体机基础设施的一部分，AI计算卸载、计算加速会成为新的性能引擎。业务竞争加剧后，效率是收尾绕不开的点，跑得更快的系统用户粘性更强，这会是应用厂商对数据底座的真实诉求。
应用变革。一体机从支撑场景转向驱动业务创新。以前买一体机是为了核心业务跑得更稳更快，现在要助力用户核心数据资产AI化。有了开放能力和多模存储内核，行业应用开发商能涌现出大量智慧应用。数据底座从基础支撑平台变成创造价值的平台，在AI时代效用更重要。
商业变革。从卖产品到卖服务，服务的比重会加深。产品能力越来越强，但系统复杂度也越来越高，用户门槛、代价、花费都在涨，这个问题不能忽视。未来三到五年怎么解决用户在管理、成本上的难题，是一体机技术构建要考虑的点。另外从单打独斗升级到生态协同，单靠一家厂商很难拿出好方案，必须不同系统厂家融合成整体方案。
国际化：机会比预想的来得更早
祝洪雷认为全球化不会等到三到五年后，国际市场机会巨大。已经有世界500强级别的国际厂商主动接洽，工程测试也在对接中。
他列了三个优势。一是中国市场的压力验证可以变成全球通行证。中国市场业务系统复杂度、面向人群广度、群体规模都是优势，国内能把核心系统问题啃下来，国际上能吃得更开。二是独特创新优势，AI原生多模统一存储、AI计算卸载的数据加速、面向用户成本考量的数据缓存降本增效方案，在国际市场上产品成本和能力都有长处。三是国家战略推动，一带一路等战略带着中国方案走向世界。未来三到五年，完全有机会凭借技术和方案在亚太、中东等新兴市场占据一席之地。
工程视角的几点判断
采访里祝洪雷提到的一些数字和做法，落到工程实践上有几个点值得留意。
RDMA改造这件事，坑在只换了网卡没换协议栈。数据库集群节点通信如果还走TCP/IP，RDMA网卡性能发挥不出来。改造链路通信层让节点适配RDMA，才能拿到时延收益。
IO路径用户态化用SPDK，收益是时延从400多微秒降到80微秒，但这类方案对CPU占用敏感，轮询模式会吃CPU核。生产环境要评估CPU预算，不是所有场景都适合全量上轮询。
三级分层存储的适用场景是冷热数据分明的负载。热数据集中、冷数据量大的场景收益明显。如果数据访问模式均匀、没有明显冷热区分，分层效果会打折。
多模内核统一存储解决的是跨系统中转问题。如果现有架构里向量库、文档库、关系库之间的数据同步链路已经稳定，迁移到统一内核需要评估迁移成本和兼容性。
一体机集成全栈工具链，好处是采购和工程周期缩短，代价是绑定单一厂商生态。选型时要确认工具链覆盖迁移、同步、备份的实际能力，别只看清单。
校验与验证方法
性能类项目上线前，POC要覆盖两类负载：TP型用高并发交易压测看TPS和时延，AP型用真实慢SQL跑对比。达梦公布的案例里，TP场景TPS提升3倍多、时延降低2到3倍，AP场景单条慢SQL从22秒到1.33秒。这些是特定环境和配置下的结果，不能直接套到自己的场景，必须自己压。
RDMA链路验证要看节点间实际通信协议是否走RDMA，而不是只看网卡型号。IO路径验证看时延指标，用户态方案对比传统内核态方案，关注P99而不是只看均值。
分层存储验证要统计热数据命中率，确认缓存层是否真的接住了热点访问。如果命中率低，分层等于白做。
多模内核验证要跑向量检索、混合查询的实际查询计划，确认数据没有跨系统搬运。AI开放平台验证要测MCP Server和Open API的调用链路，确认Agent和传统应用两条路都通。
一句话收尾
达梦这套一体机的技术主线清晰：存储、计算、网络三层提速打底，DM 9多模内核承接AI负载，开放平台和管理智能体降低使用门槛。剩下的，靠POC和长期运行数据说话。
