维度网讯，PhoenixAI Inc.（原名CelerData）宣布获得8000万美元新融资，用于推进公司人工智能原生数据库的开发，并扩大对受监管行业的治理。此轮B轮融资由Sky9 Capital领投，Atypical Ventures、Olive Technology Ventures以及原有投资者跟投。

随着人工智能智能体从规划和原型设计进入生产阶段，其应用模式已从实验走向大规模部署。大量AI智能体每秒钟向数据库提交成千上万个查询请求，现代数据堆栈正不堪重负。PhoenixAI构建了一款面向智能体AI就绪的分析型数据库，旨在服务这一智能体时代及企业不断增长的需求。事务型数据库处理单个操作，如插入行、更新账户余额和记录订单。它们一次可靠、原子性地记录一件事，具有持久性和高度规范化的数据。智能体在此举步维艰，因为这些数据格式针对狭窄操作进行了优化，而智能体处理的是非结构化的、人类思考所用的对话式用例，例如“过去90天内，按产品线划分，我们收入增长最快的十大客户是哪些？”——这是一个分析性问题，需要跨越多个表，扫描数百万行数据。

分析型数据库能够存储并处理海量数据集上的复杂查询。它们扫描数十亿行，进行聚合、连接和汇总，但会牺牲写入速度以换取读取速度。该领域的代表包括Snowflake Inc.、ClickHouse Inc.、Apache Druid、谷歌BigQuery以及PhoenixAI。分析型数据库不会取代事务型数据库；两者并行存在。事务型数据库作为记录系统，充当真实数据源；而分析型数据库则为智能体世界提供洞察系统。PhoenixAI并非要替换企业的甲骨文或思爱普企业资源规划系统，而是在其顶层构建一层，使其更智能，以便AI智能体能更快地行动和思考。

PhoenixAI表示，它已重新架构其分析型数据库，以应对智能体AI时代，特别是处理成千上万个寻找信息的智能体集群。总裁里克·安德伍德（Rick Underwood）表示，大多数现有分析型数据库是为一个已不复存在的世界设计的，在那个世界里，人类在平面表上运行仪表板，复杂性是别人的问题。当数千个智能体需要在PB级实时数据上同时进行查询、推理和行动时——任何问题，无论简单还是复杂——数据库要么是瓶颈，要么是突破。PhoenixAI声称能在实时数据上实现亚秒级延迟和高并发，使多个智能体能够同时查询。这使智能体能够在数据跨大规模跨度更新的同时快速摄取数据——不再有等待、阻塞或瓶颈。该公司将这种形态称为“无管道”，即来自卡夫卡（Kafka）（一个开源事件流平台，用于解耦数据管道）的新鲜数据持续流入，在几秒内而非几分钟或几小时内更新信息。

分析型数据库市场的其他主要参与者也在推进相关功能。Snowflake刚刚推出了自己的智能体功能。Databricks Inc.正通过Delta Live Tables推动实时化。ClickHouse Cloud显著提升了并发能力。一场巩固“智能体数据库”市场类别并构建基础设施数据层的竞赛正在进行中，这将为这个贪婪的AI未来提供养分。在这个未来中，查询不仅取决于检查哪个数据库行，还取决于分析如何与信息交互。

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