沃趣科技战略升级：AI Infra for Database

#1

十四年，我们选了那条最“笨”的路

2012 年，我们在杭州起步，一走就是 14 年。这 14 年里，我们亲历了数据库多元化、云、信创、AI 一轮又一轮浪潮；也面临过多次赛道选择——要不要做数据中台，要不要自研一款数据库，要不要追逐当下风口……

我们还是选了那条最笨、最慢的路。十四年来，我们只专注一件事：为企业级数据库，搭建最坚实、最可靠的基础设施。

放眼行业，坚持 14 年深耕数据库基础平台、不碰数据库内核、只做中立基建的，沃趣是独一份。业务方向的大目标不变，但技术内核一直在稳中求变——我们始终用最新、最好的技术，持续赋能数据库基础设施。

如今，沃趣即将迎来14岁生日。站在AI全面重构产业的时代关口，我们正式对外宣布：

沃趣科技已完成战略升级！

从 “中立的企业级数据库云”，全面演进为AI Infra for Database——面向人工智能的数据库基础设施。

#2

Oracle时代，用“硬核”打破垄断，开创一体机赛道

2012 年，我们推出了中国第一台国产商用数据库一体机——QData。

在那之前，这个领域只有 Teradata 和 Exadata 这两个外国巨头的名字，高端市场完全被国外技术垄断。

打造一体机的过程，远非 “志在必得”，更多是一份近乎 “不知天高地厚” 的孤勇。系统能否真正稳定可靠，我们心中同样忐忑，并无十足把握。

一体机从来不是简单的硬件堆砌，它是一门软硬件深度协同的艺术。

我们记得研发 QLink 分布式块存储的那段日子，在那个 I/O 永远不够用的年代，我们通过QLink将 RDMA、SSD 这些当时的“黑科技”高效地连接在一起。传统“计算+网络+存储”的三层架构，网络传输全是瓶颈，我们通过 RDMA 绕过内核，实现了微秒级的延迟和百 Gb 的吞吐。

一体机投向市场后，虽经历了些许波折，但也就3年左右时间，就得到了认可，代表性的事件是某头部证券千万级的订单。

QData 相比传统的 IOE 架构，性能直接拉升了 10 倍，把数据库性能推到全新高度，“功不十，不易器”，正因如此，那些对性能和可靠性最挑剔的“硬核客户”——证券、电力、运营商，成为QData最早的基石用户。

尤其是全民炒股最火的那几年，股市交易峰值频发，对数据库的稳定性和响应速度要求达到极致，全国 TOP30 的券商核心系统里，几乎都有沃趣一体机的身影，有客户半开玩笑地说：“这机器就像一味猛药，药到病除”。 这一台台机器，刻下了沃趣最鲜明的用户底色：我们要服务的，就是对性能、稳定性和 RTO/RPO 有着极致要求的企业。

在可靠性上，一体机有了跨越式的进步。正如 AWS CTO Werner Vogels 所言：“Everything fails, all the time.” 我们接受系统会失效的现实，所以我们用分布式 ServerSAN 彻底干掉了传统IOE架构中的存储单点，让系统在架构设计层面具备了真正的鲁棒性。

直到今天，很多老朋友提到沃趣，第一反应还是：“哦，做数据库一体机最好的公司。”

后来，我们又推出了 QPlus备份容灾产品以及数据迁移等工具链，实现数据库基建全场景闭环。也正因为沃趣率先入局，后续更多友商加入，中国市场才真正跑出 “数据库一体机” 这个本土新品类。

作为创业者，这是我们最骄傲的事情。

#3

数据库多元化&云时代，QFusion RDS开启私有云时代

如果说数据库运维领域存在三次范式革命，我认为：RDS 是第一次，Serverless 是（更适配公有云场景）第二次，而当下的 AI 浪潮，则是第三次。

亚马逊在 2009 年推出公有云 RDS，阿里云在 2011 年跟进。RDS 的出现，彻底改写了数据库运维的范式：托管化、自助化。它把高可用、搭备库、做备份、故障自愈等 DBA 繁重工作，全部托管给平台层——如果说 AI Coding 让人人都能写代码，那 RDS 就是让人人都能像资深 DBA 一样管理数据库。

我们很早就看清了这个未来。2016 年，我们毅然投入云原生，自研 QPaaS 底座，啃下了资源池化、资源隔离、编排调度、数据库自愈这些硬骨头。

2017 年，基于QPaaS底座而打造的QFusion 正式面世。

我们把公有云那种行云流水般的便捷体验，完整地搬进了客户的本地数据中心。QFusion 带来的“降本增效”是立竿见影的。

有两个场景我印象深刻：有一次我们复盘客户名单，发现几个重度使用我们产品的老客户竟然连续三年没扩容。调研后我们真是“哭笑不得”——因为 QFusion 的整合密度太高了，用户买的那三个节点，把他们所有的库都迁上去，资源居然还没用满。另一次，客户在告警中发现集群内某台主机曾意外重启，而这台主机上整合运行着上百个 Redis 与 MongoDB 实例，却未收到任何业务投诉。客户在惊出一身冷汗后，对QFusion 的高可用与自愈能力也由衷信服。

今天，QFusion 已成为我们业务增长的第二曲线。我们判断，在 AI 时代，它会迎来真正的爆发。

十年前，RDS 带来的变革更多是“圈层化”的，它震撼了工程师和架构师，却未能穿透企业决策层，去影响一把手的战略判断。不像今天的 AI，直接席卷全社会，触达每一位 CEO 和 CIO。当 RDS 的“自动化”底座，叠加 AI 的“智能化”引擎，数据库管理的下一次彻底革新，才刚刚开始。

QFusion 的持续进化，正逢其时。

#4

信创时代，我们成为头部数据库厂商合作首选

凭借 QData 一体机与 QFusion 私有云的口碑，2024 年 IDC 数据：沃趣在数据库私有云市场整体表现 TOP 1。

进入信创时代，沃趣凭借长期专注与中立定位，我们成为 PolarDB、OceanBase 等国内顶尖数据库厂商的首选合作伙伴。

我们相信，他们的选择并非偶然：

我们是唯一长期专注数据库基建赛道的厂商；

我们坚持有所为、有所不为，不碰数据库内核，只做中立基础设施，与生态伙伴完全互补、零竞争、全协同。

目前，我们已与国产主流数据库厂商深度联合，推出一体机、RDS、CDP&CDM 等全系列产品，形成完整闭环的产品矩阵，为企业提供一站式全国产数据库平台解决方案。除了数据库，公司全线产品也已完成与国产芯片、国产操作系统的全面适配；公司90% 以上研发资源投入国产化产品；截至2025 年，国产化产品收入占比持续攀升，已成为公司最核心的业务基本盘。更关键的是，在国产化核心技术突破上，我们集中资源打造了数据库专用文件系统 QDFS，已经在OceanBase、PolarDB等一体机中全面应用。

Oracle 时代，ASM 是最佳存储方案；而在国产数据库新时代，市场迫切需要一套自主可控、高可靠、极简运维的 “国产版的ASM”。我们早年沉淀的 QDFS，正迎来它的高光时刻：它对标 Oracle ASM 企业级能力，以极简运维为核心，在多副本、数据重平衡、条带化、高稳定等关键指标上全面对齐，为国产数据库底座筑牢最坚实的技术根基。

#5

AI时代，沃趣全栈产品全面智能化升级

软件生产的“奇点时刻”

去年 Q2，我们开始尝试 AI Coding，并作为硬性 KPI 强制推行。出乎意料，落地极其丝滑。团队今年的目标已经不再满足于Coding提效，而是聚焦工程化 Harness，打造可控、稳定、可规模化交付的 AI 研发能力。所有的工程师已经不区分前端、后端、测试，全部命名为Agent工程师。

就在最近，当看到 GPT-5.3-Codex 开始自我迭代，当 Anthropic 宣布能纯黑盒地实现 C 编译器时，我们意识到：虽然通用AGI尚远，但程序员群体的 AGI 已经来临。这场变革的第一波涟漪发生在“码农”群体，但更深远的影响在于对「非代码工作者」的赋能，软件开发的门槛已经被真正击穿。

在沃趣的服务团队中，大量工具正由最懂业务的 DBA 和售后同学亲手创造——自动化装机、日志分析、SQL 调优……最懂业务的人终于跳过了“技术中介”，直接参与软件生产。这些发生在我们内部的变化、思考与实践，最终都指向一个问题：作为一家深耕企业级数据库基础设施的产品公司，面对 AI 时代，我们该如何落地、如何进化、如何为客户创造新价值？

这个话题我们内部沉淀了很久。AI 演进太快，总怕今天说的话，明天就过时。但到今天，一些想法和方向也逐渐清晰，是时候把一些阶段的思考，正式拿出来分享了。

发布沃牛Agent智能体

未来的软件，正在被 Agent 吃掉，Agent 会成为几乎所有工作的统一入口。

我们即将正式发布——沃牛 Agent 智能体。沃牛 Agent 将作为核心基础模块，全面嵌入沃趣全系列产品。

在 AI 时代，传统 UI 里的按钮、菜单、表单、分步引导，都会被极简的 Agent 交互取代——未来，只需要对话，不用繁琐操作、不用记忆运维步骤，就能完成数据库运维、管理、开发的全部工作。

目前我们正在打磨的沃牛 Agent，即将发布的能力：

这里需要重点强调的是，我们始终坚守企业级数据库基础设施的底线：涉及数据备份、高可用切换、集群发放等核心关键能力，我们暂不开放 Agent自主执行，全程人工审核、严格安全管控、全程可追溯。这是我们与大量头部客户深度沟通后达成的共识：企业级数据库平台，容错率极低、稳定性第一。

在AI发展的当前阶段，在幻觉等问题没有更好的突破前，核心场景必须安全可控。但我们相信，未来的路径是清晰的：构建以 Agent 智能体为核心的下一代数据库平台。

Data Skills Hub

沃牛Agent体系里，最核心、最具长期价值的能力，就是Skills Hub开放技能底座，也是让AI智能真正落地、持续进化的关键。

Skill 本质上是把人类专家的经验、判断、工作流，蒸馏成一个个可复用、可执行的能力单元。它定义了 Agent 在某一类场景下该做什么、怎么调用工具、遵循什么最佳实践。以目前比较火的Hermes、OpenClaw来看，基于skills来扩展技能依然是主流。平台会预置一批我们沉淀多年的经典技能，但更重要的是——它完全开放。就像 App Store 不只有官方应用，未来 Skills Hub 里真正有生命力的内容，一定来自一线：交付、售后、售前的同学，以及每一位真正懂业务的客户。

传统软件有一个根深蒂固的问题：功能是静态的。发版即定格，有新场景、新需求，只能排队等下一次升级。但在 Agent + Skills 模式下，这套逻辑被彻底打破。一线同学可以自己写 Skill，客户也可以自己扩展 Skill，产品能力不再被发版节奏锁死。Agent 可以自由调度、组合这些原子化的能力单元，这是Unix哲学的复兴和回归，可以完成产品最初设计时根本想象不到的复杂任务。

最终，我们的产品不再是一套 “发布完就不再变化” 的固化基础设施，而是一套可以持续生长、动态进化、越用越聪明的智能系统。

QDataAI：全面升级为数据智能开发平台

上一代产品中，QDataAI 是一个支持 30 + 数据库的企业级开发平台，类似增强版 SQL Developer。AI 时代到来，凭借「离数据最近」的天然优势，它正在全面进化为：面向业务的数据智能体构建平台。

现在，你可以在 QDataAI 里：零编码，直接创建一个专属智能体。比如：证券行业风控专家、电力数据分析师、运营商业务洞察专家……

一个智能体的炼成，只需要三步：

表挖掘：自动理解表结构、字段注释、数据内容、关联关系、跨库联邦

Skills 加持：挂载专业技能，完成复杂任务

领域知识嵌入：上传行业文档、业务规则、提示词，深度理解业务

该智能体具备六大核心能力：自然语言问数・智能问答・Skills 技能扩展・智能报表・业务洞察・跨库智能分析

它的核心优势始终不变：离数据最近。最懂数据、最懂库表、最懂业务，因此也最能落地业务价值。

QPlus：数据分支功能

Vibe Coding时代的数据库“快门”与“沙盒”

AI 时代催生了 Vibe Coding——代码生成仅需秒级，但后端环境准备（数据同步、脱敏、挂载）却要数小时。

“代码的语速”绝不能被“数据的龟速”拖累。

AI时代，QPlus 提供Data as a Branch（数据即分支）的能力。 如同 Git 管理代码一样，QPlus 实现了 TB 级数据库的“分支化”管理。当开发者（或 AI）快速生成 Feature 分支时，QPlus 实时分发对应的 Data Snapshot，提供零成本、无限量的试验场。

这一 “零成本” 能力，源自 QPlus 底层的 CDM 技术支撑。在 AI 时代，这一点至关重要：Vibe Coding 会催生大量轻量化、快速验证、甚至 “日抛型” 的业务尝试。开发者常常需要同时拉起多个分支并行验证，只要一条路径跑通，其余即可废弃。此时，资源高效复用与近乎零成本的环境创建，就成了核心竞争力。

QPlus 也由此完成从「数据管理」到「环境供给」的升级，让数据环境真正跟上 AI 的节奏。

AI，更远的畅想

我们预判，在不远的未来，数据库基础设施的主要使用者，将从人类开发者，快速转向AI Agent 智能体。届时，数据库底层能力将更多通过 MCP、CLI、API 等标准化接口，对外提供服务。当基础软件的核心用户不再是人，而是 AI 本身时，它应该具备哪些底层特质与全新设计理念？

许多思考仍在形成之中，更多答案，留待未来一同探索。

#6

下一个十四年，我们继续在场

从当年的硬核一体机，到后来的私有云，再到今天的 AI Infra for Database。

这十四年来，感谢每一位把核心业务托付给我们的客户。沃趣的十四岁，不是一个阶段的结束，而是 AI 驱动下，下一个黄金时代的开场。

我们依然选那条最笨的路——踏踏实实，做 AI 时代数据库最坚实的底座。