主要观点总结
本文介绍了数据库产业在人工智能时代面临的挑战和机遇，以及数据库公司与人工智能技术的结合情况。随着数据量的增长和用户需求的变化，数据库需要不断提高性能和灵活性，而人工智能技术的应用使数据库更智能化和高效化。同时，数据库产业链需要紧密合作，共同推动数据库技术的发展。文章还提到了英特尔与数据库合作伙伴的合作情况，以及数据库产业的未来发展趋势。
关键观点总结
关键观点1: 数据库产业面临的挑战和机遇
随着数据量的增长和用户需求的变化，数据库需要不断提高性能和灵活性，同时面临海量数据高性能和大并发、数据冗余等挑战。数据库产业需要不断创新，开发更加高效、可靠、智能的数据库技术，以满足新需求的挑战。同时，数据库产业链需要紧密合作，共同推动数据库技术的发展。
关键观点2: 人工智能与数据库的深度融合
人工智能技术的应用使数据库更智能化和高效化。数据库厂商在不同维度上探索和应用 AI，如智能取数、智能建仓、智能资源管理等方面。未来数据库将更加智能、灵活和强大，为数字经济的发展提供坚实的基础。
关键观点3: 英特尔与数据库合作伙伴的合作
英特尔与数据库领域的合作伙伴共同推动数据库产业向智能化、高效化转型。凭借先进的处理器技术、开源合作策略以及对客户需求的深刻理解，英特尔与合作伙伴构建了开源开放、合作共赢的生态环境，助力数据库技术的持续创新和应用落地。
文章预览
机器之心发布 来源：至顶网 在这个数据为王的时代，数据是人工智能的三大支柱之一，其重要性不言而喻。最近，OpenAI 收购了数据库初创公司 Rockset，迅速引起了业内外的广泛关注。OpenAI 早已在算法和计算能力方面遥遥领先，通过这次战略性的收购，OpenAI 将在其产品中融合 Rockset 的先进数据索引和查询技术，帮助 OpenAI 将数据转化为 “可操作智能”。 现代数据库与人工智能（AI）的融合，正如同一场席卷全球的技术革命，深刻地重塑着技术与产业的格局。 一方面，数据库技术的技术迭代需要更好地支持人工智能应用工作负责，比如向量数据库，也就是 DB for AI；另一方面人工智能技术也更好地让数据库运维更方便，实现自动化和智能化，也就是 AI for DB。 在这一个变革过程中，数据库产业正面临诸多挑战，比如海量数据高性能和大并发、大量数
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