国测入围后，国产数据库靠什么赢得下一程？

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数据库下半场的竞争，注定属于那些能够以原创技术，为用户创造持续释放价值，并敢于定义未来的“革新者”。

出品丨自主可控新鲜事

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近日，中国信息安全测评中心新一批安全可靠测评结果正式发布，国产数据库阵营再添新员。对于任何一家厂商而言，获得这张关键的“入场券”都值得庆贺。但如果我们透过表象会发现一个更深层的问题也随之浮现：从2023年底首次发布国测名单至今，国产数据库行业经历了从政策驱动下的爆发式增长，到如今面临核心系统替换的严峻大考，行业需求正在发生质的改变。那么，在拿到合规通行证之后，国产数据库要靠什么才能在下半场的市场竞争中真正赢得客户、赢得未来？

当信创替代进入攻坚“深水区”，当AI技术以前所未有的深度与速度重塑千行百业，客户需要的，已不仅仅是一个安全可靠的“替代者”，更是一个能伴随业务长期演进，甚至定义未来技术范式的“革新者”。

01、信创2.0时代，数据库的“价值竞速”已开启

回望过去，“通过测评”曾是国产数据库厂商的最高目标与核心市场通行证。它为国产技术进入党政、金融等关键领域扫清了合规与资质障碍。彼时，市场的逻辑相对单纯：谁能进入目录，谁就能在党政采购中分得一杯羹。

然而，时移世易。根据行业报告，2026年中国信创市场规模将突破3.3万亿元，并保持高速增长。数据库作为IT架构的“心脏”，市场更是迅猛扩张。与此同时，一个根本性的转变正在发生：信创产业已从1.0迈入2.0时代。客户的采购逻辑，经历了从“为了合规而买”到“为了效率和安全而买”的深刻蜕变。

更为关键的是，AI技术的爆炸式发展，正在从底层重塑数据库产业的竞争维度。数据库不再仅仅是存储和处理交易记录的工具，而是必须进化成为支撑智能决策、实时分析、AI Agent应用的核心“数据智能引擎”。麦肯锡2025年报告指出，虽然88%的企业已部署AI，但有仅6%真正实现了价值提升，根本原因不在模型，而在数据底座。

这意味着，仅拥有一张“入场券”已经远远不够了。政企客户，尤其是那些承载着国计民生核心业务的金融机构、大型央企，他们最关切的议题早已升级并融入了新的时代命题：替代之后，业务能否更稳定智能？系统能否高效支撑AI场景？架构能否同时支撑未来十年的业务演进与AI融合创新？总体拥有成本（TCO）能否在智能化浪潮下保持最优？更深层的要求是，国产数据库能否成为那个坚实、智能的底座，帮助企业跨越从“有AI”到“用好AI”的鸿沟。

这一“价值替代+AI融合”的双重转变，直接推动了行业的剧烈洗牌与能力重构。安全可靠测评的门槛持续提高，2025年的测评仅新增了少数新产品，第一期过测的厂商名单也将在年底到期，这意味着那些在早期选型中“踩雷”或者选择了技术停滞厂商的用户，将面临二次选型和数据迁移的巨大风险。因此，本期测评名单实际上是一面照妖镜，它不仅照出了谁获得了新的入场资格，更清晰地映射出谁在持续进化、谁已悄然掉队。一个积极的信号是，一批厂商已连续多期稳居榜单，这并非偶然，而是其产品持续迭代、技术路线具备长期生命力的直观体现。

崖山数据库属于其中格外亮眼的一员。据安全可靠测评结果公告（2026年第2号）显示，崖山分布式数据库管理系统顺利过测，获评Ⅱ级安全可靠等级。加上2025年已通过测评的集中式数据库产品，崖山圆满完成集中式、分布式“双形态”产品布局。值得一提的是，Ⅱ级安全可靠认证，认证难度远高于Ⅰ级，不仅对产品的核心技术、安全保障、持续发展提出更高标准，还要求产品需要具备更好的安全防护能力，可应对常见网络威胁。

如今，崖山数据库已成为Ⅱ级队列中最年轻的过测者。这种在短期内实现关键技术形态覆盖的演进速度，在业内并不多见。通过深度观察崖山的成长路径与技术创新，或许能为我们观察国产数据库如何在信创与AI双重浪潮下持续进化，提供一个有价值的参考样本。

02、崖山，走出一条“非典型”的突围路径

若以时间和资历论，崖山在已通过安全可靠测评的厂商中，堪称一位“少年”。相较于那些深耕行业数十年的前辈，它显得格外年轻。然而，这位少年却跑出了令人瞩目的“加速度”，它没有遵循从边缘市场逐步渗透的常规路径，而是从一开始就瞄准了数据库领域的最高标杆——Oracle共享集群（RAC）。这种“高起点”的定位，决定了其技术迭代必须直面最核心、最艰难的挑战。

从产业发展的视角看，数据库核心技术的突破往往需要漫长的周期。以Oracle RAC为例，其历经十余年研发成型，又经十余年迭代优化与市场验证，才形成成熟稳定的核心集群能力，这几乎是行业巨头确立技术壁垒的典型路径。长期以来，国内数据库在高端共享集群架构领域长期处于技术空白状态，无成熟自研产品可用，该赛道完全被Oracle独家垄断。

不同于传统数据库数十年的发展周期，崖山数据库从原创理论、内核研发到推出高可用共享存储集群、布局AI原生产品再到实现核心场景规模稳定商用，仅用了6年时间。成立第三年，推出共享存储集群YAC，在国产数据库中率先实现了可与Oracle RAC架构对标的多活高可用能力，跨过了支撑核心交易系统稳定性的第一个重大门槛；第六年，共享集群成功上线哈萨克斯坦Kaspi银行核心业务系统，系统整体性能提升3 倍，交易响应压缩至毫秒级别，充分验证了产品高性能、高稳定、高并发的核心商用能力；同时推出创新的“融合集群”架构、分布式产品通过安全可靠测评，还发布了多模态等AI原生能力。

这一成长速度，在技术复杂度高、可靠性要求严苛的数据库领域，是相当引人注目的。

技术的快速迭代，最终需要经过市场的严格检验。从公开的市场信息来看，崖山的业务拓展自去年国测通过后明显提速，兼具广度与深度。在金融这一对稳定性要求最为严苛的领域，其产品已在央行数研所、辽宁农商行、方正证券等多家机构的项目中得到应用，并顺利打入西北区域多家商业银行。在智慧城市等海量数据处理场景，它支撑起深圳超大规模城市的运营，先后完成深圳燃气、深圳水务核心系统改造。与此同时，崖山数据库还接连中标河南、江苏、宁夏、吉林等多省市的政务云、公积金、交通核心系统项目，政务市场遍地开花。一张覆盖金融、能源、交通、政务、医疗的行业版图正在全面铺开。

纵观全局，一条以深圳为起点辐射全国，依托成熟方案拓展海外市场，“纵向深挖核心场景、横向拓展行业边界、对外输出技术能力”的崖山数据库发展路线，已然成型。

03、底气，用技术重塑国产数据库的价值边界

如果说集中式与分布式产品双双通过安全可靠测评、全行业场景矩阵加速铺开、商业化版图成功拓展至国际市场……如果你以为这就是崖山的全部，那你就低估了这家公司的野心。

在笔者看来，崖山数据库真正的核心竞争力，在于率先讲透了人工智能时代下，从 “Database for AI” 到 “AI-Native Database” 的范式跃迁叙事。

这一叙事的背后，是 AI 浪潮给数据管理领域带来的三大根本性挑战。

首先是数据形态的极致多样性。当下，支撑大模型运行的数据早已突破传统结构化表格范畴，文本、图像、向量、地理信息、图数据等多模态数据交织并存，均需被大模型高效调取与深度分析。传统数据库仅擅长处理结构化数据的弊端暴露无遗。

其次是数据迭代的超高速率。行业普遍预判，未来 80% 的数据将由 AI 智能体自动生成与迭代。AI 智能体持续高频试错、快速迭代，使得数据版本更迭极为频繁，极易引发数据错乱、冲突等风险。

最为关键也最为棘手的，是数据的真实性难题。AI 幻觉已成为制约 AI 技术在关键行业落地的核心瓶颈，尤其在法律、医疗、金融等对准确性要求极高的领域，虚假信息会直接导致决策失误。正如数据库领域泰斗 Michael Stonebraker 所言：“当系统从只读走向可读写，原子性、一致性这些经典问题都会卷土重来。”

这三大根本性挑战，彻底颠覆了传统数据库的价值定位—— 数据库需要从被动的数据存储与处理系统，转变为能够主动、安全、高效支撑智能体运行与交互的协同平台。

面对这一行业级命题，崖山的选择不是“在现有数据库上叠加 AI 组件”——这本质上仍是在旧架构外面包一层接口，而是走一条更难也更彻底的路：从数据库内核底层重新设计，将AI 能力原生嵌入而非外挂集成。这一选择源自其从创立之初便确立的全自研路线——不走开源套壳捷径，不依赖第三方代码，每一行核心代码均自主编写。

2025年7月，崖山基于语义连接的跨模融合查询方法等原创理论通过科技成果鉴定，被认定为国际领先水平，可支持大规模AI应用。具体而言，凭借其多模融合数据管理能力，崖山在单一引擎内实现了结构化、向量、JSON 等异构数据的统一存储与跨模态融合计算，高效赋能上层智能应用。针对行业普遍的AI幻觉难题，崖山在准确性、安全性上实现关键突破，可对智能体多类执行计划开展标准化筛选与确定性校验，保障结果可信可验证；同时通过数据沙箱与Time Travel技术，实现数据变更全追溯、可回溯、可审计，为AI智能体高频读写提供高可靠支撑。

在此基础上，崖山进一步从数据底座层延伸至AI应用创新，搭建企业级智能体管控平台、可信知识库等核心产品，助力企业安全高效释放数据价值。

对于正在进行信创替代的企业而言，这一思路的价值在于，它试图将“国产化替代”与“智能化升级”两个进程合二为一，减少未来为适配AI而进行二次数据迁移与底座重构的负担。