今年是AI大爆发的一年，大语言模型的诞生推动了席卷整个行业的大模型热潮，许多人认为“AI的iPhone时代”到来了。训练大模型其实不简单，因为模型参数量的增加意味着需要更好的算力、更多的数据去锤炼，并且需要合适的工具让开发者快速迭代模型，只有这样才能更快地提高模型精度。这几年来阿里云一直在宣传AI工程化和规模化，其实是这轮AI爆发的主要推手。
因为侧重点的不同，传统的数据库可以分为交易型的 OLTP 系统和分析型的 OLAP 系统。随着互联网的发展，数据量出现了指数型的增长，单机的数据库已经不能满足业务的需求。特别是在分析领域，一个查询就可能需要处理很大一部分甚至全量数据，海量数据带来的压力变得尤为迫切。这促成了过去十多年来以 Hadoop 技术开始的大数据革命，解决了海量数据分析的需求。与此同时，数据库领域也出现了一批分布式数据库产品来应对 OLTP 场景数据量的增长。
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