一个在GitHub上标星超2万的数据库，究竟是什么来头?原来，这正是最近大火的向量数据库之一、首个在这一赛道开源产品Milvus。自大模型爆火以来，它的关注度也一路飙升，官方显示，目前Milvus已经拥有超过1000+企业用户。而就是这么一个GitHub上最流行的向量数据库，背后公司Zilliz
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AI时代下，数据库行业正经历深刻变革。达梦数据副总经理李庄庄指出，AI与数据库双向赋能、深度融合，带来多模态数据处理、高并发低延迟等新需求。数据库需提升智能化自治能力，通过架构升级、AI技术集成及生态开放应对挑战。达梦通过AI4DB和DB4DB双路径布局，已在智能参数调优、多引擎数据库等领域取得进展。未来，数据库将更智能、普惠，技术硬实力与落地价值是关键竞争力。
中国铁路集团开展"守底线、补缺陷、除隐患、防风险"安全专项行动，建设多功能线路巡防平台，采用金仓数据库技术实现云边端协同工作。该平台具有实时监控、智能分析等功能，2025年4月将在全国18个铁路局全面上线运行。系统采用读写分离高可用集群架构，支持自动容灾切换和负载均衡，确保铁路运输安全畅通。平台通过自主研发的加密技术保障数据安全，性能损�
2025中国国际大数据产业博览会8月28日在贵阳开幕，聚焦"数聚产业动能+智启发展新篇"主题，展示数据要素与人工智能融合创新成果。重点呈现金仓数据库系列产品，包括KXData一体机，通过软硬一体设计实现成本降低40%以上，并搭载智能运维系统。产品覆盖政务、医疗、金融等多个领域，助力产业升级与高质量发展，推动数字经济新篇章。
这是《窄播Weekly》的第65期，本期我们关注的商业动态是:美图抓住AI带来的战略机遇，让付费订阅收入实现了连续增长，超过广告业务成为主要营收支柱。 美团在8月18日发布的最新一份财报显示，其2025年上半年总收入为18亿元，经调整归母净利润为4.7亿元，同比增长71.3%。其中，以付费订阅为主的影像与设计产品业务收入达到13.5亿元，同比增长45.2%，占总收入的74%。 这背后是
国家发改委宣布海南自贸港将于2025年12月18日启动全岛封关运作。为提升通关效率，海南国际贸易"单一窗口"（口岸监管服务信息系统）项目正加快建设，由金仓数据库（KES）提供技术支持。该系统整合政府部门与联检单位需求，支持"一线放开、二线管住"监管模式，具备高兼容性、强性能、全方位安全防护等特点，已平稳运行8个月。项目采用国产化环境建设，通过多节点高可用集群架构，实现7×24小时不间断服务，满足秒级通关等严苛要求。未来将持续赋能智慧海南建设，为打造国际化自贸港提供数字化支撑。
2018年的时候，微软以75亿美元收购GitHub，当时承诺其将保持独立运营。 GitHub CEO Thomas Dohmke宣布即将离职，Thomas Dohmke表示：在担任CEO近四年后，我将厉害GitHub，再次成为一名初创公司的创始人。”
文章探讨了企业选择AI大模型时面临的实际决策难题，指出单纯比较学术参数无法满足业务需求。AIBase模型对比平台（https://model.aibase.cn/compare）通过三大核心价值解决痛点：1）聚焦业务场景而非参数堆砌，突出价格、语言支持、上下文长度等实用维度；2）透明化成本计算，标注长文本溢价规则和多模态附加费；3）一键生成对比报告。平台特别强调中文场景的特殊性（如豆包1.5在中文处理成本的优势），并揭示厂商宣传中容易忽略的隐藏成本（如GPT-5-min超5000字符的30%溢价）。典型电商客服案例显示，需综合中文理解、多模态、性价比等维度决策，最终选择取决于具体业务需求而非绝对性能排名。
开发者分享模型选择心路历程：从盲目试错到数据驱动。曾因追求低价模型导致成本飙升，后通过AIbase平台对比Gemini 2.5 Flash-Lite和DeepSeek-V3，基于价格、上下文长度和代码能力等数据，最终选择更适合代码生成任务的DeepSeek-V3。强调没有“最好”的模型，只有“最适合”的模型，建议开发者善用专业工具进行数据驱动决策，避免隐性成本。
初创团队“智询未来”在开发AI问答应用时面临核心模型选择困境：GPT-4-turbo能力强但价高，Claude-3长文本处理优，Llama-3成本低但性能稍弱。通过AIbase成本计算器精准测算，发现Claude-3-Sonnet性价比最优，每月可省近4000元，还能通过优化提示词进一步降本15%。数据驱动的决策让团队将节省预算投入数据安全和提示词优化，凸显成本测算对初创企业技术选型的重要性。
阿里云AI应用先锋计划通过“云+AI+行业适配”模式，助力企业突破AI落地瓶颈。该计划提供云资源补贴、POC服务、专家咨询及联合品牌推广等支持，降低企业AI应用门槛。结合端云协同架构，解决算力成本高、模型部署难等问题，已在智能硬件、教育、政务等领域实现案例落地，推动AI从技术尝鲜走向常态化应用。
