今年AI很火，没想到数据库项目也暴涨。

但凡遇到数据库采购，无论是用户还是集成商，第一反应是↓

正巧，前几天，有人在特大号粉丝群PO了一张图：数据库市场份额榜。

一下子引起了大家热烈讨论。

我赶紧下载了，仔细一看是：

《中国本地部署事务型数据库市场份额，2025》

IDC出品，分量自然不用多说，最有嚼头的，是榜单里的排位和变化。

上桌的几乎都是熟面孔，全球IT巨头、云计算大厂，还有背靠大型集团的国产数据库子公司。

但我往增速栏一瞅，有人正在闷头干饭…

哦豁，确实，增速特别抢眼：64.8%。

整个桌上，就属他最快。

这勾起了我极大的好奇心，我就想知道——

于是，我开始扒这家公司，越扒越觉得有点“奇葩”。

先不公司名，我们来猜猜↓

为什么说它野？

因为在他跑出64.8%增速的地方，还真不是一块特别好跑的市场。

这张榜单统计的是：中国本地部署事务型数据库市场份额，也就是OLTP。

OLTP市场（事务型关系数据库），有2大特点：

①业务价值极高：银行核心、支付、订单，以及ERP、CRM、库存、政务等关键业务，大多依赖这类数据库。

它是企业IT中最刚需、也最难替换的基础设施之一。

②客户黏性极强：数据库一旦进入核心系统，往往一用就是十年、二十年，替换成本极高。

所以，OLTP市场个特“变态”的地方：客户一旦捆绑某个厂商，别人就很难抢出来。

所以，榜单意义在于：谁正在加速进入中国企业最核心的数据底座。

那么，这家公司的64.8%增速从哪里来的？

明显是“抢”来的！

更有意思的是他的出身和背景。

看看这张榜单上的同行：

华为、Oracle、微软、IBM，本身都是综合IT巨头。

腾讯云、阿里云，背靠巨大的云平台。

达梦、金篆信科、人大金仓，也都有大型集团体系作为支撑。

他呢？背后有谁？

谁都没有，自己一个人！

没有自己的超级云平台，没有庞大的综合IT集团在背后带单，也没有大企业输血。

它就是一家：独立数据库厂商。

独立，这意味着什么？

在生意场上，它跟其他厂商打的其实不完全是同一场仗。

比如——

• 华为做一个大型政企项目，数据库可以和服务器、存储一起卖进去；
• 腾讯云和阿里云更不用说，自家云平台就是一个巨大的导流入口；
• Oracle、微软、IBM，家底厚，可以吃几十年攒下的老客户资源；
• 其他央国企的数据库子公司，也随集团项目入局。

但，一个独立数据库厂商，这些全指望不上，基本只能说：

问题来了，独立数据库厂商还能拼什么？

只有一条路：把投入都猛砸在研发上。

2025年，这家公司收入大约5.12亿元，研发投入却有2.16亿元。

研发投入占营收：42.11%。

换句话说：

每进账100块钱，就有42块钱又塞回了研发。

这个比例挺猛。

2亿多的研发投入，绝对金额没法跟华为、微软、Oracle这些巨头比。

真正有意思的是，研发浓度。

他在告诉客户：我的钱高度集中在数据库这一件事情上，我不是做几十种业务顺带做数据库。

继续扒他的人才结构，相当有意思↓

核心研发团队里，狠人不少。

既有清华、中科大等名校背景，也有来自华为、IBM、阿里云、OceanBase、Greenplum的技术人才。

更稀罕的一点是：

多名研发骨干直接进入董事会，技术在这家公司有多大话语权，可见一斑。

很多公司，写代码和定战略的是两拨人。

这家公司多少有点不一样：写数据库的人，也坐上了决定公司往哪走的桌子。

他们与清华大学、清华工研院共建了一个数据智能北京市重点实验室。

这可是北京市重点实验室，相当有分量。

研发三个方向：AI数据库、AI数据科学、AI数据安全。

所以，这家公司给人的感觉很明显：

规模可以没那么大，但是用的都是狠人！

数据库这个生意，光野、光猛、光狠没用。

还得解决这个行业最更现实的问题：客户凭什么用你？

数据库跟普通软件不一样，企业一旦把核心系统迁移过来，很可能要跑 5年、10年甚至更久。

有时候，一套数据库就是一个人的职业生涯。

如果今天把几百套业务迁过去，三五年以后公司不干了，那对客户来说就是一个非常现实的风险。

这时候，他又掏出了一张极稳的牌：

“我是上交所主板上市公司”。

2017年3月6日，他登陆上交所主板，代码603138。

作为最早登陆A股的国产数据库力量，被人称为：国产数据库上市第一股。

如果故事到这里结束，他最多就是一家挺能打的国产关系型数据库公司。

但他偏偏又开始折腾下一件事情↓

2023年，大模型爆发。

2024年，他开始疯狂研究：数据库在AI时代到底该变成什么？

很快，向量数据库火了。

AI越往企业真正业务里走，向量检索的重要性越高。

老地盘，还在攻，关系数据库这场仗还没打完，AI数据库新战场，它又冲进去了。

这家伙太拼了。

2024年，就发布了自家的向量数据库产品。

他做向量数据库的方法还有点特别。

业界有4条路线，他选的是：数据库内核原生向量。

在自己的数据库内核里增加一套高性能向量引擎。

沿着数据库内核往AI延伸，技术路径比较顺。

这里面的解决的核心问题就是：

企业级AI需要数据库从内核打通向量与标量的联合执行，并统一事务和权限管理。

这也透露出一个趋势：向量数据库与传统关系数据库的边界，可能越来越模糊。

用他们自己的话说，就是既要又要。

到了生产环境，这家伙又开始死磕细节：向量数据库做个Demo其实不难。

难的是：真上生产。

所以，围着这些问题，他又死磕了六项技术：

最后，所有这些复杂技术被压缩成四个卖点：

高性能+高精度+低消耗+强融合。

而对用户来说，其实就意味着：省算力、省Token、省内存、省运维。

数据库最硬的背书，是客户敢把核心业务放上去跑。

他们已服务超4000家客户，制造、政务、金融、能源、通信、医疗等领域的头部客户，扛起了很多核心系统。

看到这里，这家公司其实已经有了一张挺清晰的“人物画像”。

他有点野：在客户最难抢的OLTP市场，2025年跑出了64.8%的增速。

他有点独：作为独立数据库厂商，专心靠数据库这门技术吃饭。

他有点猛：每100块收入里，就有约42块继续投研发。

他有点狠：技术人员占六成，大牛云集，研发骨干直接进入公司决策层。

他也挺稳：“国产数据库上市第一股”的身份，加上4000多家客户的实际使用，撑起了长期信用。

他还特别拼：把向量能力做进数据库内核，在AI数据底座新战场拼出一条血路……

好了，我们可以揭晓谜底了。

这家公司就是：海量数据。