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数据库赛道已是红海一片。
2023 年底，墨天轮中国数据库流行度排行榜收录了 288 个数据库产品，而截至 2024 年 12 月，收录产品数下降至 227 款，同比减少 21.18%。数据库市场经历爆发性扩张过后，或已开始大浪淘沙。
矩阵起源创始人兼 CEO 王龙在 2023 年接受雷峰网(公众号：雷峰网)采访时，曾指国内数据库市场面临割裂和碎片化的情况——市场总体规模仍远落后于欧美市场，但数据库种类却几乎和国外在一个数量级上。
碎片化，意味着可能是高速增长、也有可能是社会效率低下和卷到极致的表现。
2025 年初，再谈及数据库市场现状，王龙直言：只局限在传统“数据库”三个字的创业企业大概率没什么机会了——都要转型，不论是拥抱 AI 或寻找新的突破点。
“就像冰箱里已经有 100 个冰淇淋，去成为第 101 个、非要说自己比别人好，我觉得不会有很好的机会。”王龙向雷峰网说道，“跟 100 个前辈竞争是很辛苦的，要尊重人家过去几十年的积累。”
转型之路何去何从？于 2021 年成立的矩阵起源又做了什么新尝试？且听听王龙的讲述。
矩阵起源创始人兼 CEO 王龙
数据库能对AI幻觉做什么？
谈起 2019 年 Gartner 发布的一个报告，王龙用“冥冥之中”来形容。
当时 Gartner 把所有数据相关产品统一在一个报告里，将其总括为 Database Management Systems（数据库管理系统），2020 年开始称为 Cloud Database Management Systems（云数据库管理系统），分布式计算框架 Hadoop、数据整合分析平台 Palantir、云原生数据平台 Snowflake 和 Databricks 等，都囊括其中。从那时候起，数据库在很多报告里都成了数据平台的一部分或者一种类型，而不是一个单独的赛道。
王龙回顾时认为，擅长从企业客户角度看 IT 市场的 Gartner，已提前感知到了企业IT架构将要发生的变化：比起拘泥于数据库或软件应该方方正正长什么样，企业应该更多的从客户真实需求出发。经过几十年的信息化发展，数据库应该升级为数据管理系统了，“把大家都放在这个赛道里，空间就更宽阔了”。
在他看来，比起传统数据库，数据管理系统内的数据类型更加多样——不同于传统数据库主要管理 SQL 结构化数据，现在很多客户数据管理需求已延展到 PDF 文件、视频音频、Excel、训练和推理数据集等，这给数据库公司带来了升级和转型机会。
“创业要有新的空间、新的想象力和新的标签，创业过程中也要不停自我迭代和进化，找到充分发挥自己优势的市场空间。”王龙在 2021 年成立矩阵起源时，一开始就不是只瞄着数据库，如其英文名“Matrix Origin”所示，他的野心是打造一个支持黑客帝国、虚拟世界的数据平台。 这也是公司成立时的愿景：做简捷强大的数据智能平台。
在推出超融合异构云原生数据库管理系统 MatrixOne 第一个版本后，矩阵起源接着融入 AI，在第二个版本推出了 MatrixOne Intelligence（简称 MOI）。这个基于云原生架构和存算分离设计的平台，目的是将企业内部的自有数据变成能服务于 GenAI 落地应用的 AI-Ready 数据。究其本质，是通过数据+工程+算法的创新结合，减少大模型的幻觉，提高大模型在企业应用场景下的精准度。
MOI概念图
大模型种种便利背后，让人如鲠在喉的是幻觉问题。讲究严谨、精准的数据库能否彻底消除 AI 大模型偶发的模糊幻觉？2023 年 3 月，也就是 ChatGPT 推出后三个月，王龙邀请了几位 Meta 大模型的科学家加入团队，共同探索答案。
他们奔走硅谷及国内各顶级院校和实验室，拜访世界许多知名数学家和科学家。尝试一年后，团队得出结论：完全消除幻觉短期内是不可能做到的，但优质的数据、精心设计的工程架构、持续改良的算法，可以起到很大作用，后者也是从 GenAI 到 AGI 不可或缺的基础能力。
王龙也发现，过去两年 GenAI 落地场景逐渐被解锁，即使不完全消除幻觉，企业和用户也已经能从中获益良多。就像无人驾驶，到不了 Level 5，做到 Level 3 也有很大的社会价值，也已是寥寥可数的世界级团队。
于是矩阵起源便将目标定为，以 MatrixOne 数据库为核心升级的新一代 AI 原生数据平台 MatrixOne Intelligence，通过前沿和创新的技术能力，大幅降低直到完全消除大模型的幻觉，帮助 GenAI 在企业落地，拥抱 GenAI 的广阔赛道。
去年六月，团队开始打造一个连接数据、算力、模型和应用的平台，并取名为 MatrixOS，取得阶段性成果；十月时，为了更直观体现数据和 AI 的结合，重新命名为 MatrixOne Intelligence。
MOI 就此诞生，其口号是“用 AI 处理数据、用数据支持 AI”。MOI 迭代速度非常快，王龙认为，这得益于团队研发原创 All in One 数据库的技术积累；且团队核心成员之前大数据和人工智能的经验非常丰富，他们站在 AI 和数据的交叉点上，或许会是数据里最懂 AI、AI 里最懂数据的一批人。
要迈过A轮到C轮的“死亡谷”
“商业化这事儿容易判断，不用费太大力气客户就愿意试用和购买你的产品，能交付产品和回款，商业闭环就形成了”，王龙说道。更直接地说：投入一块钱能产生十块钱的价值，商业闭环就成立。
在王龙看来，商业化成功的具体表现是 PMF（产品市场契合度 Product Market Fit） 的实现。矩阵起源的产品在去年八月开始跟客户落地，现在基本完成 PMF，已有几十个付费企业客户。
完成 PMF 后，越来越多的客户便找上门来。矩阵起源首先聚焦于能从产品中获得最大价值的行业，在王龙眼中就是传统实体行业。许多数据库公司成长时会与金融客户打磨产品，因其数据量大、需求明确。但在王龙看来，金融行业的公司结构及注重风险的思考角度，决定其对新技术会较保守，市场拓展难度会比较高。
而传统实体企业对 AI 的需求更多是“代替人工”，或者比人工做得更好，实现降本增效，这也是矩阵起源目前主要的客户。跟他们推销产品很简单，只需看 ROI：如果不能帮你赚钱省钱，我也不收你钱。
另外，出海也是矩阵起源商业化的重点之一。公司目前的出海方式主要是跟海外合作伙伴联合运营，合作伙伴负责开拓市场，矩阵起源主要做好支持服务。
王龙相信，海外市场是检验产品含金量的重要方式之一。目前，矩阵起源已跟较大合作伙伴完成破冰，拥有了第一批客户，而公司发布的中英文白皮书也带来新一波合作伙伴——比起国内市场，国外市场对新技术的接纳尊重和付费意愿更高。
在明确知道投入一块钱能产生更多价值的当下，矩阵起源也终于加快商业化的步伐：一方面已经建立商业团队，原来在腾讯云的销售负责人已加入公司；另一方面，也将陆续增加售前、售中、售后的服务支持人员。
矩阵起源团建
进入 2025 年，客户需求明显更旺盛，公司的商机 Pipeline 明显增多。王龙相信，今年有望实现两三倍的收入增长。
不过，在此之前需先跨过一道槛——融资。
矩阵起源刚准备开始新一轮融资，但王龙已感觉到艰难。目前资本市场主要关注两头：刚开始创业的天使轮小项目和准备上市已经开始赚钱的项目。像矩阵起源这种已进入高速成长阶段但还在亏钱的项目，尴尬地卡在中间地带。
这种投资风向意味着 A 轮到 C 轮的断档，王龙对此感到担忧：迈不过 A 轮到 C 轮这个“死亡谷”，企业如何做大做强？现在没有 A 轮到 C 轮的公司，再过三五年，可能就没有几个新兴的成功企业了？即便有很多投资人对矩阵起源兴趣很大，说“投资风向变了你就是我们的第一投资对象”，“但这要投资风向怎么个变法？不知道”，王龙感到无奈。
他也感慨，当下大家的商业模式都很短期：以前企业只要让资本相信几年后能实现省钱和赚钱，或者讲讲“市梦率”和退出机会，就可以拿到投资；但现在只有短期看得到利润的公司，才能拿到投资。
在资本市场萧瑟与客户付费谨慎的双重压力下，数据库公司们也有些力不从心。即便是标杆客户的公开项目，有时压价太低，写标书就得花掉一半预算，即便中标也有烂尾的可能，很多企业索性就不投了，“以前大家还会做亏钱生意，但现在刀架脖子上都不做了”。数据库赛道就这样呈现出“卷”和“躺平”并存的怪象。
矩阵起源上海子公司在去年获得“2024 上海市双百高成长”第一名。王龙高兴的同时，也有些担忧，“一方面说明我们很努力做得很好，这个荣誉实至名归，另一方面真心希望能有更多优质的企业来繁荣整个行业和市场。”
“当然从另一个角度来看，许多现在鼎鼎大名的企业都是经过一两轮低谷的大浪淘沙，才渡过危机最终获得成功的。很多优质成功企业也往往成立在经济低谷时，在低谷时期更看重脚踏实地降本增效的客户，能更好帮助打磨产品。”
“助手”角色之外，大模型与数据库间的更多桥梁
以数据为核心，服务下一代数字世界，是矩阵起源成立时便确立的目标。大模型时代，GenAI 应用和智能体成为数字世界不可或缺的部分。
公司在 2023 年初就启动了 GenAI（生成式人工智能）和数据库的融合尝试。这两年大模型领域日新月异，尝试过程也走了不少弯路。 随着 GenAI 和大模型的热度持续，以及越来越多人学习、接受和试用，现在很多客户对于它能做什么、有何缺陷、需要改进的方面都有了基本认知，商业化的齿轮相比之前也就更容易运转起来。
GenAI 是目前乃至未来五年里最有可能给世界带来革命性变化的领域，王龙直言。在他看来，AI 为代表的数字世界跟物理世界的融合道阻且长，需要芯片、算法、大模型、具身智能、机器人、数字孪生等全方位的突破和进展。但就在当下的数字世界里，纯数字世界内部的工作，如编程、文案编辑、数据管理等，对 GenAI 来说会更显得游刃有余。未来这些纯虚拟世界内部闭环的工作都会被 GenAI 重塑。
他还指出，GenAI 未来可能替代八九成的软件和 SaaS，这会让技术架构出现根本改变。传统的技术架构一般是由高可用数据库/数据平台、处理业务逻辑的中间件、和负责交互的客户端组成，也就是存储层、逻辑层和展示层。数据库是有状态的，但业务逻辑中间件是无状态的，意味着每次请求处理完成后不会保留与之相关的信息。然而，大模型本身也会带状态，也能执行业务逻辑，而 RAG 为基础的智能体也携带了数据和逻辑信息，因此未来将会需要全新的IT架构。
具体到数据库和大模型的结合，王龙指出，一个方向是利用大模型让数据库变得更好用，例如 NL2SQL，ChatBI，以及 AI 驱动的运维调优等。
另一个方向，让大模型替代传统数据管理领域里初级数据工程师、数据科学家或算法工程师的工作。在王龙过往的经验里可以看到，这些工作是很多企业数字化和智能化转型投入最大也是风险最高的地方，也是潜在收益最大的地方。
大模型对客户的可直接体感的作用，将越来越多的体现在“助手”的角色——用大模型加上企业数据或个人数据组成 基于 RAG 的 Agent（智能体），支持人们的工作和生活。矩阵起源在做的事，就是如何让这个助手更聪明，更灵活，更具性价比。
矩阵起源通过聚合、整合、治理和增强客户的数据，使之 100% AI-Ready 来达到这个目的。例如，协助媒体集团整理高质量纪录片视频档案，将好的镜头素材作为训练 AI 的数据集来商业化，最终实现数据资产入表；或协助整理企业数据，更有针对性地为企业开拓市场总结最适合具体渠道产品的销售方式等。
在当前的情况下， AI 应用依然普遍需要定制，矩阵起源的应对策略是聚焦数据智能平台 MatrixOne Intelligence 的核心能力建设，联合合作伙伴进行端到端交付。 王龙坚信，“黑客帝国“的打造，需要 AI 驱动的全新 IT 技术架构，这里一定会有矩阵起源的一席之地。
回顾创业以来的日子，王龙感也有过太多遗憾的决策，但他不变的驱动力是“想做有价值的事”。小到一个项目、一个产品，大到一家公司，王龙正在实现自己“用产品和技术影响更多人”的创业梦想。
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