" 我们把数据库完整地搬到了 GPU 上运行，性能比 CPU 快 20 到 100 倍。" 在 WAIC 2026" 认知涌现 · 数据新生 " 人工智能主题论坛上，星环科技创始人、CEO 孙元浩接受记者采访时，用一句话概括了企业在 WAIC 推出的新品亮点—— " 这在全球还没有第二家企业做到。"

他口中的 " 搬 "，不是把几张表挪个地方，而是重构了数据库的整个执行引擎、存储管理和事务处理逻辑。过去几十年，数据库默认长在 CPU 上；今天，为了让 AI Agent 真正跑起来，星环科技决定把它的家搬到 GPU 里。

AI Agent 一来，CPU 数据库先撑不住了

为什么非得搬家？孙元浩解释，AI 的使用方式变了。

" 以前的 AI 是一问一答，叫 One Shot。现在变成了一个 Loop —— Agent 会推理、行动、调用数据库、观察结果，发现不对再修改、再重来。" 一个任务里，Agent 可能反复调取数据几百次，每次响应慢了，整个流程就卡死。" 以前人查数据库等几秒可以接受，现在 Agent 等不了。"

与此同时，AI Agent 带来的高频数据访问，也让传统 CPU 架构数据库逐渐成为新的瓶颈。传统架构里，GPU 负责推理，CPU 负责查数据，两者通过 PCIe 通道来回搬运。" 很多客户告诉我们，推理过程的大量时间都耗在数据等待上。"CPU 只有几百个核心，内存带宽每秒几百 GB；而 GPU 拥有上万核心、数 TB/s 的显存带宽。用 CPU 去扛 Agent 的并发数据访问，就像用小水管去浇万亩良田。

孙元浩判断，未来三到五年，计算机将从 "CPU 中心 " 彻底转向 "GPU 中心 "，因此，数据库必须先行一步。

不只快，还要 " 懂 " 记忆，能 " 免搬 "

作为面向 AI Agents 设计的新一代 AI 数据库，星环科技 GPU 原生认知数据库首次将 GPU 原生计算能力与认知能力深度融合，将数据分析、知识检索、可信上下文供给与长期记忆管理统一纳入同一数据底座，实现数据库从 " 数据管理 " 向 " 认知服务 " 的跨越。

在采访中，孙元浩特别强调 " 原生 " 二字：" 如果只是把少数算子扔到 GPU 上当协处理器，瓶颈还在数据传输，加速比只有 1.5 倍，没有经济性。我们是把全套功能完整迁移，提速才有 20 倍起跳。"

企业曾做过实验：同一组 100G 标准数据集，某知名云数据平台跑了 6 分多钟，星环的产品只用了 10 秒，差距达 40 倍。而在 TPC-DS 标准测试中，对比 Snowflake、Databricks，性能提升 66 倍，性价比提升 14 倍。

但孙元浩认为，快只是基础，面向 AI Agent 更重要的是 " 认知 " 和 " 记忆 "。数据库内置了长期记忆和会话记忆，Agent 跨会话也能延续理解，记忆准确率超过 90%，在 BEAM 500K 等基准测试中超过了主流开源记忆系统。" 你可以把所有文档、只言片语都扔进去，它会自动整理，结合行业知识分类、建立关联。未来大模型提问时，数据库能直接给出最精准的答案，避免反复循环。"

" 这就不是简单的存储工具了，它开始理解内容。" 孙元浩说，" 这也是我们叫它‘认知数据库’的原因。"

三个场景跑得最快

谈到落地，孙元浩给出了三个率先应用的场景。

第一个是 AI 推理加速。" 比如处理几百页的合同或报告，过去大模型解析加检索要几分钟甚至更久，我们可以压缩到十几秒，用户体验完全不同。" 第二个是传统数据处理加速。" 科研和算法训练前的数据整理，报表分析、BI 看板，原来跑很久的任务现在快几十倍。第三个是实时计算。实时反欺诈、交易监测、传感器数据处理，都需要毫秒级响应，" 这个场景非 GPU 不可 "。

哪些行业反馈最积极？孙元浩列举了金融、制造、零售、交通和科技公司。" 金融最爱尝鲜；制造业非结构化数据多，整理起来头疼；零售想精准营销；交通要处理实时传感器；科技公司则希望提升并发和用户体验。"

除了数据库本身，星环科技的整体布局围绕三个方向展开。孙元浩表示，首先是把数据平台变成 "AI 就绪 " ——帮 AI 自己整理非结构化数据的元数据，不再靠人工标注。其次是用 AI 驱动数据开发、治理和分析，" 以后不用写程序，自动化完成 "。第三就是把所有数据处理的负载都放到 GPU 上跑。

孙元浩坦言，过去数据库是给人用的，现在未来的数据库是给 AI 用的。当数据基础设施开始直接面向 AI Agent，就需要从架构到能力都重新设计。星环科技选择把完整数据库功能搬到 GPU 上，正是为这场底层重构交出的第一份答卷。