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技術內核

一個天生的 AI 原生底座

PostgreSQL 在 AI 時代的復興，其最根本的技術支撐在於一個近乎哲學層面的設計選擇：將“可擴展性”作為數據庫架構的第一性原則。這並非一個後添加的功能，而是自上世紀 80 年代 Michael Stonebraker 教授啓動 Postgres 項目時便植入的基因。這種設計哲學，使其在面對 AI 這一全新範式時，展現出了驚人的適應力與包容性。

與通過複雜分支或顛覆性重構來增加新功能的數據庫不同，PostgreSQL 構建了一個優雅而強大的擴展子系統。這好比為數據庫引擎創建了一個標準的“硬件插槽”和“驅動協議”。任何開發者都可以遵循這套開放協議，開發獨立的功能模塊（擴展），並將其如同樂高積木一樣，“即插即用”地加載到正在運行的核心數據庫引擎中。

這一機制為 AI 應用帶來了三個層級的革命性優勢：

• 非侵入的功能融合：

當需要向量搜索能力時，只需加載 pgvector 擴展，數據庫便即刻支持向量數據類型和相似性搜索索引，核心的事務處理、ACID 保障等原有能力毫髮無損，且完全協同。這意味着企業無需在“穩定的交易數據庫”和“AI 專用庫”之間做艱難的二選一，而是實現了能力的無限疊加。

• 統一的開發與運維平面：

所有的數據——無論是結構化的用户信息、半結構化的 JSON 日誌，還是高維的 AI 嵌入向量——都存儲在同一個數據庫實例中。這消除了傳統混合架構中複雜且脆弱的數據同步管道。開發者使用同一種結構化查詢語言、同一套連接池以及完備的權限模型，即可操作所有類型的數據。運維團隊也只需監控和管理一個統一的系統，極大降低了 AI 系統的複雜性和總擁有成本。

• 面向未知的敏捷響應：

擴展機制的本質是將變化封裝在模塊中，而非固化在內核裏。當新的 AI 數據處理範式出現時，社區或廠商可以快速開發相應的擴展來應對，而無需等待數據庫核心漫長的發佈週期。這使得基於 PostgreSQL 構建的技術棧，具備了從容應對未來技術變革的“自適應”能力。

因此，PostgreSQL 的技術內核之於 AI 初創公司，不僅僅是一個功能強大的數據庫，它更是一個高度工程化的“創新基座”：既提供了堅如磐石的數據可靠性，又通過擴展機制預留了無限的功能演進空間。這種“穩定內核”與“可變外延”的辯證統一，正是它在技術快速迭代的 AI 時代，成為理性之選的根本原因。

生態與社區

站在巨人肩膀上的敏捷創新

PostgreSQL 在 AI 時代的真正壁壘，遠不止於其精妙的內核代碼，更在於它背後所運行的、一套獨特而高效的“創新系統”——一個由全球開發者與商業公司共同構建的開源生態與協作社區。對於 AI 初創公司而言，選擇 PostgreSQL，實質上是選擇接入這個強大的網絡，從而獲得了一種將社區級創新能力，直接轉化為自身產品競爭力的敏捷通道。

PostgreSQL 的生態是分佈式、多中心且需求驅動的。這使其表現出一種“羣體智慧”的特徵，它的優勢在於：

豐富的擴展：pgvector（向量搜索）、PostGIS（地理空間）、TimescaleDB（時序數據）、PostgresML（庫內機器學習）、AGE （圖數據）等，幾乎覆蓋所有 AI 相關場景。

社區驅動的快速迭代：社區能迅速響應新需求（如 AI 需求），並將創新回饋到生態中。

無縫集成的開發者體驗與主流 AI 工具鏈原生集成：與 LangChain、LlamaIndex 等 AI 框架深度適配，降低開發門檻。

熟悉的技能棧：開發者無需學習全新的查詢語言，使用 SQL 即可駕馭向量搜索等新功能。

因此，PostgreSQL 的生態之於 AI 初創公司，並非一個靜態的“資源庫”，而是一個動態的、具備強大感知、響應和進化能力的協作網絡。初創公司不僅是生態能力的“消費者”，更可以成為“貢獻者”和“影響者”，甚至是“引領者”。他們能夠快速站在由全球智慧共同壘起的巨人肩膀上，以最低的成本獲取最前沿的數據處理能力，同時將自己的實踐反饋回社區，形成正向循環。

商業與戰略

符合創業公司生存邏輯的理性選擇

在商業決策層面，PostgreSQL 對 AI 初創公司的核心吸引力，在於它以一個完全開源的形態，精準地重構了技術基礎架構的投入產出模型。這一選擇超越了單純的成本節約，上升為一種保障戰略自主性、資源聚焦和長期抗風險能力的理性框架。

PostgreSQL 的完全開源特性，通過以下幾個機制，系統性地優化了創業公司的生存邏輯：

1.成本效益最大化、零許可成本：完全開源，無商業許可費，為初創公司節省最關鍵的資金。

2.一個數據庫解決多數問題：降低了複雜系統帶來的總擁有成本（採購、運維、人力）。

3.無服務器的完美搭檔：如 Neon 所示，PostgreSQL 易於被改造成存算分離的無服務器形態，完美匹配 AI 智能體“瞬時爆發、即用即走”的不可預測流量模式。

4.契合智能體工作模式：80%的 Neon 數據庫由 AI 智能體自動創建和銷燬，説明無服務器 PostgreSQL 已成為智能體的“首選記憶體”。

5.避免供應商鎖定：基於開放標準和龐大生態，降低了被單一雲廠商或數據庫供應商鎖定的風險。

6.戰略安全：選擇了一個擁有長期願景、由社區而非單一公司控制的基礎設施，投資回報更可持續。

成功案例驗證

選擇 PG 就是選擇增長快車道

PostgreSQL 在 AI 初創領域的崛起，並非理論推演，而是由一系列標誌性公司的成功路徑所共同印證的現實。這些案例如同一組多稜鏡，從不同角度折射出選擇 PostgreSQL 作為技術基座所帶來的增長加速度、創新自由度與商業價值的爆發力。

Supabase：以 PostgreSQL 為核心，重構開發者體驗

Supabase 並非簡單的“開源 Firebase”。它的核心戰略是以 PostgreSQL 為核心，圍繞其構建一個完整的、開放的全棧開發平台。

戰略路徑：它敏鋭地抓住了開發者在 NoSQL 浪潮後對 SQL 強大能力與靈活性的“迴歸”需求，以及他們對封閉雲服務的顧慮。Supabase 提供了實時訂閲、自動生成 API、內置認證與存儲等服務，但所有這些功能都緊密耦合並原生作用於同一個 PostgreSQL 數據庫。開發者獲得的不是一個黑盒服務，而是一個擁有完全數據主權、可本地開發、也可一鍵部署的完整開源棧。

增長驗證：這一模式擊中了市場痛點。其估值在短期內迅速達到 20 億美元，近期更是達到 50 億美元的新高，這不僅是資本對其產品市場的認可，更是對 “開源 PostgreSQL 作為現代應用開發核心” 這一範式的高度定價。Supabase 證明，將頂尖的開發者體驗與一個無限強大的開源數據庫深度結合，可以創造出巨大的商業價值。

Neon：解構與重塑，讓 PostgreSQL 生於雲原生時代

Neon 則代表了另一條更具顛覆性的路徑：它沒有僅僅在 PostgreSQL 之上構建應用層，而是深入內核，對其架構進行面向雲原生與 AI 時代的手術式改造。

核心創新：Neon 實現了存儲與計算的徹底分離，將 PostgreSQL 轉變為真正的無服務器（Serverless）數據庫。這意味着計算實例可以瞬間冷啓動、按需擴展至零，並實現分支等現代開發流程。

契合 AI 場景：這一創新完美匹配了 AI 智能體（Agent）的工作模式——其數據庫訪問模式常是突發、短暫且不可預測的。超過 80%的 Neon 數據庫由 AI 代理自動創建和銷燬，這使其成為 AI 原生應用的“瞬時記憶體”。這種前瞻性的產品定義，使其被數據與 AI 巨頭 Databricks 以約 10 億美元收購，標誌着市場對 “無服務器 PostgreSQL 是 AI 時代關鍵基礎設施” 這一判斷的背書。

生態擴張：從核心到邊緣的繁榮譜系

除了這兩個明星案例，PostgreSQL 生態正在各個細分領域孵化成功：

Citus Data （被微軟收購）：專注於將 PostgreSQL 橫向擴展為分佈式數據庫，解決了大規模、高併發場景下的核心瓶頸，其能力現已集成到 Azure Cosmos DB 與 Azure Database for PostgreSQL 中。

TimescaleDB：作為專注於時序數據的 PostgreSQL 擴展，它成功在監控、物聯網等場景開拓市場，並發展為一家成熟的商業公司，證明了在 PostgreSQL 專精賽道的巨大潛力。

大量垂直領域公司：從地理空間的 PostGIS（已成為行業標準），到金融級的 EDB，再到眾多提供託管服務的廠商（如 Aiven， DigitalOcean 的 Managed Databases），一個龐大、分層且互補的商業生態已然成型。

Supabase 做全棧平台，Neon 做無服務器引擎，Timescale 做時序分析，Citus 做水平擴展……它們在 PostgreSQL 生態中佔據了差異化且互補的生態位，共同將蛋糕做大，而非競爭。這種健康的生態結構，是持續孕育成功公司的沃土。

對於 AI 初創公司而言，Supabase、Neon 等案例的啓示在於：選擇 PostgreSQL，遠不只是選擇了一個性能優異的工具。本質上是選擇加入了一個已被反覆驗證、能夠系統性降低創業風險、並提供清晰增長路徑的商業與技術生態。在這個生態中，你可以是平台構建者、架構革新者，或是垂直領域的深耕者。

它提供的是一條基礎設施已被證明、創新焦點清晰明確且市場通道已然打開的增長快車道。這或許是在高度不確定的 AI 創業浪潮中，最為確定和理性的選擇之一。

展望未來

一個持續進化的生態基石

當我們審視 PostgreSQL 的未來時，它呈現出的並非一個靜態技術產品的線性升級路線，而是一個由開源社區與商業力量共同驅動、具備強大自我進化能力的生態循環系統。這個系統的獨特之處在於，它成功構建了一種“共贏進化”的範式，使其作為技術基石的穩固性與前沿創新的敏捷性得以同時存在、相互加強。

這個進化系統的核心驅動力體現在三個相互齧合的齒輪上：

第一個齒輪：社區

PostgreSQL 全球開發組（PGDG）及周邊開源社區，構成了一個極為嚴謹的“需求感知網絡”與“創新試驗場”。來自各行業最一線的實踐者——包括大量的 AI 研究者與工程師——在此提出真實挑戰。社區的運作模式確保了任何重大功能增項都需要經過嚴格的同行評審與技術辯論，這使得創新不是盲目的，而是深思熟慮且面向長期可持續性的。它將全球的智慧與需求，轉化成了經過質量驗證的代碼提交與擴展原型。

第二個齒輪：商業生態

商業公司在這個系統中扮演着至關重要的“產品化”與“服務化”角色。它們敏鋭地捕捉社區孵化的技術苗頭（如無服務器架構、向量運算加速），投入工程與設計資源，將其打磨成企業級可靠、具備卓越用户體驗的商業產品與服務。

雲廠商（如 AWS Aurora, Google Cloud SQL） 將其深度集成到自身基礎設施中，提供極致性能與高可用性的託管服務。

創業公司（如 Supabase, Neon） 則從更顛覆性的視角切入，或重塑全棧體驗，或重構底層架構，將 PostgreSQL 的能力邊界推向新的維度。

企業級服務商（如 EDB, 瀚高數據庫） 則專注於安全、合規、全球支持與大規模運維，滿足最為嚴苛的傳統行業需求。

這些商業實體並非寄生者，而是生態的核心貢獻者。它們不僅將技術價值轉化為商業回報，更將大量資源（資金、研發、測試）反哺回社區，推動核心引擎與關鍵擴展的持續進步，形成了 “商業成功滋養社區，社區創新賦能商業” 的增強迴路。

第三個齒輪：技術基座本身

PostgreSQL 自身嚴謹的架構設計與對擴展性的原生支持，為這種共贏進化提供了基礎。其穩定的核心確保了向後兼容的承諾，保護了所有生態參與者的長期投資；而其開放的擴展接口，則為無盡的創新提供了安全的“沙盒”，允許各種前沿想法在不威脅核心穩定的前提下自由試驗和集成。

因此，對於 AI 初創公司而言，選擇 PostgreSQL，意味着將業務錨定在一個 “活”的系統 之上。這個系統既不因商業公司的戰略搖擺而飄忽不定，也不因純粹社區項目的資源侷限而發展緩慢。它代表了一種在數字時代被驗證的、更先進的技術供應模式：通過開放、協作、分散風險、通過商業競爭激發卓越、通過穩定內核承載變革。這不僅是選擇一個工具，更是選擇加入一個能夠持續為其成員提供競爭優勢、並共同面向未來演進的數字共同體。在技術範式加速更迭的今天，這種進化能力本身，或許才是最值得信賴的“未來證明”。

硅谷 AI 初創者選擇 PostgreSQL，是一次對技術本質的深刻迴歸。它選擇了一個最具彈性、最經濟、且經受了時間考驗的生態基石。在 AI 時代，數據架構的複雜性不增反降成為核心競爭力。PostgreSQL 憑藉其統一性、擴展性和開放性，恰好為創業者提供了將複雜問題簡單化的終極武器——讓他們能更專注於 AI 創新本身，而非底層數據泥潭。這不僅是技術選型，更是一種構建長期、可持續業務的戰略智慧。

參考文獻：

1.Takafumi Endo. (2025, August 29). Why AI Startups Choose PostgreSQL: Supabase, Neon, pgVector

2.Justin Yue. (2025.July 23). Postgres’ Breakout Era: From Budding Database to AI Infrastructure Backbone.

3.The PostgreSQL Global Development Group. (2023). PostgreSQL 15.3 Documentation, Chapter 2. A Brief History of PostgreSQL

4.Stack Overflow. (2024). Stack Overflow Developer Survey 2024. Retrieved from https://survey.stackoverflow.co

5.PwC. (2024). 2024 AI Business Survey: AI adoption and spending trends among senior executives. PwC.

6..DB-Engines. (2024, November). DB-Engines Ranking Trends. Retrieved from https://db-engines.com

7..pgvector Development Team. (2023). pgvector: Open-source vector similarity search for PostgreSQL. GitHub repository. Retrieved from https://github.com/pgvector/pgvector

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提交通道：👉 https://2026.pgconf.dev/cfp

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