一、AI-Native Database改善企業用資料的三大痛點
近年企業積極走向數位化、AI化，但各種資料庫在過程中，容易越走越「碎」，形成不同資料型態並存，各資料庫獨立運作的狀況，導致企業面臨資料整合困難、AI應用難落地、資料治理與安全之三大挑戰。特別是大型企業通常運行著數十個以上的業務系統與資料庫，且分別承載不同型態的資訊。
例如，交易資料存放於關聯式資料庫，顧客行為記錄以JSON形式存在於網站與行動應用，物流與地理資訊則依附在空間資料（Spatial Data），社群互動與供應鏈關聯依賴圖譜結構（Graph Data），而IoT感測裝置則不斷產生串流資料（Streaming Data）。然而，這些資料在格式、更新頻率、來源及儲存位置上彼此相異，且分別運行於不同的引擎與標準，使得資料間難以互通、難以協同運作，更難支撐即時整合與進階分析的需求。
多數企業的資料架構經由長期堆疊與臨時整合而成，雖能支撐現有業務運作，卻缺乏整體規劃。各系統間相依關係錯綜、資料流動路徑不明，使得後續維運與擴充如同在非結構化的迷宮中摸索，增加了營運成本與治理風險。
相較於傳統資料庫或AI-Enabled Database須建立大量的ETL（即擷取、轉換和載入資料）和資料轉寫流程，才能將分屬於不同資料庫的資料進行整合。AI-Native Database可直接同時處理交易型資料（即業務事件相關資料，如會員登入時間或IP位置、庫存和物流狀態等）和分析型資料（如銷售分析、商品績效分析、顧客行為分析等），並支援語意搜尋功能。
因此即使企業內部已有多個系統，也可逐步將資料集中或橋接至AI-Native Database，逐漸轉往以AI-Native資料平台為核心，從「資料拼接」走向「資料融合」，同借助內嵌於資料庫核心中的AI技術，使AI能直接理解並運用資料，於同一治理框架下確保資料安全與一致性，讓資料不必搬移到外部平台，透過AI便能直接理解、治理並運用它，根本性地解決多源異構造成的整合、延遲與風險問題。
表1 AI-enabled Database與AI-native Database之核心差異
資料來源：資策會MIC ITIS研究團隊(2025/11)。
二、AI-Native Database核心力：向量搜尋、多模態處理、自主優化
AI-Native Database的核心價值，在於讓資料與AI真正融合，使企業能在資料產生的當下，即完成語義理解、即時分析與智慧決策，像是在資料層的邊緣運算。首先，在資料搜尋面，AI-Native Database透過內建「向量搜尋（Vector Search）」引擎，突破傳統依賴關鍵字與精確比對的限制。傳統資料庫對語意的理解能力有限，只能在字面上找到相同的結果；AI-Native Database以向量化技術將文字、圖片、聲音等資料轉換為多維度的數值向量，讓系統能以語義相似度為依據進行比對與檢索。
其次，AI-Native Database另一個重要能力是多模態資料處理，包含可讓不同資料結構（表格、JSON、Graph、Spatial、Vector等）在同一資料庫引擎內原生共存，直接使用統一的SQL或Oracle開發的SQL（PL／SQL）操作，以及進行跨模態查詢（Cross-Model Query），能在同一查詢中同時對關聯資料、文件、圖譜與向量進行操作，讓AI模型直接讀取異質資料；或是透過AI向量化與知識圖譜結合，建立跨資料型態的語義關聯網絡，實現即時語義連結（Semantic Linking）。讓企業不再需要將不同類型的資料分散在多個資料庫中，而是能在單一系統中統一儲存、分析與推理。
此外，AI-Native Database也透過AI驅動的自動化管理機制，讓資料庫具備自我監測與自我優化的能力。過去，資料庫維運需要人工不斷調整索引、參數與資源配置，而AI-Native Database內建的機器學習模型則能自動分析工作負載，動態調整記憶體與儲存資源，甚至預測潛在的效能瓶頸與安全風險。Oracle最新推出的AI Database 26ai便是典型例子。該版本在Autonomous Database的基礎上加入「AI Query Optimization Engine」，不僅能即時分析查詢行為、預測資料成長趨勢，並提前優化儲存與運算資源，使系統始終維持在最佳效能狀態。更能進一步理解使用者查詢意圖，預測最合適資料路徑與執行方式，讓整體運作更加高效與智慧化。
綜上所述，AI-Native Database正在重新定義資料庫的角色，其不再只是靜態儲存的工具，而是能理解、推理並主動優化的智慧平台，代表業者與平台如Oracle AI Database 26ai、Microsoft SQL Server 2025等。透過語意搜尋、多模態資料整合與AI自動化管理，企業得以讓資料真正被理解與運用，從而實現即時洞察與決策，加速邁向智慧營運模式。
資料來源：Oracle，資策會MIC ITIS研究團隊整理（2025/11）。
圖1 AI-Native Database功能特色－以Oracle AI Database 26ai為例
三、AI-Native Database應用情境及企業導入建議
我國製造業與服務業普遍面臨多系統並存的問題，如ERP、CRM、MES、各種業務系統等，可借重AI-Native Database之架構與功能特性作為統一的資料底層，應用於建置企業知識庫、企業級AI Agents、實時風險偵測與詐欺防範、生產異常預測、供應風險分析、高度個性化推薦、客戶需求洞察、病歷語意搜尋等情境，將有助於大幅簡化資料架構，加速AI應用落地，及提升資料安全性與合規性。
有意優化或升級資料基礎架構之企業，可從資料治理與架構盤點作為起手式，先確認各系統資料類型、更新頻率、用途與敏感等級，釐清哪些資料適合導入AI向量化、哪些仍屬結構化查詢，同時採取「混合漸進」方式導入AI-Native Database。意即以AI-Native Database與現有關聯式資料庫共存，可從向量搜尋，單一場景應用開始，再階段式導入圖譜（Graph）、串流資料與AI推論（資料庫內建機器學習）模組，衍伸至跨部門分析，最終再進入完整的AI-Native架構。
不過，導入AI-Native Databa的同時也需克服初期投資成本高昂（包含軟體升級或授權費用、算力硬體升級）、熟悉資料庫新技術之專業人才不足等挑戰，前者或許可透過建立資料基礎設施共同投資模式，如大型集團由母公司或產業協會統一建構AI-Native平台，子公司或協會成員以訂閱方式租用，後者可結合內訓和顧問輔導，如與系統整合商合作，逐步培養公司內部AI Data架構師角色。