深圳商报·读创客户端记者 涂竞玉
在深圳南山科技园，一家名为贝格迈思的科创企业正悄然改写数据库技术发展史。由其自主研发的AiSQL智能数据引擎，凭借“内存驱动+异构计算+AI融合”三重创新，在深交所、华润数科等机构实测中实现百倍性能突破。这家成立仅五年的企业，如何突破国际技术垄断？其创始人张世明博士的硬核创业故事，为我们揭开了新一代数据智能基础设施的创新密码。
破局时刻：快数据时代的技术临界点
“当ChatGPT每天处理45亿次查询时，传统数据库的响应延迟已成致命伤。”拥有香港大学计算机科学博士、德国慕尼黑大学博士后履历的张世明，早在2015年便预见算力危机。这位在SIGMOD、VLDB等顶会发表十余篇论文的科学家，曾参与主持国家“云计算与大数据”重点专项，却在2019年作出关键抉择——立足粤港澳大湾区的深圳创立贝格迈思。
测试数据印证了他的判断：在千万级并发交易场景中，AiSQL的TPC-C性能达到传统数据库的117倍，事务平均响应时间缩短至毫秒级。技术突破的核心在于对冯·诺依曼架构的革新——通过BrightOS异构计算引擎，将CPU、GPU、xPU的协同计算效能提升近百倍，内存数据有效交换效率提升超数十倍。
“快数据时代，国产数据库必须换道超车。”张世明展示的革新性系统架构，分布式内存节点如同神经网络般互联，SCM存储级内存实现纳秒级延迟，RDMA网络达成微秒级通信，构建起支撑实时决策的数据高速公路。
深圳方程式：政策与生态的“化学反应”
立足粤港澳大湾区的深圳，是贝格迈思深思熟虑的战略决策。深圳的政策优势不仅带来数千万元启动资金，更构建起“港澳-深圳-大湾区”专业人才高地和产学研金三角。
在国家工程实验室大楼的实验室里，工程师演示着AiSQL的“智能进化”：当检测到高频OLAP查询时，系统自动将GPU算力分配比例从15%提升至68%；遭遇攻击时，全密态数据库启动毫秒级加密，密文存储全面防护数据安全等级。
“深圳具有开创性应用的客户给了我们最好的试验场景。”张世明指着客户名单上的华润数科、招商金科和深交所说道。贝格迈思的成长轨迹清晰可见：2019年获种子轮融资，2022年完成5000万元天使轮融资，2024年营收突破2000万元，产品已在十多个行业落地。
技术突围：当数据库装上“特斯拉电机”
在华润数科的数据中心，一场压力测试正在上演：当模拟十万用户同时发起信用卡交易时，传统数据库的响应曲线瞬间飙红，而AiSQL的监控界面始终保持着平稳的绿色曲线。
“这就像燃油车和电动超跑的差距。”现场工程师用汽车作比——AiSQL在128节点集群上实现每秒150万次查询，将征信评估响应时间从7秒压缩至0.2秒，相当于把金融风控带入“毫秒时代”。
这种性能飞跃源于两项核心技术突破。首先是“内存驱动架构”：通过BrightMachine异构智能计算服务器搭载的SCM存储级非易失型内存，数据访问延迟从微秒级降至纳秒级，相当于把磁盘IO的“省道”升级成“磁悬浮通道”。其次是“异构计算调度”，在招商金科的业务场景中，AiSQL自动识别OLAP查询特征，将GPU资源分配比例从10%动态提升至76%，让复杂分析任务获得近80倍性能加速。
突破不止于金融领域。2024年，公司营收中40%来自金融行业，60%来自智能制造和智慧城市，产品商业化进入快车道。“最让客户惊讶的是用SQL语句调用大模型。”张世明演示了在AiSQL中直接运行的自然语言查询，输入“找出过去三个月疑似套现交易”关键词，系统自动调用DeepSeek模型生成检测策略，整个过程无需编写代码。这种“AI原生数据库”特性，已在深圳报业集团的智能推荐系统中实现点击率提升42%。
生态远征：从深圳湾走向全球标准
站在深圳湾创业广场的落地窗前，张世明描绘着更具野心的蓝图：2025年推出首款智能数据一体机BigInsights，实现数据库与异构芯片的深度耦合；2026年上线云数据库BigInsights Cloud，与智算中心共建DBaaS生态；2027年启动“星火计划”，向全球开发者开放开发生态，打造快数据智能应用联盟。
这些规划背后是清晰的战略路径：
硬件协同——与服务器厂商合作研发存算一体服务器，将数据处理能效比提升百倍；标准攻坚——联合中国信通院制定智能数据引擎测试规范，推动行业标准制定；全球布局——借助粤港澳大湾区高校和人才资源建立亚太研发中心，启动以新加坡为中心的亚太数据中心和以卡塔尔为中心的中东数据中心。
“真正的挑战不是技术，而是生态。”张世明透露，贝格迈思正与港大共建“智能计算联合实验室”，未来三年计划培养近百名数据库科学家。当南山的灯光照亮智能数据库技术的“无人区”，一场由中国定义的算力革命正在改写全球技术版图。
（受访方供图）
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