最近，“AI原生数据库”这个词很火。还有Palantir的AIP，很多人都在说。但是，我心里一直有个疑问：大模型它只擅长预测，不是做精确计算的。数据库里的数据都很严谨，大模型怎么处理这些东西呢？“概率”和“精确”这两件事，它怎么协调？
第一部分：大模型根本不懂数据库，别被名字骗了
直接说吧，现在大模型没有真正解决这个问题。它们处理结构化数据，基本都是“外挂”式的，不是直接取代数据库。大模型现在这样做事：
你用大白话问问题。
大模型把你的话变成数据库能懂的命令（叫SQL）。
数据库自己去执行这个SQL命令，做计算和筛选。
数据库把结果给大模型。大模型再把结果用人话讲给你听。
所以，那些“AI原生”的说法，大部分只是在第二步（翻译SQL）做得更复杂了。它不是把数据库的底层技术换成了AI。
你可能会问，那不就是Text2SQL吗？管它叫啥，核心就是把问题变成SQL，然后数据库去查，查完AI再念出来？
对，就是这样。Text2SQL仍然是现在主要的方法。那些听起来很新的东西，其实是在给这个Text2SQL打补丁，让它更稳妥。厂商们说的“智能推理”，通常是指在生成SQL之前，加了很多保护措施。
比如，它有一个“语义层”。你告诉AI，“HC”在我们公司就是指“人数”。AI就不会理解错了。而且，它能记住你前面问了什么。你前面问“研发部”，后面问“薪资”，它就会自动帮你带上“研发部”这个条件。还有，数据库可能有很多张表。AI会先挑出跟你的问题最相关的几张表给它看。这样，AI就不会乱猜了。
但是，真正筛选、排序、计算数据的，还是老式的数据库。
第二部分：Palantir为什么特别——它先建了一张“概念地图”
既然大家都在用Text2SQL，为什么Palantir看起来不一样？它也是打补丁吗？
我觉得Palantir不完全是打补丁，它做得更深。Palantir最厉害的地方，不是它的AI模型。是它十几年来打磨的“本体建模”技术。一般的Text2SQL，是让AI直接去猜数据库里的表格。而Palantir不是这样，它的做法是：
它先要求企业把所有散乱的数据，都变成一个个具体的“对象”。比如，把员工的各种数据，都变成一个“员工”对象。把工厂数据，变成“工厂”对象。
然后，它会定义这些对象之间的关系。比如，“员工”属于“部门”，“部门”有“预算”。这些关系都是很明确的。
最后，AI不是直接去写SQL查原始表格，它去调用这些已经定义好的“对象”和“工具”。
所以，Palantir不是让AI更聪明地写SQL。它建了一个中间系统，让AI根本不需要面对那些乱七八糟的数据库原始数据。
听起来，Palantir更像一个很智能的数据仓库软件？
你的感觉很准。它就是一个数据平台，还带了决策能力。它能把企业里分散的数据都连接起来。然后用语义建模，把数据变成人能听懂的概念。而且，它有很强的权限控制。它不是要取代数据库的底层技术。它想改变的是，我们怎么理解和使用数据。
第三部分：HR数据处理太难了——权限、时间、组织架构
我们回到HR领域。如果想让AI处理SAP、SuccessFactors或Workday这些HR系统的数据，会遇到什么难题？除了前面说的“建模”，HR数据还有什么特别复杂的吗？
HR数据是AI落地的“地狱级”场景，有三个大难题：
不同人能看到的数据不一样（行级权限）：一般的AI查数据，它什么都能看。但在HR里，这可不行。薪资总监能看所有人的工资，但一个普通的HR员工，可能只能看自己部门的平均工资。如果AI生成SQL的时候，没有把这些权限参数加进去，数据就会泄露。这是非常严重的问题。比如，你让AI去查“所有员工的薪资”，结果它把所有薪资都告诉了一个普通员工，那公司就麻烦了。
数据有时间属性：HR数据非常强调时间。你问“张三的经理是谁？”AI不能直接回答。它得问你：“你是想知道他现在的经理？还是上个月的？或者是明年架构调整后的？”传统的SQL处理这种时间问题就很麻烦。大模型很容易搞错。它可能给你一个过时的数据。
组织结构像棵树：公司的组织架构不是平铺的表格。它像一棵树，有层级关系。比如，你要查“研发部和它所有下属部门的总人数”。这需要AI理解层层嵌套的关系。这比理解简单的表格难多了。AI很容易在里面搞混。
那企业想实现这些功能，是不是得从头开始建语义层？有没有工具能自动做这些事？
没有那种“万能药”。你必须自己定制。这就是Palantir卖得贵的原因。虽然SAP这些系统有标准接口，但是每个公司的组织结构和业务规则都不一样。通常的做法是：
不动原来的系统。因为这些系统对企业非常重要，动了风险大。
在系统外面，建一个专门做分析的语义层。
在这个语义层里，明确定义公司的组织架构、时间规则和权限。
这80%的工作，都是数据工程师的活儿。只有20%才是AI在发挥作用。
第四部分：花大钱做AI，只是为了升级报表吗？
如果花这么大代价去清理数据、建模、设置权限，结果做出来的AI应用，只是像报表一样回答问题，那是不是太不划算了？它的价值到底在哪儿？
这是一个很重要的问题，关系到投入和产出。如果只是为了做一些固定统计，传统报表更快更准，根本不需要AI。
AI结合结构化数据的真正价值，在于它能做动态推演。它能让你：
从看数据到找原因：传统报表会告诉你，离职率上升了。AI能通过分析很多数据，告诉你，离职率上升可能因为某个部门的工资没涨，而且他们加班太多了。它能帮你找到问题背后的原因。
做模拟预测：AI能帮你预测未来。比如，你可以问它：“如果我给核心员工涨薪10%，对总成本有什么影响？可能减少多少员工流失？”AI能给你一个预估。这能帮你做决策。
让应用系统更简单：公司里很多业务系统，都要处理复杂的权限、时间规则。这导致每个系统都要重复开发。如果把这些复杂的权限、时间规则都集中在语义层管理。那么，各个业务系统就不需要重复开发这些功能了。这样能减少开发量，也让数据更准确。
所以，我的看法是：别想着有魔法。底层还是靠数据库。但是，可以在中间加一个很厚的语义层。Palantir厉害，是因为它有那套建模工具。HR领域想用AI，就得先解决权限和组织架构这些大难题。
