亚马逊上线原生向量搜索，定义 AI 时代的数据库

2026 年 8 月 11 日，亚马逊云科技公布了一项重磅更新，老牌无服务器数据库 Amazon DynamoDB 正式解锁原生向量搜索功能。

简单来说，以往企业做 AI 应用、智能推荐、语义检索必须额外搭配一套向量数据库的时代，彻底成为了过去式。

向量搜索是什么？它是现代 AI 的数据基础

很多朋友可能不知道什么是 " 向量搜索 "，其实这是一种专为 AI 开发设计的机制。

以往，传统数据库只会做死板的关键词检索，比如搜索 " 夏天解暑饮品 "，它就只会找到带这几个字的内容。而向量搜索则能读懂语义，自动匹配冰水、绿豆汤、凉茶饮等相关内容，这也是所有 AI、Agent、个性化推荐功能的核心底层技术。

正因如此，过去行业里做 AI 开发一直有个绕不开的痛点。绝大多数企业用 DynamoDB 存储业务数据，比如电商订单、用户信息、医疗数据、游戏数据等，但想要做 AI 语义搜索、RAG 问答、智能记忆检索，就必须单独部署一套向量数据库。

这就导致了非常繁琐的 " 双重运维 " 困境，数据要从业务数据库复制同步到向量数据库，需要搭建专门的同步管道，而且要维护两套系统、两套接口，由此产生了两份费用，不仅增加开发和运维成本，数据同步延迟、数据不一致的问题也会频频出现，严重影响用户体验。

原生向量搜索有多强？不止快，而且省钱

如今，亚马逊云科技为 DynamoDB 更新原生向量搜索功能，就彻底实现了 " 业务仓库 " 与 "AI 智能检索仓库 " 的合二为一，只用一套数据库就搞定所有需求。

首先在费用方面，DynamoDB 的向量搜索延续了标志性的无服务器体验。全程不用管任何基础设施，不用装机、不用维护、不用补丁升级，也没有最低消费，闲置时可以自动缩容到零，企业只需要为实际产生的检索用量付费，极致省钱省心。

其次，DynamoDB 的向量搜索性能表现也极度硬核。它可以实现单毫秒级实时检索、99% 以上超高召回率，简单理解就是搜得快、找得准，几乎不会漏掉有效信息。同时最高支持 4096 维高维向量，不论是普通文本语义检索还是复杂的 AI 模型嵌入数据，都能完美适配。

更让人惊艳的，是 DynamoDB 还具备恐怖的扩容能力，无惧海量数据。目前，市面上很多向量数据库的数据量一旦达到数十亿、数万亿级别，就会出现延迟飙升、准确率下降、卡顿闪退等问题，用户只能在速度、精度、规模之间妥协取舍。

但 DynamoDB 经过多年的实战打磨，向量索引无存储上限，能跟随着数据增长平稳横向扩容，就算是数万亿级向量数据也能保持毫秒级稳定响应，能够适配超大规模企业的业务场景。

最后对于老用户来说，这次升级更是零门槛福利。对于已经在用 DynamoDB 的企业，不用迁移数据、不用改表结构、不用换 API、不用调整计费模式，就可以直接解锁向量搜索能力，无缝衔接 AI 业务开发，几乎没有升级成本。

初期客户好评如潮，老牌数据库爆发第二春

截至目前，已经尝鲜亚马逊云科技 DynamoDB 向量搜索功能的客户，可以说是清一色都对这个新特性好评如潮。

比如，深耕企业 AI 数字化转型的 Globant 便对新功能赞不绝口。其企业级 AI 首席执行官 Gast ó n Milano 表示，团队原本就依托 DynamoDB 搭建客户解决方案，原生向量搜索的上线直接省去了数据复制、双系统运维的麻烦。纯无服务器的弹性扩容能力，适配不同客户的业务体量，按量付费的模式大幅降低成本，让工程师不用耗费精力管理基础设施，专心打磨 AI 应用体验即可。

与此同时，聚焦医疗合规 AI 的 Guardoc Health 也给出了高度评价。这个团队原本就将核心医疗业务数据存储在 DynamoDB，新增的原生向量搜索功能让数据无需二次复制，完美保留了简洁安全的架构体系。同时毫秒级的实时相似度检索，能瞬间捕捉临床合规异常风险，无服务器弹性扩容的特性，也能轻松承接业务流量的暴涨，适配医疗场景高稳定、高实时的严苛需求。

作为深耕行业十余年的成熟产品，DynamoDB 的实力早已经过全球市场的验证。目前的它每秒可处理超 10 亿次请求，服务全球超 100 万家客户，数百家大型企业的单表数据量突破 200TB。更硬核的是，自从 2012 年上线以来，它从未给用户发送过一次维护停机通知，全年稳定在线、零维护停机窗口，稳定性拉满。

在 AI 和 Agent 全面爆发的当下，企业开发 AI 应用早已不用再为数据库架构妥协。亚马逊云科技 DynamoDB 凭借 " 业务数据 + 向量检索 + 无服务器弹性扩容 " 的一体化能力，打破了传统向量数据库的运维繁琐、成本高、不稳定的短板，用一套简单、高效、低成本的方案让大中小各类企业都能轻松落地高质量 AI 应用，也让无服务器数据库全面适配 AI 时代。