1986年，Michael Stonebraker在加州大学伯克利分校推出Postgres®。四十年后，这款他发明的数据库已成为众多人工智能项目的首选，而他本人却是对这些项目构建方式最敏锐的质疑者之一。
Bruce Momjian是PostgreSQL全球开发小组联合创始人及核心成员，现任职于EnterpriseDB（EDB）。在EDB出品的《AI & Data Horizons》节目中，这位图灵奖得主、麻省理工学院教授与Postgres社区倡导者共同指出：未来属于那些“能屈能伸”的系统，以及由社区而非单一企业掌控的生态。
准确率是零，不是80%
Stonebraker首先剖析了文本转SQL（text-to-SQL）技术的现实困境。尽管Spider和BIRD等公开基准测试显示其准确率超过80%，但他的团队在麻省理工学院（MIT）内部数据仓库进行的实测结果截然不同。
该仓库包含1,400张涉及学生、教职员工、建筑及薪资信息的表格。团队使用SQL日志中的真实查询进行测试，“我们得到的准确率是零。不是80%，不是70%，也不是40%——是零。”Stonebraker表示。即便引入代理式AI（agentic AI）、检索增强生成和提示工程，准确率也仅勉强进入两位数区间。即使向模型提供所有表名和连接术语，准确率最高也仅为30%多，“这远未达到商用标准。”
造成这一落差的原因在于企业数据的独特性。由于数据仓库不处于公共互联网，缺乏训练数据；且数据模式随时间推移变得陈旧，表名和列名晦涩，视图重叠。此外，真实场景下的查询复杂度远超基准测试。Stonebraker团队发布的自有基准测试Beaver显示，目前无人能突破30%左右的准确率瓶颈。
让模型做它擅长的事
Stonebraker认为，更深层次的问题在于架构。大型语言模型擅长处理文本，但“不擅长对结构化数据进行连接操作”，而这正是企业数据的核心。在与慕尼黑市交通部门合作时，团队发现回答一起关于人行横道配时的市民投诉，需整合法规、CAD图纸、电车时刻表和学区地图。以语言模型为核心进行此类编排，“成本极其高昂且荒谬”。
解决方案是一个名为Rubicon的系统：仅在文本处理环节使用模型，将结果转化为表格后，交由表格引擎处理其余部分。该系统的协调器“类似查询优化器”。Stonebraker表示，其成本比围绕模型构建的代理框架低10倍，且准确度显著更高。
他预测，代理式AI将从炒作顶峰滑向幻灭谷底，随后才会出现更理性的视角。企业厌恶非确定性：批准贷款后又因复核撤销，“那叫诉讼”。组织还需防范失控的代理程序。他指出，数据库内部已存在多数安全护栏：数十年的访问控制、完整日志记录，以及可随时中止事务的触发器。他建议，若调试和版本控制工具得到改进，数据密集型代理应作为用户自定义函数存在于数据层中。
对于前沿技术，Stonebraker同样直言不讳。他表示，通用人工智能（AGI）不过是基础模型供应商为其估值辩护的“营销噱头”，且没有任何企业会允许模型在其专有数据上进行训练。
无人拥有
为何选择Postgres？“Postgres是开源界的答案，”Stonebraker称。其独特之处在于“不由任何一家公司控制”。EDB、微软、谷歌等均贡献了提交者（committers），但无人掌握方向盘。他将Postgres的崛起追溯至Oracle收购MySQL时期，当时业界普遍担忧“厂商锁定”。对企业而言，这种独立性是主权的基础：保留对数据系统运作方式及部署位置的控制权。
Momjian从内部视角描述了这一结构：Postgres没有办公室、资产或法律实体，却能产出“优于十亿美元级公司的软件”。社区本身即是预测工具，能从中国、俄罗斯和美国等地早期发现需求。“世界上只需要一个超级聪明的人，告诉他我们的想法即可。”
生而善变
两位专家描述了一种设计理念：在最后百分之几的性能提升面前，更倾向于灵活性。Stonebraker构建Postgres旨在扩展，使其能吸收JSON、全文搜索、GIS及如今的AI功能而无需重写。Momjian补充了20世纪90年代的另一理念：依托操作系统而非将其吸收，这使得Postgres天然适合云计算环境。
Momjian抵制以僵化为代价换取5%或10%性能优化的做法，因为配置不当的系统可能会损失40%的性能。“如果你把F1赛车开去超市，就没地方放杂货了。”该项目着眼于少数厂商无法比拟的时间跨度：“我们关注的是5年后、10年后的影响。”
PostgreSQL 19带来了什么
新版本展示了这种纪律性。包括SQL属性图查询以及分区合并与拆分在内的几个预览功能因可靠性优先原则被回退。AI辅助审查正在快速发现问题；预计2026年8月发布的PostgreSQL 18补丁版本已解决28个CVE漏洞。
保留下来的均为实用功能：针对繁忙表的REPACK CONCURRENTLY、更智能的并行自动真空（autovacuum），以及逻辑复制的序列同步。Plan Advice来自PostgreSQL主要贡献者Robert Haas，这是社区对多年来拒绝使用的类Oracle风格优化器提示的回应。“有人找到了一种没有负面影响的方法，”Momjian说。
数据库作为AI的记忆
两人在AI编写SQL的速度上存在分歧。Momjian预计代理将创建数据库并生成大部分代码；Stonebraker则认为，除非数据得到文档化、数据孤岛被打通且政治阻力消除，否则在企业内部不会发生这种情况。但在终点上他们达成一致：AI需要一个关系型系统来赋予其持久性和记忆，用Momjian的话来说，这是“改变游戏规则”的关键。
四十年后，发明人与守护者押注于同一个数据库。