现在的数据库研究是不是快被 AI 给吸干了

现在的风气太极端了，只要跟 AI 不沾边，传统计算机科学的经费简直少得可怜。在这种环境下，很多搞数据库研究的同行为了生存，不得不强行把课题往向量数据库或者 Agent 系统上靠。但说白了，如果底层数据库研究停滞，所谓的 AI 基础设施早晚得遇到瓶颈。

其实核心数据库领域现在依然有很多硬核突破，比如 WCOJ（Worst-Case Optimal Join）和 Datalog，这些东西的理论价值极高，而且对实际性能的提升是决定性的。最典型的例子就是 DuckDB，它在 Hacker News 上火成那样，被无数开发者奉为心头好，但这背后其实是几十年来数据库研究积累的直接成果。如果没有那些看似“不时髦”的基础研究，根本不可能出现这种量级的软件。

现在的尴尬在于，大家都在追逐短期见效的 AI 落地，却忽略了支撑这些数据的基石。如果研究者都去卷 AI，那么未来我们可能只有一堆平庸的向量存储，而失去了对真正高效查询和存储结构的探索。

对于那些还在坚持纯数据库研究的人来说，现在的环境确实像是在逆风行走。但从技术演进来看，基础研究的空窗期往往就是下一个爆发点的伏笔。既然 HN 上经常有“谁在招聘”的帖子，其实也该有“谁在资助”的讨论，看看还有多少人愿意给非 AI 的基础 CS 研究投钱。