Vibe Coding 正在重写软件开发，也正在重构数据库

2025 年 2 月，Andrej Karpathy 在 X 上随手写下了"vibe coding"。 不到一年，它就成了柯林斯词典年度词汇。 同时，瑞典公司 Lovable 的 ARR 在2026年6月冲到5亿美元。平台上每周新增约100万个项目，累计超过5000万个，其中八成用户没有技术背景。 Cursor 的 ARR 则从年初约 20 亿美元增长到年中接近 40 亿美元，短短几个月完成翻倍。 这一趋势也几乎同步发生在国内。蚂蚁灵光、百度秒哒、腾讯"吐司"、字节 Trae几乎成为了大厂标配。 不过应用生成容易，数据库的服务对象也跟着变了。以前数据库服务的是像淘宝、微信这种"少量大应用，但 coding 时代，成千上万个应用都需要自己的数据空间。 而对于 AI 生成应用来说，数据空间并不只是存储空间，更是一份支撑应用持续运行的“记忆”。它需要保存应用的数据结构、业务状态，并保证后续能够被准确调用和计算。 面对“海量 AI 生成应用×动态 Schema ”，这也对数据基础设施提出新的挑战，本文将尝试从实际应用出发，结合蚂蚁 OceanBase 的实践，拆解这一问题以及背后的其解决思路。 01 为什么传统数据库方案开始失效？ 这股生成热潮最终会给数据库带来多大压力？先来看一组数据。 根据 Sensor Tower 的数据来看，2026年苹果商店的上半年新增约56万个应用，几乎相当于2025年全年总量。 全年有望突破100万（此前纪录为2016年的89万）。明确归因于 vibe coding 工具（Replit、Bolt.new 等）带来的非专业开发者提交激增。 这意味数据库面对的不再是"一个越来越大的数据库"，而是数千万个彼此独立的数据空间。 以蚂蚁灵光为例，上线四个月便累计生成了超过 3000 万个闪应用。 与传统互联网应用不同，这些 AI 生成应用有着鲜明的新特征：数量巨大、单体数据量小、Schema（表结构）动态生成，绝大多