数据库传统上主要分为两类用途。分析型数据库帮助企业发现趋势并回答问题，而运营型数据库则存储订单、付款等日常交易记录。不过，慕尼黑数据库引擎公司 CedarDB 的联合创始人兼首席执行官 Moritz Sichert 告诉 TechCrunch，该公司同时支持这两类用途，而随着代理式 AI 的兴起，这一路径变得更具现实意义。
Sichert 说，CedarDB 已经酝酿了十年，但当前的增长动力来自企业客户：这些公司的现有数据架构也许很适合存储多年的交易数据，却不太适合快速回答关于这些数据的自然语言分析问题。
CedarDB 对分析型查询与运营型查询之间界限的质疑，源于其对效率的重视。该公司是慕尼黑工业大学的衍生公司，基于 Umbra 项目发展而来。Umbra 是一个从零开始构建的研究项目，目标是通过充分利用现代硬件，在处理速度上超越传统数据库引擎。
CedarDB 的五位联合创始人都来自 Umbra 研究团队。公司延续了这一思路，承诺在不需要更多 CPU、处理能力或内存的情况下提供更快性能，并尽量减少客户需要做出的改动。尤其是，团队确保 CedarDB 与开源数据库系统 PostgreSQL 兼容。
Sichert 表示，这种与流行数据库的兼容性有助于保持较低的切换成本，因为用户无需重建应用程序。它还有一个额外优势：由于训练原因，CedarDB 遵循的是大语言模型最熟悉的逻辑。
Sichert 说，这一决定是许多事后看来相当幸运的选择之一。但这并不全是运气。联合创始人 Christian Winter 在一篇博客文章中详细说明了团队离开学术界后设定的关键优先事项，“例如可靠性、容错能力以及与流行工具的兼容性”。
并非所有答案都显而易见。团队曾激烈讨论是否应立即推出云服务。最终，公司在去年 5 月同时宣布了 CedarDB Enterprise 机房部署版和免费版 CedarDB Community Edition，并在当时同步公布了 530 万欧元的种子轮融资，约合 600 万美元。
云服务只是推迟了，并未被放弃。公司在对等待名单上的用户进行测试后，于周三在 TechCrunch Disrupt 现场宣布 CedarDB Cloud 进入有限开放阶段。该活动中，CedarDB 正与另外 20 家初创公司竞争 TechCrunch 颇具声望的 Startup Battlefield 创业大赛。
一个完全托管、云端部署的版本，可能有助于 CedarDB 将用户群从大型企业扩展出去，也会让它更好地与 Databricks 等公司竞争。Databricks 是一家大型数据公司，看起来也得出了与这家德国初创公司相同的结论。
在今年 6 月的 Data + AI Summit 上，Databricks 将“agentic era”作为推出 LTAP 的原因。LTAP 是一种新的数据架构，目标是将“事务、分析、流式处理和运营数据统一到湖中的单一存储副本上”。
目前还很难判断这会带来多大颠覆，但 Sichert 将 Databricks 的举动解读为另一项需求信号，说明市场对 CedarDB 所做的事情存在需求。该初创公司计划先用现有的 14 人团队服务首批云端用户；但 Sichert 预计，一旦获得更多 traction，公司就需要扩充团队。“而这就是我们会进行下一轮融资的地方。”
下图从左至右依次为 CedarDB 的创始人 Moritz Sichert、Lukas Vogel、Philipp Fent、Dominik Durner 和 Christian Winter。
