构建 AI 应用程序：Azure Cosmos DB 在 Cosmos Conf 2026 上的关键趋势

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Microsoft Azure Blog2026年5月11日

构建 AI 应用程序：Azure Cosmos DB 在 Cosmos Conf 2026 上的关键趋势

7.5Score

TL;DR · AI 摘要

Azure Cosmos DB 在 2026 年的 Cosmos Conf 上展示了多项 AI 集成趋势，包括增强的机器学习功能和优化的数据处理能力。

核心要点

Azure Cosmos DB 新增了与 Azure OpenAI 的集成，支持更复杂的 AI 应用开发。
通过改进的索引和查询优化，Azure Cosmos DB 能更好地处理大规模数据集。
利用分布式架构和自动扩展特性，Azure Cosmos DB 显著提高了数据处理速度。

结构提纲

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§引言
介绍 Azure Cosmos DB 在 2026 年 Cosmos Conf 上展示的 AI 集成趋势。
·新的机器学习集成功能
Azure Cosmos DB 新增了与 Azure OpenAI 的集成，支持更复杂的 AI 应用开发。
·增强的大规模数据集支持
通过改进的索引和查询优化，Azure Cosmos DB 能更好地处理大规模数据集。
·提升的数据处理速度和效率
利用分布式架构和自动扩展特性，Azure Cosmos DB 显著提高了数据处理速度。
·未来展望
总结 Azure Cosmos DB 在 AI 领域的发展方向和潜在应用。

思维导图

用一张图看清主题之间的关系。

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Azure Cosmos DB AI 集成趋势
- 新的机器学习集成功能
  - 与 Azure OpenAI 集成
- 增强的大规模数据集支持
  - 改进的索引和查询优化
- 提升的数据处理速度和效率
  - 分布式架构和自动扩展

金句 / Highlights

值得收藏与分享的关键句。

Azure Cosmos DB 新增了与 Azure OpenAI 的集成，支持更复杂的 AI 应用开发。
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通过改进的索引和查询优化，Azure Cosmos DB 能更好地处理大规模数据集。
— 第 3 段
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利用分布式架构和自动扩展特性，Azure Cosmos DB 显著提高了数据处理速度。
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#Azure Cosmos DB#AI#机器学习#数据处理

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使用 Azure Cosmos DB 构建 AI 应用程序：来自 Cosmos Conf 2026 的关键趋势

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发布于 2026 年 5 月 11 日
阅读时间：6 分钟

使用 Azure Cosmos DB 构建 AI 应用程序：来自 Cosmos Conf 2026 的关键趋势

作者：Shireesh Thota，Azure 数据库首席技术官，微软

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内容类型
客户故事

目标受众
AI 专业人士

产品
Azure Cosmos DB

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AI 正重塑应用程序开发。探索来自 Cosmos DB Conf 2026 的关键趋势以及团队如何使用 Azure Cosmos DB 构建可扩展的、AI 原生应用程序。

每年，Azure Cosmos DB Conf 都提供了一个窗口，展示现代应用程序是如何在全球规模上实际构建的，而不仅仅是理论上的构建。

今年，Cosmos Conf 的主要主题非常明确：AI 不仅仅是另一种工作负载。它从根本上改变了应用程序——以及数据平台——的构建方式。

在开场主题演讲中，Azure Cosmos DB 高级副总裁 Kirill Gavrylyuk 描述了推动这一变革的三个关键转变，并且我们在活动中的每个客户故事中都看到了这些转变的具体体现。

了解 Azure Cosmos DB 如何驱动 AI 应用程序开发

通过 Azure Cosmos DB 重塑应用程序架构的三大 AI 转变

AI 正使半结构化数据变得基础

AI 应用程序并不依赖于固定的模式。它们基于提示、记忆和上下文运行，这些都是本质上半结构化的，并且会随着时间不断演变。

这从根本上改变了数据库必须表现出的行为。

数据平台不再只是记录系统——它们正在成为推理系统，在这种系统中，灵活性对于应用程序的学习、适应和生成结果至关重要。

AI 显著加快了开发速度

AI，尤其是编码代理，正在改变软件的构建方式。

开发人员现在可以：

更快地迭代
更频繁地发布
从零到大规模使用瞬间扩展

正如 Kirill 所强调的那样，开发人员不能再被严格的模式所限制。灵活性不仅仅是一种便利——它是团队能够以 AI 速度运作的关键所在。数据库需要以无服务器的形式满足需求，具备即时和无限的扩展性、高级集成缓存，并提供代理友好的界面。

含义搜索正成为一级查询操作符

第三个转变同样重要：

AI 应用程序需要：

向量搜索
全文搜索
混合搜索
含义排名

这些不再是“附加功能”。它们是现代应用程序运行的核心。

在整个 Cosmos DB Conf 中，我们看到了一个清晰的趋势：团队正在构建将检索、推理和实时上下文紧密集成的应用程序。

OpenAI：行星规模的灵活性

这些转变在像 OpenAI 这样的组织中最为明显。

在 Cosmos Conf 上，OpenAI 的 Jon Lee 讲述了他们如何在全球规模上运营——处理数十万亿次交易和数百 PB 的数据——强调了不仅仅是规模，还有快速演进的能力才是最重要的。

观看 OpenAI 如何在大规模下设计数据库

正如 Jon 所分享的，现代系统必须能够做到：

从零到大规模使用瞬间扩展。
支持无模式设计以实现快速上线。
同时支持数千名开发人员进行迭代。

“最重要的是……能够从零扩展到每秒数百万次查询，能够从零字节扩展到数百 PB。”Jon 解释说，速度和灵活性是相辅相成的。

我们有数千名活跃的开发人员正在构建产品……快速上线数据库非常重要。

这正是 Kirill 描述的世界：AI 系统需要能够随着应用程序本身的发展而迅速演进的数据模型。

这突显了Azure Cosmos DB 如何支持动态演进的大规模 AI 工作负载。

Vercel：无服务器、AI 原生应用程序的兴起

如果 OpenAI 展示了大规模下的可能性，那么 Vercel 则展示了应用程序形态的变化。

正如 Vercel 的 CEO Guillermo Rauch 所解释的那样，AI 正在极大地扩展谁能够构建软件的范围——从数百万开发者扩展到潜在的数十亿创作者，其中许多人正在使用代理来按需生成应用程序。Kirill 在他的主题演讲中强调了这一点，他指出超过一半的 Azure Cosmos DB 客户已经在其开发流程中使用了编码代理。

观看 Vercel 如何构建 AI 助力的应用程序

根据 Guillermo 的说法，这正在推动架构向以下几个方面转变：

无服务器架构
临时性应用程序
从零到病毒式的即时扩展

数据平台必须跟上这一变化。为了支持这一速度，平台需要提供：

内置的最佳实践（数据建模、分区和优化）。
智能指导（代理技能和自动化）。
实时反馈以评估性能和成本。

谈到为什么转向 Azure Cosmos DB，Guillermo 表示，“我想要一个系统，在这个系统中，开发者编写查询并理解其成本。”

开发者需要立即获得其决策成本的反馈，使效率成为内置的设计原则，而不是事后考虑的问题。

这反映了更广泛的基于全球分布和无服务器架构的 AI 原生应用构建趋势。

Walmart：大规模下的可靠性和性能

尽管 AI 正在改变应用程序的构建方式，但有一点没有改变：性能和可靠性仍然是至关重要的。

正如 Kirill 强调的那样，AI 并未消除对可靠性和性能的需求。实际上，它提高了这些需求的标准。这一点在沃尔玛的技术同仁 Sid Anand 的演讲中得到了强化，他解释说大规模应用程序必须做到：

全球范围内提供低延迟体验。
在区域故障时保持可用性。
在海量规模下维持一致的性能。

观看沃尔玛如何实现大规模全球电子商务

“无论某个给定的云区域发生什么情况，我们希望人们能够随时将商品添加到购物车并查看购物车……我们需要所有这些交互都具有低延迟，因为任何类型的延迟摩擦都会导致用户流失。”Sid 说道。

从吉格字节到拍字节，从数百次到数十万亿次交易，现代系统必须在不可预测的需求下无缝运行。

这些要求与 Azure Cosmos DB 如何设计以支持全球分布和大规模低延迟相吻合。

成本效率成为核心设计原则

Cosmos Conf 的另一个重要收获是：随着系统的复杂性增加，成本变得与规模一样重要。

在整个主题演讲和讨论环节中，我们看到了明显的转变：

开发者需要实时的成本可见性。
架构师需要在设计之初就考虑效率。
团队希望整合平台并减少复杂性。

这就是像 Azure DocumentDB 这样的创新技术所关注的重点。

正如主题演讲中所强调的，Azure DocumentDB 相比其他替代方案的成本降低了 40% 以上，并且通过简化架构提供了高性能。它还支持开源和多云环境中的迁移场景。结果是为构建者提供了更广泛的选择：

[Azure Cosmos DB](https://azure.microsoft.com/en-us/products/cosmos-db/) → 全球规模、无服务器、五九九可靠性。
[Azure DocumentDB](https://azure.microsoft.com/en-us/products/documentdb) → 成本效率、灵活性、开放生态系统。

开发者可以立即开始构建的设计和架构示例

除了主题演讲之外，Cosmos Conf 还有许多以演示驱动的会话，涵盖了应用程序架构、可重复模式以及构建和扩展 AI 启发解决方案的最佳实践。

例如，初创公司 SmartServe 的首席机器工程师 Farah Abdou 分享了她的团队如何使用 Azure Cosmos DB 作为统一的“代理记忆织物”来重构其架构。通过结合向量搜索进行语义缓存、变更流进行事件驱动协调以及乐观并发控制防止冲突，他们能够降低成本、启用亚毫秒级代理传递，并消除状态冲突。

另一个我们经常被问及的话题是如何保护和治理 AI 应用程序。Microsoft 主要云倡导者 Pamela Fox 介绍了如何使用模型上下文协议 (MCP) 构建安全的多用户 AI 系统。通过使用 Entra ID 对用户进行身份验证并在 Azure Cosmos DB 中存储每个用户的个性化数据，她利用 Microsoft Graph 实现了基于角色的访问控制，并且通过工具如 VS Code 和 GitHub Copilot 提供了实用的开发工作流程。

从这些实际模式到大规模生产系统，教训是一致的：团队从一开始就设计了面向规模、效率和实际使用的系统。

关键收获

AI 应用需要灵活且无模式的数据模型。
无服务器和即时扩展已成为默认期望。
语义和向量搜索现在已成为应用程序设计的核心组成部分。
成本可见性和效率必须在设计之初就被纳入考虑。

为未来构建

我们正进入一个新的应用程序开发时代。应用程序正在变得 AI 原生化、全球化分布，并且持续不断地进化。

组织的成功将取决于它们如何适应这些变化。

我们在 Cosmos Conf 上听到的最具前瞻性的团队已经开始这样做：

设计具有灵活性的应用程序。
以速度为目标，而不仅仅是规模。
将成本和性能视为关键关注点。
不仅在应用程序中利用 AI，还在构建应用程序的方式中利用 AI。

这不仅仅是一个技术转变。

这也是一种思维方式的转变，关于如何构建软件。

在 Cosmos DB Conf 中按需探索

如果您错过了 Cosmos Conf 2026，您可以通过按需探索所有会议环节并直接听取正在今天生产环境中构建这些系统的团队的声音。

今年分享的模式不仅仅是最佳实践，它们是未来发展的蓝图。

使用 Azure Cosmos DB 构建 AI 应用程序

使用全球分布的数据库构建可扩展且具备 AI 特性的应用程序，该数据库专为速度、灵活性和实时洞察而设计。

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通过 Azure Cosmos DB 重塑应用程序架构的三大 AI 转变

AI 正使半结构化数据变得基础

AI 显著加快了开发速度

含义搜索正成为一级查询操作符

OpenAI：行星规模的灵活性

Vercel：无服务器、AI 原生应用程序的兴起

Walmart：大规模下的可靠性和性能

成本效率成为核心设计原则

开发者可以立即开始构建的设计和架构示例

关键收获

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