11 月 9 日，DolphinDB 聯合中英人工智能協會（CBAIA）在全球人工智能中心、今年三位諾貝爾獎得主的誕生地——倫敦蓋茨比計算神經科學中心舉辦AI 技術交流會。來自人工智能、量化投資等領域的 150 多位全球專家齊聚一堂，共同探討人工智能和數據的共生關系。

作為全球領先的數據治理服務商，DolphinDB 在會上分享了對于數據庫技術在增強人工智能基礎設施方面的見解，以及如何利用數據推動人工智能發展。

DolphinDB 聯合創始人兼 COO 初陽春先生圍繞量化金融，做了主題為Enhance your AI Infrastrcture with a Time Series Database的精彩演講。他以量化投研工作流為切入點，介紹了 DolphinDB 在海量數據存查和實時計算方面的領先優勢，以及如何將 DolphinDB 的強大能力與 AI 應用相結合，釋放更高效的數據處理能力和智能決策潛力。

“以量化金融這一數據量龐大的領域為例，與證券交易相關的數據量很容易就達到數百 TB。這時，如果使用 DolphinDB 從數百 TB 的表中查詢一小部分數據，只需耗時 10 毫秒到 20 毫秒。而且，在 DolphinDB 中，報價數據通常只用寫入一次，很少需要更新。”

除了卓越的存查和計算性能，DolphinDB 推出的CPU-GPU 異構計算平臺 Shark，能夠通過內置遺傳算法，幫助用戶實現自動因子挖掘，同時，用戶還可以使用 Shark 將各類指標和算子在 CPU-GPU 平臺無縫切換、完成計算。“我們從 DolphinDB 內置的 2000 多個函數中挑選了最常用的 200 多個算子遷移至 Shark 中。在數據規模足夠大的情況下，使用Shark 計算因子能夠實現幾十倍的性能提升。”

在大模型與數據庫的結合上，DolphinDB 推出了向量數據庫 VectorDB和文本存儲引擎 TextDB，分別強化了密集檢索能力和文本檢索能力，為 RAG 技術的高效實現奠定基礎。

一直以來，DolphinDB 都將先進技術與行業理解結合，致力于為全球的金融投資機構提供最高效的一站式數據管理分析平臺。除了眾多國內金融頭部機構客戶，DolphinDB 也在香港、臺灣、新加坡、澳大利亞、英國等地收獲了一批金融機構客戶。未來，DolphinDB 將保持對行業和技術的高度敏銳，不斷開拓創新，為更多客戶提供優質服務。