11月9日，DolphinDB联合中英人工智能协会(CBAIA)在全球人工智能中心、今年三位诺贝尔奖得主的诞生地——伦敦盖茨比计算神经科学中心举办AI技术交流会 。来自人工智能、量化投资等领域的 150 多位全球专家齐聚一堂，共同探讨人工智能和数据的共生关系 。

　　作为全球领先的数据治理服务商，DolphinDB在会上分享了对于数据库技术在增强人工智能基础设施方面的见解，以及如何利用数据推动人工智能发展。

　　DolphinDB联合创始人兼 COO 初阳春先生围绕量化金融，做了主题为Enhance your AI Infrastrcture with a Time Series Database的精彩演讲。他以量化投研工作流为切入点，介绍了 DolphinDB在海量数据存查和实时计算方面的领先优势，以及如何将DolphinDB的强大能力与AI应用相结合，释放更高效的数据处理能力和智能决策潜力。

　　“以量化金融这一数据量庞大的领域为例，与证券交易相关的数据量很容易就达到数百 TB。这时，如果使用 DolphinDB 从数百 TB 的表中查询一小部分数据，只需耗时 10 毫秒到 20 毫秒 。而且，在 DolphinDB 中，报价数据通常只用写入一次，很少需要更新。”

　　除了卓越的存查和计算性能，DolphinDB推出的CPU-GPU异构计算平台Shark，能够通过内置遗传算法，帮助用户实现自动因子挖掘，同时，用户还可以使用Shark将各类指标和算子在 CPU-GPU平台无缝切换、完成计算。“我们从DolphinDB内置的 2000多个函数中挑选了最常用的200多个算子迁移至Shark 中。在数据规模足够大的情况下，使用Shark计算因子能够实现几十倍的性能提升 。”

　　在大模型与数据库的结合上，DolphinDB推出了向量数据库VectorDB和文本存储引擎TextDB，分别强化了密集检索能力和文本检索能力 ，为RAG技术的高效实现奠定基础。

　　一直以来，DolphinDB 都将先进技术与行业理解结合，致力于为全球的金融投资机构提供最高效的一站式数据管理分析平台。未来，DolphinDB将保持对行业和技术的高度敏锐，不断开拓创新，为更多客户提供优质服务。

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