微软和 OpenAI 的桥段,30 年前的数据库圈也上演过

AI标题真伪快筛法:识破奥特曼、大蒜、红色警报等虚构叙事 大模型技术传播中,‘GPT-5.5’‘大蒜’‘红色警报’等热词常被用于制造虚假技术突破幻觉。这类标题利用认知偏差与信息断层,将跨次元符号(如奥特曼)、生活化代号(如大蒜)和危机修辞强行嫁接,掩盖真实技术演进逻辑。其本质违背版本迭代规律(OpenAI无GPT-5.5)、代号命名惯例(无技术隐喻)与商业协作现实(谷歌Gemini与GPT模型实为API互操作)。识别关键在于回归可验证事实:查官网发布日志、验arXiv论文支撑、核Hugging Face模型卡参数、溯财报竞争表述。掌握这套基于证据链的AI信息真伪快 阅读详情

历史不会重复, 却压着相同的韵脚。

这是一段发生在 30 年前的历史,也是在当时最热的技术领域-数据库,主角之一同样是微软。

论白嫖收购,微软一直是行业内的佼佼者(虽然也发生过收购诺基亚这样的翻车事故)。这也是它基业长青的原因之一。近的有包罗万象的 GitHub,远的则有欲言又止的 PPT,以及纠缠不清的 IE 浏览器。而我们今天要讲的主角是它旗下的数据库产品 Microsoft SQL Server (简称 SQL Server)。

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SQL Server 同样不是源自微软的产品,但他也不是一个完全的收购,更接近于借鸡生蛋。这只鸡就是我们的另一个主角:Sybase。

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如今的 Sybase 已经基本没入历史的尘埃,但当年就是如 Snowflake 一般的存在。1984 年成立,1991 年 IPO (Snowflake 是 2012 年成立,2020 年 IPO,还多了一年)。就像 Snowflake 在数据库 OLAP 领域引入了云原生架构,当年的 Sybase 则是率先在数据库 OLTP 领域引入了 Client-Server (C/S) 架构。在这之前,包括当时如日中天的 Oracle 都采用一体化架构,每一个用户都要各自启动全套数据库系统才能开始使用。

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顺便提一嘴,红衣教主的职业生涯也起步于 Sybase。

因为架构上的优越性,后起之秀 Sybase 在市场上把 Oracle 打得节节败退。但在 1989 年,一个决定改变了行业历史。微软和 Sybase,再加上另一家当年如日中天,如今销声匿迹的 Ashton-Tate 决定联合搞一个数据库。Ashton-Tate 不久之后就退出了三方联盟,而当时的微软其实手上并没有数据库产品,承担的角色是 Sybase 的经销商。SQL Server 这个名字也是从当年 Sybase SQL Server 而来的,微软重新贴了个自己的牌,叫做 Microsoft SQL Server 就对外卖了。

合作持续到了 1994 年,因为商业利益的不一致,双方分道扬镳。Sybase 作为数据库厂商希望保持操作系统中立,而微软自然希望都投入到它的 Windows 上。不过微软获得了 Sybase SQL Server 的全部源代码,以及随意使用的授权。

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我们今天熟知的 SQL Server 就此诞生,占有率逐渐攀升,目前是 Oracle 之后排名第二的关系型商业数据库,也遥遥领先于后面的 IBM Db2。

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而 Sybase 的分支后来演化为了 Sybase ASE (Adaptive Server Enterprise)。但后来 Sybase 江河日下,直到 2010 年被 SAP 以 58 亿美金收购。瘦死的骆驼还是比马大,但本来的 Sybase 是可以撼动 Oracle 的存在。命运的分界点就发生在那次微软和 Sybase 的分叉,据说是 Sybase 的律师团队犯了严重失误,才会把整个 Sybase SQL Server 的知识产权都给了微软。

当前微软和 OpenAI 的局面也类似,微软在 OpenAI 上面套了一层壳转卖,它和 OpenAI 的投资协议里也有类似知识产权的条款。再加上这两天剧情的推动,微软倒是有可能把 OpenAI 的代码甚至是人都弄过来。

30 年前的数据库就像今天的 AI 一样热。而当 30 年后我们看待今天革命性的生成式 AI (Generative AI) 还是呼之欲出的通用人工智能 (AGI),也会像我们今天看待当年突破性的数据库 C/S 架构一样稀松平常。难道还有不这样做的吗?

数载沧桑变迁新,
数据库史漫尘檐。
今朝 AI 浪潮涌,
微软犹在巅峰显。

技术再怎么翻,微软还是微软。

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