2026 年 11 月 11 日，三家公司公布了不同路線的 AI 數據基建新動向：Neo4j 推出供 Agent 使用的嵌入式圖資料庫 Relate；CoreWeave 開放託管 PostgreSQL 服務，直接運行於客戶的 Kubernetes 叢集；Edelbyte 則帶着 7,000 萬美元融資結束隱身階段，進軍 AI 分析平台市場。3627

三者共同面對的問題，是如何讓 AI 系統更方便存取或分析資料。不過，這些發布反映的是不同產品思路，並不代表其中一種架構已成為標準。

Neo4j Relate：將圖資料庫放進 Agent 所在環境

Neo4j 形容 Relate 是一款以 Rust 編寫、開源、記憶體內運作的嵌入式圖資料庫。它在應用程式的同一個程序內執行，不用另外部署資料庫伺服器；開發者可以將它當作程式庫或命令列工具使用。Neo4j 表示，Relate 安裝快捷，並可在毫秒內啟動。67

發布資料亦提到，Relate 提供 WebAssembly 版本，並可透過 Model Context Protocol（MCP）讓 Agent 連接資料庫。617 Relate 使用 Neo4j 的圖查詢語言 Cypher。19

這種設計的賣點是「就地運行」：圖資料庫可與 Agent 在同一應用程式或環境內，不必另行架設伺服器。至於可重試的結構化錯誤、按上下文視窗限制查詢結果，以及透過 Cypher 結合向量搜尋與圖遍歷等細節，現有來源未能確認，暫不宜當作已核實功能。

CoreWeave Database：PostgreSQL 靠近 AI 運算

CoreWeave 宣布 CoreWeave Database 正式推出。這是一項託管、兼容 PostgreSQL 的資料庫服務，直接運行於客戶的 CoreWeave Kubernetes Service（CKS）叢集內，與模型訓練及推論工作負載並行。公司表示，這樣可減少 AI 應用程式與資料庫之間跨雲連線的需要。35

有報道指，服務亦支援在應用程式記錄旁進行向量搜尋。2 不過，現有資料沒有確認它採用 pgvector，亦不足以證明其嵌入向量搜尋、檢索增強生成（RAG）或 Agent 工作流程的具體支援程度。

對使用 CoreWeave 運行 AI 應用程式的團隊來說，這條路線的重點是把託管關聯式資料庫放到 AI 工作負載所在的 Kubernetes 環境內。與 Relate 將資料庫嵌入應用程式相比，兩者處理 Agent 存取資料的層次並不相同。

Edelbyte：瞄準 Agent 帶來的分析需求

Edelbyte 宣布結束隱身階段，並披露已完成種子輪及 A 輪融資，合共籌得 7,000 萬美元。融資由 Sequoia 和 Quiet Capital 領投，Greenoaks 及 Swish Ventures 亦有參與。報道指，公司於 2025 年成立，據稱在特拉維夫及三藩市設有據點。2732

Edelbyte 的創辦團隊有 Microsoft 數據基建背景，曾參與建立與 Azure Data Explorer 相關的 Kusto 數據引擎。2734 公司把方向放在 AI Agent 所帶動的數據搜尋與分析需求。融資及公開亮相證明公司正進入市場，但單憑發布資料，未能驗證其效能、成本或大規模客戶部署等表現。

因此，Edelbyte 與另外兩家公司亦各有定位：Relate 把圖資料庫嵌入應用程式；CoreWeave 將 PostgreSQL 放在 AI 運算旁；Edelbyte 則主打面向 Agent 工作負載的分析平台。三者涉及的，是 Agent 技術堆疊中不同的數據環節。

Gartner 預測與這些新產品有甚麼關係？

Neo4j 在 11 月 11 日的發布資料中引述 Gartner 於 2026 年 6 月發表的預測，指到 2029 年，機器使用者將佔 DBMS 工作負載的 75%。714

不過，現有來源未能獨立核實問題中提及的 2025 年 10% 基準，以及機器使用者產生的互動量是人類 10 至 100 倍等數字。因此，這些數字不應視作已由本文來源確認。

若機器使用資料庫的比例真的如預測般上升，三項產品方向便可對應不同需求：Relate 提供就近的圖資料存取；CoreWeave 把資料庫放在 AI 運算所在環境；Edelbyte 則針對 Agent 帶來的搜尋與分析需求。不過，這只是理解這些發布的一種方式，並不代表 Gartner 預測必定成真，也未能證明任何產品已滿足相關需求。

重點：不是同一場競賽的三個版本

三家公司都在回應 AI 系統使用資料的需求，但切入點各異：Neo4j 強調嵌入式圖資料庫，CoreWeave 主打貼近 AI 工作負載的託管 PostgreSQL，Edelbyte 則建立以 Agent 需求為核心的分析業務。現階段可見的共同方向，是數據基建開始更明確地面向機器使用；至於效能、可靠性及市場規模等更深入的主張，仍要看後續資料與實際應用表現。

2026 年 11 月 11 日，三家公司公布了不同路線的 AI 數據基建新動向：Neo4j 推出供 Agent 使用的嵌入式圖資料庫 Relate；CoreWeave 開放託管 PostgreSQL 服務，直接運行於客戶的 Kubernetes 叢集；Edelbyte 則帶着 7,000 萬美元融資結束隱身階段，進軍 AI 分析平台市場。3627

三者共同面對的問題，是如何讓 AI 系統更方便存取或分析資料。不過，這些發布反映的是不同產品思路，並不代表其中一種架構已成為標準。

Neo4j Relate：將圖資料庫放進 Agent 所在環境

Neo4j 形容 Relate 是一款以 Rust 編寫、開源、記憶體內運作的嵌入式圖資料庫。它在應用程式的同一個程序內執行，不用另外部署資料庫伺服器；開發者可以將它當作程式庫或命令列工具使用。Neo4j 表示，Relate 安裝快捷，並可在毫秒內啟動。67

發布資料亦提到，Relate 提供 WebAssembly 版本，並可透過 Model Context Protocol（MCP）讓 Agent 連接資料庫。617 Relate 使用 Neo4j 的圖查詢語言 Cypher。19

這種設計的賣點是「就地運行」：圖資料庫可與 Agent 在同一應用程式或環境內，不必另行架設伺服器。至於可重試的結構化錯誤、按上下文視窗限制查詢結果，以及透過 Cypher 結合向量搜尋與圖遍歷等細節，現有來源未能確認，暫不宜當作已核實功能。

CoreWeave Database：PostgreSQL 靠近 AI 運算

CoreWeave 宣布 CoreWeave Database 正式推出。這是一項託管、兼容 PostgreSQL 的資料庫服務，直接運行於客戶的 CoreWeave Kubernetes Service（CKS）叢集內，與模型訓練及推論工作負載並行。公司表示，這樣可減少 AI 應用程式與資料庫之間跨雲連線的需要。35

有報道指，服務亦支援在應用程式記錄旁進行向量搜尋。2 不過，現有資料沒有確認它採用 pgvector，亦不足以證明其嵌入向量搜尋、檢索增強生成（RAG）或 Agent 工作流程的具體支援程度。

對使用 CoreWeave 運行 AI 應用程式的團隊來說，這條路線的重點是把託管關聯式資料庫放到 AI 工作負載所在的 Kubernetes 環境內。與 Relate 將資料庫嵌入應用程式相比，兩者處理 Agent 存取資料的層次並不相同。

Edelbyte：瞄準 Agent 帶來的分析需求

Edelbyte 宣布結束隱身階段，並披露已完成種子輪及 A 輪融資，合共籌得 7,000 萬美元。融資由 Sequoia 和 Quiet Capital 領投，Greenoaks 及 Swish Ventures 亦有參與。報道指，公司於 2025 年成立，據稱在特拉維夫及三藩市設有據點。2732

Edelbyte 的創辦團隊有 Microsoft 數據基建背景，曾參與建立與 Azure Data Explorer 相關的 Kusto 數據引擎。2734 公司把方向放在 AI Agent 所帶動的數據搜尋與分析需求。融資及公開亮相證明公司正進入市場，但單憑發布資料，未能驗證其效能、成本或大規模客戶部署等表現。

因此，Edelbyte 與另外兩家公司亦各有定位：Relate 把圖資料庫嵌入應用程式；CoreWeave 將 PostgreSQL 放在 AI 運算旁；Edelbyte 則主打面向 Agent 工作負載的分析平台。三者涉及的，是 Agent 技術堆疊中不同的數據環節。

Gartner 預測與這些新產品有甚麼關係？

Neo4j 在 11 月 11 日的發布資料中引述 Gartner 於 2026 年 6 月發表的預測，指到 2029 年，機器使用者將佔 DBMS 工作負載的 75%。714

不過，現有來源未能獨立核實問題中提及的 2025 年 10% 基準，以及機器使用者產生的互動量是人類 10 至 100 倍等數字。因此，這些數字不應視作已由本文來源確認。

若機器使用資料庫的比例真的如預測般上升，三項產品方向便可對應不同需求：Relate 提供就近的圖資料存取；CoreWeave 把資料庫放在 AI 運算所在環境；Edelbyte 則針對 Agent 帶來的搜尋與分析需求。不過，這只是理解這些發布的一種方式，並不代表 Gartner 預測必定成真，也未能證明任何產品已滿足相關需求。

重點：不是同一場競賽的三個版本

三家公司都在回應 AI 系統使用資料的需求，但切入點各異：Neo4j 強調嵌入式圖資料庫，CoreWeave 主打貼近 AI 工作負載的託管 PostgreSQL，Edelbyte 則建立以 Agent 需求為核心的分析業務。現階段可見的共同方向，是數據基建開始更明確地面向機器使用；至於效能、可靠性及市場規模等更深入的主張，仍要看後續資料與實際應用表現。