它让人感兴趣的地方不只在于所具备的强大的认知能力，还包括新颖的收费方式，即按照 token 收费。（编者注：这里的“token”通常是指文本处理中的基本单位。）
对此，上海交通大学王铮副教授有一个直觉：如果全世界的数据都采用 ChatGPT 来处理，一定会产生巨大的开销。
就以 2025 年为例，大语言模型的总体开销可达 5000 万亿美金，约为美国 2023 年 GDP（27.37 万亿美元）的 214 倍。
此外，他们也发现，尽管关系数据库占据了全球数据管理系统 73% 的市场份额 [1]，但基于大语言模型的关系数据库智能分析方面的工作，尚属空白。
在此背景下，他们决定发起 rLLM（relationLLM）项目，打造一个能够快速、经济、高效地搭建关系表格学习和大语言模型协同的算法平台。
并且，也提出了首个关系表格学习算法 BRIDGEOD体育平台，在标准的表格分类任务上，其结果常常能优出传统方法 2 至 3 倍。
据王铮介绍，虽然 rLLM 的第一个版本在 2024 年 8 月才正式发布，但同年 2 月，第一个内部测试版本就已经出现，只是那时还缺少关于 rLLM 的用户使用反馈。
为解决这一问题，王铮将该项目作为上海交通大学大三年级“IEEE 试点班”《信息内容理解》课程的“打榜”大作业，要求学生以分组的形式，每周在标准的数据集和任务上进行“PK”（精度、时间和开销）。
通过该方法，该课题组收获了很多 rLLM 的使用反馈，这为版本的后续改进提供了有效参考。
从功能上看，目前数据库产品主要分为联机事务处理和联机分析处理两种类型，前者主要负责基本的事务处理，例如对银行交易进行记录和查询，后者主要负责数据的统计分析，例如生成银行交易整体分析报告。
王铮表示：“实际上，业界一直都想做 OLIP，只是效果不太理想，如今大语言模型的出现，给这个方向带来了曙光。”
也就是说，rLLM 可以被认为是在 OLIP 领域的一次良好探索。据了解，目前该项目已获得国内头部科技公司的资助，正与后者的业务系统进行对接实验。
另外，如果从宏观上看，以关系数据库为代表的数据行业，拥有较为成熟的万亿规模市场。
与此同时，大语言模型正掀起新一轮人工智能革命，潜在市场规模巨大，极有可能颠覆传统人类社会底层经济运行逻辑。
所以，假如 rLLM 和其他“数智协同”项目能为上述两个领域搭建一座桥梁，将会带来重大的科技与经济意义。
这里，需要说明的是，“数智协同”可以形象的被理解成 AI 时代的操作系统，不仅要调度各类 AI 模型，还要调度各类数据管理系统，这样才能支撑起未来全球经济生活的方方面面。
当下，中国拥有全球最丰富的“数智协同”场景。因此，在该研究的基础上，该团队接下来也计划联合学术界和企业界的合作伙伴，开发一系列相关的解决方案。
王铮指出，在计算机领域，有一个隐秘的“20 年周期定律”：如果一次技术浪潮能够成功，那么其将在第一个十年中经历从萌芽到泡沫的过程，在第二个十年里经历各类技术各自占领市场的过程。
其中，比较有代表性的是大数据技术。从 2003 年谷歌“三驾马车”诞生至今差不多有 20 年，各类大数据技术已经都发展成熟并获得广泛应用。
“而当下也正处于‘AI 的 20 年周期’。前十年从 2012 年图灵奖获得者杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）和学生的深度学习算法 AlexNet 碾压式的 ImageNet Cup 夺冠开始，后十年以 2022 年底 ChatGPT 的推出作为起点。”王铮表示。
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