毫無疑問，在當前宏觀經(jīng)濟環(huán)境下，企業(yè)如何平衡預算壓力與技術創(chuàng)新，已成為一道擺在現(xiàn)實面前的新難題。

在這一背景下，甲骨文公司副總裁及中國區(qū)董事總經(jīng)理吳承楊在日前的一場活動中，一針見血地指出了一個普遍存在的行業(yè)困境：“過去一段時間，我接觸到不少中國的企業(yè)客戶，他們都表示由于經(jīng)濟壓力，已砍掉所有IT投資，只保留AI項目。然而，這樣的選擇往往并未帶來預期的理想結(jié)果。”

他的這一觀察并非“孤例”。根據(jù)麻省理工學院（MIT）一份最新的報告數(shù)據(jù)顯示，95%的企業(yè)在生成式人工智能上的投資幾乎未能帶來任何收益，這一數(shù)字與當下AI領域“如火如荼”的景象形成了巨大反差。

那么，問題的根源究竟何在呢？在今年舉辦的甲骨文全球AI大會上，甲骨文明確提出，AI不應當以項目式、孤島化的方式建設，而是必須作為最基礎的底層能力，深深融入到企業(yè)的數(shù)據(jù)根基之中。換句話說，唯有讓AI如同血液一般，流淌在企業(yè)的每一個毛細血管里，才能從根本上提升其成功率和投入產(chǎn)出比。

基于此，甲骨文在大會上發(fā)布了“AI for Data”理念，其核心體現(xiàn)為一個根本性轉(zhuǎn)變——即從“將數(shù)據(jù)帶入AI項目”（Data for AI），轉(zhuǎn)變?yōu)椤皩I能力融入數(shù)據(jù)”（AI for Data）。為支撐這一理念的落地，甲骨文發(fā)布了一系列新產(chǎn)品，在應用層、數(shù)據(jù)層和基礎設施層（OCI）全面注入了AI能力。

客觀地說，甲骨文此次提出的“AI for Data”理念，其價值遠不止于發(fā)布幾款新產(chǎn)品和新方案，而在于它切中了當前企業(yè)AI部署中最核心的痛點，并提出了一個符合未來趨勢的、系統(tǒng)性的解決范式。

因此，這不僅是一次技術路徑的轉(zhuǎn)變，更是一次根本性的理念升維，其深遠影響在于顯著降低了AI的使用門檻與集成成本，從而賦能企業(yè)規(guī)模化、可持續(xù)地釋放AI生產(chǎn)力。

01.

打破“孤島化”，

讓“AI細胞”融入數(shù)據(jù)血液

可以看到，當科技巨頭們競相投入大模型軍備競賽時，甲骨文卻出人意料的選擇了一條差異化的路徑——將AI深度融入其近五十年積累的企業(yè)級技術基因，特別是其最核心的數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品中。

甲骨文公司副總裁及中國區(qū)董事總經(jīng)理吳承楊

在吳承楊看來：“甲骨文成立已經(jīng)四十八年，進入中國三十六年，但在今年的甲骨文全球AI大會上，我們展示出的卻是一個全新的甲骨文�！边@種“新”，不僅體現(xiàn)在公司高層領導團隊的年輕化與產(chǎn)品功能的迭代上，更在于其核心理念的根本性轉(zhuǎn)變。

這背后的關鍵原因在于，甲骨文發(fā)現(xiàn)，在當下許多企業(yè)的AI應用落地過程中，很多AI項目仍處于“孤島化”狀態(tài)，各部門各自為戰(zhàn)，模型重復開發(fā)、數(shù)據(jù)標準不一、資源浪費嚴重，最終導致投資回報率低下。而甲骨文提出的“AI for Data”理念，就是否定零敲碎打、依賴運氣的“項目式AI”模式，倡導將AI打造為像水電一樣的基礎設施能力。

為此，吳承楊用了一個非常生動的比喻闡釋了甲骨文“AI for Data”理念：“數(shù)據(jù)如同人體的血液，會流經(jīng)企業(yè)的每一個器官和毛細血管。然而，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)管理關注的是‘紅細胞’（運輸業(yè)務養(yǎng)分）和‘白細胞’（保障數(shù)據(jù)安全），而在AI時代，我們需要在血液中注入一種新的‘AI細胞’�！�

這也意味著，AI不再是將數(shù)據(jù)從企業(yè)機體中抽離，送至每一個獨立的AI項目中進行處理，而是成為內(nèi)嵌于數(shù)據(jù)流中的原生能力，自然覆蓋到每一個業(yè)務環(huán)節(jié)中�！澳愕氖直坌枰�，自然也就需要紅細胞、白細胞�，F(xiàn)在，它也將自然獲得AI能力，這比單獨抽血做一個項目要高效和根本得多�！眳浅袟钚蜗蟮卣f。

由此帶來的價值主要體現(xiàn)在兩個維度：一方面是AI從“等待數(shù)據(jù)喂養(yǎng)”的后置角色，轉(zhuǎn)變?yōu)椤爸鲃淤x能數(shù)據(jù)”的前置能力，數(shù)據(jù)從產(chǎn)生之初即被AI處理和理解，隨時可供業(yè)務調(diào)用，實現(xiàn)“化被動為主動”；另一方面是，數(shù)據(jù)不再僅是原始的記錄，而是承載AI洞察的“智能數(shù)據(jù)資產(chǎn)”，可利用性呈指數(shù)級增長。

不難看出，這種“細胞級”的AI融合，無疑是一場全新的AI范式革命，標志著AI從此不再是企業(yè)的“外掛式”模塊，而是進化為和企業(yè)核心技術棧血肉相連的“原子”能力。這一轉(zhuǎn)變將使得企業(yè)的智能化之路更敏捷、迭代更迅速，不僅能提供高效、可控、ROI可期的部署方案，更能從根本上降低試錯成本，全面加速企業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型進程。

02.

構筑“有機體”，

實現(xiàn)企業(yè)AI能力原生進化

正是源于這樣的深入洞察，在今年的甲骨文全球AI大會上，甲骨文提出在應用層、數(shù)據(jù)層和基礎設施層（OCI）全面注入AI能力，并發(fā)布多款全新產(chǎn)品，構建多層次融合的AI戰(zhàn)略體系，推動企業(yè)AI能力邁向“原生進化”。

首先，在數(shù)據(jù)層，本次全新發(fā)布的Oracle AI Database 26ai，是甲骨文“AI for Data”理念的集大成者，它將數(shù)據(jù)庫升級為具備原生AI能力的“數(shù)據(jù)大腦”，成為賦能企業(yè)智能化革命的基石。

甲骨文公司中國區(qū)技術工程部總經(jīng)理嵇小峰

甲骨文公司中國區(qū)技術工程部總經(jīng)理嵇小峰強調(diào)說：“Oracle AI Database 26ai并非一次簡單的版本更名，而是一次由內(nèi)而外的本質(zhì)性轉(zhuǎn)變，其核心突破在于首次在數(shù)據(jù)庫內(nèi)核層面實現(xiàn)了AI技術與數(shù)據(jù)技術的深度融合，真正意義上重新定義了‘AI Database’�！�

他進一步指出，現(xiàn)有23ai用戶只需應用特定補丁即可平滑過渡至26ai，整個過程無需擔憂應用兼容性問題�？梢哉f，26ai的發(fā)布并非追逐熱點，而是甲骨文在數(shù)據(jù)庫與AI融合領域?qū)崿F(xiàn)實質(zhì)性飛躍的重要體現(xiàn)，這種“飛躍”體現(xiàn)在四個方面：

一是，數(shù)據(jù)庫原生內(nèi)置了AI智能體（Agent）框架，通過集成Select AI Agent等組件并支持ReAct模式，使得復雜的AI邏輯可以直接在數(shù)據(jù)庫內(nèi)運行，無需在應用層反復調(diào)用，極大提升效率與安全性。

二是，革命性的“數(shù)據(jù)意圖（AI Intent）”識別，這是解決大模型理解企業(yè)私有術語的關鍵。甲骨文推出了結(jié)構化的“Annotation”功能，以鍵值（Key-Value）對形式集中管理元數(shù)據(jù)注解，并存入數(shù)據(jù)字典，這不僅解決了新系統(tǒng)的標注問題，還通過“AI豐富化（AI Enrichment）”功能，可對存量系統(tǒng)Schema自動生成注解，為企業(yè)數(shù)據(jù)賦予大模型能理解的“上下文”。

三是，具備極致的開放性，Oracle AI Database 26ai全面擁抱Apache Iceberg開放表格式。企業(yè)無需遷移數(shù)據(jù)，即可通過26ai訪問和集成存儲在Databricks、Snowflake等不同平臺上的數(shù)據(jù)，真正實現(xiàn)湖倉一體，破除數(shù)據(jù)孤島。這也意味著，企業(yè)能夠突破僅能訪問10%表層數(shù)據(jù)的限制，充分利用Apache Iceberg格式中“水上”（當前元數(shù)據(jù)）和“水下”（完整歷史數(shù)據(jù)）的全部內(nèi)容，從而釋放其余90%被隱藏的數(shù)據(jù)價值。

四是，打造了“開箱即用”的AI優(yōu)化能力，Oracle AI Database 26ai內(nèi)置了AI優(yōu)化器，可針對RAG等應用場景，自動測試并推薦Chunk大小、Temperature等關鍵參數(shù)，有效解決傳統(tǒng)AI應用調(diào)試復雜、高度依賴專家經(jīng)驗的痛點。該優(yōu)化能力覆蓋從數(shù)據(jù)加載到AI調(diào)優(yōu)的全流程：在ETL環(huán)節(jié)，系統(tǒng)可自動生成數(shù)據(jù)處理流程；在AI應用構建環(huán)節(jié)，用戶無需手動反復試驗，即可快速獲得如RAG中Chunk劃分、LLM中Temperature設置等參數(shù)的最佳建議，顯著提升開發(fā)效率與模型效果。

其次，在應用層，如果說Oracle AI Database 26ai是關鍵基石，那么Oracle AI Data Platform (AIDP) 扮演的則是“一站式AI應用創(chuàng)新工廠”的角色，它不僅將甲骨文此前“以AI為中心的數(shù)據(jù)平臺”理念徹底產(chǎn)品化，更致力于解決傳統(tǒng)企業(yè)（如制造業(yè)）面臨的AI技術門檻高、部署周期長的核心痛點，使其能夠快速、簡易地構建和部署AI應用，真正兌現(xiàn)AI價值。（更多閱讀：《甲骨文：以AI為中心，開啟企業(yè)級平臺架構“新革命”》）

據(jù)了解，Oracle AI Data Platform集成了以下關鍵能力：在底層，AIDP構建于開放的湖倉一體架構之上，為數(shù)據(jù)整合與管理提供統(tǒng)一基礎；在中層，平臺無縫集成OCI提供的多源大語言模型（如Grok、Gemini、Llama）及開源計算框架（如Spark、Flink），形成靈活可擴展的AI算力與算法支持；在上層，通過可視化開發(fā)工具AI Data Platform Workbench，支持從數(shù)據(jù)科學、分析到智能體開發(fā)的全流程，用戶可通過拖拽操作輕松實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化、工作流編排與Chatbot創(chuàng)建，大幅降低AI應用構建門檻。

最后，在架構層，OCI（Oracle Cloud Infrastructure）作為全球領先的云基礎設施，成為了甲骨文“AI for Data”理念落地的核心承載平臺。

甲骨文公司中國區(qū)云工程部門總經(jīng)理竇杰

甲骨文公司中國區(qū)云工程部門總經(jīng)理竇杰指出，OCI的定位具有鮮明特色：“我們的價值主張始終聚焦于性能、安全性和費效比三大核心目標。OCI是從零開始自主構建的云基礎設施，在硬件與軟件層面深度融合，從設計之初就以更高性能、更低成本與更強安全性為根本追求，這也是OCI區(qū)別于其他云服務商的核心優(yōu)勢�！�

在此基礎上，為應對AI工作負載的快速增長，OCI也持續(xù)強化AI基礎設施能力，尤其是在今年的甲骨文全球AI大會上，OCI更在四個關鍵方向發(fā)布了重要更新。

其一，高性能云網(wǎng)絡方面，全新發(fā)布Acceleron解決方案，該方案集成硬件加速與零信任安全架構，顯著提升整體基礎設施的吞吐能力與租戶隔離性，在優(yōu)化性能的同時實現(xiàn)了更優(yōu)的成本結(jié)構，成為OCI未來的“性能引擎”。

Acceleron的技術突破主要體現(xiàn)在以下三大方面：在主機加速層面，通過搭載DPU的融合網(wǎng)卡，實現(xiàn)網(wǎng)絡吞吐提升約2倍，存儲吞吐提升約3倍；在交換架構層面，采用多平面設計與RDMA網(wǎng)絡替代傳統(tǒng)三層網(wǎng)絡，有效降低超大規(guī)模訓練中的單點故障風險，增強任務連續(xù)性；在交換加速層面，結(jié)合零信任數(shù)據(jù)包處理與去中介化路徑優(yōu)化，實現(xiàn)端到端直通傳輸，進一步降低延遲與成本。

其二，輕量化專屬云方面，甲骨文推出專屬區(qū)域解決方案Dedicated Region 25，其支持最小3機架起步部署，可在客戶指定數(shù)據(jù)中心構建專屬云環(huán)境，界面與功能與公有云一致，特別適合對合規(guī)性、數(shù)據(jù)本地化有高要求的企業(yè)客戶。

其三，開放多云戰(zhàn)略方面，甲骨文發(fā)布Universal Credits跨云通用能力，其具備高度開放性，支持數(shù)據(jù)庫服務跨云部署，并承諾不收取跨云出向流量費用，幫助企業(yè)顯著降低多云架構下的網(wǎng)絡成本，實現(xiàn)更靈活的資源調(diào)度。

其四，在AI基礎設施層面，OCI持續(xù)迭代并發(fā)布新一代Zettascale 10集群，其支持80萬GPU規(guī)模，最高峰值性能達16 zettaFLOPS,能夠為超大規(guī)模訓練提供強大的算力基礎。同時，該集群也整合了智能體框架與大語言模型，構建從底層算力、中臺能力到上層應用的全棧AI支持，為客戶提供“一站式AI”的全新體驗。

例如，在AI能力方面，OCI廣泛兼容市場主流大語言模型，包括xAI Grok、Google Gemini、Meta Llama、Cohere及OpenAI系列模型等。通過統(tǒng)一的“Multicloud Universal Credits”授權模式，客戶僅需簽訂單一合同，即可靈活調(diào)用多種先進模型，大幅提升資源利用效率與AI創(chuàng)新敏捷性。

不僅如此，OCI還提供GenAI Agent平臺，支持RAG、SQL生成、代碼編寫等智能體能力，并兼容LangChain、LangGraph等主流開源框架。該平臺還能夠無縫集成Oracle Fusion、NetSuite、OAC、IDP等企業(yè)核心應用，真正實現(xiàn)智能體與企業(yè)業(yè)務流程的深度融合。

竇杰透露，截至目前，OCI已在全球范圍內(nèi)構建了覆蓋200多個區(qū)域的云基礎設施，涵蓋公有云、政府云、主權云、專屬云及合作伙伴云等多種形態(tài)。這些資源廣泛分布于北美、南美、歐洲、中東、非洲、亞太等地區(qū)，尤其在中東和北非等地形成了顯著的地緣覆蓋優(yōu)勢。這一全球化布局將會有力支撐中國企業(yè)的出海業(yè)務，并真正實現(xiàn)“客戶所需，無處不在”的服務承諾。

由此可見，甲骨文通過將AI能力系統(tǒng)性地融入數(shù)據(jù)層、應用層和云基礎設施層，不僅構建了從數(shù)據(jù)管理、AI開發(fā)到算力支撐的端到端閉環(huán)的“有機體”，更關鍵的是，它能夠真正助力企業(yè)構建起面向未來的、具備原生AI驅(qū)動的新型競爭力。

具體來說，Oracle AI Database 26ai通過將AI深度集成于數(shù)據(jù)庫內(nèi)核，有效解決了企業(yè)數(shù)據(jù)與大模型之間的“語義鴻溝”；AIDP平臺顯著降低了AI應用開發(fā)的技術門檻；而OCI的持續(xù)演進則為整個體系提供了高性能、高安全的基礎支撐。這三個層次緊密銜接、協(xié)同推進的全棧AI技術體系，背后也標志著甲骨文“AI for Data”理念已進入全面深化與成熟的階段。

03.

共建“新生態(tài)”，

賦能千行萬業(yè)智能化轉(zhuǎn)型

不可否認的是，任何先進的理念與平臺，其價值最終都需通過規(guī)�；瘧脕眚炞C和落地。

為此，甲骨文也堅持生態(tài)共贏，通過與Dify等領先的開源AI應用開發(fā)明星企業(yè)深度合作，以共建“新生態(tài)”的方式，將強大的“AI for Data”理念和能力，轉(zhuǎn)化為企業(yè)“觸手可及”的業(yè)務解決方案，共同賦能千行萬業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型。

Dify 創(chuàng)始人兼CEO張路宇

據(jù)Dify創(chuàng)始人兼CEO張路宇介紹，Dify是一家成立僅兩年多但發(fā)展迅速的開源平臺，其在GitHub上已獲得近12萬星標，躋身全球開源項目前50名，其核心能力在于通過可視化工作流（Dify Workflow）與全球首個可視化RAG引擎（Knowledge Pipeline），幫助企業(yè)以低代碼、高效率的方式構建與部署AI智能體（Agent），涵蓋聊天機器人、業(yè)務流程自動化等多種場景。

而本次Dify與甲骨文展開深度合作，主要是為了幫助企業(yè)應對在AI轉(zhuǎn)型中普遍面臨的技術選型復雜、整合成本高、應用門檻陡峭等挑戰(zhàn)，為此雙方圍繞以下三個維度展開協(xié)同創(chuàng)新，推動AI技術更高效、平滑地融入企業(yè)核心業(yè)務。

其中，便捷部署方面，Dify產(chǎn)品將正式上架Oracle Cloud Marketplace，支持用戶在OCI上一鍵完成快速部署，極大簡化AI應用的云上初始化流程，提升落地效率；深度技術融合方面，甲骨文最新發(fā)布的AI原生數(shù)據(jù)庫Oracle AI Database 26ai，在結(jié)構化數(shù)據(jù)處理與向量能力方面與Dify引擎實現(xiàn)深度兼容，企業(yè)通過Dify平臺調(diào)用Oracle數(shù)據(jù)庫時，可獲得更好的查詢性能與更豐富的AI功能支持；無縫集成方面，Dify通過原生支持Oracle推出的MCP（模型上下文協(xié)議）插件，能夠無縫對接并靈活調(diào)度OCI平臺上的多種PaaS服務，更好擴展智能體可調(diào)用的工具與能力邊界，增強系統(tǒng)整體擴展性與場景適應性。

對此，嵇小峰也用了一個具體的客戶案例說明了雙方合作能夠產(chǎn)生的實際價值：“我們的一些制造業(yè)客戶，在過去若采用傳統(tǒng)方式構建一個涉及多數(shù)據(jù)源的RAG應用，流程可能涉及二十多個開發(fā)節(jié)點，復雜且耗時。但現(xiàn)在，在Dify的可視化畫布上，直接連接Oracle AI Database 26ai，由于數(shù)據(jù)庫本身已融合了向量、標量及業(yè)務數(shù)據(jù)，因此企業(yè)僅需4到5個節(jié)點就能完成同一應用。這不僅極大簡化了開發(fā)流程，更將產(chǎn)品上市時間縮短了數(shù)倍，同時保證了企業(yè)級的數(shù)據(jù)安全與合規(guī)性。”

從這個案例中也可以發(fā)現(xiàn)，甲骨文與Dify這樣的合作伙伴“牽手”，本質(zhì)上是將AI投資的“不確定性”轉(zhuǎn)化為企業(yè)增長的“確定性”——第一是技術路徑的“確定性”，可避免紛繁技術選型帶來的試錯成本；第二是投資回報的“確定性”，通過深度集成和簡化開發(fā)，讓AI項目快速落地生效；第三是未來演進的“確定性”，基于Oracle穩(wěn)定開放的技術棧，企業(yè)的AI能力可以持續(xù)平滑進化。

在大量豐富的具體實踐落地基礎上，面向未來，吳承楊也對中國企業(yè)的AI轉(zhuǎn)型提出了極為中肯的建議。他認為，目前許多中國企業(yè)客戶對AI的認知仍停留在“個人助理”層面，尚未認識到其作為企業(yè)級核心能力的戰(zhàn)略價值。因此，他呼吁，企業(yè)在進行重大AI投資前，一定需要在理念上實現(xiàn)全面的轉(zhuǎn)變。

“企業(yè)需要想清楚，究竟是要做一個AI項目，還是讓整個組織系統(tǒng)都具備AI能力？在這方面，甲骨文的使命或者說能夠提供的，是一條真正經(jīng)過全球企業(yè)驗證的轉(zhuǎn)型路徑——以融合、開放、安全的AI原生數(shù)據(jù)庫為基石，通過高效、可靠的全球云基礎設施進行承載，再借助豐富的平臺工具與生態(tài)合作，最終讓AI能力如血液般滲透至企業(yè)的每一次創(chuàng)新與決策之中。”吳承楊最后總結(jié)說。

總的來看，在當前企業(yè)AI投資高企但回報甚微的背景下，甲骨文提出的“AI for Data”理念，無疑為行業(yè)提供了一條清晰的破局路徑，即企業(yè)AI化不應是零敲碎打的“項目”，而應是貫穿業(yè)務血脈的“能力”，唯有將AI如同新細胞般深度植入到企業(yè)的數(shù)據(jù)流中，并隨數(shù)據(jù)抵達到每一個業(yè)務環(huán)節(jié)之中，由此構建出真正原生的、可持續(xù)性的AI能力，才能在降本增效的宏觀壓力下，讓AI跨越從“項目”到“規(guī)模化”的鴻溝，最終實現(xiàn)企業(yè)智能化生產(chǎn)力的大規(guī)模釋放。