【雷竞技app下载安卓 讯】在数字化浪潮席卷全球的当下，AI 技术正以前所未有的速度重塑着各个行业的格局。甲骨文公司作为全球科技领域的领军者，凭借其在数据领域的深厚积累和积极拥抱 AI 的战略决策，在 AI 时代展现出了强大的竞争力和独特的价值。

数据与云转型的双轮驱动

甲骨文公司副总裁及中国区董事总经理吴承杨在接受雷竞技app下载安卓 采访时提到，甲骨文在 FY25 财报中交出了令人瞩目的成绩单。整体云业务增长率（涵盖云应用和云基础设施）预计从 2025 财年的 24% 提升至 2026 财年的 40% 以上，OCI 的增长率更是预计从 2025 财年的 50% 跃升至 2026 财年的 70% 以上，全年营收达到 574 亿美元。如此出色的业绩，源于甲骨文在数据和云转型方面的正确决策。

甲骨文公司副总裁及中国区董事总经理吴承杨

深耕数据领域四十多年，甲骨文积累了独到的见解与解决方案。数据，这一曾经局限于文字和数字的概念，如今已扩展到空间、向量数据、文本、网页内容乃至人际关系等广泛范畴。甲骨文敏锐地捕捉到这一变化，将数据的多模融合视为关键。多模融合涉及多种数据类型与整体架构，如图数据、数据流、数据仓库与数据湖架构，以及多种应用层级。AI 的发展使得这些融合变得极为关键，因为 AI 在进行推理和解决问题时，需要综合多种类型的数据。

与此同时，甲骨文坚决地向云转型，为甲骨文带来了新的发展机遇，更重要的是，甲骨文在 AI 的使用上处于领先地位。AI 浪潮席卷而来，甲骨文抓住机遇，将 AI 与自身的数据优势相结合，实现了业绩的飞速增长。

AI 创新的多元实践

甲骨文的成功不仅体现在自身的业绩上，还体现在与众多行业领军企业的合作中。NVIDIA 与甲骨文携手，助力企业和开发者加速 AI 创新；埃隆·马斯克的公司 xAI 的 Grok 模型登陆 Oracle Cloud Infrastructure，为 AI 研究和应用提供了强大的基础设施支持；AMD 与甲骨文合作，助力客户在大规模 AI 和 Agentic 工作负载方面实现性能突破。此外，甲骨文与软银、OpenAI 在 Stargate 项目中也取得了良好进展，德州阿比林的第一个数据中心已初具规模。

这些合作案例充分展示了甲骨文在 AI 领域的广泛影响力和强大的技术实力。通过与不同行业的领先企业合作，甲骨文不仅推动了 AI 技术在各个领域的应用，也进一步巩固了自己在 AI 市场的地位。

融合数据库 AI 时代的核心优势

在 AI 时代，数据的多模与融合是至关重要的问题。传统的分库分表方式已无法满足 AI 的需求，因为 AI 在进行推理时需要综合多种类型的数据。如果只有某一类数据，如只有结构化数据，可能只能看到订单情况，却无法了解其他维度。而拥有多源数据，甚至包括地理位置信息时，分析效果就会完全不同。

甲骨文提出的融合数据库概念在 AI 时代显得尤为重要。融合数据库将多种数据类型集成于一体，解决了使用多个数据库带来的复杂性问题。以智能体时代为例，编排需多步骤推进，若用传统开源数据库，步骤可能达二十步；而使用 Oracle，所有数据集成于一体，步骤可精简至四步。就像一个千升大容量冰箱，将所有食材整合在内，可直接取用，无需助理协助。

甲骨文融合数据库的愿景是让数据应用、展现（如 BI）、分析及应用使用更简单。它将 Graph 图数据、空间数据、结构化数据、MongoDB、非结构化数据（如 JSON）等全部集成在 Oracle 中，底层还内置了数据扩展性（无表大小限制）和安全性等。这种集成于一体的理念，使得甲骨文在 AI 时代具有了独特的优势。

AI 技术的落地应用

甲骨文公司中国区技术咨询部高级总监嵇小峰在接受雷竞技app下载安卓 采访时，生动地展示了甲骨文技术在实践中的应用效果。

甲骨文公司中国区技术咨询部高级总监嵇小峰

Biofy 是一家全球做基因比对的公司。面对抗生素耐药性问题，医生在未明确感染细菌种类时，常开具广谱抗生素，但很多细菌对此有强耐药性，且精确细菌测试通常需三到五天。Biofy 将庞大细菌库的 DNA 序列进行向量化处理，存储在 Oracle 数据库中。医院采集病人感染样本后，对样本进行 DNA 序列化，然后在数据库中进行向量相似性检索，以确定感染细菌种类，辅助医生诊断并开具对应的抗生素。同时，其维护的庞大数据库还记录了细菌变异情况及各类抗生素的耐药性，能为病人推荐安全的用药选择。以往整个流程需五天，如今借助该技术仅需四小时，这是 AI 辅助医疗的重要实践，对拯救生命意义重大。

DeweyVision 主要为好莱坞提供视频后处理服务。过去，该公司将帧信息向量化后存储在 Qdrant 和 FAISS 这两个开源向量数据库中，但由于跨越三个库，应用开发和维护极为复杂，业务处理时间也很长。在电影后期制作中，常需根据特定场景在整段电影的帧视频流中寻找相似片段，以往依靠人工完成。而 Oracle Database 23ai 的向量技术极大地缩短了这一过程的时间。

这两个案例充分体现了向量 AI 及向量相似性搜索技术在不同领域的应用价值。由于数据量庞大，很多数据库本身不支持向量处理，而向量技术涉及诸多相关内容，如向量索引、多种相似性检索算法，且不同场景适用的算法不同。因此，向量数据库检索是否具备可开放、可扩展的结构至关重要。

企业级应用的核心价值

在 AI 时代，甲骨文秉持简单化、安全与可靠的核心理念，这在企业级应用中至关重要。尤其是在安全方面，向量数据本身存在 “近似性” 特性，大语言模型底层核心也基于近似计算，但安全无小事。AI 的安全问题不能仅靠模型层或应用层解决，更需要从底层数据层入手。Oracle 在数据层面支持 RAG（检索增强生成）和高可用架构，这些能力已内置于平台中，为用户提供了安全可靠的数据环境。

同时，甲骨文提供的是一套完整的解决方案，不仅仅是一套数据库产品。它强调 “安全”“简单” 以及 “可落地” 的理念，帮助客户真正理解如何进行归因分析、如何构建数据体系，以及如何将这些能力应用到实际业务中。甲骨文还愿意将这些 “样板房” 式的最佳实践和 Know-how 分享给合作伙伴，构建以 AI 为核心的企业级数据平台，分享归因分析的方法论、数据处理逻辑。

赋能合作伙伴，共迎 AI 时代

甲骨文并不是依赖服务收费来盈利的企业模式，更关注的是生态的共建与能力的赋能。通过与行业内的众多合作伙伴建立紧密的合作关系，甲骨文将真实可落地的案例分享给合作伙伴，让他们看到甲骨文技术的实际应用效果。当合作伙伴看到这些案例时，往往会感到非常兴奋和认可。

在 AI 时代，“中台” 概念渐被淡化。AI 就像一块试金石，清晰检验着企业的数据使用方式。多种数据类型、技术架构和负载的融合，已经是大势所趋。甲骨文凭借其在数据融合、安全可靠等方面的优势，以及生态共建的理念，为合作伙伴提供了强大的支持，共同迎接 AI 时代的挑战和机遇。

甲骨文公司在 AI 时代凭借其在数据领域的深厚积累、坚决的云转型战略、融合数据库的创新理念、丰富的实践案例以及生态共建的模式，成为了数据融合与安全的领航者。

期待甲骨文未来将继续发挥自身优势，为客户提供更加优质、安全、可靠的解决方案，推动 AI 技术在各个领域的广泛应用，引领行业迈向更加智能化的未来。（文/徐培炎）