去年，甲骨文全球云大会（Oracle CloudWorld, OCW）展示了在数据库和云技术的双引擎驱动下，全面拥抱“人工智能”的战略转型。今年，甲骨文公司副总裁及中国区董事总经理吴承杨进一步强调，今年我们对AI有了更深刻的理解，将推动云、AI和数据三者有机结合。

  法国巴黎银行在Oracle Exadata私有云上用AI模型，助其在北美地区发展业务的同时也加强网络安全、遵守数据主权要求并杜绝金融犯罪；

  美高梅国际酒店集团借助Oracle OPERA Cloud Property Management软件，通过手机为宾客提供入住服务，大幅度减少了前台排队现象；

  易点天下在多云战略下，将流量网关工作负载迁移至OCI，通过全球数据中心覆盖提高成本效益、增强灾难恢复能力，并优化合规性管理；

  锐明技术将产品服务平台迁移至OCI，以确保海外数据合规性，并通过Oracle AI加速产品创新。

  无论在国际还是中国，甲骨文正通过云、AI和数据的深度整合，帮助客户优化管理、加速创新，明显提升市场竞争力。

  目前甲骨文在全球拥有162个已经建成和正在建设的OCI区域。甲骨文公司中国区技术咨询部高级总监嵇小峰表示，这一数字相比去年有了显著增长。甲骨文的数据中心战略注重灵活性，提供多样化的规模选择，涵盖超大型、中型和小型数据中心，实现用户的需求变化。

  OCI Dedicated Region是甲骨文和其他云厂商最大的差异点，从二十多个机架到十多个机架，再到现在的三个机架就可以部署甲骨文全栈OCI。

  如今，慢慢的变多的企业采用多云策略，以更好地加速应用迁移和实现现代化。所以在云竞合的新阶段，甲骨文的多云战略体现在，Oracle 数据库服务能够在AWS、Google Cloud 和 Microsoft Azure 平台上提供。

  这也是因为，过去许多客户使用其他云服务商的基础设施，同时采用Oracle数据库，这一定要通过专线连接。如今，Oracle将数据库基础设施直接部署在三大云服务商的数据中心内，不仅解决了网络延时问题，还提升了安全性，为客户提供了更便捷的购买和使用体验。

  此外，企业在部署AI时常常要访问私有数据，而这一些数据大多存储在Oracle数据库中，这也让数据的获取和访问更方便快捷、高效。

  OCI的核心优势是速度、规模、可用性、灵活性，为生成式AI训练和推理提供高质量的云基础设施。此次OCW，甲骨文还宣布推出采用NVIDIA Blackwell平台的Zettascale云计算集群，OCI可提供高达131,072个NVIDIA Blackwell GPU。

  除了GPU数量多，Zettascale计算集群还具备低延时和高带宽的优势，因为AI训练多是上万块GPU协同工作，如果有个别卡异常工作，可能会延迟整个训练进度。

  在网络安全方面，OCI Zero Trust Packet Routing则能够在一定程度上帮助企业将网络配置与网络安全分离，防止人为错误造成的数据泄露，从而帮企业简化合规性工作，减轻安全团队的负担，进而加强安全性。

  甲骨文一直采用自下而上的方法设计数据库来实现用户的需要。“甲骨文的使命是致力于为开发和运行现代化应用和分析的完整而简单的数据库，目标是简化数据利用设计，开发的人能直接用SQL就可以构建应用。”甲骨文公司中国区技术咨询部高级总监李珈说道。

  Lock-free 优化：甲骨文一直在行级锁方面处于领头羊，OCW上提出了一种新理念，即在特定场景下，如电商秒杀场景，通过确定库存充足后，取消表级锁和行级锁，逐步提升数据更新的效率。

  多种数据类型的支持：Oracle数据库可以比喻为“联合国”，因为它可处理多种数据类型，包括分析、图形、文档、JSON等。同时，甲骨文支持各种开发框架，如Spring Boot、MyBatis，以及LangChain、TensorFlow等AI框架。甲骨文提供了相关接口，支持不同任务的开发需求。

  自治数据库（Autonomous Database）：Oracle Dedicated Region技术帮助将数据库迁移至自治数据库，客户成本降低到90%。自治数据库能够自动化运行管理，明显提高效率和降低运营成本。

  将AI引入数据库：OCW上讨论的热点话题就是将AI引入数据库，甲骨文提供了向量数据库、文生SQL、数据库内置开发模式，支持开发者以更简化的方式利用AI。

  “生成式AI可以生成文生图，但是可能没有人会想要用生成式AI来编写一套ERP系统。”吴承杨认为这中间主要有三个核心问题，第一，每个应用之间、模块之间的关系很复杂且连接紧密；第二，企业级应用需要拥有足够的健壮性；第三，企业级应用中的AI生成的代码必须易于理解，以便在出现一些明显的异常问题时能够迅速定位并找到责任人。

  甲骨文基于此推出了生成式开发基础设施，将这三点进行结合，帮助研发人员快速生成复杂的应用程序，并支持应用程序轻松使用AI驱动的自然语言界面。

  “这个架构能够理解为是一个方法论，也是已经推出的一个产品，是一种突破性的技术。”李珈说，在Oracle数据库23ai中已经引入了以AI为中心的生成式开发基础架构。

  生成式开发GenDev依附于Oracle Database 23ai能力之上，展现在多个层面。首先，Oracle数据库提供向量搜索功能，支持JSON关系二元性，拥有操作属性图技术。其次，Select AI支持业界主流的大模型，提供APEX的AI Assistant能力、低代码开发能力；最后，Oracle自治数据库GPU支持运行ML Notebooks。

  甲骨文的AI定位非常清晰，即关注数据和AI生成式应用本身，而不是大语言模型。早在生成式AI出现之前，AI和机器学习就已嵌入到Oracle的基础设施、平台服务、数据库和应用程序中。通过在整个技术堆栈的各层中嵌入AI，帮助组织务实高效地运用AI技术，以提升性能，同时节约时机、精力和资源。

  甲骨文特别强调的一点是客户只要说出想要做什么，怎么做就可以交给AI去执行。