“Oracle 如今越来越开放。”甲骨文公司副总裁及中国区董事总经理吴承杨说道。其全球大会名称从“Oracle CloudWorld” 更改为 “Oracle AI World”，清晰地宣告了公司的核心方向：AI 将改变一切，并将在未来多年成为整个 IT 产业的基石。
MIT 报告显示，95%的企业生成式 AI 项目未能带来显著影响。吴承杨指出，当前许多企业 AI 项目未能产生预期收益，其根本原因在于理念错误。企业往往将数据导出，作为一个独立的 “AI 项目” 来运作，这被比喻为 “将 AI 围绕数据运行”。这种割裂的方式导致了效率低下和收益不明。
因此，Oracle 提出了一个新的理念：AI 不应是一个独立项目，而应是一种内生于数据的能力。这意味着，AI 功能被直接嵌入到数据本身。当数据“流” 到企业的任何地方时，AI 能力也随之抵达，无处不在。这不是将数据带入 AI，而是将 AI 带入数据。
基于这一理念，Oracle 构建了多层次的 AI 架构：
架构层，集成 AI 算力与基础设施。
数据层，以 Oracle Database 26ai 为代表，实现 AI 内生于数据库。
应用层，演进至智能体时代，提供自然交互。
“Oracle 凭借其完整的技术堆栈，用‘数据血液’将 AI 能力贯穿所有层面。这确保了企业无需为了引入 AI 而牺牲其固有的核心能力，如安全性、隐私性、可扩展性和快速部署能力。”吴承杨表示。
云和数据库产品创新
成立近五十年、入华三十六年，吴承杨表示，Oracle 如今依然生机勃勃。其“新” 体现在两个方面：一是由两位新任 CEO 引领的新时代；二是一系列新产品与新功能的推出。
云基础设施 OCI “内置 AI”
产品方面，其云基础设施 OCI（Oracle Cloud Infrastructure）是承载“内置 AI”理念的技术基石。OCI 的价值定位在于：它是一个从零开始构建、软硬件集成设计的云平台，其核心设计目标是更高性能，更低的成本，更安全的基础架构。
甲骨文公司中国区云工程部门总经理窦杰称，近年来，为应对 AI 工作负载的爆发，OCI 在 AI 基础架构上投入巨大，最新发布的 OCI Zettascale10 集群可支持高达 80 万个 GPU，被称为全球最大的 AI 集群之一。
OCI 的演进具体体现在四个关键方向：
性能引擎：Oracle Acceleron 解决方案，一个整合了硬件加速与零信任安全模型的云网络功能，旨在为整个 OCI 基础架构提供更高的吞吐量、更强的隔离性和更优的成本结构，是 OCI 未来的“性能引擎”。
专属部署：Dedicated Region 25。如果对数据驻留、安全和合规有严苛要求，OCI 提供可部署在客户指定数据中心的“专属区域”。客户能以最小的资源占用，获得与公有云完全一致的功能与体验，实现“云的就地部署”。
l 开放互联：多云战略。其多云战略的核心优势是免除出向流量费，即客户在不同云服务商或数据中心之间迁移数据时无需支付费用，这为企业带来了巨大的成本节约。通过 Multicloud Universal Credits，客户可以一份合同，灵活使用包括 OCI 在内的多家云服务。
人工智能。OCI 致力于提供端到端的 AI 体验。客户可以在 OCI 上便捷地使用包括 Grok、Gemini、Llama、Cohere 及 OpenAI 开源模型在内的众多前沿大模型，实现“一个平台，多种模型”的一站式使用。OCI“一站式商店”理念还体现在，通过提供托管的 RAG 智能体、SQL 智能体、代码智能体等，兼容 LangChain 等主流开源框架，同时与 Oracle 自身的应用产品线（如 Fusion, NetSuite）无缝集成。
深度集成 AI 的 26ai 数据库
数据库层面的核心产品代表是 Oracle AI Database 26ai。甲骨文公司中国区技术工程部总经理嵇小峰介绍，26ai 的发布标志着 AI 技术与数据技术的深度融合。
据介绍，26ai 的创新主要体现在三个层面：
数据库核心内嵌了 Select AI Agent 框架，这是一个支持 ReAct 模式的智能体运行时环境，意味着部分业务逻辑和 AI 智能体可以直接在数据库内运行，而不仅仅将数据库视为持久化存储，极大提升处理效率。
重新打造了从数据到 AI 应用的整个开发链路。为解决大模型不理解企业私有术语的问题，Oracle 推出了结构化的 Annotation 功能，它采用键值对形式，集中管理数据语义，并存入数据字典，极大方便了后续的 AI 应用开发。对于存量系统，AI Enrichment 功能可自动对现有 Schema 进行采样并生成标注；此外还提供了自动化工具和优化器，为企业推荐最佳实践参数。
全面拥抱开放标准：Apache Iceberg。Iceberg 充当统一的“数据目录”，使 Oracle 能够无缝访问和集成位于任何地方的数据。
此外，Oracle 发布 AI Data Platform，可以整合企业所有数据（包括私有数据）用于 AI 应用。底层采用开放的湖仓一体化基础；中间层集成了 OCI 上的多种大模型及 Spark、Flink 等开源框架；顶层提供统一的 AI 开发工作台（AI Data Platform workbench），支持数据科学、分析和智能体开发，并内置数据可视化、工作流和自然语言交互等开箱即用功能。
Oracle 和 Dify 的合作
作为 Oracle 开放生态的例证，其与开源 AI 应用开发平台 Dify 的合作备受关注。双方合作的具体形式包括：
市场入驻，Dify 将在 Oracle Cloud Marketplace 上架，便于用户一键部署于 OCI。
深度技术集成，26ai（包括其结构化与向量化能力）将与 Dify 引擎实现完美兼容。
能力扩展，Dify 将通过支持 MCP 插件，无缝连接并利用各类 PaaS 服务能力。
嵇小峰强调，Oracle 所做的并不仅仅是一个宽泛的“智能体基础设施”，而是专注于 AI 应用的全生命周期，并充分发挥其在“数据”层面的核心优势。面对实现方式繁多的智能体技术，Oracle 采取开放策略，通过与 Dify 合作，共同加速企业级应用落地。
Dify 创始人张路宇认为，在技术飞速迭代、新产品层出不穷的当下，合作是必然趋势。不同的厂商对技术路线的 “风险偏好” 不同，而 Dify 更看重可扩展性与可靠性，这正是 Oracle 能够提供的核心价值。
他进一步指出，当前市场充斥着大量吸引眼球但未必可靠的“噪音”。在难以分辨真伪的环境中，客户的选择策略趋于谨慎：当他们选定一个信任的“主厨”（如 Oracle）后，自然会信赖其推荐的“食材”生态（如 Dify）。这种“信任转移” 为企业客户提供了一个经过筛选和验证的、风险更低的整合方案。
嵇小峰表示，对于企业客户而言，选择 Oracle 的技术路线，再结合 Dify 等的灵活性与创新，最终能够实现两大关键价值：一是“放心”，技术栈成熟可靠；二是 “快” ，落地路径清晰，能有效规避选型风险，加速实现业务价值。
