将 AI 带入数据！Oracle 给数据库内嵌上 Agent 框架

“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。