进入2023年以来，整个科技领域发生了很多的变化，如整个世界正在加速数字化和智能化，而数字世界的底层，则是庞大且不断产生、汇集、运算的数据；而云作为千行百业中最为重要的数字化“底座”，同样也成为了今天数据最有力的承载平台。
不仅如此，以ChatGPT为代表的AIGC大模型，更在全球范围内形成了“海啸效应”，几乎所有的科技公司都在想方设法进入大模型的赛道。背后的关键就在于，大模型的最大价值在于普遍提升个人生产力，而各行各业的公司都在积极寻找应用大模型和生成式AI的机会，则是希望能够更好地提升全员生产力。
作为全球领先的科技公司，甲骨文自然也不会缺席这一场生成式AI和大模型的“盛宴”。在刚刚结束的甲骨文全球云大会2023（Oracle CloudWorld 2023）上，甲骨文就发布了众多当前或计划在服务或产品组合中发布的生成式AI功能。更为重要的是，甲骨文还是在业内率先将“云+数据库+AI”实现“融会贯通”的公司。
正如甲骨文公司副总裁及中国区董事总经理吴承杨所言：“以前，甲骨文经常讲数据库和云是甲骨文业务的‘双引擎’，从现在开始，甲骨文除了仍然具有数据库和云的引擎，我们还增加了第三个引擎：AI。虽然数据库、云和AI都不是特别新鲜的话题，但如何把这三者完美融合在一起，给企业带来更大的业务价值，这就形成了甲骨文自身的特色。”
确实如此，随着数字化和智能化愈发深入行业市场，越来越多的智慧应用场景很难再用单一的技术来实现，而是需要通过全栈技术与业务场景进行深度融合，打通各个环节综合运用，才能最大化发挥新技术的价值。从这个角度来看，甲骨文从“双引擎”到“三轮驱动”的跃迁背后，未来以“云+数据库+AI”的全栈技术为基础，并与合作伙伴积极探索更多的行业创新应用，相信必将为中国的数字经济高质量发展注入更多的新动能。
释放全栈技术新价值
毫无疑问，目前AI大模型正在与企业应用迅速结合，重塑企业应用中人与数据的交互方式，同时也产生了越来越大的商业价值。其中最具代表性的，就是在自然语言处理领域，OpenAI的GPT-4模型已经被用于各种任务，包括文本生成、问答和语言理解等；而在计算机视觉领域，Facebook的DETR模型同样也被广泛用于图像识别任务。
但如果“追根溯源”就会发现，甲骨文在AI领域很早就进行了探索与实践，早在2017年，甲骨文就推出全球首款自治式数据库云（Oracle Autonomous Database Cloud），这是全球首款100%“无人驾驶”的数据库，可实现完全的自动化，同时更无需人力管理，当时Oracle自治式数据库云就被称为“革命性的新技术”。
在吴承杨看来：“甲骨文其实一直处于AI技术创新的最前沿，但甲骨文一直以来的思考是，新技术的出现，最重要的不是技术本身，而是要通过技术给企业或者用户带来什么价值，如果不能回答这个问题，坦率讲新技术本身也是没有意义的。”
也正因此，甲骨文所追求的，就是通过全栈技术的融合和贯通，最大化的赋能企业，而“全堆栈”的技术优势，也正是甲骨文在今天AI新时代所具备的独特价值。“你在前面看到的是SaaS应用，但在后台支撑这些应用的核心是AI、数据和基础架构云。从甲骨文的角度来说，有了全堆栈的技术，就能够给用户提供完整的解决方案，才能够最大化的把云、数据、AI融合在一起，最终为企业提供可以改变生活，改变工作的技术。”吴承杨说。
甲骨文不仅是这么说的，也是这么做的。在OCW2023上，甲骨文就宣布了一系列由全栈技术“加持”的新产品和新服务。例如，甲骨文正式宣布Oracle Cloud Infrastructure (OCI)将提供企业生成式AI服务；甲骨文将人工智能引入Oracle分析平台和服务（Oracle Analytics Server）；此外，甲骨文推出了生成式AI功能，助力HR提高生产力；甲骨文还推出集成向量数据库，增强生成式AI并提高开发人员工作效率；此外，甲骨文还通过向量存储和全新的生成式AI功能，持续推动MySQL HeatWave LakeHouse创新等等。
不仅如此，在应用落地方面，甲骨文这种“全栈技术”的能力也给企业带来了实实在在的好处。例如，甲骨文与Uber携手创新，借助甲骨文和Uber Direct，零售商现在可以提供当日配送和退货服务，不仅让客户可以更快地收到商品，还有助于自身更有效地运送商品，可以说改进了零售业“最后一英里配送”；再如，澳大利亚领先的财富管理公司安保集团(AMP)部署Oracle Cloud HCM，不仅提高了生产力，同时也提升了员工的洞察力。
吴承杨表示：“这些用户和甲骨文合作的时候，不是仅仅用云，也不是仅仅使用数据，更不是仅仅应用人工智能，而是把这些部分完全融合在了一起，由此给这些客户带来了全新的价值，同时也给这些客户产生了直接的效果。”
客观地说，数字经济是由千百个行业的数智化转型组成，而行业的数智化又由千百个的应用场景所组成。特别是随着5G、云、AI等新技术的不断叠加，这些复杂和琐碎的场景正面临新技术融合带来的巨大挑战，只有走向多层次、全方位的技术和场景贯通，才能做到赋能千行百业。因此，在全新的AI时代，甲骨文这种“全栈”能力的优势体现在，通过聚合优势力量，将数智化能力更加快速地渗透到千行百业，为中国企业提供更加全面的服务，更好服务企业的数字化转型。
数据库融入生成式AI
那么，甲骨文是如何将“云+数据库+AI”的全栈技术优势融入到具体的产品之中的呢？我们从甲骨文数据库的几个技术创新细节之中就能看出“端倪”。
对此，甲骨文公司中国区技术咨询部高级总监李珈表示：“今年甲骨文数据库未来愿景做了一些变化，即未来将会借助生成式AI，简化所有应用和分析的生成与运行。在这个过程之中，‘App Simple’这个大的方向是没有改变的，但是我们把开发改成了‘生成’，背后的原因就在于，数据库除了借助甲骨文的全栈能力之外，在今年也集成了基于AI的能力，这样能够进一步简化开发者的开发，甚至能够做到低代码、无代码开发的模式，真正让甲骨文数据库自动地帮助开发者去生成应用，自动去生成SQL。”
例如，甲骨文在OCW2023上就宣布推出了新一代数据、分析和AI平台Fusion 数据智能平台，让客户能够利用数据驱动的洞察做出明智的决策和行动，从而取得更出色的业务成果；该平台由 Oracle Fusion Analytics Warehouse 产品演变而来，将通过自动化的数据管道、适用于关键业务实体的 360 度数据模型、丰富的交互式分析、众多 AI/机器学习模型以及智能应用提供业务数据及服务；此外，甲骨文也通过向量存储、AutoML和Lakehouse增强功能，以及JSON和JavaScript支持，持续推动MySQL HeatWave的创新。
当然，最为重磅的是甲骨文正式宣布推出集成向量数据库，并计划Oracle Database 23c中添加使用AI向量的语义搜索功能，以增强生成式AI并提高开发人员工作效率。众所周知，向量数据库主要用在AI和机器学习领域。在这些领域，数据通常以“向量”的形式呈现，可以有效解决文本、图片、音频、视频等非结构化数据存储和查询的难题；而在大模型时代，目前对非结构化数据进行管理和处理的主流方法是，利用RNN或Transformer等嵌入模型（Embedding Model），将非结构化数据的语义内容转化为多维向量，并直接对这些向量进行存储、处理，由此可以为AI大模型的训练、学习等提供更好的数据支撑。
李珈强调说：“甲骨文数据库原来的融合数据库是可以处理整个结构化数据的，同样也能够处理一些非结构化的数据。但现在通过集成向量数据库的能力，功能将更加强大，能够达到将AI向量搜索与客户的业务数据相结合的检索。换句话说，企业的数据经过不同的大语言模型向量化之后，再放到甲骨文数据库中去，那么就可以通过向量的方式来对它进行查询，比如说近似查询、模糊查询等等。”
不过，甲骨文并不是市场第一家推出向量数据库的公司，那么甲骨文的向量数据库和市场上其他产品有何本质的区别呢？主要体现在两个方面：一是，甲骨文向量数据库能够支持整个企业级数据的能力；二是，向量数据库本身也是和甲骨文数据库“打通”的，向量数据库要“跑得快”，必须需要强大的性能，存储能力，可扩展性，以及安全性等等的要求，而二者的结合，就形成了甲骨文在向量数据库领域独一无二的优势；三是，甲骨文专门设计了一些新的向量数据库语法的类型，包括向量数据库（Vector DB），向量表（Vector Table）等等，通过新的语法、函数、索引，进一步强化甲骨文向量数据库的优势。
李珈最后表示，甲骨文数据库未来的方向，仍将聚焦于甲骨文融合数据库、甲骨文自治数据库以及生成式AI三大领域，专注于提高DBA、开发人员和分析师的工作效率。在这背后，也体现了甲骨文多年来一直坚持勇闯数据库“无人区”的态度和精神，特别是其在向量数据库领域的最新探索与实践，无疑也将推动生成式AI在数据库领域取得更加长远的进步。
构建更智能的云未来
事实上，除了数据库全面融入生成式AI之外，甲骨文也宣布构建更智能的云未来，通过Oracle Cloud Infrastructure (OCI) 为企业更好地拥抱AI新时代，打通落地“最后一公里”。
甲骨文公司中国区技术咨询部高级总监嵇小峰表示，自2016年甲骨文宣布推出OCI以来，甲骨文的云业务已走过了七年的时间，不仅成为了甲骨文“三轮驱动”中的一环重要引擎，同时也形成了自身的竞争优势，可以用三个关键词来做总结：
首先，甲骨文OCI是一朵“统一的云”。“现在，我们通过统一的架构去支撑云基础设施，同时也让云基础设施去支撑整个云原生的应用，包括支撑如甲骨文的企业级应用Oracle Fusion Cloud ERP, Oracle Fusion Cloud HCM等等，也能够支撑其他各种各样的行业应用，这就是统一的云，而这种能力在甲骨文的SaaS，以及行业应用当中得到了市场验证。”嵇小峰说。
其次，甲骨文OCI也是一朵“多云”。一方面，甲骨文OCI能够提供多种云的服务模式，如公有云、私有云、专有云等等；另一方面，甲骨文OCI也在积极的推动“多云”的战略。数据显示，到2023年10月份，甲骨文OCI在全球已有46个公有云区域，其中有12个是跟微软Azure直接连在一起的。
双方的这种深度合作关系，在全球的公有云市场中是相当少见的。嵇小峰说，这种合作关系也不是“一蹴而就”的，而是经过了三个阶段的发展：第一阶段，双方在物理网络层面实现了“打通”；第二阶段，在微软的Azure上甲骨文提供了专门的“ODSA”，帮助客户很容易地使用甲骨文数据库；第三阶段，经过多年的合作之后，双方在OCW2023上又宣布扩大合作关系，目前在微软Azure上，能够提供基于OCI的 Oracle 数据库服务。
简单来说，就是甲骨文OCI的基础设施直接放在了微软Azure的数据中心之中，由此带来的好处体现在，不仅能够“化解”企业在采用多云技术架构方面所面临的巨大挑战，包括脱节的管理、孤岛式工具和复杂的购买流程；同时双方的网络延迟也降低到了“微秒级”，这样就能够为企业用户提供“极致丝滑”的甲骨文数据库服务，这种创新的合作模式，可以说也将多云服务的模式创新推向了一个新高度。
最后，甲骨文OCI更是一朵“智能云”。目前，甲骨文最新推出各种生成式AI服务，都将运行在甲骨文OCI的平台上，全新的生成式 AI 服务可支持大型语言模型 (LLM)，帮助企业实现端到端业务流程自动化，改善决策和客户体验，同时还能保护数据安全和隐私。
值得一提的是，OCI内部有三百多个服务都使用了Ampere,新客户的Oracle Fusion应用运行在Ampere上，同时基于AmpereOne芯片的OCI A2机型也即将上线，在性价比方面相比x86机型将提高44%，能够支持高达156个核心的虚机以及320个核心的裸金属服务器。嵇小峰特别强调说：“采用ARM机型的好处在于，成本能够进一步的降低，ARM芯片的能源消耗也比较低, ARM芯片的可扩展性好，可以显著提升性能。”
而吴承杨也补充表示：“甲骨文OCI提供的高性能和低成本的GPU集群技术，每个集群的规模可以达到 16,000 颗 NVIDIA H100 GPU，并与云端低延迟和高带宽的RDMA网络相结合。在这样的强悍的架构和性能之上，企业运行AI工作负载也能拥有独特的优势。”
总结
今年年初《数字中国建设整体布局规划》正式发布，背后意味着“数字中国”建设迈向了实质的落地阶段，而背后的驱动就是遍及百行千业的数字化转型。可以说，千姿百态、复杂多样的应用场景，可以看做是遍布数字中国的“点”；百行千业、各种类型的行业需求，则构成了数字中国发展的“线”。由点及线，由线及面，则构成了“数字中国”协调发展的未来格局。
在此过程中，甲骨文不仅积极将“云+数据库+AI”实现融会贯通，形成了“全栈”技术的独特优势，同时在中国市场，也始终坚持“把最新的技术引进来，同时帮助客户走出去”的理念，积极赋能中国企业的数字化转型。可以预期的是，甲骨文这种“全栈”技术能力，将加速甲骨文融入到中国数字经济发展的大浪潮中，推动数字化转型在更广范围、更深程度、更高水平的融合创新上起到更大的价值和作用。
