甲骨文：云數智融合釋放創新乘數效應，推動企業級AI規模化落地

毫無疑問，今天在AI的推動下，企業數智化轉型已進入規模化“倍增創新”的階段，尤其是以生成式AI和大模型為代表的AI技術的不斷演進，以及應用場景的不斷拓展加深，都讓各類AI創新應用如雨后春筍般涌現，并加速惠及千行萬業。

特別是結合生成式AI技術，企業可以在工業設計、知識庫構建、代碼開發、郵件處理以及流程優化等領域實現全面創新，以提高企業的整體運營效率。

但也要看到，以生成式AI和大模型為代表的人工智能技術的發展，和在企業端難以快速利用AI技術形成優質新質生產力的“困境”正形成鮮明的對比。換句話說，在AI技術與應用之間，在通用的AI能力與定制化行業和企業需求之間，如何解決不同行業、企業的AI應用規模化落地等問題上，仍然存在“最后一公里”無法滿足的情況。

在此背景下，在剛剛結束的2024甲骨文全球云大會（Oracle CloudWorld 2024）上，甲骨文不僅帶來了其在數據庫領域的最新技術創新，還推出了面向企業的以AI為中心的生成式開發基礎設施GenDev，它可以幫助開發人員更快的通過生成式AI構建應用功能，同時在AI基礎設施領域，甲骨文OCI也持續保持迭代和進化，能夠為全球企業提供堅實、安全的基礎架構，幫助企業更智能高效地布局全球市場。

正所謂“要想富、先修路”，任何國家和企業，要想在AI時代“富”起來，關鍵就是要把AI應用基礎設施這條“路”修好，而甲骨文正以云數智的全面融合釋放技術創新的“乘數效應”，加速生成式AI開發釋放新價值，構筑AI時代基礎設施新底座，由此更好地推動企業級AI的規模化落地，進一步加速AI“走深向實”，激發更多企業的新質生產力，其價值無疑重要而深遠。

01.

企業AI落地背后面臨的新挑戰

事實上，隨著大模型基礎能力持續提升以及AI Agent技術的逐步成熟，使得企業AI采用率正在快速提升。麥肯錫近期的調查報告顯示，當前不少企業在最少一個業務功能采用AI的比例也從2023年的55%大幅增加到2024年的72%。

具體而言，大模型越來越多地替代傳統算法完成單點功能，比如CV、預測類；同時，面向各行業各職能領域的員工，基于角色的助手類應用Copilot模式也正成為新常態；不僅如此，基于業務場景的AI Agent也成為了企業AI落地的新方向，這是一個能夠感知環境、做出決策并采取行動的自主智能體，有自主性、適應性、交互性等特征，是企業走向高度自治運營的核心和關鍵。

也正因此，企業唯有構建可持續滿足企業AI應用的核心基礎設施，才能更好的擁抱AI新時代，其中就包括高質量、更豐富的訓練數據是模型進化、提升企業智能水平的關鍵；基于云，特別是混合多云，打造堅實的算力和數據基礎設施底座，才能夠更好地滿足企業對算力和數據持續增長的需求；在此基礎上，企業AI應用之間還需要一個“中間層”，因此構建以AI為中心的企業級開發架構，滿足企業生成式AI應用開發需求，將是企業AI大規模落地的關鍵“抓手”。

但“知易行難”，能夠預見未來不等于可以把握未來，擺在企業AI規模化應用面前的，仍有很多難題。

在甲骨文公司副總裁及中國區董事總經理吳承楊看來：“當下生成式AI的熱度很高，但是其中缺少了以AI為中心的企業級開發架構，因此導致企業級AI無法真正地落地，這是當下企業面臨的所有問題的根本。”

背后的原因主要在于，受制于復雜的數據依賴關系和龐大數量的過程代碼，傳統應用開發基礎設施難以在企業層面上充分發揮 AI 代碼生成技術的優勢，導致所生成的應用難以理解、驗證、保護、維護和更新。

吳承楊說：“企業級AI的每一個應用之間、模塊之間的關系很復雜，且連接很緊密，因此這就需要開發者來梳理應用以及模塊之間的關系；另外，人工智能生成的企業級AI應用的代碼將是可檢驗的；同時，這些企業級AI應用還將具有安全性、健壯性。”

例如，在為體育賽事開發的應用中，需要包含有運動員的特征數據，項目日程，還有售票與觀眾的信息，這就需要開發團隊能夠快速交付，以及快速響應舉辦方的修改要求，而以AI為中心的企業級開發架構，能極大地提升開發團隊的效率，以及更好地保障最終產品的健壯性、安全性與可靠性，這對于這種容錯率極低的大型活動來說，將是至關重要的。

“當然，在此過程中，企業還需要GPU資源等算力資源，以及傳統數據庫的補充來進一步完整地搭建整個以AI為中心的企業級開發架構，由此打造出可持續滿足企業AI應用的核心基礎設施，這才是企業制勝AI時代的關鍵，而甲骨文始終致力于將云、AI和數據有機的融合起來，幫助企業更好的擁抱AI新時代，為企業帶來新質生產力。”吳承楊強調說。

由此可見，雖然我們已經見證了生成式AI和大模型開始與場景、行業進行深度融合并取得了不錯的成績，驗證了生成式AI不僅僅在科技企業中得到了應用，更邁出了走向千行萬業的步伐，但生成式AI和大模型的落地并不是一件“一蹴而就”的事情，這其中構筑以AI為中心的企業級開發架構，推動企業級AI應用更加快速和普惠的落地，可以說不僅是“大勢所趨”，更是“迫在眉睫”。

02.

加速生成式應用開發釋放新價值

正是洞察到這種全新的變化，在今年的OCW上，甲骨文正式推出了面向企業的以AI為中心的生成式開發基礎設施GenDev，它結合了Oracle Database 23ai 中的創新技術，如JSON Relational Duality Views、AI Vector Search 和 APEX 等，能夠提供以AI為中心的聲明式基礎設施，可自動實現企業級AI應用所需的獨立性、隔離性、保密性、一致性、可演進性和可生成性。

據了解，GenDev 能夠幫助開發人員利用AI快速生成易于理解和安全的模塊化、可演進的企業應用，而用戶可以使用自然語言與數據和應用交互，并根據語義內容查找數據。受益于此，AI開發人員可專注于構建應用功能，而不是數據基礎設施需求。

甲骨文公司中國區技術咨詢部高級總監李珈認為，甲骨文推出的面向企業的以AI為中心的生成式開發基礎設施GenDev，不僅為生成式應用開發帶來了一種突破性的技術和基礎架構，更是一種全新的方法論，它具備三大核心能力。

一是，其模塊是可以組裝的，互相之間是獨立的，但又可以各自發展；二是，其AI應用支持用聲明式的語言簡單地翻譯，并對它進行描述；三是，整個基礎設施還具備健壯性、魯棒性、高可用性、安全性、一致性等等。特別值得一提的是，甲骨文還特別強調一點，即企業客戶只要說出想要做什么就可以，而具體怎么做就交給后端的GenDev，交給AI去執行就可以了。

而GenDev的所有核心能力，都是架構在Oracle Database 23ai 能力之上的，這其中就包括具有RAG 和其他增強功能的Oracle 自治數據庫 Select AI能力，通過檢索增強生成 (RAG) 和 AI 向量搜索，開發人員在使用大型語言模型(LLM)處理企業數據時，可以更精確地回答自然語言問題，從而幫助客戶降低出現幻覺的風險。同時，自治數據庫還消除了創建 AI 管道以生成和填充向量嵌入的專業知識的需求。

此外，GenDev也支持更為廣泛的LLM，通過使用 Autonomous Database 與其他 LLM (Google Gemini、Anthropic Claude 和 Hugging Face) 的內置集成，GenDev可以幫助企業從生成式 AI 中獲得更多價值。目前，Autonomous Database 與七家提供商的 35 個不同的 LLM 相集成，為客戶提供了構建GenDev應用程序的廣泛選擇；與此同時，GenDev也支持客戶訪問 NVIDIA GPU 來加速某些 AI 數據操作的性能，而無需擔心供應或管理 GPU 服務器等等。

吳承楊進一步表示，擁有一個以AI為中心的生成式開發基礎架構，不僅對企業級用戶很重要，同時也對許多的ISV應用開發商非常重要，這是因為采用以AI為中心的開發架構，將會為更多的企業級客戶提供更高的開發效率，實現更高檔次的開發的成果，從而在市場競爭中取得更加顯著的優勢。

確實如此，今年初IDC 發布的《2024 AIGC應用層十大趨勢白皮書》中顯示，隨著生成式AI技術的快速發展，智能化應用將呈現爆發式增長，同時IDC預測，到 2024 年全球將涌現出超過5億個新應用，這相當于過去 40 年間出現的應用數總和。從這個角度來說，未來企業借助甲骨文GenDev的“加持”，無疑將會促進更多企業使用生成式 AI進行開發，從而釋放出更多的新價值。

除此之外，隨著企業AI應用規模的不斷增大，數據的規模也會以指數級的速度變大，而企業也不得不再度面對數據處理的挑戰。同樣，甲骨文在數據庫領域也保持著“與時俱進”的技術創新，幫助企業在AI時代面對全新的數據挑戰。

比如Oracle Database 23ai中就新增“Lock-free”（無鎖）功能，如在電商應用中，每次購買產品時，應用都會更新該產品的單位數。通常，大量的并發會話會嘗試更新低基數表，以減少給定產品的單位數。這會導致可擴展性問題，因為每個并發會話都需要獲取庫存表中特定行的獨占鎖，使用傳統鎖定機制很難緩解這種情況，而通過“Lock-free”技術，則能夠在頻繁更新的數據中消除熱點塊帶來的性能影響，由此讓數據更新沒有“天花板”。

在多種數據類型支持方面，全新的Oracle Database 23ai也支持包括關系型數據、空間數據、圖數據、區塊鏈數據、文本、XML、JSON、傳感器數據等各種數據類型，同時也支持各種開發框架，如Spring Boot、MyBatis、LangChain、TensorFlow等。

而在自治數據庫領域，基于Oracle Dedicated Region技術，以及自治數據庫服務，可以幫助客戶將成本降低到90%；而在AI方面，甲骨文也充分踐行“AI in the Database”，把AI引入數據庫中等等。

正如李珈所言：“無論是最新的Oracle Database 23ai，還是全新推出的GenDev，甲骨文一直致力于為開發和運行現代化應用和分析提供完整而簡單的數據庫和服務，甲骨文的目標始終是進一步簡化數據利用的方式和方法，在需要更多數據服務的時候，不是進一步讓企業做加法，而是讓企業可以直接利用SQL，就能幫助企業簡單地把應用構建出來。”（更多內容參考：甲骨文：用“SQL”實現AI的“融會貫通”，打通應用落地的“最后一公里”）

03.

構筑AI時代堅實基礎設施新底座

客觀地看，當前的AI發展迅速，新技術新應用層出不窮，如何去構建一個堅實可靠的基礎設施底座來滿足長遠未來的發展需求和應付人工智能應用的迭代演進，將是全社會和所有企業都必須去迎接的新挑戰，在這方面，甲骨文OCI同樣“一馬當先”，以前所未有的創新力和產品力，引領了AI基礎設施建設的新方向和新趨勢。

首先，是區域覆蓋方面，甲骨文OCI目前在全球已經建成和正在建設的數據中心共有162個區域，數量非常之多，這種“廣覆蓋”的策略正是當下甲骨文對數據中心建設的新定位和新理念。

據甲骨文公司中國區技術咨詢部高級總監嵇小峰介紹，當前業界數據中心建設有兩種思路，一種是部分云服務商所采用的，即在全球建立數目比較有限的，但是規模很大的數據中心；另一種則是基于客戶的不同需求，建立不同的數據中心加以滿足和覆蓋，而甲骨文正是采用的后一種模式，原因在于甲骨文認為企業客戶的需求是多種多樣的，因此也應該提供多種多樣的數據中心，既有超大型規模的，也有中型的，還有小型的。換句話說，數據中心的數量和體量應該根據企業客戶的情況“應需而變”。

為了應對這種需求，甲骨文推出了基于模塊化設計的OCI Dedicated Region，它能夠以更小的基礎設施規模和更低的成本，為更多企業客戶及其數據中心提供完整的公有云服務。嵇小峰強調說：“OCI Dedicated Region從最早的二十多個rack（服務器機架）到十多個rack，到目前為止，甲骨文推出了3個rack的OCI Dedicated Region，這樣就能夠把甲骨文OCI放在里面，讓更多的企業客戶在自己的數據中心內就能獲得公有云的敏捷性、經濟性和規模。”

其次，在基礎設施方面，為了更好地滿足AI大模型和智能算力的爆炸式增長，甲骨文在今年的OCW上也推出了Zettascale云計算集群，其支持 131,072 個 NVIDIA GPU，同時提供突破性的2.4 zettaFLOPS 峰值性能。此外，Zettascale云計算集群還包含OCI計算節點、超低延遲網絡以及高性能存儲選項，更好的幫助客戶大規模構建、訓練和推理 AI。

除此之外，在基礎設施安全領域，甲骨文OCI也推出了零信任包路由(Zero Trust Packet Routing，ZPR)技術，ZPR可幫助企業將網絡配置與網絡安全分離，防止人為錯誤造成的數據泄露，最大化幫助企業簡化合規性工作，減輕安全團隊的負擔，進而加強安全性。

最后，在混合多云方面，甲骨文也走在了市場的前列，在今年的OCW上甲骨文更是重磅宣布和AWS建立戰略合作伙伴關系，并推出了Oracle Database@AWS，支持企業客戶在AWS中訪問基于專用基礎設施的Oracle Autonomous Database 和 Oracle Exadata Database Service，從而簡化將企業工作負載遷移到云端的過程，同時提高敏捷性、靈活性和安全性。此前，甲骨文就與微軟Azure以及谷歌GCP達成了一系列的戰略合作，而隨著AWS的加入，甲骨文在多云領域的“朋友圈”也愈加壯大。

對此，吳承楊表示：“我們認為今天多云已成為用戶的根本需求，就像用戶愿意選擇多個數據庫一樣。”在此過程中，甲骨文始終傾聽客戶的需求，積極完成多云的“適配”，如今所有的甲骨文的數據庫服務，都可以接入到其他的大型云供應商之中。此外，甲骨文與其它幾家云供應商數據中心都有高速帶寬的連接，甚至可以把應用和數據分別放在兩個數據中心中，也可以在兩個數據中心之間實現快速傳遞數據，而且兩個數據中心的連接，如甲骨文和谷歌GCP端口之間的連接都是免費提供的。

“這也意味著，對于某一個應用，如果甲骨文有價格優勢，用戶可以轉到OCI來，也可以用在GCP上，由此給用戶帶來更多的選擇。目前，甲骨文與微軟Azure之間，以及和谷歌GCP之間，都有超過十個互聯數據中心提供支持。同樣在中國，已經有不少的企業級客戶都在使用這樣的多云架構，享受多云的好處。”吳承楊最后說。

例如，易點天下是一家提供智能營銷服務，包括社交媒體營銷、電子商務開發和云咨詢的公司，這家公司采用多云戰略來部署其應用，并選擇將其流量網關工作負載轉移到甲骨文OCI上，以實現更好的全球數據中心覆蓋。借助甲骨文OCI，易點天下降低了成本，提高了災難恢復能力，并優化了合規性。

銳明技術以人工智能和視頻技術為核心，專注于商用車的安全、合規和效率提升的AIOT智能物聯解決方案提供商，業務輻射國內30多個省市以及北美、歐洲、中東等地。銳明技術將產品服務平臺搭建在OCI，保證海外數據合規，實現降本增效，并借助 Oracle AI，加速產品創新。

全文總結，熊彼特曾經說過，創新是要“建立一種新的生產函數”，也就是形成一種從來沒有過的生產要素和生產條件的“新組合”，作為全球領先的科技公司，甲骨文一直以來“以行踐言”，通過云數智的全面融合釋放技術創新的“乘數效應”，真正為企業走向AI新時代搭建好了“能力集”和“服務集”。相信甲骨文將會更好地加速千行萬業的智能化變革新進程，為中國數字經濟高質量發展注入更多的新動能，其重要價值也可以說：“不止于現在，更關乎未來。”

更多詳細內容，請現場參與2024年11月12日在上海舉辦的2024甲骨文中國創新峰會！