甲骨文全面投入AI

“今天，不管是对于用户还是对于这些应用开发商来讲，在面临AI到来的时候，要怎样进行AI化？更核心的问题是：你怎么简单、快速地形成产品？”2024年6月25日，甲骨文数据 · AI 论坛在北京成功举行，甲骨文公司副总裁及中国区董事总经理吴承杨在接受采访时如是说。

吴承杨

众所周知，关于AI的讨论，始终要围绕算力、算法和数据这三个重要的维度，而数据，显然是构成AI三大技术核心的核心。“数据在今天不只是结构化数据，也不仅仅是一个非结构化数据。你如果仔细分，可以看到图表，留存，文本，都是数据。还包括流程数据、JSON、HTML……如果针对每一种数据格式就采用一个工具来解决，那么企业可能就需要有十几种对应的、商业的数据库解决方案。即便企业不惜工本集成了以上所有的解决方案，那么未来这套整合的解决方案该如何管理、升级？”在以往的采访中，吴承杨不止一次强调：数据库是为了数据的使用而存在的。而AI时代的到来，让企业所面对的数据类型和数据应用模式发生了巨大的改变，企业用户前所未有地感受到了来自数据管理方面的压力，这从某种角度来看，已经成为企业用户尝试使用AI最大的障碍之一。

事实上，从2017年推出Oracle自治式数据库云（Oracle Autonomous Database Cloud）开始，到2024年正式发布Oracle Database 23ai，甲骨文明确表示其核心数据库产品正式从云时代进入AI时代，并一直在努力降低由AI时代数据应用模式为企业用户带来的风险和阻碍，简化数据管理和应用的难度。“创新必然来自结构化与非结构化数据的结合。”吴承杨在会议的主题演讲中说：甲骨文数据库的愿景，是希望能够轻松生成和运行现代应用和分析，并适用于任何规模的项目。让数据对于企业用户而言，依然像水、电一样，在需要的时候，能够提供准确，合规的数据服务，从而保证企业用户在尝试应用包括AI技术在内的新兴技术过程中，业务不中断、不出错。“就像装修房子的隐蔽工程一样，既能支持企业的所有数据需求，同时又难以察觉他们的存在。”吴承杨说。

融合数据库，是甲骨文在2019年提出，专门为了解决数据类型多样性的相关策略。2024年5月甲骨文发布的融合数据库新版本Oracle Database 23ai，实际上就最大程度地强调了融合数据库与企业级AI应用的密切关系。

在Oracle Database 23ai中，企业用户可以利用新的 AI Vector Search 功能，安全地将文档、图像和其他非结构化数据与私有业务数据结合搜索，而无需移动或复制这些数据。Oracle Database 23ai 还可以将 AI 算法引入到数据所在的位置，而不必将数据迁移到 AI 算法所在的位置。因此，AI 可以在 Oracle 数据库中实时运行，从而能够提高 AI 的有效性、效率和安全性。除此之外，Oracle近期还宣布在新版本的 Oracle APEX 低代码开发平台中推出新的 AI 创新。全新的 APEX AI Assistant 将能够简化应用开发，帮助开发人员快速批量构建功能丰富的关键任务应用。

就在本次会议上，甲骨文又提到“现代数据平台”的概念，即通过融合数据库，帮助用户实现在“任意时间、任何地点、任何数据和任何人”对数据的轻松调取和应用，“目标就是让用户对数据的管理和应用变得更加简化，让管理和开发、生成都非常容易。”吴承杨说。

“现代数据平台之所以重要的原因，就在于在这个平台上面可以运行不同的数据类型，可以有图数据、空间数据、结构化数据、非结构化数据、向量数据，都可以在这个上面运行。而这个平台上用什么东西贯穿起来呢？就是SQL。”吴承杨进一步解释新版本数据库产品对于企业级AI应用的支持：所谓SQL是一种数据库语言，“在今天这个AI时代，SQL可以与向量数据库连接，可以通过大语言模型的方法去生成SQL。因此你可以想象一点，当你生成SQL以后，SQL就可以进入到关系型数据库，同时可以进行文本的查询。你也可以进入到图数据库，你还可以进入到空间数据库——这个SQL实际上就可以通过这个现代数据平台融会贯通地切入到各种数据类型。”

吴承杨打了一个比方：这就像北京的环线地铁，用户从环线上任何一个入口进入地铁，都好比进入到了SQL一样——地铁可以带你到环线上的任何一站，SQL能够连接任何一种类型的数据。“以前的问题是：你怎么才能进入到北京的环线地铁呢？现在，只要你说一句话就可以进去了！以前做不到的事，现在可以做到了！”吴承杨认为这对于企业级AI应用非常重要：正是因为甲骨文通过这样的方式将向量数据库嵌到整个数据库里面，因此企业在应用AI的过程中，就不需要将数据从数据库中调出来，而是直接在数据库中进行应用：“今天，绝大多数人的做法，都是把各种类型数据库里的一部分数据拿到AI里面来，做训练和分析；但是Oracle的做法不一样，我们是把AI带到数据库里面去，只要把数据拿进来，其他事情都交给Oracle来做：让所有类型的数据库都能在同一个平台上运行，让AI就像乘坐北京环线地铁一样，转上一圈，就能够调用所有类型的数据了——Oracle就是要让用户应用和数据的使用简单化。”

“现在文生SQL是很多公司可以做到的。但是像我们这么简单的做法，目前只有甲骨文做得到。”吴承杨强调说。

而除了新版本数据库产品，甲骨文还宣称对企业级IT堆栈的“每一层”提供AI支持，包括云基础设施层面、AI服务和应用层面。其中，在云基础设施层面，Oracle 推出了OCI Generative AI 服务以及其它创新功能，助力企业更轻松地利用生成式 AI 方面的新技术——OCI Generative AI 服务是一项全面托管服务，可无缝集成 Cohere 和 Meta Llama 的大型语言模型 (LLM)，有效解决各种业务用例；在应用层面，Oracle 将新的生成式 AI 功能添加到 Oracle Fusion 云应用套件中，旨在帮助客户改善决策、增强员工体验和客户体验。另外，Oracle 也将生成式AI 融入到行业解决方案中，从零售、医疗、金融、工程制造等各个领域，助其实现关键业务功能自动化，改善决策并提升客户体验。

至于在AI服务方面，甲骨文选择与合作伙伴一起，构建一个面向企业级AI应用的广泛支持：从2022年10月起，甲骨文就与AI领域的标志性公司英伟达合作，将英伟达的完整加速计算堆栈引入OCI，以帮助客户解决业务挑战。到2023年3月，双方进一步扩大合作，在全新的OCI Supercluster™ 上运行战略性 NVIDIA AI 应用，使得OCI成为英伟达的超大规模云技术提供商，提供大规模的AI超级计算服务 NVIDIA DGX Cloud™。2024年3月，甲骨文和英伟达的合作再度升级，双方共同为全球客户提供主权AI解决方案：结合甲骨文的分布式云技术、AI基础设施和生成式AI服务与英伟达的加速计算和生成式AI软件，共同支持机构组织部署AI工厂，推动AI技术的广泛应用和发展。不仅是英伟达，甲骨文还与包括Google Cloud、微软及OpenAI等在内的AI领域标杆性企业达成合作协议：与Google Cloud合作，让客户可以将OCI和 Google Cloud 技术结合使用，从而加速应用的迁移和现代化：与微软合作，将 Microsoft Azure AI 平台扩展到OCI；与 OpenAI合作，为其提供更多的算力支持。

可以说，甲骨文本轮对于AI的投入，就如同之前全面迅速投入云计算怀抱一样，没有保留。只是，从技术和产品层面为企业提供充分的选择，并不是企业尝试应用AI的全部需求。对于企业用户而言，更想了解的问题是：应该按照怎样的步骤去尝试AI这样的新兴IT技术所能带来的价值呢？

“企业用户尝试应用AI，需要做判断：首先要想清楚企业要做什么，不能为AI而做AI。因此企业的逻辑应该是：清楚地知道自己的最终业务目标，再基于此，分析要达到这样的目标，希望AI提供怎样的帮助？”吴承杨反复强调：绝大多数企业并不需要自己去做模型训练，尝试应用AI加持的工具，实现业务目标才是最核心的需求：“企业AI化的第一步，先尝试通过自然语言调动自身的知识库；第二步是利用文本生成SQL，通过SQL，在企业的各类数据库中实现各种各样的数据查询；第三步，把SQL嵌入到所谓的融合数据库的现代数据平台上。”

吴承杨说：“如果以上这些步骤企业都做了，并且效果都很好，同时也真的想自己做模型训练，并且有GPU的资源，那么甲骨文也可以给企业提供这样的资源去做训练。”