甲骨文新年立志：以AI 为中心，赋能企业发展

       时间的车轮滚滚向前，转眼间已来到2025年。从AI浪潮兴起至今，即将踏入第三个年头。这短短几年，既不算漫长，也绝非短暂。AI所带来的一切，几乎颠覆了生活的每一个角落，重塑了工作的每一种形态。

       对于甲骨文来说，亦是乘风破浪的一年。

       近日，2025甲骨文中国创新峰会在北京举行。本次峰会主题为“数聚中国 智领未来”，甲骨文携手众多合作伙伴分享了过去一年的AI探索和实践。甲骨文公司副总裁及中国区董事总经理吴承杨也分享了自己的新年愿望——成为AI 人。
       那么，如何成为AI人呢。吴承杨认为至少需要完成三件事：“首先，你的生活中需要有AI；其次，工作中也需要有AI；最后，你需要用AI的方式去思考。”

       过去一年，甲骨文加快了在云基础设施、行业特定软件解决方案以及AI领域的扩张，转向布局民营企业，并通过AI和云技术持续推进中国企业全球化发展。2024财年甲骨文收入530亿美金，其中研发投入近90亿美金。

甲骨文的与时俱进

       作为一家不满足于过去成就的传统软件巨头，甲骨文表现出了创新和颠覆自身模式的明确意愿。

       当前，企业级应用面临三大挑战。第一，企业级应用模块之间的关联非常复杂；第二，企业级应用对准确性要求极高，一旦 AI生成的代码出错，无人可以承担责任；第三，安全和稳定性也是企业级应用不可忽视的问题。正如吴承杨所言，“如果这三个问题不能得到有效地解决，那么，或许你可以放心地让AI撰写文章，但在企业级应用中，却万万不可轻易尝试。”

       就像开着跑车走乡村小道，无法发挥其卓越的性能。“想要富先修路”，想要AI在企业里跑起来，当务之急是对基础设施进行全面的重塑。

       甲骨文提出了“以AI为中心的公有云”。吴承杨表示，在AI时代，客户对数据中心的期望已远远超越了单纯的计算能力提供，进而提出了四大核心诉求：弹性、效率、安全和智能。
       在甲骨文多云互联的数据中心，客户不仅能够灵活选择并管理多个ID，还能与众多合作伙伴的APP无缝对接，构建紧密相连的数字生态。据悉，甲骨文每10天可以交付1万块GPU，ZettaScale级云计算集群算力可达2.4 Zatta FLOPs。

       从PC互联网业务起步的猎豹移动也是AI时代的积极参与者，其2016年就开启了以AI技术驱动的战略转型，2023年，相继推出“为企业应用而生”的OrionStarLLMs系列，以及围绕企业级AI应用开发的大模型数据服务“AI数据宝”。

       接下来，猎豹移动与甲骨文双方有意愿在AI 与数据的融合方面开展合作，将数据基础设施（Data Infra）向AI基础设施（AI Infra）做转变，包括数据非结构化转结构化的处理。增强AI模型的理解力和准确性，有效推动企业级AI应用落地过程中“最后一公里”的突破，进一步夯实双方在全球市场的竞争优势。

       同时，甲骨文提出，企业需要构建以AI为中心的开发架构，通过模块化应用程序的生成、声明式语言的使用以及企业应用所需的可扩展性、可靠性、一致性和安全性的自动化，加速利用AI优势，并有效降低其风险。

       甲骨文公司副总裁及中国区CTO谢鹏博士在会上提出，AI就绪的六项指标，即战略、基础设施、数据、治理、人才和文化。
       甲骨文提出在数据库内AI就绪，其意义在于整合数据操作、开发运维以及针对大型语言模型等操作，形成一个统一的操作平台，用户可以在本地平台上完成所有数据相关操作，从而缩短生成式AI的路径。建立数据库内的Data Pipeline，完成从向量化到检索，为大语言模型调用做好准备，同时包括和notebook及各种编排、开源工具链等功能的集成。

       谢博士表示，从企业长远发展的角度来看，以AI为中心的基础设施重建、数据平台重建和开发架构重建需要优先考虑。

“破旧”只是时间的问题

       在吴承杨看来，AI不仅代表着技术上的创新，更是一场深远的革命。革命往往伴随着阵痛与牺牲，而在企业领域，这表现为对旧有架构与模式的颠覆和重塑。

       企业家其实都明白这个道理，但关键在于何时才能狠得下心。

       吴承杨指出，当革命来临时，个人意愿已无法左右大局，企业无从选择是否接受，只能决定如何应对，是立即行动还是观望后再行。他提醒企业，在AI时代，应用模块之间的关系要尽可能简化。只有底层数据简单化，上层应用才会相应变得简单明了。

       谢鹏博士也强调，AI的到来让许多产品变得过时，但唯有能力不会过时，企业要注重培养自身能力，与合作伙伴共同实现能力的内化，将更具长远价值。

       2025年是AI的应用年，甲骨文数据库的愿景，即借助生成式AI，简化应用和分析的生成与运行，帮助企业完成AI应用的落地，实现长久的稳定的发展。