智東西（公眾號：zhidxcom）
作者 |? 徐豫
編輯 | ?心緣
智(zhi)(zhi)東西1月(yue)19日(ri)報道(dao)，2025甲(jia)骨文中國創新峰會17日(ri)在(zai)京舉行，主題(ti)為“數(shu)聚(ju)中國，智(zhi)(zhi)領未來(lai)”。甲(jia)骨文公(gong)(gong)司(si)(si)副總(zong)裁(cai)兼中國區(qu)董(dong)事總(zong)經理吳承楊、甲(jia)骨文公(gong)(gong)司(si)(si)副總(zong)裁(cai)兼中國區(qu)CTO謝鵬博士等多位甲(jia)骨文高層(ceng)，拆解了過去一(yi)年該公(gong)(gong)司(si)(si)開(kai)發的“以AI重塑底層(ceng)的一(yi)切”的原生AI架構。
臨近春節前夕(xi)，剛登臺吳承楊先給(gei)大家拜了(le)個早年。2025年，他的新年愿望是“成(cheng)為一名(ming)AI人”。
▲甲骨(gu)文公司副(fu)總(zong)裁兼中(zhong)國區董事總(zong)經理 吳(wu)承楊(yang)
怎(zen)樣(yang)才(cai)算一名合格的(de)(de)AI人？吳承楊(yang)給出了他的(de)(de)答(da)案：第(di)(di)一件(jian)(jian)(jian)事是(shi)你(ni)的(de)(de)生活中(zhong)(zhong)要有AI，第(di)(di)二件(jian)(jian)(jian)事是(shi)你(ni)的(de)(de)工作中(zhong)(zhong)要有AI，第(di)(di)三(san)件(jian)(jian)(jian)事是(shi)你(ni)要學會用(yong)AI的(de)(de)方式思考(kao)。
為此(ci)過去一年，甲骨文嘗試轉型為非(fei)政府性質，其主線從(cong)深耕數(shu)據(ju)庫，轉向(xiang)用云和AI重塑(su)數(shu)據(ju)庫等一系列(lie)企業級(ji)底層架構，從(cong)而繼續在中(zhong)國市場保(bao)有(you)其產品(pin)、服務、價(jia)格的優勢。吳承楊直言這個過程“痛并快樂著”。
這一AI化(hua)的(de)努(nu)力(li)也反映在財(cai)報數(shu)據上。2024財(cai)年(nian)甲骨文總收(shou)(shou)入(ru)為(wei)530億美元。其中，研發投入(ru)有將近90億美元，這一數(shu)值不包(bao)括(kuo)相關收(shou)(shou)購交易的(de)花銷。
同期，甲(jia)骨文的中國客戶(hu)已超過26萬家，包括獵(lie)豹移動(dong)在內的多家合作伙伴(ban)，也(ye)到(dao)場(chang)分享(xiang)了各自企(qi)業(ye)AI化的最新進展。在媒(mei)體溝(gou)通環節，吳承楊(yang)分享(xiang)了他走訪多位甲(jia)骨文客戶(hu)的感受。他發現(xian)雖然每(mei)位客戶(hu)都(dou)有專門的團隊(dui)、公司高層(ceng)跟進企(qi)業(ye)級(ji)(ji)AI部署，但不得不正視的是，短時間(jian)內現(xian)有的企(qi)業(ye)級(ji)(ji)AI項目效果(guo)有限，并不能(neng)給企(qi)業(ye)帶來很多實際性(xing)的幫助。
在(zai)吳承楊看來，AI不是(shi)一種(zhong)技(ji)術創(chuang)新，而是(shi)一場技(ji)術革命，并(bing)且今年(nian)最迫切需(xu)要(yao)重構AI架構的是(shi)獨(du)立軟件(jian)開發商(shang)（ISV）們，“否則很有可能被淘汰”。
一、AI-centric數據中心可跨公司兼顧多ID，兼容英偉達架構
今天(tian)談到云，一般都(dou)是(shi)指公有(you)云的(de)概念(nian)。在當下的(de)AI時(shi)代，數據中(zhong)心如果只(zhi)能提(ti)供計算資源，那是(shi)遠遠不夠的(de)。
因此，吳承楊認為，以AI為中心(xin)的(de)(de)數(shu)據中心(xin)需達到四(si)個(ge)要求，分(fen)別是(shi)彈(dan)性、效率、安全和智能。其中“彈(dan)性”指的(de)(de)是(shi)，基于一個(ge)多(duo)云互聯的(de)(de)數(shu)據中心(xin)，企業可以自由選擇是(shi)同時使用2個(ge)ID、6個(ge)ID，或者是(shi)同時連接自家和友商的(de)(de)多(duo)個(ge)ID。
據吳承楊(yang)分享，目前甲骨文(wen)每10天可交付1萬(wan)塊GPU。其(qi)ZettaScale級云(yun)計算集群，集群算力達到2.4Zetta FLOPs。
此外，甲骨文(wen)現(xian)有(you)的AI架構與英偉(wei)達的架構兼容，按(an)吳(wu)承(cheng)楊(yang)的說法是“在一定程度上已英偉(wei)達化”，可滿足大(da)部分AI企業平滑遷移數(shu)據庫的需求。
二、開發者可用自然語言交互的AI架構，破解企業AI部署3大痛點
吳承楊(yang)說道(dao)：“企業AI化不等于(yu)做一(yi)個AI項目。”因此(ci)，企業仍(reng)然需要一(yi)個全新的AI架構。他告訴智東(dong)西，預測獨立軟(ruan)件開(kai)發商(shang)將是今(jin)年(nian)最急需底層(ceng)架構AI化的群(qun)體，而這些獨立軟(ruan)件開(kai)發商(shang)可能會先通過(guo)具體的、快速見效的AI項目試水(shui)。
企業(ye)級應用當前面臨3大(da)挑戰，一(yi)是(shi)(shi)模塊(kuai)和(he)模塊(kuai)之間的(de)關聯較為復雜；二是(shi)(shi)企業(ye)可以用AI生成代碼，但難(nan)讀懂AI寫的(de)代碼，也難(nan)找AI“擔責”；三是(shi)(shi)“絕對的(de)”安全性(xing)和(he)穩定(ding)性(xing)。
對此，甲骨文通過模塊獨(du)立性、可(ke)信(xin)性和統一數(shu)據(ju)模型解(jie)決上述(shu)痛點。具體來看，其利用JSON關(guan)系二元性消除了數(shu)據(ju)重復及其隱患(huan)，并且(qie)整(zheng)個結構內(nei)數(shu)據(ju)和應用解(jie)耦(ou)，企業(ye)可(ke)整(zheng)取整(zheng)用。
據吳承(cheng)楊分析，其AI-centric企業應(ying)用開(kai)發架構與同行(xing)相比，有(you)獨立(li)、可(ke)信(xin)可(ke)發展(zhan)、簡潔(jie)的聲明式語言、可(ke)擴展(zhan)性(xing)、可(ke)靠性(xing)、一致性(xing)和安全(quan)性(xing)等優勢。這對于企業開(kai)發者而言，則是(shi)幾百行(xing)、幾十(shi)行(xing)的代(dai)碼(ma)，可(ke)以縮減為幾行(xing)代(dai)碼(ma)，從而檢查起來會更(geng)方便，降低(di)出(chu)錯率。
謝鵬博士(shi)在會上提(ti)出(chu)了AI就緒的6項指標，包(bao)括(kuo)戰略、基礎(chu)設(she)施(shi)、數(shu)據、治理、人(ren)才和(he)(he)文化。會后，他接受媒體采訪(fang)時強調如果從長期主(zhu)義(yi)的技術路(lu)線來(lai)思考，首(shou)先要考慮的是以AI為中心的基礎(chu)設(she)施(shi)重建、數(shu)據平(ping)臺和(he)(he)開(kai)發(fa)架構圖。
換句話說，甲骨文所謂的長期主義路線，主要是堅持做原(yuan)生(sheng)AI的融合。謝鵬博士也進一(yi)步詳(xiang)細拆解了原(yuan)生(sheng)AI底層(ceng)架構的一(yi)些最(zui)新(xin)趨勢。
首先，AI正在重(zhong)塑基礎設(she)(she)施。隨(sui)著生成(cheng)式AI的(de)發展，數據(ju)中心的(de)設(she)(she)計更注重(zhong)提高機架的(de)功率(lv)密度和(he)計算密度，以(yi)B2B、B2C、C2C等商業模式構成(cheng)的(de)傳統互聯網(wang)，將(jiang)融(rong)合大(da)量的(de)M2M、A2A場景。盡管(guan)AI應用主要集(ji)中在云端，但考慮到(dao)成(cheng)本、時效性(xing)和(he)安(an)全性(xing)等因(yin)素，AI向邊緣下沉已成(cheng)為趨勢。
未(wei)來(lai)，以(yi)AI為(wei)中心的(de)基礎(chu)設施不(bu)區分“公有(you)云”和(he)“私(si)有(you)云”，混合云已是(shi)基礎(chu)設施近(jin)年來(lai)的(de)主(zhu)要模式和(he)發展方向。在云、邊、端(duan)融合的(de)趨勢下，所有(you)芯片(pian)資源將傾向用來(lai)構(gou)建CPU、GPU與NPU協同(tong)的(de)算力底(di)座。
其次，數(shu)據(ju)庫內(nei)AI就緒。AI就緒的(de)意義(yi)在于(yu)整合數(shu)據(ju)操(cao)作、開發運(yun)維以及針對大型語言模型等操(cao)作，形成一個統一的(de)操(cao)作平臺。借此，從(cong)數(shu)據(ju)清(qing)洗、編(bian)排到(dao)調用(yong)AI模型，讓(rang)用(yong)戶能夠在本地這個平臺上完成所有數(shu)據(ju)相關(guan)的(de)操(cao)作，從(cong)而縮短生成式AI的(de)路徑。
同時，企(qi)業要建立數(shu)(shu)據庫內(nei)的數(shu)(shu)據管線（Data pipeline），這是一(yi)種用(yong)(yong)于在不同系(xi)統(tong)、應用(yong)(yong)程(cheng)序或(huo)數(shu)(shu)據存(cun)儲之間，傳(chuan)輸、處理和轉換數(shu)(shu)據的架構或(huo)流程(cheng)。一(yi)方面，它(ta)可以完(wan)成從向量化到檢索，為大語言(yan)模型調用(yong)(yong)做好(hao)準(zhun)備；另一(yi)方面，這里(li)還包括notebook、各種編排(pai)、開源的工具(ju)鏈(lian)等功能(neng)的集成。
除此之外，AI正重塑企業軟件(jian)(jian)(jian)開發(fa)架構。在(zai)(zai)軟件(jian)(jian)(jian)架構上，構建(jian)式(shi)架構轉(zhuan)(zhuan)為生(sheng)成式(shi)架構；在(zai)(zai)軟件(jian)(jian)(jian)工程上，以人(ren)為中心的(de)協同(tong)開發(fa)，轉(zhuan)(zhuan)向以數據為中心的(de)生(sheng)成式(shi)開發(fa)；在(zai)(zai)軟件(jian)(jian)(jian)交互上，鍵鼠(shu)+觸摸交互，轉(zhuan)(zhuan)為自然交互，例如語音和空間交互；在(zai)(zai)軟件(jian)(jian)(jian)交付上，一切(qie)即(ji)服務轉(zhuan)(zhuan)向服務即(ji)智能體。
▲甲骨文公司副(fu)總(zong)裁兼中國區(qu)CTO 謝鵬博士
結語：企業級AI部署待破碎重組，AI-centric架構助化繁為簡
當(dang)下，AI模型(xing)、AI Agents等(deng)AI技術落(luo)地(di)概念如火(huo)如荼。不過當(dang)你進一步追溯AI產業(ye)鏈(lian)的上游，那么在推(tui)動AI模型(xing)、AI Agents落(luo)地(di)前，更為(wei)基(ji)礎性的原(yuan)生(sheng)AI架(jia)構仍需打碎重(zhong)構，才(cai)能適(shi)應這個(ge)AI變革的時代(dai)。
未來，甲(jia)骨文所(suo)選(xuan)擇的(de)從底層(ceng)架構適配AI的(de)路線，有(you)望借助多(duo)個(ge)AI Agents簡(jian)化底層(ceng)的(de)數據層(ceng)，讓(rang)企(qi)業(ye)安(an)全(quan)地(di)(di)、快速地(di)(di)、穩(wen)定地(di)(di)用(yong)上AI。
