智東西（公眾號(hào)：zhidxcom）
作者 |? 徐豫
編輯 | ?心緣
智東西1月19日?qǐng)?bào)道，2025甲骨文中國(guó)創(chuàng)新峰會(huì)17日在京舉行，主題為“數(shù)聚中國(guó)，智領(lǐng)未來(lái)”。甲骨文公司副總裁兼中國(guó)區(qū)董事總經(jīng)理吳承楊、甲骨文公司副總裁兼中國(guó)區(qū)CTO謝鵬博士等多位甲骨文高層，拆解了過(guò)去一年該公司開(kāi)發(fā)的“以AI重塑底層的一切”的原生AI架構(gòu)。
臨近春節(jié)前夕，剛登臺(tái)吳承楊先給大家拜了個(gè)早年。2025年，他的新年愿望是“成為一名AI人”。
▲甲骨文公司副總裁兼中國(guó)區(qū)董事總經(jīng)理 吳承楊
怎樣才算一名合格的AI人？吳承楊給出了他的答案：第一件事是你的生活中要有AI，第二件事是你的工作中要有AI，第三件事是你要學(xué)會(huì)用AI的方式思考。
為此過(guò)去一年，甲骨文嘗試轉(zhuǎn)型為非政府性質(zhì)，其主線(xiàn)從深耕數(shù)據(jù)庫(kù)，轉(zhuǎn)向用云和AI重塑數(shù)據(jù)庫(kù)等一系列企業(yè)級(jí)底層架構(gòu)，從而繼續(xù)在中國(guó)市場(chǎng)保有其產(chǎn)品、服務(wù)、價(jià)格的優(yōu)勢(shì)。吳承楊直言這個(gè)過(guò)程“痛并快樂(lè)著”。
這一AI化的努力也反映在財(cái)報(bào)數(shù)據(jù)上。2024財(cái)年甲骨文總收入為530億美元。其中，研發(fā)投入有將近90億美元，這一數(shù)值不包括相關(guān)收購(gòu)交易的花銷(xiāo)。
同期，甲骨文的中國(guó)客戶(hù)已超過(guò)26萬(wàn)家，包括獵豹移動(dòng)在內(nèi)的多家合作伙伴，也到場(chǎng)分享了各自企業(yè)AI化的最新進(jìn)展。在媒體溝通環(huán)節(jié)，吳承楊分享了他走訪多位甲骨文客戶(hù)的感受。他發(fā)現(xiàn)雖然每位客戶(hù)都有專(zhuān)門(mén)的團(tuán)隊(duì)、公司高層跟進(jìn)企業(yè)級(jí)AI部署，但不得不正視的是，短時(shí)間內(nèi)現(xiàn)有的企業(yè)級(jí)AI項(xiàng)目效果有限，并不能給企業(yè)帶來(lái)很多實(shí)際性的幫助。
在吳承楊看來(lái)，AI不是一種技術(shù)創(chuàng)新，而是一場(chǎng)技術(shù)革命，并且今年最迫切需要重構(gòu)AI架構(gòu)的是獨(dú)立軟件開(kāi)發(fā)商（ISV）們，“否則很有可能被淘汰”。
一、AI-centric數(shù)據(jù)中心可跨公司兼顧多ID，兼容英偉達(dá)架構(gòu)
今天談到云，一般都是指公有云的概念。在當(dāng)下的AI時(shí)代，數(shù)據(jù)中心如果只能提供計(jì)算資源，那是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。
因此，吳承楊認(rèn)為，以AI為中心的數(shù)據(jù)中心需達(dá)到四個(gè)要求，分別是彈性、效率、安全和智能。其中“彈性”指的是，基于一個(gè)多云互聯(lián)的數(shù)據(jù)中心，企業(yè)可以自由選擇是同時(shí)使用2個(gè)ID、6個(gè)ID，或者是同時(shí)連接自家和友商的多個(gè)ID。
據(jù)吳承楊分享，目前甲骨文每10天可交付1萬(wàn)塊GPU。其ZettaScale級(jí)云計(jì)算集群，集群算力達(dá)到2.4Zetta FLOPs。
此外，甲骨文現(xiàn)有的AI架構(gòu)與英偉達(dá)的架構(gòu)兼容，按吳承楊的說(shuō)法是“在一定程度上已英偉達(dá)化”，可滿(mǎn)足大部分AI企業(yè)平滑遷移數(shù)據(jù)庫(kù)的需求。
二、開(kāi)發(fā)者可用自然語(yǔ)言交互的AI架構(gòu)，破解企業(yè)AI部署3大痛點(diǎn)
吳承楊說(shuō)道：“企業(yè)AI化不等于做一個(gè)AI項(xiàng)目?！币虼耍髽I(yè)仍然需要一個(gè)全新的AI架構(gòu)。他告訴智東西，預(yù)測(cè)獨(dú)立軟件開(kāi)發(fā)商將是今年最急需底層架構(gòu)AI化的群體，而這些獨(dú)立軟件開(kāi)發(fā)商可能會(huì)先通過(guò)具體的、快速見(jiàn)效的AI項(xiàng)目試水。
企業(yè)級(jí)應(yīng)用當(dāng)前面臨3大挑戰(zhàn)，一是模塊和模塊之間的關(guān)聯(lián)較為復(fù)雜；二是企業(yè)可以用AI生成代碼，但難讀懂AI寫(xiě)的代碼，也難找AI“擔(dān)責(zé)”；三是“絕對(duì)的”安全性和穩(wěn)定性。
對(duì)此，甲骨文通過(guò)模塊獨(dú)立性、可信性和統(tǒng)一數(shù)據(jù)模型解決上述痛點(diǎn)。具體來(lái)看，其利用JSON關(guān)系二元性消除了數(shù)據(jù)重復(fù)及其隱患，并且整個(gè)結(jié)構(gòu)內(nèi)數(shù)據(jù)和應(yīng)用解耦，企業(yè)可整取整用。
據(jù)吳承楊分析，其AI-centric企業(yè)應(yīng)用開(kāi)發(fā)架構(gòu)與同行相比，有獨(dú)立、可信可發(fā)展、簡(jiǎn)潔的聲明式語(yǔ)言、可擴(kuò)展性、可靠性、一致性和安全性等優(yōu)勢(shì)。這對(duì)于企業(yè)開(kāi)發(fā)者而言，則是幾百行、幾十行的代碼，可以縮減為幾行代碼，從而檢查起來(lái)會(huì)更方便，降低出錯(cuò)率。
謝鵬博士在會(huì)上提出了AI就緒的6項(xiàng)指標(biāo)，包括戰(zhàn)略、基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)據(jù)、治理、人才和文化。會(huì)后，他接受媒體采訪時(shí)強(qiáng)調(diào)如果從長(zhǎng)期主義的技術(shù)路線(xiàn)來(lái)思考，首先要考慮的是以AI為中心的基礎(chǔ)設(shè)施重建、數(shù)據(jù)平臺(tái)和開(kāi)發(fā)架構(gòu)圖。
換句話(huà)說(shuō)，甲骨文所謂的長(zhǎng)期主義路線(xiàn)，主要是堅(jiān)持做原生AI的融合。謝鵬博士也進(jìn)一步詳細(xì)拆解了原生AI底層架構(gòu)的一些最新趨勢(shì)。
首先，AI正在重塑基礎(chǔ)設(shè)施。隨著生成式AI的發(fā)展，數(shù)據(jù)中心的設(shè)計(jì)更注重提高機(jī)架的功率密度和計(jì)算密度，以B2B、B2C、C2C等商業(yè)模式構(gòu)成的傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)，將融合大量的M2M、A2A場(chǎng)景。盡管AI應(yīng)用主要集中在云端，但考慮到成本、時(shí)效性和安全性等因素，AI向邊緣下沉已成為趨勢(shì)。
未來(lái)，以AI為中心的基礎(chǔ)設(shè)施不區(qū)分“公有云”和“私有云”，混合云已是基礎(chǔ)設(shè)施近年來(lái)的主要模式和發(fā)展方向。在云、邊、端融合的趨勢(shì)下，所有芯片資源將傾向用來(lái)構(gòu)建CPU、GPU與NPU協(xié)同的算力底座。
其次，數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)AI就緒。AI就緒的意義在于整合數(shù)據(jù)操作、開(kāi)發(fā)運(yùn)維以及針對(duì)大型語(yǔ)言模型等操作，形成一個(gè)統(tǒng)一的操作平臺(tái)。借此，從數(shù)據(jù)清洗、編排到調(diào)用AI模型，讓用戶(hù)能夠在本地這個(gè)平臺(tái)上完成所有數(shù)據(jù)相關(guān)的操作，從而縮短生成式AI的路徑。
同時(shí)，企業(yè)要建立數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)的數(shù)據(jù)管線(xiàn)（Data pipeline），這是一種用于在不同系統(tǒng)、應(yīng)用程序或數(shù)據(jù)存儲(chǔ)之間，傳輸、處理和轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)的架構(gòu)或流程。一方面，它可以完成從向量化到檢索，為大語(yǔ)言模型調(diào)用做好準(zhǔn)備；另一方面，這里還包括notebook、各種編排、開(kāi)源的工具鏈等功能的集成。
除此之外，AI正重塑企業(yè)軟件開(kāi)發(fā)架構(gòu)。在軟件架構(gòu)上，構(gòu)建式架構(gòu)轉(zhuǎn)為生成式架構(gòu)；在軟件工程上，以人為中心的協(xié)同開(kāi)發(fā)，轉(zhuǎn)向以數(shù)據(jù)為中心的生成式開(kāi)發(fā)；在軟件交互上，鍵鼠+觸摸交互，轉(zhuǎn)為自然交互，例如語(yǔ)音和空間交互；在軟件交付上，一切即服務(wù)轉(zhuǎn)向服務(wù)即智能體。
▲甲骨文公司副總裁兼中國(guó)區(qū)CTO 謝鵬博士
結(jié)語(yǔ)：企業(yè)級(jí)AI部署待破碎重組，AI-centric架構(gòu)助化繁為簡(jiǎn)
當(dāng)下，AI模型、AI Agents等AI技術(shù)落地概念如火如荼。不過(guò)當(dāng)你進(jìn)一步追溯AI產(chǎn)業(yè)鏈的上游，那么在推動(dòng)AI模型、AI Agents落地前，更為基礎(chǔ)性的原生AI架構(gòu)仍需打碎重構(gòu)，才能適應(yīng)這個(gè)AI變革的時(shí)代。
未來(lái)，甲骨文所選擇的從底層架構(gòu)適配AI的路線(xiàn)，有望借助多個(gè)AI Agents簡(jiǎn)化底層的數(shù)據(jù)層，讓企業(yè)安全地、快速地、穩(wěn)定地用上AI。
