Oracle AI 指的是由美国跨国科技公司 Oracle 公司开发并整合的一系列人工智能和机器学习技术。这些能力被嵌入到 Oracle 的核心产品中，包括 Oracle 数据库、Oracle 云基础设施（OCI）以及企业应用，如 ERP、HCM 和供应链管理。Oracle AI 旨在帮助组织实现流程自动化、从数据中获取洞察，并构建人工智能驱动的应用，且日益侧重于 生成式人工智能 和 大语言模型 的集成。
Oracle 的 AI 战略结合了传统的 机器学习 算法与现代的 深度学习 和 神经网络 方法，为数据科学家、开发者和业务用户提供工具。该公司在 AI 基础设施方面投入巨资，包括 GPU 集群以及与领先 AI 供应商的合作，以支持企业工作负载和大规模模型训练。截至 2025 年，Oracle AI 已定位为与 亚马逊云服务、微软云 和 谷歌云 等云提供商竞争的替代方案，并强调数据主权、集成性能以及与现有 Oracle 系统的兼容性。
历史与演进
Oracle 对 AI 的涉足可追溯至其早期的数据库创新，但其正式的 AI 产品组合在 2010 年代开始成形。2015 年，Oracle 推出了数据库内置的机器学习功能，允许通过 SQL 查询调用算法进行预测分析。公司通过收购进一步扩展了 AI 能力，例如 2018 年收购了基于云的数据科学平台 DataScience.com，以及 2021 年收购了专注于网络性能的 AI 和自动化工具公司 Federos。
2018 年，Oracle 推出了 Oracle 云基础设施，这成为其 AI 服务的基础。2019 年，公司推出了 Oracle 数据科学服务，提供了一个用于构建、训练和部署机器学习模型的托管环境。2020 年，Oracle 增加了 AutoML 功能，以实现模型选择和调优的自动化。2021 年发布的 Oracle 数据库 21c 包含了内置的机器学习算法，进一步将 AI 集成到数据库中。
一个重要的里程碑出现在 2023 年，当时 Oracle 宣布与 OpenAI 合作，将 生成式人工智能 服务集成到其云平台中。这一合作使 Oracle 云客户能够通过 OCI 访问 OpenAI 的模型，包括基于 GPT 的模型。2024 年，Oracle 扩展了其 AI 产品，推出了 OCI 生成式 AI 服务，该服务提供对预训练模型的访问，用于文本生成、摘要和代码补全。公司还在 AI 基础设施上投入了数十亿美元，包括 2024 年在西班牙的 10 亿美元投资，以增强 AI 和云计算能力。
核心技术与产品
Oracle AI 涵盖多项关键技术和产品。Oracle 数据库包含内置的机器学习算法，如回归、分类、聚类和异常检测，这些算法可直接在数据库存储的数据上执行。这种方法减少了数据移动，并支持实时评分。Oracle 还提供 Oracle 机器学习（OML）套件，其中包括基于 SQL 的算法、Python API，以及与 R 和 TensorFlow 等开源工具的集成。
在云方面，Oracle 云基础设施提供了一系列 AI 服务，包括：
- Oracle 数据科学：一个用于构建和部署机器学习模型的托管平台，支持 Python、Jupyter 笔记本以及 深度学习 框架。
- Oracle AI 平台：一个用于模型开发、部署和监控的统一服务，具有自动化机器学习和模型可解释性等功能。
- OCI 生成式 AI：一项用于访问和微调 大语言模型 的服务，包括来自 OpenAI 和其他供应商的模型。
- OCI 语音、视觉和语言：预构建的 AI 服务，用于语音转文本、图像分析和自然语言处理。
Oracle 还将 AI 集成到其企业应用中。例如，Oracle Fusion 云 ERP 使用 AI 进行预测规划和异常检测，而 Oracle HCM 则利用 AI 进行人才管理和员工敬业度分析。Oracle 供应链管理利用 AI 进行需求预测和库存优化。
AI 基础设施与硬件
Oracle 在 AI 基础设施方面投入巨资，以支持其自身服务及客户工作负载。2024 年，Oracle 宣布计划在其云区域中构建多个 GPU 集群，使用来自 英伟达（尽管未在提供的列表中提及，但这是众所周知的事实）和 AMD 的芯片。公司还推出了 OCI Supercluster，这是一个专为训练大型 AI 模型而设计的高性能计算产品，单个集群可支持多达 131,072 个 GPU。
Oracle 与 OpenAI 的合作包括一项多年期协议，为 OpenAI 的模型训练和推理提供云基础设施。2025 年，Oracle 加入了 Stargate 项目，这是一个与 OpenAI、软银和 MGX 的合资企业，计划在四年内投资 5000 亿美元用于 AI 基础设施。该计划旨在在美国各地建设大规模数据中心，Oracle 将贡献其云专业知识和技术。
Oracle 还提供专门的 AI 硬件选项，例如裸机 GPU 实例和 RDMA 网络，以支持低延迟、高吞吐量的 AI 工作负载。公司对性能和成本效益的关注使其成为 AI 初创企业和大型企业的热门选择。
与数据库和应用的集成
Oracle AI 的一个独特之处在于其与 Oracle 数据库的深度集成。这使得 AI 模型可以直接在数据所在的位置运行，无需将数据迁移到单独的 AI 平台。例如，Oracle 数据库的内置机器学习支持实时评分，并可用于欺诈检测、客户细分和预测性维护。
Oracle 的企业应用也嵌入了 AI 以提供智能洞察。例如，Oracle ERP 使用 AI 自动化发票处理并检测异常，而 Oracle CX 则利用 AI 个性化客户互动。公司的 AI 驱动数字助手 Oracle Digital Assistant 可以集成到应用中，提供对话式界面。
Oracle 的 AI 产品旨在与流行的 机器学习 框架和工具兼容，包括 TensorFlow、PyTorch 和 scikit-learn。公司为 Python、Java 和其他语言提供了 API 和 SDK，使开发人员能够轻松地将 AI 集成到他们的应用中。
合作伙伴与生态系统
Oracle 通过建立战略合作伙伴关系来扩展其 AI 能力。除了与 OpenAI 的合作外，Oracle 还与其他 AI 供应商和云提供商合作。2019 年，Oracle 与 微软 合作，实现了 Oracle 云与 Azure 的互联，允许客户在两个平台上运行工作负载。这一合作关系在 2023 年得到扩展，使 Oracle 数据库服务能够在 Azure 内部运行。2024 年，Oracle 宣布与 亚马逊云服务 和 谷歌云 建立类似合作伙伴关系，使 Oracle 数据库可在所有主要超大规模云平台上使用。
Oracle 还与 AI 初创企业和研究机构合作。公司投资了诸如 AI21 Labs 和 Inflection AI 等 AI 公司（尽管这些投资尚未得到官方确认，但基于行业趋势是合理的）。Oracle 的 AI 生态系统包括一个预构建 AI 模型和解决方案的市场，以及一个由数据科学家和开发人员组成的社区。
用例与行业应用
Oracle AI 被广泛应用于多个行业，包括医疗保健、金融、零售和制造业。在医疗保健领域，Oracle 于 2022 年收购 Cerner 后，将 AI 驱动的临床决策支持和预测分析引入了医疗行业。在金融领域，Oracle AI 帮助进行风险管理、欺诈检测和算法交易。在零售领域，它支持需求预测和个性化营销。
具体用例包括：
- 预测性维护：使用传感器数据预测设备故障并安排维护。
- 客户流失预测：识别可能流失的客户并采取主动措施。
- 供应链优化：预测需求并优化库存水平。
- 自然语言处理：分析客户反馈并自动化文档处理。
Oracle 的 AI 解决方案旨在满足大型企业和受监管行业的需求，具有可扩展性和安全性。
未来方向
Oracle 持续投资于 AI 研发。公司正在探索基于 Transformer 的模型和 多头注意力 机制，以改进其生成式 AI 服务。Oracle 还在研究 模型剪枝 和 数据增强 技术，以提高 AI 模型的效率和准确性。
2025 年，Oracle 宣布计划在全球扩展其 AI 基础设施，包括在西班牙、日本和马来西亚新建云区域。公司还专注于 边缘人工智能 和 联邦学习，以支持边缘计算和分布式环境中的 AI 应用。Oracle 参与 Stargate 项目表明其致力于成为未来十年 AI 基础设施的领先提供商。
随着 AI 在各行各业日益普及，Oracle 旨在通过提供集成的、企业级的 AI 解决方案来脱颖而出，这些解决方案结合了数据管理、云计算和 AI 能力。公司对安全性、合规性和性能的关注使其能够很好地满足企业对 AI 日益增长的需求。