Oracle，怎么悄悄成了AI背后的大哥？

摘要：如果你现在随便拉个人问一句：“AI这波谁是赢家？”十有八九会说OpenAI、NVIDIA、Anthropic，或者哪个又拿融资的大模型创业公司。

但有一家老牌IT公司，悄悄摸进了这份赢家名单，而且混得还不赖——它就是Oracle。

对，就是那个曾经被吐槽“保守”“转型慢”、觉得要被时代抛弃的数据库一哥。

现在倒好，人家不但没掉队，反而成了NVIDIA、xAI(马斯克的公司)、AMD背后的AI云基建合伙人。

最猛的是，Oracle最近还签了笔史诗级的大单：每年300亿美元。

谁买的？有传言是 OpenAI。虽然官方啥也不说，但如果属实，那基本就坐实了——Oracle，已经不仅是“数据库一哥”了，更是AI的底座合伙人。

就在最近的一场媒体沟通会上，甲骨文中国区的几位高层，系统性讲了一件事：Oracle 为什么能在这波AI浪潮里站稳、站住、甚至站得越来越稳。

从“被质疑”到AI基建合伙人

这两年，Oracle的云业务一路爬坡，连续几个季度都在两位数增长。

甲骨文中国区掌门人吴承杨透露：2026 财年，Oracle的整体云业务预计能涨超40%，OCI增速更可能突破70%。目前，全年营收已经跑到574亿美元了。

说白了，它不是靠哪个爆款产品起飞的，而是靠着对“数据”这件事的死磕，以及对云、对AI的坚决All In。

你会发现，Oracle没去凑热闹搞大模型，它干的是底层活儿——给AI项目打地基。

这也是为什么那么多顶级AI公司，愿意把模型部署在Oracle云上。

别光盯着“多云”，真正的杀招是“融合数据库”

媒体沟通会上，Oracle抛出一个核心观点：AI真正的价值，不只是“能生成”，更关键在于“能推理”和“能解释”。而这个能力，说白了，背后就是——你怎么处理数据。

但现实是，大多数企业数据乱得一塌糊涂：结构化数据扔MySQL，图数据上Neo4j，日志数据跑Elasticsearch，向量数据还得配个Milvus或Qdrant……不同类型数据分布在不同系统里，最后还得靠ETL拼命打补丁。

Oracle说，这样搞，AI项目很容易一上来就死在数据整合上。说白了，很多AI项目最后凉了，不是AI不行，是系统本身就一地鸡毛，AI根本插不上手。因此，Oracle没有重开一条AI路线，而是直接从数据库入手，搞了个“融合数据库”的打法。

吴承杨打了个很接地气的比喻：

“做菜要备各种食材。你家如果有10个冰箱，每种食材一个，那你每天得在冰箱之间来回折腾。而我们就像一个超大冰箱，所有的东西都在一处，想拿啥随时拿。”

这个“大冰箱”，本质上是把结构化、非结构化、图、向量、空间……这些数据形态，全装进一个数据库里。

对企业来说，直接省下大量整合成本，也给AI项目提供了更安全、更稳定、更高效的底层支撑。

听起来没那么酷，但是真的能用

说实话，这条路听起来确实“不性感”。没开过什么炫酷的大模型发布会，也没在AI圈子里拼热度、卷存在感。

但它解决的，恰恰是大多数企业最头疼的老问题：数据太散、系统太杂、接口太多、治理太难。

在这次沟通会上，甲骨文中国区技术咨询部的高级总监嵇小峰还分享了两个挺硬核的落地案例：

• Biofy基因比对系统：用Oracle存储和检索DNA向量数据，把细菌感染识别的时间从 5天压到只剩4小时；

  
  

• DeweyVision（好莱坞后期公司）：原来用PostgreSQL+Qdrant+FAISS三套系统搞帧匹配，现在干脆全切Oracle，效率直接拉满。

你看，从文本生成、SQL生成，到向量检索、RAG架构这些复杂应用，Oracle都能接得住、跑得稳。这说明啥？它确实不是光说说，是真的能在企业场景里落地干活的。

Oracle的转变：从“我技术牛”到“我帮你解决问题”

这波逆袭，最有意思的地方不在产品多惊艳，而在于它的思路变了，风格也换了。

现场，Oracle提出一套做AI智能体的“三板斧”：

1. 场景先行：别上来就整花活，得先看企业到底想解决什么问题，比如怎么提高良品率、怎么减少设备故障；

   
   

2. 数据统一：结构化、非结构化、图数据，不分你我，全都放进一个平台里，统一处理；

   
   

3. 小步快跑：别再按传统IT项目的那套老路子搞大规划，要敢于快速试错、边做边改；

甲骨文中国区总经理吴承杨也说得很实在：

“我们不一定懂客户业务，但我们懂数据。有时候客户以为问题只有三个，但数据一跑，往往还有第四个原因——而这第四个，才是真正关键。”

写在最后

Oracle这一套打法，说不上激进，也不抓眼球，但正因为“慢一点”“稳一点”“接地气一点”，反而越来越贴近 AI 真正能落地的路径。

它没急着蹭大模型的热度，也没讲玄乎的故事，而是老老实实把企业最难啃的那块骨头——数据底座，啃下来了。

而这，恰恰是很多国产数据库厂商在追赶Oracle的路上，最容易忽视的一课。

很多国产数据库厂商，还是习惯在应用层、数据中台去“救火”，什么问题都想靠上层逻辑来兜底。但到底行不行，还得看实战。可现在是智能体时代，代码很多都是AI写的，真要从数据库层把安全、性能这些事兜住，如果底层结构太复杂，AI根本玩不转。