在企业计算市场，头部厂商正加快推动软硬件体系与AI Agent的结合，Oracle也在加速推进数据库产品的AI化布局。

Oracle对AI数据库的核心思路可以概括为：不是把数据搬到AI平台上，而是让AI在数据所在的位置运行，从而在保障安全性的同时，降低数据迁移和外部平台依赖带来的复杂度。

Oracle数据库工程业务执行副总裁 Hasan Rizvi 表示，OpenAI的ChatGPT、Anthropic的Claude等模型主要基于公开数据训练。企业若想真正释放AI价值，关键在于能否安全调用内部数据，而Oracle AI Database 26ai将成为支撑这一需求的重要平台。

Oracle近日发布了面向AI场景优化的数据库产品——Oracle AI Database 26ai。

Oracle表示，Oracle AI Database 26ai的设计重点，是在数据管理核心层面引入AI能力，帮助企业将AI能力扩展到全部数据资产之上。

产品定位上，Oracle AI Database 26ai是一款AI原生数据库，在数据管理与开发全流程中引入AI能力，覆盖AI向量搜索、数据库管理AI、数据开发AI、应用开发AI以及分析AI等多个环节。

Hasan Rizvi强调，企业在将数据用于AI时，不应再承担高昂的数据迁移成本。借助数据库内置的向量能力，企业无需将现有数据库中的数据转换后再迁移到独立的向量数据库，便可直接在原有数据基础上构建AI应用。

Oracle还把向量能力与Agentic AI框架直接集成到数据库中。Hasan Rizvi表示，未来系统和应用开发将越来越多地引入AI Agent。Oracle AI Database 26ai支持在数据库内部开发数据密集型应用，企业既可以在不迁移数据的前提下借助AI Agent构建应用，也能保留对AI Agent治理和管理的控制权。

简化复杂度同样是Oracle此次强调的重点。Hasan Rizvi指出，数据分散会显著提高AI落地门槛。为此，Oracle推出融合数据引擎（Converged Data Engine），以单一引擎同时支持关系型数据、文档数据和向量数据，帮助企业在AI快速演进的背景下压缩系统复杂度。

与此同时，Oracle也在持续完善Lakehouse能力，以降低企业在AI应用中对特定数据平台的依赖。其中，重点支持面向海量数据管理而设计的开源表格式Apache Iceberg，就是这一策略的一部分。

Hasan Rizvi表示，Oracle Lakehouse正在演进为一个提供80个连接器的AI数据中枢。除Oracle数据库中的数据外，企业也可以把支持Iceberg的第三方平台数据接入AI应用体系中统一使用。

在Hasan Rizvi看来，Oracle AI Database还可通过多种部署方式满足各国对主权AI的需求，因此在数据主权相关场景中具备一定吸引力。

他表示，Oracle数据库可在本地环境、公有云Oracle Cloud Infrastructure（OCI）、混合云以及第三方云中，使用同一套融合数据引擎；既可以由Oracle提供托管服务，也支持企业自行管理，相关工作负载还可在不同环境之间迁移。这也使其在满足数据主权要求方面形成差异化优势。