oracle旗舰数据库迎来重大版本升级，将ai深度融入核心架构，实现ai能力与各类数据类型及工作负载的无缝整合
使企业能够在跨多云及本地部署环境中，获得前所未有的洞察力、创新能力和运营效率
全新推出的Oracle Autonomous AI Lakehouse 支持Apache Iceberg开放表格式，让客户可直接利用Oracle AI Database的强大功能处理数据湖中的海量信息
Oracle AI Database 26ai 将人工智能原生地嵌入数据管理底层架构，标志着Oracle在推动“AI for Data”愿景上的关键进展。该版本致力于帮助客户安全、高效地将AI应用于所有环境中的全部数据资产。这一里程碑式发布强化了Oracle打造下一代AI原生数据库的战略，全面贯通从数据管理到应用开发的技术栈，涵盖AI Vector Search、AI for Database Management、AI for Data Development、AI for Application Development 和 AI for Analytics 等核心场景。现在，用户能够运行动态的agentic AI工作流，融合私有数据库内容与公共知识，生成专业精准的回答并自动执行操作。
甲骨文数据库技术执行副总裁Juan Loaiza表示：“通过将AI与数据架构深度融合，Oracle AI Database 让‘AI for Data’变得简单而强大。我们正帮助客户轻松获取值得信赖的AI洞察、加速创新并提升生产力——无论这些数据存在于交易系统还是分析型数据湖中。”
Oracle的“AI for Data”战略具备高度开放性和广泛适用性。Oracle AI Database 内建丰富的AI能力，为开发者提供灵活选择：支持Apache Iceberg开放表格式、模型上下文协议（MCP）、前沿大型语言模型（LLM）、主流agentic AI框架，以及ONNX格式的嵌入模型。其关键任务级特性确保AI可在各种环境下——无论是Oracle Cloud、主流超大规模云平台、私有云或本地部署——安全、可靠且高效地作用于数据之上。
Oracle AI Database 已采用NIST认证的抗量子加密算法ML-KEM，对传输中的数据进行保护。结合静态数据的抗量子加密机制，整体安全方案旨在抵御当前窃取数据、未来用量子计算机解密的风险。
Constellation Research副总裁兼首席分析师Holger Mueller指出：“卓越的AI离不开高质量的数据基础。Oracle AI Database 26ai 让客户两者兼得——它既是业务数据集中存储的核心平台，具备实时性、一致性与安全性；也是天然的AI计算场所，无需移动数据即可开展智能分析。为加速AI普及，AIDatabase 26ai 引入了如AI Vector Search等多项创新功能。其中一大亮点是数据库内嵌的Agentic AI架构，客户可通过无代码可视化平台构建、部署和管理预集成智能体。依托Oracle融合数据库在事务处理领域的领导地位，其在数据与AI融合方向的影响力正在迅速崛起。”
Oracle AI Database 26ai 是一个长期支持版本，取代原有的Oracle Database 23ai。现有客户只需应用2025年10月发布的更新补丁，即可无缝升级至26ai，并立即启用新功能。此次升级无需重新认证应用程序，也无需执行复杂的数据库迁移。包括AI Vector Search在内的高级AI功能均包含在标准许可中，不额外收费。
Oracle AI Database 26ai 即将推出的重要功能包括：
企业级AI与分析
Oracle Autonomous AI Lakehouse：全面支持Apache Iceberg开放表格式，实现真正意义上的企业级AI与数据分析统一。该服务现已在Oracle Cloud Infrastructure (OCI)、Amazon Web Services、Microsoft Azure 和 Google Cloud 四大主流公有云平台上可用，并能与Databricks和Snowflake在同一云环境中互操作。Autonomous AI Lakehouse 帮助客户最大化现有投资价值，借助Exadata驱动的高性能和按需付费的无服务器扩展能力满足多样化业务需求。了解更多关于Oracle Autonomous AI Lakehouse的信息。
基础AI技术
Unified Hybrid Vector Search：将AI向量搜索与关系型、文本、JSON、知识图谱和空间搜索能力融合，实现对文档、图像、视频、音频及结构化数据的统一检索。客户可轻松将向量搜索结果输入LLM，结合私有数据与公开信息，精准回答复杂业务问题。
MCP Server支持：使LLM驱动的AI agent 能够访问组织内部数据库，通过多轮推理探索不同解决路径，并在过程中请求更多数据，从而生成更准确、更具上下文感知的结果。
内置数据隐私保护机制：在数据库层面实施严格的安全、隐私与合规策略。支持基于用户身份的行级、列级乃至单元格级数据可见性控制，并对敏感字段实施动态脱敏。同时支持AI通过SQL或API直接查询数据，避免原始数据暴露风险。
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面向AI优化的Oracle Exadata：软硬件协同设计，提供大规模AI加速能力，保障极致性能与高可用性。Exadata 可将AI向量查询卸载至智能存储层，显著提升响应速度。该能力同样适用于全新的Exadata Exascale 架构，使其弹性更强、成本更低，惠及中小规模工作负载。独特的RDMA算法实现集群节点间超低延迟通信与高吞吐存储访问。自动数据分层技术结合内存、闪存与磁盘资源，配合混合列式压缩（HCC），有效降低存储开销。Exadata Exascale 基础设施上的数据库服务现已支持在OCI、Azure和Google Cloud 上运行Oracle Database 19c，让更多工作负载享受Exadata的优势。
Private AI Services Container：提供预配置且经过验证的运行环境，用于部署私有化的AI模型实例，如嵌入模型、开源权重LLM和命名实体识别器等。客户可在任意选定环境部署此容器——包括公有云租户、私有云或本地数据中心——从而避免将敏感数据交由第三方AI服务商处理，增强安全性。
集成NVIDIA加速AI能力：Oracle AI Database 26ai 的API不仅兼容主流LLM提供商，还支持与NVIDIA NeMo Retriever 微服务对接。借助该集成，数据库可调用已部署的NVIDIA NIM 微服务执行向量嵌入或构建RAG管道。此外，Private AI Services Container 当前支持CPU执行，未来设计上将兼容NVIDIA cuVS库中的CAGRA算法（基于CUDA ANN Graph），利用GPU加速实现更快的向量索引生成与搜索性能。
面向应用开发的AI
Data Annotations：为AI提供关于数据用途、特征和语义的元信息说明，帮助AI更准确理解数据背景，从而生成更高质量的应用逻辑，并提升自然语言问答的准确性。
Unified Data Model：统一关系型、JSON与图形数据模型，极大简化开发流程。开发者可通过SQL（关系视图）、JSON接口或图查询方式访问同一份数据，显著提升开发效率。
SelectAI Agent：在Oracle Autonomous AI Database 内部构建、部署和管理AI智能体，提供简单、安全且可扩展的数据库内框架。支持自定义工具、外部REST接口工具以及MCP服务器，实现多步骤agentic工作流自动化，加快创新节奏，同时保障数据不出库。
AI Private Agent Factory：提供无代码AI智能体创建与部署平台。Agent可充分利用Oracle AI Database 融合架构的计算力、性能、扩展性与安全保障。容器化部署模式允许客户在自有环境中运行，杜绝数据外泄风险。
APEX AI Application Generator：为提升开发效率，Oracle即将推出新一代APEX工具，采用自然语言交互界面，理解用户需求后生成可信答案，并自动构建企业级业务应用。
关键任务创新
Oracle Database Zero Data Loss Cloud Protect：通过在OCI上运行的Oracle Zero Data Loss Recovery Service，为本地Oracle数据库提供实时变更保护，防范勒索软件攻击与数据丢失，支持任意时间点快速恢复。
全球分布式数据库（Globally Distributed Database）：将单一逻辑数据库分布于多个物理节点，实现超大规模扩展与数据主权合规。内置RAFT协议复制机制，支持多主双活架构，在三秒内完成零数据丢失故障切换。
TrueCache：创新的、对应用透明的中间层缓存机制，自动维护事务一致性，无需开发者手动管理缓存数据。TrueCache 继承了Oracle AI Database 的完整功能集，所有SQL、Vector、JSON、Spatial 和 Graph 查询均可通过该缓存层高效执行。
SQL防火墙（SQL Firewall）：内置于数据库的安全防护层，可检测并阻止未经授权的SQL操作和注入攻击，全面提升数据库内所有数据的安全性。
