在近期技术沟通会上，甲骨文中国区副总裁吴承杨直指行业热词‘AI原生数据库’缺乏全球共识——该术语未见于国际主流技术语境，仅属国内局部讨论。他强调：脱离实际效果的概念包装毫无价值，真正关键的是数据库能否支撑AI应用产生可衡量业务成果。甲骨文以‘全栈贯通’构筑核心壁垒：从应用层、数据架构、模型训练到生产部署一气呵成。其在中国策略与全球完全同源：方法论无国界，差异仅在本地化适配。针对业界关切的数据中心交付难题，甲骨文OCI团队提出四大硬核保障机制：前置锁定电力与机柜资源、联合客户共担供应链风险、采用标准化模块实现GPU就绪即交付、通过智能调度盘活退租闲置资源。整套方法论已稳健运行一年半，锚定两大铁律——项目必须进入真实生产环境，且必须产出明确业务结果。从0到1由甲骨文主导验证，1到N则交由客户、伙伴与生态协同放大，形成正向飞轮。配套的FDE（前置交付工程师）模式更将工程师派驻客户现场，严格按‘效果可衡量、能力可复用、数据基础可得、周期可控’四原则筛选高价值场景，30–45个工作日内闭环交付。关于AI数据库本质，吴承杨给出朴素标准：能否快速构建统一语义层（让大模型真正‘读懂’企业数据），能否在‘通用模型+私有模型’混合范式下实现细粒度数据分类与安全治理；而语义层的前提，正是打破孤岛的多模态统一数据底座——‘分库分表绕半年，也建不出语义层’。在云战略上，甲骨文不自诩为‘云厂商’，而定位为‘多云Hub’：因单一云无法覆盖全场景需求，OCI致力于串联各云最优能力。如今跨云互联已升级为开箱即用服务，端到端SLA由甲骨文统一承诺，更突破性实现进出流量全免费——尤其出向流量零收费，直击行业隐性绑定痛点；该能力源于与AWS、GCP等头部云厂的战略互免协议。吴承杨指出，多云融合带来的不是简单叠加，而是功能、成本与弹性三重‘超集效应’，其中价格优化尤为中国客户所看重。窦杰进一步说明：最优路径绝非自动路由，而是基于TCO深度分析与架构诊断，为客户量身定制的协同决策过程。
来源：智东西