把“AI”嵌进数据库内核，谁将掌控下一代数据智能？

过去几年，AI 的热潮把「模型」推到了风口浪尖，但真正能把 AI 转化为业务价值的，往往是数据——而数据库，正从“数据的仓库”变成“数据的发动机”。Oracle 最近把其 AI 能力从 23ai 升级并命名为 26ai，这不是一次简单的版本更替，而像是一场有形的战略宣言：把 AI 架构进数据库本身，重新定义企业如何把 AI 用到“真正有价值”的数据上。下面我们从另一个角度来拆解这次转变的深意、机会与风险，以及对企业 IT 的实操启示。

一、把 AI 带到数据“原地”运行

传统做法是把数据抽取到模型或第三方平台进行分析——这在数据安全、延迟、治理上都有天然短板。26ai 的思路是相反的：让 AI 在数据驻留地执行。也就是说，不再把数据“搬到 AI”，而是把 AI 的能力“搬进数据库”。

这个思路带来三个直接好处：

• 更低的数据暴露风险：敏感信息无需搬出数据库就能被用于推理与检索。
• 更高的实时性：在线事务数据与分析查询能直接参与向量检索与 agent 工作流，减少 ETL/同步延迟。
• 更强的一致性/可审计性：治理、访问控制与审计可以继续沿用数据库的成熟机制，而非分散到模型服务或中台。

换句话说，Oracle 不是在给数据库贴上“AI”的标签，而是在把 AI 功能变成数据库的 第一等公民：检索、推理、agent、模型管理这些能力与 SQL/事务并列，成为数据管理栈的一部分。

二、几个技术亮点

从机制上讲，26ai 在设计上有几项值得关注的能力，但每项都不轻松：

1. 统一的向量 + 结构化检索（Hybrid Vector Search） 将向量检索跟关系/文本/JSON/图/空间谓词合并到同一查询，是功能上极具爆发力的能力。想象一下：在一条 SQL 里同时基于语义相似度、地理范围与业务字段过滤，直接得到可用的业务回答。 — 技术难点：如何在查询规划、索引访问与执行效率上兼顾多种数据类型，避免“一刀切”的性能退化。
2. Agent 在数据库内运行（Agentic Workflows） 把 agent 机制放到数据库侧，意味着 AI 可以在查询循环里“按需取数、迭代推理、再取数”。这对复杂业务自动化非常有吸引力。 — 风险点：资源隔离、长期运行的 agent 如何影响事务/OLTP 性能，审计与责任界定也需要明确。
3. 私有化推理与模型弹性（Private AI Container、ONNX、NVIDIA 集成） 允许在客户控制的环境中运行嵌入模型或开放权重 LLM，兼容 GPU 加速选项，减少对外部模型供应商的数据外泄。 — 现实约束：私有推理要做到低延迟、高并发且成本可控，需要软硬件协同与成熟的运维能力。
4. 跨云、多厂商互操作（Iceberg 支持、Lakehouse） 支持 Apache Iceberg、与 Databricks/Snowflake 等互操作，Oracle 希望在混合云场景里保留核心数据价值。 — 隐忧：跨云互操作涉及一致性、权限、性能和费用模型的协调，企业需谨慎评估数据主权和网络成本。
5. 安全与量子抗性加密 在传输中采用新型抗量子算法（如 ML-KEM），并配合行/列/单元格级控制与 SQL 层防火墙，企图把 AI 场景的安全风险降到最低。 — 关键点：实用性不仅在算法实现，更在于企业如何把这些策略落到开发流程、审计与合规上。

三、为什么 Oracle 要这样做？

1. 守住“数据真源”优势：Oracle 在大中型企业事务处理市场有深厚根基，把 AI 能力嵌入数据库能把这部分客户锁住——他们的数据敏感且业务连续性要求高，移不走也不能移走。
2. 切入企业 AI 的“最后一英里”：很多企业的 AI 项目在 PoC 阶段就困在数据接入、治理和落地上。Oracle 把这些能力靠近数据层，降低落地阻力，从而争取更大的平台控制权。
3. 差异化避免纯云对抗：通过支持多云、on-prem 与私有化推理，Oracle 能在“既要云又要本地”的客户那里保持竞争力，而非被单纯的云厂商或向量数据库厂商碾压。

四、对企业 CIO/数据负责人的三条建议

1. 先做“边界”试验，而非一次性迁移 在关键业务上先用 26ai 提供的向量检索或 agent 功能做小规模试点（如客服问答、合规查询、知识检索），验证性能、安全与成本，再逐步扩大应用面。
2. 把治理、审计与 SLO 当作设计起点 在 AI 进入数据库后，治理不再是“事后补救”。从 schema 设计、数据注释（Data Annotations）、访问策略到模型版本管理，都要纳入规范，明确审计链路。
3. 混合云与成本模型要做精算 跨云互操作看起来很美，但实际会产生成本（出网流量、复制、运维复杂度）。评估时把性能与长期运维成本纳入 TCO（总拥有成本）模型，而非只看“功能是否可用”。

五、可能的盲点与现实考验

• 功能落地的节奏：公告里的诸多特性需要软硬件协同、生态配套与大量工程验证。企业在决定全面上云或改造架构前，应关注 Oracle 的交付时间表与社区反馈。
• 复杂性管理：把更多能力放到数据库里虽能降低数据移动成本，但会显著增加数据库运维的复杂度——数据库团队需要新的技能集（AI 推理运维、GPU 管理、模型生命周期管理等）。
• 锁定问题：一体化带来便利的同时，也可能增加对单一厂商的依赖。企业应权衡“一体化效率”与“供应商多样性”的长期风险。

六、谁会是最大受益者？

如果 Oracle 能把 26ai 的愿景真正工程化、并在多云与本地环境中交付稳定、高效的能力，那大型企业、金融、电信与具有严格合规/数据主权需求的组织将会是最大受益者——因为这些组织既需要实时事务数据的可靠性，又渴望把 AI 嵌入到业务流程中。中小企业则需评估成本与复杂度，可能会更倾向于云原生或轻量向量数据库的组合方案。

总之，把 AI 架构到数据库核心，是一次将 AI 从模型实验室推向企业生产线的有力尝试。它把“数据治理、性能、安全”这些长期痛点，放在了 AI 成功落地的优先级榜首——这是一场“把 AI for Data 做成事实”的工程，而不是一纸漂亮的营销口号。未来几年，观察 Oracle 如何将这些能力真正執行到位，将比任何版本号更能说明问题。

云端漫步，俯瞰未来。

打造低空经济新引擎，赋能产业新未来。

让飞行成为技能，也成为事业。