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人工智能正在根本性地改變人們與世界互動的方式。它為企業(yè)帶來了新的機遇和挑戰(zhàn)，許多企業(yè)希望從新興的人工智能技術中獲益。

生成式 AI 模型成功地從多種來源進化知識，并利用這些知識來自動化任務，提升人類的創(chuàng)造力和生產(chǎn)力。

今天我們著重談談 Oracle 公司的 生成式AI 戰(zhàn)略。

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甲骨文的戰(zhàn)略

甲骨文的戰(zhàn)略是圍繞著企業(yè)借助三種不同模式（基礎設施、模型和服務以及應用程序內）與 AI 工作的現(xiàn)實而制定的。--相比SAP，多了基礎設施部分。SAP的AI戰(zhàn)略可參考 AI重塑企業(yè)運營方式-SAP AI白皮書

首先，Oracle 提供了強大的基礎設施來大規(guī)模訓練和部署模型。

1. 高性能計算（HPC）

Oracle Cloud Infrastructure（OCI）具備高性能計算能力，能夠處理復雜的深度學習任務，支持多 GPU 和多節(jié)點的配置，極大地提升了訓練速度。

2. 彈性擴展

OCI 允許用戶根據(jù)需求動態(tài)調整計算資源，支持從小規(guī)模實驗到大規(guī)模生產(chǎn)的靈活擴展。這種彈性使得企業(yè)能夠在不同階段有效管理成本和資源。

3. 優(yōu)化的存儲解決方案

Oracle 提供了高性能存儲選項，如 Oracle Cloud Object Storage，支持快速的數(shù)據(jù)讀寫和訪問，確保模型訓練過程中的數(shù)據(jù)處理效率。

4. 集成的 AI 工具

OCI 內置了多種機器學習和 AI 工具，如 Oracle AI Platform，幫助用戶快速構建、訓練和部署 AI 模型。這些工具簡化了數(shù)據(jù)處理和模型管理的流程。

5. 安全性和合規(guī)性

Oracle 的云基礎設施強調數(shù)據(jù)安全和合規(guī)性，提供多層次的安全措施，以保護用戶的數(shù)據(jù)和模型，這對于處理敏感信息的行業(yè)尤為重要。

6. 多樣化的應用場景

企業(yè)可以利用 Oracle 的基礎設施進行各種 AI 應用，如自然語言處理（NLP）、圖像識別、推薦系統(tǒng)等，滿足不同行業(yè)的需求。

Oracle 通過提供高性能計算、彈性擴展、優(yōu)化存儲和集成工具，建立了一個強大的基礎設施，能夠支持企業(yè)進行大規(guī)模的 AI 模型訓練和部署。這使得 Oracle 在 AI 和云計算市場中占據(jù)了一席之地。

其次，Oracle提供易于使用的云服務，供開發(fā)人員和科學家們使用完全托管的服務。

通過與 Cohere——一家為企業(yè)級大型語言模型提供領先的生成式 AI 公司的合作，他們啟用了新的生成式 AI 服務和業(yè)務功能。

【注】

Cohere：Cohere 是一家專注于自然語言處理（NLP）和生成式 AI 的公司，提供強大的語言模型和 API，幫助企業(yè)在文本分析、自動化內容生成等領域應用 AI 技術。

Cohere 的語言模型可以與 Oracle 的云平臺結合，為企業(yè)用戶提供更強大的文本處理和分析能力。通過這種集成，用戶可以利用 Cohere 的先進 NLP 技術，提升 Oracle 云服務的功能。

在客戶服務、市場分析、內容生成等領域，結合 Cohere 的 AI 能力，Oracle 可以提供更智能的解決方案。例如，企業(yè)可以使用 Oracle 的數(shù)據(jù)庫和云平臺，結合 Cohere 的語言模型，進行客戶反饋分析或自動化內容創(chuàng)建。

第三，Oracle 將生成式模型嵌入到業(yè)務用戶每天使用的應用程序和工作流程中。

甲骨文計劃將來自 Cohere 的生成式 AI 嵌入其 Fusion、NetSuite 以及垂直 SaaS 組合中，以快速生成為業(yè)務提供完整生成式 AI 力量的解決方案。

甲骨文的生成式 AI 產(chǎn)品覆蓋了從應用到基礎設施的范圍，并提供了最高水平的安全性、性能、效率和價值。

甲骨文在生成式 AI 方面的差異點

目前，不同的云提供商都在推出生成式 AI 產(chǎn)品。但甲骨文最適合生成式 AI 的原因如下：

1. 強大且高性能的模型

甲骨文利用其獨特的數(shù)據(jù)和行業(yè)知識來為業(yè)務生成最佳模型。通過收購如 Cerner 以及借助一系列業(yè)務應用的經(jīng)驗，甲骨文訓練了專屬于垂直領域和行業(yè)領先的 SaaS 解決方案的專業(yè)模型。

【注】

Cerner Corporation是一家專注于醫(yī)療信息技術的公司，總部位于美國密蘇里州的堪薩斯城，也是全球最大的醫(yī)療信息技術公司之一，和Epic等公司競爭，擁有龐大的客戶基礎，包括醫(yī)院、診所和醫(yī)療網(wǎng)絡。Cerner不斷投資于新技術，如人工智能（AI）、機器學習和區(qū)塊鏈，以提升其產(chǎn)品的功能和價值，幫助客戶更好地應對醫(yī)療保健的挑戰(zhàn)。

Cerner在2021年被Oracle收購，成為其健康科技業(yè)務的一部分。這一收購旨在結合Oracle的云計算能力與Cerner的醫(yī)療數(shù)據(jù)管理專業(yè)知識，推動醫(yī)療行業(yè)的數(shù)字化轉型。

2. 無可匹敵的數(shù)據(jù)安全、隱私和治理

隨著消費者使用自己的數(shù)據(jù)庫來改進和訓練預建的生成式 AI 模型，他們也信任甲骨文能繼續(xù)全面保護其數(shù)據(jù)庫。

3. 嵌入式生成式 AI 服務

甲骨文正在跨其云應用組合（如 CRM、EMR 應用）集成并嵌入 AI。同樣，他們也在數(shù)據(jù)庫組合中提供生成式 AI 功能，就像之前在 Oracle 數(shù)據(jù)庫服務和 MySQL HeatWave 中引入 ML 特性一樣。

4. 消費者隨時隨地可用的生成式 AI

消費者可以在甲骨文云基礎設施上使用即將推出的生成式 AI 服務，并享受公共云帶來的諸多好處，如按需付費、按需擴展、定制模型以及創(chuàng)建私有模型端點。

Oracle的創(chuàng)始人Larry 表示，在幫助公司開發(fā)生成式 AI 模型的云計算供應商中，甲骨文處于最佳位置，因為其第二代甲骨文云基礎設施（OCI）使用了超高速遠程直接內存訪問（RDMA）網(wǎng)絡，并且連接了英偉達 GPU 形成大規(guī)模超級集群，可以兩倍于其他云的速度高效地訓練生成式 AI 模型，并且成本不到其他云的一半。

RDMA（遠程直接內存訪問）網(wǎng)絡意味著“網(wǎng)絡中的一個計算機實際上可以在不打擾另一臺計算機或使其中斷的情況下訪問該計算機的內存”。因此，它具有極快地在計算機之間移動大量數(shù)據(jù)的能力，速度比傳統(tǒng)網(wǎng)絡快許多倍。

RDMA（Remote Direct Memory Access，遠程直接內存訪問）是一種網(wǎng)絡技術，它允許一臺計算機上的設備（通常是網(wǎng)絡適配器）直接讀取或寫入另一臺計算機上的內存，而不需要經(jīng)過中間節(jié)點的操作系統(tǒng)或 CPU。這減少了處理延遲，并提高了數(shù)據(jù)傳輸效率。

以下是 RDMA 的一些具體技術原理：

1. 旁路操作系統(tǒng)：

在常規(guī)的數(shù)據(jù)傳輸過程中，數(shù)據(jù)包通常會經(jīng)過接收節(jié)點的網(wǎng)絡堆棧，包括網(wǎng)絡接口卡（NIC）和操作系統(tǒng)內核。而 RDMA 允許數(shù)據(jù)直接從網(wǎng)絡到達應用程序的內存區(qū)域，繞過了整個網(wǎng)絡堆棧，從而減少了延遲并且提高了吞吐量。

2. 專用硬件支持：

為了實現(xiàn) RDMA，網(wǎng)絡接口卡（NIC）必須支持 RDMA 協(xié)議，并且在主機上要有相應的 RDMA 驅動程序。NIC 中的硬件邏輯負責處理 RDMA 請求，而不是依賴主機 CPU 來完成數(shù)據(jù)的搬運。

3. 內存注冊：

在 RDMA 環(huán)境中，應用程序需要注冊一段內存區(qū)域，這樣 RDMA 網(wǎng)絡設備就能識別這部分內存，并且可以直接訪問它。這段內存被稱為 RDMA 內存區(qū)域或者緩沖區(qū)。

4. 多種通信原語：

RDMA 支持幾種主要的通信原語，包括：

發(fā)送（Send）和接收（Receive）：基本的數(shù)據(jù)傳輸操作。

讀?。≧ead）：允許一方直接從另一方的內存中讀取數(shù)據(jù)。

寫入（Write）：允許一方直接將數(shù)據(jù)寫入另一方的內存。

原子操作（Atomic Operations）：保證即使在網(wǎng)絡分區(qū)或系統(tǒng)崩潰的情況下也能維持數(shù)據(jù)一致性。

低延遲和高帶寬：由于減少了中間層的介入，RDMA 能夠實現(xiàn)非常低的延遲，并且提供高帶寬的數(shù)據(jù)傳輸速率。

RDMA 技術非常適合需要高性能計算和低延遲的應用場景，比如數(shù)據(jù)中心內部的服務器間通信、分布式存儲系統(tǒng)、高性能計算集群（HPC）以及最近越來越流行的機器學習和深度學習訓練環(huán)境。

Larry指出，正是由于 OCI 的速度和成本優(yōu)勢，像 Cohere、NVIDIA 和 X.AI 這樣的供應商正在使用它來訓練它們的大規(guī)模語言模型（LLM）。他說：“在云端，時間就是金錢?！薄癘racle 在訓練 AI 模型方面比其他云更快，而且成本要低很多?！?/p>

除了 Cohere、NVIDIA 和 X.AI，以下是一些使用 Oracle Cloud Infrastructure（OCI）進行 AI 訓練的其他公司：

1. ZoomInfo：

專注于市場情報和銷售自動化，利用 OCI 的計算能力來處理和分析大量數(shù)據(jù)，優(yōu)化其 AI 模型。

2. Myntra：

印度的在線時尚零售平臺，使用 OCI 來增強其個性化推薦系統(tǒng)和客戶體驗分析。

3. Fiverr：

一個在線服務市場，利用 OCI 的 AI 算力來優(yōu)化其平臺上的搜索和推薦算法。

4. électricité de France (EDF)：

法國電力公司，利用 OCI 進行數(shù)據(jù)分析和機器學習，以提升其能源管理和預測能力。

5. Zebra Medical Vision：

一家專注于醫(yī)療影像分析的公司，使用 OCI 進行深度學習模型的訓練和推理，以提高疾病檢測的準確性。

6. Equinix：

全球數(shù)據(jù)中心和網(wǎng)絡互聯(lián)公司，利用 OCI 進行數(shù)據(jù)分析和 AI 應用，以改善其服務和運營效率?？偨Y

Oracle 的 OCI 憑借其高性能計算能力和靈活的服務選項，吸引了多家 AI 公司，支持它們在模型訓練和數(shù)據(jù)處理方面的需求。這些合作進一步提升了 OCI 在 AI 領域的市場地位。

Larry 還提到，生成式 AI 正在改變甲骨文自身如何開發(fā)新產(chǎn)品。

例如，他說道，甲骨文將繼續(xù)支持用 Java 編寫的舊應用程序，但如果需要編寫新應用程序，則會使用基于開發(fā)者提示、由 GenAI 工具在 Oracle APEX 中自動生成的代碼?！拔覀儾辉偈謩泳帉懘a，而是生成這些代碼?！彼硎荆斑@從根本上改變了我們構建應用程序的方式，運行應用程序的方式，它改變了所有的一切?！?/p>

Oracle APEX（Application Express）是一種低代碼開發(fā)平臺，旨在幫助用戶快速構建和部署基于Web的應用程序。以下是關于Oracle APEX的一些關鍵點：

1. 基本概述

低代碼平臺：Oracle APEX允許開發(fā)人員和非開發(fā)人員使用最少的編碼創(chuàng)建應用程序，降低了開發(fā)的復雜性。

基于Web：APEX應用程序可以在任何支持Web瀏覽器的平臺上運行，支持跨設備訪問。

2. 主要功能

快速開發(fā)：通過可視化界面，用戶可以拖放組件，快速構建用戶界面和業(yè)務邏輯。

安全性：APEX內置了多種安全特性，如身份驗證、授權和數(shù)據(jù)加密，確保應用程序的安全性。

集成性：APEX可以與Oracle數(shù)據(jù)庫緊密集成，支持數(shù)據(jù)操作和分析，便于開發(fā)數(shù)據(jù)驅動的應用程序。

可擴展性：APEX支持與外部Web服務和RESTful API的集成，擴展應用程序的功能。

3. 應用場景

內部管理系統(tǒng)：許多企業(yè)使用APEX來創(chuàng)建定制的內部管理工具和儀表板，幫助團隊管理流程和數(shù)據(jù)。

客戶關系管理（CRM）：APEX可用于構建CRM應用，幫助企業(yè)管理客戶數(shù)據(jù)和互動。

報告和分析工具：用戶可以使用APEX創(chuàng)建動態(tài)報告和數(shù)據(jù)可視化工具，幫助企業(yè)進行數(shù)據(jù)分析。

4. 優(yōu)點

快速部署：使用APEX，開發(fā)周期顯著縮短，能夠快速響應業(yè)務需求的變化。

降低成本：由于其低代碼特性，企業(yè)在開發(fā)和維護應用程序時可以降低人力成本。

易于學習：APEX相對簡單，開發(fā)人員和業(yè)務分析師可以快速上手。

5. 社區(qū)和支持

Oracle APEX擁有活躍的用戶社區(qū)，用戶可以在社區(qū)中分享經(jīng)驗、獲取支持和訪問資源。

Oracle APEX是一個強大的低代碼開發(fā)平臺，適合企業(yè)快速構建和部署各種Web應用程序。它結合了安全性、可擴展性和易用性，幫助企業(yè)提升效率和響應市場需求。隨著數(shù)字化轉型的加速，APEX在應用開發(fā)中的價值日益凸顯

除此之外，就是Oracle的集成向量數(shù)據(jù)庫，用于存儲文檔、圖像和其他非結構化數(shù)據(jù)的語義內容作為向量，并使用這些向量來執(zhí)行快速相似性查詢。

這項新功能還將允許基于 Oracle 數(shù)據(jù)庫和自治數(shù)據(jù)庫構建的應用程序添加基于 LLM 的自然語言接口，讓最終用戶可以通過自然語言提問來獲取他們所需的數(shù)據(jù)。

這種能力對于將甲骨文合作伙伴 Cohere 等開發(fā)的通用預訓練 LLM 適配到如醫(yī)療和法律等特定上下文環(huán)境中是必要的。

未來會怎樣？

接下來將是全球范圍內爭奪以最好、最經(jīng)濟的方式利用這項技術的競爭。根據(jù)Larry的說法，甲骨文在這個領域的客戶和合作伙伴（包括 Cohere 和 NVIDIA）在速度和成本上已經(jīng)占據(jù)了先機。

人類歷史的下一個階段即將書寫。但就像好萊塢劇本的結果一樣，我們不知道它將由人類作家還是由 GenAI 本身來書寫。