AI时代为Oracle带来的机遇 - AI时代扩展了数据概念至空间、向量、文本、人际关系等多模态形式，数据库需实现多模融合如图数据、数据流、数据仓库与数据湖架构等[1] - 公司云业务增长率预计从2025财年的24%提升至2026财年的40%以上，全年营收达574亿美元，得益于40多年数据库积累和云转型战略[1] - 传统开源数据库需二十步完成的编排流程，Oracle因数据一体化可精简至四步[1] 融合数据库的必要性 - 传统分库分表方案在智能体时代面临挑战，多异构数据库（如MangoDB、MySQL、Neo4J）整合复杂性远超处理能力[3] - 国产数据库倾向在应用层或数据中台解决问题，但数据库结构复杂会阻碍AI使用[3] - 多模融合涉及数据类型与架构（图数据、数据流、数据仓库与数据湖），公司通过一体化架构支持底层数据融合[4][5] AI项目落地的关键问题 - 企业将数据平台抽取到外部另起AI项目是误区，AI应融入系统架构但受限于复杂架构难以实现[4] - 数据访问需求和安全是构建Agent AI的核心，企业需围绕业务数据（生产、库存、财务、客户数据）开发工具快速搭建AI应用[8] - Oracle APEX支持自然语言交互构建应用，自动生成蓝图并简化RAG应用开发，直接对接大模型[8] 数据安全与AI应用挑战 - AI时代应用范式与传统三层架构不同，大模型生成代码难以逐行审查导致效率与安全性矛盾[9] - 大模型幻觉问题可通过多学科、多数据类型分析将准确率从70%提升至90%以上，融合数据库简化解决路径[9][10] - 向量数据库需支持开放可扩展结构，公司技术可实现分布式数据集成及向量化数据操作[7]