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]

战略合作 - Raft与Appian达成战略合作 旨在为印太司令部提供 contested logistics Cloud解决方案 以增强美军战备能力和决策速度[1] - 合作结合Raft的实时边缘自主数据融合技术与Appian的企业级流程编排能力 解决印太地区分布式军事力量的后勤保障难题[2] - 方案整合碎片化供应链和作战数据 构建统一生态系统 实现从指挥中心到战术边缘的快速决策[3] 技术协同 - Raft提供自主数据融合和Agentic AI技术 已被美国空军 太空军等25个联邦机构采用 在印太战区现代化作战中发挥关键作用[4][5] - Appian平台被美国国防部及所有军种用于改进关键任务流程 其系统连接人员 系统和AI的能力与Raft技术形成互补[4][6] 市场定位 - Raft专注国防科技领域 通过模块化机器学习封装技术提升任务效能 避免全系统替换的高成本[5] - Appian作为流程管理软件领导者 帮助客户优化流程 降低成本并获取战略优势 服务对象包括全球各行业大型企业[6] 行业影响 - 该合作直接针对印太战区与中国的战略竞争环境 强调数据整合速度与精度对任务成功的关键性[2][4] - 方案将强化美军在近对等对抗中的后勤优势 同时提升印太地区整体安全水平[4]