6 月,Oracle 进入生成式 AI 市场,宣布不仅将为客户提供大语言模型 (LLM),同时还与训练复杂系统的初创公司达成了数十亿美元的云计算使用承诺。
三个月后,Oracle 将强大的 AI 技术广泛应用到旗下的云基础设施、电子健康记录 (EHR) 软件、数据分析工具、ERP 和客户服务软件,来自 AI 开发人员的签约业务也翻了一番,达到了 40 亿美元。
“生成式 AI 技术大约是一年前出现的,它改变了一切,毫无疑问也正在改变 Oracle 的一切。”甲骨文公司董事会主席兼首席技术官 Larry Ellison 9 月 19 日在甲骨文全球云大会(美国拉斯维加斯)上发表主题演讲时表示。
大会期间,Oracle 推出了一项生成式 AI 云技术服务和多项面向医疗从业人员的人工智能增强功能;推出了多项新数据库功能来存储和快速检索非结构化/半结构化数据,满足 AI 系统需求;推出了支持营销人员创建营销活动和支持服务坐席汇总服务对话的客户管理软件增强功能;还首次发布了一款面向业务数据分析师的生成式 AI 助手。
生成式 AI 系统可以学习互联网数据集和私有数据集的模式,为用户提供新洞察,它引发了一股开发和投资热潮,激起了对训练和运行大语言模型所需计算能力的争夺。生成式 AI 相关的大预言模型对于医疗诊断、市场分析总结、会话分析、文本和图像创建以及代码编写具有重要意义,但它需要大量的并行处理能力和快速数据通信。这超过了大多数企业数据中心的传统计算能力,促使开发人员转向公有云技术环境,因为在公有云技术环境下可以更轻松获得网络能力和专用芯片,完成更多工作。
“Generative AI showed up about a year ago now, and it changes everything.It’s certainly changing everything at Oracle.”
为了帮助企业顺利使用生成式 AI 工具,Oracle 扩大了芯片制造商 NVIDIA 最强大的 H100 AI 处理器在云计算环境中的使用范围,大力推广这些先进芯片为 Oracle 云计算服务赋予的强大的网络速度和价格优势。这在客户中引起了热烈反响:很多 AI 开发企业已与 Oracle 签约,总计购买了 价值超过 40 亿美元的 Oracle Cloud Infrastructure (OCI) 训练能力,是 5 月 31 日 Oracle 第四财季结束时的两倍。
Ellison 表示,Oracle 提供独特的云计算基础设施,可以将数据快速移动到所需位置进行处理,然后在 AI 模型训练期间跨处理器快速传输数据。
另外,Oracle 还支持企业添加自有数据来快速、经济地对标准模型进行微调,从而优化预测功能,更好地满足特定领域要求。Ellison 表示:“有些客户希望使用自己的训练数据。要做到这一点,最好的方法就是将补充训练数据放置到 Oracle 向量数据库中。”
Ellison 表示:“我们在 AI 模型训练方面不仅速度比其他云技术供应商快得多,成本也低很多。”
企业可利用生成式 AI 获得巨大收益。Goldman Sachs 指出,生成式 AI 可在未来十年内将全球 GDP 提升 7%(接近 7 万亿美元),大大提高办公人员的工作效率,加快药物研发和软件开发速度。咨询公司 McKinsey & Co. 也估计,销售、营销、开发和研发等领域目前一半的工作将在 2030 年至 2060 年之间实现自动化,生成式 AI 和相关技术将为 全球 GDP 贡献 4.4 万亿美元。
Oracle 面向多个领域推出了 AI 驱动式工具。6 月,Oracle 与大语言模型开发商 Cohere(加拿大多伦多)达成投资协议和合作,联手为 OCI 客户提供基于 Cohere 技术的 AI 功能。目前,两家企业合作开发的首款产品已经上市了。
生成式 AI 是有史以来最重要的计算机技术吗?也许是吧,”Ellison 说道,“不过有一点是确定无疑的,那就是我们很快就会知道答案。Larry Ellison甲骨文公司董事会主席兼首席技术官
英明的企业正在逐步优化生成式 AI 模型来实现比现成 AI 模型更高的准确性。利用所谓的“最后一英里”训练技术,企业只需为 AI 模型提供少量自有数据,系统就能出色执行行业特定任务且不会消耗高昂成本。
甲骨文公司董事会主席兼首席技术官分享他们如何使用 GenAI 优化服务,帮助客户解决重大问题。
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