Oracle stellt die nächste Generation der AI Database 26ai vor

LAS VEGAS – Oracle hat eine neue, KI-native Generation seiner Flaggschiff-Datenbank vorgestellt: die Oracle AI Database 26ai. Dieses Release mit Langzeitunterstützung bildet einen zentralen Bestandteil der umfassenden „AI for Data“-Strategie von Oracle, die darauf abzielt, Kunden dabei zu unterstützen, vertrauenswürdige KI-Erkenntnisse und Produktivitätsgewinne aus sämtlichen Unternehmensdaten zu erzielen – sowohl aus operativen Systemen als auch aus analytischen Data Lakes. Mit der AI Database 26ai können führende KI-Modelle Unternehmensdaten auf eine wirklich einfache und intuitive Weise nutzen.

„Der Schlüssel zum Erfolg im Zeitalter der KI besteht darin, … bahnbrechende Erkenntnisse, Innovationen und Produktivität schneller zu liefern als die Konkurrenz“, sagte Juan Loaiza, EVP für Datenbanktechnologien bei Oracle, während seiner Keynote auf der Oracle AI World. „In diesem wegweisenden Release hat Oracle KI und Daten gemeinsam neu konzipiert und so eine KI-native Datenbank der nächsten Generation geschaffen.“

Die Oracle AI Database 26ai integriert KI in alle wichtigen Datentypen und Workloads, einschließlich der KI-Vektorsuche, und erweitert den Einsatz von KI auf Bereiche wie Datenbankmanagement, Datenentwicklung, Anwendungsentwicklung und Analysen. Das Release unterstützt außerdem das offene Tabellenformat Apache Iceberg, das Model Context Protocol, führende LLMs, gängige agentenbasierte KI-Frameworks sowie Open Neural Network Exchange (ONNX) Embedding-Modelle.

„Unser Ziel mit der ‚AI for Data‘-Strategie von Oracle ist es, offene Standards zu nutzen, damit unsere Unternehmenskunden bei der Entwicklung und Bereitstellung von KI-Anwendungen volle Wahlfreiheit haben“, erklärte Loaiza.

Die Oracle AI Database 26ai ist ein Release mit Langzeitunterstützung und ersetzt Oracle Database 23ai. Kunden können einfach das Release-Update vom Oktober 2025 anwenden, um von Release 23ai auf Release 26ai zu wechseln – ganz ohne Datenbank-Upgrade oder erneute Zertifizierung ihrer Anwendungen. Erweiterte KI-Funktionen, darunter Oracle AI Vector Search und viele weitere, sind ohne zusätzliche Kosten enthalten – zudem steht eine kostenlose Version zur Verfügung.

„Dies ist nach wie vor Ihre voll ausgestattete, geschäftskritische Oracle Database, die KI sicher, effizient und zuverlässig zu den Daten bringt – unabhängig davon, wo sie sich befinden“, sagte Loaiza. Ob in der Oracle Cloud, in anderen führenden Hyperscaler-Clouds, in einer Private Cloud oder On-Premises.

Das Ergebnis ist eine geschäftskritische Unternehmensdatenbank mit nativer Vektorsuche, autonomer AI-Lakehouse-Funktionalität, natürlicher Sprachdatenanalyse und integrierter KI für Unternehmensentwickler.

Vereinheitlichte hybride KI-Vektorsuche

Oracle AI Database 26ai unterstützt Unternehmen dabei, tiefere Einblicke in alle ihre Unternehmensdaten zu gewinnen. Im Gegensatz zu einer spezialisierten Vektordatenbank vereint die native AI Vector Search der Oracle AI Database Vektor-, Relational-, Text-, JSON-, Knowledge-Graph- und räumliche Suchen. Dadurch lassen sich zusammengehörige Dokumente, Bilder, Videos, Audiodateien und strukturierte Daten schneller und wesentlich einfacher auffinden. Kunden können AI Vector Search problemlos mit LLMs kombinieren, um sicher in privaten Daten zu suchen, die ein LLM dann mit öffentlichen Daten verknüpft, um Geschäftsfragen zu beantworten.

Die native Vektorsuche in der Oracle AI Database 26ai liefert schnelle Antworten auf komplexe Fragen – „auf eine Weise, die bisher nicht möglich war“, sagte Loaiza.

Unternehmensweite KI und Analysen

Loaiza sprach Unternehmen an, die die Skalierbarkeit und Flexibilität eines modernen Data Lakes nutzen möchten und gleichzeitig von fortschrittlicher KI, schnellen Analysen und leistungsstarker Enterprise-Performance von Oracle profitieren wollen.

Der Service Oracle Autonomous AI Lakehouse vereint die Leistungsfähigkeit der Oracle AI Database mit der Offenheit eines Apache-Iceberg-Data-Lakes. Kunden können damit die umfassendsten KI- und Analyse-SQL-Funktionen der Branche auf sämtlichen Iceberg-Daten ausführen – mit der Performance von Oracle Exadata und einer verbrauchsabhängigen, serverlosen Skalierung.

Autonomous AI Lakehouse ist auf allen vier großen Hyperscale-Clouds verfügbar – Oracle Cloud Infrastructure, Amazon Web Services, Google Cloud und Microsoft Azure – und bietet Interoperabilität mit Iceberg-Tabellen, darunter Databricks und Snowflake. Mit Autonomous AI Lakehouse können Unternehmen ihre bestehenden Investitionen weiter nutzen und gleichzeitig die Vorteile moderner KI ausschöpfen.

Unternehmen, die derzeit Autonomous Data Warehouse 23ai betreiben, werden ihre Instanzen automatisch auf Autonomous AI Lakehouse 26ai umgestellt sehen und damit Zugang zu allen neuen KI-Lakehouse-Funktionen erhalten, so Loaiza.

„Es verarbeitet sowohl relationale als auch Graph- und JSON-Daten – auf denselben Iceberg-Daten“, erklärte er. „Und Sie erhalten Exadata-Performance.“

KI für die Entwicklung von Unternehmensanwendungen

Die erweiterten Funktionen der Oracle AI Database 26ai beschleunigen die Vorteile von KI für Entwickler und tragen gleichzeitig dazu bei, deren Risiken zu minimieren. Zu diesen Funktionen gehören neue Datenannotationen, natürliche Sprachschnittstellen für Unternehmensentwickler sowie verschiedene Möglichkeiten, KI-Agenten zu erstellen, zu implementieren und zu verwalten.

Datenannotationen beispielsweise erläutern den Zweck, die Eigenschaften und die Bedeutung von Daten für die KI. Diese zusätzlichen Informationen ermöglichen es der KI, bessere Anwendungen zu generieren und genauere Antworten auf Fragen in natürlicher Sprache zu geben. Dies entspricht in etwa dem SQL-Tuning in früheren Versionen der Datenbank.

Darüber hinaus bietet die AI Private Agent Factory – eines von mehreren Tools zur Erstellung und Verwaltung von KI-Agenten in Oracle AI Database 26ai – eine No-Code-Umgebung zum Erstellen und Bereitstellen von KI-Agenten. Sie läuft als Container in der Umgebung, die der Kunde selbst wählt. Auch die Entwicklungsabläufe profitieren vom einheitlichen Datenmodell der Oracle AI Database, das Vektor-, relationale, JSON- und Graph-Datenmodelle zusammenführt und so KI-Initiativen deutlich vereinfacht.

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