在企业级 AI 算力需求呈指数级增长的当下，甲骨文（Oracle）与英伟达（NVIDIA）的深度合作正彻底改变企业 AI 服务的部署逻辑。双方在 Oracle AI World 大会上宣布的合作成果，不仅推出了峰值算力达 16 泽字节每秒（ZettaFLOPS）的 OCI Zettascale10 超级计算集群，更通过软硬件的深度整合，将 AI 能力直接嵌入企业数据核心，解决了传统 AI“数据迁移难、安全风险高、部署效率低” 的三大痛点，为企业级 AI 从 “试点探索” 走向 “规模化落地” 提供了完整解决方案。
此次合作的核心硬件突破，在于 OCI Zettascale10 超级计算集群的推出。该集群以英伟达 GPU 为算力核心，专为大规模 AI 训练与推理 workload 设计，其 16 ZettaFLOPS 的峰值 AI 算力，相当于每秒完成 16×10²¹ 次浮点运算，足以支撑万亿参数大模型（如 GPT-6）的训练需求。为避免 GPU 因等待数据陷入 “空转”，集群采用英伟达 Spectrum-X 以太网技术构建高速网络架构，通过动态路由与拥塞控制，将 GPU 间数据传输延迟降至纳秒级，有效带宽利用率提升至 95% 以上，较传统以太网提升 58%。这种 “算力 + 网络” 的协同设计，使企业能高效扩展至数百万处理器规模，例如甲骨文计划通过该集群构建多吉瓦级（multi-gigawatt）AI 算力工厂，为 OpenAI 等客户提供底层基础设施支持，其算力规模已超过全球前五超算中心之和。
软件层面的创新更具颠覆性，双方打破 “数据向 AI 模型迁移” 的传统逻辑，提出 “AI 向数据靠拢” 的全新理念，核心载体便是 Oracle AI Database 26ai。这款数据库将 AI 能力深度集成至数据存储层，使企业无需将敏感数据迁出安全环境，即可直接在数据库内运行智能体 AI 工作流。例如，某金融企业需分析客户信用风险时，AI 智能体可在数据库内结合企业私有客户数据（如交易记录、还款历史）与公开市场数据（如宏观经济指标），通过 “统一混合向量搜索” 技术跨 relational 表格、JSON 文件、空间地图等多类型数据寻找上下文，最终生成风险评估结果，全程无需数据出境，大幅降低安全风险。同时，数据库还内置 NIST 认证的量子抗性算法，可防御 “现在窃取、未来解密” 的量子攻击，为长期数据安全提供保障。
为简化企业 AI 部署流程，双方还构建了从 “数据处理” 到 “模型运营” 的全链路工具链。在数据处理环节，Oracle AI Data Platform 集成英伟达 GPU 选项与 RAPIDS Accelerator for Apache Spark，数据科学家无需修改代码，即可利用 GPU 加速数据清洗与机器学习流程，处理效率提升 3-5 倍。在模型部署环节，Oracle AI Hub 提供 “一站式” 管理平台，用户通过无代码界面即可部署英伟达 NIM 微服务 —— 这些预封装的 AI 技能涵盖文本生成、图像识别、向量搜索等场景，例如企业可快速调用 NIM 微服务构建客户服务 AI 助手，实现咨询问题的自动应答。此外，英伟达 AI Enterprise 软件套件已原生集成至 OCI 控制台，开发者仅需点击几次即可启用 160 多个 AI 工具，无需单独采购与配置，大幅缩短从开发到上线的周期。
在实际应用中，这套解决方案已展现出显著的行业价值。在药物研发领域，生物技术公司 Soley Therapeutics 借助 OCI Zettascale10 集群与英伟达 Blackwell GPU，构建 AI 药物研发平台，通过分析 PB 级细胞数据预测细胞命运，将潜在治疗方案的研发周期缩短 40%；在企业差旅管理场景，某跨国公司通过 Oracle AI Database 26ai 内的 AI 智能体，自动整合差旅政策、员工出行历史与实时航班数据，生成个性化行程推荐，采纳率超 50%， booking 时间从平均 15 分钟缩短至 2 分钟内；在制造业，某汽车厂商利用该平台训练的智能体 AI，可实时分析生产设备传感器数据，预测故障风险，将停机时间减少 25%。
从行业竞争与生态布局来看，此次合作进一步巩固了甲骨文与英伟达在企业 AI 领域的领先地位。当前，微软、谷歌等巨头均在争夺企业 AI 基础设施市场，而甲骨文与英伟达的优势在于 “全栈整合能力”—— 从底层 GPU 算力、网络架构，到中层数据库与 AI 工具，再到上层行业解决方案，形成无缝衔接的生态体系。例如，企业可通过 Oracle AI Database 26ai 存储数据，借助英伟达 cuVS 库加速向量嵌入生成，再通过 NIM 微服务部署推理模型，全程无需依赖第三方工具，显著降低集成成本。同时，甲骨文还与 AMD 达成长期合作，计划将 AMD 芯片融入下一代 Zettascale10 混合集群，进一步丰富算力选项。
不过，企业在应用这套解决方案时仍需注意两点挑战：一是基础设施投入成本较高，OCI Zettascale10 的规模化部署需配套电力与冷却系统，中小规模企业可能需通过 “按需付费” 模式降低初期投入；二是数据治理要求提升，Oracle AI Database 26ai 的高效运行依赖标准化数据格式，企业需提前梳理现有数据体系，确保多源数据的兼容性。对此，甲骨文提供 “阶梯式落地” 方案，例如先通过 Oracle Private AI Services Container 在私有环境中试运行小规模模型，验证效果后再扩展至全企业级部署。
未来，双方计划进一步深化 “物理 AI” 与 “数字孪生” 领域的合作，例如将英伟达 Omniverse 平台集成至 OCI，为制造业客户提供 “虚拟仿真 + AI 优化” 的解决方案 —— 某飞机制造商可在数字孪生环境中模拟发动机运行状态，通过 AI 智能体优化设计参数，再将方案应用于实际生产，大幅降低研发成本。这种 “算力 + 数据 + 场景” 的深度融合，正推动企业 AI 从 “单一功能自动化” 走向 “全业务链智能决策”，为各行业带来从 “经验驱动” 到 “数据驱动” 的范式变革。
原创文章，作者：王 浩然，如若转载，请注明出处：https://www.dian8dian.com/ying-wei-da-gpu-fu-neng-jia-gu-wen-xia-yi-dai-qi-ye-ai-fu
