甲骨文副总裁对话：企业AI落地只看结果，"AI原生数据库"是伪概念？
企业AI落地应聚焦实际产出（Outcome），而非概念炒作；甲骨文以全栈和多云战略推动可衡量的业务结果，并强调"AI原生数据库"说法缺乏实质意义。
⟐ 全栈技术栈 · 集成度
Oracle AI Database 26ai
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项目交付机制
吴承杨认为AI带来的不是单一应用，而是根本性的能力变化，衡量标准只有实际产出（Outcome）。企业级AI呈现三个明显特征：可衡量的业务效果、融入业务核心流程、企业级规模下的安全可控治理。
"原来需要100人的工作现在80人能完成，这叫Outcome；准确率从95%提高到96%，这叫Outcome。数不出来的，不叫Outcome。"
—— 吴承杨，甲骨文公司副总裁及中国区董事总经理
⚡ 安全对策
用大模型检测自家软件漏洞；Deep Data Security实现行列级细粒度管控；库内防火墙按SQL模式规则拦截；补丁从季度加快到每月；零数据丢失韧性方案。
—— 嵇小峰，甲骨文公司高级总监及中国区技术工程部总经理
AIBS方法论与"AI原生数据库"争议
甲骨文中国区自创AIBS（AI Business Success）方法论，要求项目必须进入真实生产环节并产生业务结果。
项目必须进入真实生产环节，必须产生业务结果。
已推行约一年半，FDE（前置交付工程师）模式驻场，30-45个工作日交付高价值场景。
"不要自己创名词，…，是骡子是马，拉出来遛遛。"
—— 吴承杨，甲骨文公司副总裁及中国区董事总经理
吴承杨直言未在全球范围内听到"AI原生数据库"说法，仅国内有人讨论，纯粹炒概念没有意义，核心问题是数据库能带来什么实际效果。
语义层的前提是统一的多模数据底座，分库分表无法绕出语义层。
能否快速建立语义层让智能体读懂数据；能否支撑通用模型+本地模型混合下的数据分类与安全管控。
语义层的前提是统一的多模数据底座，分库分表无法绕出语义层。