甲骨文最新财季云基础设施（IaaS）营收同比增长93%至58亿美元，多云AI数据库营收增幅达404%。在AI落地方法论上，甲骨文推出AIBS（AI Business Success）方法论与FDE（Forward Deployed Engineer）团队，承诺在30至45个工作日内完成首个AI场景验证，将AI从项目转化为可复用的底层能力。
甲骨文2026财年最新季报显示，云基础设施业务正在加速。当季IaaS营收达到58亿美元，同比增长93%；而多云AI数据库的营收增幅更是达到404%，成为整个云业务中增长最快的细分赛道。
这背后是数据库核心地位的持续巩固。据DB-Engines数据，甲骨文在银行核心交易、大型ERP等场景的市场份额超过60%，根基深厚。AI数据库已迭代至26ai版本，围绕核心理念——让数据库靠近数据，数据不离开数据库——构建统一操作平台。
注：数据来自甲骨文2026财年最新季报及DB-Engines行业统计。IaaS营收为当季数据，市场份额为累计估算值。
一个关键的区别：当大多数数据库厂商选择将数据迁移到外部AI平台处理时，甲骨文走了另一条路。
26ai版本将向量化、RAG检索增强生成、记忆等能力直接嵌入数据库引擎。分块（Chunking）、向量化生成、向量索引检索全部在数据库内部完成，避免数据在非数据库层面流转，从而大幅降低安全风险和延迟。这一设计理念被概括为一句话：让数据库靠近数据，数据不离开数据库。
数据从数据库迁移到外部AI平台 → 处理后再导回。安全风险高、延迟大、成本不可控。
向量、RAG、记忆全部内置。分块→向量化→索引检索在库内闭环，数据零迁移，安全与效率兼得。
注：对比基于公开技术文档与产品架构描述。实际效果因场景而异，建议结合业务需求验证。
AI落地在中国市场面临两个尖锐问题：“有什么成功案例？”和“能带来什么效果？”甲骨文的回答不是一份PPT，而是一支进驻客户现场的团队。
与以往以产品为中心的传统售前不同，FDE团队以客户业务成效为中心，直接进驻客户现场，共同挑选第一个落地场景。这个场景遵循四点原则：
目标是在30至45个工作日内，完成从0到1的第一个场景验证，证明方法论和产品的可行性。在交付过程中，FDE团队将共性的工程化经验抽象、沉淀，反哺到AI平台，使后续开发速度越来越快。
多云带来的不仅是灵活性，还有高昂的数据“出站”成本与复杂的跨云管理。甲骨文的选择是：用商业策略重构成本结构。
Oracle Interconnect for AWS在本月正式全面可用。在此之前，甲骨文已与微软Azure和谷歌GCP实现连接。当企业通过专线从AWS大批量回撤数据用于灾备或分析时，将面临天价的出站流量费。而如果将OCI作为中转站，利用甲骨文与AWS的对等互联以及OCI“数据进出双向免费”的策略，就能有效规避这笔按GB计算的巨额成本。
注：成本套利效果取决于实际数据迁移量与跨云架构设计，需结合企业自身用量评估。
AI落地的核心矛盾不是模型参数不够，而是从技术到业务成效之间缺少一条可重复、可衡量的路径。FDE团队的价值不是写代码，而是在客户现场把这条路径走通一次。三十天验证一个场景，比三年规划一百个场景更有意义。
AI数据库26ai、FDE团队与多云互联方案已全面开放。访问甲骨文中国官网，了解AI数据库与AIBS方法论详情。
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