甲骨文埃里森揭秘：为什么甲骨文要建一座发电厂来训练AI？这对开发者意味着什么？
最近，在甲骨文举办的“AI世界大会”上，公司联合创始人兼CTO拉里·埃里森（Larry Ellison）发表了一场震撼业界的演讲。他没有兜售“AI取代程序员”的焦虑，而是描绘了一幅更宏大的图景：AI不是替代人类工程师，而是赋予开发者前所未有的能力，去解决人类最棘手的问题——从抗生素耐药性到电网智能化，从癌症早筛到气候工程。而这一切的背后，竟是一家科技公司自己建起了一座发电厂！
没错，你没听错。甲骨文正在德克萨斯州阿比林（Abilene）建设一个耗电量高达12亿瓦特的AI数据中心。这个数字有多夸张？足以同时为一百万户四居室家庭供电！这个项目从2024年6月还是一片空地，不到一年时间就已开始部署GPU。当全部建成时，这里将容纳45万台英伟达GB200 GPU——这是目前全球最强大的AI训练集群之一。
但拉里·埃里森强调，甲骨文不是为了炫技而堆硬件。他们真正的目标，是训练比任何公司都多的多模态AI模型，并让这些模型能安全、高效地访问企业私有数据。要知道，公开数据训练出的AI再聪明，也碰不到企业最核心的业务数据——比如医院的患者记录、酒店的客户偏好、电网的实时负荷。而这些数据，恰恰藏在甲骨文数据库里。
于是，甲骨文推出了“AI数据库”，通过检索增强生成（RAG）技术，自动将数据库、对象存储甚至亚马逊S3中的任意数据向量化，让AI能在不泄露隐私的前提下进行推理。这意味着开发者再也不用把敏感数据复制出来训练模型，AI可以实时结合公有知识与私有数据，安全边界丝毫不破，模型还能始终与最新业务同步。
更令人振奋的是甲骨文在AI代码生成上的独特哲学。不同于其他厂商直接用自然语言生成代码——拉里称之为“奇怪地不精确”——甲骨文在APEX低代码平台中构建了一套声明式AI生成语言。由此生成的应用程序天生具备四大特性：无状态设计（自动故障转移）、内建安全（不会遗漏边界漏洞）、无限扩展能力（从第一天就为百万用户设计）、零单点故障。换句话说，AI生成的不是玩具，而是可直接上线的生产级系统。
内部数据显示，80%的甲骨文员工已感受到AI对工作效率的显著提升。公司甚至正在用AI重写拥有25年历史的Cerner医疗系统代码——所有门诊运营模块已完成，明年将覆盖急症医院系统。这不是概念验证，而是真实落地的生产力革命。
大会上展示的AI智能体（Agent）案例，更是直击现实痛点。比如在医疗领域，甲骨文开发了一个能同时解决临床、保险与融资难题的AI代理：它能结合最新医学文献与患者检测结果，辅助医生制定最优治疗方案；同时实时核查保险政策，确保治疗费用100%可报销；甚至还能为资金紧张的医院提供应收账款数据，帮助其获得银行信贷。一个AI，打通了整个医疗生态。
另一个震撼案例来自巴西的Biofine生物科技公司。传统细菌检测需5天，而他们利用甲骨文的向量数据库，将细菌DNA片段转化为向量，在70万条细菌记录中快速匹配，4小时内即可识别病原体及其耐药性。结果？感染死亡率从70%骤降至50%，预计2025年仅在巴西就能挽救2000条生命。更关键的是，这套系统能识别突变菌株——即使没有完全匹配的DNA序列，也能通过相似性判断耐药模式。
拉里还透露了一项更前沿的“宏基因组检测设备”计划。与只能检测已知病原体的PCR不同，这种设备能对血液样本中的所有DNA进行测序，无论病毒、细菌、真菌，哪怕是全新病原体也能识别。它还能检测循环肿瘤DNA，实现癌症早筛，并同步分析抗生素耐药图谱。成本足够低，可大规模部署于医院。拉里直言：如果全球医院都装上这种设备，人类将再也不会被未知疫情打得措手不及——新冠或许早在爆发初期就被捕获。
AI的触角也伸向能源、交通与酒店业。美国最大电网运营商Exelon正用AI预测停电、优化维护、精准告知用户恢复时间；租车巨头安飞士（Avis Budget Group）放弃老旧系统，直接升级到甲骨文23ai数据库，员工现在只需用自然语言提问，就能秒获答案，从“信息搬运工”变身“问题解决者”；万豪酒店则通过AI整合数十个后台系统，让前台员工不再“转椅式”敲键盘，而是专注与客人建立真实连接——AI的起点，是问一线员工：“你工作中最痛苦的是什么？”
这一切的背后，是甲骨文向量数据库的突破性能力。无论是DNA序列、客户偏好还是电网数据，只要被向量化，就能被AI理解与推理。而甲骨文数据库能自动完成这一过程，无缝对接任何数据源。
拉里进一步解释，现代AI模型就像人脑——由多个专用神经网络协同工作：卷积网络处理视觉，视觉Transformer负责识别，大语言模型进行推理，还有专门处理数学的模块。要支撑这种多模态架构，12亿瓦的电力不是奢侈，而是必需。
在医疗机器人领域，甲骨文也在探索。拉里认为，机器人未来会比人类更擅长手术——不是因为更聪明，而是拥有“超人工具”：能看清单个细胞的显微视觉、完美的手眼协调、精准区分癌细胞与健康组织的能力。在面部皮肤癌切除手术中，机器人可实现毫米级精准切除，极大提升美容效果。
更疯狂的是“充气式智能温室”：靠正压空气支撑的建筑，节水90%，全年种植，靠近城市减少运输碳排，全程无人员接触避免污染，机器人自动搬运植物。拉里半开玩笑说，这结构还能折叠送上SpaceX火箭，充气后变成火星基地。
而最宏大的愿景，是用AI进行气候工程。甲骨文支持的Wild Bio实验室（隶属牛津大学埃里森研究所）已培育出新型小麦：每亩增产20%，同时将更多二氧化碳转化为碳酸钙（珊瑚礁的主要成分），永久封存于土壤。若全球推广，有望将大气CO₂浓度从440ppm降至400ppm——通过增强光合作用，主动调节地球气候。
此外，甲骨文还开发了医疗无人机空管系统，用RFID标签确保样本链式监管，同时保护患者隐私。这些无人机还能监测山火、追踪纵火犯、协助警方追捕、搜寻失踪者——AI正在构建安全可靠的物理世界自治系统。
那么，这一切对开发者意味着什么？拉里给出的答案清晰而有力：基础设施已就绪，模型已训练，私有数据可安全接入。现在，轮到你出手了。
未来的竞争优势，不在于谁能访问AI模型——这将成为标配——而在于谁更快落地、谁更深度整合私有数据、谁的智能体编排更复杂、谁的生产部署更可靠。甲骨文的赌注是：那些能将AI与真实业务数据连接、构建高可靠智能体的开发者，将解决过去无法攻克的难题。