Oracle が AI とデータベースを統合する方法

ラスベガスで開催される Oracle AI World 2025 オラクルが AI とデータベースをどのように融合するか

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ラスベガスでは、ラリー・エリソン氏がオラクルのクラウド戦略の転換点について概説した。人工知能はデータインフラストラクチャ自体の一部になるだろう。新しいアーキテクチャでは、モデル、ワークフロー、ガバナンスがデータベース レベルで結合されます。

参加者によると、オラクルの創設者兼会長はラスベガスの現場にはいなかったが、おそらくセキュリティ上の理由からライブ接続されていたという。オラクルは公式にはコメントしていない。

（ビルト：オラクル）

Oracle の創設者で長年 CEO を務め、現在は執行会長兼 CTO を務めるラリー・エリソン氏は、基調講演で次のように明言しています。Oracle は転換点に直面しています。ソフトウェアおよびハードウェアのメーカーは、人工知能 (AI) を外部のアドオンとしてではなく、データ インフラストラクチャの不可欠な部分として考えることをもはや望んでいません。 「AI データ プラットフォーム」は、モデルとエージェント ワークフローをデータベースに直接取り込みます。遅延を削減し、セキュリティを構造的に強化するアーキテクチャ。

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ビデオで参加したエリソン氏は、本当の進歩はモデルのトレーニングにあるのではなく、プライベートデータセットでのモデルの使用にあると強調した。このデータを AI 対応にするために、データベースはベクトル形式でデータを提供し、モデルに直接アクセスできるように適合されました。この統合は、データ パスを短縮し、エネルギーを節約し、機密情報の制御を確実にすることを目的としています。

マルチモーダルモデルを基礎として

最新の AI アーキテクチャは、言語、画像、分類など、さまざまなタスクを実行するいくつかの特殊なニューラル ネットワークで構成されています。エリソンは、この構造を人間の脳に似たものだと説明し、その部分は特定の形式の知覚のために設計されています。

この構造は、Oracle のインフラストラクチャ設計の基礎を形成します。マルチモーダル・モデルは、その起源に関係なく、「Oracle Cloud Infrastructure」(OCI)に統合して企業データに接続できます。データベースはベクトル化を引き継ぎます。データベースは、さまざまなソースからの構造化データと非構造化データを、AI モデルに直接使用できる形式に変換します。

アーキテクチャの変更: AI をデータベースに直接導入

インタビュー対象者である OCI チーフ テクニカル アーキテクトの Pradeep Vincent 氏は、技術革新についてより深い洞察を提供しました。 Paula Breukel は CloudComputing Insiders の現場にいました。

(画像: ポーラ・ブルーケル)

CloudComputing Insider のインタビューの中で、OCI チーフ テクニカル アーキテクトの Pradeep Vincent 氏は、技術的な実装は、データベースとモデルの間の以前の分離からの脱却であると説明しています。モデルとエージェント ワークフローはデータベース インフラストラクチャ内で実行されるようになりました。実行可能な AI ランタイムをデータベースに統合することで、データベースとモデル間の SQL 呼び出しが排除されます。

このアーキテクチャでは、GPU ベースの推論機能とワークフロー制御をデータベース レベルで直接利用します。これはユーザーにとって、外部モデルの呼び出しや追加のインフラストラクチャ層を必要とせずに、レイテンシの短縮、均一なガバナンス、一貫したセキュリティ メカニズムを意味します。

安全な AI 結果のためのマルチレベル検証

Vincent は、大規模な言語モデルの主なリスクを指摘しています。それは、データを忘れることができず、幻覚を起こしやすいということです。このため、ミッションクリティカルなアプリケーションのみには適していません。 「モデルはデータを削除できません。データを無効にする数学的な方法はありません」と Vincent 氏は言います。

Oracle はハイブリッド セキュリティ モデルでこれに対応しています。これは、大規模な汎用モデルと、結果を個別に検証する小規模な検証モデルおよび非 AI コンポーネントを組み合わせたものです。この多層検証プロセスは、クロスチェックとワークフローベースのテストメカニズムでモデルを補完します。これらのメカニズムは、コード生成や医療アプリケーションなどでの誤った決定を回避することを目的としています。

ベクトル化とマルチモーダル処理

AI エージェントが登場する前から、オラクルは当初、検索拡張生成 (RAG) の基礎として「ベクター データベース」を導入していました。現在、これはマルチモーダル データを処理するための基盤を形成しています。

Vincent 氏は、技術開発が論理的な結果であると説明し、「私たちはモデルとデータを可能な限り近づけました」と述べています。データベースはテキスト、画像、オーディオ、またはビデオをベクトル形式に変換し、推論ベースの処理に備えます。これにより、データ ルームから出ることなく、データとモデル間の高速な繰り返しアクセスが可能になります。 Vincent 氏によれば、これはパフォーマンスとセキュリティにとって決定的な利点です。

ソブリン AI とマルチクラウド戦略

オラクルのインフラストラクチャ戦略は分散型アプローチに従っています。つまり、顧客を中央地域に押し込むのではなく、必要な場所に自社のクラウドを導入します。オラクルは、ヨーロッパの多数の拠点を含む世界中の 200 以上のリージョンで、データ主権とローカル制御の需要に応えています。

デジタル主権とクラウド法について尋ねられたとき、Vincent 氏は、「Alloy」コンセプトにより、クラウド領域全体を地元のオペレーターに引き渡すことができると説明しました。これらはハードウェア、運用、暗号化に対する運用管理を受け取り、オラクルは容量と技術基盤を提供します。オラクルのエンジニアは顧客データやメタデータにアクセスできません。クラウド法が批判的に見られているドイツのような市場に対して、アロイはソブリン AI 実装への現実的な道筋を作っています。

スタンド: 2020.11.20

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スケーリングとエネルギー効率

オラクルのインフラストラクチャの物理的側面はテキサス州で見ることができます。450,000 個を超える Nvidia GPU と約 12 億ワットの出力を備えたクラスターがテキサス州で構築されています。この施設には独自のガスパイプライン、発電および送電ネットワークがあります。

米国が規模拡大に重点を置く一方で、欧州企業はエネルギー効率に重点を置いています。 Vincent は市場トレンドを「Bang for the Watt」という言葉で説明します。これは、エネルギー単位あたりの AI の最大パフォーマンスを意味します。トレーニングと推論のプロセスはますます分離されています。大規模なクラスターでのリソース集中型のトレーニング、機密データや規制されたデータのローカル推論などです。

AI エージェントによるエンタープライズ自動化

1 つの焦点は、エージェントの自動化です。 AI エージェントは、プロセスを独立して実行または調整する生成されたプログラムです。オラクルはこのテクノロジーを社内で使用して、顧客とのやり取りや販売プロセスを分析および自動化しています。

Ellison 氏は、これらのアプリケーションは宣言的に記述されることを強調します。コードを記述する代わりに、開発者が意図を定式化し、エージェントがそこからプログラムを生成します。 Oracle によれば、結果として得られるアプリケーションはスケーラブルであり、セキュリティ上の脆弱性は含まれていません。オラクルは、医療分野で使用される Cerner プラットフォームの開発時に、すでにこのアプローチを使用しています。

オラクルは、データベース中心の AI アーキテクチャのアプローチに従っています。統合された推論、マルチレベル検証、主権クラウド構造を組み合わせることで、セキュリティ、主権、効率といったエンタープライズ AI の主要な課題に対処します。

そうすることで、Oracle はデータベースとクラウド サービスの間の境界を移動させています。 AI はデータ インフラストラクチャ自体の機能になりつつあります。

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