ข้อมูลได้กลายเป็นทรัพยากรสำคัญที่ขับเคลื่อนองค์กรในปัจจุบัน ความสามารถในการเข้าถึง วิเคราะห์ และนำข้อมูลไปใช้ให้เกิดประโยชน์อย่างมีประสิทธิภาพจึงเป็นกุญแจสำคัญในการสร้างความได้เปรียบทางธุรกิจ อย่างไรก็ตาม หลายองค์กรยังคงแยกระบบ Data, AI และ Application ออกจากกัน ส่งผลให้เกิดความซับซ้อน เพิ่มต้นทุน และทำให้การพัฒนาใช้เวลานานกว่าที่ควร

Oracle จึงนำเสนอแนวคิดใหม่:

AI ที่ทำงานอยู่ “ภายใน Database” ตั้งแต่ต้นน้ำถึงปลายน้ำ ไม่ใช่แค่ช่วยวิเคราะห์ข้อมูล แต่ยังช่วยพัฒนาแอปพลิเคชันอัจฉริยะได้ในแพลตฟอร์มเดียว

AI Designed for Data:

1. เมื่อ AI ทำงานใกล้ข้อมูลที่สุด: หัวใจสำคัญของ Oracle AI คือการนำ AI เข้าไปอยู่ใน Database โดยตรง เช่น Oracle Database 23ai แทนที่จะต้องย้ายข้อมูลไปมาระหว่างหลายระบบ ผลลัพธ์คือ การวิเคราะห์ข้อมูลแบบ Real-time, เพิ่มความปลอดภัย ลดการเคลื่อนย้ายข้อมูล, ลดความซับซ้อนของระบบ โดยจะ Tool - Unified Hybrid Vector Search สามารถค้นหาได้มากกว่า “คำ” Oracle ผสานการค้นหาหลายรูปแบบไว้ในระบบเดียว ประกอบด้วย Relational, Text, JSON, Knowledge Graph, Spatial ทำให้สามารถค้นหาได้ทั้ง เอกสาร, รูปภาพ, วิดีโอ, เสียง และข้อมูลเชิงโครงสร้าง พร้อมรองรับการทำงานร่วมกับ LLM เพื่อผสาน “ข้อมูลภายในองค์กร” กับ “ข้อมูลสาธารณะ” ช่วยให้ธุรกิจสามารถตอบคำถามเชิงลึกได้อย่างแม่นยำ

2. MCP Server: AI ที่คิด วิเคราะห์ และถามต่อได้เอง โดยจะมี AI Agent ที่สามารถ วิเคราะห์ข้อมูลแบบ iterative, ทดลองหลายแนวทาง และขอข้อมูลเพิ่มเติมระหว่างการวิเคราะห์ ทำให้ AI ไม่ใช่แค่เครื่องมือแต่เป็น “ผู้ช่วยอัจฉริยะ” ที่สามารถแก้ปัญหาได้อย่างเป็นระบบ

3. Built-in Security: ใช้ AI ได้โดยไม่เสียความเป็นส่วนตัว Oracle ได้ออกแบบระบบความปลอดภัยไว้ใน Database โดยตรง ทำให้ AI สามารถเข้าถึงข้อมูลได้โดยไม่กระทบต่อความปลอดภัยและ compliance ขององค์กร เช่น Row / Column / Cell-level security และ Dynamic Data Masking

4. Unified Memory Core: รวมทุก Data ไว้ใน Engine เดียว รองรับข้อมูลหลากหลายรูปแบบ ไม่ว่าจะเป็นVector, JSON, Graph, Relational, Text, Spatial ซึ่งช่วยให้ ลด latency, เพิ่มความเร็วในการวิเคราะห์, รองรับ transaction และ security แบบครบวงจร

Oracle Exadata สำหรับ AI

Oracle Exadata ช่วยเร่งประสิทธิภาพการทำงานของ AI ในระดับองค์กร (scale) ด้วยการออกแบบที่ผสานทั้ง Hardware และ Software เข้าด้วยกันอย่างลงตัว เพื่อให้ได้ทั้ง ประสิทธิภาพสูงสุด (Performance) และ ความพร้อมใช้งาน (Availability) Exadata สามารถเพิ่มความเร็วในการประมวลผล AI Vector Query ได้อย่างมีนัยสำคัญ โดยการถ่ายโอนภาระงาน (offload) ไปยังระบบจัดเก็บข้อมูลอัจฉริยะ (Intelligent Storage) นอกจากนี้ ความสามารถในการทำ Vector Offload ยังรองรับสถาปัตยกรรมใหม่ Exadata Exascale ซึ่งช่วยให้ รองรับการขยายตัวได้อย่างยืดหยุ่นสูง (Extreme Elasticity), ลดต้นทุนโดยรวมของระบบ และทำให้เทคโนโลยี Exadata สามารถเข้าถึงได้ง่ายขึ้นแม้สำหรับองค์กรหรือ workload ขนาดเล็ก

นอกจากนี้ Oracle Exadata เมื่อมีการทำงานร่วมกับ GPU จาก NVIDIA ช่วยให้ เร่งความเร็ว AI และ Vector Search, รองรับ workload ขนาดใหญ่, ลดต้นทุนด้วย architecture แบบใหม่ เหมาะสำหรับองค์กรขนาดใหญ่

AI for Application Development: สร้างแอป AI ได้เร็วกว่าเดิมหลายเท่า

Oracle ไม่ได้หยุดแค่ Data แต่ต่อยอดไปสู่การพัฒนา Application ที่ขับเคลื่อนด้วย AI โดยใช้ Oracle AI Database 26ai พัฒนาแอปได้ง่าย ด้วยเครื่องมือที่คุ้นเคย โดยนักพัฒนาสามารถใช้ SQL, JSON, XML, Procedural Languages ซึ่งร่วมกับเครื่องมือในตัว เช่น APEX เพื่อสร้างแอป AI ที่ Scalable, High Performance และพร้อมใช้งานจริง

AI Semantic Modeling ทำให้ AI “เข้าใจข้อมูล” มากขึ้น AI โดยสามารถเข้าใจความหมายของข้อมูล ความสัมพันธ์ และบริบททางธุรกิจ ส่งผลให้ แอปฉลาดขึ้น, ตอบคำถามด้วยภาษาธรรมชาติได้แม่นยำ

Unified Data Model ลดความซับซ้อนของระบบรวม Data Model หลายรูปแบบไว้ในที่เดียว ไม่ว่าจะเป็น Relational, JSON, Graph แอปสามารถเข้าถึงข้อมูลเดียวกันได้หลายรูปแบบช่วยเพิ่ม productivity ของนักพัฒนาอย่างมาก และยังมี Private Agent Factory ที่สร้าง AI Agent ได้โดยไม่ต้องเขียนโค้ด แพลตฟอร์ม No-code ที่ช่วยให้ Business Use และ Analyst สามารถสร้าง AI Agent ได้เอง โดยมีจุดเด่น คือ มี Visual Interface ใช้งานง่าย, มี Template พร้อมใช้, Deploy ได้ทั้ง Cloud และ On-prem พร้อม Agent สำเร็จรูป เช่น Knowledge Agent, Data Analysis Agent, Research Agent Select AI Agent: จัดการ AI Agent ได้ครบใน Database ช่วยให้สามารถ Build, Deploy, Manage - AI Agent ได้ในระบบเดียว รองรับ Tools ภายใน, REST API, MCP Server เหมาะสำหรับการสร้าง workflow แบบหลายขั้นตอนและการทำ Automation ระดับองค์กร