技术革命的本质，不是取代人类，而是解锁我们无法独自解决的难题。
“AI 改变一切。”
甲骨文创始人拉里·埃里森（Larry Ellison）在2025年甲骨文人工智能世界大会的开场白毫不掩饰其对AI革命性影响的判断。
这位见证了半个世纪技术变革的行业领袖，以一场信息密集的演讲，勾勒出 AI 未来十年的发展图景。
电子大脑：人类认知的延伸
在埃里森看来，现代AI系统最核心的突破在于其与人类大脑的相似性。“我们正在构建的不是一个20瓦的‘肉体’计算机，而是一个12亿瓦的AI大脑。”这个比喻形象地揭示了AI系统的巨大潜力。
多模态AI模型由多个专业神经网络组成，就像我们的大脑有专门处理视觉、语言和听觉的不同区域。视觉Transformer神经网络负责识别图像，卷积神经网络模拟人类视觉皮层，还有专门处理语言、数学推理的神经网络。
这种仿生架构使得AI能够以远超人类的速度进行复杂推理。埃里森举了一个生动例子：“AI机器人观看互联网视频学习弹奏肖邦的曲子，只需要大约五秒钟。我知道我的孩子做不到这么快，因为我每天听他们练习。”
但算力优势仅仅是开始。AI的真正价值在于它能解决人类长期无法破解的难题——从蛋白质折叠到早期癌症诊断，从气候变化到粮食安全。
数据隐私与AI效能的两难：甲骨文的破解之道
当前AI发展面临一个核心矛盾：最有价值的AI模型基于公开数据训练，但各行各业的高价值数据往往存储在私有数据库中。
企业既希望利用AI的强大能力，又要求核心数据保持私密。
埃里森指出：“人们希望鱼和熊掌兼得。我想保持我的数据私密，不想与任何人分享。但是，我想使用这个功能强大的工具来对我的私有数据进行推理。”
甲骨文的解决方案融合了其传统优势与创新技术——AI数据库与数据平台，结合RAG（检索增强生成） 技术。简单来说，这一技术能够将企业的私有数据“向量化”，使AI模型能够对这些数据进行推理，而无需在训练阶段接触原始数据。
“世界上大部分高价值数据已经存储在甲骨文数据库中，”埃里森表示，“我们所要做的就是改变这个数据库，使其能够获取其中已有的数据，并将其提供给AI模型进行推理。”
这一能力不仅限于甲骨文自身数据库，还能跨云平台工作，包括竞争对手的云存储服务。这种开放性策略在云计算时代显得尤为珍贵。
医疗革命：AI如何重塑我们的健康未来
埃里森对AI在医疗领域的应用寄予厚望，并展示了多个颠覆性案例。
在外科手术领域，AI机器人的表现将超越最优秀的人类医生。他分享了一个具体例子：“一位著名医生通过手术切除患者脸上的癌变组织，他之所以出名是因为做的损伤最小。他需要切下几层皮肤，然后将组织带到显微镜下观察，看是否切到了健康细胞，如此反复操作。”
“但AI机器人并非如此。机器人的视觉是微观的——它们不需要显微镜就能看到单个细胞，能精确分辨出癌症的终点和健康组织的起点。”AI外科医生拥有更精确的手眼协调能力，可以在癌细胞和健康细胞之间进行精确切割。
在诊断领域，AI的表现同样令人惊叹。传统的医学影像分析通常只关注特定问题，而AI能够全面分析影像中的所有信息，发现医生没有特意寻找的异常。埃里森回忆了自己的经历：“我做核磁共振时，他们只数了我断的肋骨数量，核磁共振产生的所有其他数据没人看。AI会找到没有人寻找的东西。”
更引人注目的是甲骨文在医疗生态系统自动化方面的野心。在收购Cerner后，甲骨文不仅重建其代码库，还致力于自动化整个医疗生态系统——从患者、提供者、付款人到监管机构。
埃里森阐述了这一愿景：“如果我们真的想在医疗保健领域取得成功，我们就不能只自动化医院和诊所。我们必须自动化整个生态系统。”他类比了 Elon Musk 建设电动汽车生态系统的策略，包括全球充电网络。
甲骨文开发的一个有趣应用是连接医疗服务提供者和保险支付方的AI代理。在英国，医生可能希望为血糖高的患者开具Ozempic药物，但国民医疗服务体系（NHS）不报销这种药物。AI系统会综合考虑最新医学文献、患者健康记录和保险政策，找出“最佳护理方案”与“完全可报销”的交集。
从代码生成到生态系统自动化：AI 的产业赋能
超越医疗领域，甲骨文正在将同样的生态系统自动化理念应用于各行各业。埃里森透露：“甲骨文正在创建的大多数新应用现在都是生成的代理，而不是手工编写的。”
AI代码生成已经深刻改变了软件开发流程。“我们只需告诉模型我们希望程序做什么，然后AI就会提出实际执行它的分步过程。我们不写程序，我们声明意图。”这种方法不仅提升效率，还自动嵌入了安全性和可扩展性。
埃里森提到了一种名为“Vibe Coding”的新趋势：“这听起来很‘Z世代’，意思是‘只需说出你希望程序做什么，生成原型并试用它，不要想太多，感受一下氛围’。”虽然他对使用英语作为编程语言的精确性有所保留，但承认这已成为一种趋势。
在农业领域，甲骨文正在开发机器人温室，解决未来的粮食安全和水资源短缺问题。“室内种植可以将我们用于种植食物的水量减少90%，”埃里森表示，“到2050年，非洲将成为我们人口最多的大陆。我们需要生产比目前多得多的食物，同时我们将耗尽水资源。”
这些温室采用气承式结构，内部环境对植物生长最优，但不适合人类进入。机器人负责移动植物，实现高效的空间利用。更令人惊叹的是，甲骨文还与WildBio公司合作，通过AI设计每英亩产量增加20%的小麦品种。
埃里森解释了这一突破的深远影响：“如果你每英亩多生产20%的谷物，你就会消耗更多的CO₂。我们可以选择将CO₂转化为碳酸钙，从而永远将其从大气中去除。”这意味着农业不仅可解决粮食问题，还能帮助管理大气碳含量。
AI 基础设施的规模与挑战
支持这些雄心勃勃的AI应用需要前所未有的算力基础设施。埃里森展示了甲骨文在得克萨斯州阿比林市建设的AI集群——“世界上最大的AI集群”，为OpenAI等服务。
“最终，它将拥有50万块英伟达GPU。12亿瓦到底意味着什么？这足以供电给美国100万个四居室的家庭。”这个项目的规模之大，从建设速度也可见一斑：“项目始于2024年6月的一片空地，将在不到一年的时间内交付GPU。”
如此庞大的基础设施涉及复杂的技术挑战，从GPU网络、冷却系统到发电和输电。埃里森坦言：“我们正在运行的这些项目规模巨大。这不仅仅是构建GPU网络、计算机房、网络和冷却系统，这本来就已经很难了。现在我们必须建设输电站。”
结语：作为协作伙伴的 AI
埃里森强调，AI并非要取代人类，而是增强人类能力，帮助我们解决长期以来无法解决的复杂问题。
从精确的癌症手术到全球粮食安全，从医疗生态系统自动化到气候变化应对，AI正在成为人类应对重大挑战的协作伙伴。技术革命的终极价值，不在于技术本身多么精妙，而在于它如何赋能人类拓展能力的边界。
埃里森的愿景提醒我们，AI发展的道路上，最危险的或许不是技术不够先进，而是我们的想象力过于局限。当12亿瓦的“电子大脑”与人类的创造力结合，我们面对的不是一个被机器主导的未来，而是一个充满新可能性的世界。
在这个世界里，AI不是终点，而是人类智慧的新起点。
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