嗨，我是 Mech Muse 👋，今天要帶你來看 Oracle 最新的大動作——他們在 2025 年 10 月發表了 「AI Database 26ai」。
這篇文章你會收穫三件事：
第一，Oracle 這次到底更新了什麼、為什麼不是單純的小版本，而是直接「AI 化」的轉折點；第二，我會用一條清楚的時間線，帶你快速理解從 23ai 走到 26ai 的背景；第三，你最關心的功能——向量搜尋、AI 治理、開放格式（Iceberg、ONNX、MCP）——到底對企業、開發者和資料團隊有什麼實際影響。如果你想知道資料庫為什麼變成 AI 時代的關鍵基礎設施，那這篇文章你一定不能錯過！📊✨
Oracle 把 AI 放進資料庫核心
2025 年 10 月 14 日，Oracle 在 AI World 大會上宣布推出 AI Database 26ai，正式把 AI 原生功能放進旗艦資料庫。這不是一般的「附加元件」，而是資料庫核心就支援了 向量搜尋（AI Vector Search）、AI 治理（Governance），以及 開放格式（像是 Apache Iceberg、ONNX 模型格式、MCP 協定）。
Oracle 把這次的發表定位為「AI for Data」的願景，也就是 讓 AI 走向資料，而不是讓資料一直搬去找 AI。對企業來說，這是一個非常關鍵的訊號：因為大多數公司最頭痛的，正是如何在不破壞治理、安全和一致性的前提下，把 AI 能力加進來。
官方還強調，這不是單一產品，而是一個完整的生態。除了 Database 26ai，他們同時推出 Autonomous AI Lakehouse，並把這些能力帶到多雲環境，包括 Database@Azure 與 Database@AWS。這意味著企業無論選擇哪個雲服務，都能享受同一套 Oracle AI 化的資料體驗。
更貼心的是升級策略：如果你目前用的是 Oracle Database 23ai，只要安裝 2025 年 10 月的季度更新（Release Update, RU），就能直接升上 26ai 的功能，完全不需要大規模重裝或重認證。這對大企業來說，代表風險和成本大幅下降。🛠️
時間線：從 23ai 到 26ai 的進化之路
要理解 26ai 的重要性，我們必須從前一代的 23ai 說起。
🔹 2024–2025 鋪路期：這段時間，市場上興起了「雙系統」架構——一邊是傳統資料倉庫，一邊是專用的向量資料庫。這種方式雖然能支援語意搜尋，但企業需要面對兩套系統的權限、治理和資料一致性問題，工程與營運成本飆升。Oracle 當時就開始強調「AI 應該在資料庫內完成」，而不是在應用層再拼湊。
🔹 2025 上半年：Oracle 提出「AI for Data」願景，開始預告將向量搜尋、Embedding 管理直接整合到資料庫中，並著重在 ACID 交易一致性與Row-Level Security 權限控管。同時，他們也和多雲合作夥伴釋出合作路線。
🔹 2025/10/14 大發表：Oracle 在 AI World 上正式推出 AI Database 26ai（LTS 版），同時亮相 Autonomous AI Lakehouse，並把 Database@Azure 和 Database@AWS 的功能同步升級。這一刻，Oracle 不只是更新了一個產品，而是把整個「資料平台 + AI」策略公開化。
🔹 升級細節：對於現有用戶，這次的升級不需要停機重灌，只要在現有 23ai 上安裝 RU（23.26.0），就能「平滑」升級到 26ai。對於運維團隊來說，這就像做一次季度維護，而不是一場昂貴的大專案。
可以看出，Oracle 的步驟非常謹慎：先在 23ai 建立基礎，再在 26ai 做整合大爆發。這樣的策略，既讓市場習慣 AI 化的資料庫，又能減少導入的阻力。⚙️
向量搜尋、AI 治理與開放格式到底能做什麼？
這裡我幫大家拆解出三個最關鍵的功能，並舉例說明它們的實際應用場景。
✨ 1. 向量搜尋（AI Vector Search）
傳統做語意檢索，需要把文本 Embedding 存到獨立的向量庫，再跟資料庫查詢結果拼接。但在 26ai 中，向量搜尋就是資料庫內建功能。好處是：
- 一致的權限與稽核：不用多一套控管
- 減少資料搬移：降低風險與延遲
- 混合查詢能力：語意 + 時間條件 + 地理位置一次搞定
實際應用像是 企業知識庫、RAG（檢索增強生成）、客服 Copilot，都能更快、更安全地落地。
🛡️ 2. AI 治理與安全
企業最怕 AI 亂跑資料。26ai 直接把治理做到資料庫層級：
- 沿用現有的角色／權限系統
- AI 查詢自動產生日誌與稽核紀錄
- 資料血緣追蹤（Lineage），方便合規報告
這意味著，你不需要額外寫一套「AI 安全政策」，資料庫就幫你守住底線。
🌐 3. 開放格式與多雲支援
Oracle 很清楚，現代企業的資料散落在不同雲端和湖倉架構，所以他們支援：
- Apache Iceberg：跨雲讀寫開放表格
- ONNX：標準化的模型格式，方便模型遷移
- MCP（Model Context Protocol）：讓 AI 代理（Agent）能直接透過標準協定存取資料
對開發者來說，這代表未來你寫的 Agent，不需要特別為 Oracle 客製化，可以直接接上現有的 MCP 生態。
總結：資料庫 × AI，下一個十年的戰場
總結來說，Oracle 這次的 26ai 不是單純的「功能更新」，而是一個策略轉折點。他們要讓 AI 原生化，不再是外掛，而是資料庫的核心功能。這樣的方向，不只是 Oracle，幾乎所有資料平台廠商（像 Snowflake、Databricks）都在追，但 Oracle 的不同之處在於 治理、事務一致性和多雲策略。
對企業來說，這有幾個啟示：
- 如果你在維護「雙系統架構」（資料庫 + 向量庫），值得考慮是否能收斂到 26ai。
- 如果你擔心 AI 治理問題，26ai 的優勢會比純粹的向量資料庫更明顯。
- 如果你有多雲策略，Oracle 把 Iceberg、ONNX、MCP 一次納入，算是幫你減少被鎖定的風險。
對我來說，這場發表會等於替「資料庫 × AI」這條路蓋上了一塊里程碑。未來 AI 應用不會只是外掛程式，而是資料庫本身的一部分。這是一場結構性的轉變。🔑
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