Larry Ellison de $ORCL sobre cómo hacer que su base de datos sea multi-nube, vectorizando datos para modelos de IA y unificando todos los datos empresariales a través de una plataforma de IA: "Bueno, déjame empezar con la nube tradicional y la base de datos tradicional de Oracle. Así que creo que el mayor cambio que hemos hecho allí fue hacer que nuestra base de datos esté disponible en la nube de todos. Así que puedes comprar la base de datos mundial en Google o Amazon. -- está disponible en Microsoft Azure así como en OCI. Así que ese fue el más -- tal vez ese fue el primer movimiento que hicimos. Lo llamamos multi-nube, y de hecho incorporamos centros de datos de OCI dentro de las otras nubes. Así que obtienen la última y mejor versión de la base de datos de Oracle. La segunda cosa que hicimos es que realmente convertimos la base de datos de Oracle o añadimos capacidades a la base de datos de Oracle. -- para permitirte vectorizar todos tus datos. Así que es una base de datos vectorial. Algunas personas la llaman base de datos de IA. Así que está diseñada para hacer que los datos estén disponibles para los modelos. Luego puedes -- una vez que vectorices tus datos, puedes colocar modelos de IA sobre eso. y los modelos de IA pueden entender lo que hay en la base de datos y razonar con los datos que están en la base de datos. Así que pensamos que esa combinación de hacer que nuestros -- los datos disponibles en nuestra base de datos también sean accesibles por modelos de IA aumenta drásticamente el valor de los datos. Creemos que eso es muy -- hasta ahora, ninguna de las otras bases de datos a gran escala ha podido hacer eso. Podemos hacer eso no solo podemos hacer eso y mantener tus datos seguros. Ese es uno de los problemas más grandes. Tenemos que escalarlo, mantener todo confiable, mantenerlo seguro -- y de hecho tuvimos todas esas capacidades y características en la base de datos de Oracle. Así que ese fue el paso 2. Primero, multi-nube, segundo vectorizar todos los datos y hacerlos accesibles por todos los modelos de IA populares. Tercer paso. Bueno, es genial que estemos haciendo que los datos de Oracle, los datos de la base de datos de Oracle estén disponibles para estos modelos de IA. Las empresas en realidad tienen datos que no están almacenados en una base de datos de Oracle, no están almacenados en una aplicación de Oracle. Así que construimos un lago de datos de IA, llamamos a la plataforma de datos de IA que realmente apunta y vectoriza todos tus datos, ya sea en un almacenamiento de objetos en diferentes nubes, ya sea en una aplicación a medida, ya sea en otra base de datos. Realmente tomará el universo de tus datos, catalogará esos datos, los vectorizará y permitirá que un LLM realice razonamientos de múltiples pasos sobre todos esos datos. Ahora, lo que es realmente notable sobre eso es, piensa en hacer 1 consulta, hacer 1 pregunta. Y el modelo mira todos tus datos. Normalmente, cuando haces una pregunta, tienes que dirigirla a esta base de datos o esta aplicación. No puedes decir, mira, solo me gustaría saber a quién debería venderle a continuación. Soy un vendedor en el territorio. Estoy buscando -- quiero ver todas las cuentas en mi territorio. Y quiero ver quién es el mejor prospecto en mi territorio. Bueno, eso significa mirar datos contractuales, significa mirar datos disponibles públicamente. Eso significa mirar nuestro sistema de ventas, nuestro sistema de soporte, todos estos sistemas separados. Bueno, de repente, todos esos datos están unificados. Tomamos todos tus datos y los unificamos, para que puedas hacer una sola pregunta y los modelos de IA puedan encontrar la respuesta a esa pregunta sin importar en qué almacén de datos esté. eso es realmente una propuesta única, y creemos que eso va a turboalimentar el uso de nuestra base de datos y el uso de nuestra nube de manera drástica."