$ORCL Larry Ellison habla de cómo hacer su base de datos multi-nube, vectorizar datos para modelos de IA y unificar todos los datos empresariales a través de una plataforma de IA: "Bueno, déjame empezar con la nube tradicional y la base de datos Oracle tradicional. Así que creo que el mayor cambio que hemos hecho 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 y OCI. Así que ese fue el más... quizá ese fue el primer paso que dimos nosotros. Lo llamamos multi-nube, y de hecho integramos centros de datos OCI dentro de las otras nubes. Así que obtienen la versión más reciente y mejor de la base de datos Oracle. Lo segundo que hicimos fue convertir la base de datos de Oracle o añadir capacidades a la base de datos Oracle. -- para permitirte vectorizar todos tus datos. Así que es una base de datos vectorial. Algunas personas llaman a eso una base de datos de IA. Así que está diseñado para poner los datos a disposición de los modelos. Luego puedes — una vez que vectorizes tus datos, puedes colocar modelos de IA encima de eso. y los modelos de IA pueden entender qué hay en la base de datos y razonar con los datos que hay en la base de datos. Así que creemos que la combinación de hacer que nuestros datos en nuestra base de datos también sean accesibles mediante 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 hacerlo y también mantener tus datos seguros. Ese es uno de los problemas más importantes. Tenemos que escalarlo, mantener todo fiable, mantenerlo seguro — y de hecho teníamos 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 para todos los modelos de IA populares. Tercer paso. Bueno, es genial que estemos poniendo a disposición de estos modelos de IA los datos de datos de Oracle, los datos de la base de datos de Oracle. Las empresas realmente tienen datos que no están almacenados en una base de datos de Oracle no se almacenan en una aplicación Oracle. Así que construimos una casa de IA en el lago, llamada plataforma de datos de IA, que realmente apunta y vectoriza todos tus datos, ya sea en un almacén de objetos en diferentes nubes, ya sea una aplicación a medida o en otra base de datos. Realmente tomará el universo de tus datos, ese catálogo de esos datos, los vectorizará y permitirá que un LLM haga razonamiento en varios pasos sobre todos esos datos. Lo realmente notable de eso es que piensa en hacer una sola pregunta, hacer una sola pregunta. Y el modelo analiza todos tus datos. Normalmente, cuando haces una pregunta, tienes que dirigirla a esta base de datos o a esta aplicación. No puedes decir, mira, solo quiero saber a quién es el próximo cliente al que debería vender. Soy vendedor en territorio. Estoy mirando — quiero ver todas las cuentas de mi territorio. Y quiero ver quién es el mejor prospecto en mi territorio. Bueno, eso significa mirar datos contractuales, significa consultar datos públicos disponibles. Eso significa mirar nuestro sistema de ventas, nuestro sistema de soporte, todos estos sistemas separados. Pues bien, de repente, todos esos datos se unifican. Tomamos todos tus datos y los unificamos, así que puedes hacer una sola pregunta y los modelos de IA pueden encontrar la respuesta a esa pregunta independientemente de en qué almacén de datos esté disponible. Es realmente una propuesta única, y creemos que eso va a impulsar dramáticamente el uso de nuestra base de datos y de nuestra nube."