Larry Ellison da $ORCL sobre como tornar o seu banco de dados multi‑cloud, vetorizar dados para modelos de IA e unificar todos os dados empresariais através de uma plataforma de IA: "Bem, deixe-me começar com a nuvem tradicional e o banco de dados Oracle tradicional. Portanto, acho que a maior mudança que fizemos foi tornar nosso banco de dados disponível na nuvem de todos. Assim, você pode comprar o banco de dados mundial no Google ou na Amazon. -- está disponível no Microsoft Azure, bem como no OCI. Portanto, essa foi a mais -- talvez esse tenha sido o primeiro movimento que fizemos. Chamamos isso de multi-cloud, e na verdade incorporamos centros de dados do OCI dentro das outras nuvens. Assim, eles obtêm a versão mais recente e melhor do Banco de Dados Oracle. A segunda coisa que fizemos foi converter o banco de dados Oracle ou adicionar capacidades ao Banco de Dados Oracle. -- para permitir que você vetorize todos os seus dados. Portanto, é um banco de dados vetorial. Algumas pessoas chamam isso de banco de dados de IA. Portanto, é projetado para tornar os dados disponíveis para modelos. Você pode então -- uma vez que você vetorize seus dados, pode colocar modelos de IA em cima disso. e os modelos de IA podem entender o que está no banco de dados e raciocinar com os dados que estão no banco de dados. Portanto, achamos que essa combinação de tornar nossos -- os dados disponíveis em nosso banco de dados também acessíveis por modelos de IA aumenta dramaticamente o valor dos dados. Achamos que isso é muito -- até agora, nenhum dos outros bancos de dados em grande escala conseguiu fazer isso. Podemos fazer isso não apenas podemos fazer isso e manter seus dados seguros. Essa é uma das maiores questões. Temos que escalá-lo, manter tudo confiável, mantê-lo seguro -- e na verdade adicionamos todas essas capacidades e recursos ao banco de dados Oracle. Portanto, esse foi o passo 2. Primeiro, multi-cloud, segundo vetorizar todos os dados e torná-los acessíveis por todos os modelos de IA populares. Terceiro passo. Bem, é ótimo que estamos tornando os dados do Oracle, os dados do banco de dados Oracle disponíveis para esses modelos de IA. As empresas na verdade têm dados que não estão armazenados em um banco de dados Oracle, não estão armazenados em uma aplicação Oracle. Portanto, construímos uma casa de dados de IA, chamamos de plataforma de dados de IA que na verdade aponta e vetoriza todos os seus dados, esteja ele em um armazenamento de objetos em diferentes nuvens, seja em uma aplicação sob medida, seja em outro banco de dados. Ele realmente pegará o universo dos seus dados, catalogará esses dados, vetorizará e permitirá que um LLM faça raciocínio em múltiplas etapas sobre todos esses dados. Agora, a coisa que é realmente notável sobre isso é, pense em fazer 1 consulta, fazer 1 pergunta. E o modelo olha para todos os seus dados. Normalmente, quando você faz uma pergunta, tem que direcioná-la para este banco de dados ou esta aplicação. Você não pode dizer, olhe, eu só gostaria de saber quem é o próximo cliente para quem eu deveria vender. Sou um vendedor em território. Estou olhando -- quero ver todas as contas no meu território. E quero ver quem é o melhor prospecto no meu território. Bem, isso significa olhar para dados contratuais, significa olhar para dados disponíveis publicamente. Isso significa olhar para nosso sistema de vendas, para nosso sistema de suporte, todos esses sistemas separados. Bem, de repente, todos esses dados estão unificados. Pegamos todos os seus dados e os unificamos, para que você possa fazer uma única pergunta e os modelos de IA possam encontrar a resposta para essa pergunta, independentemente de qual armazenamento de dados esteja. isso é realmente uma proposta única, e achamos que isso vai turboalimentar o uso do nosso banco de dados e o uso da nossa nuvem dramaticamente."