Oracle 联手 NVIDIA 推出 Zettascale10 集群：16 Zettaflops 算力互连百万 GPU

大模型跑得再快，要是被锁在传统企业的陈年数据库和堆积如山的报表前，其实也就是个昂贵的聊天框。

在 Oracle AI World 大会上，NVIDIA 和 Oracle 宣布进一步深化合作，把 GPU 算力和全套企业级 AI 软件直接焊进了 Oracle 的核心基础设施里。

两家公司不仅拿出了规模惊人的新集群，还把数据检索、清洗和微服务的各种卡点挨个推平了一遍。

把算力推到 Zetta 级，给向量索引换上 GPU

硬件底座上最抓人眼球的，是 Oracle 推出的全新 OCI Zettascale10 计算集群。

这个集群由 NVIDIA 下一代 GPU 驱动，面向高性能 AI 训练和推理负载，峰值 AI 算力宣称可达 16 zettaflops。同时配合 NVIDIA Spectrum-X 以太网平台，支持互连数百万颗 GPU，供电规模达到了多吉瓦级别。

不过，相比天文数字般的算力峰值，数据库层面的变化对企业工程师来说更实在。

甲骨文的旗舰数据库 Oracle Database 26ai 现在正式接入了 NVIDIA NeMo Retriever API。开发者可以通过 NVIDIA NIM 微服务，直接在数据库层跑向量嵌入和 RAG 检索管线，包括文档提取、向量化、重排序到大模型生成。

更针对痛点的是 Oracle Private AI Services Container。过去向量数据库在数据量暴涨时，构建近似最近邻搜索索引往往会卡成瓶颈。

这次容器服务在支持 CPU 的基础上，新增了对 NVIDIA GPU 的支持，通过开源的 NVIDIA cuVS 库，直接把耗时繁重的索引构建甩给 GPU 来跑。构建完成后，再交给 Oracle AI Database 26ai 检索。

不改代码加速 Spark，从视频到财报一网打尽

除了底层数据库，两家公司还在数据处理管道上动了刀。

全新的 Oracle AI Data Platform 深度整合了 NVIDIA 加速计算，里面内置了面向 Apache Spark 的 NVIDIA RAPIDS Accelerator 插件。结合 cuDF 库与 Spark 分布式框架，企业在做分析、ETL 和机器学习时，不用改动一行代码就能吃满 GPU 加速。

在业务应用层，Oracle Media and Entertainment 采用 NeMo Curator 和 Nemotron 视觉语言模型，把视频解码、分片、转码和打标等预处理流程全自动化了。

针对企业文档处理，Oracle Fusion Document Intelligence 引入了 NeMo Retriever Parse 视觉模型，不仅能扫文字，还能提取复杂文档里的关键元数据并保留排版结构，给多模态智能体打底。

企业在 OCI 控制台里还能直接开通 NVIDIA AI Enterprise，不用再去云市场单独下单采购，且支持公共云、主权云和专属区域部署。在大会上，NVIDIA 也拿下了甲骨文颁发的 2025 年度合作伙伴奖。

为什么重要

对于守着 Oracle 数据库的大企业来说，这套方案最立竿见影的价值在于降门槛。以前企业想做私有化知识库检索，得把数据倒腾到专门的向量数据库和计算框架里，现在在熟悉的数据库和容器里就能用 GPU 跑完向量化与索引。

尤其是 Spark 的免改代码 GPU 加速，让原有的 ETL 大数据管线几乎可以无缝平移，这对苦于算力瓶颈又不敢重写业务代码的工程师来说非常受用。

从行业竞争来看，这再次证明了云厂商争夺企业级客户的关键已经从单纯租算力，转向了全流程的数据处理能力。Oracle 靠企业核心数据库筑牢防线，而 NVIDIA 借此把自己的 NIM 和 cuVS 深度嵌入进全球商业核心数据系统的毛细血管里。

我们认为，NVIDIA 这一步走得相当精准。它没有浮夸地推销通用大模型，而是瞄准了数据清洗、索引构建和文档解析这些最枯燥却最卡脖子的环节。

不过这种绑定的隐患也很明显。当企业的向量索引、数据管道和模型部署全面依赖 NVIDIA 专有的微服务与库时，企业未来的跨云迁移成本和对单一硬件供应商的依赖度，看起来只会越来越高。