Oracle 聯手 NVIDIA 推出 Zettascale10 叢集：16 Zettaflops 算力互連百萬 GPU

大模型跑得再快，要是被鎖在傳統企業的陳年資料庫和堆積如山的報表前，其實也就是個昂貴的聊天框。

在 Oracle AI World 大會上，NVIDIA 和 Oracle 宣佈進一步深化合作，把 GPU 算力和全套企業級 AI 軟體直接焊進了 Oracle 的核心基礎設施裡。

兩家公司不僅拿出了規模驚人的新叢集，還把資料檢索、清洗和微服務的各種卡點挨個推平了一遍。

把算力推到 Zetta 級，給向量索引換上 GPU

硬體底座上最抓人眼球的，是 Oracle 推出的全新 OCI Zettascale10 計算叢集。

這個叢集由 NVIDIA 下一代 GPU 驅動，面向高效能 AI 訓練和推理負載，峰值 AI 算力宣稱可達 16 zettaflops。同時配合 NVIDIA Spectrum-X 乙太網路平臺，支援互連數百萬顆 GPU，供電規模達到了多吉瓦級別。

不過，相比天文數字般的算力峰值，資料庫層面的變化對企業工程師來說更實在。

甲骨文的旗艦資料庫 Oracle Database 26ai 現在正式接入了 NVIDIA NeMo Retriever API。開發者可以通過 NVIDIA NIM 微服務，直接在資料庫層跑向量嵌入和 RAG 檢索管線，包括文件提取、向量化、重排序到大模型生成。

更針對痛點的是 Oracle Private AI Services Container。過去向量資料庫在資料量暴漲時，構建近似最近鄰搜尋索引往往會卡成瓶頸。

這次容器服務在支援 CPU 的基礎上，新增了對 NVIDIA GPU 的支援，通過開源的 NVIDIA cuVS 庫，直接把耗時繁重的索引構建甩給 GPU 來跑。構建完成後，再交給 Oracle AI Database 26ai 檢索。

不改程式碼加速 Spark，從影片到財報一網打盡

除了底層資料庫，兩家公司還在資料處理管道上動了刀。

全新的 Oracle AI Data Platform 深度整合了 NVIDIA 加速計算，裡面內建了面向 Apache Spark 的 NVIDIA RAPIDS Accelerator 外掛。結合 cuDF 庫與 Spark 分散式框架，企業在做分析、ETL 和機器學習時，不用改動一行程式碼就能吃滿 GPU 加速。

在業務應用層，Oracle Media and Entertainment 採用 NeMo Curator 和 Nemotron 視覺語言模型，把影片解碼、分片、轉碼和打標等預處理流程全自動化了。

針對企業文件處理，Oracle Fusion Document Intelligence 引入了 NeMo Retriever Parse 視覺模型，不僅能掃文字，還能提取複雜文件裡的關鍵後設資料並保留排版結構，給多模態智慧體打底。

企業在 OCI 控制台裡還能直接開通 NVIDIA AI Enterprise，不用再去雲市場單獨下單採購，且支援公共雲、主權雲和專屬區域部署。在大會上，NVIDIA 也拿下了甲骨文頒發的 2025 年度合作伙伴獎。

為什麼重要

對於守著 Oracle 資料庫的大企業來說，這套方案最立竿見影的價值在於降門檻。以前企業想做私有化知識庫檢索，得把資料倒騰到專門的向量資料庫和計算框架裡，現在在熟悉的資料庫和容器裡就能用 GPU 跑完向量化與索引。

尤其是 Spark 的免改程式碼 GPU 加速，讓原有的 ETL 大數據管線幾乎可以無縫平移，這對苦於算力瓶頸又不敢重寫業務程式碼的工程師來說非常受用。

從行業競爭來看，這再次證明了雲廠商爭奪企業級客戶的關鍵已經從單純租算力，轉向了全流程的資料處理能力。Oracle 靠企業核心資料庫築牢防線，而 NVIDIA 藉此把自己的 NIM 和 cuVS 深度嵌入進全球商業核心資料系統的毛細血管裡。

我們認為，NVIDIA 這一步走得相當精準。它沒有浮誇地推銷通用大模型，而是瞄準了資料清洗、索引構建和文件解析這些最枯燥卻最卡脖子的環節。

不過這種繫結的隱患也很明顯。當企業的向量索引、資料管道和模型部署全面依賴 NVIDIA 專有的微服務與庫時，企業未來的跨雲遷移成本和對單一硬體供應商的依賴度，看起來只會越來越高。