微乐辅助ai黑科技系统规律教程开挂技巧
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来源:银行科技研究社
近日,甲骨文(Oracle)传出2026财年(2025年6月1日-2026年5月31日)裁员2.1万人的消息,其中包括因AI(人工智能)应用而被取消的岗位。在AI浪潮之下 ,不少企业欲借助AI实现降本增效,这是大势所趋 。而作为全球性的科技软件公司、知名数据库软件供应商,甲骨文在中国“去IOE 、推进信创”的背景下仍是非常重要的存在。
甲骨文裁员约2.1万人 ,部分岗位为AI替代
据媒体报道,甲骨文持续推进业务重组,叠加全业务线落地AI技术 ,2026财年员工总数减少了13%,裁员约2.1万人。
甲骨文近日发布的年报显示,截至2026年5月末 ,公司员工总量为14.1万人,而去年同期员工规模约16.2万人 。
甲骨文在2026财年为重组相关的离职补偿金及其他离职成本支出18.4亿美元(约124.88亿元人民币),远高于上一财年的3.74亿美元(约25.38亿元人民币)。
据悉,甲骨文此次人员调整受多重因素影响 ,包括管理层与产品线调整、绩效不达标、战略转向以及企业收购整合。此外,该公司在各项业务中采用和部署AI技术,已经导致并且未来可能继续导致员工人数减少 。不过 ,甲骨文并非陷入经营困境。
《银行科技研究社》获悉,早在2个多月前,甲骨文裁员的消息就受到关注。3月底至4月初 ,甲骨文多位员工发帖表示,彼时裁员已涉及多个业务条线,且覆盖美国 、印度等多个地区 。
报道称 ,从2025年以来,为应对生成式AI对整个软件行业产生的颠覆性影响,甲骨文在AI基础设施方面进行了大量投资 ,并为此大规模举债。同时,甲骨文财报显示,公司的现金流正面临压力。
TD Cowen机构分析师在2026年初发布的一份报告中预计,若甲骨文裁员2万至3万人 ,可能带来80亿至100亿美元的额外自由现金流 。
从官网来看,甲骨文目前的产品和服务分为2大类。其中基础设施类包括Oracle Cloud Infrastructure、多云技术AI数据库、AI Data Platform 、Cloud Customer;应用类包括Fusion Applications、Health Application Suite、行业特定应用 、NetSuite等。
其数据库产品已明显带有“AI”的标签。据介绍,AI已原生架构于Oracle数据库和SQL中 。
甲骨文对其AI数据库功能进行了具体介绍。例如 ,统一混合向量搜索:将AI向量搜索与关系型、文本、JSON、知识图谱和空间搜索相结合,从而能够检索相关文档 、图像、视频、音频和结构化数据。客户可将AI向量搜索与LLMs结合使用,搜索私有数据 ,然后大模型可以将这些数据与公共数据结合使用,以解答业务问题 。
综合公开信息和产品功能等可知,甲骨文目前非常重视AI技术的投入与应用 ,因此裁员也是不可避免的。
在“去IOE ”背景下,仍有不少银行采购Oracle产品服务
据《银行科技研究社》了解,中国金融业目前正推进信创 ,国家层面和金融监管层面均提出了相关要求。因此,金融业的“去IOE”进程不断深化 。
“去IOE”的概念最早由阿里巴巴于2008年提出。其主要指在企业级IT架构中,逐步用国产硬件 、开源软件或国产自研软件替代IBM(I)、Oracle(O)和EMC(E)等国外厂商的大型机、数据库和高端存储设备。最开始“去IOE”是单纯的商业技术选型,后来演变为保障国家网络安全 、实现自主可控的举措 。
如今的“信创 ”战略 ,已不仅仅是“去IOE”,而是变成全栈国产化替代浪潮。
“IOE”中的“O ”,即Oracle ,主要指其关系型数据库管理系统,曾长期占据全球数据库市场的主导地位,广泛应用于金融、电信等行业的核心系统。
近年来 ,国内银行业掀起系统升级改造潮,其中就包括采用国产数据库等 。
例如,南京银行近期启动核心业务系统信创改造相关项目 ,以满足国产化信创要求,并借用国产分布式数据库的扩展能力,提升核心业务系统的整体业务处理能力。
贵州省农村信用社联合社于2025年10月19日完成核心系统技术创新改造项目 ,上线新一代全栈信创核心系统。而更早前,新核心系统尚在开发测试时,曾有介绍:新核心系统彻底贯彻“单元化+分布式数据库”的融合设计思路,实现从传统“IOE”架构向云原生应用的转变。
不过 ,《银行科技研究社》从招投标信息平台查询,不少银行仍在采购Oracle产品和服务 。
就以今年来看,龙江银行、秦皇岛银行 、云南红塔银行、成都银行、宁夏银行 、青岛银行、徽商银行、渤海银行、光大银行 、兴业银行、广西农商联合银行、吉林农商银行等多家银行采购过Oracle的产品和相关服务 ,其中部分明确指向Oracle数据库。
可见,Oracle产品仍是国内银行业目前还无法完全替代的存在。当然,“去IOE ” 、信创推进是一个循序渐进的过程 ,对于银行业来说,不能要求在短时间内全部替换,尤其是银行核心系统 ,试错成本极高 。
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