甲骨文（Oracle）发布自主人工智能湖仓（Autonomous AI Lakehouse），将Autonomous AI Database与开放表格式Apache Iceberg整合，旨在在现有数据之上直接执行人工智能与分析任务，减少数据迁移与系统切换。该服务目前已可在OCI、AWS、Microsoft Azure、Google Cloud与Exadata Cloud@Customer上使用。

Oracle自主人工智能湖仓的核心在于原生支持Iceberg，并推出数据目录Autonomous AI Database Catalog，作为“目录的目录”，通过统一企业多云与多平台的数据与元数据，简化数据发现、访问与治理。Oracle还强调与主流目录互通，包括Databricks Unity Catalog、AWS Glue与Snowflake Polaris，使同一份Iceberg表可被多个引擎查询与管理。

自主人工智能湖仓可在Iceberg数据上直接启用Select AI，将自然语言转换为SQL查询，并结合代理框架，同时支持人工智能向量搜索、JSON-关系双模式以提升数据访问灵活性，以及基于属性图的图分析等多种工作负载，让开发与分析团队能在单一环境中完成计算，降低跨系统迁移带来的运维负担。此外，提供即插即用的SQL访问能力，在与AWS、Databricks、Snowflake、Apache Gravitino等目录建立连接后，可通过简单语法进行跨平台数据查询，提升数据可用性。

Oracle还推出数据湖加速器（Data Lake Accelerator）功能，以支持大规模外部数据湖的查询场景。该功能可根据查询负载自动扩展网络与计算资源，并采用按使用量计费模式。结合Exadata表缓存，可将常用的Iceberg数据缓存在Exadata闪存存储中，降低访问延迟；而GoldenGate for Iceberg则能从操作与分析系统实时流式传输数据至任意Iceberg目标。新增的表超链接（Table Hyperlink）功能，可通过临时链接对特定数据表或查询结果进行隔离且可控的安全共享。

新增的Select AI Agent框架提供了在数据库内构建、部署与管理智能代理的基础设施，支持PL/SQL自定义工具、REST外部工具与MCP服务器端，帮助企业自动化多步骤工作流程。而数据科学代理（Data Science Agent）预计将提供预置助手，使数据人员可通过自然语言跨目录搜索、交互式准备与探索数据，并将其转化为可执行的分析洞察。