Oracle จับมือ Google Cloud ฝัง Gemini AI ลงใน Fusion และ NetSuite โดยตรง

เมื่อวันที่ 30 กรกฎาคม 2026 Oracle และ Google Cloud ได้ประกาศขยายความร่วมมือครั้งสำคัญ โดยจะนำโมเดล AI ของ Google อย่าง Gemini ฝังลงในชุดแอปพลิเคชันสำหรับองค์กรของ Oracle โดยตรง การประกาศนี้ต่อยอดจากบริการ OCI Enterprise AI ที่เปิดตัวในเดือนสิงหาคม 2025 ซึ่งให้บริการ Gemini ผ่าน Oracle Cloud Infrastructure มาก่อนหน้านี้ โดยครั้งนี้เป็นการผสานรวมในระดับที่ลึกกว่าเดิมมาก

โมเดล Gemini ไหนบ้างที่ถูกนำมาใช้?

Oracle มีแผนที่จะผสานรวมโมเดลหลักสองตัว:

• Gemini 3.1 Flash Lite – ออกแบบมาสำหรับงานระบบอัตโนมัติที่เน้นประสิทธิภาพสูงและคุ้มค่า ใช้ทรัพยากรน้อย
• Gemini 3.5 Flash – สำหรับงานที่ต้องการการให้เหตุผลที่ซับซ้อนและเวิร์กโฟลว์ระดับองค์กรที่ท้าทายมากขึ้น

แพลตฟอร์มไหนของ Oracle ที่จะได้ใช้ Gemini?

Gemini จะพร้อมใช้งานบนแพลตฟอร์มหลักสามแห่งของ Oracle:

1. Oracle AI Agent Studio สำหรับ Fusion Applications – ลูกค้าสามารถเลือกใช้โมเดล Gemini ร่วมกับโมเดลพื้นฐานอื่นๆ เพื่อสร้างและปรับใช้เอเจนต์ AI อัตโนมัติสำหรับ Fusion
2. Oracle Fusion Cloud Applications – Gemini จะถูกฝังอยู่ในโมดูล ERP, HCM, ซัพพลายเชน และการเงินโดยตรง เพื่อระบบอัตโนมัติ การวิเคราะห์ และเวิร์กโฟลว์แบบเอเจนต์
3. Oracle NetSuite – ฝังลงในแพลตฟอร์ม ERP โดยตรง สำหรับความสามารถ AI แบบเนทีฟที่คล้ายคลึงกัน

ราคาของโมเดล?

ราคาที่ประกาศ ณ เดือนกรกฎาคม 2026 มีดังนี้:

• Gemini 3.1 Flash Lite: ประมาณ $0.25 ต่อหนึ่งล้าน input tokens และ $1.50 ต่อหนึ่งล้าน output tokens
• Gemini 3.5 Flash: ประมาณ $1.50 ต่อหนึ่งล้าน input tokens และ $9.00 ต่อหนึ่งล้าน output tokens

จุดต่างของความร่วมมือครั้งนี้?

นักวิเคราะห์ระบุว่า การประกาศครั้งนี้ ไม่ใช่แค่การเสนอ Gemini เป็นอีกหนึ่งตัวเลือกในเครื่องมือสำหรับนักพัฒนา แต่เป็นการฝังในระดับลึกเข้าไปในตรรกะของแอปพลิเคชันเรือธงของ Oracle ซึ่งเปลี่ยนวิธีที่นักออกแบบจะสร้างเวิร์กโฟลว์และพฤติกรรมของเอเจนต์อย่างมีนัยสำคัญ

นอกจากนี้ Oracle ยังคงใช้ กลยุทธ์ AI หลายโมเดล (multi-model AI strategy) โดยเปิดโอกาสให้ลูกค้าเลือกใช้โมเดลพื้นฐานได้หลากหลาย ไม่ได้ผูกขาดกับผู้ให้บริการ AI รายเดียว Gemini จะมาเป็นตัวเลือกเพิ่มเติมจากที่มีอยู่แล้ว เช่น โมเดลจาก Cohere, Meta และอื่นๆ

ผลกระทบเชิงกลยุทธ์?

• การเข้าถึงองค์กรขนาดใหญ่โดยตรงสำหรับ Google – Gemini สามารถเข้าถึงฐานลูกค้าองค์กรขนาดใหญ่จำนวนหลายพันรายของ Oracle บน Fusion และ NetSuite ได้โดยตรง โดยที่ลูกค้าไม่ต้องออกจากสภาพแวดล้อมแอปพลิเคชันที่คุ้นเคย
• การวางตำแหน่งทางการแข่งขัน – ความร่วมมือนี้ทำให้ Oracle และ Google Cloud ร่วมกันแข่งขันกับพันธมิตร Microsoft-ChatGPT/O365 และระบบนิเวศ AWS-Bedrock ของ Amazon ในการแย่งชิงงาน AI ในองค์กร

ความเสี่ยงที่มี?

• ความเสี่ยงจากการพึ่งพาและผูกขาดโมเดล – การฝังโมเดล AI ของบริษัทอื่นเข้ากับแอปพลิเคชัน ERP/HCM หลักอาจสร้างต้นทุนในการเปลี่ยนผู้ให้บริการและการพึ่งพาแผนงาน ราคา และความพร้อมในการให้บริการของ Google
• ความเป็นส่วนตัวและอธิปไตยของข้อมูล – ลูกค้าองค์กรที่ดำเนินการกับข้อมูลที่ละเอียดอ่อน เช่น ทรัพยากรบุคคล การเงิน และซัพพลายเชน อาจมีความกังวลเกี่ยวกับการส่งข้อมูลออกจากสภาพแวดล้อมของ Oracle เพื่อประมวลผลบนโมเดลของ Google แม้ความร่วมมือนี้จะมีมาตรการป้องกันตามสัญญาก็ตาม
• ความซับซ้อนในการดำเนินการและการผสานรวม – การฝังโมเดลสองประเภทในชุดแอปพลิเคชันขนาดใหญ่หลายชุด (Fusion, NetSuite, Agent Studio) ต้องอาศัยการประสานงานด้านวิศวกรรมอย่างมาก ความล่าช้าหรือคุณภาพที่ไม่สม่ำเสมออาจส่งผลกระทบต่อกระบวนการที่สำคัญต่อภารกิจขององค์กร
• ความท้าทายในการกำกับดูแลหลายโมเดล – การเสนอโมเดลพื้นฐานหลายตัวในชุดแอปพลิเคชันองค์กรเดียวกันเพิ่มความซับซ้อนในการเลือกโมเดล การจัดการต้นทุน ความสม่ำเสมอของผลลัพธ์ และการตรวจสอบการปฏิบัติตามข้อกำหนด

ปฏิกิริยาของตลาดหุ้น?

หุ้นของ Oracle ตอบสนองในเชิงบวก โดยรายงานระบุว่าราคาหุ้น Oracle ปรับตัวขึ้น:

• มากกว่า 8% ในวันที่มีการประกาศ ตามรายงานของ Bloomberg
• ประมาณ 3.3% เมื่อปิดตลาดในวันที่ 30 กรกฎาคม ตามแหล่งข้อมูลอื่น

ความแตกต่างของตัวเลขอาจสะท้อนถึงความเคลื่อนไหวระหว่างวัน โดยรายงาน 8% อาจเป็นจุดสูงสุดในช่วงแรก ก่อนจะปรับตัวลงมาปิดที่ประมาณ 3.3% แต่โดยรวมแล้วปฏิกิริยาของนักลงทุนเป็นบวกอย่างชัดเจน โดยมองว่าความร่วมมือกับ Google ช่วยเสริมสร้างกลยุทธ์ AI และความสามารถในการแข่งขันของ Oracle

ข้อควรระวังสำคัญ

การผสานรวมนี้เป็นเพียง แผนงาน ยังไม่พร้อมใช้งานจริง Oracle ได้แนบข้อความปฏิเสธความรับผิดชอบเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ในอนาคต ซึ่งหมายความว่าประสิทธิภาพที่แท้จริงของ Gemini ในเวิร์กโฟลว์ขององค์กรยังไม่ได้รับการพิสูจน์ในระบบการผลิตจริง