Oracle i Google Cloud rozszerzyły partnerstwo, które wprowadza modele Gemini do całego portfolio aplikacji biznesowych Oracle. Komunikat prasowy, który trafił do naszej redakcji, wymienia dwa konkretne modele: Gemini 3.1 Flash-Lite oraz Gemini 3.5 Flash.
Kluczowe fakty:
- Oracle i Google Cloud rozszerzyły partnerstwo, wprowadzając modele Gemini 3.1 Flash-Lite oraz Gemini 3.5 Flash bezpośrednio do warstwy aplikacyjnej portfolio Oracle, w tym do Fusion Applications i NetSuite.
- NetSuite obsługuje ponad 44 tysiące klientów w 220 krajach i terytoriach zależnych, a Fusion Applications to pełny pakiet ERP, HCM, SCM i CX używany przez korporacje na całym świecie.
- Wbudowane scenariusze AI oparte na modelach Gemini w Oracle Fusion Applications i NetSuite są na razie planem, a nie gotowym wdrożeniem – Oracle deklaruje sięganie po te modele tam, gdzie zapewnią najlepszy stosunek ceny do wydajności.
Ogłoszenie poszło w świat w czwartek 30 lipca z Austin w Teksasie i Sunnyvale w Kalifornii. Brzmi jak rutynowe rozszerzenie współpracy dwóch gigantów, bo formalnie nim jest. Klienci Oracle mieli już dostęp do Gemini przez Oracle Cloud Infrastructure Enterprise AI. Teraz modele Google wchodzą o piętro wyżej, prosto do warstwy aplikacyjnej, w której firmy księgują faktury, zamykają miesiąc i planują zatrudnienie.
Sprawdziłem jednak, co dokładnie znalazło się w tej ofercie. I tu robi się ciekawiej.
Znajdź dostawcę, partnera lub narzędzie dla swojego biznesu, a jeśli prowadzisz firmę, która w swoim DNA ma AI, skorzystaj z możliwości bezpłatnego dodania swojej firmy.
Co dokładnie zmienia się w aplikacjach Oracle
Umowa obejmuje trzy obszary, które warto rozdzielić, bo mają różny stopień pewności:
- Oracle AI Agent Studio dla Fusion Applications to platforma programistyczna, w której organizacje budują, łączą i uruchamiają agentów AI oraz aplikacje agentowe. Modele Gemini mają być tam dostępne obok modeli innych dostawców.
- Wbudowane scenariusze AI w Oracle Fusion Applications i NetSuite to na razie plan, nie wdrożenie. Oracle pisze wprost, że zamierza sięgać po Gemini tam, gdzie da to najlepszy stosunek ceny do wydajności dla konkretnego przypadku.
- Warstwa dla programistów pozostaje bez zmian: dostęp do Gemini przez OCI Enterprise AI i integrację z Gemini Enterprise Agent Platform.
Skala jest realna. Sam NetSuite obsługuje ponad 44 tysiące klientów w 220 krajach i terytoriach zależnych, a Fusion Applications to pełny pakiet ERP, HCM, SCM i CX używany przez korporacje na całym świecie.
Chris Leone, wiceprezes wykonawczy Oracle odpowiedzialny za rozwój aplikacji, uzasadnia to prosto: „organizacje potrzebują swobody wyboru modelu AI najlepiej dopasowanego do danego problemu” / „organizations need the flexibility to choose the AI model best suited to each problem”.
Modele, które Google zdążył już zastąpić
Dziewięć dni przed komunikatem Oracle, 21 lipca, Google DeepMind wypuścił Gemini 3.6 Flash oraz Gemini 3.5 Flash-Lite. Pierwszy zastąpił Gemini 3.5 Flash jako domyślny model rodziny. Drugi jest następcą Gemini 3.1 Flash-Lite z marca.
Czyli dokładnie tych dwóch modeli, które Oracle właśnie ogłosił jako nowość w swoim portfolio.
Różnice nie są kosmetyczne. Gemini 3.6 Flash kosztuje 1,50 dolara za milion tokenów wejściowych i 7,50 dolara za milion tokenów wyjściowych, podczas gdy Gemini 3.5 Flash miał stawkę 9 dolarów za milion tokenów wyjściowych. Do tego zużywa około 17 procent mniej tokenów na to samo zadanie i wyraźnie lepiej radzi sobie z kodem: 49 procent na benchmarku DeepSWE wobec 37 procent poprzednika.
Przepaść między wersjami Lite jest jeszcze większa. Google podaje, że 3.5 Flash-Lite osiąga 54 procent na Terminal-Bench 2.1 wobec 31 procent dla 3.1 Flash-Lite, a na GDPval-AA v2 odpowiednio 1140 punktów wobec 642. Przy cenie 0,30 dolara za milion tokenów wejściowych.
Oracle sprzedaje więc klientom korporacyjnym „najbardziej zaawansowane modele AI od Google” w wersjach, które sam dostawca przestał już rekomendować jako domyślne. To zrozumiałe operacyjnie, bo certyfikacja modelu w systemie ERP trwa miesiącami i nikt nie podmienia silnika wnioskowania co trzy tygodnie. Ale komunikat marketingowy i stan faktyczny rozjeżdżają się tu wyraźnie.
Chcesz czytać więcej treści związanych z AI?
Dodaj AIPORT.pl do preferowanych źródeł Google
Dlaczego Oracle tak bardzo potrzebuje tego partnerstwa
Kontekst finansowy tłumaczy sporo. Rok obrotowy 2026 Oracle zamknął przychodem 67,4 miliarda dolarów, o 17 procent wyższym niż rok wcześniej, przy chmurze rosnącej o 39 procent do 34 miliardów. Zobowiązania kontraktowe do realizacji sięgnęły 638 miliardów dolarów.
Druga strona bilansu wygląda gorzej. Nakłady inwestycyjne wystrzeliły do 55,7 miliarda dolarów, wolne przepływy pieniężne były ujemne na 23,7 miliarda, a zadłużenie przekroczyło 130 miliardów. S&P Global Ratings obniżyło rating do BBB-, ostatniego stopnia klasy inwestycyjnej. Kurs ORCL stracił od początku roku około 34 procent, choć 30 lipca odbił o blisko 7 procent, do 127,56 dolara.
Firma, która pożycza dziesiątki miliardów na budowę centrów danych dla OpenAI, nie ma ani pieniędzy, ani czasu na trenowanie własnych modeli ogólnego przeznaczenia. Wypożyczenie ich od Google jest po prostu tańsze.
Patrzę na to ogłoszenie z mieszanymi uczuciami. Z jednej strony to zdrowy sygnał: Oracle przestaje udawać, że zbuduje wszystko sam, i otwiera swoje aplikacje na modele zewnętrzne. Dla klienta większy wybór silnika oznacza mniejsze ryzyko uzależnienia od jednego dostawcy i lepszą kontrolę kosztów. Z drugiej strony wybór akurat tych dwóch wersji Gemini, dziewięć dni po tym, jak Google pokazał ich następców, pokazuje coś, o czym w branży mówi się za rzadko. Cykl życia modelu językowego trwa dziś kwartał, a cykl życia wdrożenia ERP trwa lata. Te dwa zegary nie chodzą w tym samym tempie i nikt jeszcze nie wie, jak je zsynchronizować.
Pytanie, które zadałbym każdemu dyrektorowi finansowemu rozważającemu ten pakiet, brzmi: kto zapłaci za migrację, gdy za pół roku Oracle zdecyduje się przełączyć wbudowanego agenta na kolejną wersję Gemini? Bo że to nastąpi, jestem pewien. Nie jestem pewien, czy ktokolwiek to policzył.
Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl
Google gra o dostęp do procesów, nie o licencje
Dla Google Cloud ta umowa ma inny sens niż dla Oracle. Nie chodzi o pieniądze z tokenów, tylko o obecność tam, gdzie faktycznie zapadają decyzje biznesowe. Firma buduje pozycję pośrednika oferującego kilkaset modeli przez Gemini Enterprise Agent Platform, w tym rozwiązania konkurencji, na przykład Anthropic.
Kevin Ichhpurani, prezes do spraw globalnego ekosystemu partnerów w Google Cloud, opisuje to jako wprowadzenie modeli Google bezpośrednio do procesów aplikacyjnych, z których globalne firmy korzystają codziennie.
Podobny mechanizm widzieliśmy przy integracji Gemini z Cortex AI w Snowflake. Wzorzec jest ten sam: nie przenoś danych klienta do Google, przenieś Google do danych klienta. Dla Microsoftu i Amazona to niewygodne, bo omija ich warstwę infrastrukturalną.
Evan Goldberg, założyciel i zastępca prezesa wykonawczego Oracle NetSuite, mówi o tym z perspektywy produktu: „wybór właściwego modelu do właściwego zastosowania ma decydujące znaczenie” / „choosing the right model for the right use case is critical”.
Za każdą polską firmą AI stoi konkretny człowiek z imieniem i nazwiskiem, często ten sam w kilku miejscach naraz, i to właśnie ludzie, nie tabelki finansowania, są prawdziwym bohaterem tego artykułu.
Co to oznacza dla polskich firm?
Polski rynek ERP dopiero wchodzi w fazę, w której agenci AI przestają być demem na konferencji. Z raportu „Rynek sztucznej inteligencji w Polsce 2026″ przygotowanego przez PMR Market Experts wynika, że największą barierą dla 54 procent firm jest integracja AI z istniejącymi systemami IT. Obawy o bezpieczeństwo i prywatność danych wskazuje 39 procent. Pełną gotowość do wdrożenia AI w całej organizacji deklaruje zaledwie 10,2 procent firm, mniej niż dwa lata wcześniej.
Ogłoszenie Oracle teoretycznie usuwa tę pierwszą barierę, bo model przychodzi już wpięty w system transakcyjny. Ale integracja techniczna to nie to samo co gotowość danych.
Krzysztof Langner z ANEGIS opisywał w raporcie „Perspektywy ERP 2026″ wdrożenia, w których agent generował błędne rekomendacje, bo system miał trzy różne definicje aktywnego klienta, a automatyzacja wystawiła kilkaset wadliwych faktur przez brak standaryzacji kodowania zleceń. Jego wniosek jest bezlitosny: „AI nie naprawia złej architektury. Jeśli dane są chaotyczne, automatyzacja tylko przyspieszy powielanie błędów”.
Do tego dochodzi kalendarz regulacyjny, którego amerykańskie komunikaty prasowe nie uwzględniają. Polskie firmy w tym samym czasie wdrażają obowiązkowy KSeF, nowe struktury JPK i przygotowują się do kolejnych etapów AI Act. Agent AI działający na danych finansowych w Fusion czy NetSuite będzie w wielu przypadkach systemem wysokiego ryzyka w rozumieniu unijnego rozporządzenia, ze wszystkimi obowiązkami dokumentacyjnymi, które z tego wynikają. Odpowiedzialność za ocenę spada na wdrażającego, nie na Oracle i nie na Google.
Rada dla polskich zespołów IT jest więc mało efektowna, ale praktyczna: zanim ktokolwiek podpisze aneks na agentów AI w ERP, warto policzyć, ile kosztuje uporządkowanie danych referencyjnych. Bo to ta pozycja, a nie cena tokenów, decyduje o powodzeniu takiego projektu.
Źródła i metodologia
Artykuł powstał na podstawie informacji prasowej dostarczonej do redakcji AIPORT.pl przez Clue PR w imieniu Oracle, opublikowanej także jako oficjalny komunikat Oracle z dnia 30.07.2026, oraz analizy redakcyjnej uzupełnionej o dane z TechCrunch na temat wydania modeli Gemini 3.6 Flash i 3.5 Flash-Lite z 21.07.2026, a także materiałów 9to5Google, Techzine, Reutersa, The Motley Fool i raportów finansowych Oracle za rok obrotowy 2026. Kontekst polskiego rynku ERP i wdrożeń AI opracowano na podstawie raportów „Rynek sztucznej inteligencji w Polsce 2026″ firmy PMR Market Experts oraz „Perspektywy ERP 2026″ opisanych przez ERP-VIEW.PL. Cytaty Chrisa Leone i Evana Goldberga zostały zweryfikowane z oryginalnym anglojęzycznym materiałem źródłowym, cytat Krzysztofa Langnera pochodzi z polskiego opracowania. Komentarz redakcyjny i ocena kontekstu branżowego: Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl. Artykuł będzie aktualizowany w miarę pojawiania się nowych informacji o wdrożeniach modeli Gemini w aplikacjach Oracle Fusion i NetSuite.
