华尔街见闻
甲骨文披露了高达4550亿美元的合同储备，其背后站着OpenAI、xAI、Meta等AI行业巨头。董事长Larry Ellison明确指出，AI正在从根本上改变甲骨文，而一个比模型训练更庞大的万亿级市场——AI推理，才是公司未来的主战场。同时，公司推出“AI数据库”，旨在利用企业私有数据抢占AI推理市场。
财报后股价大涨27%！甲骨文正凭借其在AI基础设施领域的异军突起，改写市场对其的传统认知。
9月9日，在最新的财报电话会上，甲骨文披露其剩余履约义务（RPO）已飙升至4550亿美元，同比增长359%，其中仅第一季度就新增了3170亿美元。这一爆炸性增长主要源于公司与OpenAI、xAI、Meta等一系列顶尖AI公司签订了大规模云合同，使其成为AI模型训练的关键基础设施提供商。首席执行官Safra Catz直言：“甲骨文已成为AI工作负载的首选之地。”
为应对井喷的需求，Safra Catz宣布将本财年资本支出指引上调至约350亿美元，并给出了惊人的长期预测：预计甲骨文云基础设施（OCI）本财年将增长77%，并在未来四年内持续高速增长，目标规模超千亿美元。
公司董事长兼首席技术官Larry Ellison在会上明确指出，AI正在从根本上改变甲骨文，并强调AI推理市场将“远大于”AI训练市场。他详细阐述了公司通过其新的“AI数据库”抢占推理市场高地的核心战略，试图向投资者证明，甲骨文的AI故事才刚刚开始，其更大的野心在于企业数据的智能化应用。
财报电话会要点提炼：
订单储备激增：甲骨文剩余履约义务（RPO）增长至4550亿美元，同比增长359%，季环比增加3170亿美元，反映出AI驱动的云基础设施需求极为旺盛。 核心AI客户确认：CEO Safra Catz明确指出，OpenAI、xAI、Meta等头部AI公司已与甲骨文签署重大云合同，使其成为AI训练和推理工作负载的重要平台。 推理市场潜力更大：董事长兼CTO Larry Ellison提出，AI推理市场最终将“远大于”AI训练市场。甲骨文凭借其在企业数据管理领域的优势，正积极布局这一规模更庞大的市场。 关键技术“AI数据库”：甲骨文推出新的“AI数据库”，其核心功能是通过“向量化”使企业私有数据能被AI模型理解，从而在保障数据安全的前提下，结合私有数据与公有信息进行高级推理。 构建开放AI模型生态：甲骨文云平台宣布集成了ChatGPT、Gemini、Grok、Llama等多种主流AI模型，为企业客户提供连接其私有数据的广泛选择。 大幅上调的业绩指引：管理层给出极为乐观的长期指引，预计甲骨文云基础设施（OCI）本财年将增长77%，并在未来四年内持续高速增长，目标规模超千亿美元。 资本支出相应扩大：为满足强劲需求，甲骨文预计本财年资本支出（CapEx）将达到约350亿美元，主要用于采购支持创收的服务器设备。 技术差异化：Ellison强调，甲骨文在高速网络方面的性能优势，是其在AI训练领域获得成本效益的关键，他称这可以实现“两倍的速度，一半的成本”。AI订单井喷，RPO单季激增3170亿美元
甲骨文第一财季最引人注目的数据并非营收或利润，而是其剩余履约义务（RPO）的惊人增长。RPO作为衡量未来收入的关键指标，在本季度达到了4550亿美元，同比增幅高达359%。更令人震惊的是，这一数字相比上一季度末激增了3170亿美元，显示出其新签合同的巨大体量。
这一增长的背后，是甲骨文在AI训练市场上的重大突破。Safra Catz在会上确认，公司已与“AI领域的知名企业”签署了重要云合同，包括OpenAI、xAI、Meta等。这些合同的签订，意味着甲骨文的云基础设施（OCI）已成为训练尖端AI模型的关键平台。
基于强劲的需求和已锁定的合同，Safra Catz对未来给出了极为乐观的指引。她预计，甲骨文云基础设施（OCI）本财年将增长77%至180亿美元，并在未来四年内依次增长至320亿美元、730亿美元、1140亿美元和1440亿美元。她强调：“这些收入大部分已经计入我们4550亿美元的RPO中。”
Ellison的雄心：从AI训练到万亿推理市场
尽管在AI训练市场取得了巨大成功，但Larry Ellison的目光显然看得更远。他将AI市场划分为两个部分：AI模型训练和AI模型推理，并断言后者的规模将远超前者。
“训练AI模型是一个数万亿美元的巨大市场，”Ellison表示，“但如果你仔细观察，会发现一个更大的市场，那就是AI推理。”他认为，AI推理将被用于运行机器人化工厂、自动驾驶汽车、药物设计、金融市场押注以及自动化法律和销售流程等数百万个商业和政府应用中。
Ellison强调，甲骨文在积极追逐AI训练市场的同时，也在“积极追逐推理市场”。他认为甲骨文在推理市场拥有独特的优势，因为“甲骨文是迄今为止全球最大的高价值私有企业数据保管者”。这一表态清晰地揭示了甲骨文的下一步战略：利用其在数据库领域的传统优势，将AI能力与企业核心数据相结合。
“AI数据库”：抢占企业数据高地的“核心武器”
为了在AI推理市场占据主导地位，Ellison详细介绍了一项核心武器——甲骨文新推出的“AI数据库”。其核心逻辑是让企业客户能够安全、便捷地利用大型语言模型（LLM）分析其私有数据。
“我们增加了一种非常重要的新方式来存储数据，你可以将其向量化（vectorize it），”埃里森解释说。向量化是一种关键技术，它能将企业的各类私有数据（如财务、客户、供应链信息）转化为AI模型能够理解的格式。
该战略分为几个关键步骤。首先，通过新的数据库功能，客户可以将其所有数据“向量化”。其次，甲骨文云平台（OCI）独特地集成了全球最先进的AI推理模型，包括OpenAI的ChatGPT、谷歌的Gemini、xAI的Grok以及Meta的Llama。客户可以将其向量化的数据直接连接到他们选择的任何一个LLM。
完成连接后，客户便可以提出复杂的业务问题，例如“最新的关税将如何影响下一季度的收入和利润？”。大型语言模型将结合客户的私有企业数据和公开数据进行高级推理，并给出答案。Ellison强调，整个过程“丝毫不会损害客户私有数据的安全”。他认为，这是自ChatGPT问世以来，客户一直渴望实现的功能，而甲骨文将是第一家实现这一点的公司。
大幅上调的业绩展望 加速军备竞赛
为了支撑庞大的AI合同和未来的增长预期，甲骨文管理层给出了未来数年极为乐观的增长指引。
Safra Catz宣布，公司预计甲骨文云基础设施（OCI）本财年收入将增长77%至180亿美元，并在未来四年持续高速增长，最终目标是达到1440亿美元的年收入规模。
为支持这一增长目标，甲骨文正在进行相应的资本投入。Catz预计，本财年的资本支出（CapEx）将达到约350亿美元，并强调这些投资绝大多数用于“能够产生收入的设备，而不是土地或建筑物”，以保证投资效率。
面对激烈的竞争，Ellison也阐述了甲骨文的技术护城河。他声称，甲骨文之所以能赢得AI训练大单，是因为其构建的千兆瓦级数据中心在训练AI模型方面“比世界上任何其他公司都更快、更具成本效益”。他将此归功于甲骨文的底层技术优势，尤其是网络能力：“我们的网络移动数据的速度非常快……如果我们快一倍，成本就是一半。”
此外，甲骨文还在利用AI技术改造自身。Ellison透露，公司最新的应用程序正由AI自动生成，这使其在应用开发领域遥遥领先。他表示，甲骨文不会对应用中的AI功能单独收费，因为“我们的新应用本身就是AI”。
以下为财报电话会全文，由AI工具翻译：
活动日期： 2025年9月9日
公司名称： Oracle
活动描述： 2026财年第一季度财报电话会议
来源： Oracle
演示环节
会议操作员：
大家好，感谢您的耐心等待。我是Tiffany，今天将是您的会议操作员。
此时，我谨欢迎各位参加Oracle公司2026财年第一季度电话会议。所有线路均已静音，以防止任何背景噪音。发言人发言后，将进行问答环节。（操作员说明）
现在，我想把电话转给投资者关系主管Ken Bond。Ken，请开始。
Ken Bond，投资者关系主管：
谢谢你，Tiffany。大家下午好，欢迎参加Oracle 2026财年第一季度财报电话会议。新闻稿和财务表格的副本，包括GAAP与非GAAP的调节表以及其他补充财务信息，均可在我们的投资者关系网站上查看和下载。此外，最近购买Oracle云服务或上线Oracle云的众多客户名单也将在投资者关系网站上提供。
今天出席电话会议的有董事长兼首席技术官Larry Ellison；以及首席执行官Safra Catz。
提醒一下，今天的讨论将包括前瞻性陈述，包括预测、预期、估计或其他可能被视为前瞻性的信息。在整个讨论过程中，我们将介绍一些与业务相关的重要因素，这些因素可能潜在影响这些前瞻性陈述。这些前瞻性陈述也受到风险和不确定性的影响，可能导致实际结果与今天的陈述存在重大差异。因此，我们提醒您不要过分依赖这些前瞻性陈述，并鼓励您查阅我们最新的报告，包括10-K和10-Q表格以及任何适用的修正案，以获取关于这些因素以及可能影响我们未来业绩或股票市场价格的其他风险的完整讨论。
最后，我们没有义务根据新信息或未来事件来修正我们的业绩或这些前瞻性陈述。在回答问题之前，我们将先进行一些准备好的发言。在此，我想把电话交给Safra。
Safra Catz，首席执行官：
谢谢Ken，大家下午好。
显然，我们今年开局惊人，因为Oracle已成为AI工作负载的首选之地。我们已与AI领域的知名企业签署了重要的云合同，包括OpenAI、xAI、Meta、（听不清）以及许多其他公司。
在第一季度末，剩余履约义务（RPO）现已超过4550亿美元。这比去年增长了359%，比第四季度末增加了3170亿美元。我们的云RPO增长了近500%，这是在去年增长83%的基础上实现的。
现在来看使用固定汇率增长率计算的业绩。如您所见，我们对利润表的呈现方式做了一些更改，以更好地反映我们管理业务的方式。这样您可以更直接地了解我们的云业务动态。那么开始吧：
总云收入（包括应用和基础设施）增长了27%，达到72亿美元。
云基础设施收入为33亿美元，增长了54%，这是在去年第一季度报告增长46%的基础上实现的。
OCI消费收入增长了57%，并且需求持续大幅超过供应。
云数据库服务增长了32%，目前年化收入接近28亿美元。
自治数据库收入增长了43%，这是在去年第一季度报告增长26%的基础上实现的。
多云数据库收入（即在AWS、Azure和GCP中嵌入的OCI区域）在第一季度增长了1529%。
云应用收入为38亿美元，增长了10%。
我们的战略后台应用收入为24亿美元，增长了16%。
总软件收入本季度为57亿美元，下降了2%。
总而言之，本季度总收入为149亿美元，比去年增长了11%，高于去年第一季度报告的8%的增长率。
营业收入增长了7%，达到62亿美元。我们内部也一直在加速采用AI以提高运营效率。我预计今年我们的营业收入将实现中等两位数（mid-teens）增长，并在2027财年增长更高。
非GAAP每股收益（EPS） 为1.47美元，而GAAP每股收益为1美元左右。本季度的非GAAP税率为20.5%，高于19%的指引，导致每股收益降低了0.03美元。
在过去四个季度，运营现金流增长了13%，达到215亿美元，自由现金流为负59亿美元——资本支出（CapEx）为274亿美元。第一季度的运营现金流为81亿美元，而自由现金流为负3.62亿美元，资本支出为85亿美元。
在季度末，我们拥有110亿美元的现金和可售证券，短期递延收入余额为120亿美元，增长了5%。
在过去10年中，我们以平均55美元的价格回购了三分之一的流通股，这个价格目前远低于我们当前股价的四分之一。本季度，我们回购了44万股，总计9500万美元。此外，我们在过去12个月支付了50亿美元的股息，董事会再次宣布了每股0.50美元的季度股息。
鉴于我们的RPO增长，我现在预计2026财年的资本支出将在350亿美元左右。提醒一下，我们绝大多数的资本支出投资是用于产生收入的设备，这些设备将进入数据中心，而不是用于土地或建筑物。
随着我们将更多容量上线，我们将把庞大的RPO积压订单转化为加速的收入和利润增长。
现在，在我深入探讨具体的第二季度指引之前，我想分享一些对2026财年及未来几年的总体看法。
显然，这是一个出色的季度，对Oracle云基础设施的需求持续增长。我预计我们将签署更多价值数十亿美元的客户，RPO可能会增长到超过0.5万亿美元。RPO增长的巨大规模使我们能够对财务计划中的云基础设施部分进行大幅向上修正。
我们现在预计Oracle云基础设施在本财年将增长77%，达到180亿美元，然后在接下来的四年分别增加到320亿美元、730亿美元、1140亿美元和1440亿美元。这些收入的大部分已经记录在我们4550亿美元的RPO数字中，我们今年开局非常好。
虽然很多注意力集中在我们的GPU相关业务上，但我们的非GPU基础设施业务继续以比竞争对手快得多的速度增长。我们还看到我们针对特定行业的云应用正在推动客户使用我们的后台云应用。
最后，Oracle数据库正在蓬勃发展，现在有34个多云数据中心在Azure、GCP和AWS内部运行，我们将再交付37个数据中心，总计达到71个。所有这些趋势都表明收入增长将加速。
对于2026财年，我们仍然有信心并承诺按固定汇率计算全年总收入增长16%。
beyond 2026财年，我对我们进一步加速顶线和底线增长率的能力更加有信心。如前所述，我们将在10月于拉斯维加斯举行的Oracle AI World财务分析师会议上更新我们的长期财务目标。
现在，让我谈谈我对第二季度的指引，我将在非GAAP基础上进行审查，并假设汇率保持现状。汇率可能对每股收益产生0.03美元的积极影响，并对收入产生1%的积极影响。然而，实际的汇率影响可能会像第一季度那样有所不同。如下：
总收入预计按固定汇率计算增长12%至14%，按当前汇率计算以美元计增长14%至16%。
总云收入预计按固定汇率计算增长32%至36%，以美元计预计增长33%至37%。
非GAAP每股收益预计增长8%至10%，按固定汇率计算介于1.58美元至1.62美元之间；非GAAP每股收益预计增长10%至12%，以美元计介于1.61美元至1.65美元之间。
最后，我的第二季度每股收益指引假设基本税率为（听不清）。然而，一次性的税务事件可能导致实际税率像本季度那样发生变化。
Larry，交给你了。
Lawrence J． Ellison，董事长兼首席技术官：
谢谢你，Safra。
最终，AI将改变一切，但目前，AI正在从根本上改变Oracle和计算机行业的其他部分，尽管并非所有人都完全把握到这场即将到来的海啸的规模。看看我们的季度数据。有些事情是毋庸置疑的。
几家世界级的AI公司已选择Oracle来构建大规模以GPU为中心的数据中心，以训练他们的AI模型。这是因为Oracle建造了千兆瓦级的数据中心，在训练AI模型方面比世界上任何其他公司都更快、更具成本效益。
训练AI模型是一个巨大的数万亿美元的市场。很难想象有比那更大的技术市场。但如果你仔细观察，你会发现一个甚至更大的市场。那就是AI推理市场。数百万客户使用这些AI模型来运营企业和政府。
事实上，AI推理市场将比AI训练市场大得多。AI推理将用于运营机器人工厂、机器人汽车、机器人温室、用于药物设计的生物分子模拟、解读医学诊断图像和实验室结果、自动化实验室、在金融市场中下注、自动化法律流程、自动化财务流程、自动化销售流程。
AI将编写——即生成称为AI代理的计算机程序，这些程序将自动化您的销售和营销流程。让我重复一遍。AI将自动编写计算机程序，然后自动化您的销售流程、法律流程以及其他一切，以及在您的工厂中等等。想一想。AI推理，正是AI推理将改变一切。
Oracle正在积极进军AI领域，顺便说一句，我们在AI训练市场上的表现并不差。但推理市场更大。Oracle也在积极进军推理市场以及AI训练市场。我们认为我们在推理市场中处于相当有利的位置，因为Oracle是迄今为止世界上高价值私有企业数据的最大保管者。
随着我们新的AI数据库的推出，我们增加了一种非常重要的新方式，让您可以将数据存储在我们的数据库中。您可以将其向量化。通过将所有数据向量化，您的所有数据都可以被AI模型理解。
然后，我们让客户能够非常轻松地直接将其所有数据库、所有新的Oracle AI数据库和云存储（OCI云存储）连接到世界上最先进的AI推理模型，如ChatGPT、Gemini、Grok、Llama，所有这些都独家在Oracle云中提供。
在您将数据向量化并连接到您选择的LLM（大语言模型）之后，您可以提出任何能想到的问题。例如，“最新的关税将如何影响下一季度的收入和利润？” 您提出这个问题，大语言模型随后会将高级推理应用于您的私有企业数据加上公开可用数据的组合。您可以得到重要问题的答案，同时绝不损害您私有数据的安全性和安全性。
再次，我希望您思考一下。很多公司说我们大力投入AI是因为我们在编写代理。嗯，猜猜怎么着？我们也在编写一大堆代理。
但是，大约三年前他们推出ChatGPT时，您能做的是进行对话和提问。您并没有用代理自动化某个流程。您可以提出任何想问的问题，并得到一个推理充分的答案，附带所有最新、最好的信息和高质量的内容。
谁在向客户提供这个（基于私有和公共数据的问答）？ 当我们下个月在AI World上交付并演示时，我们将是第一个。这就是我们的客户自差不多三年前ChatGPT 3.5推出以来一直要求的。“我想就任何事情提问。因此，你需要理解我的企业数据以及所有公开可用的数据。然后你就可以回答对我最重要的问题。” 嗯，现在他们将要提出这些问题了。
Back to you， Safra．
Ken Bond，投资者关系主管：
谢谢Larry。Tiffany，请让听众准备提问。
问答环节
会议操作员：
（操作员说明）您的第一个问题来自Guggenheim Securities的John DiFucci。请讲。
John DiFucci，分析师：
谢谢你们回答我的问题。听着，就连我也对未来的前景感到震惊。这个问题，我想是故意开放式的。
所以Larry和Safra，Oracle已成为AI训练工作负载的事实标准，你们以此赚钱，我对此很有信心。但显然，这里不仅仅是AI训练。我知道这是很大一部分。你们谈到了。但是能否详细谈谈还有哪些其他因素推动了这些相当惊人的预测。
Safra Catz，首席执行官：
Larry，你接着讲吧。我想你刚才正好在 covering this （ covering this 覆盖这个话题）。
Lawrence J． Ellison，董事长兼首席技术官：
是的。嗯，很多人都在寻找推理容量。我的意思是，人们的推理容量快用完了。我是说，那家公司给我们打电话，我提到过，我想是上个季度或上上个季度，有人打电话给我们，说“我们将接管你们在全球任何地方当前未使用的所有容量。我们不在乎。” 我从未接到过这样的电话。那是非常不寻常的电话。那是为了推理，而不是训练。对推理的需求非常巨大。
如果你想一想，最终，我们在训练上投入的所有这些钱都必须转化为销售的产品，而这些都涉及推理。再次强调，推理市场比训练市场大得多。
是的，和其他人一样，我们正在用我们的应用程序构建代理。但我们做的远不止这些。大约三年前，当ChatGPT 3.5问世时，你可以简单地与你的电脑对话、提问，并根据最新、最精确的公开信息得到推理充分、高质量的回答，公开可用数据有很多。
但是，如果你将公开可用数据与企业数据结合起来，公司确实不想分享这些数据，你必须以一种方式处理，使得你的私有企业数据保持私有，同时大语言模型仍然可以将其用于推理。以便回答诸如“最新的关税或钢铁价格或其他什么如何影响我的季度业绩？影响我交付产品的能力，影响我的收入，影响我的成本”这样的问题。并回答这类问题。
为了回答这类问题，我们必须，而且我们已经做到了。我们必须改变我们的数据库，从根本上改变我们的数据库，以便你可以将所有数据向量化。这是大语言模型在信息被向量化后理解信息的形式。然后允许人们就任何事情提出任何他们想问的问题。我们——这正是我们所做的。
但是，除非你拥有一个安全可靠且连接到所有流行LLM的数据库，而我们已经做到了所有这些，除非你拥有这些——那么请告诉我除了Oracle还有谁有这些？——否则你很难在你的数据以及公开可用数据之上提供类似ChatGPT的体验。
这对Oracle来说是一个独特的价值主张。这是因为，再次强调，我们是数据的保管者，我们拥有的数据比任何应用公司都多得多。他们拥有他们的应用数据。他们的客户数以万计。我们的客户则以数百万个数据库计。因此，我们认为我们比任何人都更有优势来利用推理（市场）。
Safra Catz，首席执行官：
另外，顺便说一下，除了我们的GPU等等，我们已成为许多客户事实上的云。同样，他们希望将一些东西放在我们的公有云或我们竞争对手的公有云中，与Oracle数据库协同工作。
但同时，有很多原因让他们想要所谓的专用区域（dedicated region）或Oracle Cloud@Customer，我们给客户如此多的选择，以至于我们很少无法以某种方式满足客户的需求。
当然，我们拥有堆栈的每一部分。我们拥有基础设施，我们拥有数据库，你将听到很多关于它的介绍，它是你希望使用AI模型进行分析的数据的唯一合理的存储库。然后我们拥有所有这些刚刚开始腾飞的应用。所以我们只是拥有很多不同的层次。它们都朝着同一个方向前进，并且当一起使用时都能使我们的客户受益。听着，我的．．．
Lawrence J． Ellison，董事长兼首席技术官：
请讲，请讲，John。我得到了John的赞美，然后我打断了你，什么——所以很抱歉我失礼了。
John DiFucci，分析师：
我正要说不清楚）我干这行真的很长时间了，我告诉我的整个团队要关注这个，即使是那些不研究Oracle的人，因为这是一个正在发生的职业生涯事件，看起来——这太神奇了，我想我真的为你们感到高兴，祝贺你们。太神奇了。
Lawrence J． Ellison，董事长兼首席技术官：
谢谢。
John DiFucci，分析师：
但是还有很多工作。继续努力。
Lawrence J． Ellison，董事长兼首席技术官：
这需要大量的工作。嗯，让我再提两件实际上令人震惊的事情。
第一，我们已经将整个Oracle云，全部功能，Oracle云的每一个特性、每一个功能，都浓缩到我们可以放进少数几个机架的东西里，三个机架，我们称之为“蝴蝶”（Butterfly），成本为600万美元。所以我们可以给你——我们可以给你一个Oracle云的私有版本，具有每一个特性、每一个安全功能、每一个功能，我们做的一切，只需600万美元。我认为其他超大规模云提供商的成本是这个的100倍以上。
所以我们可以实际给我们的客户Cloud@Customer，完整的云客户，我们有一些像沃达丰（Vodafone）这样的公司，我不确定我能说出哪些公司或不能说哪些公司。我们有一些大公司正在购买——基本上购买他们自己的Oracle云区域。事实上，是多个Oracle云区域，因为他们不希望他们的云中有任何邻居。他们不希望其他公司在他们的云里。但他们想要完整的云。他们想要按消费付费，他们想要所有功能、所有特性、所有安全性。他们不想购买它。他们希望我们购买并拥有软件和硬件，他们希望我们维护它、构建网络、提供所有这一切，而他们只想支付消费费用。我们可以以比竞争对手所能提供的价格低99%的入门级价格做到这一点。这是一点。
另一件事。让我再给你一个例子，我就此打住。我们还拥有所有公司中最先进的应用程序生成器。有趣的是，我们既是一家应用公司，也是一家云基础设施公司。因此，我们构建应用程序。在我们构建应用程序时，我们希望提高效率。而提高效率的方法是构建AI应用程序生成器，我们一直在这样做。而我们——我们正在构建的最新应用程序，并不是我们在构建它们。它们是由AI生成的。我们认为在生成应用程序方面，我们远远领先于任何其他应用公司。所以这是我们拥有的另一个非常重要的优势。
当然，这很有趣，我评论说我们不单独为我们的AI和应用程序收费，因为我们的应用程序就是AI。它们完全是AI。新的，我们正在构建的新应用程序，它们不过是一堆我们生成的、通过工作流连接在一起的AI代理。仅此而已。你怎么能单独为此收费呢？我们拥有的每一个应用程序都是如此。但是应用程序更好，希望我们能卖出更多，这就是我们获得报酬的方式。
我明白了。John，非常感谢你的赞美。
John DiFucci，分析师：
谢谢你，Larry。谢谢你，Safra。
Safra Catz，首席执行官：
谢谢你，John，这些年来一直如此友好地关注我们。谢谢。美好的一天。现在可能该进行下一个问题了。
会议操作员：
您的下一个问题来自德意志银行（Deutsche Bank）的Brad Zelnick。请讲。
Brad Zelnick，分析师：
太好了。非常感谢。我想我们都有些震惊，以一种非常非常好的方式。Larry，没有比你们刚刚公布的这些结果更能证明计算领域正在发生颠覆性变革（seismic shift）。Oracle有着近50年的驾驭转型并最终胜出的记录。
但是，当我们想到企业应用时，投资者这些天相当悲观，我很想听听您的看法，您认为这一切对行业意味着什么？市场份额会流向那些没有数据库、没有你们一直延伸到硅层的优势的公司吗？这是否可能是一次灭绝事件？很好奇您的想法。
Lawrence J． Ellison，董事长兼首席技术官：
嗯，我认为我们拥有巨大的优势，因为我们既是一家基础设施公司，也是一家应用公司。
发生了两件事。作为一家应用公司，我们——我们需要——我们知道我们必须开始生成我们的应用程序。我们不能再依靠人海战术了。我们仍然需要人，别误会我的意思，但我们所需的人数大大减少。而且我们可以构建/生成比手工构建更好的应用程序。我们研究这些AI应用程序生成器已经有一段时间了，并且我们实际上正在使用它们。
但关键是，我们不仅仅是在构建应用程序生成器。我们正在构建应用程序生成器，然后我们正在构建应用程序，这给我们带来了改进应用程序生成器的洞察力。你——同时处于这个等式的两边是一个巨大的优势，既是应用程序构建者，又是应用程序生成技术的构建者，以及底层AI应用程序代码生成器。这是一个巨大的优势。
让我给你另一个优势，这通常是一个劣势。我们非常庞大。我们不再销售单个离散的应用程序。我们销售应用程序套件。我们决定进入医疗行业，相信我们可以解决更多的问题，因为我们比他们（指竞争对手）大得多。顺便说一句，我们比Workday或ServiceNow大得多。我们正在解决更大范围的问题。我们能够提供所有ERP，然后我们可以添加所有CRM，但所有部件都是设计成协同工作的。这使得客户消费起来容易得多。
因此，我们认为，擅长应用程序生成、底层技术使我们能够构建更好的应用程序，使我们能够构建更多的应用程序，从而解决更多的问题。所以客户不必跨多个供应商进行所有系统集成。我们可以直接构建一个所有部件都设计成协同工作的套件。我认为我们在应用领域拥有巨大的优势。
我们在AI推理领域拥有巨大的优势，我们可以——再次强调，我们下个月在Oracle AI World上将展示的是，我们已经获取了所有客户数据，全部数据。我现在不想透露所有细节。你可以提出任何你想问的问题。“你的销售人员是谁？我的区域里排名第一的潜在客户是谁？接下来我应该向他们推销什么产品？对我来说，用什么参考案例来说服他们使用我们的产品最好？”
如果你是一名销售人员，你可以立即得到所有这些问题的答案。工程师可以查看“Oracle财务系统的哪些功能，人们在使用这些功能时最容易出错，我需要修复并使它们更容易使用。” 你只需提出问题，因为所有这些数据都对AI模型可用。我们是唯一的——还有别人在做这个吗？据我所知没有。这是一个巨大的优势。
Brad Zelnick，分析师：
（听不清）
Lawrence J． Ellison，董事长兼首席技术官：
谢谢
Brad Zelnick，分析师：
为了AI World，Larry。谢谢你。对Oracle来说这是惊人的一天。对行业来说这是非凡的一天。再次感谢并祝贺。
Lawrence J． Ellison，董事长兼首席技术官：
谢谢你。非常感谢。
会议操作员：
您的下一个问题来自TD Cowen的Derrick Wood。请讲。
Derrick Wood，分析师：
太好了。谢谢回答我的问题。我也要祝贺你们这个意义重大的季度。Safra，事实上你们在第一季度交付了超过3000亿美元的新RPO，真是令人惊叹，但这将需要大量的基础设施建设。
能否提供更多关于需要多少资本支出和运营成本结构来完全履行这些合同的信息，我们应该如何思考这些成本相对于未来几年收入增长的攀升？总的来说，投资者应该如何思考这笔支出的投资回报率（ROI）？
Safra Catz，首席执行官：
当然。
首先，正如我在准备好的发言中提到的，以及我之前非常明确地说过的，我们不拥有房产。我们不拥有建筑物。我们拥有并设计的是设备，这些设备是为Oracle云优化的。它具有非常特殊的网络能力。它拥有来自Larry及其团队的技术能力，使我们能够以快得多的速度运行这些工作负载。因此，取决于工作负载，它比竞争对手便宜得多。
正因为如此，我们所做的是只在时机成熟时，并且通常非常快地投入这些设备，假设我们的客户接受，我们立即开始产生收入。他们越快接受系统并满足他们的需求，他们就越快开始使用它，我们就越早获得收入。这在某种程度上，我不想从金融世界称之为轻资产，但它的资产相当轻。这对我们来说确实是一个优势。我知道我们的一些竞争对手，他们喜欢拥有建筑物。那真的不是我们的专长。我们的专长是独特的技术、独特的网络、存储，以及我们组装这些系统的整个方式。顺便说一句，它们是相同的并且非常简化，再次使我们能够在仍然能够为客户提供极具吸引力的价格的同时保持非常高的盈利能力。
我已经指出，资本支出看起来今年财年将在350亿美元左右。但是因为我们正在监控这一点，我们实际上是在一拿到设备就立即安装，然后移交以立即产生收入。所以我们非常——我们对部署这些设备的能力有非常清晰的视野，并且基本上就在开始产生收入之前支出这些资本支出。但在这一点上，我预计今年是350亿美元。我认为——我的意思是，可能会更高一点，但我认为——如果更高，那是好消息，因为这意味着有更多的容量以楼层空间的形式移交给我。
正如你也知道的，我们嵌入在竞争对手的云中。同样，我们实际负责支付的只是我们的设备，而且这些设备会立即投入使用。在那里，我们最终将移动到嵌入在我们竞争对手或（听不清，可能指“flash”合作伙伴，或为特定合作伙伴）中的71个数据中心。
Lawrence J． Ellison，董事长兼首席技术官：
让我补充几件非常简短的事情。
一是，我们刚刚向一位客户移交了一个巨大的数据中心。验收时间可能长达几个月。但它只用了一周。从我们正式交付设备并进行测试到他们开始付费，只用了一周时间。一周。我们有一个非凡的团队，他们在确保设备快速运行以及客户——我们的客户能够接受它方面做得非常出色。他们希望尽快接受，因为他们想——他们想开展工作，他们想训练他们的模型。这个巨大的数据中心，验收只用了一周。这是非凡的。另外，我们是网络设备、GPU等非常大的消费者。因为我们是非常大的消费者，我认为我们能够从供应商那里获得比其他人更好的融资条件。所以我认为我们在这方面也有优势。我认为我们在财务方面会做得非常非常好。我们在那里也有优势。
Derrick Wood，分析师：
太好了。谢谢你，Larry。谢谢你，Safra。
Safra Catz，首席执行官：
当然。
会议操作员：
您的下一个问题来自Bernstein Research的Mark Moerdler。请讲。
Mark Moerdler，分析师：
非常感谢，Larry和Safra，坦白说，还有Oracle团队，太棒了，祝贺你们。
我想聚焦于你们一直在赢得的AI训练业务。能否请您向我们解释一下，Oracle如何能够创造出足够的差异化（听不清）来确保这项业务不会商品化，以及即使训练放缓，您如何继续从训练业务中驱动强劲的收益和自由现金流？我认为人们真的需要理解这一点。
Lawrence J． Ellison，董事长兼首席技术官：
嗯，让我——我的意思是，我可以用一句话来完成。我们的网络传输数据非常非常快。如果我们能比其他人更快地移动数据，如果我们的GPU超级集群有性能优势。如果你按小时付费，如果我们速度快一倍，我们的成本就低一半。
Mark Moerdler，分析师：
我同意。谢谢你。
会议操作员：
您的最后一个问题来自Wolfe Research的Alex Zukin。请讲。
Alex Zukin，分析师：
嘿，伙计们，非常感谢你们挤时间让我提问。我原本想问你们，新的Oracle AI数据库是否真的打开了通用的企业推理市场，根据你们的发言稿，听起来这个问题的答案是“绝对是”（hell yes）。
所以我想我的后续问题是，您如何看待未来几年这种情况的发展步伐？在推出Oracle AI数据库之后，您预计需要多久，您的老练的企业客户才会真正愿意以这种方式审视他们的企业数据？当前供应受限的环境在多大程度上阻碍了这种需求，或者它是否正在停滞不前？
Safra Catz，首席执行官：
Larry，我不知道你是否想接着讲。你 covering it （ covering it 覆盖了）。Mark（可能应为Alex），请讲。
Lawrence J． Ellison，董事长兼首席技术官：
请讲。好的。
我认为——谁会不想要呢？我的意思是，我认为每个人都说他们想使用AI。我是说每——我的意思是CEO们说他们想使用AI。国家元首、政府首脑说他们想使用AI。我们从未有过这样的客户。我的意思是，通常，我们不与CEO打交道，现在我们与CEO打交道。现在我们与政府首脑和国家元首就此事打交道，因为AI太重要了。让人们在自己的数据之上使用AI，这正是他们想做的。但他们不知道如何安全地做到这一点。他们不知道如何——嗯，他们根本不知道如何做。然后一个大的风险是，“哦，天哪，我不能分享我的——你知道，摩根大通不能分享其所有数据。高盛不能将其所有数据分享给OpenAI。他们是——他们不会这样做。” 或者xAI或Llama或Meta，他们不会——必须保持私有。
所以我们必须保持你的私有数据私有。我们必须保持你的私有数据安全。但我们必须使其可用于OpenAI、xAI及其他所有公司的最新、最佳推理模型进行推理。而我们——因为我们有数据库，因为我们能够将数据库中的所有数据向量化，因为我们在Oracle数据库中有非常精细的安全模型。我们可以做到所有这些。我们可以交付所有这一切。
然后我们选择做的是——通过AI数据库，不仅是确保我们可以将所有数据向量化，以便AI模型能够理解，我们还将其与所有AI模型捆绑在一起。这就是为什么我们与谷歌达成协议。这就是为什么我们做了所有这些交易，你可以在Oracle云上获得Gemini，你可以在Oracle云上获得Grok，你可以在Oracle云上获得ChatGPT，你可以在Oracle云上获得（听不清，可能指特定模型，如Claude或Cohere），我可以继续列举。
所以我们把它们捆绑在一起。这样我们的客户就可以非常轻松地在公开可用数据和所有企业数据的组合上使用这些大语言模型，而这正是他们想要的。正是公开可用数据和他们所有企业数据的组合，使他们能够提出并得到回答任何能想到的问题，任何对他们重要的问题。每个人都想要它。我认为需求将是无法满足的，但我们可以在未来几年通过我们的云交付大量数据库和大量AI，我们处于有利地位来做这件事。
Safra Catz，首席执行官：
这将是将Oracle数据库（它们仍然占企业市场的大部分，而且份额很大）最终迁移到云的原因之一。许多将使用Oracle AI数据库迁移到公有云。但许多最大的企业将希望拥有自己的专用区域或Oracle Cloud@Customer。再次，他们最终可以因其自身数据而受益于AI，使用任何他们想要的LLM，因为它们也都在我们的云中。
Alex Zukin，分析师：
听起来像是利润率很高的AI收入，伙计们。祝贺你们。
Safra Catz，首席执行官：
谢谢。谢谢。
会议操作员：
好的。
Ken Bond，投资者关系主管：
谢谢Alex。本次电话会议的电话重播将在24小时内在我们的投资者关系网站上提供。感谢您今天加入我们。在此，我将电话交回给Tiffany做结束语。
会议操作员：
女士们先生们，今天的电话会议到此结束。感谢大家的参与。您现在可以断开连接。
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