業績會第一現場

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Oracle 2026財年Q3業績直播

主要收穫（AI生成）

財務表現：
- 甲骨文2026財年第三季度有機總收入和非GAAP每股收益以美元計增長達到或超過20%，這是過去15年多來首次實現如此增長。
- 雲應用收入增加到$161億，其中Fusion ERP增長14%，Fusion SCM增長15%，Fusion HCM增長15%。
- 多雲數據庫收入同比增長531%，AI基礎設施收入同比增長243%。
- NetSuite收入增長了11%。
- 雲應用的遞延收入按固定匯率計算增長了14%。
甲骨文已經確保了未來三年超過10吉瓦的電力和數據中心容量。

業務進展：
甲骨文完成了將TikTok美國數據運營分離爲獨立公司的過程，甲骨文持有15%的股權。
甲骨文宣佈計劃通過債務和股權融資籌集高達$500億的資金。
使用包括三個客戶體驗（CX）應用在內的人工智能工具開發的新AI驅動SaaS產品。
新推出的AI驅動的門診電子健康記錄（EHR）用於醫療保健，以及全面的AI驅動SaaS平台用於銀行業。
第三季度，超過2,000家客戶上線了甲骨文解決方案。
主要的應用勝利包括與紀念赫爾曼醫療系統、新南威爾士大學和HID環球公司簽訂的合同。

機會：
人工智能和多雲策略的採用正在爲甲骨文提供跨不同行業的綜合雲服務的機會，推動甲骨文的有機增長。
甲骨文的AI數據平台和代理功能通過嵌入式AI功能增強了客戶價值，拓寬了甲骨文雲服務的使用範圍。

下一季度指引:
由於對人工智能基礎設施和數據庫服務的高需求，預計資本投資將繼續支持數據中心和發電能力的擴展。

風險：
- 演講中未檢測到明確的風險。

完整記錄稿（AI生成）

接線員

大家好，感謝您的耐心等待。我叫Regina，今天將由我擔任本次電話會議的操作員。在此，我謹代表甲骨文公司歡迎各位參加2026財年第三季度業績電話會議。[操作員說明]

現在我將會議交給投資者關係主管Ken Bond。請繼續。

Ken Bond

謝謝，Regina，大家下午好。歡迎參加甲骨文2026財年第三季度業績電話會議。今天的電話會議參與者包括董事長兼首席技術官拉里·埃裏森；首席執行官Clay Magouyrk；首席執行官Mike Sicilia；以及首席財務官Doug Kehring。

我們將在投資者關係網站上提供新聞稿和財務表格，其中包含最近一個季度的補充財務細節、未來業績指引、GAAP與非GAAP之間的對賬信息以及最近購買甲骨文雲服務或在甲骨文雲上上線的精選客戶名單。

提醒一下，今天的討論將包括前瞻性陳述，並且我們將討論一些與我們業務相關的重要因素。這些前瞻性陳述也受到風險和不確定性的影響，可能導致實際結果與今天所做的陳述存在重大差異。因此，我們提醒您不要過度依賴這些前瞻性陳述，並鼓勵您查閱我們最近的報告，包括我們的10-K和10-Q表以及任何適用的修訂。最後，我們沒有義務根據新信息或未來事件修訂我們的結果或這些前瞻性聲明。

在進入問答環節之前，我們將先進行一些事先準備好的發言。接下來我把話筒交給Doug。

Douglas Kehring

謝謝，Ken。首先讓我強調一下我們對收益新聞稿和本次電話會議所做的調整。在新聞稿中，我們已經清楚明確地列出了補充財務指標，這些原本會在電話會議上提供，這樣你們每個人都能提前以書面形式獲取信息。

關於我們在本次業績電話會議上的方法，我會非常簡短地發言，然後交由Mike和Clay就我們的業務提供更多深入見解。之後，包括Larry在內的所有人將回答問題。

就第三季度的結果而言，我們取得了超出預期的優異成績。我們的勢頭持續加速，這是過去15年來首個季度，有機總收入和有機非GAAP每股收益均以美元計增長了20%或更多，正如我們在新聞稿中所提到的那樣。我會簡單提及幾件事，然後將電話轉交給我們的首席執行官們。

首先，在一月份，TikTok美國完成了將其美國數據運營從字節跳動分離出來併成立了一家獨立公司，甲骨文目前持有該公司15%的股權以及一個董事會席位。就對我們財務的影響而言，作爲其技術服務供應商所提供的服務收入不受影響，仍將繼續保持不變。關於股權投資部分，我們將在第四季度按照權益法對其進行覈算，並在投資結束後的1月底至3月31日期間的兩個月內按比例計入我們Q4的業績中。該部分將被記爲損益表中的非經營性收入或虧損，並對我們的財務狀況產生增量影響。

其次，今年二月，我們宣佈了計劃籌集高達$500億的債務和股權融資，並聲明我們預計在2026年日曆年不會發行超出此金額的任何額外債券。在公告發布後的幾天內，我們通過投資級債券和強制性可轉換優先股的組合籌集了$300億，其訂單簿記錄顯示超額認購。正如我們在發佈的消息中提到的，我們尚未啓動按市價發行的股權融資部分。

最後，如果我不提醒大家，我們僅僅在季度結束後的10天內就報告了我們的財務業績，那我就是失職。儘管我們的業務規模和複雜性不斷增加，使用甲骨文Fusion系統，我們的財務結算和報備速度仍然比標準普爾500指數中的任何其他公司都要快，這爲我們提供了顯著的戰略優勢，同時也讓我們有機會幫助我們的Fusion客戶以同樣的方式管理他們的業務。現在，讓我把電話轉交給Mike。

Mike Sicilia

謝謝，Doug。正如Doug剛剛詳細說明的那樣，我們確實在各個方面都取得了出色的季度表現，並且持續看到強勁的執行力。因此，我想談談我們的應用業務。甲骨文擁有市場上增長最快、最完整的雲應用套件，沒有之一。我們的SaaS解決方案是行業完整的平台，具有高度可擴展、可信、安全並且符合監管合規性的系統和流程，我們的客戶信賴我們運行支持他們業務運營的系統。

按固定匯率計算，本季度雲應用收入增長了11%，達到年度化運行率$161億。其中，Fusion ERP增長了14%；Fusion SCM增長了15%；Fusion HCM增長了15%；Fusion CX增長了6%。NetSuite增長了11%。針對酒店業、建築業、零售業、銀行業、餐飲業、地方政府和電信業的行業SaaS解決方案整體增長了19%。因此，我們對本季度的應用增長非常滿意。

在此背景下，我想談談所謂的SaaS末日論。你們都聽說過這一理論，即利用AI快速編碼的新公司將宣告SaaS的終結。我完全不同意這種觀點。我認爲，如果我們不採用AI工具及其編碼能力，它們確實會成爲威脅，但我們正在迅速採用它們。甲骨文正在使用最好的AI編碼工具和最優秀的開發者，不僅加速我們的SaaS業務，還提供能夠推動多個行業生態系統的解決方案。甲骨文內部使用AI編碼工具，使得較小的工程團隊能夠更快地爲客戶提供更完整的解決方案。我們正在使用AI構建全新的SaaS產品，並將AI代理直接嵌入到我們現有的應用套件中。

通過小規模工程團隊擁抱AI，我們剛剛開發了三個全新的CX應用：潛在客戶生成與資質確認、銷售編排和自動化銷售以及我們的新網站生成器。事實上，我們剛剛使用該網站生成器構建並推出了新的oracle.com。我們開發這些新的CX產品是爲了幫助我們的客戶進行銷售，而不僅僅是管理預測或生成電子郵件打開率。這是賽富時所不具備的三個產品。當然，賽富時也沒有OCI（AI數據平台）、Fusion ERP及完整的行業套件。完整的AI驅動端到端生態系統自動化平台正是甲骨文的獨特之處。

除此之外，我們已經在橫向後臺和行業應用中交付了超過1,000個代理。這還不包括我們的客戶自行構建的代理或我們內部使用的代理群。這些正是嵌入到我們的應用程序及現有流程中的AI功能。一個很好的例子是，在醫療保健領域，我們全新的AI驅動的門診電子健康記錄系統（EHR）已經上線，效果十分顯著。我們正在減少行政開銷，讓臨床醫生可以診治更多的患者，改善醫療獲取途徑，並提高醫療服務提供者的滿意度。

另一個例子是在銀行業，我們提供綜合的AI驅動SaaS平台，涵蓋從商業銀行、零售銀行、投資銀行、反洗錢、金融犯罪與合規、支付、供應鏈融資到CX、ERP和HCM等所有內容。僅銀行套件本身就包含數百個嵌入式AI代理，我們的客戶可免費獲得這些功能。在零售業，我們啓用AI的解決方案覆蓋商品銷售、分類規劃、供應鏈管理、銷售點商務，以及ERP、CX和HCM。

總之，這些系統不可能被一些拼湊起來的小衆功能集替代。因此，確實可能有一些較小的或單一專注的SaaS廠商會被顛覆，但甲骨文不會屬於其中之一。

現在讓我關注一下第三季度應用領域的幾個關鍵勝利。這絕對是一個非常簡短的清單，不是全面的列表。[Memorial Hermann]健康系統選擇了Fusion ERP、SCM和HCM，戰勝了Workday。新南威爾士大學也選擇了Fusion ERP和HCM，再次擊敗了Workday。[無法辨認的]媒體選擇了Fusion EPM和ERP，勝過了Workday和SAP。Investec銀行選擇了Fusion EPM和ERP，勝過SAP。HID全球公司也選擇了Fusion ERP和SCM，打敗了SAP。

埃塞俄比亞航運和物流公司再次選擇了Fusion ERP、SCM和HCM，而不是SAP。一家華爾街主要銀行決定在整個業務及其所有業務部門中統一採用Fusion ERP，完全取代SAP。勞登縣公立學校選擇了Fusion ERP、EPM、HCM和SCM。J.M. Smucker公司選擇了Fusion ERP和EPM。Westfield保險選擇了Fusion ERP、EPM、HCM和採購模塊。三菱UFJ金融集團是現有的雲客戶和數據庫客戶，現在他們正向我們的Fusion ERP和行業SaaS應用遷移。stc科威特，一個現有的主要技術客戶，正在將EBS遷移到雲端以支持其增長。這只是本季度重大應用勝利的一小部分。

在本季度，我們在第三季度有超過2,000位客戶成功上線，2,000位客戶。當考慮我們的行業應用和Fusion應用的結合時，超過2,000位客戶成功上線。更重要的是，我們繼續看到平均上線時間在減少。以下是本季度上線客戶的極小一部分：HRSD通過企業績效管理（EPM）和人力資本管理（HCM）擴展了他們的ERP。J.M. Huber公司現已在Fusion ERP和SCM上全面上線。阿聯酋衛生服務公司在HCM上線，實現了綜合人力資源、薪資和人才套件，提升了員工管理效率。Niagara Bottling在供應鏈管理（SCM）上線，從本地ERP遷移到Fusion。Seadrill現已在ERP、HCM、SCM和EPM上全部上線。

再次強調，本季度有2,000個上線案例，這是非常非常短的一個列表，但希望您可以從中看出，不僅是動力，而且是這些客戶的多支柱動力。相比第三季度整體的關鍵技術勝利列表，我同樣有一份簡短的清單。

洛克希德馬丁選擇了甲骨文雲基礎設施（OCI）高性能計算，以在其環境中高效擴展AI。Rhombus選擇了OCI計算、網絡和存儲，用於所有工作負載中的AI視頻和安全。Lucid Motors選擇了OCI核心服務進行數據和連接，以進一步拓展歐洲市場。日本的Infomart選擇了OCI作爲其關鍵任務B2B平台。Claro巴西選擇了OCI Alloy用於主權AI。法國航空-荷蘭皇家航空是一個多雲勝利，特別是Oracle Database@Azure的成功合作，使法國航空-荷蘭皇家航空的性能提升了13倍，同時成本顯著降低。動視暴雪作爲現有的甲骨文電子商務套件用戶，同樣是Oracle Database@Azure的一個勝利案例。

甲骨文在戰略應用中對AI的採納正在推動我們與客戶之間更廣泛的全棧討論，包括OCI、AI數據平台、Fusion應用和行業套件。這些討論圍繞生態系統自動化展開，不僅限於單個應用程序，而是關於整個生態系統的自動化。這得益於我們在上次業績電話會議中提到的簡化市場推廣模式，進一步推動了這一進程。

這使我們能夠與更多客戶達成多產品交易，結合甲骨文數據庫的力量、我們的OCI平台、AI工具以及完整的應用套件。按固定匯率計算，雲應用遞延收入同比增長了14%，而本季度雲應用收入增長爲11%，這進一步支持了我們的加速論點。

說到這裏，Clay，我將話題交給你。

Clay Magouyrk

謝謝，Mike。好的，我將談談我們業務的兩個部分：我們的多雲數據庫和AI基礎設施。這兩塊業務都在快速增長。多雲數據庫收入同比增長531%，AI基礎設施收入同比增長243%。二者的需求都超過了供給，並且甲骨文有一個明確的執行計劃，可以迅速將需求轉化爲可盈利的經常性收入。

幾十年來，甲骨文數據庫一直可以在任何硬件和操作系統上運行。直到最近，甲骨文數據庫雲服務僅在單一雲（OCI）中可用。我們首先與微軟建立了多雲合作伙伴關係，然後是谷歌，最後是亞馬遜，將最佳數據庫平台引入所有云環境。這些合作關係釋放了大量的積壓需求——我們的數據庫客戶希望在其他雲中使用我們的數據庫。

本季度，我們實現了一個重要里程碑。我們在所有合作伙伴的雲中都實現了全球區域覆蓋。目前，我們已經在微軟擁有33個上線區域，在谷歌擁有14個上線區域。第三季度初，我們開始時只有2個亞馬遜AWS區域上線，到第三季度末增加至8個，預計第四季度末將達到22個AWS區域上線。

人工智能也在加速我們數據庫雲服務的採用。模型編碼技能和代理能力的快速提升推動客戶將他們最有價值的數據遷移到我們的雲服務中。他們需要訪問最新的AI功能來支持向量嵌入、MCP服務器訪問和高級安全控制。客戶還需要他們的數據與代理本身位於同一地點，而我們的多雲數據庫使這變得簡單。我們的多雲架構將甲骨文雲的最佳功能引入我們的合作伙伴區域。這確保我們將迅速將數十億條流水線轉化爲高利潤的數據庫服務收入。

對人工智能基礎設施（包括GPU和CPU）的需求繼續超過供應。這一點在我們的$5,530億 RPO中直接可見。我想分享一個模型，說明該RPO如何轉化爲盈利的經常性收入，以及一些作爲我們進展早期指標的運營數據。

人工智能基礎設施始於數據中心和發電。通過我們的合作伙伴，我們已確保在未來三年內上線超過10千兆瓦的電力和數據中心容量。這些基礎設施投資也需要資金支持，其中超過90%的容量已通過我們的合作伙伴全額資助，剩餘部分計劃於本月完成。一旦數據中心得到保障，多個要素必須齊備。數據中心和現場發電設施必須建造完成。計算、網絡和存儲設備必須設計、製造、交付和安裝。數據中心內的所有容量也必須獲得資金支持。

我們在這些步驟中的每一個環節都在不斷創新。通過標準化設計，我們優化了數據中心的建設流程。我們的供應鏈因更多供應商和更深層次的合作關係得到了改善。過去一年中，我們的製造基地增加了三倍，機架產量提高了四倍。我們擴大了安裝流程的規模，以支持多階段並行交付。從機架交付到實現收入的時間在過去幾個月中減少了60%。

我們還繼續在商業模式上進行創新。在上次業績電話會議上，我分享了多個關於我們如何在不增加甲骨文債務或發行股票的情況下逐步擴展AI基礎設施的想法。自那以後，我們已經簽署了超過$290億的合同，跨多個客戶使用這種新模式。客戶自帶硬件和預付款項的結合使我們能夠繼續擴展，而無需甲骨文承擔任何負面現金流。當然，這筆$290億金額還不包括本季度簽署的其他交易。

最終，所有這一切都爲客戶帶來了交付的能力，併爲甲骨文帶來了收入。在第三季度，我們向客戶交付了超過400兆瓦的算力。其中90%的承諾能力按計劃或提前交付，正如我們在多個季度中一貫做到的那樣。這就是客戶持續選擇甲骨文滿足其基礎設施需求的原因。

投資於人工智能基礎設施是資本密集型的，但我們的運營模式經過優化，可確保盈利能力。靈活的基礎設施設計、高利用率和快速移交，加上多樣化的客戶群體，創造了一個令人難以置信的業務模式。隨着規模的擴大，我們的固定成本分攤在更大的基數上，從而提升了盈利能力。在快速擴展資本密集型業務的同時提高盈利能力，這是前所未有的。

回顧我們在第三季度交付的人工智能算力，其毛利率仍保持在32%，高於我們30%的指導值。現在將其與甲骨文雲基礎設施（OCI）的其他部分結合起來，比如利潤率更高的數據庫服務，您就能明白爲什麼甲骨文能夠如此快速且有利地成長。我們的數據說明了一切。我們超出了2026財年的收入和盈利預期，並且不斷上調2027財年的預測。這得益於甲骨文從業務主要依賴季節性許可轉型爲高度可預測的經常性收入雲業務。

對人工智能和先進計算的需求將繼續廣泛擴展至整個經濟領域。許多成功的模型、代理平台和企業將會湧現。我們目前支持數百個最先進的AI客戶，而且不斷有新客戶希望與我們合作。我們構建的基礎設施靈活、通用，能夠支持最小的工作負載到最大的工作負載。我們不斷提供來自英偉達、AMD等公司的最新加速器，以及Cerebras和Positron等公司正在開發的新設計方案。總的來說，我們相信目前在數據中心、計算能力和客戶關係上的投資將隨着時間的推移變得更有價值。回到Ken回答問題。

Ken Bond

謝謝，Clay。Regina，如果您能請觀衆提問。

接線員

[操作員提示] 我們第一個問題將來自Guggenheim的John DiFucci。

約翰·迪富奇

哇，這裏有很多事情在發生。這樣吧，我讓其他人來問關於AI基礎設施的問題。但我們已經聽到Doug談到了AI基礎設施業務對其餘業務產生的光環效應。這個季度表現強勁，而且你們提到RPO的增長來自於大規模AI合同。同時，我們從市場上也聽到了這一光環效應正在轉化爲實際業務的消息。

除了AI基礎設施以外，聽起來上線項目穩步推進，但業務活動，尤其是更多傳統雲工作負載（包括專用區域、主權雲，甚至我們開始聽說的Alloy交易）的管道數量顯著增加。除了Mike剛剛談到的內容，這些通常與應用相關聯的交易也很引人注目。我意識到這類交易並不具備AI交易那樣的規模，但你能否談談這些業務中似乎正在形成的潛在動力？我的理解是否正確？此外，如果可以的話，在一個相關的話題上，能否向我們透露一下對2027財年資本支出（CapEx）的一些展望？

Mike Sicilia

好的，John，我是Mike，我來回答這個問題。是的，我們絕對看到了光環效應，讓我對此補充一些細節。就應用程序業務而言，我們在OCI上訓練了如此多的模型，並且緊密配置到我們的應用程序中，這使我們可以將非常高質量的AI服務直接嵌入到我們的應用程序中，正如我所說，作爲功能的一部分。

因此，我們不僅爲這些客戶服務，還爲模型供應商提供訓練支持。與此同時，我們還將許多輸出結果嵌入到我們的應用程序中。當然，我們會進行提示工程和其他類似的事情來使其與業務相關。但是，我們作爲應用程序業務中的重要數據保管者，擁有世界上大量關鍵任務數據，並且能夠以非常近的距離配置和接近這些模型。把這些因素結合起來，客戶能夠非常迅速地從AI中獲得價值。

如果你聽說過任何對AI的批評，比如『我無法足夠快地獲得價值』。但實際上，當你將其打包成一種服務並使私有數據暴露於我們所保管的應用程序中時，我們確實看到了巨大的成果。我提到了一些你聽到過的垂直領域，但我認爲這在整個行業中都是適用的。

另一個非常有趣的光環效應是利用我們的基礎設施，即OCI，作爲一種預算生成器爲客戶創造價值。正如我們之前所說，我們比所有人都更快、更便宜。當客戶考慮這些大規模應用或大規模基礎設施轉型時，我們常常可以通過幫助他們將工作負載轉移到OCI，從而實現成本節約，因爲我們可以比競爭對手更快、更高效、更低成本地運行它們。

最後一點，也是關於光環效應的，涉及到主權AI，等下我會交給Doug回答你關於CapEx的問題。我們的主權故事並不是新的內容，也不是對世界局勢變化的膝跳反應，結合我們的Alloy策略，我們確實看到全球各地的銷售管道正在增加。我們的外形規格非常獨特，能夠針對不同規模的客戶需求提供完整的OCI服務，無論是3個機架還是500個機架。我們認爲這是市場上的巨大差異化優勢。所以，把應用程序、OCI和AI服務、主權解決方案整合在一起，確實會形成相當大的光環效應。

Douglas Kehring

是的，John，首先我要承認你的創造力，一次提出了兩個問題。看你的提問總是很有趣。關於CapEx，我認爲我們將在本財年結束後向大家更新明年的CapEx計劃。但在那之前我想說幾點：顯然，正如Clay提到的，最值得思考的是甲骨文資本支出與其資本需求之間的脫鉤現象。

顯然，當我們擁有這些額外的融資機制時，可能會帶來更多的資本支出，但這不需要甲骨文拿出額外的現金，這一點非常有趣。基於此，我們仍然堅持上個季度所談論的目標，即保持甲骨文的投資級評級，以及維持我們討論過的融資範圍。顯然，今年我們宣佈了$500億的總額度。因此，John，關於CapEx的更多信息將在下一季度後公佈。

約翰·迪富奇

非常感謝你提供的這些信息，Doug。還有Mike，你在關於人工智能和甲骨文如何處理它的準備發言中，每個人都應該參考這一點，因爲這是一個合乎邏輯的方法。做得好。

接線員

我們的下一個問題將來自摩根大通的Mark Murphy。

馬克·墨菲

恭喜取得加速進展。Clay，隨着甲骨文向更高層次的人工智能推理過渡，您認爲優化數據中心位置的正確戰略是什麼？例如，您在德克薩斯州和懷俄明州擁有這些巨大的集中式數據中心，它們離電力供應很近，但距離東海岸的人口中心和光纖線路卻很遠。所以讓我們想到的是，用戶和設備距離較遠。因此，當您使我們更多地進入推理階段時，您是否看到任何理由嘗試將這些位置更靠近用戶和流量所在的地方？

Clay Magouyrk

當然。我是Clay。非常好的問題，Mark。讓我從我們認爲的推理角度出發，然後討論這對數據中心部署的影響。首先，我想說的是，在一段時間內，有大量的訓練正在進行。而推理正在迅速增長，到處都是。我認爲這是因爲模型本身的利用率越來越高以及新的應用場景。任何最近在軟件領域使用過Claude或Codex的人都知道，這些是改變我們一切工作方式的絕佳工具。因此，推理將會有巨大的需求。

現在當我們談論數據中心的位置時，您提到了延遲是一個關鍵點。實際上，選擇數據中心位置可能有許多原因，可能是成本、總體可用性，也可能是出於主權考慮。但針對您提到的延遲問題，我想指出的是，延遲是相對的概念。如果您的目標是在股票市場上進行極低延遲交易，等待從海岸到海岸往返100毫秒顯然是個壞主意。但如果您的操作只是爲企業提出一個問題，這個問題需要AI模型花費幾秒鐘來思考，那麼從紐約到懷俄明額外增加的40毫秒延遲不會對您產生影響。

因此，當您與客戶討論他們需要低延遲的應用場景時，目前的延遲問題其實並不是硬件位置的問題，而是所部署的硬件類型的問題。這就是爲什麼我們看到圍繞這些AI加速器有如此多的創新。如果您看看Groq、Cerebras或Positron等公司所做的工作，所有這些不同的客戶都在說，我們不僅要降低推理的成本，還要顯著減少延遲。

我認爲如果您期待下週英偉達GTC大會上的內容，您會看到他們的有趣公告。但在整個行業中，我們將通過一種不同的推理架構來整合並減少延遲。值得慶幸的是，數據中心的選址實際上是其中非常小的一部分。這使得我們可以更加靈活地放置數據中心，選擇那些電力充足、土地充裕的地方，並根據現有資源進行優化以滿足不斷增長的需求。

接線員

我們的下一個問題來自Mizuho的Siti Panigrahi。

Sitikantha Panigrahi

我想問一下你們的AI數據庫和AI數據平台的機會。鑑於近期圍繞人工智能的熱潮，以及企業現在開始採用前沿大型語言模型（LLM）的工具，您從客戶那裏聽到的關於用他們私有數據進行訓練和構建自己的私有LLM的情況如何？您對在10月份分析師日談到的AI數據庫增長拐點有多大信心？

Clay Magouyrk

謝謝。我是Clay。這問題有兩個方面：一是我們看到多少關於私有LLM的採用；二是我們在多大程度上看到人工智能用於私有數據的情況。

我認爲在早期，人們——很多人認爲大多數客戶將會對他們自己的大型語言模型進行非常具體的訓練。我認爲這已經被證明在很大程度上不是事實。相反，我認爲現在非常流行且越來越受歡迎的是，人們採用最好的模型，並希望以一種私密的方式將其與他們的私人數據結合。

我們看到對此有大量的需求。如果你之前聽過Mike談到，對，我們如何將這些AI模型嵌入到我們的應用程序中，這是一個用例。但顯然，不幸的是，並非所有東西都在甲骨文應用程序中運行，許多定製的應用程序被編寫出來。因此，我們在甲骨文AI數據庫中增加了很多功能，使其易於連接——無論是通過MCP服務器還是自然語言轉SQL，以便您都可以使用這些模型。

此外，我們還有AI數據平台產品，它正是爲了解決這個確切的問題。你可能有很多數據，可能是應用數據，也可能是不同數據湖和湖倉中的自定義數據，還可能是結構化數據庫中的數據。所有這些共同爲你提供了一個敏捷的平台，可以快速構建應用程序，同時還能訪問來自多個供應商的最佳模型。

因此，在整個技術棧中，我們看到了很多發展勢頭。這就是爲什麼在我之前的發言中，我提到了我們在多雲數據庫方面的增長。

我們看到的情況是，爲了讓客戶充分利用最新、最棒的人工智能技術，他們首先必須進入雲端，而仍然有很多數據不在雲端。因此，我們將最重要的私人數據加速遷移到雲環境，這樣他們就可以利用這些數據來使用最新、最棒的人工智能技術。

接線員

我們的下一個問題來自桑福德伯恩斯坦公司的Mark Moerdler。

Mark Moerdler

恭喜你們取得了一個非常好的季度表現，幹得漂亮。我想稍微轉換一下話題，討論一下財務方面的問題。既然你們已經完成了主要的債務融資，那麼能解釋一下，在建設AI數據中心的成本與爲AI數據中心籌集資金的資本成本之間，您對從AI數據中心業務本身創造的價值有多滿意？

如果可以的話，再進一步，請您更多地談談主權雲？請談談你們如何將AI數據中心業務轉化爲成爲主權雲的AI提供商？這對甲骨文的價值會產生什麼影響？

Clay Magouyrk

當然，我想我們會把這個問題分成兩部分，Mark。我是Clay，我先回答前半部分，然後把這個話題交給Mike來談一些關於主權雲的內容。所以你看，當考慮這些AI數據中心的整體盈利能力時，有兩個部分。一是僅就加速器本身而言它的盈利能力如何。我們之前給出過指引，我們認爲其毛利率在30%至40%之間，目前這一情況對我們來說依然成立。隨着我們不斷優化數據中心的運營能力，以更低成本交付它們，優化網絡和硬件支出以及電力成本，我們預計該指標會逐步改善。所以我們對此感到非常滿意。

另一個需要理解的是，在這些AI數據中心中，無論是用於推理還是訓練工作負載，採購的東西不僅僅是AI加速器。還有很多通用計算資源，不管是高性能或大規模對象存儲，還有負載均衡、身份安全產品等等。

通常情況下，總支出的10%到20%會用於相鄰服務。當把這些考慮在內時，這些服務的利潤率更高，根據服務組合的不同，整體盈利能力持續提升。而且這還沒有考慮到我之前提到的我們的多雲數據庫業務，這是一個利潤率更高的業務，大約在60%到80%之間，並且增長非常迅速。

因此，當你把這些因素綜合起來看，OCI的整體利潤率正在不斷增強並快速增長。我想說的是，人們可能沒有理解的一個潛在問題是，盈利的限制並不在於我們已經交付的能力。比如說我正在建造一個數據中心，它有四個數據大廳。當我交付第一個數據大廳時，它是盈利的。而我們現在沒能實現更高的利潤的原因是，儘管我們在不斷增長每股收益等等，但我們同時還有大量項目在建，而這些建設是有費用的。不過我們非常擅長於這些工作。我們特別擅長縮短建設週期，也非常擅長在那個時間段內降低這些成本，但它們並不是零。

因此，在我們的業務經歷這種超高速增長階段時，這是對盈利能力唯一的拖累。但值得慶幸的是，我們在交付能力方面表現非常優秀，並且越來越好。那些被交付的能力已經被以非常有利可圖的費率全部預訂出去了。所以當你把這些因素綜合來看，我們對自己已交付的能力以及AI業務持續增長的盈利能力都充滿信心。

Mike，你想談一下主權問題嗎？

Mike Sicilia

是的。關於主權問題，正如我前面提到的，我認爲我們處於非常有利的位置。一年前，主權問題主要是數據主權。市場上有一些解決方案，其中主要的數據是主權數據，但災難恢復（DR）或者其他部分可能會在其他國家。當然，這已經不再可接受了。主權問題現在涉及主權數據、主權運營，甚至是主權合同。

我們的Alloy模型正好可以滿足這三個需求。通過提供全棧解決方案，與我們的一些競爭對手不同，我們不僅僅是放置一個邊緣主權區域。我們部署的是整個OCI全棧，包含所有的OCI服務，並且如你所提到的，利潤率組合也使我們能夠在主權區域內運行我們所有的應用套件和AI數據平台。當然，這其中某些服務的利潤率與我們的基礎設施利潤率有所不同。所以我認爲我們在提供甲骨文所有產品至主權區域方面處於非常獨特的位置。這個主權區域可以根據客戶的需要設定得小一些或者大一些。

另一個要點是我們具有完全的靈活性來決定主權界限在哪裏。我們通常從客戶的角度思考主權問題，但我們還與一些跨國企業客戶進行了溝通，例如在歐洲或非洲運營的企業客戶，他們希望擁有一個由自己控制並在其數據中心運營的主權區域，爲特定垂直行業（如醫療保健或零售業）的客戶提供服務，該主權區跨越這些國家並通過他們的Alloy劃定。我們可以適應所有這些需求。我們認爲我們在合同和交付方面擁有最大的靈活性。最重要的一點是，我們在這些主權區內提供甲骨文的所有功能，而不是一個子集。這不是幾個邊緣設備的問題，而是整個OCI。

Mark Moerdler

再次祝賀。

接線員

下一個問題將來自巴克萊銀行的Raimo Lenschow。

Raimo Lenschow

太好了。我也表示祝賀。我想問一個我們在與投資者交流時遇到很多困難的問題，那就是SaaS、軟件、應用軟件已死，因爲AI將會取代它們。想聽聽你們在與客戶交流時聽到的情況？這是否只是投資者的一些想法？還是客戶那邊也在討論這個問題呢？你們是如何解釋的？我在想你們所做的工作其實更多是確定性的而非概率性的，也許這就是這裏的解釋吧。但還是想再聽聽你們的看法。

Mike Sicilia

我是Mike，我來回答這個問題。到目前爲止，我接觸過的客戶中還沒有人告訴我他們準備放棄自己的零售商品銷售系統、核心銀行系統、活期存款帳戶系統、電子健康記錄系統，更不用說一些拼湊起來的小衆AI功能會在一夜之間取代所有這些系統。事實上，我從客戶那裏聽到的恰恰相反。

他們問我們的是：如何能夠獲取儘可能多甲骨文在應用中直接提供的現成AI功能？我們如何能儘快地讓這些功能上線運行，因爲我們認爲這是實現價值的最佳方式。但這些系統——正如您所知，我們在甲骨文運行的這些系統是高度複雜的任務關鍵型系統，擁有數十年的行業經驗和監管合規經驗。我們的客戶正是依靠這些系統來運營他們的業務、政府機構、醫療組織等，無論其具體情況如何。

我非常喜歡我們當前的定位。正如我所說，我們自己也在大力投入AI。我們在Fusion中已經上線了1,000個AI代理。僅我們的銀行業套件中就有數百個AI代理，僅僅嵌入在我們的銀行解決方案中。所以，是的，我們認爲AI具有顛覆性，確實如此。但我們認爲我們才是那個顛覆者，因爲我們正在將AI直接嵌入到我們的應用程序中，沒有額外成本。這些功能隨着每季度的應用升級推出，作爲常規更新節奏的一部分。

因此，我認爲與其說AI預示着SaaS的終結，至少對甲骨文而言，它實際上有助於加強我們的SaaS地位，並幫助我們更快進入市場。我們對我們取得的成果感到非常高興，並且隨着進一步發展，會有更多詳細信息分享。

接線員

最後一個問題來自德意志銀行的Brad Zelnick。

Brad Zelnick

我要附和我的祝賀，並想說這個信息傳遞得非常清晰且有幫助。我的問題是給Mike，或許還有Larry，這也是延續了Raimo的問題。您在Fusion中引入了AI代理工作室，我們都知道企業中的核心資產其實是在甲骨文數據庫和甲骨文應用之中。不過我很好奇，在衆多其他公司爭相成爲跨越不同企業系統和工作流程的AI交互層的世界裏，您如何看待甲骨文角色的演變？

Mike Sicilia

Brad，我是Mike，我先來回答。我認爲數據引力在這裏很重要，而任務關鍵型數據的引力更爲重要。正如我們所說，我們在Fusion中推出了AI代理工作室。Fusion是我們客戶系統中負責管理其操作數據和任務關鍵型數據的核心繫統。因此，如果你要構建大量的AI代理，或者你的系統集成商要構建大量AI代理，我經常問的一個問題是，你會從哪裏開始？答案是從記錄系統內部開始，從數據引力所在的地方開始，因爲從推理的角度、從檢索增強生成的角度來看，這些數據將極具相關性和針對性，併爲AI提供豐富的上下文。

我們現在在Fusion中發佈的AI代理工作室不僅僅針對Fusion的數據，還可以跨我們的行業應用、第三方應用進行AI代理開發，第三方也可以在其內部開發AI代理。因此，我們提供的是一體化最佳解決方案，一個全功能的SaaS應用、AI驅動的SaaS應用，並且允許用戶基於此創建自定義的AI代理，這一切都遵循標準的季度平台發佈週期。我認爲這會非常有吸引力，因爲我們在Fusion中構建的這個AI代理工作室是我們季度升級的一部分，也是我們常規安全補丁的一部分。

所以我們相信你得到了兩全其美的結果。你獲得了打包好的SaaS應用，你得到了一個非常接近企業最關鍵數據的代理工作室，並且如果需要，你還能夠創建屬於自己的定製化專屬代理。

Lawrence Ellison

是的，最後我想補充的是，我們爲所有應用提供了許多預置的代理。除此之外，我們還提供了一個開發環境——AI數據平台，使客戶可以輕鬆地在我們的基礎上添加自己的代理。我們並不認爲我們可以爲銀行系統或醫療系統構建所有的應用代理，這部分工作很多會由我們的合作伙伴以及客戶自己完成。

AI數據平台所提供的是一整套集成開發環境，你可以使用甲骨文雲中的任何AI模型來構建自己的代理，基本上涵蓋了所有流行的AI模型。你可以用它來編寫代理代碼，執行多步推理查詢。以我們的Fusion會計系統爲例，我們將有一個複雜的代理來完成所謂的『結賬』操作。在未來不久，當你使用Fusion結賬時，這一過程將完全由自主代理完成，不再需要人工干預。你只需告訴AI代理去執行結賬操作，然後你就能得到結果。

我們的應用中內置了許多人工智能功能，但它們是開放的。這種開放性允許我們的客戶和合作夥伴擴展智能體組合，我們構建了一個完整的生態系統，可以實現醫療保健、金融服務以及零售業的自動化。人工智能使我們能夠拓展所開發的SaaS軟件套件的應用範圍，以實現整個生態系統的自動化。

讓我談談醫療保健。在醫療保健領域，Epic系統實現了醫院、急症護理醫院甚至某些診所的自動化，但主要是急症護理醫院。我們實現了急症護理醫院、診所、實驗室的自動化。我們還實現了支付方的自動化，也就是那些實際負責保險的公司。我們還自動化了培訓護士的HCM系統，安排合適的放射科醫生進行核磁共振檢查，實現了醫院財務自動化，並且還自動化了FDA（食品藥品監督管理局），以及與製藥公司合作批准最新藥物的流程。

這就是醫療保健生態系統，它非常龐大。感謝God，我們現在擁有這些編碼工具，可以幫助我們構建一套全面的基於智能體的軟件，從而實現像醫療保健或金融服務這樣的完整生態系統的自動化。這正是我們在甲骨文所做的事情。這就是爲什麼我們認爲自己是一個顛覆者。這也是爲什麼我們認爲SaaS行業的劇變適用於其他公司，但不適用於我們。

Brad Zelnick

非常棒的內容，恭喜！

Ken Bond

謝謝Brad。電話會議的錄音將在我們的投資者關係網站上保留24小時。感謝大家今天加入我們。現在，我把話筒交還給Regina來做結束髮言。

接線員

今天的電話會議到此結束。感謝大家的參與。您可以現在斷開連接了。

詳細信息請訪問甲骨文投資者關係

提示：上述內容由AI語言模型基於公開可用信息生成，幷包含來自第三方的自動生成字幕。以上材料不代表富途立場，也不構成任何投資建議。富途對上述內容中顯示的信息的準確性、及時性或完整性不做任何明示或暗示的保證。

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