“（算力）這場競賽將永遠進行下去，以建立一個更好的神經(jīng)網(wǎng)絡。訓練 AI模型的成本是天文數(shù)字。當我談到建立千兆瓦或數(shù)千兆瓦的數(shù)據(jù)中心時，將是一個真正的前沿 AI 模型入門價格，如果有人想在該領域競爭，大約1000億美元?！比驍?shù)據(jù)庫巨頭甲骨文（oracle）公司聯(lián)合創(chuàng)始人、董事長埃里森（ Larry Ellison）于9月初財報電話會議上表示，未來4到5年內(nèi)，任何想?yún)⑴c這場大模型競賽的企業(yè)，前沿模型門檻或高達1000億美金，而且這場算力軍備競賽將永遠進行下去。

今年80歲的埃里森，是甲骨文公司的開拓者。47年前，他和鮑勃·邁納 (Bob Miner) 、艾德·奧茨 (Ed Oates) 成立了軟件開發(fā)實驗室 (SDL)，并受美國中央情報局委托開發(fā)代號為“Oracle”的數(shù)據(jù)庫程序，該公司后來更名為Oracle Corporation，并于1986年成功完成IPO上市。

2014年9月，埃里森宣布辭去甲骨文CEO一職，并被任命為甲骨文董事會執(zhí)行主席兼首席技術官。2024年4月，埃里森被美國《時代》雜志列入2024年全球100位最具影響力人物名單。

近期埃里森的一則“真實故事”引發(fā)關注。他在投資者會議上承認，他不得不懇求英偉達（NVIDIA）CEO黃仁勛 (Jensen Huang) 為公司提供最新的 GPU，被認為是當前 AI 算力短缺的一個重要印證。

“在帕洛阿爾托的 Nobu，我和埃隆·馬斯克 (Elon Musk) 、黃仁勛共進晚餐，我可以形容那頓晚餐，就是我和馬斯克懇求黃仁勛提供 GPU。請收下我們的錢；不，多收點。你拿的還不夠；我們需要你多收點錢，拜托，”埃里森在電話會議上說，最后，“一切順利，成功了?！?/p>

從結果來看，這筆錢花得值得。甲骨文最近宣布，將打造一個由131072個英偉達GB200 NVL72 Blackwell GPU 組成的Zettascale AI 超級集群 ，可提供 2.4 ZettaFLOPS 的 AI 性能，比馬斯克的 xAI 算力集群更強大，后者目前擁有100,000個英偉達 H100 GPU顯卡。

同時，甲骨文的AI計劃還需要大量電力，該公司已經(jīng)獲得建造三座模塊化核反應堆的許可，以滿足其設施電力需求。然而，構建核反應堆部署到數(shù)據(jù)中心可能需要數(shù)年時間，因此，當前甲骨文可能會在必要時使用大型移動發(fā)電機來增加本地電力供應。

今年9月9日，甲骨文公布截至今年8月的2025財年第一財季業(yè)務，甲骨文營收同比超預期增長7%，至133億美元。其中，備受矚目的云基礎設施（OCI）營收也比華爾街預期的強勁，同比增長45%至22億美元。甲骨文提供的第二財季營收指引增長區(qū)間為8%到10%，中位值高于分析師預期的增速8.72%。

埃里森在財報會議上表示，未來會有很多專業(yè)模型，比如他自己就參與類似的模型——使用計算機查看活檢切片或CT掃描以發(fā)現(xiàn)癌癥，以及用血液檢測來發(fā)現(xiàn)癌癥?！斑@些往往是非常專業(yè)的模型。它們不一定使用基礎的Groks、ChatGPT、Llama和Gemini，它們往往是高度專業(yè)化的模型……我們將看到越來越多像這樣的應用。”

不過，埃里森對分析師強調(diào)，如果以未來5年甚至10年的眼光來看，我們還沒有進入已經(jīng)訓練完所有需要的模型，轉向推理的階段。

“這是一場爭奪技術霸主地位的持續(xù)戰(zhàn)斗，這場戰(zhàn)斗將在未來五年，可能更像是10年內(nèi)，由少數(shù)幾家公司和一個國家來進行。所以這個業(yè)務正在變得越來越大。沒有放緩或轉變的跡象?！卑＠锷瓘娬{(diào)，“事情變得多么瘋狂，但這就是正在發(fā)生的事情?！?/p>

摩根士丹利分析師 Keith Weiss 隨后發(fā)文表示，今年迄今為止，甲骨文的股價表現(xiàn)已遠超過軟件業(yè)同行。他將這一強勁的表現(xiàn)歸結為，甲骨文被投資者視為AI硬件稀缺的主要受益者，這推動了其 OCI 業(yè)務的發(fā)展。

年初至今，甲骨文股價大漲了63.68%，增速高于標普500和納斯達克綜合指數(shù)。

受甲骨文利好消息影響，埃里森身價大漲。截至北京時間9月17日，《福布斯》全球億萬富豪排行榜實時數(shù)據(jù)顯示，埃里森的個人凈資產(chǎn)增至2065億美元，排名第二，高于亞馬遜創(chuàng)始人貝佐斯、股神巴菲特、Meta創(chuàng)始人扎克伯格等人，僅次于特斯拉CEO馬斯克（Elon Musk）。有趣的是，埃里森還是特斯拉董事會獨立董事。

9月14日，甲骨文在年度金融分析師會議上透露，預計2026財年，公司營收將至少達到660億美元，上調(diào)知音并超出分析師預期。預計到2029財年，甲骨文營收至少高達1040億美元，相當于三年內(nèi)收入增長近58%。

以下是甲骨文Q1財報會上的部分問答實錄：

分析師：謝謝。我想問一個關于利潤率的問題。你不斷提供強大的云服務收入數(shù)字，尤其是 OCI 數(shù)字，當你給他們（競爭對手）提供指導，看看你必須做什么才能打擊他們時，至少可以說，他們看起來真的很難做到。

埃里森（Larry Ellison）：讓我們從員工開始，然后進入自治數(shù)據(jù)庫（Oracle Autonomous Database）。我們獲得了巨大的效率，就在我們說話的時候，我們正在將融合和下周轉移到自治數(shù)據(jù)庫。我們已經(jīng)決定一切都需要轉移到自主，因為兩個原因，真的。第一個原因是，當您擁有一個完全自治的數(shù)據(jù)庫時，沒有DBA，數(shù)據(jù)庫管理員是一個機器人。沒有與管理Oracle自治數(shù)據(jù)庫相關的人力。

現(xiàn)在，這顯然是一種成本節(jié)約。但更重要的是，沒有人力，就沒有人為錯誤。與競爭對手相比，我們擁有巨大的安全優(yōu)勢。不會犯任何錯誤。沒有人力，全是自動化的。當你把一切都完全自動化時，它的潛力也是非常有彈性的。我不會詳細說明這意味著什么，但它意味著你的工作運行突然需要500個微處理器。你在3分鐘內(nèi)得到了500美元，你需要它。然后你把它們放回游泳池。所以這與其他數(shù)據(jù)庫的工作方式非常不同，他們可能會調(diào)用。云本身可能在某些地方是有彈性的，但它們的數(shù)據(jù)庫通常沒有彈性。自主是我們使用更少的硬件，速度更快，效率更高，完全自動化，沒有人力，更安全?；谧灾鲾?shù)據(jù)庫的業(yè)務的利潤率遠遠高于傳統(tǒng)的Oracle業(yè)務。

我認為這些利潤是驚人的高，與SaaS的利潤差不多，SaaS也是驚人的硬市場，因為Sass主要在自主數(shù)據(jù)庫上運行。我們非常高效地使用硬件。我們很少使用勞動力，因為勞動力是一個安全風險。當人們實際手動操作時，安全風險會降低我們的擴展能力。從最大到最小的每個Oracle數(shù)據(jù)中心在特性和功能上都是相同的。它們僅隨以下因素而變化。

這意味著我們有一套自動化軟件，可以自動完成所有這些工作。沒有其他人這樣做。沒有人有那種程度的自動化，那種程度的自主性。它使我們能夠在數(shù)據(jù)庫業(yè)務、SaaS業(yè)務和其他云業(yè)務中獲得更高的利潤。我們的云更加自動化。我們的勞動力成本很低。我們的網(wǎng)絡更加高效。它們是運行速度快得多的域網(wǎng)絡。如果你的運行速度快一倍，我們的成本就會下降一半，而且我們的網(wǎng)絡比其他云快得多。因此，我們認為我們的潛力，隨著我們規(guī)模的擴大，我們提供比目前更好的利潤的潛力，這是非常真實的。

我相信是這樣。例如，我認為當我們將 Fusion 遷移到自治數(shù)據(jù)庫時，您會發(fā)現(xiàn)不同工程師的不同觀點。我認為成本節(jié)省——我們的成本——我們的云成本節(jié)省將達到 50% 左右。這就是我所相信的?，F(xiàn)在可能是 40%，也可能是 35%，但與現(xiàn)在相比，我們將節(jié)省大量成本，而且這涉及整個 Fusion 客戶群。所以這只是我們?nèi)绾问褂酶斓木W(wǎng)絡、更快的數(shù)據(jù)庫、更多的自動化來使我們的產(chǎn)品更安全的一個例子。我一直強調(diào)安全確實是主要目標。但作為次要效應，我們最終也會花費更少的錢來運營這些數(shù)據(jù)中心。

分析師：我是摩根大通的馬克·墨菲。Larry，你如何看待市場從AI訓練階段向AI推理階段過渡?有一些爭論認為，在曲線的前端我們可能存在不平衡或泡沫，因為訓練是計算密集型的，然后也許它會在推理階段以某種方式重新校準，而推理階段可能不那么密集?或者你認為在這兩個階段都有高增長的潛力?

埃里森：很多人認為，我送孩子上大學然后就完成了。他們的訓練結束了。我有四年的訓練，然后我可以讓孩子去工作，他們會做推理。這是不對的。這場競賽永遠不會結束，要建立更好的神經(jīng)網(wǎng)絡。這種訓練的成本變得天文數(shù)字般高昂。當我談到建造吉瓦級或多吉瓦級數(shù)據(jù)中心時，我的意思是這些AI模型，這些前沿模型將要 - 對于任何想要在這個領域競爭的人來說，一個真正的前沿模型的入場價格大約是1000億美元。

讓我重復一下，在未來4到5年內(nèi)，對于任何想?yún)⑴c這場游戲的人來說，這將是大約1000億美元。這是一大筆錢，而且不會變得更容易。所以他們不會有很多這樣的人。這不是列出誰能真正建立這些前沿模型的地方。

但除此之外，還會有很多非常專業(yè)的模型。我可以告訴你，我個人參與的一些事情，比如使用計算機查看活檢切片或CT掃描來發(fā)現(xiàn)癌癥，還有發(fā)現(xiàn)癌癥的血液測試。這些往往是非常專業(yè)的模型。它們不一定使用基礎的Grok、ChatGPT、Llama和Gemini，它們往往是高度專業(yè)化的模型。在某些數(shù)據(jù)上訓練圖像識別，我的意思是，比如數(shù)百萬張活檢切片，其他訓練數(shù)據(jù)并不太有幫助。

所以這還在繼續(xù)，我們將看到越來越多像這樣的應用。所以，如果你的視野是未來 5 年，甚至可能是未來10年，我不會擔心，我們現(xiàn)在已經(jīng)訓練了所有需要的模型，我們需要做的就是推理。

我認為這是一場持續(xù)的技術優(yōu)勢之戰(zhàn)，將由少數(shù)公司和也許一個國家，在未來至少五年內(nèi)進行，但可能更像是10年。所以這個業(yè)務只會越來越大。沒有放緩或轉變即將到來。

我說一些聽起來可能真的很奇怪的話。你可能會說，他一直在說奇怪的話。那么為什么他要說這個呢？這一定非常奇怪。我們正在設計一個功率超過1吉瓦的數(shù)據(jù)中心，但我們找到了地點和電力設施。我們看了看，他們已經(jīng)獲得了三個核反應堆的建設許可。這些是小型模塊化核反應堆，專為數(shù)據(jù)中心提供電力。事情變得多么瘋狂，但這就是正在發(fā)生的事情。

分析師：我是巴克萊銀行（Barclays）的Raimo Lenschow。關于數(shù)據(jù)庫方面的問題，您今天剛剛宣布的協(xié)議，或者您已經(jīng)與 AWS 達成的協(xié)議?，F(xiàn)在我們已經(jīng)達成了所有超大規(guī)模協(xié)議，您如何看待從目前在本地或云客戶上運行的數(shù)據(jù)庫工作負載向公共云的遷移？我的意思是我們應該如何看待這種勢頭？謝謝。

埃里森：嗯，有兩件事。公共云非常有趣，也非常重要。

我的意思是，Oracle 很久以前在數(shù)據(jù)庫業(yè)務上就非常成功，因為我們的口號之一就是可移植性。我們在 IBM 主機上運行。我們在 Microsoft PC 上運行。我們在 Hewlett Packard 機器上運行。如果你還記得的話，數(shù)字設備機器和各種計算機，我們在任何地方運行。這非常重要，這樣我們的客戶就可以在任何環(huán)境中運行 Oracle 數(shù)據(jù)庫。很明顯，我們必須找到一種方法來真正使我們數(shù)據(jù)庫的最佳版本、Exadata、Exascale 版本的數(shù)據(jù)庫在其他人的云中可用。

我們能夠做的基本上就是讓 OCI 足夠小，這樣我們就可以在 Microsoft Azure 中嵌入一個 OCI 數(shù)據(jù)中心，或者在 Google 或 AWS 中嵌入一個 OCI 數(shù)據(jù)中心，或者我們可以將它放在任何可以完全自主的地方，在那里我們可以使用 Exadata 和 Exascale 集群。我們實際上能夠做到這一點。這在技術上并不容易，但我們做到了。

在這樣做并縮小我們的 Oracle 數(shù)據(jù)中心時，我之前提到過，我們所有的數(shù)據(jù)中心除了規(guī)模之外都是相同的。目前最大的數(shù)據(jù)中心是 800 千兆瓦，接近 800 兆瓦，對不起，我們接近 1 千兆瓦。最小的數(shù)據(jù)中心大約是 150 千瓦，我們將降至 50 千瓦。這意味著，我們將有許多公司，中大型公司將決定擁有 Oracle 私有云。我的意思是，我們的私有云和公共云之間仍然沒有區(qū)別。它們是相同的。它們完全相同。許多人擁有 Oracle 私有云，許多工業(yè)公司，例如沃達豐擁有六個 Oracle 私有云來運行他們的工作負載。但它們變得如此便宜，以至于任何人都可以決定，好吧，我想轉移到云端。我想享受云的所有優(yōu)勢，但我想確保我是云中唯一的人。我不想有任何鄰居，或者我只想要經(jīng)過批準的鄰居。我不希望有人帶著信用卡搬進來。我只是對安全感到偏執(zhí)，因為我必須遵守政府法規(guī)。

因此，我們認為，顯然，在 AWS、Microsoft 和 Google 上使用 Oracle 數(shù)據(jù)庫非常重要。Safra 說得對，我的意思是，這絕對會加速公共云中的數(shù)據(jù)庫增長。但我們預計，私有云的數(shù)量將大大超過公共云，因為公司決定將 Oracle 云放在數(shù)據(jù)中心的防火墻后面，沒有鄰居。而且，由于我們已經(jīng)擁有自己的數(shù)據(jù)中心，我們的數(shù)據(jù)中心非常自動化，而且可擴展，功能完全相同，我們組織有序。因此，實際上，我們現(xiàn)在有 162 個數(shù)據(jù)中心。我預計我們將擁有 1,000 個或 2,000 個或更多數(shù)據(jù)中心，即遍布全球的 Oracle 數(shù)據(jù)中心，其中許多將專用于個人銀行、電信公司或科技公司，或者您有什么國家、主權云，所有這些其他東西。因此，我們認為，我很難預測私有云和公共云哪個會更大？我不知道。

但好消息是，無論哪種方式，我們都會獲勝。

分析師：你好，我是伯恩斯坦的 Mark Moerdler。非常感謝，祝賀本季度。本季度和本指南都非常令人印象深刻。我們看到很多關注點都集中在模型訓練方面，但在其他方面對應用程序和推理的關注較少。你們在市場和行業(yè)方面擁有豐富的專業(yè)知識。你們已經(jīng)在所有 Oracle 產(chǎn)品和功能中融入了傳統(tǒng) AI。但是，您認為 GenAI 在應用方面的可貨幣化價值在哪里？您認為生成式 AI 需要多長時間才能成為一項有意義的收入，不僅僅是對 Oracle，而是對一般軟件，在應用程序方面，而不是在培訓方面？謝謝

埃里森：讓我先從醫(yī)療保健開始，我們幫助醫(yī)生診斷不同的疾病。當有人去做超聲波檢查時，我看到護士、技術人員和醫(yī)生實際上測量嬰兒的頭骨，測量嬰兒的脊髓，看看——這太荒謬了。計算機應該做所有這些。如果胎兒周圍纏著臍帶，計算機應該發(fā)現(xiàn)所有這些，現(xiàn)在應該全部記錄下來。醫(yī)生可以得到計算機的幫助來完成所有這些工作。檢查斑塊和冠狀動脈，所有這些都應該以這種方式完成。

我們已經(jīng)實現(xiàn)了當醫(yī)生看病時——準備看病時，我們會為醫(yī)生準備一份總結。我們使用人工智能查看電子健康記錄，查看幾個小時前的最新實驗室檢查結果。并讓醫(yī)生知道病情是否穩(wěn)定或病情是否進展，或者醫(yī)生在會診前需要知道的任何信息。該總結由人工智能創(chuàng)建，是人類可讀的總結。然后人工智能會聽取醫(yī)生和患者之間的會診。這已經(jīng)交付了。這已經(jīng)存在了。他們會交付——他們會聽取醫(yī)生與患者的會診。如果醫(yī)生開具處方，人工智能會檢查以確保處方準確無誤并輸入處方。人工智能會更新電子健康記錄。人工智能會轉錄和分發(fā)醫(yī)生的醫(yī)囑，所有這些都是通過聽取對話完成的。然后醫(yī)生在談話結束時會得到一份草稿，醫(yī)生可以快速審查和批準。然后配藥、執(zhí)行醫(yī)囑并更新電子健康記錄。我們已經(jīng)在做所有這些事情了。但我還可以繼續(xù)說下去。在醫(yī)療保健領域，我們需要很多東西，從讀取 X 光片到用戶界面。

我們的用戶界面與 Epic 的用戶界面截然不同。我曾經(jīng)帶兒子去斯坦福大學，需要三個人，三個不同的姿勢才能找到他的 X 光片。這就是你找到 Larry Ellison 的 X 光片的方法。你說，Oracle，請給我看看 Larry Ellison 的最新 X 光片。這是一個語音界面。你只要要求他們就可以了。你如何登錄？嗯，你看著電腦，它就能識別你的臉。它能識別你的聲音，知道你是醫(yī)生，你有權查看它，所有的授權都是通過人工智能完成的。

這些都是人工智能，我知道人們認為這是一個獨立的東西，我聽到很多人都說，我們現(xiàn)在有了人工智能代理（AI Agent），將單獨收費。但我認為，我們的應用程序?qū)⒅饕?AI 應用，你如何單獨收取所有費用？我真的不知道。當我聽他們說話時，我感到很困惑。我不明白他們在說什么。我會想知道什么，我就到此為止。

分析師：我是TD Cowen 的 Derrick Wood。我也要向你們表示祝賀，你們在過去幾個季度增長中取得巨大的進步。您能否向我們介紹一下您對供應可用性的看法，以及您以高效的方式建立數(shù)據(jù)中心基礎設施的能力，以便從簽訂合同轉向消費并將積壓轉化為收入？我想，您今天所做的與一年前相比有什么不同，能嘗試幫助我提供這些加速時間點嗎？

埃里森：我們的私有云與公共云完全相同，只是它們可能只有一個租戶，并且可能位于您擁有的建筑物中。除此之外，它們是完全相同的。我們擁有硬件。我們?yōu)槟芾碛布?。它恰好位于您擁有的建筑物中，只有您才能進入。因此，這與我們所有競爭對手的情況截然不同，而且它是完全自動化的。

因此，我們準備管理數(shù)千個數(shù)據(jù)中心。順便說一句，我會將其與伊隆·馬斯克的 Starlink 進行比較，我認為他現(xiàn)在在天空中擁有近 7,000 顆衛(wèi)星，6,800 顆。你如何管理——這些衛(wèi)星不斷機動。它們不是地球同步衛(wèi)星。它們是低地球軌道衛(wèi)星。所以它們不斷飛行并改變位置。你如何管理 7,000 個飛行的航天器？好吧，讓我告訴你，計算機，它必須完全自動化，否則它就無法工作。

我想說，你不可能擁有數(shù)千甚至數(shù)百個數(shù)據(jù)中心，但你當然可以擁有數(shù)千個數(shù)據(jù)中心，除非它們完全自動化。而你實現(xiàn)自動化的唯一方法就是讓它們都一樣。你不可能自動化 25 種不同的事物。所以這是一方面。

我要指出的另一件事，我認為甲骨文的一個有趣之處是，我們管理團隊中一些最資深的人是建筑、發(fā)電廠和電力傳輸系統(tǒng)的專家。因為建設這些數(shù)據(jù)中心就是這樣。你不能只建一個數(shù)據(jù)中心。你還必須考慮能源以及從能源產(chǎn)生地到數(shù)據(jù)中心的能源傳輸。

當然，最有效的方法實際上是在數(shù)據(jù)中心旁邊建造發(fā)電廠。這樣你就可以在最短的距離內(nèi)傳輸數(shù)據(jù)。我們實際上有非常資深的人員，他們實際上來自公用事業(yè)行業(yè)，雖然這聽起來很奇怪，但他們是這方面的專家，并幫助我們建造這些龐大的項目。

再次，我要聽聽伊隆·馬斯克的話。他在建造特斯拉時遇到的最艱難的工作之一是建造奧斯汀工廠，他必須建造人類在任何時候建造的最大建筑。你想知道有史以來最大的建筑嗎？當然不是五角大樓。也不是 NASA 的航天飛機大樓。最大的建筑是特斯拉工廠。所以你必須是該工廠的承包商。你必須能夠建造這些東西，然后用機器人來制造你的汽車。

因此，你必須建造大樓、接通電源、建立所有自動化系統(tǒng)，這是構建云或樓宇自動化系統(tǒng)最困難的部分，建立所有自動化系統(tǒng)，以便高效、可靠且經(jīng)濟高效地運行。也就是說——我們這里有一些非常有趣的人，他們的經(jīng)驗基礎與我們五年前相比有很大不同。