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title: "甲骨文（纪要）：Capex 和营收结伴狂飙"
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url: "https://longbridge.com/zh-CN/dolphin/post/43855962.md"
description: "OCI 收入 74 亿美元、同比增 121%，叠加 RPO 环比再增 260 亿美元，带动全年收入指引上调至至少 900 亿美元，但 Q1 CapEx 280 亿美元使自由现金流仍为 -50 亿美元、毛利率如期下行且管理层未给转正时间表，同时新增合同几乎全部导向预付与客户自带硬件。"
datetime: "2026-09-11T03:00:47.000Z"
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  - [en](https://longbridge.com/en/dolphin/post/43855962.md)
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author: "[Dolphin Research](https://longbridge.com/zh-CN/dolphin.md)"
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# 甲骨文（纪要）：Capex 和营收结伴狂飙

**以下为海豚君整理的** $甲骨文(ORCL.US) **FY27Q1 的财报电话会纪要，点评请见《**[**甲骨文：AI 撑起了面子，但谁来兜底里子？**](https://longbridge.com/zh-CN/dolphin/post/43856727?channel=OWNN00110)**》**

**一、财报核心信息回顾**

1\. **资本结构**：Q1 内已全额完成此前披露的 200 亿美元 ATM（按市价）股权发行。本季未提及分红与回购安排。

2\. **指引上调**

a. 全年 FY27：总收入指引至少 900 亿美元、同比 +34%；non-GAAP EPS 上调至 8.10 美元。

b. Q2 FY27：总收入同比 +30%~34%（美元口径），其中云收入 +65%~71%；non-GAAP EPS 1.85~1.93 美元、同比 +21%~25%，该口径需剔除去年 Q2 确认的出售 Ampere 业务的收益。

3\. **RPO 与转化节奏**：RPO 较 Q4 增加 260 亿美元，绝大多数新合同为预付或客户自带硬件，不需 Oracle 增量资本；这批新增 RPO 要到 FY28 或之后才影响 CapEx 与收入。公司现预计约一半 RPO 将在未来 36 个月内转化为收入。

4\. **本季关键财务指标**

a. 总量：总收入 193 亿美元、同比 +30%，创历史新高，且首次出现 Q1 环比正增长——此前规律是创纪录的 Q4 之后跟一个偏弱的 Q1；non-GAAP 经营利润 82 亿美元、+31%；non-GAAP EPS 1.92 美元、+30%。

b. 利润率：毛利率如期下行，源于数据中心爬坡与基础设施收入加速，但被运营成本下降和简化增效的运营杠杆抵消，non-GAAP 经营利润率约 42%、基本持平。TTM 口径经营利润增速自 Q4 的 16% 升至 21%，TTM 收入增速较 Q4 高 5 个百分点。

c. 现金流与资本开支：经营性现金流 230 亿美元创新高，含客户预付款回收；Q1 CapEx 280 亿美元，自由现金流 -50 亿美元，扣预付款后净现金 CapEx 180 亿美元。全年 CapEx 维持 900 亿～950 亿美元、净现金 CapEx 不超 700 亿美元，投放不呈线性。

**二、财报电话会详细内容**

**2.1 高管陈述核心信息**

1\. **OCI 产能交付**

a. 自 **Q4 末以来交付 850MW AI 算力**、含超 30 万张 GPU，**接近 Q4 全季交付量的 3 倍，相当于上一财年全年交付量的 73%。**

b. Abilene 园区 Q1 交付 13.1 万张 GPU、为 Q4 的 1.9 倍；8 栋楼已交付 6 栋、合计 618MW，占总容量 75%，客户验收压缩至 24 小时；OpenAI 的 GPT-6 Astra 在该站点完成训练。

c. 下一个 GW 级园区 Shackleford 推进顺利；NVIDIA Vera Rubin 系统在硬件质量、制造良率与性能上均好于预期，Q2 交付首批。

d. **Q1 新签超 300 亿美元 AI 合同；GPU 利用率 97.9%；到期 GPU 容量以较原合同溢价 20% 续租或转售**，其中多数服役已满 4 年或更久。

2\. **数据库与多云**

a. 多云数据库收入同比 +353%、多云客户数 +180%；Azure 与 AWS 的区域布局扩张按计划完成，达 70 个多云数据库区域、119 个可用区。

b. Oracle Interconnect for AWS 正式可用，OCI 至此与所有超大规模云商均建立私有高速互联，且不收数据传输费。

3\. **模型与开发者平台**

a. 经 Oracle Marketplace 提供 OpenAI API、ChatGPT for Work 与 Codex（含 GPT-6 Astra）；将 Gemini 引入企业应用；新增 Grok 推理、多模态与语音模型；开源目录扩充 NVIDIA、Qwen、Google、DeepSeek 等。

b. 与 Quantinuum 达成多年合作，其 Helios 量子计算机将部署于美国境内的 OCI AI 数据中心，支持量子与 AI 混合负载。

c. APEX 26.1 发布，已运行超 200 万个活跃应用；新推 APEX Lang，把应用表达为可版本控制、可治理的结构化定义，交由 AI 编码 agent 生成与修改。

d. AI Data Platform 已与 Codex、Claude Code 打通，并新增 MLOps 能力。

4\. **应用（SaaS）**

a. **SaaS 整体 +10%，Fusion +14%，行业应用 >20%**，Oracle Health 继续加速；NetSuite 因上一财年决策周期拉长，增速低于其余板块。

b. 嵌入式 AI 本季调用超 1.5 亿次、环比 +42%；AI agent 生产环境执行超 350 万次、环比近翻倍；客户生产中的 agent 超 2,300 个、环比 +90%；仅 Fusion 一项即消耗 9,000 亿 tokens。

c. NetSuite Next 正式可用；NetSuite AI Connector Service 可把数据安全对接 ChatGPT、Claude 等外部助手，已超 1 万家客户使用，客户 Every Man Jack 估算每年可省 35 万美元与近 5,000 小时。

d. 本月推出 Magenta 医疗管理系统，定位超出 EHR、打通临床研究与医疗交付；10 月 AI World 将发布 agentic AI 部署加速器。

e. 客户侧：Uber、斯坦福大学与三菱日联银行上线或扩大 Fusion 使用；Johnson Controls、沙特国民银行、服务超 4,500 万人的 Guidewell 与马来西亚石油公司 Petronas 本季新增 Fusion Agentic 应用。

**2.2 Q&A 问答**

**Q：既然同业仍在无限加码资本开支，Oracle 会不会在 FY27–28 峰值之后放缓？FY28 之后有没有出现更高峰值的可能？**

A：不确定**FY28 后峰值高低，但需强公司自身出资的 CapEx 实际已与业务部分增长解耦。** 管理层称公司过去几个季度持续在寻找为业务融资的方式，自有资本支出只是其中一种机制。

通过与供应商、厂商建立的深度关系以及自创的商业模式（包括客户自带硬件），资本投入可以分摊到不同主体身上。因此要在认知上把"Oracle 直接花掉的 CapEx"与"业务能增长多快"拆开：**这门生意显然仍需要资本，但不必全部从 Oracle 这边流出**，这是 AI 扩张背景下商业模式的持续演化。

**Q：按当前 backlog 看，公司何时能重新产生正的自由现金流？**

A：**未给时间表，仅称各项目爬坡完成后很快转为强现金流。** 管理层明确表示尚未给出具体时间窗口，今天也不打算给。

其口径是：这些项目按其性质就是强自由现金流生成型资产，一旦爬坡起来，很快就能实现相当于税后 EBITDA 100% 左右的自由现金流转化率，业务在某个节点上会呈现"自我供血"特征。唯一的变量是增长型 CapEx 的投放节奏——公司仍希望以合适的力度继续投放来支撑增长。

**Q：市场传闻新墨西哥与威斯康星数据中心存在延期，两地实际进展如何？是否会威胁 FY27 收入指引？**

A：**两地建设均在轨，对此前的 FY27 收入与盈利指引无任何影响。** 管理层先给了规模坐标：**这两个站点各约 1GW，而 Q1 交付的 850MW 中，Shackleford、新墨西哥、威斯康星、密歇根一个都不在内——说明站点分散，鸡蛋并未放在同一个篮子里。**

其次，GW 级站点不是一次性上线，而是分多个季度逐步爬坡，因此单一站点相对计划的延期，不会在某个季度形成集中冲击。

具体看：新墨西哥的数据中心建设进展良好，目前正在办理空气排放许可，配套采用 Bloom 燃料电池做现场发电，耗水与排放都远低于其他现场发电方式，公司正与 Doña Ana 县监管方及社区沟通。

威斯康星不做现场发电，走电网路径，数据中心交付同样在轨，正与公共服务委员会、ATC 与 WE Energies 持续调整能源设计与交付方案。

**Q：RPO 继续做大，公司对持续把对应产能落地的信心如何？**

A：**约束点已从 GPU、晶圆转向发电与数据中心，但仍有信心覆盖。** 管理层承认瓶颈在迁移：最早卡 GPU 与晶圆产能，随后转到发电能力，现在数据中心本身也成为约束；但全球需求足够大，公司在并行推进所有可能的产能落地路径，对满足现有及未来新增的 RPO 有信心。

他同时强调排期方法论：做大型基建，如果计划依赖每一项交付都 100% 达成，"那叫烂计划"——公司在预测与对外沟通时已内置备选方案，并预留了部分节点不能按时完成的余量。

**Q：零部件涨价背景下，合约价与现货价如何演变？此前给出的毛利率框架还成立吗？**

A：**成本上涨同步传导到售价，不预期影响毛利率，指引维持不变。** 管理层称在需求超过供给的环境里价格通常只涨不跌，成本更高就必须相应提价以获得补偿，公司在各条业务线上都在这样做。

针对市场对硬件资产使用寿命的疑虑，他给出反驳：自己做基础设施多年、在 Oracle 已 12 年，迄今唯一不变的规律是服务器侧算力与数据中心的需求只增不减，AI 用例目前看到的一切只是让这条规律更强；到期容量能以约 20% 的溢价完成续约，本身就是需求、增长与盈利能力的正面信号。

**Q：不需额外资本的那部分 RPO 增长具体靠什么驱动？客户是 AI 实验室与半导体公司，还是主权客户？**

A：**口径是不需 Oracle 额外出现金，而非不产生 CapEx。**

三种模式分别是：**一是与供应商的融资安排**，让公司按客户付款的节奏支付产能成本；二是**客户自己出硬件**，只借用 Oracle 的运维能力、云基础设施技术与数据中心，把硬件变成 AI 集群；**三是客户自行融资并预付**，Oracle 因此不必垫付这笔资本开支。

客户类型上没有集中特征，从创业公司到最高投资级公司都有——行业已普遍认识到"获取资本的方式"才是当前真正的约束，正在以尽可能高效的方式重新分配。

**Q：主权云与主权 AI 的进展如何，对 CapEx 与利润率有什么影响？**

A：**Alloy 主权业务在日本与中东扩张，未给量化口径。** 管理层称合作伙伴中既有偏商业化的主权部署，也有更偏政府的主权云，整体在广泛扩张、需求旺盛；许多此类客户同时采购 GPU 能力来运行自己的主权负载。

他顺带点出一块被低估的业务：通用云（general purpose cloud）体量已经很大且增长很快，增速与利润率都不错，虽然同样占用资本，但远低于巨型 AI 集群。对主权业务影响 CapEx 与利润率的问题未给数字。

**Q：毛利率降幅不小而经营利润率基本持平，往后该怎么看毛利率与经营利润率的关系？**

A：**毛利率是定价与成本管控的健康指标，价值创造看经营利润率。** 管理层称毛利率对内对外都重要，因为它直接反映定价是否到位、投入成本能否管住，定价模型一旦不对会很快在毛利率上暴露，所以内部更多把它当作复核工具。

当前**毛利率同时受两件事影响：一是数据中心爬坡，二是两类商业模式的结构切换——软件的毛利率高得多，但毛利以下的研发与销售费用也重；基础设施毛利率更低，可是在 Oracle 这样能复用全公司既有研发成果的体量下，其研发与销售负担要轻得多。**因此看价值创造应落到经营利润率。

**Q：毛利率从当前水平还会继续下行，还是全年就稳在这里？**

A：**未给具体指引，仅称未来两年爬坡完成后毛利率会走平。** 管理层重申 Q4 时就已提示今年毛利率会下一个台阶，并指出可以从已给出的 EPS 指引反推经营利润率的预期。更具体的内容留待 10 月 Investor Day 展开。

**Q：市场担心 AI 冲击 SaaS，公司凭什么维持未来两年的双位数增长？**

A：**靠端到端套件、嵌入式 AI 与同平面 Agentic Studio 三层差异化。** 第一层是横向应用加纵向行业应用组成的完整套件，覆盖医疗、零售、电信、建筑等行业，本季 Fusion 与行业应用表现都不错。

第二层是把 AI 作为常规版本更新嵌入既有工作流，客户不必外挂旁路系统即可快速使用。第三层是 Fusion Agentic AI Studio，客户与伙伴自建 agent 用的是与应用相同的控制平面，因而共享同一套季度更新与安全补丁。

管理层还给了 AI 加速上线的量化证据：医疗应用中较复杂的上线项目已从高双位数月压缩到个位数月，NetSuite 早期使用这套 AI 工具的客户则从双位数月降至个位数周。这既加快客户拿到价值，也让 Oracle 更早确认与上线绑定的收入。

此外 SaaS 是 IaaS 的天然获客入口：SaaS 客户本身即 OCI 消费者，也愿把非 Oracle 负载搬上 OCI。

**Q：AI Data Platform 的商业模式是什么？是带动数据库与 OCI 的消费，还是独立的软件收入机会？**

A：**三者皆可，平台对数据源不设限，不绑定 Oracle。** 管理层称该平台完全可以跑在 100% 非 Oracle 的负载上，能从任意数据源拉取数据并自动生成企业本体（ontology），目前已为数百种数据源做这件事。

无论是纯粹消费 AI Data Platform、与应用配合使用，还是与 OCI 配合使用，公司更看重让客户或伙伴自己选择最合适的路径，因此它对各条业务线都有帮助。

他补充，Oracle 数据库仍是全球关键业务数据最受信赖的托管方，当本体自动化以数据库作为主要数据源之一时，也会推动客户把本地数据库更顺畅地迁上云，从而带动多云数据库的增长。

**Q：是否会围绕该平台配置前置部署工程师（forward-deployed engineers）作为 go-to-market 抓手？**

A：**已在投入前置工程师，与 Fusion Agentic Studio 共用。** 管理层称公司已经在客户现场部署前置工程师，两者在 OCI 上运行于同一控制平面，被视为一个组合平台。

他认为这类服务能力是必要的，目的是尽快让客户上线——目前部分项目的上线周期已经以"周"计，这在强监管行业里一年前都难以想象。

<正文结束>

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