Oracle (纪要)：什么能让 7000 亿美金巨头暴涨 30%？

今日美股盘后，$甲骨文(ORCL.US) 公布业绩后股价暴涨近 30%，对一个市值近 6800 亿美金的巨头公司，如此巨大的单日涨幅是 2000 年互联网泡沫后的首次。据了解，Orcale 单看本季度的业绩并不算好，整体收入和利润指标都略跑输预期。
但 “炸裂” 之处是公司披露剩余履约义务（RPO）同比大增 359%，达 4550 亿美元，数倍于原先常态下 1300 亿出头的体量，远在即便最乐观的投资人的预期之外。同时对其云基础设施收入（OCI）业务的收入指引从 26 财年的 180 亿，连年高速增长至 30 财年的 1440 亿。

因海豚尚未覆盖公司，暂时没法对 Oracle 的业绩做详细的点评，但海豚整理了公司在业绩后电话会商上的沟通供大家参考，了解下此次 “惊天一涨” 背后的原因到底是什么。以下是整理的电话会内容：

一、财报核心信息回顾

1、资本支出

-过去四个季度累计支出 274 亿美元。新财年第一季度支出 85 亿美元，同比大增 269%，远超市场预期的 57 亿。强劲的可见需求促使公司也大幅拉高了 Capex 预算。26 财年预计整体 Capex 预算 350 亿。

2、现金流

-过去四个季度：运营现金流增长 13% 至 215 亿美元；自由现金流为负 59 亿美元。

-第一季度：运营现金流 81 亿美元；自由现金流为负 3.62 亿美元。

-截至季度末：持有 110 亿美元的现金和有价证券；短期递延收入余额为 120 亿美元，增长 5%。

可见较高的 Capex 支出已导致 Oracle 的现金流转负，且公司的账上资金并不高，后续应当有不小的融资需求。

3、云业务收入表现

-云总收入（包括应用程序和基础设施）增长 27%，达到 72 亿美元。

-云基础设施收入（OCI）在去年第一季度增长 46% 的基础上又增长了 55%，达到 33 亿美元。其中，OCI 消耗性收入增长 57% 了，云数据库服务收入增长 32%，年化收入接近 28 亿美元。

Autonomous Database 收入在去年第一季度增长 26% 的基础上提升，增长 43%。

Multi-Cloud 数据库收入（OCI 区域嵌入 AWS、Azure 和 GCP）在第一季度增长了 1,529%。

-云应用程序收入 38 亿美元，增长 10%。其中战略性后台应用程序收入 24 亿美元，增长 16%。

4、指引

-中长期的指引：

预计将签署更多数十亿美元订单体量的客户，RPO 可能会增长到超过 0.5 万亿美元。巨大的 RPO 增长将大幅上调财务计划中云基础设施部分的预测。

预期 OCI 在本财年预计将增长至 180 亿美元，随后四年将分别增至 320 亿美元、730 亿美元、1140 亿美元 和 1440 亿美元。

-对二季度的指引：

总收入预期不变汇率下增长 12% 到 14%，美元计价 14% 到 16%；

非 GAAP 每股收益增长指引不变汇率下增长 8% 到 10%，介于 1.58 美元到 1.62 美元 之间；美元计价增长 10% 到 12%，介于 1.61 美元到 1.65 美元 之间；

总体云收入预计将以不变汇率增长 32% 到 36%，按美元计算增长 33% 到 37%。

-对 26 财年的指引：

预计本财年营业利润将实现两位数中段增长，并在 2027 财年实现更高增长；

对 2026 财年总收入以不变汇率计算的全年总收入增长 16% 充满信心；

预期甲骨文云基础设施（OCI）在 26 财年将增长 77%。

-Multi-Cloud 数据中心指引：

目前有 34 个 Multi-Cloud 数据中心已在 Azure、GCP 和 AWS 内部上线，还将交付另外 37 个数据中心，总数将达到 71 个，这些趋势都表明收入将实现更高增长。

-长期财务目标： 将在 10 月拉斯维加斯 Oracle AI World 的财务分析师会议上更新长期财务目标。

二、财报电话会详细内容

2.1 高管陈述核心信息

1、AI 云合同

Oracle 已成为 AI 工作负载的首选之地，已与 OpenAI、xAI、Meta、NVIDIA、AMD 等知名 AI 领域的公司签署了重要的云合同。

2、Oracle 的 AI 战略与核心优势

-Oracle 正在积极追求 AI 训练市场和更大的 AI 推理市场。

-Oracle 认为很可能在推理市场中胜出，因为 Oracle 是迄今为止全球最大的高价值私有企业数据托管方。

-AI 数据库创新： 推出新的 AI 数据库，支持数据向量化，使所有数据都能被 AI 模型理解。

-大模型集成与数据安全： 客户可轻松将其所有数据库、新的 Oracle AI 数据库和 OCI 云存储直接连接到世界上最先进的 AI 推理模型（如 ChatGPT、Gemini、Grok、Llama）。

-客户可以提出任何问题，大型语言模型将结合其私有企业数据和公开可用数据进行高级推理，提供重要问题的答案，同时不损害私有数据的安全性和保密性。

-Oracle 将是第一个在下个月的 AI World 上交付和演示此能力的厂商，以满足客户自 ChatGPT 3.5 推出以来对 “提出任何问题” 的需求。

2.2 Q&A 问答

Q: 除了 AI 训练，还有哪些因素正在推动 Oracle 实现其令人瞩目的业绩预测？

A: 除了 AI 训练，推理能力的巨大需求是关键驱动因素，其市场规模远超训练市场。Oracle 的独特优势在于其拥有安全可靠且连接所有主流大型语言模型（LLM）的数据库，能够将数据向量化后提供类 ChatGPT 的体验。

如果我们能将公开数据与企业数据结合，并确保企业私有数据在被大模型使用时依然保持私密性，就能实现更有价值的推理，例如：“最新的关税或钢材价格如何影响我的季度财务表现、产品交付、营收或成本？” 为了支持这类推理需求，我们对 Oracle 数据库进行了根本性的重构，使其能够支持所有数据的向量化，这是大模型理解数据的前提。

此外，Oracle 作为基础设施、数据库和应用程序的全堆栈供应商，能提供公共云、专用区域等多样化部署选择，全面满足客户需求。Oracle 作为全球最大数据托管者之一，有能力最大化利用推理能力。

Q: 除了 GPU 业务，Oracle 还有哪些云部署优势？

A:除了 GPU 相关业务，我们已成为众多客户默认选择的云平台。客户可以选择将部分工作负载部署在我们的公有云，也可以部署在竞争对手的公有云中，前提是使用 Oracle 数据库。同时，客户对 “专属区域”（Dedicated Region）或 “Cloud@Customer” 等模式的需求也在上升。

我们为客户提供了广泛的选择，很少出现无法满足客户需求的情况。我们还拥有完整的技术堆栈：基础设施、AI 模型可用的数据库（我们认为是最合理的数据存储方式），以及不断增长的应用产品。这些层层配合，为客户提供协同效应，整体价值远超单点部署。

Q: 在当前市场环境下，Oracle 正在进行哪些工作以保持其竞争优势和满足客户需求？

A: 我们正在将整个 Oracle Cloud 的全部功能、特性、安全模块都压缩进了三台机柜中，称之为 “Butterfly” 系统，成本仅 600 万美元，能以远低于竞争对手的价格提供全功能的私有云服务（Cloud@Customer）。例如 Vodafone 等大型企业正购买私有云区域以确保数据独立性。此外，Oracle 拥有业界最先进的 AI 应用程序生成器，AI 已完全融入其新一代应用程序，从而提高效率，创造出比传统手工构建更优的产品，并希望借此提升销售额。

Q: 您认为 AI 对整个行业的发展方向有何影响？市场份额会流向那些不具备 Oracle 数据库及全堆栈优势的公司吗？

A: Oracle 作为基础设施与应用程序公司的双重优势是关键。我们需要意识到必须通过自动化方式来生成应用程序，而不再依赖大量人力。通过 AI 应用程序生成器，Oracle 能高效构建更优质的应用。

另一个优势体现在规模上。我们不单独销售离散应用，而是销售完整的应用套件。我们比 Epic、Workday、ServiceNow 都大得多，能够同时提供 ERP 和 CRM 等一整套系统，所有模块都经过统一设计和高度集成，便于客户部署，降低了跨供应商系统集成的复杂性。

在 AI 推理方面，Oracle 能够利用所有客户数据进行问答，提供即时业务洞察，这是其独特的竞争优势。这种全方位的技术和应用整合能力将使 Oracle 在市场中占据有利地位，而非流向缺乏此类优势的公司。

Q: 关于新合同服务所需的资本支出和运营成本结构，以及投资者应如何评估其投资回报率和收入增长？

A: 本财年资本支出（Capex）预计约为 350 亿美元，可能更高。如果实际 Capex 略高，也代表我们获得了更多的数据中心楼层资源，是利好信号。

Oracle 采用 “相当轻资产” 策略，专注于独特技术、网络、存储和系统整合。设备收到后会立即投入使用并移交给客户，从而快速产生收入，实现资本支出与收入的同步增长。客户验收时间已从数月缩短至一周。

Oracle 还在竞争对手云中部署 71 个数据中心，仅需支付设备费用，确保高利润率和客户吸引力。这种部署能力具有清晰的预见性，且在资本支出产生收入之前即可进行支出。

Q: Oracle AI 数据库是否能够开启通用企业推理市场，以及其核心优势是什么？

A: Oracle AI 数据库将能够开启通用企业推理市场。由于大型企业无法与第三方（如 OpenAI）共享所有数据，因此必须保持私有数据的安全性和隐私性。Oracle 数据库通过在数据库内向量化所有数据，并结合其精密的安全性模型，能够提供最新、最好的推理模型，使企业能够安全地查询私有数据并获得全面答案。这种独特的组合正是企业所追求的，Oracle 认为其拥有巨大的优势来满足市场对 AI 推理的需求。

实际上，这点也将成为推动 Oracle 数据库全面云化的重要动力。当前 Oracle 数据库占据企业市场的主导地位，未来将更多地迁移至云上，尤其是部署 Oracle AI 数据库。大型企业客户将会选择专属区域或 “Cloud@Customer” 的部署方式，通过 Oracle Cloud 使用任意 LLM，真正实现在自身私有数据上的 AI 应用，这种能力以前是不存在的

Q: 甲骨文如何在 AI 训练业务中建立足够的差异化护城河以确保该业务不会同质化？以及如果训练业务放缓，甲骨文将如何继续从中获得强劲的盈利和自由现金流？

A: 甲骨文通过其网络能够实现极快的数据传输。如果我们的数据传输速度比其他公司快，并且 GPU 超级集群具有性能优势，那么在按小时计费的情况下，例如甲骨文的速度是竞争对手的两倍，而成本是一半，这构成了极具护城河的成本与性能优势。

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