甲骨文（纪要）：本季 AI 业务毛利率 32%
以下为海豚君整理的$甲骨文(ORCL.US) FY26Q3 的财报电话会纪要，财报解读请移步《拿命博生存，甲骨文 “AI 注” 真赢了？》
一、财报核心信息回顾
1. 融资计划：2 月宣布拟通过债务和股权融资筹集最多 500 亿美元，并承诺 2026 日历年内不再发行额外债券。公告发布数日内，已通过投资级债券和强制可转换优先股组合融资 300 亿美元，订单簿大幅超额认购。尚未启动 ATM 股权融资部分。公司致力于维持投资级评级。
2. 业绩表现：FQ3 为 15 年来首个有机总收入和有机 Non-GAAP EPS 均在美元基础上实现 20%+ 增长的季度。收入 171.9 亿美元（共识 168.9 亿，超 1.7%），Non-GAAP EPS 1.79 美元（共识 1.69 美元，超 5.9%）。
3. 业绩指引：对下季度 4QF26 的指引，只看不变汇率下的指引上限，预期总营收同比增长 20%，云业务（IaaS+SaaS）增长 48%，调整后摊薄 EPS 增长 17%。
对 27 全年营收指引，从此前的 850 亿上调到 900 亿，隐含 27 财年总营收同比增长将加速到约 34%。
4. RPO：剩余履约义务达 5530 亿美元。
5. TikTok 股权投资：1 月 TikTok 美国完成数据业务从字节跳动的分离，甲骨文持有新公司 15% 股权并获得董事会席位。对现有服务收入无影响；股权投资采用权益法核算，将在 FQ4 确认 1 月底至 3 月 31 日期间的损益份额（存在 2 个月滞后），计入营业外收入。
二、财报电话会详细内容
2.1 高管陈述核心信息
1. 云应用（SaaS）业务
a. 恒定汇率下，云应用收入同比增长 11%，年化收入达 161 亿美元。其中 Fusion ERP 增长 14%，Fusion SCM 增长 15%，Fusion HCM 增长 15%，Fusion CX 增长 6%；NetSuite 增长 11%；行业 SaaS 解决方案（酒店、建筑、零售、银行、餐饮、地方政府和电信）合计增长 19%。
b. 恒定汇率下，云应用递延收入增长 14%，高于当季云应用收入增速（11%），进一步支撑加速增长预期。
c. 季度内超过 2,000 个客户上线，中位上线时间持续缩短。
d. 关于"SaaS 末日论"，管理层认为 AI 编码工具如果不被采用才是威胁，但甲骨文正在快速拥抱 AI——利用 AI 编码工具使更小的工程团队更快交付更完整的解决方案。已在 Fusion 中部署超过 1,000 个 AI Agent，银行套件中就有数百个 AI Agent，均作为应用功能免费提供。
e. 利用 AI 和小型工程团队，新建了三个 CX 应用：潜客生成与筛选、销售编排与自动化销售、新网站生成器（已用于新 oracle.com 的搭建）。这三个产品是 Salesforce 所没有的。
f. 重要客户赢单包括：Memorial Hermann（Fusion ERP/SCM/HCM，赢 Workday）、新南威尔士大学（赢 Workday）、多家企业赢 SAP，以及一家华尔街大型银行全面标准化 Fusion ERP 替换 SAP。
2. 多云数据库业务
a. 多云数据库收入同比增长 531%，需求超过供给。
b. 在所有合作伙伴云中实现全球区域覆盖：微软 33 个区域上线，谷歌 14 个区域上线。AWS 方面，进入 Q3 时 2 个区域上线，退出 Q3 时 8 个区域上线，将在 Q4 末达到 22 个区域上线。
c. AI 加速了数据库云服务的采用——客户需要将最有价值的数据迁移到云端，以使用最新 AI 功能（向量嵌入、MCP 服务器访问、高级安全控制等），同时需要数据与 AI Agent 共存。
3. AI 基础设施业务
a. AI 基础设施收入同比增长 243%，需求（GPU 和 CPU）持续超过供给。
b. 通过合作伙伴锁定了未来 3 年超过 10GW 的电力和数据中心容量，其中超过 90% 已完成资金安排，剩余部分计划本月内完成。
c. 运营效率持续提升：数据中心建设设计标准化，制造基地数量增至 3 倍，机架产出提升 4 倍；机架交付到产生收入的时间缩短 60%。
d. 新商业模式取得进展：上次电话会后，通过"客户自带硬件 + 预付款"模式签约超过 290 亿美元合同，使甲骨文无需额外举债或发股即可扩张。
e. Q3 向客户交付超过 400MW 容量，90% 按时或提前交付。
f. Q3 AI 交付毛利率 32%，高于 30% 的指引。邻近服务（通用计算、存储、负载均衡、安全等）占 AI 数据中心总支出的 10%-20%，毛利率更高。数据库服务毛利率在 60%-80% 区间。
g. 持续提供最新加速器选项，包括 NVIDIA、AMD 以及 Cerebras、Positron 等新兴设计。
4. OCI 技术业务客户赢单
a. 洛克希德·马丁选择 OCI 高性能计算扩展 AI；Lucid Motors 选择 OCI 核心服务进入欧洲市场；巴西 Claro 选择 OCI Alloy 用于主权 AI；法航 - 荷航多云赢单（Oracle Database@Azure），实现 13 倍性能提升并显著降低成本。
2.2 Q&A 问答
Q：AI 基础设施对甲骨文其他业务的光环效应具体体现在哪些方面？FY27 资本支出指引如何？
A：我们确实看到了显著的光环效应，体现在几个方面。首先是应用业务，因为我们在 OCI 上训练了大量模型，且模型与应用距离非常近，这使我们能够将高质量的 AI 服务直接嵌入到应用中作为功能。我们是客户关键任务/数据的托管者，将这些数据与 AI 模型紧密结合，让客户能非常快速地从 AI 中获得价值。
第二个光环效应是利用 OCI 基础设施帮助客户创造预算。我们比所有竞争对手更快、更便宜。当客户考虑大规模应用或基础设施转型时，我们往往可以帮助客户通过将工作负载迁移到 OCI 来挤出额外预算，因为我们的运行速度更快、效率更高、成本更低。
第三个是主权 AI。我们的主权故事并非新近之举，也不是对时事的应激反应。全球管线都在增长。我们在形态因子上高度差异化，无论是 3 个机架还是 500 个机架，都能在其上交付完整的 OCI 服务，这是市场上的巨大差异化因素。
关于资本支出，我们计划在财年结束后的下个季度提供 FY27 指引。但值得关注的是资本支出与甲骨文自身资金需求的脱钩——通过新的融资机制，可能有额外的资本支出，但不需要甲骨文自掏腰包。我们致力于维持投资级评级，目前的融资计划仍是按此前宣布的--26 年内 500 亿。
Q：随着甲骨文向更多 AI 推理转型，数据中心选址策略是什么？大型集中式数据中心远离人口中心和光纤线路，推理是否需要更靠近用户？
A：推理需求正在快速且广泛地增长，这是因为模型利用率越来越高，以及新用例不断涌现——任何最近在软件领域使用 Claude 或 Codex 的人都知道，这些工具正在改变我们做一切事情的方式。
关于数据中心选址，客户关心位置可能是因为成本、可用性或主权等不同原因。聚焦到延迟问题上，关键要理解延迟是相对的。如果你要做超低延迟的股票交易，等待 100 毫秒的跨海岸往返确实不行。但如果你是在向 AI 模型提问一个商业问题，模型本身需要几秒钟思考，从纽约到怀俄明多出的 40 毫秒延迟并不会影响你。
实际上与客户交谈时，目前的延迟瓶颈不在硬件位置，而在于部署的硬件类型。这就是为什么你看到 AI 加速器领域有这么多创新——Groq、Cerebras、Positron 等公司都在思考如何降低推理成本的同时显著降低延迟。下周 NVIDIA 的 GTC 也会有相关有趣的发布。行业层面，降低延迟首先需要不同的推理架构，而数据中心位置实际上只占很小的一部分。这让我们有更大的灵活性，将数据中心放在电力充沛、土地充足的地方，以优化资源来满足不断增长的需求。
Q：AI 数据库和 AI 数据平台的机遇如何？客户在私有数据训练和构建私有 LLM 方面有何动态？对 10 月分析师日提到的 AI 数据库增长拐点有多大信心？
A：这个问题有两部分：私有 LLM 的采用程度，以及 AI 与私有数据结合的使用情况。
早期很多人以为大多数客户会对自己的大语言模型进行专门训练，但事实证明并非如此。真正极其流行且日益增长的趋势是，客户使用最好的模型，并以私有方式将其与自己的私有数据结合。我们看到了大量这方面的需求。
正如 Mike 谈到的，将 AI 模型嵌入我们的应用是一种用例。但显然不是所有东西都运行在 Oracle 应用中，还有大量自定义应用。所以我们在 Oracle AI 数据库中增加了很多功能，使其易于通过 MCP 服务器或自然语言到 SQL 进行连接。
此外，我们的 AI 数据平台产品正是为了解决这个问题。你有大量数据，可能是应用数据、数据仓库中的自定义数据、结构化数据库中的数据。AI 数据平台将这些整合在一起，提供一个代理平台来快速构建应用，并提供对多个供应商最佳模型的访问。
客户要利用最新最好的 AI，首先得在云端，但仍有大量数据不在云上。所以我们看到将最重要的私有数据迁移到云环境的加速趋势，以便利用最新 AI 技术。
Q：完成主要债务融资后，AI 数据中心建设成本与融资成本的综合考量下，对 AI 数据中心业务创造的价值有多大信心？主权云如何借助 AI 数据中心业务增强对甲骨文的价值？
A：关于 AI 数据中心的整体盈利能力，有两个层面。首先是加速器本身的盈利能力，我们此前给出的毛利率指引是 30%-40%，这一点继续保持。随着我们在运营数据中心、降低交付成本、优化网络和硬件支出以及电力成本方面不断改进，我们看到这一指标在持续渐进提升。
另外要理解的是，AI 数据中心里采购的不只是 AI 加速器。还有大量通用计算、高性能存储或大规模对象存储、负载均衡、身份认证、安全产品等。这些邻近服务通常占总支出的 10%-20%，毛利率更高。再加上我们增长极为迅速的多云数据库业务，毛利率在 60%-80% 区间。综合所有这些，OCI 的整体利润率持续增强。
目前对盈利能力唯一的拖累是我们同时有大量在建项目产生的费用。但已交付的容量都是按非常有利的价格签约的。随着交付速度提升，盈利能力将持续改善。
关于主权云，一年前主权还只是关于数据主权，现在已经扩展到主权数据、主权运营乃至主权合同。我们的 Alloy 模式完美适配这三个维度。与竞争对手只部署边缘主权区域不同，我们部署的是完整 OCI 栈，包含所有 OCI 服务，并能在主权区域中运行全部应用套件和 AI 数据平台，利润率结构更优。主权区域可大可小，完全灵活。我们还能根据客户需求灵活划定主权边界——不仅限于国家层面，跨国企业客户也可以在自己的数据中心内跨国建立主权区域，服务特定垂直行业。
Q：AI 是否将导致"SaaS 末日"？客户端是否也在讨论这一论点？
A：在我与客户的交流中，还没有遇到一个客户表示他们准备放弃自己的零售商品管理系统、核心银行系统、活期存款账户系统或电子健康记录系统，然后用一堆拼凑在一起的 AI 小功能来替代。事实上，我听到的完全相反。
客户问的是：你们在应用中嵌入了多少开箱即用的 AI？我们怎么能尽快用上？因为他们认为这是实现 AI 价值的最佳途径。我们运营的是高度复杂的关键任务系统，有数十年的行业经验和监管合规积累，这些是客户用来经营企业、政府机构和医疗机构的系统。
我们非常看好自己的位置。我们已在 Fusion 中部署超 1,000 个 AI Agent，仅银行套件就有数百个。我们认为 AI 确实具有颠覆性，但我们是颠覆者——我们把 AI 直接嵌入应用中，作为季度升级的一部分免费提供。与其说 AI 宣告了 SaaS 的死亡，至少对甲骨文而言，AI 实际上增强了我们的 SaaS 地位，帮助我们更快地进入市场。
Q：甲骨文在 Fusion 中推出了 AI Agent Studio，在众多厂商竞争成为跨企业系统 AI 交互层的世界里，甲骨文的角色将如何演进？
A：数据引力在这里至关重要，关键任务数据引力尤其重要。我们在 Fusion 中发布了 AI Agent Studio，Fusion 是客户运营数据和关键任务数据的托管系统。如果你要构建大量 AI Agent，应该从哪里开始？答案是从记录系统、从数据引力中心开始，因为从推理和 RAG 的角度来看，这些数据高度相关且具体，能为 AI 添加大量上下文。
我们在 Fusion 中发布的 AI Agent Studio 不仅限于 Fusion 数据。你可以跨我们的行业应用、跨第三方应用构建 AI Agent，第三方也可以在其中构建 Agent。我们提供的是一个全方位最佳解决方案——完整的 AI 驱动 SaaS 应用，加上创建自定义 Agent 的能力，全部在标准的季度平台升级和安全补丁节奏内交付。
Larry 补充道：除了预构建的 Agent，我们还通过 AI 数据平台提供了一个完整的集成开发环境，客户可以使用 Oracle Cloud 中任何 AI 模型来构建自己的 Agent——用于编码、多步推理和查询。例如，在 Fusion 会计系统中，我们将推出一个自主 Agent 来完成"关账"操作——未来关账将由 AI Agent 自主完成，无需人工参与。
更重要的是，AI 正使我们能够扩展 SaaS 软件套件的边界，实现整个生态系统的自动化。以医疗健康为例，Epic 自动化急性护理医院，而甲骨文自动化的是整个生态系统——急性护理医院、诊所、实验室、保险公司、HCM 系统（护士培训、放射科医生排班等）、医院财务、FDA 审批流程以及药企协同。金融服务和零售行业亦是如此。AI 编码工具让我们能够构建全面的、基于 Agent 的软件来自动化像医疗健康或金融服务这样的完整生态系统。这就是为什么我们认为"SaaS 末日"适用于其他公司，但不适用于甲骨文。
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