Oracle (紀要)：什麼能讓 7000 億美金巨頭暴漲 30%？

今日美股盤後，$甲骨文(ORCL.US) 公佈業績後股價暴漲近 30%，對一個市值近 6800 億美金的巨頭公司，如此巨大的單日漲幅是 2000 年互聯網泡沫後的首次。據瞭解，Orcale 單看本季度的業績並不算好，整體收入和利潤指標都略跑輸預期。
但 “炸裂” 之處是公司披露剩餘履約義務（RPO）同比大增 359%，達 4550 億美元，數倍於原先常態下 1300 億出頭的體量，遠在即便最樂觀的投資人的預期之外。同時對其雲基礎設施收入（OCI）業務的收入指引從 26 財年的 180 億，連年高速增長至 30 財年的 1440 億。

因海豚尚未覆蓋公司，暫時沒法對 Oracle 的業績做詳細的點評，但海豚整理了公司在業績後電話會商上的溝通供大家參考，瞭解下此次 “驚天一漲” 背後的原因到底是什麼。以下是整理的電話會內容：

一、財報核心信息回顧

1、資本支出

-過去四個季度累計支出 274 億美元。新財年第一季度支出 85 億美元，同比大增 269%，遠超市場預期的 57 億。強勁的可見需求促使公司也大幅拉高了 Capex 預算。26 財年預計整體 Capex 預算 350 億。

2、現金流

-過去四個季度：運營現金流增長 13% 至 215 億美元；自由現金流為負 59 億美元。

-第一季度：運營現金流 81 億美元；自由現金流為負 3.62 億美元。

-截至季度末：持有 110 億美元的現金和有價證券；短期遞延收入餘額為 120 億美元，增長 5%。

可見較高的 Capex 支出已導致 Oracle 的現金流轉負，且公司的賬上資金並不高，後續應當有不小的融資需求。

3、雲業務收入表現

-雲總收入（包括應用程序和基礎設施）增長 27%，達到 72 億美元。

-雲基礎設施收入（OCI）在去年第一季度增長 46% 的基礎上又增長了 55%，達到 33 億美元。其中，OCI 消耗性收入增長 57% 了，雲數據庫服務收入增長 32%，年化收入接近 28 億美元。

Autonomous Database 收入在去年第一季度增長 26% 的基礎上提升，增長 43%。

Multi-Cloud 數據庫收入（OCI 區域嵌入 AWS、Azure 和 GCP）在第一季度增長了 1,529%。

-雲應用程序收入 38 億美元，增長 10%。其中戰略性後台應用程序收入 24 億美元，增長 16%。

4、指引

-中長期的指引：

預計將簽署更多數十億美元訂單體量的客户，RPO 可能會增長到超過 0.5 萬億美元。巨大的 RPO 增長將大幅上調財務計劃中雲基礎設施部分的預測。

預期 OCI 在本財年預計將增長至 180 億美元，隨後四年將分別增至 320 億美元、730 億美元、1140 億美元 和 1440 億美元。

-對二季度的指引：

總收入預期不變匯率下增長 12% 到 14%，美元計價 14% 到 16%；

非 GAAP 每股收益增長指引不變匯率下增長 8% 到 10%，介於 1.58 美元到 1.62 美元 之間；美元計價增長 10% 到 12%，介於 1.61 美元到 1.65 美元 之間；

總體雲收入預計將以不變匯率增長 32% 到 36%，按美元計算增長 33% 到 37%。

-對 26 財年的指引：

預計本財年營業利潤將實現兩位數中段增長，並在 2027 財年實現更高增長；

對 2026 財年總收入以不變匯率計算的全年總收入增長 16% 充滿信心；

預期甲骨文雲基礎設施（OCI）在 26 財年將增長 77%。

-Multi-Cloud 數據中心指引：

目前有 34 個 Multi-Cloud 數據中心已在 Azure、GCP 和 AWS 內部上線，還將交付另外 37 個數據中心，總數將達到 71 個，這些趨勢都表明收入將實現更高增長。

-長期財務目標： 將在 10 月拉斯維加斯 Oracle AI World 的財務分析師會議上更新長期財務目標。

二、財報電話會詳細內容

2.1 高管陳述核心信息

1、AI 雲合同

Oracle 已成為 AI 工作負載的首選之地，已與 OpenAI、xAI、Meta、NVIDIA、AMD 等知名 AI 領域的公司簽署了重要的雲合同。

2、Oracle 的 AI 戰略與核心優勢

-Oracle 正在積極追求 AI 訓練市場和更大的 AI 推理市場。

-Oracle 認為很可能在推理市場中勝出，因為 Oracle 是迄今為止全球最大的高價值私有企業數據託管方。

-AI 數據庫創新： 推出新的 AI 數據庫，支持數據向量化，使所有數據都能被 AI 模型理解。

-大模型集成與數據安全： 客户可輕鬆將其所有數據庫、新的 Oracle AI 數據庫和 OCI 雲存儲直接連接到世界上最先進的 AI 推理模型（如 ChatGPT、Gemini、Grok、Llama）。

-客户可以提出任何問題，大型語言模型將結合其私有企業數據和公開可用數據進行高級推理，提供重要問題的答案，同時不損害私有數據的安全性和保密性。

-Oracle 將是第一個在下個月的 AI World 上交付和演示此能力的廠商，以滿足客户自 ChatGPT 3.5 推出以來對 “提出任何問題” 的需求。

2.2 Q&A 問答

Q: 除了 AI 訓練，還有哪些因素正在推動 Oracle 實現其令人矚目的業績預測？

A: 除了 AI 訓練，推理能力的巨大需求是關鍵驅動因素，其市場規模遠超訓練市場。Oracle 的獨特優勢在於其擁有安全可靠且連接所有主流大型語言模型（LLM）的數據庫，能夠將數據向量化後提供類 ChatGPT 的體驗。

如果我們能將公開數據與企業數據結合，並確保企業私有數據在被大模型使用時依然保持私密性，就能實現更有價值的推理，例如：“最新的關税或鋼材價格如何影響我的季度財務表現、產品交付、營收或成本？” 為了支持這類推理需求，我們對 Oracle 數據庫進行了根本性的重構，使其能夠支持所有數據的向量化，這是大模型理解數據的前提。

此外，Oracle 作為基礎設施、數據庫和應用程序的全堆棧供應商，能提供公共雲、專用區域等多樣化部署選擇，全面滿足客户需求。Oracle 作為全球最大數據託管者之一，有能力最大化利用推理能力。

Q: 除了 GPU 業務，Oracle 還有哪些雲部署優勢？

A:除了 GPU 相關業務，我們已成為眾多客户默認選擇的雲平台。客户可以選擇將部分工作負載部署在我們的公有云，也可以部署在競爭對手的公有云中，前提是使用 Oracle 數據庫。同時，客户對 “專屬區域”（Dedicated Region）或 “Cloud@Customer” 等模式的需求也在上升。

我們為客户提供了廣泛的選擇，很少出現無法滿足客户需求的情況。我們還擁有完整的技術堆棧：基礎設施、AI 模型可用的數據庫（我們認為是最合理的數據存儲方式），以及不斷增長的應用產品。這些層層配合，為客户提供協同效應，整體價值遠超單點部署。

Q: 在當前市場環境下，Oracle 正在進行哪些工作以保持其競爭優勢和滿足客户需求？

A: 我們正在將整個 Oracle Cloud 的全部功能、特性、安全模塊都壓縮進了三台機櫃中，稱之為 “Butterfly” 系統，成本僅 600 萬美元，能以遠低於競爭對手的價格提供全功能的私有云服務（Cloud@Customer）。例如 Vodafone 等大型企業正購買私有云區域以確保數據獨立性。此外，Oracle 擁有業界最先進的 AI 應用程序生成器，AI 已完全融入其新一代應用程序，從而提高效率，創造出比傳統手工構建更優的產品，並希望藉此提升銷售額。

Q: 您認為 AI 對整個行業的發展方向有何影響？市場份額會流向那些不具備 Oracle 數據庫及全堆棧優勢的公司嗎？

A: Oracle 作為基礎設施與應用程序公司的雙重優勢是關鍵。我們需要意識到必須通過自動化方式來生成應用程序，而不再依賴大量人力。通過 AI 應用程序生成器，Oracle 能高效構建更優質的應用。

另一個優勢體現在規模上。我們不單獨銷售離散應用，而是銷售完整的應用套件。我們比 Epic、Workday、ServiceNow 都大得多，能夠同時提供 ERP 和 CRM 等一整套系統，所有模塊都經過統一設計和高度集成，便於客户部署，降低了跨供應商系統集成的複雜性。

在 AI 推理方面，Oracle 能夠利用所有客户數據進行問答，提供即時業務洞察，這是其獨特的競爭優勢。這種全方位的技術和應用整合能力將使 Oracle 在市場中佔據有利地位，而非流向缺乏此類優勢的公司。

Q: 關於新合同服務所需的資本支出和運營成本結構，以及投資者應如何評估其投資回報率和收入增長？

A: 本財年資本支出（Capex）預計約為 350 億美元，可能更高。如果實際 Capex 略高，也代表我們獲得了更多的數據中心樓層資源，是利好信號。

Oracle 採用 “相當輕資產” 策略，專注於獨特技術、網絡、存儲和系統整合。設備收到後會立即投入使用並移交給客户，從而快速產生收入，實現資本支出與收入的同步增長。客户驗收時間已從數月縮短至一週。

Oracle 還在競爭對手雲中部署 71 個數據中心，僅需支付設備費用，確保高利潤率和客户吸引力。這種部署能力具有清晰的預見性，且在資本支出產生收入之前即可進行支出。

Q: Oracle AI 數據庫是否能夠開啓通用企業推理市場，以及其核心優勢是什麼？

A: Oracle AI 數據庫將能夠開啓通用企業推理市場。由於大型企業無法與第三方（如 OpenAI）共享所有數據，因此必須保持私有數據的安全性和隱私性。Oracle 數據庫通過在數據庫內向量化所有數據，並結合其精密的安全性模型，能夠提供最新、最好的推理模型，使企業能夠安全地查詢私有數據並獲得全面答案。這種獨特的組合正是企業所追求的，Oracle 認為其擁有巨大的優勢來滿足市場對 AI 推理的需求。

實際上，這點也將成為推動 Oracle 數據庫全面雲化的重要動力。當前 Oracle 數據庫佔據企業市場的主導地位，未來將更多地遷移至雲上，尤其是部署 Oracle AI 數據庫。大型企業客户將會選擇專屬區域或 “Cloud@Customer” 的部署方式，通過 Oracle Cloud 使用任意 LLM，真正實現在自身私有數據上的 AI 應用，這種能力以前是不存在的

Q: 甲骨文如何在 AI 訓練業務中建立足夠的差異化護城河以確保該業務不會同質化？以及如果訓練業務放緩，甲骨文將如何繼續從中獲得強勁的盈利和自由現金流？

A: 甲骨文通過其網絡能夠實現極快的數據傳輸。如果我們的數據傳輸速度比其他公司快，並且 GPU 超級集羣具有性能優勢，那麼在按小時計費的情況下，例如甲骨文的速度是競爭對手的兩倍，而成本是一半，這構成了極具護城河的成本與性能優勢。

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本文的風險披露與聲明：海豚投研免責聲明及一般披露