“（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(luò)。訓(xùn)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(lǐng)域競爭,，大約1000億美元。”全球數(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(shù)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(guān)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,。”

從結(jié)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(yīng)堆的許可,，以滿足其設(shè)施電力需求,。然而，構(gòu)建核反應(yīng)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(yīng)。

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(wù),，甲骨文營收同比超預(yù)期增長7%，至133億美元,。其中,，備受矚目的云基礎(chǔ)設(shè)施（OCI）營收也比華爾街預(yù)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(yù)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(chǔ)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(yīng)用,?！?/p>

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(xùn)練完所有需要的模型，轉(zhuǎn)向推理的階段,。

“這是一場爭奪技術(shù)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(wù)正在變得越來越大。沒有放緩或轉(zhuǎn)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,。”

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(jié)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(wù)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(yù)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(yù)期,。預(yù)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(guān)于利潤率的問題。你不斷提供強大的云服務(wù)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(dǎo)，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(zhuǎn)移到自治數(shù)據(jù)庫,。我們已經(jīng)決定一切都需要轉(zhuǎn)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(guān)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(wù)的利潤率遠遠高于傳統(tǒng)的Oracle業(yè)務(wù)。

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(fēng)險,。當人們實際手動操作時,，安全風(fēng)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(wù),、SaaS業(yè)務(wù)和其他云業(yè)務(wù)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(luò)更加高效,。它們是運行速度快得多的域網(wǎng)絡(luò)。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(luò)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(luò),、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(yīng)，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(xùn)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(xùn)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(xué)然后就完成了,。他們的訓(xùn)練結(jié)束了。我有四年的訓(xùn)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(jié)束,，要建立更好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這種訓(xùn)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(lǐng)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(fù)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(chǔ)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(xùn)練圖像識別，我的意思是,，比如數(shù)百萬張活檢切片，其他訓(xùn)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(yīng)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(xùn)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(shù)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(wù)只會越來越大。沒有放緩或轉(zhuǎn)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(shè)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(shè)施,。我們看了看,，他們已經(jīng)獲得了三個核反應(yīng)堆的建設(shè)許可,。這些是小型模塊化核反應(yīng)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(guān)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(yīng)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(wù)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(shè)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(shù)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(zhuǎn)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(yù)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(yù)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(quán)云,，所有這些其他東西。因此,，我們認為,，我很難預(yù)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(guān)注點都集中在模型訓(xùn)練方面,，但在其他方面對應(yīng)用程序和推理的關(guān)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(yīng)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(yīng)用程序方面,，而不是在培訓(xùn)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(shù)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(yīng)該做所有這些。如果胎兒周圍纏著臍帶,，計算機應(yīng)該發(fā)現(xiàn)所有這些,，現(xiàn)在應(yīng)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(yīng)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(jié),。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(jié)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(jié)由人工智能創(chuàng)建,，是人類可讀的總結(jié),。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(zhuǎn)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(jié)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(lǐng)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(xué),，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(quán)查看它,，所有的授權(quán)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(yīng)用程序?qū)⒅饕?AI 應(yīng)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(yīng)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(chǔ)設(shè)施的能力，以便從簽訂合同轉(zhuǎn)向消費并將積壓轉(zhuǎn)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(shè)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(gòu)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(chǔ)與我們五年前相比有很大不同,。