$甲骨文(ORCL)$ 2026财年Q3电话会议全文实录
Douglas Kehring, 首席财务官 (Principal Financial Officer):
谢谢 Ken。首先，我想强调一下我们在财报新闻稿和本次电话会议中做出的一些调整。在新闻稿中，我们已经清晰、明确地列出了补充财务指标，这些指标原本是我们在电话会议上提供的，这样各位就能提前获得书面信息。
至于我们进行本次电话会议的方式，我的发言将非常简短，然后交给 Mike 和 Clay 就我们的业务提供更实质性的看法。之后，包括 Larry 在内的我们所有人，将留出时间回答提问。
关于 Q3 的业绩，我们度过了一个极其出色的季度，各项指标均超出预期。我们的增长动能持续加速，正如我们在新闻稿中所强调的，Q3 是超过 15 年来首个以美元计价的有机总营收和有机非公认会计准则（Non-GAAP）每股收益（EPS）均实现 20% 或更高增长的季度。
我快速提两点，然后把会议交给我们的两位 CEO。第一，今年 1 月，TikTok US 完成了其美国数据业务从字节跳动的剥离，成为一家独立公司，甲骨文目前持有该公司 15% 的股权，并拥有一个董事会席位。就对我们财务的影响而言，这不会影响我们作为其技术供应商提供服务所产生的相关营收，该业务照常进行。关于这项股权投资，我们将采用权益法（Equity Method）进行核算，并且由于存在两个月的报告期滞后，我们将把从 1 月底投资交割起至 3 月 31 日期间我们在新公司收益中所占的份额，确认为我们的 Q4 业绩。这将作为非营业收入或亏损记录在我们的利润表中，并且对我们的财务数据是增量的。
第二，今年 2 月，我们宣布计划筹集最高达 500 亿美元的债务和股权融资，并声明我们预计在 2026 日历年内不会发行超过此金额的额外债券。宣布后几天内，我们通过投资级债券和强制可转换优先股的组合筹集了 300 亿美元，认购订单创下纪录，获得了大幅超额认购。正如我们的新闻稿所述，我们尚未启动该融资计划中的“按市价发行（At-the-market, ATM）”股权融资部分。
最后，我必须提醒大家，尽管我们的业务规模和复杂性在不断增加，但我们在本季度最后一天之后的第 10 天就发布了财务业绩。通过使用 Oracle Fusion，我们关账和提交财务业绩的速度持续快于标准普尔 500 指数中的任何其他公司，这为我们提供了显著的战略优势，同时也让我们有机会帮助 Fusion 客户在其业务中实现同样的高效。现在，我把时间交给 Mike。
Mike Sicilia, 首席执行官 (Chief Executive Officer):
谢谢，Doug。正如 Doug 刚刚详细介绍的，我们在各个方面都度过了一个极其出色的季度，并继续展现出强劲的执行力。我来谈谈我们的应用软件业务。甲骨文拥有市场上增长最快、最完整的云应用套件，毫无疑问。我们的 SaaS 解决方案是行业完整的平台，具备高度可扩展、可信赖、安全且符合监管要求的系统和流程，客户信任我们，将运行其核心业务的系统交由我们管理。
按固定汇率计算，本季度云应用营收增长 11%，达到 161 亿美元的年化运行率（ARR）。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%。
Ken Bond, 投资者关系主管 (Head of Investor Relations):
涵盖酒店、建筑、零售、银行、餐饮、地方政府和电信等行业的行业 SaaS 解决方案合计增长 19%。
Mike Sicilia, 首席执行官:
毫无疑问，我们对本季度应用软件的增长非常满意。在此背景下，我想谈谈市场上所谓的“SaaS末日论”。你们都听过这种论点或理论：使用 AI 快速编写代码的新公司将宣告 SaaS 的死亡。我完全不同意这种观点。
我确实认为，如果我们不采用 AI 工具及其编程能力，它们会成为一种威胁，但我们不仅正在采用，而且速度非常快。甲骨文正在使用最好的 AI 编程工具和最优秀的开发者，不仅为了加速我们的 SaaS 业务，更是为了交付能够赋能众多行业整个生态系统的解决方案。在甲骨文内部使用 AI 编程工具，使得更小的工程团队能够更快地向客户交付更完整的解决方案。
我们正在使用 AI 构建全新的 SaaS 产品，并将 AI 代理（AI Agents）直接嵌入到我们现有的应用套件中。通过小团队拥抱 AI，我们刚刚构建了三个全新的 CX 应用：潜在客户生成与资格审查、销售编排、自动化销售，外加我们新的网站生成器。事实上，我们刚刚利用这个网站生成器构建并上线了全新的 Oracle.com。我们构建这些新 CX 产品是为了帮助客户进行销售，而不仅仅是为了管理销售预测或生成邮件打开率。这三款产品是 Salesforce.com 所不具备的。当然，Salesforce.com 也没有 OCI、AI 数据平台、Fusion ERP 以及完整的行业套件。这种完整的、由 AI 驱动的、端到端的生态系统自动化平台，是甲骨文独有的。
除此之外，我们已经在横向后台和行业应用中交付了远超 1000 个代理。这甚至还不包括我们的客户自己构建的代理，或者我们在内部使用的大量代理队伍。这些都是直接内置于我们应用程序和现有流程中的 AI 功能。
我认为医疗保健领域是一个很好的例子，我们全新由 AI 驱动的集成 EHR（电子健康记录）系统已在市场上线，效果非常明显。我们正在减少行政管理开销，我们让临床医生能够接诊更多患者，改善医疗服务的可及性，并提高医疗服务提供者的满意度。在另一个关于银行业的例子中，我们提供了一个全面的、由 AI 驱动的 SaaS 平台，涵盖从商业银行、零售银行、投资银行、反洗钱、金融犯罪与合规、支付、供应链融资、CX、ERP 到 HCM 的所有领域。仅该银行套件就包含数百个嵌入式 AI 代理，我们的客户均可免费使用。在零售业，我们启用 AI 的解决方案涵盖商品推销、分类计划、供应链管理、销售终端（POS）、商务，当然还有 ERP、CX 和 HCM。
总结来说，这些系统不是能够被几个以 AI 为名、东拼西凑附加上的利基（niche）功能集合所替代的。是的，一些规模较小或功能单一的 SaaS 厂商很可能会被颠覆，但甲骨文绝对不会是其中之一。
现在我来重点谈谈 Q3 在应用领域的几个关键赢单。无论如何，这只是一份非常简短的名单，并不详尽：
Memorial Hermann Health System 选择了 Fusion ERP、SCM 和 HCM，击败了 Workday。
新南威尔士大学（University of New South Wales）也选择了 Fusion ERP 和 HCM，同样击败了 Workday。
Gray Media 选择了 Fusion EPM 和 ERP，再次击败了 Workday 以及 SAP。
Investec Bank 选择 Fusion EPM 和 ERP，击败了 SAP。
HID Global Corporation 也选择了 Fusion ERP 和 SCM，击败了 SAP。
埃塞俄比亚航运与物流服务企业选择了 Fusion ERP、SCM 和 HCM，再次击败了 SAP。
一家大型华尔街银行决定在其整个业务及所有业务部门中标准化采用 Fusion ERP，全面替换了 SAP。
劳登县公立学校选择了 Fusion ERP、EPM、HCM 和 SCM。
斯马克公司（The J.M. Smucker Company）选择了 Fusion ERP 和 EPM。
韦斯特菲尔德保险（Westfield Insurance）选择了 Fusion ERP、EPM、HCM 和采购系统。
三菱 UFJ 金融集团（Mitsubishi UFJ Financial Group）是现有的云及数据库客户，他们目前正迁移至我们的 Fusion ERP 和行业 SaaS 应用。
科威特 stc（一家现有的大型科技客户）正将 EBS 迁移至云端以支持其增长。
这仅仅是本季度大型应用赢单中极小的一部分。在本季度，我们有超过 2000 家客户上线。如果将我们的行业应用和 Fusion 应用结合起来看，超过 2000 家客户上线，更重要的是，我们继续看到上线的中位数时间在缩短。
本季度上线的一个极小样本：
赫斯特（Hearst）通过 EPM 和 HCM 扩展了其 ERP。
J.M. Huber Corporation 现已全面上线 Fusion ERP 和 SCM。
阿联酋卫生服务部门上线了 HCM，启用了全面的 HR、薪酬和人才套件，以提升其劳动力管理。
Niagara Bottling 上线了 SCM，从本地部署的 ERP 迁移至 Fusion。
Seadrill 现已跨 ERP、HCM、SCM 和 EPM 全面上线。
重申一下，本季度有 2000 家上线，这只是一个非常、非常简短的上线名单。希望大家能看到，在这些客户中，不仅有增长动能，而且是跨多个产品支柱（Multi-pillar）的增长动能。
相比总名单，我还有一份同样简短的 Q3 关键科技业务赢单：
洛克希德·马丁（Lockheed Martin）选择了 OCI 高性能计算（HPC），以在他们的环境中充分扩展 AI。
Rhombus 选择了 OCI 计算、网络和存储，用于支持其所有工作负载的 AI 视频和安全业务。
Lucid Motors 选择了 OCI 核心服务处理数据和连接，以扩展欧洲市场。
日本的 Infomart 选择了 OCI 用于其关键任务 B2B 平台。
巴西 Claro 选择了 OCI Alloy 用于主权 AI。
法航荷航集团（Air France-KLM）达成了一个多云业务赢单，以采用 Oracle Database@Azure 为特色，这使法航荷航集团的性能提升了 13 倍，且成本大幅降低。
动视暴雪（Activision Blizzard）作为现有的 Oracle EBS 客户，也成为了 Oracle Database@Azure 的赢单。
甲骨文在我们的战略应用中全面拥抱 AI，这正在促成我们与客户展开涉及我们全栈产品（OCI、AI 数据平台、Fusion 应用、行业套件）的更广泛的企业级对话。这些对话是关于生态系统自动化的。它们不是关于单一应用的，而是关于自动化整个生态系统，并且我们简化的市场进入模型进一步赋能了这些对话，我们在上次财报电话会议中谈到过这一点。这使得我们能够结合甲骨文数据库、OCI 平台、AI 工具和完整应用套件的强大优势，与更多客户达成更多多产品交易。
按固定汇率计算，云应用递延营收（Deferred revenue）增长了 14%，而本季度内云应用营收增长为 11%，这进一步支持了我们的加速论点。接下来，交给你，Clay。
Clay Magouyrk, 首席执行官 (Chief Executive Officer):
谢谢，Mike。好的，我将讨论我们业务的两个板块：多云数据库和 AI 基础设施。两者都在极其快速地增长。多云数据库营收同比增长 531%。AI 基础设施营收同比增长 243%。这两项业务均供不应求，并且甲骨文有明确的执行计划，将迅速把这种需求转化为高利润的经常性收入（Recurring revenue）。
数十年来，甲骨文数据库可以在任何硬件和操作系统上运行。但直到最近，甲骨文数据库云服务还仅在单一云（OCI）中可用。我们首先与微软，然后与谷歌，最后与亚马逊建立了多云合作伙伴关系，以将最好的数据库平台带入所有云端。这些合作伙伴关系释放了巨大的积压需求：即那些希望在其他云中使用我们数据库的客户需求。本季度，我们实现了一个重要的里程碑。我们在所有合作伙伴云中实现了全球区域覆盖。目前，我们在微软上线了 33 个区域，在谷歌上线了 14 个区域。我们在 AWS 上实现了显著增长，Q3 开始时上线了 2 个 AWS 区域，Q3 结束时上线了 8 个 AWS 区域，并且我们将以 22 个 AWS 上线区域结束 Q4。
AI 也在加速我们数据库云服务的普及。模型编程技能和代理能力（Agentic abilities）的快速提升，促使客户将其最有价值的数据迁移到我们的云服务中。他们需要访问最新的 AI 功能，以支持向量嵌入（Vector embeddings）、MCP 服务器访问和高级安全控制。客户还需要将其数据与代理本身部署在同一位置，而我们的多云数据库使这变得简单。我们的多云架构将甲骨文云的最佳特性带入了合作伙伴区域。这确保了我们将迅速把数十亿美元的销售管线转化为高利润的数据库服务营收。
对 AI 基础设施（包括 GPU 和 CPU）的需求继续超过供应。这在我们的 5530 亿美元剩余履约义务（RPO）中直接可见。我想分享一个关于该 RPO 如何转化为高利润经常性收入的模型，以及一些作为我们进展早期指标的运营数据。
AI 基础设施始于数据中心和发电。通过我们的合作伙伴，我们已经获得了超过 10 吉瓦（Gigawatts）的电力和数据中心容量，这些容量将在未来 3 年内上线。这些基础设施投资也需要资金支持，其中超过 90% 的容量已通过我们的合作伙伴获得全额资金支持，剩余部分计划在本月完成。一旦数据中心得到保障，必须齐头并进完成几件事：数据中心和现场发电设施必须进行建设；计算、网络和存储设备必须进行设计、制造、交付和安装；数据中心内的所有容量也必须获得资金支持。
我们在上述各个步骤中持续创新。我们通过标准化设计优化数据中心建设。随着供应商的增加和合作关系的深化，我们的供应链得到了改善。仅在去年一年，我们将制造地点增加到了原来的 3 倍，机架产量提高了 4 倍。我们扩展了安装流程，以实现多个阶段的并行交付。在过去几个月中，从机架交付到确认为营收的时间缩短了 60%。
我们还在业务模式上持续创新。在上次财报电话会议上，我分享了几个关于我们如何在甲骨文不增加举债或发行股权的情况下逐步增加 AI 基础设施容量的想法。自那时起，我们已经使用这种新模式跨多个客户签署了超过 290 亿美元的合同。将“自带硬件（Bring your own hardware）”和客户预付款相结合，使我们能够在不对甲骨文产生负现金流的情况下继续扩张。当然，这 290 亿美元是除我们本季度签署的其他交易之外的金额。最终，所有这些都转化为向客户交付的容量和甲骨文的营收。
在 Q3，我们向客户交付了超过 400 兆瓦的容量。正如我们在过去几个季度中一贯做到的那样，90% 的承诺容量按时或提前交付。这就是为什么客户继续选择甲骨文来满足其基础设施需求的原因。投资 AI 基础设施是资本密集型的，但我们的运营模式经过优化以确保盈利能力。灵活的基础设施设计、高利用率、快速交付以及多样化的客户群体，共同创造了一项令人难以置信的业务。规模的扩大将我们的固定成本分摊到更大的基数上，从而提高了盈利能力。在如此快速扩大资本密集型业务规模的同时提高利润率，这是前所未有的。看看我们在 Q3 交付的 AI 容量，其毛利率维持在 32%，高于我们 30% 的指引。现在，将其与 OCI 中具有更高利润率的其他细分业务（如我们的数据库服务）结合起来，你就能明白为什么甲骨文增长得如此迅速且有利可图。
数据不言自明。我们在 2026 财年的营收和盈利上都实现了超额交付，并且我们还在不断上调对 2027 财年的预测。这是因为甲骨文成功从以季节性为主的许可证业务转型为高度可预测的经常性收入云业务。
Mike Sicilia:
对 AI 和高级计算的需求将在整个经济中继续广泛扩张。将会出现许多成功的模型、代理平台和业务。我们目前支持数百家最先进的 AI 客户，并且不断有更多客户希望与我们合作。我们构建的基础设施灵活、通用（Fungible），能够支持从最小到最大的工作负载。我们不断提供最新的加速器，从最新的 NVIDIA 和 AMD 选项，到 Cerebras 和 Pegatron 等公司的新兴设计。总而言之，我们深信，现在对数据中心、计算容量和客户关系所做的投资，只会随着时间的推移变得越来越有价值。交回 Ken 进入问答环节。
问答环节 (Q&A)
John DiFucci, 分析师, Guggenheim:
谢谢。哇，信息量很大。听着，关于 AI 基础设施的问题我留给其他人问。我们之前听到 Doug 谈到 AI 基础设施业务对你们其他业务产生的“光环效应（Halo effect）”。这个季度的表现很强劲，你们说 RPO 的增加来自于大规模的 AI 合同。与此同时，我们现在从一线听到的消息是，这种光环效应实际上正在转化为实际业务。在 AI 基础设施之外，看起来客户上线在稳步进行，但业务活动，特别是更传统的云工作负载的管线，出现了实质性的上升，包括大家知道的专属区域、主权云，甚至是我们听说的一些 Alloy 交易。加上 Mike 开始谈到的经常相关的应用程序交易，我知道这些类型的交易在规模上比不上 AI 交易，但你们能谈谈这些业务中似乎正在形成的潜在动能吗？我的想法对吗？如果可以的话，关于一个相关的话题，你们能给我们提供 27 财年资本支出（CapEx）的能见度吗？
Mike Sicilia, 首席执行官:
好的。嘿，John，我是 Mike。我来回答这个问题。是的，我们绝对看到了光环效应，我对此补充一点细节。在应用软件业务方面，事实上我们在 OCI 上训练了如此多的模型，并且它们与我们的应用程序配置得如此紧密，这使我们能够将高质量的 AI 服务直接作为功能嵌入我们的应用程序中，正如我刚才所说。我们不仅在为这些客户服务（即为模型供应商提供训练服务），我们还将许多输出结果直接嵌入到我们的应用程序中。当然，我们正在进行提示工程（Prompt engineering）等工作，使其与业务高度相关。事实上，我们在应用程序业务中是世界上众多核心关键任务数据的保管者，数据部署非常近，与模型极其接近。将这两者结合起来，使客户能够非常、非常快地从 AI 中获取价值。如果你在外界听到对 AI 有任何“嗯，我无法足够快地获得价值”的批评。好吧，事实上，当你将 AI 打包作为一项服务，并让应用程序（作为数据保管者）的私有数据暴露给 AI 时，我们已经看到了巨大的成功。我提到了你听到的一些垂直行业，但我认为这在整个领域都是适用的。
另一个非常有趣的光环效应是，将 OCI 基础设施作为客户的“预算生成器（Budget creator）”。你们以前听我们说过，我们比其他任何人都更快、更便宜。当客户在考虑这些大规模应用或大规模基础设施转型时，我们也能帮助他们实现预算创造，他们只需将工作负载迁移到 OCI 就能为转型提供资金，因为我们能比竞争对手更快、更高效、成本更低地运行它们。
最后，在我把关于 CapEx 的问题交给 Doug 之前，另一个光环效应是围绕主权 AI。我们的主权云故事并不新鲜，这也不是对世界上正在发生的事情的下意识反应。结合我们的 Alloy 业务，我们在全球范围内看到了不断增加的管线。事实上，我们的产品形态差异化非常明显，我们可以交付的不仅仅是更小的设备形态，而是在该形态之上的完整 OCI 服务，无论涉及多少个机架（3 个或 500 个机架），我们认为这是市场上的一个巨大差异化优势。你将应用软件、OCI AI 服务、主权云结合在一起，是的，这是一个相当大的光环效应。
Douglas Kehring, 首席财务官:
是的。John，我想先说一下，一次塞进两个问题很有创意，看这种操作总是很有趣。关于 CapEx，我想我们会在本财年结束后向大家回复，届时再讨论明年的 CapEx。我要说明两点。显然，从 Clay 的介绍中，最有趣的事情是大家应该开始思考 CapEx 与甲骨文现金需求（Capital requirements）正在解绑。显然，当我们拥有这些额外的融资机制时，可能会有额外的 CapEx，但这不需要甲骨文自掏腰包出现金，这非常有趣。
Clay Magouyrk, 首席执行官:
这背后的逻辑是，我们依然致力于上个季度谈到的目标：维持甲骨文的投资级评级，以及保持在我们讨论过的融资上限内，显然我们已经宣布今年日历年将进行总计 500 亿美元的融资。关于 CapEx 的更多细节，John，下个季度之后会公布。
John DiFucci:
非常感谢你的详细解释，Doug。Mike，你准备的关于 AI 以及甲骨文如何应对 AI 的发言，所有人都应该采用它，因为这是一种符合逻辑的方法。谢谢大家，干得漂亮。
Mark Murphy, 分析师, JP Morgan:
谢谢。恭喜实现加速增长，Clay。随着甲骨文向更高水平的 AI 推理过渡，你认为尝试优化数据中心位置的正确策略是什么？例如，你们在得克萨斯州和怀俄明州有巨大的集中式数据中心，它们非常靠近电源，但距离沿海的人口中心和光纤线路相当远。我们有时会想到，用户和设备距离很远。随着你们在推理领域的更多投入，你们是否认为有理由尝试将这些位置转移到离用户和流量更近的地方？
Clay Magouyrk, 首席执行官:
当然。我是 Clay。好问题，Mark。我想首先强调一下我们对推理的看法，以及它如何影响数据中心的部署。首先我要说的是，有一段时间市场上进行了大量的训练。推理目前在任何地方都在极其快速地增长。我认为这是因为模型本身的利用率越来越高，以及出现了新的用例。正如最近在软件领域使用过 Claude 或 Codex 的人所知，这些都是令人难以置信的工具，正在改变我们做一切事情的方式。推理将会产生巨大的需求。
当你谈论数据中心位置时，你提到了延迟（Latency）。现实中，你关心位置可能有几个原因：可能是为了成本，可能是整体可用性，也可能是为了主权合规。针对你关于延迟的观点，我认为需要理解的是，延迟是相对的。意思是，如果你想做的是股市中要求极低延迟的交易，那么等待跨越东西海岸的 100 毫秒往返延迟是个糟糕的主意。但如果你的操作是为你的业务提出一个问题，这需要 AI 模型思考几秒钟，那么从纽约到怀俄明州额外增加的 40 毫秒延迟并不会对你造成影响。
当你真正和客户讨论他们需要更低延迟的用例时，目前的延迟瓶颈实际上不在于硬件的物理位置，而在于部署的硬件类型。这就是为什么你看到围绕 AI 加速器有如此多的创新。如果你看看 Groq、Cerebras 或 Positron 在做的事情，所有这些不同类型的客户都在问：“我们不仅要如何降低推理成本，还要如何显著降低它的延迟？”如果你期待下周英伟达的 GTC 大会，你会看到他们一些关键的发布。总体而言，我认为我们作为一个行业整合和降低延迟的方式，首先必须从不同的推理架构开始。值得庆幸的是，数据中心的位置实际上在其中只占极小的一部分。这使我们更具灵活性，可以把数据中心建在电力充足、土地丰富的地方，并且我们实际上可以优化现有资源来满足不断增长的需求。
Sitikantha Panigrahi, 分析师, Mizuho:
很好。感谢接受提问。我想问问关于你们 AI 数据库和 AI 数据平台的机会。随着最近市场对 AI 的兴奋，以及企业现在开始采用前沿大语言模型（LLM）的工具，关于使用客户的私有数据进行训练并构建他们私有的 LLM，你们听到了哪些反馈？对于在 10 月份分析师日谈到的 AI 数据库增长拐点的到来，你们有多大信心？
Clay Magouyrk, 首席执行官:
谢谢。我是 Clay。我认为这个问题分两部分。一是对所谓私有 LLM 的采用情况，二是对使用 AI 结合私有数据的情况。早期许多人觉得大多数客户会对他们自己的大语言模型进行非常具体的专项训练。很大程度上，事实证明并非如此。相反，我认为现在极其流行且越来越受欢迎的做法是：客户采用最好的模型，并希望以一种私密的方式将其与自己的私有数据结合。
我们看到了对此的大量需求。正如 Mike 之前谈到的，我们如何将这些 AI 模型嵌入我们的应用程序中，这就是一个用例。显然，并非所有东西都运行在 Oracle 应用程序内部，还有许多自定义应用程序。我们为 Oracle AI 数据库添加了许多功能，使其能够轻松连接（无论是通过 MCP 服务器还是自然语言转 SQL），以便你能使用这些模型。
我们还有 AI 数据平台（AI Data Platform）产品，它确实是为了解决这个确切问题而存在的。你有很多数据，可能是应用程序数据，可能是不同数据湖和湖仓中的自定义数据，也可能是结构化数据库中的数据。所有这些汇总在一起，为你提供了一个代理平台（Agentic platform），可用于在其上快速构建应用程序，并能访问来自多家供应商的所有最出色的模型。在整个技术栈中，我们看到了这方面的巨大动能，这就是为什么在我准备的发言中，我谈到了我们在多云数据库业务上看到的增长。我们看到的是，客户若要利用最新、最好的 AI，首先必须身处云端，而目前仍有大量数据并未上云。我们看到迁移这些最重要的私有数据到云环境的趋势正在加速，以便他们随后能够使用该数据利用最新的 AI。
Mark Moerdler, 分析师, Sanford Bernstein:
非常感谢接受提问，并祝贺这是一个非常好的季度。做得非常棒。我想稍微转换一下话题，谈点财务方面的问题。既然你们已经完成了重大债务融资，鉴于建立 AI 数据中心的成本与为数据中心融资的资本成本相结合，你们能解释一下，对你们从 AI 数据中心业务本身创造的价值有多大信心吗？作为附带问题，如果不介意的话，你们能多谈一点关于主权云的事吗？你们能讨论一下如何将 AI 数据中心业务转化为为主权云提供 AI 服务的供应商，以及这将如何影响甲骨文的价值吗？谢谢。
Clay Magouyrk, 首席执行官:
没问题。Mark，我们将分两部分回答。我是 Clay。我来回答前半部分，然后交给 Mike 谈主权云。当你思考这些 AI 数据中心的整体盈利能力时，包含两部分。一是纯粹在加速器本身，它的利润率如何？我们过去给出过指引，预计毛利率在 30%-40% 之间。这仍然适用。随着我们在运营这些数据中心方面变得越来越好，交付成本越来越低，并且优化网络、硬件支出及电力成本，我们看到利润率继续在增量改善。我们对此非常满意。
另一件需要理解的事情是，在这些 AI 数据中心（无论是用于推理还是训练工作负载），采购的并非只有 AI 加速器。还有大量的通用计算、大规模 Blob 存储、负载均衡、身份安全产品等等。通常，总支出中大约有 10%-20% 最终流向了附加服务。当你将这部分（其利润率更高，具体取决于服务组合）计入时，整体盈利能力继续提升。这还没算上我之前提到的多云数据库业务，那是一项利润率高得多的业务，在 60%-80% 区间，并且增长非常快。当你将所有这些拼图结合起来，OCI 的整体利润率状况在持续强化并快速增长。
我想说的是，盈利能力的制约因素并不在于我们已交付的算力容量。假设我正在建设一个包含 4 个数据大厅的数据中心，当我交付第一个大厅时，那部分是有利可图的。目前我们没有表现得更加盈利的原因，是因为我们同时在建的项目太多了，我们需要承担这些建设的支出费用。我们在将建设时间最小化以及降低期间成本方面做得非常、非常好，但它们并不是零。随着我们的业务经历这种超高速增长阶段，建设支出是盈利的唯一拖累。令人欣慰的是，我们在交付容量方面做得很好并且在不断进步。当我们交付这些容量时，它们都已经以非常高的利润率签了合同。将这些结合起来，我们对已交付的容量以及 AI 业务持续上升的盈利能力充满信心。Mike 会谈谈主权云。
Mike Sicilia, 首席执行官:
关于主权云，正如我之前提到的，我认为我们处于非常有利的地位。一年前，主权主要是关于数据主权，市场上存在一些伪解决方案：主节点数据是主权的，但灾备（DR）可能在其他地方甚至另一个国家。当然这现在已经不可接受了。主权关乎数据主权、运营主权甚至合同主权。我们的 Alloy 模式完美契合这三个方面。我们在主权方面所做的与竞争对手最大的不同在于，我们不仅仅是放入一个边缘主权区。我们放入的是全栈 OCI，并且利润率的组合也允许我们在该软件区运行所有的应用套件和 AI 数据平台。我认为我们处于一个非常独特的位置，可以在主权区内交付甲骨文所拥有的一切，其规模完全根据客户需求。
另一部分是我们在划定主权边界时拥有充分的灵活性。我们也在与一些跨国企业客户探讨：他们希望拥有自己控制并运营在其数据中心内的主权区，专门服务于医疗保健或零售等垂直行业的客户，并且其主权区是跨国构建在他们的 Alloy 之中的。我们完全能够支持这些。我们拥有最大的灵活性，能够交付完整的 OCI。
Raimo Lenschow, 分析师, Barclays:
完美。谢谢，我也表示祝贺。我想问一个我们在与投资者交流时非常挣扎的问题，即“SaaS 软件/应用软件已死，AI 将扼杀它”的主题。想听听你们在与客户沟通时听到了什么。这只是一种投资者层面的论调，还是在客户侧也有被讨论？你们是如何解释的？我在想，你们所做的业务很大程度上是确定性的，而非概率性的。所以这可能就是答案，但只是想再次听听你们的观点。谢谢。
Mike Sicilia, 首席执行官:
我是 Mike，我来回答。就我交流过的客户而言，我还没见过哪个客户对我说，他们准备放弃他们的零售商品系统、核心银行系统、活期存款系统、电子健康记录系统，然后指望一些东拼西凑的、利基功能的 AI 能在一夜之间取代所有这一切。事实上，客户问我们的是：“我们如何才能尽快上线并使用你们在应用中嵌入的 AI 功能？因为我们认为这是实现价值的最佳方式。”我们在甲骨文运行的系统是高度复杂的关键任务系统，融合了数十年的行业经验和监管合规要求。我非常喜欢我们的定位。我们自己在 Fusion 中已经上线了 1000 个 AI 代理。是的，我们认为 AI 具有颠覆性，但我们认为自己才是颠覆者，因为我们是将 AI 直接内置于应用程序中，并且不收取额外费用。与其认为 AI 意味着 SaaS 的消亡，我认为它实际上巩固了甲骨文的 SaaS 地位。
Brad Zelnick, 分析师, Deutsche Bank:
很好。非常感谢。我也要表达祝贺，同时想说你们传达的信息非常、非常清晰且有帮助。我的问题提给 Mike，或许还有 Larry。你们在 Fusion 内部引入了 AI Agent Studio，大家都知道企业内部皇冠上的明珠存放在甲骨文数据库和应用中。我很好奇，在一个众多参与者都在争当跨多企业系统和工作流的 AI 交互层的世界里，你们认为甲骨文的角色将如何演变？
Mike Sicilia, 首席执行官:
Brad，我是 Mike。我认为数据引力（Data gravity）在此起着决定性作用，而核心关键任务数据的引力尤为重要。我们在 Fusion 中发布了 AI Agent Studio。Fusion 是客户内部运营数据和核心任务数据的保管者。如果你要建立一堆 AI 代理，你会从哪里开始？答案是记录系统内部。你会从数据引力中心开始，因为从推理和检索增强生成（RAG）的角度来看，这些数据将是高度相关的，能为 AI 增加大量的上下文环境。我们在 Fusion 中发布的 AI Agent Studio 并不仅限于 Fusion 数据。你可以跨越第三方应用构建 AI 代理。我们交付的是包含全规模 SaaS 应用并在其上创建自定义代理的多合一解决方案。你获得了非常靠近最核心业务数据的 Agent Studio，这极其具有吸引力。
Larry Ellison, 董事长兼首席技术官 (Chairman and Chief Technology Officer):
是的，我最后补充一下。我们提供了一个开发环境，即 AI 数据平台，允许客户轻松地在我们的基础上添加他们自己的代理。我们不认为自己能够为银行系统或医疗系统构建所有的应用代理。AI 数据平台的作用是，它提供了一个完整的集成开发环境，在那里你可以使用 Oracle 云中的任何流行 AI 模型来构建自己的代理，并进行多步推理。例如，我们计划在 Fusion 会计系统中内置一个自主代理执行“结账”，完全无需人工参与。
我们的应用内置了大量开放的 AI 功能，允许客户和合作伙伴构建一个使医疗保健、金融服务或零售业全面自动化的生态系统。在医疗领域，我们将医院、诊所、实验室，甚至保险支付方和 FDA 的审批流程全部自动化。这就是医疗生态系统。谢天谢地，我们现在有了这些编程工具，使我们能够构建一套基于代理的软件去自动化完整的生态系统。这就是甲骨文正在做的事情。这就是为什么我们认为所谓“SaaS 末日”适用于别人，但不适用于我们。