甲骨文没有GPU，也没有大模型，他凭什么？

　　撰文|沈岩

　　一份财报，炸出了一位 AI 基建领域的超级玩家。

　　他就是甲骨文，在 2026 财年一季度（截至 8 月 31 日）财报中，最受瞩目的指标「剩余履约义务」(Remaining Performance Obligations, RPO)暴增 359% 至 4550 亿美元，远超市场普遍预期的 1780 亿美元。「剩余履约义务」，是甲骨文尚未确认的已签约收入。粗略计算，他的订单已经排到了十年后。

　　之所以订单暴增，就在于客户对于 AI 大模型与推理服务对算力资源的前置采购，在算力紧缺与交付周期拉长背景下，倾向于提前锁单。

　　这是一个足以让资本市场为之疯狂的数字。当日甲骨文股价飙升 36%，按收盘价算，甲骨文市值一夜市值增幅达 2438.77 亿美元，相当于涨出三个寒武纪（截至 9 月 10 日收盘市值 5400 亿元）。其创始人、董事长兼首席技术官拉里·埃里森终结了马斯克持续了 300 多天的全球首富地位，短暂登顶。

　　外界的疑惑随之而来。甲骨文没有 GPU，也没有大模型，他凭什么？

　　作为一家市值超 6000 亿美元公司的暴涨，不是一次简单的财报数据驱动，而是资本市场在重新给甲骨文的战略地位定价。在 AI 浪潮中，谁能把握企业数据与大模型推理之间的「桥梁」，谁就拥有真正的议价权。

　　甲骨文正是凭借这一卡位，完成了「老巨头的新生」。

　　1、推理有多稀缺

　　埃里森分享了这样一个故事。他曾接到一通不寻常的电话，对方说，「我们将接管你们在全球任何地方未使用的所有容量。」

　　「他是为了推理，而不是训练。」埃里森说道，「市场对推理的需求非常巨大，比训练市场大得多。最终，我们在训练上花费的所有资金，都必须转化为销售的产品，而这全都是推理。」

　　三年前 OpenAI 推出震撼世界的 GPT-3.5，让普通人可以与 AI 对话，通过推理，获取人类所有公开信息的答案。但是，如何将所有公开信息与公司保密的数据结合起来，进行安全的推理，最终提高企业的效率？这是诸多企业管理者日夜焦虑的问题。

　　甲骨文炸裂的业绩背后，核心就是企业渴望获得具有成本效益和数据安全的 AI 云工具，而 Oracle 正在满足这一需求。

　　在财报电话会上，埃里森说：「人工智能模型训练是一个价值数万亿美元的巨大市场。但如果你仔细观察，你会发现一个更大的市场，那就是人工智能推理市场。数百万客户使用这些人工智能模型来运营企业。事实上，人工智能推理市场将比人工智能训练市场大得多。」

　　这背后，是 AI 从训练到推理的转变，以及更多的企业开始使用人工智能模型做推理。

　　如果说英伟达主导了「训练市场」，那么甲骨文选择了「推理市场」。两者正在构成 AI 商业化的双轮驱动，一个解决「如何造车」，另一个解决「如何开车」。市场对甲骨文的重新定价，正是对这条逻辑的确认。

　　核心的原因是——甲骨文成功把自己长期的数据库优势，与 AI 时代的推理需求无缝衔接了起来。

　　卡兹在财报电话会上表示：「我们让客户能够非常轻松地将所有数据库直接连接到世界上最先进的人工智能推理模型——ChatGPT、Gemini、Grok，所有这些模型都是在 Oracle Cloud 中独有的。」

　　想象一下，甲骨文就像是全球最大、最安全的图书馆，这里存放着无数企业最珍贵的「藏书」——数据。而它同时又是这座图书馆的管理者，制定了所有人进馆借阅、分类整理的规则——数据库和软件系统。如今，这个图书馆不仅在原有的纸质藏书管理上做得井井有条，还悄然扩建了数字分馆，为新一代的 AI 研究者、企业经营者提供了可以直接调用的「知识接口」。

　　对于一家在很长时间里被认为错过互联网和云计算浪潮的传统巨头来说，这样的逆转足以让整个行业为之一震。

　　2、AI 激活老牌巨头

　　甲骨文发掘自己在 AI 时代的核心价值是，作为一个传统的数据库公司，他可以作为一个安全、可靠的「桥梁」，将外部的大语言模型（如 ChatGPT）与企业私有的、高度机密的数据（如财务数据、客户信息、供应链日志）连接起来。

　　这样，企业数据可以安全地留在企业自己的 Oracle 数据库里，不会被泄露给外部的 AI 公司。

　　当企业的员工需要通过大语言模型（LLM）解决问题时，比如「一季度的宏观经济如何影响公司的利润？」时，问题先给到 LLM，LLM 理解后，会向 Oracle数据库「询问」相关的私有数据（例如本季度的成本、销量）。数据库快速找到最相关的数据信息，提供给 LLM，LLM 再整合所有内外部的信息和数据，生成一个准确、可靠的答案。

　　这意味着甲骨文从数据存储公司转型为企业的「智能数据中枢」。相比单纯扩张算力，甲骨文更像是在企业 IT 架构中升级了「超级大脑」，让数据真正参与到智能决策流程中。这是一个比算力价格竞争更具壁垒的位置。

　　这是甲骨文的独特切口：它既把数据库完成了智能升级，让数据天然适配大语言模型，又能通过多云兼容，把服务直接放进了 AWS、Azure、GCP 的体系里，客户无需迁移就能接入。同时，甲骨文的的云基础设施在成本上更具优势，能够让 AI 推理更便宜、更普及。

　　甲骨文如今已经成为一家不是单纯卖算力、卖数据库的公司，而是抓住了 「企业数据 + AI 推理」这个稀缺入口。一旦客户选择在这里搭建桥梁，未来大量的 AI 应用和调用都会持续依赖这条路径。

　　3、资本会一直买单吗？

　　过去几年，资本市场对甲骨文的印象更多是一个「传统软件巨头」，稳定但缺乏想象力。然而这次财报和电话会，让投资人第一次清晰地看到，甲骨文未来发展巨大的想象空间。

　　「我们今年的开局非常出色。」 萨弗拉·卡兹说。

　　甲骨文的云基础设施（OCL） 业务高速增长，本财年预计 180 亿美元，四年后将达到 1140 亿美元。RPO 飙升至 4550 亿美元，意味着客户已经提前锁定了未来的购买。萨弗拉·卡兹表示：「在接下来的几个月里，我们预计将签约几个价值数十亿美元的新客户，RPO 规模可能会超过 5000 亿美元。」

　　甲骨文过去几个季度还在持续推进与亚马逊、微软和谷歌云三大云厂商的多云数据库互联。当季，来自三大云厂商的多云数据库收入同比增长 1529%。并计划再为三家公司交付 37 座数据中心，使相关设施合计达到 71 座。这也验证了其模式的有效性。

　　这些数字的背后，市场意识到甲骨文不仅仅是跟随 AI 浪潮，而是站在了一个极具战略价值的入口位置。它有能力把数据与 AI 结合起来，而这正是 AI 商业化最核心的难题。

　　对中国的云厂商来说，这背后的启示很明确。如果只是强调算力供应，很容易陷入价格战。真正的战略位置，在于谁能成为企业数据和 AI 模型之间最可信赖的桥梁。

　　甲骨文的股价暴涨，并不是单纯因为营收增长，而是因为它让市场相信：在 AI 时代，它是企业和大模型公司最重要的通道。谁掌握了这条通道，谁就掌握了未来企业智能化的主动权。

　　审校|陈秋霖

　　原文标题 : 是时候重新认识一下甲骨文了