过去几个月，围绕AI产业链的讨论越来越多，但资本市场的焦点其实始终只有两个问题：钱从哪里来，以及什么时候能赚到钱。甲骨文作为OpenAI的重要基础设施合作伙伴，其财报因此被视为检验AI投入回报的重要信号。当季度营收与每股收益双双打破过去15年的增长纪录，剩余履约义务（RPO）的激增，不仅缓解了此前市场对于债务压力和盈利能力的担忧，也在一定程度上稳定了近期略显降温的AI投资情绪。
电话参与者
董事长兼首席技术官——劳伦斯·埃里森
首席执行官——克莱·麦戈克
首席执行官——迈克·塞西莉亚
首席财务官——道格·卡林
完整电话会议记录
道格·卡林：首先，我想重点介绍一下我们对盈利新闻稿和本次电话会议所做的调整。在新闻稿中，我们清晰明确地列出了原本会在盈利电话会议上提供的补充财务指标，以便各位都能提前获得书面信息。接下来，关于盈利电话会议的具体安排，我会先简要介绍一下，然后交给迈克和克莱，让他们更详细地阐述我们公司的业务情况。之后，包括拉里在内的所有成员都将回答大家的问题。
就第三季度业绩而言，我们取得了令人瞩目的成绩，各项指标均超出预期。我们的增长势头持续加速，第三季度是15年来首个有机总收入和非GAAP有机每股收益均实现20%或以上增长的季度（以美元计）。正如我们在新闻稿中强调的那样，我将简要提及几点，然后将电话会议交给我们的首席执行官们。首先，今年1月，TikTok美国完成了其美国数据业务从字节跳动剥离，成立了一家独立公司。甲骨文公司目前持有该公司15%的股权，并在董事会中占有一席。
从对我们财务状况的影响来看，我们作为其技术供应商所提供服务产生的收入不会受到影响，相关业务在完成股权投资后仍将持续开展。在会计处理方面，我们将按照权益法进行核算。自一月下旬投资完成之日起至三月三十一日期间，我们在该新公司的应占收益份额将计入我们的第四季度财报。之所以体现在第四季度，是因为财务确认存在两个月的报告时滞。该部分收益将在我们的利润表中以非经营性收益或损失的形式列示，并将作为对公司整体财务表现的增量贡献。
其次，在二月份，我们宣布计划通过债务和股权融资筹集最多五百亿美元资金，同时表示在二〇二六日历年度内预计不会再额外发行超过该规模的债券。在公告发布后的几天内，我们已通过投资级债券和强制可转换优先股的组合成功筹集了三百亿美元。本次发行获得了创纪录的订单簿规模，认购需求大幅超出发行规模。正如我们在公告中提到的，目前我们尚未启动融资计划中的按市价发行股票部分。最后，我也想提醒大家，尽管公司业务规模和复杂度持续提升，我们仍然在季度结束后的十天内就对外公布了本季度的财务业绩。
借助Oracle Fusion，我们能够比标普500指数中的任何其他公司更快地完成财务结算和提交，这为我们带来了显著的战略优势，同时也让我们有机会帮助我们的Fusion客户在他们的业务中实现同样的目标。接下来，我将把电话交给Mike。
迈克·塞西莉亚：谢谢，Doug。正如Doug刚才详细介绍的，我们本季度整体表现非常出色。我们持续保持强劲的执行力，所以让我简单谈谈我们的应用业务。Oracle公司拥有市场上增长最快、最全面的云应用套件，毋庸置疑。我们的SaaS解决方案是行业完整的平台——高度可扩展、值得信赖、安全可靠且符合监管要求的系统和流程，我们的客户信赖我们来运行支撑其业务的系统。按固定汇率计算，本季度云应用收入增长了11%，年化收入达到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%。面向酒店、建筑、零售、银行、餐饮、地方政府和电信等行业的SaaS解决方案合计增长19%。因此，我对本季度应用增长情况非常满意。在此背景下，我想谈谈关于SaaS末日论的报道。大家都听说过这样的说法：利用人工智能快速开发的新公司将终结SaaS时代。我完全不同意这种观点。
我认为，如果我们不采用人工智能工具及其编码功能，它们将会构成威胁，但我们正在采用，而且速度非常快。甲骨文公司正在利用最先进的人工智能编码工具和最优秀的开发人员，不仅加速我们的SaaS业务发展，而且还提供能够赋能众多行业整个生态系统的解决方案。甲骨文公司内部对人工智能编码工具的使用，使得规模较小的工程团队能够更快地为客户提供更完善的解决方案。我们正在利用人工智能构建全新的SaaS产品，同时也将人工智能代理直接嵌入到我们现有的应用程序和套件中。
我们利用小型工程团队拥抱人工智能，刚刚构建了三款全新的客户体验 (CX) 应用：线索生成与筛选、销售流程编排与自动化销售，以及我们全新的网站生成器。事实上，我们刚刚使用该网站生成器构建并发布了全新的 oracle.com 网站。我们开发这些全新的 CX 产品旨在帮助客户提升销售业绩，而不仅仅是用于管理预测或提高邮件打开率。这三款产品是 salesforce.com 所不具备的。当然，salesforce.com 也不包含 OCI（人工智能数据平台）、Fusion ERP 以及完整的行业套件。由人工智能驱动的端到端生态系统自动化平台是 Oracle 公司独有的。
此外，我们已经在横向后台和行业应用中部署了超过 1000 个智能体。这还不包括客户自行构建的智能体以及我们内部使用的智能体。这些都是直接集成到我们应用和现有流程中的人工智能功能。我认为，医疗保健领域就是一个很好的例子：我们全新的人工智能驱动的电子健康记录 (EHR) 系统已投入市场，并且取得了显著成效。我们降低了管理成本，让临床医生能够接诊更多患者，改善了医疗服务的可及性，并提高了医护人员的满意度。
再举一个例子，在银行业，我们提供全面的AI驱动型SaaS平台，涵盖商业银行、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、客户体验（CX）、企业资源计划（ERP）和人力资本管理（HCM）等各个方面。仅这套银行业务套件就包含数百个嵌入式AI代理，所有这些代理均免费提供给我们的客户。在零售业，我们的AI解决方案涵盖商品销售、品类规划、供应链管理、销售点、电商，当然还有ERP、CX和HCM。总之，这些系统并非是简单地拼凑一些功能，打着AI的旗号就能取代的。因此，一些规模较小或专注于单一领域的SaaS企业很可能会受到冲击。
但甲骨文公司并不在其中。现在，让我重点介绍一下第三季度应用领域的一些关键胜利——当然，这只是一个非常简短的列表，并非完整列表。Memorial Hermann Health System选择了Fusion ERP、SCM和HCM系统，击败了Workday。新南威尔士大学也选择了Fusion ERP和HCM系统，同样击败了Workday。Gray Media选择了Fusion EPM和ERP系统，再次击败了Workday和SAP。Investec Bank选择了Fusion EPM和ERP系统，而非SAP。HID Global Corporation也选择了Fusion ERP和SCM系统，而非SAP。埃塞俄比亚航运物流服务企业选择了Fusion ERP、SCM和HCM系统，同样击败了SAP。
一家华尔街大型银行选择在其所有业务部门全面采用 Fusion ERP 系统，彻底取代 SAP。劳登县公立学校选择了Fusion ERP、EPM、HCM 和 SCM 系统。JM Smucker 公司选择了 Fusion ERP 和 EPM 系统。Westfield 保险公司选择了 Fusion ERP、EPM、HCM 和采购系统。三菱日联金融集团（Mitsubishi UFJ Financial Group）作为我们现有的云客户和数据库客户，目前正在迁移到我们的 Fusion ERP 和行业 SaaS 应用。Zain KSA 科威特公司（Zain KSA Kuwait）作为我们现有的主要技术客户，正在将 EBS 系统迁移到云端以支持其业务增长。以上仅列举了本季度众多主要应用解决方案中的一小部分。
本季度，我们共有超过 2000 家客户成功上线。如果将我们的行业应用和 Fusion 应用加起来，上线数量超过 2000 家，更重要的是，我们看到上线的平均时间持续缩短。以下仅列举本季度部分上线案例：赫斯特集团 (Hearst) 扩展了其 ERP 系统，新增了企业绩效管理(EPM) 和人力资本管理 (HCM) 功能。JM Huber 公司现已全面上线 Fusion ERP 和供应链管理 (SCM) 系统。阿联酋健康服务公司 (Emirates Health Services) 上线了 HCM 功能，从而获得了一套全面的人力资源、薪资和人才管理套件，显著提升了其员工管理水平。尼亚加拉瓶装公司 (Niagara Bottling) 完成了 SCM 系统的上线，从本地部署的ERP 系统迁移到了 Fusion 系统。Seadrill 公司现已全面上线 ERP、HCM、SCM 和 EPM 系统。
再次强调，本季度共有 2000 个项目上线，这只是上线项目的一个非常非常短的列表，但从中可以看出，这不仅代表着发展势头，也代表着与这些客户的多方面合作。与第三季度整体的关键技术合作项目相比，这个列表也同样简短。洛克希德·马丁公司选择 OCI 高性能计算解决方案，以高效地扩展其环境中的 AI 应用。Rhombus 公司选择 OCI 计算、网络和存储解决方案，用于其所有工作负载的 AI 视频和安全应用。Lucid Motors 公司选择 OCI 核心服务进行数据和连接，以拓展欧洲市场。日本 Infomart 公司选择 OCI 构建其关键业务 B2B 平台。Claro Brazil 公司选择 OCI Alloy 构建其自主 AI 应用。
法航-荷航集团的成功案例体现了其在多云环境下的卓越表现，Oracle 数据库为法航-荷航集团带来了 13 倍的性能提升，同时显著降低了成本。动视暴雪是 Oracle E-Business Suite 的现有客户，此次也成功在Azure 上部署了 Oracle 数据库。Oracle 公司在其战略应用中积极拥抱人工智能，这促使我们与客户就我们的全栈解决方案展开更广泛的企业级对话，包括 OCI、AI 数据平台、融合应用和行业套件。这些对话旨在实现生态系统自动化，而非仅仅关注单个应用。我们致力于实现整个生态系统的自动化，而我们简化的市场推广模式（我们在上次财报电话会议上已提及）也为此提供了进一步的推动。
这使我们能够与更多客户达成更多多产品交易，将Oracle数据库、OCI平台、AI工具和完整应用套件的强大功能结合起来。按固定汇率计算，云应用递延收入增长14%，而当季云应用收入增长率为11%，这进一步印证了我们的加速增长战略。克莱，接下来交给你。谢谢你，迈克。
克莱·麦戈克：好的。接下来我要谈谈我们业务的两个板块：多云数据库和人工智能基础设施。这两个板块都发展迅猛。多云数据库的收入同比增长了 531%，人工智能基础设施的收入同比增长了 243%。这两个板块的需求都超过了供应，而且甲骨文公司制定了清晰的执行计划，将迅速把这种需求转化为盈利的经常性收入。几十年来，甲骨文数据库一直可以在任何硬件和操作系统上运行。直到最近，甲骨文数据库云服务还只能在单一云平台 OCI 上使用。我们先后与微软、谷歌和亚马逊建立了多云合作伙伴关系，旨在将最佳的数据库平台带到所有云平台。
这些合作关系释放了巨大的潜在需求——我们的数据库客户希望在其他云平台上使用我们的数据库。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平台上都实现了全球区域覆盖。目前，我们已在微软云平台上上线了 33 个区域，在谷歌云平台上上线了14 个区域。我们在 AWS 云平台上实现了显著增长，第三季度初我们只有两个 AWS 区域上线，到第三季度末已达到八个；预计第四季度末将达到 22 个。人工智能也在加速我们数据库云服务的普及。模型编码技能和智能体能力的快速提升，促使客户将他们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、MPT服务器访问和高级安全控制。客户还需要将数据与代理程序本身置于同一位置，而我们的多云数据库可以轻松实现这一点。我们的多云架构将 Oracle 云的最佳功能带到我们的合作伙伴区域。这确保我们能够迅速将数十亿条数据管道转化为高利润的数据库服务收入。对 AI 基础设施（包括 GPU 和 CPU）的需求持续超过供应。这一点在我们 5530 亿美元的 RPO（剩余履约义务）中得到了直接体现。我想分享一个模型，说明如何将 RPO 转化为盈利的经常性收入，以及一些可以早期反映我们进展的运营指标。
人工智能基础设施始于数据中心和电力供应。通过与合作伙伴的合作，我们已确保未来三年内将有超过 10 吉瓦的电力和数据容量投入使用。这些基础设施投资也需要资金，其中超过 90% 的容量已由合作伙伴全额资助，剩余部分计划于本月完成。数据中心建成后，还有许多环节需要衔接。首先是数据中心和现场发电设施的建设。其次是计算、网络和存储设备的设计、制造、交付和安装。最后是数据中心内部所有容量的资金投入。我们将持续在这些环节进行创新。
我们通过标准化设计来优化数据中心的建设。同时，我们的供应链体系也在不断改善，供应商数量增加，与核心供应商之间的合作关系也更加深入。在过去一年中，我们的制造基地数量增加了三倍，机架产量提升了四倍。我们还对安装流程进行了规模化升级，使多个交付阶段能够并行推进。在过去几个月里，从机架交付到开始产生收入的时间也进一步缩短。与此同时，我们也在不断创新商业模式。在上一季度的业绩电话会上，我曾分享过多种方案，说明如何在不增加债务、也不发行新股的情况下，逐步扩大公司的人工智能基础设施规模。自那之后，我们已经通过这一新模式，与多家客户签署了超过290亿美元的合同。
自带硬件和客户预付款相结合的模式，使我们能够在不产生任何来自甲骨文公司的负现金流的情况下持续扩张。当然，这290亿美元的收入还不包括我们本季度签署的其他交易。最终，所有这些都转化为向客户交付的容量和为甲骨文公司带来的收入。第三季度，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直保持的那样，90%的承诺容量按时或提前交付。这就是客户持续选择甲骨文公司来满足其基础设施需求的原因。投资人工智能基础设施需要大量资金，但我们的运营模式经过优化，能够确保盈利能力。
灵活的基础设施设计、高利用率和快速交付，再加上多元化的客户群体，造就了令人瞩目的业务。规模的扩大将固定成本分摊到更大的基数上，从而提升了盈利能力。在如此快速地扩展资本密集型业务的同时还能提高盈利能力，这在以前是前所未有的。回顾我们第三季度交付的人工智能产能，其毛利率保持在32%以上，高于我们此前30%的预期。再加上OCI其他利润率更高的业务板块，例如数据库服务，您就能明白为什么Oracle公司能够如此快速且盈利地增长。我们的业绩足以说明一切。我们2026财年的收入和盈利均超额完成，并且我们正在不断上调2027财年的预测。
甲骨文公司之所以能够取得这样的成就，得益于其业务模式从以季节性许可为主转型为高度可预测的经常性收入模式。人工智能和高级计算的需求将在整个经济领域持续广泛增长。许多成功的模型、智能体平台和企业将会涌现。我们目前为数百家最先进的人工智能客户提供支持，并且还有更多客户希望与我们合作。我们构建的基础设施灵活、可互换，能够支持从最小到最大的各种工作负载。我们不断提供最新的加速器，从NVIDIA和AMD的最新产品到Cerebras和PowerCharm等公司的新兴设计。
总而言之，我们相信，我们现在对数据中心、计算能力和客户关系方面的投资，随着时间的推移只会变得更有价值。接下来请肯回答问题。
肯·邦德：谢谢你，克莱。雷吉娜，请你向观众征求一下问题。
接线员：现在我们开始问答环节。如需提问，请在电话键盘上按“*”然后按“1”。我们也请大家将问题限制为一个。第一个问题来自古根海姆公司的John DiFucci，请开始。
John DiFucci：谢谢。哇，信息量真大。听着，我会把关于 AI 基础设施的问题留给其他人，但我们之前听过 Doug 提到过 AI 基础设施业务对公司其他业务产生的“光环效应（Halo Effect）”。本季度表现非常强劲，你们也提到 RPO（剩余履约义务）的增长主要来自大规模的 AI 合同。但与此同时，我们从一线调研中了解到，这种光环效应正在转化为实际的业务订单。
在 AI 基础设施之外，听起来项目的上线（Go-lives）非常稳健，而且业务活动——尤其是储备订单（Pipeline）——在更传统的云工作负载方面有了实质性的提升。这包括你们提到的专用区域（Dedicated Region）、主权云（Sovereign Clouds），甚至是我们开始听闻的 Alloy 合作交易，此外还有 Mike 刚才提到的、往往与之相关的应用软件（Apps）交易。
我意识到这类交易的规模可能不及那些巨型的 AI 订单，但您能否谈谈这些业务中似乎正在积聚的底层增长势头？我的这种想法正确吗？另外，如果可以的话，在相关话题上，您能否为我们提供关于2027 财年资本支出（CapEx）的前瞻指引？
Mike Cecilia：好的，John。我是Mike，我来回答这个问题。是的，我们确实看到了光环效应。让我再补充一点。就应用业务而言，我们在OCI上训练了大量模型，并为应用进行了紧密配置，这使得我们可以将高质量的AI服务作为功能直接嵌入到我们的应用中。因此，我们不仅为模型供应商提供训练服务，还将许多输出直接嵌入到我们的应用核心中。我们正在进行快速工程等工作，使其与业务相关。
但事实上，在我们的应用业务中，我们保管着全球大量关键任务数据，并且与这些模型有着非常紧密的联系——非常接近——将这两点结合起来，就能让客户非常迅速地从人工智能中获益。如果你听过对人工智能的任何批评，那就是“无法快速获得价值”。但实际上，当我们将其打包成一项服务，并将我们作为应用保管者所掌握的私有数据暴露给人工智能时，我们已经取得了巨大的成功。我刚才提到了一些你听到的垂直行业案例，但我认为这适用于所有领域。
另一个非常有趣的“光环效应”在于，我们可以利用自身的基础设施——尤其是OCI基础设施——为客户节省预算。我们之前也说过：我们的速度更快、成本更低。当客户考虑大规模应用或基础设施转型时，我们可以帮助他们制定预算，只需将工作负载迁移到OCI，就能为转型提供资金，因为我们的运行速度更快、效率更高、成本更低，远胜于竞争对手。最后，在把问题交给Doug回答关于资本支出的问题之前，我想再谈谈另一个“光环效应”，那就是主权人工智能。
我们的主权解决方案并非新鲜事物，也并非对当前世界局势的仓促反应。结合我们的 Alloy 解决方案【注：传统的云服务（如 AWS、Azure 或标准版 OCI）是由云厂商直接运营的，用户只能使用。而Alloy 允许合作伙伴在他们自己的数据中心内部署一整套 Oracle 云基础设施】，我们确实看到全球范围内的潜在客户数量正在不断增长。我们的产品外形尺寸——我们在外形尺寸方面极具差异化——不仅能够提供更小的体积，还能在此基础上提供完整的 OCI 服务，无论涉及多少机架，无论是三个机架还是 500 个机架，我们认为这都是我们在市场上的巨大优势。因此，将应用程序、OCI AI 服务和主权解决方案结合起来，确实会产生非常强大的光环效应。
道格·卡林：好的，约翰，首先我要赞赏一下你“二合一”提问的创造力，看你同时抛出两个问题总是很有趣。关于资本支出，我想我们会在本财年结束后再和大家讨论，届时再谈谈明年的资本支出。但我先说几点。显然，从克莱的经历来看，最值得关注的是资本支出与甲骨文公司资金需求的脱钩。显然，当我们拥有这些额外的融资机制时，可能会有额外的资本支出，但这不需要甲骨文公司额外出资，这一点非常重要。
其根本在于，我们仍然致力于上个季度所讨论的内容，即维持甲骨文公司的投资级信用评级，并保持在之前讨论过的融资规模内。我们已经宣布，今年将完成其中500亿美元的融资。约翰，关于资本支出，下个季度之后会有更多信息公布。
John DiFucci： Doug，非常感谢你对细节的关注。Mike，你关于人工智能以及Oracle如何应对人工智能的发言——每个人都应该借鉴，因为这是一种合乎逻辑的方法。谢谢，干得漂亮。
接线员：下一个问题来自摩根大通的马克·墨菲。请提问。
马克·墨菲：谢谢。祝贺你们取得如此显著的进步。克莱，随着甲骨文公司向更高层次的人工智能推理转型，您认为优化数据中心选址的正确策略是什么？例如，如果在德克萨斯州和怀俄明州拥有大型集中式数据中心，它们虽然靠近电力供应，但距离人口中心和沿海地区的光纤线路却相当远。因此，我们不禁会想到用户和设备可能距离很远。
因此，随着你们更多地转向推理，你们是否认为有必要将这些位置稍微调整得更靠近用户和流量所在的地方？
克莱·麦戈克：当然。马克，问得好。首先，我想重点谈谈我们对推理的看法，以及它如何影响数据中心部署。首先，我想说的是，一段时间以来，训练工作非常活跃。推理技术正在各个领域迅速发展。我认为这是因为模型本身的利用率越来越高，以及新的应用场景不断涌现——任何最近在软件领域使用过Claude 或 Codex 的人都知道这一点。这些都是非常强大的工具，它们正在改变我们做事的方式。因此，推理技术的需求将会非常巨大。现在，你谈到了数据中心的位置——你提到延迟是一个关键因素。
实际上，选择服务器位置的原因有很多。可能是出于成本考虑，可能是出于整体可用性考虑，也可能是出于主权考虑。所以，选择服务器位置的理由各不相同。但要回到你提到的延迟问题，关键在于理解延迟是成比例的。也就是说，如果你想在股票市场上进行低延迟交易，等待从东海岸到西海岸的100毫秒往返时间显然是不明智的。
如果你要问的是一个需要人工智能模型几秒钟才能回答的业务问题，那么从纽约到怀俄明州的额外40毫秒延迟并不会对你造成任何影响。因此，当你与客户讨论他们需要更低延迟的应用场景时，你会发现，目前的延迟问题实际上并非硬件的位置，而是所部署硬件的类型。正因如此，你才会看到围绕人工智能加速器涌现出如此多的创新。
如果你看看 GROQ、Cerebras 或 Positron 的做法，你会发现这些不同类型的公司都在思考：我们不仅要降低推理成本，还要显著降低推理延迟。我认为，如果你关注下周 NVIDIA 的 GTC 大会，你会看到他们的相关公告。但总的来说，我认为整个行业要想整合资源并降低延迟，首先必须采用不同的推理架构。值得庆幸的是，数据中心的位置实际上只占其中很小一部分。
因此，我们可以更加灵活地选择电力充足、土地丰富的地区建设数据中心，并根据现有资源进行优化，以满足不断增长的需求。
马克·墨菲：非常感谢。
接线员：下一个问题来自瑞穗银行的Siti Panigrahi女士。请提问。
Siti Panigrahi：太好了。感谢你们接受我的提问。我想问一下关于你们人工智能数据库和人工智能数据平台的机会。随着最近市场对人工智能的热情升温，以及企业开始采用前沿大模型提供的工具，你们从客户那里听到的关于利用其私有数据进行训练、并构建私有大模型的需求情况如何？另外，对于你们在去年十月分析师日上提到的人工智能数据库业务增长拐点，你们现在有多大的信心能够看到这一拐点的出现？
克莱·麦戈克：是的，谢谢。你看，我认为这个问题包含两个方面。一是私有语言模型（LLM）的普及程度，二是人工智能与私有数据结合使用的程度。早期，很多人认为大多数客户会针对自身需求对大型语言模型进行非常具体的训练。但事实证明，情况并非如此。相反，我认为现在非常流行且日益流行的是，人们选择最佳模型，并以私密的方式将其与自身的私有数据结合起来。我们看到这方面的需求非常旺盛。
如果你听过Mike之前讲到我们如何将这些AI模型嵌入到我们的应用程序中，那只是其中一个用例。但显然，并非所有应用都能在Oracle公司的应用程序中运行，很多应用都是定制开发的。因此，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MPT服务器还是自然语言SQL——以便使用这些模型。此外，我们还有AI数据平台产品。它正是为了解决这个问题而开发的。
您拥有大量数据——可能是应用程序数据，也可能是存储在不同数据湖和数据仓库中的自定义数据，还可能是结构化数据库中的数据。所有这些数据结合起来，为您提供了一个智能平台，让您可以快速构建应用程序，并访问来自多个提供商的所有顶级模型。因此，我们看到整个技术栈都呈现出强劲的增长势头。正因如此，我在准备的发言稿中谈到了我们在多云数据库方面所看到的增长。我们发现，客户要想利用最新、最先进的人工智能技术，首先必须部署在云端。
目前仍有大量数据不在云端。因此，我们看到企业正在加速将最重要的私有数据迁移到云环境，以便利用最新最先进的人工智能技术处理这些数据。
Siti Panigrahi：太好了。谢谢你提供的色彩。
接线员：下一个问题来自桑福德·伯恩斯坦的马克·莫德勒。请提问。
马克·莫德勒：祝贺你们取得了非常出色的季度业绩。真的非常棒！接下来我想稍微转换一下话题，谈谈财务方面的问题。既然你们已经完成了大规模的债务融资，考虑到建设人工智能数据中心的成本以及为该数据中心筹集资金的成本，你们对人工智能数据中心业务本身创造的价值有多大信心？另外，如果方便的话，能否再详细谈谈主权云？
您能否谈谈您如何将人工智能数据中心业务转型为主权云的人工智能提供商，以及这将如何影响您对甲骨文公司的工作价值？谢谢。
克莱·麦戈克：好的。我想我们会分两次进行。我先讲前半部分，然后交给迈克，让他谈谈主权云方面的一些内容。你看，当我们考虑这些人工智能数据中心的整体盈利能力时，会涉及到两个方面。一是加速器本身的盈利能力。我们之前曾预测，这方面的毛利率会在30%到40%之间。这个预测目前仍然有效。
我们运营这些数据中心的能力不断提升，交付成本也越来越低——网络和硬件支出以及电力成本都在持续降低。对此我们非常满意。另外需要了解的是，在这些人工智能数据中心中，无论是用于推理还是训练，采购的并非只有人工智能加速器。还有大量的通用计算资源，以及高性能或大规模对象存储、负载均衡、身份和安全产品等等。
通常情况下，这部分支出约占总支出的 10% 到 20%，最终会流向相关服务。考虑到这些服务的利润率更高（具体取决于服务组合），整体盈利能力将持续提升。此外，正如我之前提到的，我们的多云数据库业务利润率更高，在 60% 到 80% 之间，而且增长速度非常快。因此，综合所有这些因素，OCI 的整体利润率持续增强并快速增长。
我想说的是——我认为这其中可能存在一个大家不太理解的问题——盈利能力的限制因素并非我们已交付的产能。假设我正在建设一个数据中心，它有四个数据机房，我已经交付了第一个机房。第一个机房是盈利的。尽管我们持续提升每股收益等指标，但目前盈利能力并未进一步增强，原因在于我们同时在建的项目太多，而这些项目需要一定的成本。不过，我们在这方面做得非常出色。我们非常擅长最大限度地缩短建设周期。
我们非常擅长在这一时期内降低这些成本。但这些成本并非为零。因此，在我们业务经历高速增长阶段之际，成本是盈利能力的唯一拖累因素。但值得庆幸的是，我们交付产能的能力非常出色，而且还在不断提升。我们交付的产能都已提前签订合同，价格也非常优惠。因此，综合以上因素，我们对已交付的产能以及人工智能业务盈利能力的持续增长都充满信心。
迈克·塞西莉亚：迈克，你想聊聊主权吗？好的。正如我之前提到的，我认为我们在主权方面占据了非常有利的地位。一年前，主权指的是数据主权，当时市场上存在一些伪主权解决方案，这些方案虽然从主数据角度来看拥有主权数据，但备份数据可能在其他地方，甚至在另一个国家。当然，这种情况现在已经不可接受了。主权意味着主权数据、主权运营，甚至主权合同。我们的Alloy模型完美地实现了这三点。
通过提供全栈解决方案——这再次凸显了我们与一些竞争对手在主权领域做法上的最大区别——我们并非仅仅构建一个边缘主权区域，而是构建了全栈 OCI，其中包含了我们所有的OCI 服务。正如您所提到的，利润率组合也使我们能够在该主权区域内运行所有应用套件和 AI 数据平台。当然，其中一些服务的利润率与我们的基础设施利润率有所不同。因此，我认为我们拥有非常独特的优势，能够在主权区域内交付 Oracle 公司的所有产品和服务。
这个主权区域的大小可以根据客户的需求而定。另一方面，我们在划定主权边界方面拥有完全的灵活性。我们通常从国家边界的角度来考虑主权，但我们也接触过一些客户——例如，企业客户可能在多个国家/地区开展业务，比如欧洲或非洲——他们实际上希望拥有一个主权区域，一个由他们控制并在其数据中心运营的主权区域，并且他们服务于特定垂直行业的客户，例如医疗保健或零售业。
他们的主权区域在其 Alloy 中覆盖了这些国家。我们可以满足所有这些需求。我们拥有最大的灵活性——我们认为我们在合同和交付方面都拥有最大的灵活性——而且，再次强调，最重要的是，我们交付 Oracle 公司在这些主权区域内的所有产品和服务。这不是一个子集，也不是几个边缘设备，而是整个 OCI。
马克·莫德勒：两个答案都非常有帮助。非常感谢，再次祝贺！
接线员：下一个问题来自巴克莱银行的雷莫·伦肖。请提问。
Raimo Lenschow：太好了，谢谢。也祝贺你们。我想问一个我们在和投资者交流时经常遇到的问题，那就是关于SaaS软件、应用软件的话题——“人工智能会扼杀它们吗？”我想听听你们在和客户交流时听到的是什么。这是投资者经常问的问题吗？客户那边也会讨论这个问题吗？你们是如何解释的？我想你们的工作更多的是确定性的，而不是概率性的，所以这可能是原因之一，但我还是想再听听你们的看法。谢谢。
迈克·塞西莉亚：我是迈克，我来回答这个问题。就我接触过的客户而言，我还没有遇到过哪个客户告诉我，他们准备放弃零售商品管理系统、核心银行系统、活期存款账户系统、电子病历系统，转而使用一些零散的AI功能拼凑起来，一夜之间就能取代所有这些系统。事实上，你听到的客户反馈恰恰相反。他们问的是，如何才能像你们一样，在各个应用程序中全面应用尽可能多的AI功能，以及如何才能尽快部署并投入使用？
因为我们认为这是真正实现价值的最佳途径。正如您所知，我们在甲骨文公司运行的这些系统高度复杂、至关重要，拥有数十年的行业经验和监管合规经验，我们的客户正是利用这些系统来运营他们的业务、政府机构、医疗机构等等。我非常满意我们目前的处境。正如我所说，我们自身也在大力发展人工智能。Fusion 中已经部署了上千个人工智能代理。仅我们的银行解决方案中就包含数百个人工智能代理。
所以，没错，我们认为人工智能具有颠覆性——我们确实这么认为——但我们认为我们才是颠覆者，因为我们确实将人工智能直接嵌入到我们的应用程序中，而且无需额外费用。这些功能作为季度升级的一部分，定期添加到应用程序套件中。因此，我并不认为人工智能会终结SaaS，至少对Oracle公司而言是这样——我认为它实际上有助于提升我们的SaaS地位，并帮助我们更快地进入市场。我们对目前取得的成果感到非常兴奋，并期待未来能分享更多相关信息。
雷莫·伦肖：好的，谢谢。
接线员：最后一个问题来自德意志银行的布拉德·泽尔尼克。请提问。
Brad Zelnick：太好了，非常感谢。我也要表示祝贺，并且想说你们的信息传递非常清晰、也非常有帮助。我的问题是给Mike，或许Larry也可以回答，这个问题也是在Raimo刚才提问的基础上延伸出来的。你们已经在Fusion中推出了人工智能代理工作室，而我们都知道，一个企业最核心的资产通常存在于甲骨文数据库和甲骨文的应用系统之中。但我很好奇，在一个许多厂商都试图成为跨多个企业系统和工作流程的人工智能交互层的世界里，你们认为甲骨文公司的角色将如何演变？
迈克·塞西莉亚：Brad，我是Mike，我先回答。首先，我认为这里的关键在于数据引力，而且关键任务数据的引力更加重要。正如我们所说的，我们已经在Fusion中发布了人工智能代理工作室。Fusion是客户系统中的一个平台，负责管理他们的运营数据和关键任务数据。如果你要构建一系列人工智能代理——或者你的系统集成商要帮你构建这些代理——我会问的第一个问题是：你会从哪里开始？答案很简单，你会从系统记录所在的地方开始。
你会从这个数据引力中心开始，因为从推理的角度，以及从检索增强生成的角度来看，这些数据将是最相关、最具体的，并且能够为人工智能提供大量上下文信息。现在，我们在Fusion中发布的人工智能代理工作室并不仅仅局限于Fusion自身的数据。你可以在我们的行业应用之上构建人工智能代理，也可以在第三方应用之上构建，第三方开发者同样可以在这个平台上开发人工智能代理。
因此，我们所提供的是一种一体化的最佳解决方案：完整规模的软件服务应用、由人工智能驱动的软件服务应用，同时还赋予你能力，可以在这些应用之上或旁边创建自己的人工智能代理，并且这一切都运行在一个标准化、每季度升级的平台发布节奏之上。我认为这将非常具有吸引力。因为我们在Fusion中构建的这个人工智能代理工作室，本身就是季度升级的一部分，也属于我们常规安全补丁体系的一部分。所以，从我们的角度来看，你实际上获得了两方面的优势：一方面是打包好的软件服务应用。
另一方面，你还获得了一个与企业最关键、最核心数据非常接近的代理开发平台，同时也拥有能力去创建完全定制化的人工智能代理。
劳伦斯·埃里森：最后我想说的是，我们为所有应用程序提供了一系列预构建的代理。此外，我们还提供了一个开发环境——AI 数据平台开发环境——让客户能够轻松地将他们自己的代理添加到我们构建的代理中。我们并不认为我们能够为银行系统或医疗保健系统构建所有应用程序代理。我们的许多合作伙伴和客户都会这样做。AI 数据平台的作用在于提供一个完整的集成开发环境，您可以使用 Oracle 云中的任何 AI 模型来构建自己的代理。
基本上，所有流行的AI模型都涵盖在内。你可以用它们来编写智能体代码，也可以用它们来进行多步骤查询推理。例如，在我们的Fusion会计系统中，我们计划开发一个复杂的智能体来执行所谓的“结账”操作。因此，在不久的将来，当你使用Fusion系统结账时，它将是一个自主运行的智能体——无需人工干预。你只需指示AI智能体执行结账操作，即可获得结果。我们的应用程序内置了许多AI功能，而且这些功能都是开源的。
他们乐于让我们的客户和合作伙伴扩充代理商组合，我们正在构建一个完整的生态系统，实现医疗保健、金融服务和零售业的自动化。这就是人工智能让我们能够做到的：拓展我们正在构建的SaaS软件套件的范围，从而实现整个生态系统的自动化。让我谈谈医疗保健。在医疗保健领域，Epic实现了医院（尤其是急症医院）的自动化，在某些情况下也包括诊所，但主要目标是急症医院。我们实现了急症医院、诊所、实验室以及支付方（即实际支付账单的人）的自动化。我们实现了保险公司的自动化。
我们对医疗卫生管理（HCM）系统进行了自动化改造，该系统负责培训护士、安排放射科医生（确保在进行核磁共振检查时能安排到合适的医生）、自动化医院的财务管理，以及自动化与美国食品药品监督管理局（FDA）和其他监管机构的对接，这些机构负责审批最新药物，并与制药公司进行沟通。这就是医疗保健生态系统，它非常庞大。感谢上帝，我们现在拥有这些编码工具，使我们能够构建一套全面的软件——基于代理的软件——来自动化医疗保健或金融服务等生态系统。这正是甲骨文公司正在做的事情。这就是为什么我们认为我们是颠覆者。这就是为什么我们认为SaaS末日论适用于其他人，但不适用于我们。
布拉德·泽尔尼克：真是太棒了。谢谢你，拉里。谢谢你，迈克，也祝贺你。
肯·邦德：谢谢布拉德。本次电话会议的录音回放将在我们投资者关系网站上保留24小时。感谢您今天参加我们的会议。接下来，我将把电话转回给雷吉娜，请她结束发言。
接线员：今天的电话会议到此结束。感谢各位参与。您可以挂断电话了。
