從 「Oracle Cloud World」 到 「Oracle AI World」 ，甲骨文在拉斯維加斯召開的年度大會名稱變更足以見得其對AI所能帶來的改變寄予厚望。

今年，甲骨文市值重回全球科技公司前十，也正是因為以AI重塑業務體系，9月10日，甲骨文因公佈財報股價單日暴漲36%，盤中一度觸及歷史高位，市值逼近萬億美元大關。這一暴漲使公司創始人拉里·埃裏森在盤中短暫超越埃隆·馬斯克，登頂全球首富。這份財報中公佈的關鍵信息是——剩餘履約義務暴增至4550億美元，遠超市場預期的1780億美元。

這一次，甲骨文再次嘗試穿越技術週期，押注AI算力革命重歸舞臺中央。從數據庫到AI

提到數據庫，甲骨文（Oracle）是繞不過去的名字，它曾是數據庫的代名詞。上世紀80年代，拉里·埃裏森帶領的這家公司憑藉Oracle Database改寫了企業數據管理的格局。90年代，甲骨文與IBM、微軟形成「三足鼎立」，金融、電信、政府、保險等核心行業都離不開它的數據庫。

但進入雲計算時代，亞馬遜AWS率先跑出，微軟Azure和GoogleCloud緊隨其後，而Oracle的雲轉型卻被批評為「遲緩且保守」。多年裏，它更多被視為傳統企業軟件巨頭，而非前沿的雲玩家。

直到新一輪生成式AI的爆發，AI不再是附加功能，而是平臺級能力。AI在重構了各行業業務的同時，也決定了下一代IT架構的走向。甲骨文找到了新的突破口。它的戰略不再侷限於數據庫或企業應用，而是把AI定位為未來增長的核心引擎。這一轉身背後，是鉅額投資、頻繁合作，以及一場關乎存量與增量的博弈。

吳承楊告訴筆者，AI在企業應用不再是「外掛」一個軟件或者功能，而是需要融入到企業的所有業務與流程之中，「拿人體作比喻，AI不是某一個器官，而是要融入血液中，成為血液組成部分。」

甲骨文的判斷很明確——AI必須嵌入到公司所有的產品線，無論是數據庫、雲平臺，還是企業級應用，未來都要以AI為驅動。

2023年 ChatGPT 引發AI熱潮後，全球AI算力需求呈指數級增長，英偉達GPU一度供不應求。而甲骨文早在2021年就開始囤積GPU，2025年 Zettascale10集羣的投產，正好趕上算力缺口最大的窗口期。

從另一個角度來看，甲骨文的轉型成功更是整個AI算力市場需求結構性增長的縮影。Canalys數據顯示，2025年第二季度全球雲基礎設施支出達953億美元，同比增長22%，連續四個季度增速超20%。

然而，AWS、微軟Azure和谷歌雲分別存在1950億、3680億和1060億美元訂單積壓，交付週期需數個季度，供需嚴重失衡。這種供需失衡為甲骨文等具備快速交付能力的廠商創造了機會。OCI「拯救」了甲骨文

面對AI時代，甲骨文並沒有再次犯雲時代的錯誤，在適時切入AI賽道，並積極跟進的同時，還「另闢蹊徑」，選擇了一條至少目前來看是正確的道路。

面對AI，甲骨文提出了甲骨文雲基礎設施(Oracle Cloud Infrastructure，OCI)的概念，並且由創始人拉里·埃裏森親自掛帥，擔任公司首席技術官，主導了甲骨文雲基礎設施OCI從零開始的研發。

OCI的設計理念從一開始就瞄準了企業核心業務需求、高性能計算以及大規模AI計算負載，其獨特的網絡架構和裸金屬服務器能力，能夠為AI大模型的訓練和推理提供更強的性能、更低的延遲和成本效益，目前OCI已經成為Meta、OpenAI等大客戶訓練和部署AI模型必不可少的基礎設施。

與追求「自研大模型」的科技公司不同，甲骨文采取的是「多模型+多雲」路線。甲骨文在其Fusion應用中嵌入了AI能力，形成了「內生智能」，並且通過AI數據庫，讓模型能夠直接理解和處理企業內部的結構化和非結構化的數據。

與此同時，與其他雲服務商提供「一切皆服務」的廣泛產品組合不同的是，甲骨文選擇了一條差異化競爭之路——專注於高性能計算和企業級工作負載，特別是在新興的AI算力需求方面。

多雲策略一方面拓展了甲骨文的流量入口與生態半徑，另一方面在客戶現有云架構與甲骨文數據庫之間打通通道，降低了切換成本。而在8月，甲骨文還宣佈與谷歌達成深度合作，客戶可以在谷歌的數據中心裏，直接部署和運行在OCI上的甲骨文數據庫服務。「未來幾年，多雲數據庫收入每個季度都將大幅增長。」埃裏森曾表示。

多模型策略方面，甲骨文通過開放的態度，允許客戶在其雲上調用OpenAI、GoogleGemini、MetaLlama等主流模型。

這種組合策略凸顯出了甲骨文在AI時代務實的態度——不和頂級模型公司「硬碰硬」，而是專注於企業落地和數據融合，用靈活性抵禦技術不確定性。

2022 年甲骨文拿下TikTok美國數據託管業務，成為OCI的「分水嶺」。TikTok帶來的年收入迅速突破10億美元，超過當時OCI其他所有客戶的總和。更重要的是，為TikTok運行數千臺英偉達GPU的經驗，讓甲骨文掌握了AI算力調度的核心能力。

而在AI關鍵因素的算力方面，甲骨文憑藉與英偉達的深度合作關係，獲得了相對穩定的GPU芯片供應，並且，在近期舉辦的GTC上，英偉達還宣佈與甲骨文合作，為美國能源部建造該部門最大的AI超級計算機Solstice系統（該系統將創紀錄地配備10萬塊英偉達Blackwell GPU）。另一套名為Equinox的系統將包含1萬個Blackwell GPU，預計於2026年上半年投入使用。

也正是與英偉達的深度合作，以及憑藉在AI算力調度方面的經驗積累，今年，甲骨文與OpenAI簽署史上最大雲服務協議，為「星際之門」 項目提供4.5吉瓦算力，足以支撐下一代大模型訓練。同期還拿下xAI、優步等核心客戶，OCI增長率飆升至超70%。融入「基因」裏的AI化

正如吳承楊所說——AI不是某一個器官，而是要融入企業血液中。如果說算力是甲骨文的「新引擎」，那麼數據庫的AI化改造就是其「老本行」的升級。

今年，甲骨文推出了Oracle AI Database 26ai數據庫，進一步推進「AI for Data」的願景。甲骨文公司中國區技術諮詢部高級總監嵇小峯將26ai數據庫稱為「AI原生數據庫的開創者」，他認為「26ai將徹底顛覆了傳統數據庫的形態。」

26ai數據庫將AI直接嵌入數據庫核心，使企業能夠將AI帶到他們的數據中，簡化應用開發和關鍵任務工作負載的AI賦能。與傳統的「Data for AI」（將數據抽取出來做AI項目）不同，甲骨文強調的是將AI能力內置於數據平臺和數據庫本身，讓數據在流動中自然攜帶AI功能。

這一理念解決了企業AI應用中的根本問題——據MIT數據顯示，95%的生成式人工智能投資幾乎沒有為企業帶來收益，根本原因在於數據孤島、數據質量差、流程問題等都與數據相關。26ai數據庫的內置AI功能讓企業能夠直接在數據層面實現AI能力，而不需要將數據抽取到外部的AI系統中。

據嵇小峯介紹，26ai具備多模數據融合能力，支持結構化、非結構化、向量、圖、空間等多種數據類型，解決了企業AI項目最大的痛點——數據孤島。通過Apache Iceberg 開放協議，它能直接訪問非Oracle數據源，這與甲骨文過去的封閉策略形成鮮明對比。「客戶不需要遷移數據，就能用AI分析全量信息。」

此外，甲骨文還推出了Oracle Autonomous AI Lakehouse，全面擁抱Apache Iceberg，使客戶能夠在所有數據上安全地運行AI和分析，該服務可在OCI、AWS、Azure、Google Cloud和Exadata Cloud@Customer上使用。

新的戰略帶來的改變也已經體現在了甲骨文的財報之中，在2026財年一季度財報中，甲骨文總營收同比增長12%至149億美元。雲收入增長28%（涵蓋IaaS+SaaS）至72億美元，其中IaaS（雲基礎設施）增長55%至33億美元，SaaS（雲應用）增長11%至38億美元。

除此之外，在基礎設施層面的投資也成為甲骨文AI化的重要一部分。據彭博估算，甲骨文未來幾年將投入數千億美元用於基礎設施建設。僅在德克薩斯州西部的一個數據中心，公司每年就將投入超10億美元用於燃氣發電。此前有外媒報道，Oracle 今年的現金流自 1992 年以來首次出現負值，分析師預計這一指標在未來幾年將大幅下降，並於 2029 年纔有望恢復正值。

2025年的甲骨文，不僅市值重回全球科技公司前十，而且雲業務佔比突破40%，距離埃裏森「2029年雲業務佔半壁江山」 的目標越來越近。跨越三個技術時代，甲骨文正重獲新生。（文｜Leo張ToB雜談，作者｜張申宇，編輯丨蓋虹達）