Oracle的算力转型之路，从数据库巨头到枢纽的涅槃重生之旅（企服国际观察）

Oracle正在从数据库领域的领导者转变为算力新枢纽，其能否实现涅槃引人关注，随着技术的不断进步，Oracle正积极适应市场变化，寻求新的突破点，企服国际观察认为，Oracle面临的挑战与机遇并存，其未来发展值得期待。

从 “Oracle Cloud World” 到 “Oracle AI World” ，甲骨文在拉斯维加斯召开的年度大会名称变更足以见得其对AI所能带来的改变寄予厚望。

今年，甲骨文市值重回全球科技公司前十，也正是因为以AI重塑业务体系，9月10日，甲骨文因公布财报股价单日暴涨36%，盘中一度触及历史高位，市值逼近万亿美元大关。这一暴涨使公司创始人拉里·埃里森在盘中短暂超越埃隆·马斯克，登顶全球首富。这份财报中公布的关键信息是——剩余履约义务暴增至4550亿美元，远超市场预期的1780亿美元。

这一次，甲骨文再次尝试穿越技术周期，押注AI算力革命重归舞台中央。

从数据库到AI

提到数据库，甲骨文（Oracle）是绕不过去的名字，它曾是数据库的代名词。上世纪80年代，拉里·埃里森带领的这家公司凭借Oracle Database改写了企业数据管理的格局。90年代，甲骨文与IBM、微软形成“三足鼎立”，金融、电信、政府、保险等核心行业都离不开它的数据库。

但进入云计算时代，亚马逊AWS率先跑出，微软Azure和GoogleCloud紧随其后，而Oracle的云转型却被批评为“迟缓且保守”。多年里，它更多被视为传统企业软件巨头，而非前沿的云玩家。

直到新一轮生成式AI的爆发，AI不再是附加功能，而是平台级能力。AI在重构了各行业业务的同时，也决定了下一代IT架构的走向。甲骨文找到了新的突破口。它的战略不再局限于数据库或企业应用，而是把AI定位为未来增长的核心引擎。这一转身背后，是巨额投资、频繁合作，以及一场关乎存量与增量的博弈。

吴承杨告诉笔者，AI在企业应用不再是“外挂”一个软件或者功能，而是需要融入到企业的所有业务与流程之中，“拿人体作比喻，AI不是某一个器官，而是要融入血液中，成为血液组成部分。”

甲骨文的判断很明确——AI必须嵌入到公司所有的产品线，无论是数据库、云平台，还是企业级应用，未来都要以AI为驱动。

2023年 ChatGPT 引发AI热潮后，全球AI算力需求呈指数级增长，英伟达GPU一度供不应求。而甲骨文早在2021年就开始囤积GPU，2025年 Zettascale10集群的投产，正好赶上算力缺口最大的窗口期。

从另一个角度来看，甲骨文的转型成功更是整个AI算力市场需求结构性增长的缩影。Canalys数据显示，2025年第二季度全球云基础设施支出达953亿美元，同比增长22%，连续四个季度增速超20%。

然而，AWS、微软Azure和谷歌云分别存在1950亿、3680亿和1060亿美元订单积压，交付周期需数个季度，供需严重失衡。这种供需失衡为甲骨文等具备快速交付能力的厂商创造了机会。

OCI“拯救”了甲骨文

面对AI时代，甲骨文并没有再次犯云时代的错误，在适时切入AI赛道，并积极跟进的同时，还“另辟蹊径”，选择了一条至少目前来看是正确的道路。

面对AI，甲骨文提出了甲骨文云基础设施(Oracle Cloud Infrastructure，OCI)的概念，并且由创始人拉里·埃里森亲自挂帅，担任公司首席技术官，主导了甲骨文云基础设施OCI从零开始的研发。

OCI的设计理念从一开始就瞄准了企业核心业务需求、高性能计算以及大规模AI计算负载，其独特的网络架构和裸金属服务器能力，能够为AI大模型的训练和推理提供更强的性能、更低的延迟和成本效益，目前OCI已经成为Meta、OpenAI等大客户训练和部署AI模型必不可少的基础设施。

与追求“自研大模型”的科技公司不同，甲骨文采取的是“多模型+多云”路线。甲骨文在其Fusion应用中嵌入了AI能力，形成了“内生智能”，并且通过AI数据库，让模型能够直接理解和处理企业内部的结构化和非结构化的数据。

与此同时，与其他云服务商提供“一切皆服务”的广泛产品组合不同的是，甲骨文选择了一条差异化竞争之路——专注于高性能计算和企业级工作负载，特别是在新兴的AI算力需求方面。

多云策略一方面拓展了甲骨文的流量入口与生态半径，另一方面在客户现有云架构与甲骨文数据库之间打通通道，降低了切换成本。而在8月，甲骨文还宣布与谷歌达成深度合作，客户可以在谷歌的数据中心里，直接部署和运行在OCI上的甲骨文数据库服务。“未来几年，多云数据库收入每个季度都将大幅增长。”埃里森曾表示。

多模型策略方面，甲骨文通过开放的态度，允许客户在其云上调用OpenAI、GoogleGemini、MetaLlama等主流模型。

这种组合策略凸显出了甲骨文在AI时代务实的态度——不和顶级模型公司“硬碰硬”，而是专注于企业落地和数据融合，用灵活性抵御技术不确定性。

2022 年甲骨文拿下TikTok美国数据托管业务，成为OCI的“分水岭”。TikTok带来的年收入迅速突破10亿美元，超过当时OCI其他所有客户的总和。更重要的是，为TikTok运行数千台英伟达GPU的经验，让甲骨文掌握了AI算力调度的核心能力。

而在AI关键因素的算力方面，甲骨文凭借与英伟达的深度合作关系，获得了相对稳定的GPU芯片供应，并且，在近期举办的GTC上，英伟达还宣布与甲骨文合作，为美国能源部建造该部门最大的AI超级计算机Solstice系统（该系统将创纪录地配备10万块英伟达Blackwell GPU）。另一套名为Equinox的系统将包含1万个Blackwell GPU，预计于2026年上半年投入使用。

也正是与英伟达的深度合作，以及凭借在AI算力调度方面的经验积累，今年，甲骨文与OpenAI签署史上最大云服务协议，为“星际之门” 项目提供4.5吉瓦算力，足以支撑下一代大模型训练。同期还拿下xAI、优步等核心客户，OCI增长率飙升至超70%。

融入“基因”里的AI化

正如吴承杨所说——AI不是某一个器官，而是要融入企业血液中。如果说算力是甲骨文的“新引擎”，那么数据库的AI化改造就是其“老本行”的升级。

今年，甲骨文推出了Oracle AI Database 26ai数据库，进一步推进“AI for Data”的愿景。甲骨文公司中国区技术咨询部高级总监嵇小峰将26ai数据库称为“AI原生数据库的开创者”，他认为“26ai将彻底颠覆了传统数据库的形态。”

26ai数据库将AI直接嵌入数据库核心，使企业能够将AI带到他们的数据中，简化应用开发和关键任务工作负载的AI赋能。与传统的“Data for AI”（将数据抽取出来做AI项目）不同，甲骨文强调的是将AI能力内置于数据平台和数据库本身，让数据在流动中自然携带AI功能。

这一理念解决了企业AI应用中的根本问题——据MIT数据显示，95%的生成式人工智能投资几乎没有为企业带来收益，根本原因在于数据孤岛、数据质量差、流程问题等都与数据相关。26ai数据库的内置AI功能让企业能够直接在数据层面实现AI能力，而不需要将数据抽取到外部的AI系统中。

据嵇小峰介绍，26ai具备多模数据融合能力，支持结构化、非结构化、向量、图、空间等多种数据类型，解决了企业AI项目最大的痛点——数据孤岛。通过Apache Iceberg 开放协议，它能直接访问非Oracle数据源，这与甲骨文过去的封闭策略形成鲜明对比。“客户不需要迁移数据，就能用AI分析全量信息。”

此外，甲骨文还推出了Oracle Autonomous AI Lakehouse，全面拥抱Apache Iceberg，使客户能够在所有数据上安全地运行AI和分析，该服务可在OCI、AWS、Azure、Google Cloud和Exadata Cloud@Customer上使用。

新的战略带来的改变也已经体现在了甲骨文的财报之中，在2026财年一季度财报中，甲骨文总营收同比增长12%至149亿美元。云收入增长28%（涵盖IaaS+SaaS）至72亿美元，其中IaaS（云基础设施）增长55%至33亿美元，SaaS（云应用）增长11%至38亿美元。

除此之外，在基础设施层面的投资也成为甲骨文AI化的重要一部分。据彭博估算，甲骨文未来几年将投入数千亿美元用于基础设施建设。仅在德克萨斯州西部的一个数据中心，公司每年就将投入超10亿美元用于燃气发电。此前有外媒报道，Oracle 今年的现金流自 1992 年以来首次出现负值，分析师预计这一指标在未来几年将大幅下降，并于 2029 年才有望恢复正值。

2025年的甲骨文，不仅市值重回全球科技公司前十，而且云业务占比突破40%，距离埃里森“2029年云业务占半壁江山” 的目标越来越近。跨越三个技术时代，甲骨文正重获新生。（文｜Leo张ToB杂谈，作者｜张申宇，编辑丨盖虹达）