甲骨文聯(lián)合創(chuàng)始人、董事長(zhǎng)埃里森(Larry Ellison)
“(算力)這場(chǎng)競(jìng)賽將永遠(yuǎn)進(jìn)行下去,以建立一個(gè)更好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。訓(xùn)練 AI模型的成本是天文數(shù)字。當(dāng)我談到建立千兆瓦或數(shù)千兆瓦的數(shù)據(jù)中心時(shí),將是一個(gè)真正的前沿 AI 模型入門價(jià)格,如果有人想在該領(lǐng)域競(jìng)爭(zhēng),大約1000億美元。”全球數(shù)據(jù)庫(kù)巨頭甲骨文(oracle)公司聯(lián)合創(chuàng)始人、董事長(zhǎng)埃里森( Larry Ellison)于9月初財(cái)報(bào)電話會(huì)議上表示,未來(lái)4到5年內(nèi),任何想?yún)⑴c這場(chǎng)大模型競(jìng)賽的企業(yè),前沿模型門檻或高達(dá)1000億美金,而且這場(chǎng)算力軍備競(jìng)賽將永遠(yuǎn)進(jìn)行下去。
今年80歲的埃里森,是甲骨文公司的開(kāi)拓者。47年前,他和鮑勃邁納 (Bob Miner) 、艾德奧茨 (Ed Oates) 成立了軟件開(kāi)發(fā)實(shí)驗(yàn)室 (SDL),并受美國(guó)中央情報(bào)局委托開(kāi)發(fā)代號(hào)為“Oracle”的數(shù)據(jù)庫(kù)程序,該公司后來(lái)更名為Oracle Corporation,并于1986年成功完成IPO上市。
2014年9月,埃里森宣布辭去甲骨文CEO一職,并被任命為甲骨文董事會(huì)執(zhí)行主席兼首席技術(shù)官。2024年4月,埃里森被美國(guó)《時(shí)代》雜志列入2024年全球100位最具影響力人物名單。
近期埃里森的一則“真實(shí)故事”引發(fā)關(guān)注。他在投資者會(huì)議上承認(rèn),他不得不懇求英偉達(dá)(NVIDIA)CEO黃仁勛 (Jensen Huang) 為公司提供最新的 GPU,被認(rèn)為是當(dāng)前 AI 算力短缺的一個(gè)重要印證。
“在帕洛阿爾托的 Nobu,我和埃隆馬斯克 (Elon Musk) 、黃仁勛共進(jìn)晚餐,我可以形容那頓晚餐,就是我和馬斯克懇求黃仁勛提供 GPU。請(qǐng)收下我們的錢;不,多收點(diǎn)。你拿的還不夠;我們需要你多收點(diǎn)錢,拜托,”埃里森在電話會(huì)議上說(shuō),最后,“一切順利,成功了。”
從結(jié)果來(lái)看,這筆錢花得值得。甲骨文最近宣布,將打造一個(gè)由131072個(gè)英偉達(dá)GB200 NVL72 Blackwell GPU 組成的Zettascale AI 超級(jí)集群,可提供 2.4 ZettaFLOPS 的 AI 性能,比馬斯克的 xAI 算力集群更強(qiáng)大,后者目前擁有100,000個(gè)英偉達(dá) H100 GPU顯卡。
同時(shí),甲骨文的AI計(jì)劃還需要大量電力,該公司已經(jīng)獲得建造三座模塊化核反應(yīng)堆的許可,以滿足其設(shè)施電力需求。然而,構(gòu)建核反應(yīng)堆部署到數(shù)據(jù)中心可能需要數(shù)年時(shí)間,因此,當(dāng)前甲骨文可能會(huì)在必要時(shí)使用大型移動(dòng)發(fā)電機(jī)來(lái)增加本地電力供應(yīng)。
今年9月9日,甲骨文公布截至今年8月的2025財(cái)年第一財(cái)季業(yè)務(wù),甲骨文營(yíng)收同比超預(yù)期增長(zhǎng)7%,至133億美元。其中,備受矚目的云基礎(chǔ)設(shè)施(OCI)營(yíng)收也比華爾街預(yù)期的強(qiáng)勁,同比增長(zhǎng)45%至22億美元。甲骨文提供的第二財(cái)季營(yíng)收指引增長(zhǎng)區(qū)間為8%到10%,中位值高于分析師預(yù)期的增速8.72%。
埃里森在財(cái)報(bào)會(huì)議上表示,未來(lái)會(huì)有很多專業(yè)模型,比如他自己就參與類似的模型使用計(jì)算機(jī)查看活檢切片或CT掃描以發(fā)現(xiàn)癌癥,以及用血液檢測(cè)來(lái)發(fā)現(xiàn)癌癥。“這些往往是非常專業(yè)的模型。它們不一定使用基礎(chǔ)的Groks、ChatGPT、Llama和Gemini,它們往往是高度專業(yè)化的模型……我們將看到越來(lái)越多像這樣的應(yīng)用。”
不過(guò),埃里森對(duì)分析師強(qiáng)調(diào),如果以未來(lái)5年甚至10年的眼光來(lái)看,我們還沒(méi)有進(jìn)入已經(jīng)訓(xùn)練完所有需要的模型,轉(zhuǎn)向推理的階段。
“這是一場(chǎng)爭(zhēng)奪技術(shù)霸主地位的持續(xù)戰(zhàn)斗,這場(chǎng)戰(zhàn)斗將在未來(lái)五年,可能更像是10年內(nèi),由少數(shù)幾家公司和一個(gè)國(guó)家來(lái)進(jìn)行。所以這個(gè)業(yè)務(wù)正在變得越來(lái)越大。沒(méi)有放緩或轉(zhuǎn)變的跡象。”埃里森強(qiáng)調(diào),“事情變得多么瘋狂,但這就是正在發(fā)生的事情。”
摩根士丹利分析師 Keith Weiss 隨后發(fā)文表示,今年迄今為止,甲骨文的股價(jià)表現(xiàn)已遠(yuǎn)超過(guò)軟件業(yè)同行。他將這一強(qiáng)勁的表現(xiàn)歸結(jié)為,甲骨文被投資者視為AI硬件稀缺的主要受益者,這推動(dòng)了其 OCI 業(yè)務(wù)的發(fā)展。
年初至今,甲骨文股價(jià)大漲了63.68%,增速高于標(biāo)普500和納斯達(dá)克綜合指數(shù)。
受甲骨文利好消息影響,埃里森身價(jià)大漲。截至北京時(shí)間9月17日,《福布斯》全球億萬(wàn)富豪排行榜實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)顯示,埃里森的個(gè)人凈資產(chǎn)增至2065億美元,排名第二,高于亞馬遜創(chuàng)始人貝佐斯、股神巴菲特、Meta創(chuàng)始人扎克伯格等人,僅次于特斯拉CEO馬斯克(Elon Musk)。有趣的是,埃里森還是特斯拉董事會(huì)獨(dú)立董事。
9月14日,甲骨文在年度金融分析師會(huì)議上透露,預(yù)計(jì)2026財(cái)年,公司營(yíng)收將至少達(dá)到660億美元,上調(diào)知音并超出分析師預(yù)期。預(yù)計(jì)到2029財(cái)年,甲骨文營(yíng)收至少高達(dá)1040億美元,相當(dāng)于三年內(nèi)收入增長(zhǎng)近58%。
以下是甲骨文Q1財(cái)報(bào)會(huì)上的部分問(wèn)答實(shí)錄:
分析師:謝謝。我想問(wèn)一個(gè)關(guān)于利潤(rùn)率的問(wèn)題。你不斷提供強(qiáng)大的云服務(wù)收入數(shù)字,尤其是 OCI 數(shù)字,當(dāng)你給他們(競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手)提供指導(dǎo),看看你必須做什么才能打擊他們時(shí),至少可以說(shuō),他們看起來(lái)真的很難做到。
埃里森(Larry Ellison):讓我們從員工開(kāi)始,然后進(jìn)入自治數(shù)據(jù)庫(kù)(Oracle Autonomous Database)。我們獲得了巨大的效率,就在我們說(shuō)話的時(shí)候,我們正在將融合和下周轉(zhuǎn)移到自治數(shù)據(jù)庫(kù)。我們已經(jīng)決定一切都需要轉(zhuǎn)移到自主,因?yàn)閮蓚(gè)原因,真的。第一個(gè)原因是,當(dāng)您擁有一個(gè)完全自治的數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí),沒(méi)有DBA,數(shù)據(jù)庫(kù)管理員是一個(gè)機(jī)器人。沒(méi)有與管理Oracle自治數(shù)據(jù)庫(kù)相關(guān)的人力。
現(xiàn)在,這顯然是一種成本節(jié)約。但更重要的是,沒(méi)有人力,就沒(méi)有人為錯(cuò)誤。與競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手相比,我們擁有巨大的安全優(yōu)勢(shì)。不會(huì)犯任何錯(cuò)誤。沒(méi)有人力,全是自動(dòng)化的。當(dāng)你把一切都完全自動(dòng)化時(shí),它的潛力也是非常有彈性的。我不會(huì)詳細(xì)說(shuō)明這意味著什么,但它意味著你的工作運(yùn)行突然需要500個(gè)微處理器。你在3分鐘內(nèi)得到了500美元,你需要它。然后你把它們放回游泳池。所以這與其他數(shù)據(jù)庫(kù)的工作方式非常不同,他們可能會(huì)調(diào)用。云本身可能在某些地方是有彈性的,但它們的數(shù)據(jù)庫(kù)通常沒(méi)有彈性。自主是我們使用更少的硬件,速度更快,效率更高,完全自動(dòng)化,沒(méi)有人力,更安全。基于自主數(shù)據(jù)庫(kù)的業(yè)務(wù)的利潤(rùn)率遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于傳統(tǒng)的Oracle業(yè)務(wù)。
我認(rèn)為這些利潤(rùn)是驚人的高,與SaaS的利潤(rùn)差不多,SaaS也是驚人的硬市場(chǎng),因?yàn)镾ass主要在自主數(shù)據(jù)庫(kù)上運(yùn)行。我們非常高效地使用硬件。我們很少使用勞動(dòng)力,因?yàn)閯趧?dòng)力是一個(gè)安全風(fēng)險(xiǎn)。當(dāng)人們實(shí)際手動(dòng)操作時(shí),安全風(fēng)險(xiǎn)會(huì)降低我們的擴(kuò)展能力。從最大到最小的每個(gè)Oracle數(shù)據(jù)中心在特性和功能上都是相同的。它們僅隨以下因素而變化。
這意味著我們有一套自動(dòng)化軟件,可以自動(dòng)完成所有這些工作。沒(méi)有其他人這樣做。沒(méi)有人有那種程度的自動(dòng)化,那種程度的自主性。它使我們能夠在數(shù)據(jù)庫(kù)業(yè)務(wù)、SaaS業(yè)務(wù)和其他云業(yè)務(wù)中獲得更高的利潤(rùn)。我們的云更加自動(dòng)化。我們的勞動(dòng)力成本很低。我們的網(wǎng)絡(luò)更加高效。它們是運(yùn)行速度快得多的域網(wǎng)絡(luò)。如果你的運(yùn)行速度快一倍,我們的成本就會(huì)下降一半,而且我們的網(wǎng)絡(luò)比其他云快得多。因此,我們認(rèn)為我們的潛力,隨著我們規(guī)模的擴(kuò)大,我們提供比目前更好的利潤(rùn)的潛力,這是非常真實(shí)的。
我相信是這樣。例如,我認(rèn)為當(dāng)我們將Fusion遷移到自治數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí),您會(huì)發(fā)現(xiàn)不同工程師的不同觀點(diǎn)。我認(rèn)為成本節(jié)省我們的成本我們的云成本節(jié)省將達(dá)到 50% 左右。這就是我所相信的,F(xiàn)在可能是 40%,也可能是 35%,但與現(xiàn)在相比,我們將節(jié)省大量成本,而且這涉及整個(gè) Fusion 客戶群。所以這只是我們?nèi)绾问褂酶斓木W(wǎng)絡(luò)、更快的數(shù)據(jù)庫(kù)、更多的自動(dòng)化來(lái)使我們的產(chǎn)品更安全的一個(gè)例子。我一直強(qiáng)調(diào)安全確實(shí)是主要目標(biāo)。但作為次要效應(yīng),我們最終也會(huì)花費(fèi)更少的錢來(lái)運(yùn)營(yíng)這些數(shù)據(jù)中心。
分析師:我是摩根大通的馬克墨菲。Larry,你如何看待市場(chǎng)從AI訓(xùn)練階段向AI推理階段過(guò)渡?有一些爭(zhēng)論認(rèn)為,在曲線的前端我們可能存在不平衡或泡沫,因?yàn)橛?xùn)練是計(jì)算密集型的,然后也許它會(huì)在推理階段以某種方式重新校準(zhǔn),而推理階段可能不那么密集?或者你認(rèn)為在這兩個(gè)階段都有高增長(zhǎng)的潛力?
埃里森:很多人認(rèn)為,我送孩子上大學(xué)然后就完成了。他們的訓(xùn)練結(jié)束了。我有四年的訓(xùn)練,然后我可以讓孩子去工作,他們會(huì)做推理。這是不對(duì)的。這場(chǎng)競(jìng)賽永遠(yuǎn)不會(huì)結(jié)束,要建立更好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這種訓(xùn)練的成本變得天文數(shù)字般高昂。當(dāng)我談到建造吉瓦級(jí)或多吉瓦級(jí)數(shù)據(jù)中心時(shí),我的意思是這些AI模型,這些前沿模型將要 - 對(duì)于任何想要在這個(gè)領(lǐng)域競(jìng)爭(zhēng)的人來(lái)說(shuō),一個(gè)真正的前沿模型的入場(chǎng)價(jià)格大約是1000億美元。
讓我重復(fù)一下,在未來(lái)4到5年內(nèi),對(duì)于任何想?yún)⑴c這場(chǎng)游戲的人來(lái)說(shuō),這將是大約1000億美元。這是一大筆錢,而且不會(huì)變得更容易。所以他們不會(huì)有很多這樣的人。這不是列出誰(shuí)能真正建立這些前沿模型的地方。
但除此之外,還會(huì)有很多非常專業(yè)的模型。我可以告訴你,我個(gè)人參與的一些事情,比如使用計(jì)算機(jī)查看活檢切片或CT掃描來(lái)發(fā)現(xiàn)癌癥,還有發(fā)現(xiàn)癌癥的血液測(cè)試。這些往往是非常專業(yè)的模型。它們不一定使用基礎(chǔ)的Grok、ChatGPT、Llama和Gemini,它們往往是高度專業(yè)化的模型。在某些數(shù)據(jù)上訓(xùn)練圖像識(shí)別,我的意思是,比如數(shù)百萬(wàn)張活檢切片,其他訓(xùn)練數(shù)據(jù)并不太有幫助。
所以這還在繼續(xù),我們將看到越來(lái)越多像這樣的應(yīng)用。所以,如果你的視野是未來(lái) 5 年,甚至可能是未來(lái)10年,我不會(huì)擔(dān)心,我們現(xiàn)在已經(jīng)訓(xùn)練了所有需要的模型,我們需要做的就是推理。
我認(rèn)為這是一場(chǎng)持續(xù)的技術(shù)優(yōu)勢(shì)之戰(zhàn),將由少數(shù)公司和也許一個(gè)國(guó)家,在未來(lái)至少五年內(nèi)進(jìn)行,但可能更像是10年。所以這個(gè)業(yè)務(wù)只會(huì)越來(lái)越大。沒(méi)有放緩或轉(zhuǎn)變即將到來(lái)。
我說(shuō)一些聽(tīng)起來(lái)可能真的很奇怪的話。你可能會(huì)說(shuō),他一直在說(shuō)奇怪的話。那么為什么他要說(shuō)這個(gè)呢?這一定非常奇怪。我們正在設(shè)計(jì)一個(gè)功率超過(guò)1吉瓦的數(shù)據(jù)中心,但我們找到了地點(diǎn)和電力設(shè)施。我們看了看,他們已經(jīng)獲得了三個(gè)核反應(yīng)堆的建設(shè)許可。這些是小型模塊化核反應(yīng)堆,專為數(shù)據(jù)中心提供電力。事情變得多么瘋狂,但這就是正在發(fā)生的事情。
分析師:我是巴克萊銀行(Barclays)的Raimo Lenschow。關(guān)于數(shù)據(jù)庫(kù)方面的問(wèn)題,您今天剛剛宣布的協(xié)議,或者您已經(jīng)與 AWS 達(dá)成的協(xié)議,F(xiàn)在我們已經(jīng)達(dá)成了所有超大規(guī)模協(xié)議,您如何看待從目前在本地或云客戶上運(yùn)行的數(shù)據(jù)庫(kù)工作負(fù)載向公共云的遷移?我的意思是我們應(yīng)該如何看待這種勢(shì)頭?謝謝。
埃里森:嗯,有兩件事。公共云非常有趣,也非常重要。
我的意思是,Oracle 很久以前在數(shù)據(jù)庫(kù)業(yè)務(wù)上就非常成功,因?yàn)槲覀兊目谔?hào)之一就是可移植性。我們?cè)贗BM主機(jī)上運(yùn)行。我們?cè)贛icrosoftPC 上運(yùn)行。我們?cè)?Hewlett Packard 機(jī)器上運(yùn)行。如果你還記得的話,數(shù)字設(shè)備機(jī)器和各種計(jì)算機(jī),我們?cè)谌魏蔚胤竭\(yùn)行。這非常重要,這樣我們的客戶就可以在任何環(huán)境中運(yùn)行 Oracle 數(shù)據(jù)庫(kù)。很明顯,我們必須找到一種方法來(lái)真正使我們數(shù)據(jù)庫(kù)的最佳版本、Exadata、Exascale 版本的數(shù)據(jù)庫(kù)在其他人的云中可用。
我們能夠做的基本上就是讓 OCI 足夠小,這樣我們就可以在MicrosoftAzure 中嵌入一個(gè) OCI 數(shù)據(jù)中心,或者在Google或 AWS 中嵌入一個(gè) OCI 數(shù)據(jù)中心,或者我們可以將它放在任何可以完全自主的地方,在那里我們可以使用 Exadata 和 Exascale 集群。我們實(shí)際上能夠做到這一點(diǎn)。這在技術(shù)上并不容易,但我們做到了。
在這樣做并縮小我們的 Oracle 數(shù)據(jù)中心時(shí),我之前提到過(guò),我們所有的數(shù)據(jù)中心除了規(guī)模之外都是相同的。目前最大的數(shù)據(jù)中心是 800 千兆瓦,接近 800 兆瓦,對(duì)不起,我們接近 1 千兆瓦。最小的數(shù)據(jù)中心大約是 150 千瓦,我們將降至 50 千瓦。這意味著,我們將有許多公司,中大型公司將決定擁有 Oracle 私有云。我的意思是,我們的私有云和公共云之間仍然沒(méi)有區(qū)別。它們是相同的。它們完全相同。許多人擁有 Oracle 私有云,許多工業(yè)公司,例如沃達(dá)豐擁有六個(gè) Oracle 私有云來(lái)運(yùn)行他們的工作負(fù)載。但它們變得如此便宜,以至于任何人都可以決定,好吧,我想轉(zhuǎn)移到云端。我想享受云的所有優(yōu)勢(shì),但我想確保我是云中唯一的人。我不想有任何鄰居,或者我只想要經(jīng)過(guò)批準(zhǔn)的鄰居。我不希望有人帶著信用卡搬進(jìn)來(lái)。我只是對(duì)安全感到偏執(zhí),因?yàn)槲冶仨氉袷卣ㄒ?guī)。
因此,我們認(rèn)為,顯然,在 AWS、Microsoft和Google上使用 Oracle 數(shù)據(jù)庫(kù)非常重要。Safra 說(shuō)得對(duì),我的意思是,這絕對(duì)會(huì)加速公共云中的數(shù)據(jù)庫(kù)增長(zhǎng)。但我們預(yù)計(jì),私有云的數(shù)量將大大超過(guò)公共云,因?yàn)楣緵Q定將 Oracle 云放在數(shù)據(jù)中心的防火墻后面,沒(méi)有鄰居。而且,由于我們已經(jīng)擁有自己的數(shù)據(jù)中心,我們的數(shù)據(jù)中心非常自動(dòng)化,而且可擴(kuò)展,功能完全相同,我們組織有序。因此,實(shí)際上,我們現(xiàn)在有 162 個(gè)數(shù)據(jù)中心。我預(yù)計(jì)我們將擁有 1,000 個(gè)或 2,000 個(gè)或更多數(shù)據(jù)中心,即遍布全球的 Oracle 數(shù)據(jù)中心,其中許多將專用于個(gè)人銀行、電信公司或科技公司,或者您有什么國(guó)家、主權(quán)云,所有這些其他東西。因此,我們認(rèn)為,我很難預(yù)測(cè)私有云和公共云哪個(gè)會(huì)更大?我不知道。
但好消息是,無(wú)論哪種方式,我們都會(huì)獲勝。
分析師:你好,我是伯恩斯坦的 Mark Moerdler。非常感謝,祝賀本季度。本季度和本指南都非常令人印象深刻。我們看到很多關(guān)注點(diǎn)都集中在模型訓(xùn)練方面,但在其他方面對(duì)應(yīng)用程序和推理的關(guān)注較少。你們?cè)谑袌?chǎng)和行業(yè)方面擁有豐富的專業(yè)知識(shí)。你們已經(jīng)在所有 Oracle 產(chǎn)品和功能中融入了傳統(tǒng) AI。但是,您認(rèn)為 GenAI 在應(yīng)用方面的可貨幣化價(jià)值在哪里?您認(rèn)為生成式 AI 需要多長(zhǎng)時(shí)間才能成為一項(xiàng)有意義的收入,不僅僅是對(duì) Oracle,而是對(duì)一般軟件,在應(yīng)用程序方面,而不是在培訓(xùn)方面?謝謝
埃里森:讓我先從醫(yī)療保健開(kāi)始,我們幫助醫(yī)生診斷不同的疾玻當(dāng)有人去做超聲波檢查時(shí),我看到護(hù)士、技術(shù)人員和醫(yī)生實(shí)際上測(cè)量嬰兒的頭骨,測(cè)量嬰兒的脊髓,看看這太荒謬了。計(jì)算機(jī)應(yīng)該做所有這些。如果胎兒周圍纏著臍帶,計(jì)算機(jī)應(yīng)該發(fā)現(xiàn)所有這些,現(xiàn)在應(yīng)該全部記錄下來(lái)。醫(yī)生可以得到計(jì)算機(jī)的幫助來(lái)完成所有這些工作。檢查斑塊和冠狀動(dòng)脈,所有這些都應(yīng)該以這種方式完成。
我們已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了當(dāng)醫(yī)生看病時(shí)準(zhǔn)備看病時(shí),我們會(huì)為醫(yī)生準(zhǔn)備一份總結(jié)。我們使用人工智能查看電子健康記錄,查看幾個(gè)小時(shí)前的最新實(shí)驗(yàn)室檢查結(jié)果。并讓醫(yī)生知道病情是否穩(wěn)定或病情是否進(jìn)展,或者醫(yī)生在會(huì)診前需要知道的任何信息。該總結(jié)由人工智能創(chuàng)建,是人類可讀的總結(jié)。然后人工智能會(huì)聽(tīng)取醫(yī)生和患者之間的會(huì)診。這已經(jīng)交付了。這已經(jīng)存在了。他們會(huì)交付他們會(huì)聽(tīng)取醫(yī)生與患者的會(huì)診。如果醫(yī)生開(kāi)具處方,人工智能會(huì)檢查以確保處方準(zhǔn)確無(wú)誤并輸入處方。人工智能會(huì)更新電子健康記錄。人工智能會(huì)轉(zhuǎn)錄和分發(fā)醫(yī)生的醫(yī)囑,所有這些都是通過(guò)聽(tīng)取對(duì)話完成的。然后醫(yī)生在談話結(jié)束時(shí)會(huì)得到一份草稿,醫(yī)生可以快速審查和批準(zhǔn)。然后配藥、執(zhí)行醫(yī)囑并更新電子健康記錄。我們已經(jīng)在做所有這些事情了。但我還可以繼續(xù)說(shuō)下去。在醫(yī)療保健領(lǐng)域,我們需要很多東西,從讀取 X 光片到用戶界面。
我們的用戶界面與 Epic 的用戶界面截然不同。我曾經(jīng)帶兒子去斯坦福大學(xué),需要三個(gè)人,三個(gè)不同的姿勢(shì)才能找到他的 X 光片。這就是你找到 Larry Ellison 的 X 光片的方法。你說(shuō),Oracle,請(qǐng)給我看看 Larry Ellison 的最新 X 光片。這是一個(gè)語(yǔ)音界面。你只要要求他們就可以了。你如何登錄?嗯,你看著電腦,它就能識(shí)別你的臉。它能識(shí)別你的聲音,知道你是醫(yī)生,你有權(quán)查看它,所有的授權(quán)都是通過(guò)人工智能完成的。
這些都是人工智能,我知道人們認(rèn)為這是一個(gè)獨(dú)立的東西,我聽(tīng)到很多人都說(shuō),我們現(xiàn)在有了人工智能代理(AI Agent),將單獨(dú)收費(fèi)。但我認(rèn)為,我們的應(yīng)用程序?qū)⒅饕?AI 應(yīng)用,你如何單獨(dú)收取所有費(fèi)用?我真的不知道。當(dāng)我聽(tīng)他們說(shuō)話時(shí),我感到很困惑。我不明白他們?cè)谡f(shuō)什么。我會(huì)想知道什么,我就到此為止。
分析師:我是TD Cowen 的 Derrick Wood。我也要向你們表示祝賀,你們?cè)谶^(guò)去幾個(gè)季度增長(zhǎng)中取得巨大的進(jìn)步。您能否向我們介紹一下您對(duì)供應(yīng)可用性的看法,以及您以高效的方式建立數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施的能力,以便從簽訂合同轉(zhuǎn)向消費(fèi)并將積壓轉(zhuǎn)化為收入?我想,您今天所做的與一年前相比有什么不同,能嘗試幫助我提供這些加速時(shí)間點(diǎn)嗎?
埃里森:我們的私有云與公共云完全相同,只是它們可能只有一個(gè)租戶,并且可能位于您擁有的建筑物中。除此之外,它們是完全相同的。我們擁有硬件。我們?yōu)槟芾碛布。它恰好位于您擁有的建筑物中,只有您才能進(jìn)入。因此,這與我們所有競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的情況截然不同,而且它是完全自動(dòng)化的。
因此,我們準(zhǔn)備管理數(shù)千個(gè)數(shù)據(jù)中心。順便說(shuō)一句,我會(huì)將其與伊隆馬斯克的 Starlink 進(jìn)行比較,我認(rèn)為他現(xiàn)在在天空中擁有近 7,000 顆衛(wèi)星,6,800 顆。你如何管理這些衛(wèi)星不斷機(jī)動(dòng)。它們不是地球同步衛(wèi)星。它們是低地球軌道衛(wèi)星。所以它們不斷飛行并改變位置。你如何管理 7,000 個(gè)飛行的航天器?好吧,讓我告訴你,計(jì)算機(jī),它必須完全自動(dòng)化,否則它就無(wú)法工作。
我想說(shuō),你不可能擁有數(shù)千甚至數(shù)百個(gè)數(shù)據(jù)中心,但你當(dāng)然可以擁有數(shù)千個(gè)數(shù)據(jù)中心,除非它們完全自動(dòng)化。而你實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的唯一方法就是讓它們都一樣。你不可能自動(dòng)化 25 種不同的事物。所以這是一方面。
我要指出的另一件事,我認(rèn)為甲骨文的一個(gè)有趣之處是,我們管理團(tuán)隊(duì)中一些最資深的人是建筑、發(fā)電廠和電力傳輸系統(tǒng)的專家。因?yàn)榻ㄔO(shè)這些數(shù)據(jù)中心就是這樣。你不能只建一個(gè)數(shù)據(jù)中心。你還必須考慮能源以及從能源產(chǎn)生地到數(shù)據(jù)中心的能源傳輸。
當(dāng)然,最有效的方法實(shí)際上是在數(shù)據(jù)中心旁邊建造發(fā)電廠。這樣你就可以在最短的距離內(nèi)傳輸數(shù)據(jù)。我們實(shí)際上有非常資深的人員,他們實(shí)際上來(lái)自公用事業(yè)行業(yè),雖然這聽(tīng)起來(lái)很奇怪,但他們是這方面的專家,并幫助我們建造這些龐大的項(xiàng)目。
再次,我要聽(tīng)聽(tīng)伊隆馬斯克的話。他在建造特斯拉時(shí)遇到的最艱難的工作之一是建造奧斯汀工廠,他必須建造人類在任何時(shí)候建造的最大建筑。你想知道有史以來(lái)最大的建筑嗎?當(dāng)然不是五角大樓。也不是 NASA 的航天飛機(jī)大樓。最大的建筑是特斯拉工廠。所以你必須是該工廠的承包商。你必須能夠建造這些東西,然后用機(jī)器人來(lái)制造你的汽車。
因此,你必須建造大樓、接通電源、建立所有自動(dòng)化系統(tǒng),這是構(gòu)建云或樓宇自動(dòng)化系統(tǒng)最困難的部分,建立所有自動(dòng)化系統(tǒng),以便高效、可靠且經(jīng)濟(jì)高效地運(yùn)行。也就是說(shuō)我們這里有一些非常有趣的人,他們的經(jīng)驗(yàn)基礎(chǔ)與我們五年前相比有很大不同。