在科技界的版图上，甲骨文（Oracle）可以说是一个被贴上“传统”甚至“老旧”标签的数据库巨头，说起云服务，大家第一时间想到的通常都是亚马逊 AWS、微软 Azure、谷歌 GCP，甲骨文的云服务一度不被市场看好，被视为“二线云厂商”。

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然而，就在近期，这家公司却上演了一出逆袭大戏：股价一夜之间飙升近 40%，创下自 1992 年以来的最大单日涨幅，市值一度逼近万亿美元大关。更引人注目的是，其联合创始人拉里·埃里森（Larry Ellison）的个人财富也跟着水涨船高，一度超越了埃隆·马斯克，荣登全球首富的宝座。

过去多年时间里，甲骨文一直在“默默”深耕 AI 领域，因此股价、市值和财富暴涨并非是一时投机所带来的结果。那么，甲骨文究竟做了什么，才有了如此惊人的成绩？

初代云平台的惨败：技术落后的代价

亚马逊在 2006 年正式推出了 Amazon Web Services（AWS），开始以网络服务的形式为企业提供 IT 基础架构服务，这便是现代云计算服务的开端。AWS 提供的核心优势在于，它允许企业随时按需租用计算资源，而无需预先购买和维护昂贵的实体服务器。企业可以在几分钟内启动数百甚至数千个服务器，大大加快了交付速度和灵活性。

为了与亚马逊展开竞争，甲骨文在 2011 年前后开始构建他们的第一代云计算平台 —— Oracle Public Cloud（SaaS／PaaS 为主），后续又在 2013–2015 年期间，通过收购（Nimbula）与自建推进了平台的 IaaS 功能，并最终形成后来被称为 OCI Classic 的第一代基础设施云。

不过，OCI Classic 本质上是基于甲骨文原有的本地架构计算平台改造而成了，并不是为了云计算服务从零开发的平台，因此 OCI Classic 集合了本地计算平台和云计算平台双方的劣势 —— 成本高于本地架构，性能却不如 AWS，OCI Classic 也就变成了一代极其失败的云计算平台。

甲骨文的云计算平台因技术落后、性能低下而被客户抛弃，这也反映在了公司财报上，其云计算的收入增长停滞在个位数。反观同时期亚马逊 AWS 和微软 Azure 的成长速度则是一片欣欣向荣，情况完全相反。

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根据亚马逊公布的财报数据，其 AWS 业务在 2014 财年收入为 46 亿美元左右，同比增长了 49%；2015 财年收入为 79 亿美元，同比又增长了 70%。

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微软在当时还没有单列 Azure 的年度收入，因此无法像 AWS 这样给出具体的营收和增长速度。微软在 2014 年只给出商业云服务收入同比增长 147% 和年化收入 44 亿美元这样粗略的数据。

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一年后，Azure 云平台收入和计算使用量又出现了季度同比增长超过 100% 的情况。

押注未来：为 AI 而生的第二代架构

当第一代云计算平台遭遇惨败，面对云时代的“滑铁卢”，甲骨文没有选择简单模仿竞争对手，而是痛定思痛，决定彻底推倒重来。

在 2016 年前后，甲骨文聚焦自身最擅长的数据库业务，专为高性能数据库和企业级应用需求重构云基础设施，并推出了第二代架构 OCI Gen 2。

新架构具备极低的延迟、高效数据传输、高密度计算等特点，与此同时，新架构的建设投入相比第一代也大幅提升。在外界看来，这一新架构甚至有点过度设计、理念超前，以当时主要服务于微服务和网络应用的云计算平台来说，OCI Gen 2 的性能严重过剩。

但正是这种“小众”选择，为如今的 AI 浪潮埋下了伏笔。

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随着 ChatGPT 诞生，这几年 AI 大模型的训练和推理对算力、带宽、延迟提出了更高的要求，甲骨文提前 5 年时间打造的云架构在过去可以说确实是性能过剩，但现在这一架构却意外成为了 AI 最佳的选择，要说就是为 AI 量身定制的也不为过。AI 的训练与推理和甲骨文的高性能数据库的技术特点完美匹配，尤其是大规模数据并行处理、极低延迟、强大算力密度。借此，甲骨文的 OCI Gen 2 吸引了 OpenAI、xAI、Meta、Cohere 等 AI 领域的知名公司，成为了他们长期的算力供应商。

4550 亿美元订单：用数据证明的 AI 红利

第二代架构 OCI Gen 2 带来的显著作用，以及甲骨文在 AI 浪潮中的地位，从藏在其财报中一个名为“剩余履约义务”（RPO）的神秘指标里就能看出来。

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在 2026 财年第一季度，甲骨文的 RPO 达到了惊人的 4550 亿美元，同比增长 359%，比上一季度增加了 3170 亿美元。这一数字不仅远超其他科技巨头，更意味着公司未来多年的收入只会更高，不会更低。

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如果你对 4550 亿美元这个数字过于陌生，不熟悉它在行业中具体是什么规模，那么我们不妨可以对比一下甲骨文与微软、亚马逊和谷歌。甲骨文 2024 年营收只有 530 亿美元，但 RPO 高达 4550 亿美元，意味着其已签署但未确认的合同额是年营收的 8.6 倍。从某种角度看，这是未来收入的强力保障。

Amazon 营收最大（6880 亿美元），但 RPO 仅 1950亿美元，比值只有 0.3。谷歌同样，营收 3480亿美元，RPO 1060亿美元，也是 0.3。这说明两家公司更多依赖即时交易型业务（广告、电商），长期合同占比不大。未来增长确定性相对较低。

更重要的是，甲骨文的这些订单大多都来自 AI 基础设施相关业务，其中云业务的 RPO 增幅更是接近 500%。首席执行官萨弗拉·卡茨（Safra Catz）在财报电话会议中透露，公司在第一季度与三家不同的客户签署了四份数十亿美元规模的合同。这些巨额订单，为甲骨文未来的增长打下了一个规模巨大且高度确定的“订单簿”，这彻底改变了市场的投资逻辑。

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在所有战略合作中，与 OpenAI 签署的“星际之门”（Stargate）项目协议无疑是甲骨文逆袭的关键一环。根据协议，甲骨文将为 OpenAI 提供一份为期五年、总价值高达 3000 亿美元的云计算合同，从 2027 年开始执行，届时甲骨文将为 OpenAI 提供 4.5 吉瓦（GW）的算力支持。这一协议不仅成为全球 AI 基础设施领域最大规模的合作项目，也直接推动了甲骨文 RPO（剩余履约义务）的大幅爆发。

为了满足这些史无前例的订单，甲骨文正在进行大规模的资本开支。公司预计 2026 财年的资本开支将高达 350 亿美元，同比增长约 65%，并且其增速甚至超过了亚马逊 AWS 和微软 Azure。首席执行官明确指出，大部分资本开支都将用于扩建数据中心和采购高性能设备，与传统云厂商“先建后卖”不同，甲骨文的投资是订单驱动型，极大降低了扩张风险。

不只是架构：成本优势与生态布局的制胜组合

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甲骨文的逆袭不仅仅依靠技术架构的领先，还在于其商业模式和定价策略的创新。相较于其他云服务商，甲骨文提供了更具成本效益和透明度的定价模式。研究表明，甲骨文的计算实例成本比其竞争对手低得多 。更重要的是，它在数据出站传输费上具有巨大优势：每月 10 TB 的免费额度，而竞争对手如 AWS 仅提供 100 GB 。对于每月 50 TB 的数据传输，甲骨文的成本甚至比 AWS 低 13 倍 。这种定价策略对于需要频繁传输海量数据的 AI 公司而言，能够节省下一笔巨额成本。

除了基础设施，甲骨文的 AI 战略还延伸到了其核心业务，尤其是其长期占据主导地位的数据库。甲骨文通过“甲骨文 AI 向量搜索”（Oracle AI Vector Search）功能，允许企业在一个“融合数据库”中，同时结合非结构化的向量数据与关系型数据进行高效检索 。它还支持“检索增强生成”（RAG）技术，通过从私有业务数据中检索信息，为大语言模型提供额外的上下文，从而提高回答的准确性和相关性 。这不仅可以让甲骨文服务 AI 巨头，对于那些已将海量数据存储在甲骨文本地数据库中的大型企业而言，这提供了一条无缝、低风险的 AI 转型方式。

甲骨文还将其 AI 能力深度嵌入其企业应用套件，即“融合云应用”（Fusion Cloud Applications） 。例如，在财务管理中，AI 可以实现智能账户组合默认、动态折扣管理和智能文档识别。公司还推出了“Oracle AI Agent Studio”，旨在让没有 AI 专业知识的业务用户也能轻松创建和部署自己的 AI 代理，以完成复杂的多步骤工作流程 。

结尾

甲骨文的崛起并非偶然，而是战略、技术前瞻和商业模式创新的必然结果。其“过度设计”的云架构在 AI 时代成为稀缺资源，长期合同则带来了收入的高确定性和可持续性。

AI 大潮下，甲骨文已从“二线玩家”逆袭为万亿市值巨头，成为全球 AI 基础设施不可或缺的力量。

不过，交付与运营能力也将成为关键挑战。甲骨文需在短时间内将庞大订单转化为可用算力，同时保持技术领先和服务质量。未来几年，RPO 兑现率、AI 数据库渗透率、多云合作收入、OCI 毛利率等指标将成为衡量其执行力的关键。