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，甲骨文因公布財報股價單日暴漲 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 · 埃里森在盤中短暫超越埃隆 · 馬斯克，登頂全球首富。這份財報中公布的關鍵信息是——剩余履約義務暴增至 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周期，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 · 埃里森帶領的這家公司憑借 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。
但進入云計算時代，亞馬遜 AWS 率先跑出，微軟 Azure 和 GoogleCloud 緊隨其后，而 Oracle 的云轉型卻被批評為 " 遲緩且保守 "。多年里，它更多被視為傳統企業軟件巨頭，而非前沿的云玩家。
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。它的戰略不再局限于數據庫或企業應用，而是把 AI 定位為未來增長的核心引擎。這一轉身背后，是巨額投資、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、云平臺，還是企業級應用，未來都要以 AI 為驅動。
2023 年 ChatGPT 引發 AI 熱潮后，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 集群的投產，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 年第二季度全球云基礎設施支出達 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 和谷歌云分別存在 1950 億、3680 億和 1060 億美元訂單積壓，交付周期需數個季度，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，甲骨文并沒有再次犯云時代的錯誤，在適時切入 AI 賽道，并積極跟進的同時，還 " 另辟蹊徑 "，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云基礎設施 ( Oracle Cloud Infrastructure，OCI ) 的概念，并且由創始人拉里 · 埃里森親自掛帥，擔任公司首席技術官，主導了甲骨文云基礎設施 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 + 多云 " 路線。甲骨文在其 Fusion 應用中嵌入了 AI 能力，形成了 " 內生智能 "，并且通過 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，與其他云服務商提供 " 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——專注于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。
多云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，甲骨文還宣布與谷歌達成深度合作，客戶可以在谷歌的數據中心里，直接部署和運行在 OCI 上的甲骨文數據庫服務。" 未來幾年，多云數據庫收入每個季度都將大幅增長。" 埃里森曾表示。
多模型策略方面，甲骨文通過開放的態度，允許客戶在其云上調用 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 "，而是專注于企業落地和數據融合，用靈活性抵御技術不確定性。
2022 年甲骨文拿下 TikTok 美國數據托管業務，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，甲骨文憑借與英偉達的深度合作關系，獲得了相對穩定的 GPU 芯片供應，并且，在近期舉辦的 GTC 上，英偉達還宣布與甲骨文合作，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，預計于 2026 年上半年投入使用。
也正是與英偉達的深度合作，以及憑借在 AI 算力調度方面的經驗積累，今年，甲骨文與 OpenAI 簽署史上最大云服務協議，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 " 里的 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 "，那么數據庫的 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" 的愿景。甲骨文公司中國區技術咨詢部高級總監嵇小峰將 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 能力內置于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，根本原因在于數據孤島、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。
據嵇小峰介紹，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。云收入增長 28%（涵蓋 IaaS+SaaS）至 72 億美元，其中 IaaS（云基礎設施）增長 55% 至 33 億美元，SaaS（云應用）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于基礎設施建設。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 億美元用于燃氣發電。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，并于 2029 年才有望恢復正值。
2025 年的甲骨文，不僅市值重回全球科技公司前十，而且云業務占比突破 40%，距離埃里森 "2029 年云業務占半壁江山 " 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）
