甲骨文 – mylogs.cn https://mylogs.cn 发现、记录、分享 Tue, 29 Sep 2026 16:38:57 +0000 zh-Hans hourly 1 甲骨文内部用 AI 翻车：3 个月 80% 员工上手，交付却卡壳 https://mylogs.cn/%e7%94%b2%e9%aa%a8%e6%96%87%e5%86%85%e9%83%a8%e7%94%a8-ai-%e7%bf%bb%e8%bd%a6%ef%bc%9a3-%e4%b8%aa%e6%9c%88-80-%e5%91%98%e5%b7%a5%e4%b8%8a%e6%89%8b%ef%bc%8c%e4%ba%a4%e4%bb%98%e5%8d%b4%e5%8d%a1%e5%a3%b3/ Fri, 18 Sep 2026 21:46:43 +0000 https://mylogs.cn/%e7%94%b2%e9%aa%a8%e6%96%87%e5%86%85%e9%83%a8%e7%94%a8-ai-%e7%bf%bb%e8%bd%a6%ef%bc%9a3-%e4%b8%aa%e6%9c%88-80-%e5%91%98%e5%b7%a5%e4%b8%8a%e6%89%8b%ef%bc%8c%e4%ba%a4%e4%bb%98%e5%8d%b4%e5%8d%a1%e5%a3%b3/ https://mylogs.cn/wp-content/uploads/2026/09/ithome312_header.webp

过去两年，甲骨文花费数十亿美元帮助其他企业运行 AI，但公司内部全面引入生成式 AI 的时间却晚得多。据《商业内幕》报道，甲骨文联合 CEO 克莱·马古尔克在内部员工大会上坦言，直到去年，公司还没有找到让生成式 AI 在整个员工队伍中真正发挥作用的方法。

这番”自曝家丑”式的表态，为大型企业如何真正用好 AI 提供了一份难得的真实样本。

三个月冲到 80% 采用率

甲骨文首席信息官杰伊·埃文斯向员工介绍，转折出现在今年 4 月和 5 月，公司开始部署 ChatGPT Enterprise 和 OpenAI 的代码工具 Codex。甲骨文没有简单地把工具开放给员工，而是同步制定公司标准、安全控制措施和内部政策，三个月内使用率便达到 80%，覆盖约 16 万名员工。

埃文斯说：”我们把这些工具做得太容易上手了，结果可能多少会被成本吓到。”甲骨文因此建立了内部监控机制，可以查看员工使用哪些模型，以及分别产生多少费用。

在模型选型上，成本差异显著。埃文斯指出，OpenAI 的 GPT-6 Astra 使用成本达到其他模型的 2.5 倍，而许多任务并不需要调用如此昂贵的模型，日常工作可以交给成本较低的 Terra 处理。类似地，摩根大通近期为员工使用 Anthropic 的 Claude 设定了每月 2000 美元的上限。

写代码快了，交付没快

两名高管称，AI 显著加快了软件开发，但也把工程流程的瓶颈推向其他环节。埃文斯表示，开发人员用这款工具大约一周就能生成过去一个开发团队通常要花两到三个季度才能完成的代码。

然而目前，开发速度的提升还没有转化为更快的产品交付。马古尔克解释称，公司仍在研究如何重新设计测试、验证、部署和发布管理流程，使其跟上代码生成速度。”写代码本身变快了，并不意味着所有事情突然都会快 1000 倍。”

甲骨文的经历暴露出企业大规模引入 AI 后的下一道难题：强大的模型能够大幅压缩单项任务所需时间，却可能同时带来高额账单，并把瓶颈转移到其他环节。

安全扫描的误报困局

甲骨文还获得提前使用 Anthropic 用于扫描代码安全漏洞的 Mythos Preview 模型。埃文斯称，这款模型投入使用后，短短两周发现的潜在问题就超过甲骨文此前一整年的发现数量。今年 4 月公布的 Anthropic Mythos 被认为是迄今最强的 AI 系统之一，多国政府和安全机构警告其能力超过其他模型，在网络安全领域尤为突出。

不过，如此强的扫描能力也带来了大量误报。埃文斯估计，Mythos 发现的问题中约 60% 至 70% 属于误报。甲骨文因此建立了新的核查流程，由工程师先确认漏洞是否真实存在，再着手修复。

换言之，AI 模型写代码的速度超过公司发布代码的速度，发现缺陷的速度也超过任何人核查的速度。瓶颈被转移，而非消失——这正是许多急于铺开 AI 的大型企业共同面临的现实。

（本文基于《商业内幕》及 IT之家报道，并参考多家媒体转述整理。）

]]> 甲骨文云营收暴涨62%：AI 算力订单堆到 4.47 万亿元 https://mylogs.cn/%e7%94%b2%e9%aa%a8%e6%96%87%e4%ba%91%e8%90%a5%e6%94%b6%e6%9a%b4%e6%b6%a862%ef%bc%9aai-%e7%ae%97%e5%8a%9b%e8%ae%a2%e5%8d%95%e5%a0%86%e5%88%b0-4-47-%e4%b8%87%e4%ba%bf%e5%85%83/ Thu, 10 Sep 2026 20:58:16 +0000 https://mylogs.cn/%e7%94%b2%e9%aa%a8%e6%96%87%e4%ba%91%e8%90%a5%e6%94%b6%e6%9a%b4%e6%b6%a862%ef%bc%9aai-%e7%ae%97%e5%8a%9b%e8%ae%a2%e5%8d%95%e5%a0%86%e5%88%b0-4-47-%e4%b8%87%e4%ba%bf%e5%85%83/ AI 算力需求到底有多疯？甲骨文最新财报给出了直观答案。美国时间 9 月 10 日盘后，甲骨文发布了 2027 财年第一财季（截至 2026 年 8 月 31 日的三个月）业绩：总营收 193.45 亿美元（现汇率约合 1301.05 亿元人民币），同比增长 30%，创下历史同期纪录；归属于普通股股东的净利润 46.79 亿美元（约合 314.69 亿元人民币），同比大涨 60%。财报发布后，甲骨文股价盘后一度上涨 8%。

真正的主角是云业务。本财季甲骨文总云营收达到 116.07 亿美元（约合 780.63 亿元人民币），同比增长 62%；其中云基础设施（IaaS）业务营收 73.88 亿美元（约合 496.88 亿元人民币），同比增速高达 121%，连续保持三位数增长，成为整份财报最核心的引擎。这一数字也超出了市场此前 71.9 亿美元的预估。

甲骨文 2027 财年第一财季财报数据
图片来源：甲骨文财报 / IT之家

为 AI 举债扩建：利润涨了，现金流却是负的

一个值得注意的细节是：尽管经营现金流净额达到 231.03 亿美元、同比大增 184%，甲骨文本财季的自由现金流却为净流出 53.96 亿美元（约合 -362.91 亿元人民币）——原因正是云基础设施业务的疯狂扩张。本财季甲骨文资本支出达 285 亿美元，远超市场预估的 198 亿美元。

为了给扩建输血，甲骨文本财季通过 at-the-market 计划完成了 200 亿美元（约合 1345.1 亿元人民币）的普通股发售。公司在财报中明确表示，这笔钱将用于支撑云基础设施的持续扩张。

巨额投入背后是惊人的订单储备。甲骨文本财季剩余履约义务（RPO，即已签约但尚未确认的收入）总额达到 6640 亿美元（约合 4.47 万亿元人民币），同比增加了 2090 亿美元（约合 1.41 万亿元人民币）。这些订单大部分来自 AI 算力租约，意味着未来多个财年的收入已经有了着落。

下季度指引：继续高增长

对于 2027 财年第二财季，甲骨文预计总营收同比增长 30% 到 34%；总云营收同比增长 64% 到 70%（固定汇率口径）；非 GAAP 每股收益预计在 1.85 美元到 1.93 美元之间，同比增长 21% 到 25%。

全年展望同样激进：甲骨文预计 2027 财年总营收至少达到 900 亿美元（约合 6052.96 亿元人民币），非 GAAP 每股收益 8.1 美元。此外，董事会宣布了每股 0.5 美元的季度现金股息，将于 2026 年 10 月 23 日支付。

不过并非所有板块都风光：本财季软件营收为 55.5 亿美元，低于市场预期的 56.7 亿美元，传统授权业务的增长引擎角色正进一步让位于云基础设施。

为什么这份财报值得关注

甲骨文已从一家传统企业软件公司，变成了全球 AI 算力竞赛中最激进的”卖水人”之一——OpenAI 等前沿模型厂商都是其云基础设施的大客户。它的订单簿厚度、资本支出力度和现金流承压程度，某种程度上就是全球 AI 算力需求热度的晴雨表。

这份财报传递的信号很明确：至少从订单看，AI 算力的饥渴期还远未结束。当然，硬币的另一面同样清晰——靠巨额举债和股权融资扩建的数据中心，最终能否被这些长约订单兑现为真金白银的利润，仍需要时间检验。

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