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03-13

oracle处理理数据库的基因导致他的优势就是在速度快低延迟（裸硬件 RDMA等）而不是什么小而灵活大型模型都需要这种专针对训练的数据中心 oracle的速度不是玩软件生态的AWS能碰瓷的，成长速度也不是任何现有的大云能碰瓷的 oracle先天的数据库优势能免去数据迁移成本（多云让oracle在别人的云平台也能挣钱）以及oracle已经正在成型的数据库AI生态（向量数据库等） oracle在AI时代里具有任何人都无法比例的先天优势 AI归根结底就是数据和模型

甲骨文5530亿美元在手订单：AI基建最好的消息里藏着最大的风险

03-11

数据写的都是错的多云增速是300多 oci增速是80多是直接用ai写的文章吗都不检查一下

甲骨文电话会：签下290亿美元大单，AI基建“不消耗自身现金流”，“我们才是SaaS的颠覆者”

2025-10-02

一群沙雕和村口妇女一样，天天蹲墙角盯着外国人，生怕错过了别人的一点失误，人打个喷嚏都能给你炒成世界丑闻，国产移动火化盒敢报告吗？

俩特斯拉股东使用FSD欲实现马斯克吹的牛：出发不到60英里就撞了

2025-09-29

不得了了！刚看腾讯新闻才知道，咱们科技水平又一次全面碾压全球！特斯拉？呵呵，人家才跑到哪儿，我们已经在腾讯新闻上实现十连超！外国公司辛辛苦苦搞研发，花几十年做实验，我们这边只需要一篇稿，就能直接宣布：领先全球！太高效了！太先进了！原来未来科技的发展方向，不是实验室，不是工厂，而是腾讯新闻啊！👏👏👏 赢！

比特斯拉便宜14倍！中国人形企业实现量产，拿下数亿订单

2025-09-29

腾讯的弱智新闻别发了毫无专业性丢人现眼

著名机器人专家布鲁克斯警告：人形机器人泡沫注定会破裂

2024-10-15

nt小编。你在现场直接问机器人他就会告诉你是远程的

特斯拉机器人其实没那么智能？Optimus被曝在发布会上受远程操控

2024-08-01

1.5-2年这种话也好意思说？

新势力又要摸着马斯克过河了

2024-07-03

原因根本就不仅仅是汽车交付量是9.6gwh的能源部署以这种势头 2年之内能源盈利就将与汽车部分持平即使没有robotaxi和opimus 估值也至少需要攀升1-2倍

Q2交付量超预期提振市场情绪，特斯拉看涨水平升至三年来新高

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href=\"https://laohu8.com/S/ORCL\">甲骨文</a>（Oracle）昨天刚发了一份让华尔街集体松口气的财报。2026财年第三季度营收172亿美元，同比增长22％，公司自己说这是“15年来最强单季”。在手订单（RPO）5530亿美元，同比暴增325％。盘后股价大涨超10％。</p><p>说华尔街松口气，不是因为订单大。是因为甲骨文在财报里说了一句话：这些大型AI合同里，很多设备要么由客户预付款采购GPU，要么由客户自己买GPU交给甲骨文——甲骨文预计不需要为此额外融资。</p><p>翻译一下：5530亿美元的订单背后，出钱和扛风险的主要不是甲骨文自己，而是客户。这个才是这份财报最重要的信息。</p><p>01</p><p>“不用自己掏钱”为什么最关键</p><p>5530亿美元是已签合同但还没交付的订单总额——行话叫剩余履约义务（ RPO ）。这个数字是甲骨文全年营收670亿美元的8倍多。一年前才1300亿。</p><p>325％的同比增长，主要靠几笔天量巨单：OpenAI签了年价值约300亿美元的4.5吉瓦算力协议，加上xAI（马斯克的AI公司）和<a href=\"https://laohu8.com/S/META\">Meta</a>的大单。换句话说，这个数字高度集中在少数超大客户身上，不是需求广泛铺开。</p><p>这个数字本身可以两面看——你说它是AI需求火爆的铁证也行，说它是集中度风险也行。真正改变判断的，是那句“不用额外融资”。</p><p>一年前市场在怕什么？甲骨文签了几千亿的大单，总债务超过1240亿美元（含租赁<span>负债</span>），2025年第二季度自由现金流为负100亿美元，还发了380亿美元的天量债券。市场真的在担心它撑不住——它是所有大型科技公司里AI基建负债最重的一家。</p><p>现在模式变了。客户先付钱或者自带GPU硬件，甲骨文负责建房子、通水电、搞运维。仅这个季度，就新签了超过290亿美元的“客户预付／自带硬件”合同。从“重<span>资产</span>的AI地主”到“轻资产的AI代建商”，已交付部分的AI容量毛利率32％，高于管理层30％的指引——跑起来的部分确实在赚钱。</p><p>所以说， 华尔街松口气的原因不是营收增长了，而是甲骨文终于找到了一种不用自己扛全部资本风险的方式来接这些大单。</p><p>02</p><p>为什么甲骨文成了整个赛道的“体检样本”</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20260313005053007v206lrj5hzakj7e\"/><p>源自甲骨文网站：构建全球最大的人工智能云——德克萨斯州12亿瓦数据中心 | 50万个NVIDIA GPU</p><p>甲骨文做了快50年的企业数据库生意，在云计算的格局里，它的市场份额远不如<a href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">亚马逊</a>AWS和<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>Azure。但2024–2025年，OpenAI、xAI这些超大AI客户需要天量定制化算力，标准化的大型云平台满足不了，甲骨文因为“小而灵活”反而接下了这些巨单——别人嫌麻烦的“按需定建”，它愿意干。结果两年间，它从一家数据库公司变成了AI基建的核心承建方。这个季度，云收入首次超过总营收的一半，占比52％。</p><p>但也正因为它是大型科技公司里负债最重、对AI基建押注最激进的一家，它的每一份财报都成了整个赛道的压力测试。它扛得住，说明赛道还行；它出问题，AI基建的叙事就要重估。</p><p>03</p><p>芯片换代速度正在超过数据中心建设速度</p><p>虽然 财报很亮眼，但有一个结构性风险被这轮好消息盖住了。我认为市场对这个风险的定价不够充分。证据就在财报发布前一天的一条新闻里。</p><p>OpenAI和甲骨文已经停止了在德克萨斯州Abilene的“星际之门”（Stargate）数据中心超过1.2吉瓦的扩建。原因很直接——电网延迟超过一年，以及OpenAI想在新站点使用<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>下一代Vera Rubin芯片，不愿意在Abilene继续堆上一代的Blackwell。甲骨文在X上发帖说相关报道“不准确”，但只确认了现有项目正常推进，对扩建计划的取消一字未提。</p><p>这件事暴露的问题比Abilene本身大得多。</p><p>英伟达数据中心芯片的迭代节奏已经从两年一代加速到一年一代，每一代都有显著的性能跃升。黄仁勋自己说得很明白：“Grace Blackwell加NVLink是今天推理之王，Vera Rubin会进一步扩大领先。”而数据中心的电力基础设施，从签约到通电需要12–18个月。</p><p>这意味着什么？今天围绕Blackwell设计的数据中心，到<a href=\"https://laohu8.com/S/01630\">建成</a>投运的时候，商业竞争力可能已经打了折扣。客户 会重新评估已签约的芯片规格 —— 没人想 要旧芯片。但对甲骨文来说，楼建了、钱花了、客户说要换新的——这个错配风险是实实在在的。</p><p>“客户预付”模式解决了甲骨文的融资风险，但没有解决这个代际错配风险。因为客户预付的前提是拿到最新的算力。如果你建成的东西已经不是最新的，客户有动力重新谈判，甚至转向别家。5530亿是“已签约”，不是“已锁死”。这个区别很重要。</p><p>04</p><p>接下来该看的，不是订单总量而是转化速度</p><p>给一个简单的判断框架。剩余履约义务（ RPO ）是故事，IaaS（云基础设施）收入增速才是现实。这个季度IaaS收入49亿美元，同比增长84％——这是真正交付了、确认了收入的部分。甲骨文CEO在电话会上自己也在引导投资者关注“RPO如何转化为经常性收入”，说明管理层心里清楚，光看订单总量说服力不够。</p><p>一个具体的判断标准：下季度财报如果云收入增速从44％掉到35％以下，就该认真警惕了——说明5530亿的合同转化在卡壳。甲骨文自己给的指引是下季度云收入增速46％–50％，2027财年营收目标上调到900亿美元。管理层的预期是加速还会持续。</p><p>另一个值得盯的信号是英伟达的新芯片发布节奏。每一次新一代芯片发布，都可能触发客户重新评估已签合同的算力规格。Abilene不会是最后一次。</p><p>这份财报同时间接回答了另一个问题：英伟达的估值为什么能撑住？因为下游确实有5530亿美元的合同在真实采购GPU。但客户的忠诚度只到下一代芯片发布为止。</p><p>甲骨文这份财报里最好的消息和最大的风险是同一件事：客户愿意预付几百亿美元赌AI算力的未来。问题是，他们预购的未来，建成的时候还是不是他们想要的那个未来。</p></article></body></html>","source":"tencent","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>甲骨文5530亿美元在手订单：AI基建最好的消息里藏着最大的风险</title>\n<style 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）。这个数字是甲骨文全年营收670亿美元的8倍多。一年前才1300亿。325％的同比增长，主要靠几笔天量巨单：OpenAI签了年价值约300亿美元的4.5吉瓦算力协议，加上xAI（马斯克的AI公司）和Meta的大单。换句话说，这个数字高度集中在少数超大客户身上，不是需求广泛铺开。这个数字本身可以两面看——你说它是AI需求火爆的铁证也行，说它是集中度风险也行。真正改变判断的，是那句“不用额外融资”。一年前市场在怕什么？甲骨文签了几千亿的大单，总债务超过1240亿美元（含租赁负债），2025年第二季度自由现金流为负100亿美元，还发了380亿美元的天量债券。市场真的在担心它撑不住——它是所有大型科技公司里AI基建负债最重的一家。现在模式变了。客户先付钱或者自带GPU硬件，甲骨文负责建房子、通水电、搞运维。仅这个季度，就新签了超过290亿美元的“客户预付／自带硬件”合同。从“重资产的AI地主”到“轻资产的AI代建商”，已交付部分的AI容量毛利率32％，高于管理层30％的指引——跑起来的部分确实在赚钱。所以说， 华尔街松口气的原因不是营收增长了，而是甲骨文终于找到了一种不用自己扛全部资本风险的方式来接这些大单。02为什么甲骨文成了整个赛道的“体检样本”源自甲骨文网站：构建全球最大的人工智能云——德克萨斯州12亿瓦数据中心 | 50万个NVIDIA GPU甲骨文做了快50年的企业数据库生意，在云计算的格局里，它的市场份额远不如亚马逊AWS和微软Azure。但2024–2025年，OpenAI、xAI这些超大AI客户需要天量定制化算力，标准化的大型云平台满足不了，甲骨文因为“小而灵活”反而接下了这些巨单——别人嫌麻烦的“按需定建”，它愿意干。结果两年间，它从一家数据库公司变成了AI基建的核心承建方。这个季度，云收入首次超过总营收的一半，占比52％。但也正因为它是大型科技公司里负债最重、对AI基建押注最激进的一家，它的每一份财报都成了整个赛道的压力测试。它扛得住，说明赛道还行；它出问题，AI基建的叙事就要重估。03芯片换代速度正在超过数据中心建设速度虽然 财报很亮眼，但有一个结构性风险被这轮好消息盖住了。我认为市场对这个风险的定价不够充分。证据就在财报发布前一天的一条新闻里。OpenAI和甲骨文已经停止了在德克萨斯州Abilene的“星际之门”（Stargate）数据中心超过1.2吉瓦的扩建。原因很直接——电网延迟超过一年，以及OpenAI想在新站点使用英伟达下一代Vera Rubin芯片，不愿意在Abilene继续堆上一代的Blackwell。甲骨文在X上发帖说相关报道“不准确”，但只确认了现有项目正常推进，对扩建计划的取消一字未提。这件事暴露的问题比Abilene本身大得多。英伟达数据中心芯片的迭代节奏已经从两年一代加速到一年一代，每一代都有显著的性能跃升。黄仁勋自己说得很明白：“Grace Blackwell加NVLink是今天推理之王，Vera Rubin会进一步扩大领先。”而数据中心的电力基础设施，从签约到通电需要12–18个月。这意味着什么？今天围绕Blackwell设计的数据中心，到建成投运的时候，商业竞争力可能已经打了折扣。客户 会重新评估已签约的芯片规格 —— 没人想 要旧芯片。但对甲骨文来说，楼建了、钱花了、客户说要换新的——这个错配风险是实实在在的。“客户预付”模式解决了甲骨文的融资风险，但没有解决这个代际错配风险。因为客户预付的前提是拿到最新的算力。如果你建成的东西已经不是最新的，客户有动力重新谈判，甚至转向别家。5530亿是“已签约”，不是“已锁死”。这个区别很重要。04接下来该看的，不是订单总量而是转化速度给一个简单的判断框架。剩余履约义务（ RPO ）是故事，IaaS（云基础设施）收入增速才是现实。这个季度IaaS收入49亿美元，同比增长84％——这是真正交付了、确认了收入的部分。甲骨文CEO在电话会上自己也在引导投资者关注“RPO如何转化为经常性收入”，说明管理层心里清楚，光看订单总量说服力不够。一个具体的判断标准：下季度财报如果云收入增速从44％掉到35％以下，就该认真警惕了——说明5530亿的合同转化在卡壳。甲骨文自己给的指引是下季度云收入增速46％–50％，2027财年营收目标上调到900亿美元。管理层的预期是加速还会持续。另一个值得盯的信号是英伟达的新芯片发布节奏。每一次新一代芯片发布，都可能触发客户重新评估已签合同的算力规格。Abilene不会是最后一次。这份财报同时间接回答了另一个问题：英伟达的估值为什么能撑住？因为下游确实有5530亿美元的合同在真实采购GPU。但客户的忠诚度只到下一代芯片发布为止。甲骨文这份财报里最好的消息和最大的风险是同一件事：客户愿意预付几百亿美元赌AI算力的未来。问题是，他们预购的未来，建成的时候还是不是他们想要的那个未来。","news_type":1,"symbols_score_info":{"ORCL":1.98,"ORCS":0.6,"ORCU":0.6}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":69,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[{"author":{"id":"3487004053583116","authorId":"3487004053583116","name":"WenzhiDong","avatar":"https://static.tigerbbs.com/474dcc656ccb8f30521de08bc85082ac","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"idStr":"3487004053583116","authorIdStr":"3487004053583116"},"content":"没有任何客户的问题 市场现在对模型训练的需求是无限量的 现在的商业能用上模型的地方都在往模型上转 好一点的大学的科学实验室都在train模型了 无论现在的客户对oracle的订单是否毁约 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id=\"id_2531752181\">借力打力：让资本开支与现金流“脱钩”</h2><p>面对AI浪潮，云计算巨头常常陷入两难：不投钱会掉队，拼命投钱则会拖垮现金流并推高债务。<strong>甲骨文给出的解法是——用别人的钱建自己的基建。</strong></p><p>云基础设施（OCI）CEO Clay Magouyrk在会上指出，甲骨文已锁定未来三年超10吉瓦（GW）的电力和数据中心容量。值得注意的是，这些产能中“超过90%完全由合作伙伴提供资金”。</p><p>除了让合作伙伴掏钱建机房，甲骨文还重塑了与客户的交易模式。Clay透露，<strong>公司近期通过创新模式新签了超290亿美元的合同。</strong></p><p><strong>“这种结合了客户‘自带硬件’（BYOH）和前期预先付款的模式，使我们能够在不消耗甲骨文任何负自由现金流的情况下继续扩张。”</strong>Clay解释道。</p><p>这一策略直击市场痛点。这意味着甲骨文高达5530亿美元的剩余履约义务（RPO），不需要完全依靠借债去消化。CFO Doug Kehring也重申，公司将维持投资级评级，年内发债规模绝不会突破此前公布的500亿美元上限。</p><h2 id=\"id_318853630\">SaaS末日论？“颠覆者是我们自己”</h2><p>近期，随着AI自动编程工具的进化，市场普遍担忧新兴AI公司将彻底颠覆传统SaaS（软件即服务）巨头。应用业务CEO Mike Sicilia对此予以了反驳。</p><p><strong>“我完全不同意这种观点。”</strong>Mike直言，“如果我们不去采用这些AI工具，它们确实会是威胁。但现实是，我们正在非常迅速地采用。”</p><p>甲骨文给出的逻辑很简单：企业级SaaS的护城河在于“任务关键型数据”的引力。甲骨文正利用内部的小型工程团队，不仅快速开发出了<a href=\"https://laohu8.com/S/CRM\">Salesforce</a>目前都不具备的3款全新客户体验（CX）应用，<strong>还在现有的核心后台系统中直接嵌入了上千个AI代理（Agent）。</strong></p><p><strong>“客户不会一夜之间就把他们的核心银行系统、零售销售系统或者医疗记录系统全部扔掉，去换一个临时拼凑的AI外壳。”</strong>Mike指出，因为甲骨文拥有客户最核心的数据，所以生成的AI结果最精准。</p><p>董事长兼CTO Larry Ellison将这种演进称为“生态自动化”。他直接引用了一个即将落地的财务场景：“在不久的将来，只需告诉AI代理去关账，它就会自动完成结账，不需要任何人类参与。”</p><h2 id=\"id_2002378237\">交付周期提速，已投产基建稳守32%高毛利</h2><p>市场不仅关心甲骨文画了多大的基建大饼，更关心这些投入究竟能多快变现。</p><p>本季度，<strong>甲骨文AI基础设施收入同比增长243%</strong>。业务规模狂飙的背后，是交付周期的急剧缩短。</p><p>“从机架交付到产生收入的时间，<strong>在过去几个月里缩短了60%</strong>。”云基础设施（OCI）CEO Clay Magouyrk在会上透露。第三季度，甲骨文向客户交付了超过400兆瓦的产能，其中90%是按时或提前交付的。</p><p>在重资产投入初期，利润往往会被折旧和建设成本大幅侵蚀。但Clay明确拆解了这笔账：<strong>三季度已交付的AI产能，其毛利率维持在32%，稳稳守住了公司此前给出的“30%以上”的指引底线。</strong></p><p>此外，<strong>甲骨文的多云战略彻底打通了销路（多云数据库收入同比激增531%）</strong>。这种高毛利（60%-80%）的数据库业务与AI基建业务形成协同，进一步拉高了OCI业务的整体盈利结构。</p><h2 id=\"id_440878710\">基建狂飙拖累当期利润，增发“靴子”仍未落地</h2><p>尽管甲骨文用创新模式安抚了市场，但在这场资本密集的AI基建竞赛中，隐患依然存在。</p><p><strong>首先是重资产扩张对当期利润的“反噬”。</strong>在高速扩张的“超高速阶段（hyper phase）”，大量同时在建的数据中心产生了不可忽视的沉淀成本。</p><p>OCI业务CEO Clay Magouyrk坦言：<strong>“我们现在没能实现更高盈利的原因，正是因为有太多的项目同时在建……这些成本绝不是零。”</strong>他承认，这种建设期的巨额支出，是目前拖累利润率的最直接因素。</p><p><strong>其次，受制于底层芯片，甲骨文的交付能力依然面临天花板。</strong>高管在会上多次提及“无论是GPU还是CPU，AI基础设施的需求持续大于供应”。这意味着，即便甲骨文手握5530亿美元的巨额剩余履约义务（RPO），其实际转化为账面收入的速度，依然受制于<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/AMD\">AMD</a>等上游供应链的产能分配瓶颈。</p><p><strong>最后，也是市场最担忧的“股权稀释”风险并未完全解除。</strong>虽然甲骨文刚完成了超额认购的300亿美元融资，且承诺本自然年内不再发行额外债券，但CFO Doug Kehring在开场时明确提示：“我们尚未启动融资计划中的‘ATM（At-The-Market，按市价发行）股权融资’部分。”</p><p>这也意味着，在甲骨文高达500亿美元的总融资计划中，未来直接向市场增发股票的“靴子”依然高悬。</p><h2 id=\"id_3018645989\">TikTok美国数据业务拆分后，甲骨文持股15%</h2><p>电话会上，CFO还披露了一项可能影响后续非经营损益的变化：今年1月TikTok美国完成美国数据运营的拆分，成为独立公司，甲骨文持有15%股权并获得一个董事会席位。</p><p><a href=\"https://laohu8.com/S/002499\">科林</a>表示，这“不影响”甲骨文作为技术供应商提供服务所带来的相关收入；股权投资将按权益法核算，预计从Q4开始（存在两个月报告滞后）体现在损益表的“非经营性收益/损失”中。</p><p>电话会全文翻译：</p><blockquote><p>甲骨文（Oracle）2026财年第三季度财报电话会议</p><p>活动日期： 03/10/2026</p><p>公司名称： 甲骨文（Oracle）</p><p>活动描述： 2026财年第三季度财报电话会议</p><p>来源： 甲骨文 获取更多活动信息和文字记录</p><p><strong>会议陈述</strong></p><p>操作员（雷吉娜）： 大家好，感谢您的耐心等待。我是雷吉娜，今天的会议操作员。现在，欢迎大家参加甲骨文公司2026财年第三季度财报电话会议。为了防止背景噪音，所有线路均已静音。在发言人致辞后，我们将进入问答环节。现在，我想将会场交给投资者关系主管肯·邦德（Ken Bond）。请您开始。谢谢。</p><p>肯·邦德（Ken Bond），投资者关系主管： 谢谢雷吉娜。大家下午好，欢迎参加甲骨文2026财年第三季度财报电话会议。今天出席会议的有：董事长兼首席技术官拉里·埃里森（Larry Ellison）、云基础设施首席执行官克莱（Clay Magouyrk）、应用软件首席执行官迈克·西西里亚（Mike Sicilia），以及首席财务官道格·凯林（Doug Kehring）。</p><p>大家可以在我们的投资者关系网站上获取新闻稿和财务报表的副本，其中包含了我们最近一个季度的补充财务细节、对未来业绩的指引、GAAP与非GAAP的调节表，以及近期购买甲骨文云服务或已在甲骨文云上线的精选客户名单。</p><p>提醒一下，今天的讨论将包含前瞻性声明，我们也会讨论与我们业务相关的重要因素。这些前瞻性声明受风险和不确定性的影响，可能导致实际结果与今天做出的声明产生重大差异。因此，我们提醒您不要过度依赖这些前瞻性声明，并鼓励您查阅我们最新的财报，包括我们的10-<a href=\"https://laohu8.com/S/TKKD.SI\">K</a>和10-Q表格及任何适用的修订。最后，如果在出现新信息或未来事件的情况下，我们没有义务修改我们的业绩或这些前瞻性声明。在进入问答环节之前，我们将先进行几项准备好的发言。现在，我把时间交给道格。</p><p>道格·凯林（Doug Kehring），首席财务官： 谢谢肯。首先，我想强调一下我们在财报新闻稿和本次电话会议形式上所做的改变。在新闻稿中，我们已经清晰明确地列出了那些原本会在电话会议上提供的补充财务指标。这样，你们每个人都能提前拿到书面信息。因此，针对本次电话会议，我的发言会非常简短，然后我会把时间交给迈克和克莱，由他们提供关于我们业务的更具实质性的见解。之后，包括拉里在内的我们所有人，都将回答大家的提问。</p><p>就第三季度的业绩而言，我们取得了一个极其出色的季度，各项指标全面超出预期。正如我们在新闻稿中强调的那样，我们的增长势头持续加速：第三季度是15年多以来，以美元计算的有机总收入和有机非GAAP每股收益均实现20%或以上增长的第一个季度。</p><p>我再简短提两件事，然后就把时间交给两位首席执行官。<strong>第一件事，今年1月，TikTok美国公司完成了将其美国数据业务分离成一家独立公司的重组，甲骨文目前持有该公司15%的股权，并在董事会拥有一个席位。</strong>就对我们财务状况的影响而言，我们作为其技术供应商所提供服务产生的收入不受任何影响。至于这项股权投资，我们将采用权益法进行核算，并在我们第四季度的财报中确认从1月底完成投资到3月31日期间我们在新公司收益中的份额，因为这其中存在两个月的报告期时间差。这笔收益将作为非营业收入或亏损记录在我们的利润表上，是对我们财务业绩的增量补充。</p><p><strong>第二件事，今年2月，我们宣布计划筹集高达500亿美元的债务和股权融资，并声明除了这个数额之外，我们不打算在2026个日历年内发行任何额外的债券。在宣布这一消息的几天内，我们通过投资级债券和强制可转换优先股的组合筹集了300亿美元，认购极其火爆，创下了认购订单的新纪录。</strong>正如我们在新闻稿中指出的，我们尚未启动融资计划中的“按市价发行（ATM）”股权部分。</p><p>最后，我必须要提醒大家，<strong>尽管我们的业务规模和复杂性不断增加，但我们仍然能够在季度结束后的短短10天内发布财务业绩</strong>。通过使用Oracle Fusion（甲骨文融合应用），我们结账和发布财务业绩的速度继续领跑<a href=\"https://laohu8.com/S/161125\">标普500</a>指数中的任何一家公司。这为我们提供了巨大的战略优势，同时也让我们有机会帮助我们的Fusion客户在他们的企业中实现同样的高效。现在，我把时间交给迈克。</p><p>迈克·西西里亚（Mike Sicilia），应用软件首席执行官： 谢谢道格。正如道格刚才详细介绍的那样，我们本季度在各个方面都取得了优异的成绩，并继续保持了强劲的执行力。我想谈谈我们的应用软件（SaaS）业务。甲骨文拥有市场上增长最快、最完整的云应用套件，毫无争议。我们的SaaS解决方案是行业内最完整的平台，具有高度的可扩展性、值得信赖、安全且符合监管合规要求，我们的客户信任我们将运行他们业务的系统交给我们。</p><p>在恒定汇率下，云应用收入在本季度增长了11%，达到了161亿美元的年化收入规模。其中，Fusion ERP增长了14%，Fusion SCM增长了15%，Fusion HCM增长了15%，Fusion CX增长了6%，NetSuite增长了11%。面向酒店、建筑、零售、银行、餐饮、地方政府和电信行业的行业SaaS解决方案合并增长了19%。对于本季度应用软件的增长，我们无疑非常满意。</p><p>在此背景下，<strong>我想谈谈最近被广泛报道的“SaaS末日论”。你们都听过这样一种论调：新公司使用AI快速编写代码将宣告SaaS的死刑。我完全不同意这种观点。我认为，如果我们不采用AI工具及其编程能力，它们确实会成为威胁，但我们正在采用，而且速度非常快。</strong>甲骨文正在利用最好的AI编程工具和最优秀的开发人员，这不仅是为了加速我们的SaaS业务，更是为了提供能够赋能众多行业整个生态系统的解决方案。</p><p>甲骨文内部使用AI编程工具，使得较小的工程团队能够更快地向客户交付更完整的解决方案。我们不仅利用AI构建全新的SaaS产品，还将AI智能体（Agents）直接嵌入到我们现有的应用套件中。通过利用小工程团队拥抱AI，我们刚刚构建了三个全新的客户体验（CX）应用程序：线索生成与资格审查、销售编排与自动化销售，以及我们的新网站生成器。事实上，我们刚刚利用这个网站生成器构建并上线了全新的 oracle.com。</p><p>我们构建这些新CX产品是为了帮助客户更好地进行销售，而不仅仅是为了管理销售预测或统计邮件打开率。这是Salesforce.com所不具备的三款产品。当然，Salesforce.com也没有OCI（甲骨文云基础设施）、AI数据平台、Fusion ERP以及完整的行业套件。由AI驱动的、完整的端到端生态系统自动化平台，是甲骨文独有的优势。</p><p><strong>除此之外，我们已经将超过1,000个AI智能体直接内置于我们的水平后台办公应用和行业应用中。</strong>这甚至还没有包括我们的客户自己构建的智能体，或是我们内部使用的智能体集群。这些都是直接内置于我们的应用程序和现有流程中的AI功能。</p><p>我认为一个很好的例子是在医疗保健领域。我们全新的、由AI驱动的EHR（电子健康记录）系统已经在市场上投入使用，效果非常明显：我们正在减少行政开销，让临床医生能够诊治更多的患者，我们改善了获得医疗服务的途径，并提高了医疗服务提供者的满意度。</p><p><strong>另一个例子是在银行业。我们提供了一个由AI驱动的综合SaaS平台，涵盖了从商业银行、零售银行、投资银行、反洗钱、金融犯罪与合规、支付、供应链融资，到CX、ERP和HCM的所有内容。</strong>仅这个银行套件就包含了数百个嵌入式AI智能体，所有这些对我们的客户均免费提供。在零售业，我们支持AI的解决方案涵盖了商品销售、分类规划、供应链管理、销售时点（POS）商务，当然也包括ERP、CX和HCM。</p><p>总而言之，这些系统绝不是由一小撮打着AI名义东拼西凑、随意附加的功能所能替代的。所以，是的，一些规模较小或功能单一的SaaS厂商可能会被颠覆，但甲骨文绝对不会是其中之一。</p><p>现在让我重点介绍一下第三季度我们在应用软件领域的一些关键赢单。毫无疑问，这只是一份非常简短的名单。纪念赫曼医疗系统（Memorial Urban Health Systems）选择了Fusion ERP、SCM和HCM，这是我们击败<a href=\"https://laohu8.com/S/WDAY\">Workday</a>赢得的订单；新南威尔士大学也选择了Fusion ERP和HCM，同样击败了Workday。Gray Media选择了Fusion EPM和ERP，击败了Workday和<a href=\"https://laohu8.com/S/SAP\">SAP</a>；天达银行（Investec Bank）击败SAP，选择了Fusion EPM和ERP；HID Global Corporation同样击败SAP，选择了Fusion ERP和SCM。</p><p>埃塞俄比亚航运和物流服务企业选择了Fusion ERP、SCM和HCM，再次击败了SAP；华尔街一家大型银行决定在整个业务和所有业务部门中全面采用Fusion ERP，彻底替换了SAP。某县公立学校选择了Fusion ERP、EPM、HCM和SCM；JM Smucker公司选择了Fusion ERP和EPM；Westfield Insurance选择了Fusion ERP、EPM、HCM和采购系统。<a href=\"https://laohu8.com/S/MUFG\">三菱日联金融</a>集团（MUFG）是我们现有的云客户和数据库客户，他们现在正在向我们的Fusion ERP和行业SaaS应用软件迁移；科威特电信公司（STC Kuwait）作为现有的重要科技客户，正在将EBS（电子商务套件）迁移到云端以支持其业务增长。</p><p>这仅仅是本季度重大应用软件赢单中的极小一部分。在第三季度，我们有超过2,000名客户上线。把行业应用和Fusion应用加在一起，有超过2,000名客户成功投产上线；更重要的是，我们看到客户平均上线的时间正在缩短。本季度几个上线的代表案例包括：有客户在企业ERP基础上扩展了EPM和HCM；JM Huber公司全面上线了Fusion ERP和SCM；阿联酋卫生服务中心上线了HCM，从而启用了一个全面的HR、薪酬和人才套件来提升其劳动力管理水平；Niagara Bottling在SCM上成功上线，将其本地部署的ERP迁移到了Fusion；Seadrill现在已全面上线了ERP、HCM、SCM和EPM。在2,000个上线项目中，这只是一份非常短的名单，但希望大家能从中看到，不仅仅是业务增长势头，更是我们在这些客户中多支柱产品的扩展势头。</p><p>同样地，我这里也有一份精简版的第三季度关键技术赢单列表。洛克希德·马丁公司选择了OCI高性能计算来高效扩展其环境中的AI能力；有客户选择了OCI计算、网络和存储，用于所有工作负载中的AI视频和安全性分析；<a href=\"https://laohu8.com/S/LCID\">Lucid</a> Motors选择了OCI核心服务以获取数据和连接能力，从而向欧洲市场扩张；日本的Infomart为其关键任务的B2B平台选择了OCI；巴西的Clara利用OCI Alloy来构建主权AI。法航荷航集团（Air France-KLM）达成了一项多云合作协议，重点是引入了Azure上的甲骨文数据库，这为法航荷航带来了13倍的性能提升，且成本显著降低；动视暴雪（Activision Blizzard）现有的甲骨文E-Business Suite业务同样采用了Azure上的甲骨文数据库。</p><p>甲骨文在战略级应用软件中全面拥抱AI，引发了我们与客户之间更为广泛的企业级对话，这些对话涉及我们的全栈产品——OCI、AI数据平台、Fusion应用软件以及行业套件。这些对话的核心是关于如何实现生态系统自动化，而不是单一的应用程序。我们在上一季度的财报电话会议中谈到过简化的产品推向市场（Go-to-market）模式，这也进一步促成了这一趋势。这使我们能够将甲骨文数据库的强大功能、我们的OCI平台、AI工具和完整的应用套件结合起来，与更多客户达成更多包含多项产品的交易。</p><p>在恒定汇率下，云应用递延收入增长了14%，高于本季度云应用收入11%的增速，这进一步印证了我们的业务正在加速的论点。克莱，现在交给你。</p><p>克莱·马古伊尔克（Clay Magouyrk），云基础设施首席执行官： 谢谢迈克。好的，我将谈谈我们业务的两个部分：多云数据库和AI基础设施。这两项业务都在以极快的速度增长。<strong>多云数据库收入同比增长了531%，AI基础设施收入同比增长了243%。这两项业务同样都处于供不应求的状态，并且甲骨文有明确的执行计划，能够迅速将这些需求转化为高利润的经常性收入。</strong></p><p>几十年来，甲骨文数据库可以运行在任何硬件和操作系统上。<strong>但直到最近，甲骨文数据库云服务还只能在单一云（即OCI）中可用。为了将最好的数据库平台带到所有的云平台，我们先后与<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>以及最终的<a href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">亚马逊</a>建立了多云合作伙伴关系。</strong>这些合作释放了巨大的积压需求——我们的数据库客户一直渴望在其他云平台上使用我们的数据库。</p><p>本季度，我们实现了一个重要的里程碑：我们在所有合作方的云中实现了全球区域覆盖。我们现在有33个微软区域上线，14个<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOGL\">谷歌</a>区域上线。在AWS（亚马逊云科技）方面我们也实现了显著增长：第三季度初有2个AWS区域上线，第三季度末达到8个，预计第四季度末我们将有22个AWS区域上线。</p><p>AI同样正在加速客户对我们数据库云服务的采用。模型编程领域和智能体能力的快速进步，促使客户将他们最有价值的数据转移到我们的云服务中。他们需要访问最新的AI功能来支持向量嵌入（Vector Embeddings）、MCP服务器访问和高级安全控制。客户还需要他们的数据与智能体本身放在一起，而我们的多云数据库让这一切变得简单。我们的多云架构将甲骨文云的最佳功能引入了我们合作伙伴的区域，这确保了我们能迅速将庞大的渠道商机转化为高利润的数据库服务收入。</p><p>无论是GPU还是CPU，对AI基础设施的需求持续供不应求。<strong>这直接体现在我们高达5,530亿美元的剩余履约价值（RPO）中。我想分享一下这些RPO是如何转化为高利润经常性收入的模型，并提供一些作为我们早期进展指标的运营数据。</strong></p><p><strong>AI基础设施始于数据中心和发电。通过我们的合作伙伴，我们已经获得了超过10吉瓦（GW）的电力和数据中心容量，这些将在未来三年内投入使用。这些基础设施的投资同样需要资金，目前超过90%的容量已经通过合作伙伴获得了全额资金支持，剩余部分计划于本月完成融资。</strong></p><p>数据中心一旦确立，就有许多环节需要协同推进：必须建设数据中心和现场发电设施；必须设计、制造、交付和安装计算、网络和存储设备。数据中心内的所有算力容量也需要资金支持。我们在每个环节都不断进行创新。我们通过标准化设计优化了数据中心建设；我们的供应链得到了改善，拥有了更多的供应商和更深厚的合作关系。我们在过去的一年里，将制造工厂的数量增加了两倍，并将机架总产量提高了4倍。我们扩大了安装流程的规模，以支持多个交付阶段并行进行。<strong>在过去的几个月里，从机架交付到产生收入的时间缩短了60%。</strong></p><p>我们还不断在商业模式上进行创新。在上次的财报电话会议上，我分享了在甲骨文不增加举债或发行股票的情况下，如何实现AI基础设施增量增长的多种构想。<strong>自那时起，我们已经使用这种新模式与多个客户签订了超过290亿美元的合同。这种结合了“自带硬件”和客户预付款的模式，使我们能够在不消耗甲骨文任何现金流的情况下继续扩张。当然，这290亿美元是本季度我们签署的其他交易之外的额外订单。</strong></p><p>最终，所有这些都转化为交付给客户的算力容量以及甲骨文的收入。在第三季度，我们向客户交付了超过400兆瓦的容量。其中90%的承诺容量按时或提前交付，这与我们过去几个季度的一贯出色表现一致。这就是为什么客户继续选择甲骨文来满足其基础设施需求的原因。</p><p>投资AI基础设施是资本密集型的，但我们的运营模式经过了优化以确保盈利。灵活的基础设施设计、高利用率、快速移交以及多样化的客户群体，共同创造了一项不可思议的业务。规模的扩大会将我们的固定成本分摊到更大的基数上，从而提高盈利能力。在如此快速扩大资本密集型业务规模的同时还能提高盈利能力，这是史无前例的。从我们在第三季度交付的AI算力容量来看，其毛利率稳定在32%，高于我们此前30%的指引。</p><p><strong>如果再结合我们其他利润率高得多的OCI业务板块（比如我们的数据库服务），你就会明白为什么甲骨文能够如此快速且盈利丰厚地增长了。</strong>数字本身就能说明问题：我们正在超额完成2026财年的收入和盈利目标，并不断上调2027财年的预测。这一切都要归功于甲骨文成功地从主要具有季节性特征的许可证业务，转型为具有高度可预测性经常性收入的云业务。</p><p>整个经济领域对AI和高级计算的需求将继续广泛扩张。未来将会涌现出许多成功的模型、智能体平台和新兴企业。今天，我们支持着数百家最前沿的AI客户，而且越来越多的客户希望能与我们合作。我们构建的基础设施灵活、通用，可以支持从最小到最大的各类工作负载。我们不断提供最新的加速器，从最新的英伟达（NVIDIA）、AMD芯片，到Cerebras等公司的新兴架构芯片。总之，我们坚信，我们现在在数据中心、计算能力和客户关系方面的投资，随着时间的推移只会变得越来越有价值。交回给肯，进入提问环节。</p><p>肯·邦德（Ken Bond），投资者关系主管： 谢谢克莱。雷吉娜，请您邀请听众提问。</p><hr/><p><strong>问答环节</strong></p><p>操作员： 我们现在开始问答环节。我们的第一个问题来自古根海姆证券（Guggenheim）的约翰·迪弗奇（John DiFucci）。请提问。</p><p>约翰·迪弗奇（John DiFucci），分析师： 谢谢。哇，信息量真大。听着，关于AI基础设施的问题我留给其他人问。但我们之前听道格谈到过AI基础设施业务对你们其他业务产生的“光环效应”。<strong>本季度表现非常强劲，你们说RPO的增长来自于大规模的AI合同。</strong></p><p>同时，我们现在从一线听到的消息是，这种光环效应实际上正在转化为AI基础设施以外的业务。听起来系统上线数量稳定，但更传统的云工作负载带来的业务活动，尤其是销售渠道管线（Pipeline），出现了实质性的增长，这甚至包括了专用区域云、主权云，甚至是我们开始听说的Alloy交易。除了刚才迈克谈到的那些经常关联在一起的应用软件交易之外，我明白这些类型的交易在规模上可能比不上那些AI交易。但你能谈谈这些业务中似乎正在积聚的潜在势头吗？我的这种想法正确吗？</p><p>另外，如果可以的话，关于一个相关的话题，能否向我们透露一下2027财年的资本支出（CapEx）前景？</p><p>迈克·西西里亚，应用软件首席执行官： 好的，约翰。我是迈克，我来回答这个问题。是的，我们绝对看到了光环效应，我来补充一些细节。</p><p>就应用软件业务而言，我们在OCI上训练了如此多的AI模型，并且这些模型在部署上与我们的应用程序离得如此之近，这使我们能够将非常高质量的AI服务直接作为功能嵌入到我们的应用中。因此，我们不仅在服务这些客户、为模型厂商提供训练算力，而且我们还将大量输出结果直接嵌入到了应用中。当然，我们会进行提示词工程（Prompt Engineering）等工作，使其与具体业务相关。但关键在于——我们甲骨文是客户关键任务数据的保管者，我们应用软件业务掌管着大量的业务数据；我们的资源配置非常紧凑，与这些模型的距离极近，将这两者结合起来，能让客户非常非常快地从AI中获得价值。</p><p>如果你听到过世界上任何对AI的批评，通常是抱怨：“我没法快速获得价值。”然而，当你把AI打包成一种服务，并将那些由我们保管的私有数据暴露给AI系统时（显然这是在应用层面），我们看到了极佳的成果。我刚才提到了一些相关垂直行业，但我认为这在所有行业中都是普遍适用的。</p><p>另一个非常有趣的光环效应是，利用我们的基础设施——纯粹的OCI基础设施——可以作为客户的“预算创造器”。你们以前听我们说过，我们比所有人都更快、更便宜。当客户在考虑这些大规模的应用程序或基础设施转型时，我们通常可以通过简单地将他们的工作负载迁移到OCI来帮助他们创造预算，从而为转型提供资金，因为我们可以比竞争对手更快、更高效、成本更低地运行这些工作负载。</p><p>最后，在你把关于资本支出的问题交给道格之前，另一个光环效应是围绕主权AI的。我们的主权战略并不新鲜，它也不是对世界上正在发生的事情的条件反射。结合我们的Alloy战略，我们在全球范围内看到了不断增长的销售管线。我们的产品形态非常不同，并且具有极高的差异化优势：无论涉及多少个机架（无论是3个机架还是500个机架），我们不仅能提供更小体积的产品形态，还能在之上交付完整的OCI服务。我们认为这是市场上巨大的竞争优势。</p><p>所以，你把应用软件、OCI的AI服务以及主权云组合在一起，是的，这是一个相当大的光环效应。</p><p>道格·凯林，首席财务官： 是的，约翰，首先我得承认你同时提出两个问题非常有创意，看你提问总是很有意思。</p><p>关于资本支出，我想我们会在本财年结束后向大家汇报，并在那时讨论明年的资本支出情况。但我可以说几点。<strong>显然，从克莱刚才介绍的内容中，你最应该开始关注的是资本支出与甲骨文资金需求之间的“脱钩”。很明显，当我们有了这些额外的融资机制时，可能会有额外的资本支出，但这不需要甲骨文自掏腰包的现金，这一点非常有趣。</strong></p><p>在此基础上，我们仍然致力于我们在上个季度讨论过的目标，即保持甲骨文的投资级评级，并将融资金额控制在我们讨论的范围内。显然，正如我们宣布的，我们今年日历年的融资金额为500亿美元。</p><p>所以，约翰，关于资本支出的更多信息，我们将在下个季度结束后公布。</p><p>约翰·迪弗奇，分析师： 非常感谢道格提供的详细背景。还有迈克，你在准备好的发言中关于AI以及甲骨文如何应对的逻辑非常清晰，大家都应该去参考。谢谢你们，干得漂亮。</p><p>操作员： 下一个问题来自<a href=\"https://laohu8.com/S/JPM\">摩根大通</a>的马克·墨菲（Mark Murphy）。请提问。</p><p>马克·墨菲，分析师： 谢谢，恭喜你们实现了加速增长。克莱，随着甲骨文向更深层次的AI推理阶段过渡，你认为优化数据中心位置的正确战略是什么？例如，如果你们在德克萨斯州和怀俄明州拥有这些巨大的集中式数据中心，它们虽然离电力资源很近，但离人口中心以及东海岸的众多光纤网络却相当遥远。我们不禁会想，用户和设备离得太远了。所以，随着你们向推理业务进军，你们是否认为有必要将这些数据中心的位置向用户和网络流量所在的地方转移？</p><p>克莱·马古伊尔克，云基础设施首席执行官： 好问题，马克，我是克莱。首先我想强调一下我们对推理的看法，以及它如何影响数据中心的部署。第一点我想说的是，在过去一段时间里，主要是在进行大量的模型训练。但推理需求正在各地迅速增长。我认为这是由于模型本身的利用率越来越高，并且涌现了新的用例——任何最近在软件领域使用过Claude的人都知道，这些工具令人难以置信。它们正在改变我们做任何事情的方式。因此，推理将会产生巨大的需求。</p><p>现在，当你谈论数据中心的位置时，你提到了延迟（Latency）。实际上，选择一个地点有几个原因：可能是出于成本，可能是为了整体可用性，也可能是为了数据主权。因此，选择地点的依据各不相同。但让我们聚焦在你关于延迟的观点上。你需要了解的一点是，延迟是相对的。也就是说，如果你试图在股票市场上进行极低延迟的交易，等待美国东西海岸之间100毫秒的往返传输是一个糟糕的主意。但如果你是为了你的业务提出一个问题，而AI模型需要思考几秒钟才能给出答案，那么从纽约到怀俄明州额外增加的40毫秒延迟根本不会对你产生任何负面影响。</p><p>因此，当你真正与那些需要较低延迟用例的客户交谈时，你会发现目前导致延迟问题的根本原因实际上并不是硬件的位置，而是部署的硬件类型。这也就是为什么你看到围绕这些AI加速器进行了如此多的创新。如果你看看Grok 3或Positron的作用，所有这些不同类型的客户都在问：“我们不仅要降低推理的成本，而且要如何显著降低其延迟？”我想如果你关注下周英伟达的GTC大会，你会看到他们的相关公告。但从整体来看，我认为作为一个行业，我们要整合并降低延迟，必须首先从不同的推理架构入手。</p><p>值得庆幸的是，<strong>数据中心的位置在其中实际上只占非常小的一部分。这使得我们能够更加灵活地去寻找那些电力充足、土地广阔的地方部署数据中心，从而真正进行优化，以满足这种不断增长的需求。</strong></p><p>马克·墨菲，分析师： 非常感谢。</p><p>操作员： 下一个问题来自瑞穗证券（Mizuho）的西蒂·帕尼格拉希（Siti Panigrahi）。请提问。</p><p>西蒂·帕尼格拉希，分析师： 太好了，感谢接受我的提问。我想问一个关于你们的AI数据库和AI数据平台机会的问题。随着最近围绕AI的兴奋情绪高涨，企业现在开始采用前沿大语言模型（LLMs）的工具。你们从客户那里听到了什么关于使用他们的私有数据进行训练以及构建私有大语言模型的消息？你们对在10月份分析师日上谈到的“AI数据库增长的拐点”有多大的信心？</p><p>克莱·马古伊尔克，云基础设施首席执行官： 谢谢，我是克莱。我认为这个问题可以分为两部分。一个是我们在构建私有LLMs方面看到了多少采用率，另一个是我们在利用AI处理私有数据方面看到了多少需求。在早期，很多人认为大多数客户会对自己的大型语言模型进行非常具体的训练。但事实在很大程度上证明并非如此。相反，我认为现在非常流行并且越来越受欢迎的方式是，人们希望利用最好的模型，以私密的方式将其与自己的私有数据结合起来。</p><p>我们看到了对这种方式的巨大需求。如果你刚才听了迈克的发言，你会了解到我们是如何将这些AI模型嵌入到我们的应用程序中的，这是一个用例。但遗憾的是，显然并不是所有的东西都运行在甲骨文的应用程序中，客户也编写了许多定制化应用。因此，我们在Oracle AI数据库中添加了大量功能，使其能够通过MCP服务器（模型上下文协议）或自然语言转SQL的方式轻松连接，从而让你使用这些模型。同时，我们还有AI数据平台产品，它正是为了解决这个问题而设计的。你拥有大量的数据，它可能是应用程序数据，可能是不同数据湖和湖仓一体中的自定义数据，也可能是结构化数据库中的数据。所有这些结合在一起，为你提供了一个智能体平台，你可以在其上快速构建应用程序，并访问来自多个提供商的所有最优秀的模型。</p><p>在整个技术堆栈中，我们看到了极大的发展势头。这就是为什么我在准备好的发言中谈到了我们的多云数据库业务所呈现的增长。我们看到的是，为了让客户能够利用最新、最出色的AI，他们必须首先身处云端，但目前仍有大量数据并未上云。因此，我们看到客户正在加速将最重要的私有数据迁移到云环境中，以便随后利用这些数据来体验最先进的AI技术。</p><p>西蒂·帕尼格拉希，分析师： 很好，感谢您提供的背景信息。</p><p>操作员： 下一个问题来自联博资产管理（Sanford Bernstein）的马克·莫德勒（Mark Moerdler）。请提问。</p><p>马克·莫德勒，分析师： 非常感谢接受我的提问，也祝贺你们度过了一个真正出色的季度。工作做得非常棒。我想稍微转换一下话题，讨论一下财务方面的问题。既然你们已经完成了大规模的债务融资，你能否解释一下，考虑到构建AI数据中心的成本以及为AI数据中心融资的资本成本之间的平衡，你们对AI数据中心业务本身所创造的价值有多大的信心？作为一个相关问题，如果不介意的话，你能否多谈谈主权云？你能否探讨一下你们如何将AI数据中心业务转化为充当主权云AI提供商的角色，以及这应该如何影响甲骨文的价值？</p><p>克莱·马古伊尔克，云基础设施首席执行官： 好的。我想我们要分两部分来回答这个问题。我是克莱，我来回答前半部分，然后我会请迈克谈谈主权云的内容。</p><p>当你思考这些AI数据中心的整体盈利能力时，主要有两个方面。首先是单就加速器本身而言，盈利能力如何。<strong>我们过去曾给出指引，预计该部分的毛利率在30%到40%之间。这对我们来说依然适用。而且随着我们在运营这些数据中心、降低交付成本、优化网络和硬件支出以及电力成本方面做得越来越好，我们预计这一数字将持续递增。</strong>因此，我们对此感到非常满意。</p><p>需要了解的另一件事是，在这些AI数据中心内，无论是用于推理还是训练工作负载，需要采购的不仅仅是AI加速器。还有大量的通用计算资源、高性能块存储或大规模Blob存储、负载均衡、身份验证、安全产品等等。通常情况下，大约10%到20%的总支出是用于购买相邻服务的。当你将这些因素考虑进去时——根据服务组合的不同，这些相邻服务的利润率更高——整体盈利能力将继续提升。这甚至还没有考虑到我之前提到的多云数据库业务，那是一项利润率高得多（大多在60%到80%范围内）且增长非常迅速的业务。所以，当你把所有这些因素结合在一起时，OCI的整体利润率状况正在不断增强并迅速增长。</p><p>我想回答的一个可能被忽视的潜在问题是：目前制约利润率的因素，并不是我们已经交付的算力容量。打个比方，假设我正在建设一个包含四个数据大厅的数据中心，当我交付第一个大厅时，那个大厅是盈利的。尽管我们的EPS等指标在持续增长，但我们目前的盈利水平之所以没有达到更高的程度，仅仅是因为我们有太多正在同时建设的项目，而这些在建项目会产生一些费用。当然，我们在这方面做得很好：我们在尽量缩短建设周期方面做得非常出色，在降低这段时间内的成本方面也非常出色，但这些成本终究不是零。因此，当我们的业务处于这种超高速增长阶段时，这是对盈利能力的唯一拖累。但值得庆幸的是，我们在交付产能方面越来越得心应手。当我们交付这些容量时，它们都已经以非常高的利润率签订了合同。综合这些因素，我们对已交付的算力容量以及AI业务不断提升的盈利能力充满信心。</p><p>迈克，你想谈谈主权云吗？</p><p>迈克·西西里亚，应用软件首席执行官： 是的。关于主权，正如我刚才所说，我认为我们处于非常有利的地位。一年前，人们谈论的“主权”主要是数据主权，市场上确实有一些解决方案在主数据层面实现了主权，但在灾备（DR）或某些其他环节上却并非如此，比如数据可能备份在另一个国家。当然，这在当下已经不被接受了。现在的主权，是指数据主权、运营主权甚至包括合同的主权。我们的Alloy模式完全有能力实现这三点。</p><p>通过交付全栈解决方案，我们和竞争对手在主权云上存在巨大差异：我们不仅仅是提供一个处于边缘的“主权区”，我们提供的是全栈的OCI。它拥有我们所有的OCI服务，并且正如你提到的利润率组合，这使我们能够在主权区中运行我们所有的应用套件和AI数据平台。当然，其中某些服务的利润率与单纯的基础设施利润率是不同的。</p><p>我认为我们在提供主权区全套甲骨文产品方面处于非常独特的地位。这个主权区可以根据客户的需要，做到足够小或足够大。另一方面，在界定“主权界限”的划分上，我们拥有极高的灵活性。我们通常以国家客户的边界来思考主权，但我们也在与一些企业客户进行探讨。比如，他们可能在欧洲或非洲的多个国家运营业务，并且确实希望拥有一个主权区——一个由他们控制并在其数据中心内运营的主权区。他们服务于特定垂直行业的客户，例如医疗保健或零售业。如果他们的主权区需要通过我们的Alloy横跨这些国家来划定，我们完全可以满足这种需求。</p><p>我们相信我们在合同方面拥有最大的灵活性，在交付方面也拥有最大的灵活性。<strong>再次强调，最重要的一点是，我们在这些主权区内交付的是甲骨文所有的能力——不是一个子集，也不是少数边缘设备，而是整个OCI生态。</strong></p><p>马克·莫德勒，分析师： 这两个回答都非常有帮助，非常感谢。再次表示祝贺。</p><p>操作员： 谢谢。我们的下一个问题来自<a href=\"https://laohu8.com/S/BCS\">巴克莱银行</a>（Barclays）的拉伊莫·伦斯霍（Raimo Lenschow）。请提问。</p><p>拉伊莫·伦斯霍，分析师： 太好了。谢谢。我也要表达我的祝贺。我想问一个我们在与投资者交流时经常感到困惑的话题，那就是“SaaS软件已死”，因为AI将会取代它。我只是想听听你们在与客户交流时听到了什么。这是那些投资者才有的臆想吗？客户方面也会讨论这个问题吗？你们是如何解释的？我个人的想法是，你们所做的很多业务是确定性的（Deterministic），而不是概率性的（Probabilistic）。这或许是一个解释。但我只是想再次听听你们的看法。谢谢。</p><p>迈克·西西里亚，应用软件首席执行官： 是的，我是迈克，我来回答这个问题。就我交谈过的客户而言，我还没遇到过哪位客户告诉我，他们准备放弃自己现有的零售商品系统、核心银行系统、活期存款账户系统或电子健康系统，去用某些东拼西凑的、小众的AI功能在一夜之间取代所有的这一切。</p><p>事实上，我从客户那里听到的是恰恰相反的声音。他们问的是：“我们怎样才能开箱即用地消耗掉你们在所有应用程序中内置的AI功能？我们怎样才能尽快让这些系统上线，因为我们认为这是实现价值的最佳方式。”听着，我们在甲骨文运行的这些系统，正如你所知，是高度复杂、执行关键任务的系统，蕴含着我们数十年的行业经验和数十年的监管合规积累。这些系统是我们的客户用来运营企业、政府机构、医疗组织等机构的核心。</p><p><strong>我非常满意我们在这个领域所处的地位。正如我所说，我们自己也在大力拥抱AI。因此，我们已经在Fusion中上线了1,000个AI智能体。</strong>仅我们的银行套件自身就包含了数百个AI智能体。所以，<strong>是的，我们认为AI具有颠覆性。确实如此。但我们认为我们才是颠覆者，因为我们实际上是将AI作为完整的功能直接嵌入到了我们的应用程序中，且不收取任何额外费用。这些功能是作为季度升级的一部分，作为常规更新节奏的一部分，包含在应用程序套件中的。</strong></p><p>因此，非但我不认为AI宣告了SaaS的死刑（至少对甲骨文而言并非如此），我反而认为它实际上提升了我们在SaaS领域的地位，并帮助我们更快地走向市场。我们对目前取得的成果感到非常兴奋，并期望在未来提供更多关于这方面的具体细节。</p><p>操作员： 好的，谢谢。我们的最后一个问题来自<a href=\"https://laohu8.com/S/DB\">德意志银行</a>的布拉德·泽尔尼克（Brad Zelnick）。请提问。</p><p>布拉德·泽尔尼克，分析师： 太好了。非常感谢。我同样要表达我的祝贺，同时也想说，你们传达的信息非常清晰且极具价值。我的问题是提给迈克的，或许拉里也能补充一下。这算是在拉伊莫刚才的问题上的延伸。</p><p>你们在Fusion内部推出了“AI智能体工作室”（AI Agent Studio）。我们都知道，企业内部最有价值的核心资产（Crown jewels）就存放在甲骨文数据库和甲骨文应用软件中。但我很好奇，在许多其他厂商都在竞相成为跨多个不同企业系统和工作流的“AI交互层”的世界里，你们认为甲骨文的角色将如何演变？</p><p>迈克·西西里亚，应用软件首席执行官： 布拉德，我是迈克。我先来回答。我认为数据引力（Data Gravity）在这里起着决定性作用。尤其是关键任务的数据引力更为重要。正如我们所说，我们已经宣布在Fusion中内置了AI智能体工作室。Fusion是位于企业客户内部的系统，是他们运营数据和关键任务数据的托管者。</p><p>如果你要构建一堆AI智能体，或者你的系统集成商要构建一堆AI智能体，我经常会问的问题是：你会从哪里开始？你肯定会从记录系统（System of Record）内部开始，从具有数据引力的系统内部开始。因为从推理的角度，从检索增强生成（RAG）的角度来看，这些数据将具有高度的相关性和特殊性，能为AI提供大量的上下文。</p><p>我们在Fusion中发布的AI智能体工作室不仅仅局限于Fusion数据，你还可以在我们的行业应用软件、第三方应用软件中构建AI智能体。第三方也可以在其中构建AI智能体。我们提供了一个一体化的、同类最佳的解决方案：一个全规模的SaaS应用、由AI驱动的SaaS应用，并且赋予你在标准升级的季度平台发布时间表中，在其之上或旁边创建属于你自己的AI智能体的能力。我认为这将非常有吸引力，因为我们在Fusion中构建的这个AI智能体工作室，是我们季度升级和常规安全修补程序的一部分。</p><p>因此，你将获得两全其美的体验。你获得了打包的SaaS应用；你获得了一个紧贴着企业最关键、最核心数据的智能体工作室；如果你愿意，你还获得了创建自定义、专属智能体的能力。</p><p>拉里·埃里森（Larry Ellison），董事长兼首席技术官： 我来补充一下。我们为所有的应用程序提供了大量预构建的智能体。但除此之外，我们还提供了一个开发环境——AI数据平台，这使得我们的客户能够轻松地在已建内容的基础上添加他们自己的智能体。</p><p>我们并不认为我们能为银行系统或医疗保健系统构建所有的应用智能体。我们的许多合作伙伴会去开发，我们的许多客户也会去开发。AI数据平台的作用是提供一个完整集成的开发环境，你可以在这里使用甲骨文云中任意一个AI模型来构建你自己的智能体，而这里基本上汇聚了所有流行的AI模型。你可以用它来编写智能体代码，你可以让其执行复杂的多步查询推理。</p><p>例如，我们计划在我们的Fusion会计系统中，将引入一个处理“结账（Close）”工作的复杂智能体。当你在不久的将来使用Fusion结账时，它将是一个无需人类参与的自主智能体。你只需要告诉AI智能体去结账，然后你就会得到结果。我们在应用程序中内置了大量的AI能力，但它们也是开放的。它们的开放性使得我们的客户和合作伙伴能够不断丰富这个智能体组合库。</p><p><strong>我们正在构建的是整个生态系统：自动化医疗保健、自动化金融服务、自动化零售业。这就是AI赋予我们的能力，它拓展了我们的视野，扩大了我们构建SaaS软件套件的范畴，让我们能够自动化整个生态系统。</strong></p><p>让我以医疗保健行业为例。在医疗保健领域，Epic实现了医院（特别是急症护理医院，在某些情况下也包括诊所）的自动化，但主要是急症护理医院。而我们不仅自动化急症护理医院，我们自动化诊所，自动化实验室。更重要的是，我们自动化支付方，也就是保险公司。我们自动化HCM系统，它负责培训护士，负责在需要进行核磁共振检查时安排合适的放射科医生。我们自动化医院的财务系统。我们甚至自动化FDA（<a href=\"https://laohu8.com/S/USFD\">美国食品</a>药品监督管理局）用于审批最新药物以及与制药公司对接的流程。</p><p>这就是庞大的医疗保健生态系统。感谢上帝，我们现在拥有了这些编程工具，这使我们能够构建一套全面的、基于智能体的软件，以实现像医疗保健或金融服务这样完整生态系统的自动化。这就是甲骨文正在做的事情。这就是为什么我们认为自己是颠覆者。这就是为什么我们认为所谓的“SaaS末日论”适用于其他公司，但绝对不适用于我们。我们的产品真的非常出色。</p><p>布拉德·泽尔尼克，分析师： 谢谢拉里。谢谢迈克。祝贺你们。</p><p>拉里·埃里森： 谢谢，布拉德。</p><p>肯·邦德，投资者关系主管： 本次电话会议的录音回放将在我们的投资者关系网站上保留24小时。感谢大家今天的参与。现在，我把会议交回给雷吉娜结束。</p><p>操作员： 今天的会议到此结束。感谢大家的参与，您现在可以挂断电话了。</p></blockquote></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>甲骨文电话会：签下290亿美元大单，AI基建“不消耗自身现金流”，“我们才是SaaS的颠覆者”</title>\n<style 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href=\"https://wallstreetcn.com/articles/3767191\">网页链接</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/7f4afa2b01089dca2de3558f352a0acc","relate_stocks":{"LU1934455194.USD":"AB SICAV I LOW VOLATILITY TOTAL RETURN EQUITY PORT \"A\" (USD) ACC","BK4528":"SaaS概念","LU1366192091.USD":"ALLIANZ US EQUITY PLUS \"AM\" (USD) INC","LU0661504455.SGD":"Blackrock Global Equity Income A5 SGD-H","LU0545039389.USD":"BGF GLOBAL EQUITY INCOME \"A2\" ACC","LU2054465674.USD":"UBS (LUX) KEY SELEC SICAV DIGITAL TRANSFORMATION T \"P\" (USD) ACC","LU0256863811.USD":"ALLIANZ US EQUITY \"A\" INC","LU0056508442.USD":"贝莱德世界科技基金A2","SG9999001424.SGD":"United E-Commerce Fund SGD","LU2860962120.EUR":"CPR INVEST - ARTIFICIAL INTELLIGENCE \"A2\" (EUR) ACC A","LU2250418816.HKD":"BGF WORLD TECHNOLOGY \"A\" (HKD) ACC","LU0985489474.SGD":"First Eagle Amundi International AHS-C SGD-H","LU1035773651.USD":"AB SICAV I - GLOBAL VALUE PORTFOLIO \"AD\" (USD) 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Kehring也重申，公司将维持投资级评级，年内发债规模绝不会突破此前公布的500亿美元上限。SaaS末日论？“颠覆者是我们自己”近期，随着AI自动编程工具的进化，市场普遍担忧新兴AI公司将彻底颠覆传统SaaS（软件即服务）巨头。应用业务CEO Mike Sicilia对此予以了反驳。“我完全不同意这种观点。”Mike直言，“如果我们不去采用这些AI工具，它们确实会是威胁。但现实是，我们正在非常迅速地采用。”甲骨文给出的逻辑很简单：企业级SaaS的护城河在于“任务关键型数据”的引力。甲骨文正利用内部的小型工程团队，不仅快速开发出了Salesforce目前都不具备的3款全新客户体验（CX）应用，还在现有的核心后台系统中直接嵌入了上千个AI代理（Agent）。“客户不会一夜之间就把他们的核心银行系统、零售销售系统或者医疗记录系统全部扔掉，去换一个临时拼凑的AI外壳。”Mike指出，因为甲骨文拥有客户最核心的数据，所以生成的AI结果最精准。董事长兼CTO Larry Ellison将这种演进称为“生态自动化”。他直接引用了一个即将落地的财务场景：“在不久的将来，只需告诉AI代理去关账，它就会自动完成结账，不需要任何人类参与。”交付周期提速，已投产基建稳守32%高毛利市场不仅关心甲骨文画了多大的基建大饼，更关心这些投入究竟能多快变现。本季度，甲骨文AI基础设施收入同比增长243%。业务规模狂飙的背后，是交付周期的急剧缩短。“从机架交付到产生收入的时间，在过去几个月里缩短了60%。”云基础设施（OCI）CEO Clay Magouyrk在会上透露。第三季度，甲骨文向客户交付了超过400兆瓦的产能，其中90%是按时或提前交付的。在重资产投入初期，利润往往会被折旧和建设成本大幅侵蚀。但Clay明确拆解了这笔账：三季度已交付的AI产能，其毛利率维持在32%，稳稳守住了公司此前给出的“30%以上”的指引底线。此外，甲骨文的多云战略彻底打通了销路（多云数据库收入同比激增531%）。这种高毛利（60%-80%）的数据库业务与AI基建业务形成协同，进一步拉高了OCI业务的整体盈利结构。基建狂飙拖累当期利润，增发“靴子”仍未落地尽管甲骨文用创新模式安抚了市场，但在这场资本密集的AI基建竞赛中，隐患依然存在。首先是重资产扩张对当期利润的“反噬”。在高速扩张的“超高速阶段（hyper phase）”，大量同时在建的数据中心产生了不可忽视的沉淀成本。OCI业务CEO Clay Magouyrk坦言：“我们现在没能实现更高盈利的原因，正是因为有太多的项目同时在建……这些成本绝不是零。”他承认，这种建设期的巨额支出，是目前拖累利润率的最直接因素。其次，受制于底层芯片，甲骨文的交付能力依然面临天花板。高管在会上多次提及“无论是GPU还是CPU，AI基础设施的需求持续大于供应”。这意味着，即便甲骨文手握5530亿美元的巨额剩余履约义务（RPO），其实际转化为账面收入的速度，依然受制于英伟达、AMD等上游供应链的产能分配瓶颈。最后，也是市场最担忧的“股权稀释”风险并未完全解除。虽然甲骨文刚完成了超额认购的300亿美元融资，且承诺本自然年内不再发行额外债券，但CFO Doug Kehring在开场时明确提示：“我们尚未启动融资计划中的‘ATM（At-The-Market，按市价发行）股权融资’部分。”这也意味着，在甲骨文高达500亿美元的总融资计划中，未来直接向市场增发股票的“靴子”依然高悬。TikTok美国数据业务拆分后，甲骨文持股15%电话会上，CFO还披露了一项可能影响后续非经营损益的变化：今年1月TikTok美国完成美国数据运营的拆分，成为独立公司，甲骨文持有15%股权并获得一个董事会席位。科林表示，这“不影响”甲骨文作为技术供应商提供服务所带来的相关收入；股权投资将按权益法核算，预计从Q4开始（存在两个月报告滞后）体现在损益表的“非经营性收益/损失”中。电话会全文翻译：甲骨文（Oracle）2026财年第三季度财报电话会议活动日期： 03/10/2026公司名称： 甲骨文（Oracle）活动描述： 2026财年第三季度财报电话会议来源： 甲骨文 获取更多活动信息和文字记录会议陈述操作员（雷吉娜）： 大家好，感谢您的耐心等待。我是雷吉娜，今天的会议操作员。现在，欢迎大家参加甲骨文公司2026财年第三季度财报电话会议。为了防止背景噪音，所有线路均已静音。在发言人致辞后，我们将进入问答环节。现在，我想将会场交给投资者关系主管肯·邦德（Ken Bond）。请您开始。谢谢。肯·邦德（Ken Bond），投资者关系主管： 谢谢雷吉娜。大家下午好，欢迎参加甲骨文2026财年第三季度财报电话会议。今天出席会议的有：董事长兼首席技术官拉里·埃里森（Larry Ellison）、云基础设施首席执行官克莱（Clay Magouyrk）、应用软件首席执行官迈克·西西里亚（Mike Sicilia），以及首席财务官道格·凯林（Doug Kehring）。大家可以在我们的投资者关系网站上获取新闻稿和财务报表的副本，其中包含了我们最近一个季度的补充财务细节、对未来业绩的指引、GAAP与非GAAP的调节表，以及近期购买甲骨文云服务或已在甲骨文云上线的精选客户名单。提醒一下，今天的讨论将包含前瞻性声明，我们也会讨论与我们业务相关的重要因素。这些前瞻性声明受风险和不确定性的影响，可能导致实际结果与今天做出的声明产生重大差异。因此，我们提醒您不要过度依赖这些前瞻性声明，并鼓励您查阅我们最新的财报，包括我们的10-K和10-Q表格及任何适用的修订。最后，如果在出现新信息或未来事件的情况下，我们没有义务修改我们的业绩或这些前瞻性声明。在进入问答环节之前，我们将先进行几项准备好的发言。现在，我把时间交给道格。道格·凯林（Doug Kehring），首席财务官： 谢谢肯。首先，我想强调一下我们在财报新闻稿和本次电话会议形式上所做的改变。在新闻稿中，我们已经清晰明确地列出了那些原本会在电话会议上提供的补充财务指标。这样，你们每个人都能提前拿到书面信息。因此，针对本次电话会议，我的发言会非常简短，然后我会把时间交给迈克和克莱，由他们提供关于我们业务的更具实质性的见解。之后，包括拉里在内的我们所有人，都将回答大家的提问。就第三季度的业绩而言，我们取得了一个极其出色的季度，各项指标全面超出预期。正如我们在新闻稿中强调的那样，我们的增长势头持续加速：第三季度是15年多以来，以美元计算的有机总收入和有机非GAAP每股收益均实现20%或以上增长的第一个季度。我再简短提两件事，然后就把时间交给两位首席执行官。第一件事，今年1月，TikTok美国公司完成了将其美国数据业务分离成一家独立公司的重组，甲骨文目前持有该公司15%的股权，并在董事会拥有一个席位。就对我们财务状况的影响而言，我们作为其技术供应商所提供服务产生的收入不受任何影响。至于这项股权投资，我们将采用权益法进行核算，并在我们第四季度的财报中确认从1月底完成投资到3月31日期间我们在新公司收益中的份额，因为这其中存在两个月的报告期时间差。这笔收益将作为非营业收入或亏损记录在我们的利润表上，是对我们财务业绩的增量补充。第二件事，今年2月，我们宣布计划筹集高达500亿美元的债务和股权融资，并声明除了这个数额之外，我们不打算在2026个日历年内发行任何额外的债券。在宣布这一消息的几天内，我们通过投资级债券和强制可转换优先股的组合筹集了300亿美元，认购极其火爆，创下了认购订单的新纪录。正如我们在新闻稿中指出的，我们尚未启动融资计划中的“按市价发行（ATM）”股权部分。最后，我必须要提醒大家，尽管我们的业务规模和复杂性不断增加，但我们仍然能够在季度结束后的短短10天内发布财务业绩。通过使用Oracle Fusion（甲骨文融合应用），我们结账和发布财务业绩的速度继续领跑标普500指数中的任何一家公司。这为我们提供了巨大的战略优势，同时也让我们有机会帮助我们的Fusion客户在他们的企业中实现同样的高效。现在，我把时间交给迈克。迈克·西西里亚（Mike Sicilia），应用软件首席执行官： 谢谢道格。正如道格刚才详细介绍的那样，我们本季度在各个方面都取得了优异的成绩，并继续保持了强劲的执行力。我想谈谈我们的应用软件（SaaS）业务。甲骨文拥有市场上增长最快、最完整的云应用套件，毫无争议。我们的SaaS解决方案是行业内最完整的平台，具有高度的可扩展性、值得信赖、安全且符合监管合规要求，我们的客户信任我们将运行他们业务的系统交给我们。在恒定汇率下，云应用收入在本季度增长了11%，达到了161亿美元的年化收入规模。其中，Fusion ERP增长了14%，Fusion SCM增长了15%，Fusion HCM增长了15%，Fusion CX增长了6%，NetSuite增长了11%。面向酒店、建筑、零售、银行、餐饮、地方政府和电信行业的行业SaaS解决方案合并增长了19%。对于本季度应用软件的增长，我们无疑非常满意。在此背景下，我想谈谈最近被广泛报道的“SaaS末日论”。你们都听过这样一种论调：新公司使用AI快速编写代码将宣告SaaS的死刑。我完全不同意这种观点。我认为，如果我们不采用AI工具及其编程能力，它们确实会成为威胁，但我们正在采用，而且速度非常快。甲骨文正在利用最好的AI编程工具和最优秀的开发人员，这不仅是为了加速我们的SaaS业务，更是为了提供能够赋能众多行业整个生态系统的解决方案。甲骨文内部使用AI编程工具，使得较小的工程团队能够更快地向客户交付更完整的解决方案。我们不仅利用AI构建全新的SaaS产品，还将AI智能体（Agents）直接嵌入到我们现有的应用套件中。通过利用小工程团队拥抱AI，我们刚刚构建了三个全新的客户体验（CX）应用程序：线索生成与资格审查、销售编排与自动化销售，以及我们的新网站生成器。事实上，我们刚刚利用这个网站生成器构建并上线了全新的 oracle.com。我们构建这些新CX产品是为了帮助客户更好地进行销售，而不仅仅是为了管理销售预测或统计邮件打开率。这是Salesforce.com所不具备的三款产品。当然，Salesforce.com也没有OCI（甲骨文云基础设施）、AI数据平台、Fusion ERP以及完整的行业套件。由AI驱动的、完整的端到端生态系统自动化平台，是甲骨文独有的优势。除此之外，我们已经将超过1,000个AI智能体直接内置于我们的水平后台办公应用和行业应用中。这甚至还没有包括我们的客户自己构建的智能体，或是我们内部使用的智能体集群。这些都是直接内置于我们的应用程序和现有流程中的AI功能。我认为一个很好的例子是在医疗保健领域。我们全新的、由AI驱动的EHR（电子健康记录）系统已经在市场上投入使用，效果非常明显：我们正在减少行政开销，让临床医生能够诊治更多的患者，我们改善了获得医疗服务的途径，并提高了医疗服务提供者的满意度。另一个例子是在银行业。我们提供了一个由AI驱动的综合SaaS平台，涵盖了从商业银行、零售银行、投资银行、反洗钱、金融犯罪与合规、支付、供应链融资，到CX、ERP和HCM的所有内容。仅这个银行套件就包含了数百个嵌入式AI智能体，所有这些对我们的客户均免费提供。在零售业，我们支持AI的解决方案涵盖了商品销售、分类规划、供应链管理、销售时点（POS）商务，当然也包括ERP、CX和HCM。总而言之，这些系统绝不是由一小撮打着AI名义东拼西凑、随意附加的功能所能替代的。所以，是的，一些规模较小或功能单一的SaaS厂商可能会被颠覆，但甲骨文绝对不会是其中之一。现在让我重点介绍一下第三季度我们在应用软件领域的一些关键赢单。毫无疑问，这只是一份非常简短的名单。纪念赫曼医疗系统（Memorial Urban Health Systems）选择了Fusion ERP、SCM和HCM，这是我们击败Workday赢得的订单；新南威尔士大学也选择了Fusion ERP和HCM，同样击败了Workday。Gray Media选择了Fusion EPM和ERP，击败了Workday和SAP；天达银行（Investec Bank）击败SAP，选择了Fusion EPM和ERP；HID Global Corporation同样击败SAP，选择了Fusion ERP和SCM。埃塞俄比亚航运和物流服务企业选择了Fusion ERP、SCM和HCM，再次击败了SAP；华尔街一家大型银行决定在整个业务和所有业务部门中全面采用Fusion ERP，彻底替换了SAP。某县公立学校选择了Fusion ERP、EPM、HCM和SCM；JM Smucker公司选择了Fusion ERP和EPM；Westfield Insurance选择了Fusion ERP、EPM、HCM和采购系统。三菱日联金融集团（MUFG）是我们现有的云客户和数据库客户，他们现在正在向我们的Fusion ERP和行业SaaS应用软件迁移；科威特电信公司（STC Kuwait）作为现有的重要科技客户，正在将EBS（电子商务套件）迁移到云端以支持其业务增长。这仅仅是本季度重大应用软件赢单中的极小一部分。在第三季度，我们有超过2,000名客户上线。把行业应用和Fusion应用加在一起，有超过2,000名客户成功投产上线；更重要的是，我们看到客户平均上线的时间正在缩短。本季度几个上线的代表案例包括：有客户在企业ERP基础上扩展了EPM和HCM；JM Huber公司全面上线了Fusion ERP和SCM；阿联酋卫生服务中心上线了HCM，从而启用了一个全面的HR、薪酬和人才套件来提升其劳动力管理水平；Niagara Bottling在SCM上成功上线，将其本地部署的ERP迁移到了Fusion；Seadrill现在已全面上线了ERP、HCM、SCM和EPM。在2,000个上线项目中，这只是一份非常短的名单，但希望大家能从中看到，不仅仅是业务增长势头，更是我们在这些客户中多支柱产品的扩展势头。同样地，我这里也有一份精简版的第三季度关键技术赢单列表。洛克希德·马丁公司选择了OCI高性能计算来高效扩展其环境中的AI能力；有客户选择了OCI计算、网络和存储，用于所有工作负载中的AI视频和安全性分析；Lucid Motors选择了OCI核心服务以获取数据和连接能力，从而向欧洲市场扩张；日本的Infomart为其关键任务的B2B平台选择了OCI；巴西的Clara利用OCI Alloy来构建主权AI。法航荷航集团（Air France-KLM）达成了一项多云合作协议，重点是引入了Azure上的甲骨文数据库，这为法航荷航带来了13倍的性能提升，且成本显著降低；动视暴雪（Activision Blizzard）现有的甲骨文E-Business Suite业务同样采用了Azure上的甲骨文数据库。甲骨文在战略级应用软件中全面拥抱AI，引发了我们与客户之间更为广泛的企业级对话，这些对话涉及我们的全栈产品——OCI、AI数据平台、Fusion应用软件以及行业套件。这些对话的核心是关于如何实现生态系统自动化，而不是单一的应用程序。我们在上一季度的财报电话会议中谈到过简化的产品推向市场（Go-to-market）模式，这也进一步促成了这一趋势。这使我们能够将甲骨文数据库的强大功能、我们的OCI平台、AI工具和完整的应用套件结合起来，与更多客户达成更多包含多项产品的交易。在恒定汇率下，云应用递延收入增长了14%，高于本季度云应用收入11%的增速，这进一步印证了我们的业务正在加速的论点。克莱，现在交给你。克莱·马古伊尔克（Clay Magouyrk），云基础设施首席执行官： 谢谢迈克。好的，我将谈谈我们业务的两个部分：多云数据库和AI基础设施。这两项业务都在以极快的速度增长。多云数据库收入同比增长了531%，AI基础设施收入同比增长了243%。这两项业务同样都处于供不应求的状态，并且甲骨文有明确的执行计划，能够迅速将这些需求转化为高利润的经常性收入。几十年来，甲骨文数据库可以运行在任何硬件和操作系统上。但直到最近，甲骨文数据库云服务还只能在单一云（即OCI）中可用。为了将最好的数据库平台带到所有的云平台，我们先后与微软、谷歌以及最终的亚马逊建立了多云合作伙伴关系。这些合作释放了巨大的积压需求——我们的数据库客户一直渴望在其他云平台上使用我们的数据库。本季度，我们实现了一个重要的里程碑：我们在所有合作方的云中实现了全球区域覆盖。我们现在有33个微软区域上线，14个谷歌区域上线。在AWS（亚马逊云科技）方面我们也实现了显著增长：第三季度初有2个AWS区域上线，第三季度末达到8个，预计第四季度末我们将有22个AWS区域上线。AI同样正在加速客户对我们数据库云服务的采用。模型编程领域和智能体能力的快速进步，促使客户将他们最有价值的数据转移到我们的云服务中。他们需要访问最新的AI功能来支持向量嵌入（Vector Embeddings）、MCP服务器访问和高级安全控制。客户还需要他们的数据与智能体本身放在一起，而我们的多云数据库让这一切变得简单。我们的多云架构将甲骨文云的最佳功能引入了我们合作伙伴的区域，这确保了我们能迅速将庞大的渠道商机转化为高利润的数据库服务收入。无论是GPU还是CPU，对AI基础设施的需求持续供不应求。这直接体现在我们高达5,530亿美元的剩余履约价值（RPO）中。我想分享一下这些RPO是如何转化为高利润经常性收入的模型，并提供一些作为我们早期进展指标的运营数据。AI基础设施始于数据中心和发电。通过我们的合作伙伴，我们已经获得了超过10吉瓦（GW）的电力和数据中心容量，这些将在未来三年内投入使用。这些基础设施的投资同样需要资金，目前超过90%的容量已经通过合作伙伴获得了全额资金支持，剩余部分计划于本月完成融资。数据中心一旦确立，就有许多环节需要协同推进：必须建设数据中心和现场发电设施；必须设计、制造、交付和安装计算、网络和存储设备。数据中心内的所有算力容量也需要资金支持。我们在每个环节都不断进行创新。我们通过标准化设计优化了数据中心建设；我们的供应链得到了改善，拥有了更多的供应商和更深厚的合作关系。我们在过去的一年里，将制造工厂的数量增加了两倍，并将机架总产量提高了4倍。我们扩大了安装流程的规模，以支持多个交付阶段并行进行。在过去的几个月里，从机架交付到产生收入的时间缩短了60%。我们还不断在商业模式上进行创新。在上次的财报电话会议上，我分享了在甲骨文不增加举债或发行股票的情况下，如何实现AI基础设施增量增长的多种构想。自那时起，我们已经使用这种新模式与多个客户签订了超过290亿美元的合同。这种结合了“自带硬件”和客户预付款的模式，使我们能够在不消耗甲骨文任何现金流的情况下继续扩张。当然，这290亿美元是本季度我们签署的其他交易之外的额外订单。最终，所有这些都转化为交付给客户的算力容量以及甲骨文的收入。在第三季度，我们向客户交付了超过400兆瓦的容量。其中90%的承诺容量按时或提前交付，这与我们过去几个季度的一贯出色表现一致。这就是为什么客户继续选择甲骨文来满足其基础设施需求的原因。投资AI基础设施是资本密集型的，但我们的运营模式经过了优化以确保盈利。灵活的基础设施设计、高利用率、快速移交以及多样化的客户群体，共同创造了一项不可思议的业务。规模的扩大会将我们的固定成本分摊到更大的基数上，从而提高盈利能力。在如此快速扩大资本密集型业务规模的同时还能提高盈利能力，这是史无前例的。从我们在第三季度交付的AI算力容量来看，其毛利率稳定在32%，高于我们此前30%的指引。如果再结合我们其他利润率高得多的OCI业务板块（比如我们的数据库服务），你就会明白为什么甲骨文能够如此快速且盈利丰厚地增长了。数字本身就能说明问题：我们正在超额完成2026财年的收入和盈利目标，并不断上调2027财年的预测。这一切都要归功于甲骨文成功地从主要具有季节性特征的许可证业务，转型为具有高度可预测性经常性收入的云业务。整个经济领域对AI和高级计算的需求将继续广泛扩张。未来将会涌现出许多成功的模型、智能体平台和新兴企业。今天，我们支持着数百家最前沿的AI客户，而且越来越多的客户希望能与我们合作。我们构建的基础设施灵活、通用，可以支持从最小到最大的各类工作负载。我们不断提供最新的加速器，从最新的英伟达（NVIDIA）、AMD芯片，到Cerebras等公司的新兴架构芯片。总之，我们坚信，我们现在在数据中心、计算能力和客户关系方面的投资，随着时间的推移只会变得越来越有价值。交回给肯，进入提问环节。肯·邦德（Ken Bond），投资者关系主管： 谢谢克莱。雷吉娜，请您邀请听众提问。问答环节操作员： 我们现在开始问答环节。我们的第一个问题来自古根海姆证券（Guggenheim）的约翰·迪弗奇（John DiFucci）。请提问。约翰·迪弗奇（John DiFucci），分析师： 谢谢。哇，信息量真大。听着，关于AI基础设施的问题我留给其他人问。但我们之前听道格谈到过AI基础设施业务对你们其他业务产生的“光环效应”。本季度表现非常强劲，你们说RPO的增长来自于大规模的AI合同。同时，我们现在从一线听到的消息是，这种光环效应实际上正在转化为AI基础设施以外的业务。听起来系统上线数量稳定，但更传统的云工作负载带来的业务活动，尤其是销售渠道管线（Pipeline），出现了实质性的增长，这甚至包括了专用区域云、主权云，甚至是我们开始听说的Alloy交易。除了刚才迈克谈到的那些经常关联在一起的应用软件交易之外，我明白这些类型的交易在规模上可能比不上那些AI交易。但你能谈谈这些业务中似乎正在积聚的潜在势头吗？我的这种想法正确吗？另外，如果可以的话，关于一个相关的话题，能否向我们透露一下2027财年的资本支出（CapEx）前景？迈克·西西里亚，应用软件首席执行官： 好的，约翰。我是迈克，我来回答这个问题。是的，我们绝对看到了光环效应，我来补充一些细节。就应用软件业务而言，我们在OCI上训练了如此多的AI模型，并且这些模型在部署上与我们的应用程序离得如此之近，这使我们能够将非常高质量的AI服务直接作为功能嵌入到我们的应用中。因此，我们不仅在服务这些客户、为模型厂商提供训练算力，而且我们还将大量输出结果直接嵌入到了应用中。当然，我们会进行提示词工程（Prompt Engineering）等工作，使其与具体业务相关。但关键在于——我们甲骨文是客户关键任务数据的保管者，我们应用软件业务掌管着大量的业务数据；我们的资源配置非常紧凑，与这些模型的距离极近，将这两者结合起来，能让客户非常非常快地从AI中获得价值。如果你听到过世界上任何对AI的批评，通常是抱怨：“我没法快速获得价值。”然而，当你把AI打包成一种服务，并将那些由我们保管的私有数据暴露给AI系统时（显然这是在应用层面），我们看到了极佳的成果。我刚才提到了一些相关垂直行业，但我认为这在所有行业中都是普遍适用的。另一个非常有趣的光环效应是，利用我们的基础设施——纯粹的OCI基础设施——可以作为客户的“预算创造器”。你们以前听我们说过，我们比所有人都更快、更便宜。当客户在考虑这些大规模的应用程序或基础设施转型时，我们通常可以通过简单地将他们的工作负载迁移到OCI来帮助他们创造预算，从而为转型提供资金，因为我们可以比竞争对手更快、更高效、成本更低地运行这些工作负载。最后，在你把关于资本支出的问题交给道格之前，另一个光环效应是围绕主权AI的。我们的主权战略并不新鲜，它也不是对世界上正在发生的事情的条件反射。结合我们的Alloy战略，我们在全球范围内看到了不断增长的销售管线。我们的产品形态非常不同，并且具有极高的差异化优势：无论涉及多少个机架（无论是3个机架还是500个机架），我们不仅能提供更小体积的产品形态，还能在之上交付完整的OCI服务。我们认为这是市场上巨大的竞争优势。所以，你把应用软件、OCI的AI服务以及主权云组合在一起，是的，这是一个相当大的光环效应。道格·凯林，首席财务官： 是的，约翰，首先我得承认你同时提出两个问题非常有创意，看你提问总是很有意思。关于资本支出，我想我们会在本财年结束后向大家汇报，并在那时讨论明年的资本支出情况。但我可以说几点。显然，从克莱刚才介绍的内容中，你最应该开始关注的是资本支出与甲骨文资金需求之间的“脱钩”。很明显，当我们有了这些额外的融资机制时，可能会有额外的资本支出，但这不需要甲骨文自掏腰包的现金，这一点非常有趣。在此基础上，我们仍然致力于我们在上个季度讨论过的目标，即保持甲骨文的投资级评级，并将融资金额控制在我们讨论的范围内。显然，正如我们宣布的，我们今年日历年的融资金额为500亿美元。所以，约翰，关于资本支出的更多信息，我们将在下个季度结束后公布。约翰·迪弗奇，分析师： 非常感谢道格提供的详细背景。还有迈克，你在准备好的发言中关于AI以及甲骨文如何应对的逻辑非常清晰，大家都应该去参考。谢谢你们，干得漂亮。操作员： 下一个问题来自摩根大通的马克·墨菲（Mark Murphy）。请提问。马克·墨菲，分析师： 谢谢，恭喜你们实现了加速增长。克莱，随着甲骨文向更深层次的AI推理阶段过渡，你认为优化数据中心位置的正确战略是什么？例如，如果你们在德克萨斯州和怀俄明州拥有这些巨大的集中式数据中心，它们虽然离电力资源很近，但离人口中心以及东海岸的众多光纤网络却相当遥远。我们不禁会想，用户和设备离得太远了。所以，随着你们向推理业务进军，你们是否认为有必要将这些数据中心的位置向用户和网络流量所在的地方转移？克莱·马古伊尔克，云基础设施首席执行官： 好问题，马克，我是克莱。首先我想强调一下我们对推理的看法，以及它如何影响数据中心的部署。第一点我想说的是，在过去一段时间里，主要是在进行大量的模型训练。但推理需求正在各地迅速增长。我认为这是由于模型本身的利用率越来越高，并且涌现了新的用例——任何最近在软件领域使用过Claude的人都知道，这些工具令人难以置信。它们正在改变我们做任何事情的方式。因此，推理将会产生巨大的需求。现在，当你谈论数据中心的位置时，你提到了延迟（Latency）。实际上，选择一个地点有几个原因：可能是出于成本，可能是为了整体可用性，也可能是为了数据主权。因此，选择地点的依据各不相同。但让我们聚焦在你关于延迟的观点上。你需要了解的一点是，延迟是相对的。也就是说，如果你试图在股票市场上进行极低延迟的交易，等待美国东西海岸之间100毫秒的往返传输是一个糟糕的主意。但如果你是为了你的业务提出一个问题，而AI模型需要思考几秒钟才能给出答案，那么从纽约到怀俄明州额外增加的40毫秒延迟根本不会对你产生任何负面影响。因此，当你真正与那些需要较低延迟用例的客户交谈时，你会发现目前导致延迟问题的根本原因实际上并不是硬件的位置，而是部署的硬件类型。这也就是为什么你看到围绕这些AI加速器进行了如此多的创新。如果你看看Grok 3或Positron的作用，所有这些不同类型的客户都在问：“我们不仅要降低推理的成本，而且要如何显著降低其延迟？”我想如果你关注下周英伟达的GTC大会，你会看到他们的相关公告。但从整体来看，我认为作为一个行业，我们要整合并降低延迟，必须首先从不同的推理架构入手。值得庆幸的是，数据中心的位置在其中实际上只占非常小的一部分。这使得我们能够更加灵活地去寻找那些电力充足、土地广阔的地方部署数据中心，从而真正进行优化，以满足这种不断增长的需求。马克·墨菲，分析师： 非常感谢。操作员： 下一个问题来自瑞穗证券（Mizuho）的西蒂·帕尼格拉希（Siti Panigrahi）。请提问。西蒂·帕尼格拉希，分析师： 太好了，感谢接受我的提问。我想问一个关于你们的AI数据库和AI数据平台机会的问题。随着最近围绕AI的兴奋情绪高涨，企业现在开始采用前沿大语言模型（LLMs）的工具。你们从客户那里听到了什么关于使用他们的私有数据进行训练以及构建私有大语言模型的消息？你们对在10月份分析师日上谈到的“AI数据库增长的拐点”有多大的信心？克莱·马古伊尔克，云基础设施首席执行官： 谢谢，我是克莱。我认为这个问题可以分为两部分。一个是我们在构建私有LLMs方面看到了多少采用率，另一个是我们在利用AI处理私有数据方面看到了多少需求。在早期，很多人认为大多数客户会对自己的大型语言模型进行非常具体的训练。但事实在很大程度上证明并非如此。相反，我认为现在非常流行并且越来越受欢迎的方式是，人们希望利用最好的模型，以私密的方式将其与自己的私有数据结合起来。我们看到了对这种方式的巨大需求。如果你刚才听了迈克的发言，你会了解到我们是如何将这些AI模型嵌入到我们的应用程序中的，这是一个用例。但遗憾的是，显然并不是所有的东西都运行在甲骨文的应用程序中，客户也编写了许多定制化应用。因此，我们在Oracle AI数据库中添加了大量功能，使其能够通过MCP服务器（模型上下文协议）或自然语言转SQL的方式轻松连接，从而让你使用这些模型。同时，我们还有AI数据平台产品，它正是为了解决这个问题而设计的。你拥有大量的数据，它可能是应用程序数据，可能是不同数据湖和湖仓一体中的自定义数据，也可能是结构化数据库中的数据。所有这些结合在一起，为你提供了一个智能体平台，你可以在其上快速构建应用程序，并访问来自多个提供商的所有最优秀的模型。在整个技术堆栈中，我们看到了极大的发展势头。这就是为什么我在准备好的发言中谈到了我们的多云数据库业务所呈现的增长。我们看到的是，为了让客户能够利用最新、最出色的AI，他们必须首先身处云端，但目前仍有大量数据并未上云。因此，我们看到客户正在加速将最重要的私有数据迁移到云环境中，以便随后利用这些数据来体验最先进的AI技术。西蒂·帕尼格拉希，分析师： 很好，感谢您提供的背景信息。操作员： 下一个问题来自联博资产管理（Sanford Bernstein）的马克·莫德勒（Mark Moerdler）。请提问。马克·莫德勒，分析师： 非常感谢接受我的提问，也祝贺你们度过了一个真正出色的季度。工作做得非常棒。我想稍微转换一下话题，讨论一下财务方面的问题。既然你们已经完成了大规模的债务融资，你能否解释一下，考虑到构建AI数据中心的成本以及为AI数据中心融资的资本成本之间的平衡，你们对AI数据中心业务本身所创造的价值有多大的信心？作为一个相关问题，如果不介意的话，你能否多谈谈主权云？你能否探讨一下你们如何将AI数据中心业务转化为充当主权云AI提供商的角色，以及这应该如何影响甲骨文的价值？克莱·马古伊尔克，云基础设施首席执行官： 好的。我想我们要分两部分来回答这个问题。我是克莱，我来回答前半部分，然后我会请迈克谈谈主权云的内容。当你思考这些AI数据中心的整体盈利能力时，主要有两个方面。首先是单就加速器本身而言，盈利能力如何。我们过去曾给出指引，预计该部分的毛利率在30%到40%之间。这对我们来说依然适用。而且随着我们在运营这些数据中心、降低交付成本、优化网络和硬件支出以及电力成本方面做得越来越好，我们预计这一数字将持续递增。因此，我们对此感到非常满意。需要了解的另一件事是，在这些AI数据中心内，无论是用于推理还是训练工作负载，需要采购的不仅仅是AI加速器。还有大量的通用计算资源、高性能块存储或大规模Blob存储、负载均衡、身份验证、安全产品等等。通常情况下，大约10%到20%的总支出是用于购买相邻服务的。当你将这些因素考虑进去时——根据服务组合的不同，这些相邻服务的利润率更高——整体盈利能力将继续提升。这甚至还没有考虑到我之前提到的多云数据库业务，那是一项利润率高得多（大多在60%到80%范围内）且增长非常迅速的业务。所以，当你把所有这些因素结合在一起时，OCI的整体利润率状况正在不断增强并迅速增长。我想回答的一个可能被忽视的潜在问题是：目前制约利润率的因素，并不是我们已经交付的算力容量。打个比方，假设我正在建设一个包含四个数据大厅的数据中心，当我交付第一个大厅时，那个大厅是盈利的。尽管我们的EPS等指标在持续增长，但我们目前的盈利水平之所以没有达到更高的程度，仅仅是因为我们有太多正在同时建设的项目，而这些在建项目会产生一些费用。当然，我们在这方面做得很好：我们在尽量缩短建设周期方面做得非常出色，在降低这段时间内的成本方面也非常出色，但这些成本终究不是零。因此，当我们的业务处于这种超高速增长阶段时，这是对盈利能力的唯一拖累。但值得庆幸的是，我们在交付产能方面越来越得心应手。当我们交付这些容量时，它们都已经以非常高的利润率签订了合同。综合这些因素，我们对已交付的算力容量以及AI业务不断提升的盈利能力充满信心。迈克，你想谈谈主权云吗？迈克·西西里亚，应用软件首席执行官： 是的。关于主权，正如我刚才所说，我认为我们处于非常有利的地位。一年前，人们谈论的“主权”主要是数据主权，市场上确实有一些解决方案在主数据层面实现了主权，但在灾备（DR）或某些其他环节上却并非如此，比如数据可能备份在另一个国家。当然，这在当下已经不被接受了。现在的主权，是指数据主权、运营主权甚至包括合同的主权。我们的Alloy模式完全有能力实现这三点。通过交付全栈解决方案，我们和竞争对手在主权云上存在巨大差异：我们不仅仅是提供一个处于边缘的“主权区”，我们提供的是全栈的OCI。它拥有我们所有的OCI服务，并且正如你提到的利润率组合，这使我们能够在主权区中运行我们所有的应用套件和AI数据平台。当然，其中某些服务的利润率与单纯的基础设施利润率是不同的。我认为我们在提供主权区全套甲骨文产品方面处于非常独特的地位。这个主权区可以根据客户的需要，做到足够小或足够大。另一方面，在界定“主权界限”的划分上，我们拥有极高的灵活性。我们通常以国家客户的边界来思考主权，但我们也在与一些企业客户进行探讨。比如，他们可能在欧洲或非洲的多个国家运营业务，并且确实希望拥有一个主权区——一个由他们控制并在其数据中心内运营的主权区。他们服务于特定垂直行业的客户，例如医疗保健或零售业。如果他们的主权区需要通过我们的Alloy横跨这些国家来划定，我们完全可以满足这种需求。我们相信我们在合同方面拥有最大的灵活性，在交付方面也拥有最大的灵活性。再次强调，最重要的一点是，我们在这些主权区内交付的是甲骨文所有的能力——不是一个子集，也不是少数边缘设备，而是整个OCI生态。马克·莫德勒，分析师： 这两个回答都非常有帮助，非常感谢。再次表示祝贺。操作员： 谢谢。我们的下一个问题来自巴克莱银行（Barclays）的拉伊莫·伦斯霍（Raimo Lenschow）。请提问。拉伊莫·伦斯霍，分析师： 太好了。谢谢。我也要表达我的祝贺。我想问一个我们在与投资者交流时经常感到困惑的话题，那就是“SaaS软件已死”，因为AI将会取代它。我只是想听听你们在与客户交流时听到了什么。这是那些投资者才有的臆想吗？客户方面也会讨论这个问题吗？你们是如何解释的？我个人的想法是，你们所做的很多业务是确定性的（Deterministic），而不是概率性的（Probabilistic）。这或许是一个解释。但我只是想再次听听你们的看法。谢谢。迈克·西西里亚，应用软件首席执行官： 是的，我是迈克，我来回答这个问题。就我交谈过的客户而言，我还没遇到过哪位客户告诉我，他们准备放弃自己现有的零售商品系统、核心银行系统、活期存款账户系统或电子健康系统，去用某些东拼西凑的、小众的AI功能在一夜之间取代所有的这一切。事实上，我从客户那里听到的是恰恰相反的声音。他们问的是：“我们怎样才能开箱即用地消耗掉你们在所有应用程序中内置的AI功能？我们怎样才能尽快让这些系统上线，因为我们认为这是实现价值的最佳方式。”听着，我们在甲骨文运行的这些系统，正如你所知，是高度复杂、执行关键任务的系统，蕴含着我们数十年的行业经验和数十年的监管合规积累。这些系统是我们的客户用来运营企业、政府机构、医疗组织等机构的核心。我非常满意我们在这个领域所处的地位。正如我所说，我们自己也在大力拥抱AI。因此，我们已经在Fusion中上线了1,000个AI智能体。仅我们的银行套件自身就包含了数百个AI智能体。所以，是的，我们认为AI具有颠覆性。确实如此。但我们认为我们才是颠覆者，因为我们实际上是将AI作为完整的功能直接嵌入到了我们的应用程序中，且不收取任何额外费用。这些功能是作为季度升级的一部分，作为常规更新节奏的一部分，包含在应用程序套件中的。因此，非但我不认为AI宣告了SaaS的死刑（至少对甲骨文而言并非如此），我反而认为它实际上提升了我们在SaaS领域的地位，并帮助我们更快地走向市场。我们对目前取得的成果感到非常兴奋，并期望在未来提供更多关于这方面的具体细节。操作员： 好的，谢谢。我们的最后一个问题来自德意志银行的布拉德·泽尔尼克（Brad Zelnick）。请提问。布拉德·泽尔尼克，分析师： 太好了。非常感谢。我同样要表达我的祝贺，同时也想说，你们传达的信息非常清晰且极具价值。我的问题是提给迈克的，或许拉里也能补充一下。这算是在拉伊莫刚才的问题上的延伸。你们在Fusion内部推出了“AI智能体工作室”（AI Agent Studio）。我们都知道，企业内部最有价值的核心资产（Crown jewels）就存放在甲骨文数据库和甲骨文应用软件中。但我很好奇，在许多其他厂商都在竞相成为跨多个不同企业系统和工作流的“AI交互层”的世界里，你们认为甲骨文的角色将如何演变？迈克·西西里亚，应用软件首席执行官： 布拉德，我是迈克。我先来回答。我认为数据引力（Data Gravity）在这里起着决定性作用。尤其是关键任务的数据引力更为重要。正如我们所说，我们已经宣布在Fusion中内置了AI智能体工作室。Fusion是位于企业客户内部的系统，是他们运营数据和关键任务数据的托管者。如果你要构建一堆AI智能体，或者你的系统集成商要构建一堆AI智能体，我经常会问的问题是：你会从哪里开始？你肯定会从记录系统（System of Record）内部开始，从具有数据引力的系统内部开始。因为从推理的角度，从检索增强生成（RAG）的角度来看，这些数据将具有高度的相关性和特殊性，能为AI提供大量的上下文。我们在Fusion中发布的AI智能体工作室不仅仅局限于Fusion数据，你还可以在我们的行业应用软件、第三方应用软件中构建AI智能体。第三方也可以在其中构建AI智能体。我们提供了一个一体化的、同类最佳的解决方案：一个全规模的SaaS应用、由AI驱动的SaaS应用，并且赋予你在标准升级的季度平台发布时间表中，在其之上或旁边创建属于你自己的AI智能体的能力。我认为这将非常有吸引力，因为我们在Fusion中构建的这个AI智能体工作室，是我们季度升级和常规安全修补程序的一部分。因此，你将获得两全其美的体验。你获得了打包的SaaS应用；你获得了一个紧贴着企业最关键、最核心数据的智能体工作室；如果你愿意，你还获得了创建自定义、专属智能体的能力。拉里·埃里森（Larry Ellison），董事长兼首席技术官： 我来补充一下。我们为所有的应用程序提供了大量预构建的智能体。但除此之外，我们还提供了一个开发环境——AI数据平台，这使得我们的客户能够轻松地在已建内容的基础上添加他们自己的智能体。我们并不认为我们能为银行系统或医疗保健系统构建所有的应用智能体。我们的许多合作伙伴会去开发，我们的许多客户也会去开发。AI数据平台的作用是提供一个完整集成的开发环境，你可以在这里使用甲骨文云中任意一个AI模型来构建你自己的智能体，而这里基本上汇聚了所有流行的AI模型。你可以用它来编写智能体代码，你可以让其执行复杂的多步查询推理。例如，我们计划在我们的Fusion会计系统中，将引入一个处理“结账（Close）”工作的复杂智能体。当你在不久的将来使用Fusion结账时，它将是一个无需人类参与的自主智能体。你只需要告诉AI智能体去结账，然后你就会得到结果。我们在应用程序中内置了大量的AI能力，但它们也是开放的。它们的开放性使得我们的客户和合作伙伴能够不断丰富这个智能体组合库。我们正在构建的是整个生态系统：自动化医疗保健、自动化金融服务、自动化零售业。这就是AI赋予我们的能力，它拓展了我们的视野，扩大了我们构建SaaS软件套件的范畴，让我们能够自动化整个生态系统。让我以医疗保健行业为例。在医疗保健领域，Epic实现了医院（特别是急症护理医院，在某些情况下也包括诊所）的自动化，但主要是急症护理医院。而我们不仅自动化急症护理医院，我们自动化诊所，自动化实验室。更重要的是，我们自动化支付方，也就是保险公司。我们自动化HCM系统，它负责培训护士，负责在需要进行核磁共振检查时安排合适的放射科医生。我们自动化医院的财务系统。我们甚至自动化FDA（美国食品药品监督管理局）用于审批最新药物以及与制药公司对接的流程。这就是庞大的医疗保健生态系统。感谢上帝，我们现在拥有了这些编程工具，这使我们能够构建一套全面的、基于智能体的软件，以实现像医疗保健或金融服务这样完整生态系统的自动化。这就是甲骨文正在做的事情。这就是为什么我们认为自己是颠覆者。这就是为什么我们认为所谓的“SaaS末日论”适用于其他公司，但绝对不适用于我们。我们的产品真的非常出色。布拉德·泽尔尼克，分析师： 谢谢拉里。谢谢迈克。祝贺你们。拉里·埃里森： 谢谢，布拉德。肯·邦德，投资者关系主管： 本次电话会议的录音回放将在我们的投资者关系网站上保留24小时。感谢大家今天的参与。现在，我把会议交回给雷吉娜结束。操作员： 今天的会议到此结束。感谢大家的参与，您现在可以挂断电话了。","news_type":1,"symbols_score_info":{"ORCX":0.6,"ORCU":0.6,"ORCL":1.98,"ORCS":0.6}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":45,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":484809425928328,"gmtCreate":1759411898635,"gmtModify":1759411972434,"author":{"id":"3487004053583116","authorId":"3487004053583116","name":"WenzhiDong","avatar":"https://static.tigerbbs.com/474dcc656ccb8f30521de08bc85082ac","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3487004053583116","authorIdStr":"3487004053583116"},"themes":[],"htmlText":"一群沙雕和村口妇女一样，天天蹲墙角盯着外国人，生怕错过了别人的一点失误，人打个喷嚏都能给你炒成世界丑闻，国产移动火化盒敢报告吗？","listText":"一群沙雕和村口妇女一样，天天蹲墙角盯着外国人，生怕错过了别人的一点失误，人打个喷嚏都能给你炒成世界丑闻，国产移动火化盒敢报告吗？","text":"一群沙雕和村口妇女一样，天天蹲墙角盯着外国人，生怕错过了别人的一点失误，人打个喷嚏都能给你炒成世界丑闻，国产移动火化盒敢报告吗？","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":2,"commentSize":1,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/484809425928328","repostId":"2572951468","repostType":2,"repost":{"id":"2572951468","kind":"news","pubTimestamp":1759405929,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2572951468?lang=zh_CN&edition=full","pubTime":"2025-10-02 19:52","market":"us","language":"zh","title":"俩特斯拉股东使用FSD欲实现马斯克吹的牛：出发不到60英里就撞了","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2572951468","media":"快科技","summary":"如今已是2025年，特斯拉却始终未能兑现这一承诺，但许多特斯拉股东仍坚信马斯克所言。近日，两名特斯拉股东兼网络网红，驾驶一辆搭载最新FSD软件更新的特斯拉Model Y，尝试开启从加利福尼亚州圣迭戈到佛罗里达州杰克逊维尔的横贯美国行程。在后续发布的视频中，这两名特斯拉网红证实，涉事Model Y的横向稳定杆支架断裂，悬架部件受损，车辆还弹出了大量故障提示。","content":"<html><body><article><p>快科技10月2日消息，早在2016年，马斯克就曾夸下海口，<strong>称<a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">特斯拉</a>将在2017年底前完成从洛杉矶到纽约的全自动驾驶横贯美国行程</strong>。</p><p>按计划，这次行程需以直播或全程无剪辑拍摄的形式呈现，且车辆全程自主行驶。</p><p><strong>如今已是2025年，特斯拉却始终未能兑现这一承诺，但许多特斯拉股东仍坚信马斯克所言。</strong></p><p>而随着奥斯汀 “自动驾驶出租车（Robotaxi）” 车队的部署（该车队仍需车内特斯拉员工监控），以及消费级车辆 “完全自动驾驶（FSD）” 系统的持续优化，特斯拉宣称即将实现 “无人监控自动驾驶”。</p><p>近日，两名特斯拉股东兼网络网红，驾驶一辆搭载最新FSD软件更新的特斯拉Model Y，尝试开启从加利福尼亚州圣迭戈到佛罗里达州杰克逊维尔的横贯美国行程。</p><p><strong>然而，他们行驶里程仅约60英里（97公里），尚未驶出加利福尼亚州，就撞上了本可轻松避开的道路杂物，导致Model Y严重受损。</strong></p><p>从视频中可见，驾驶员当时并未将双手放在方向盘上，副驾驶提前很久就发现了前方的杂物，本有充足时间做出反应，但驾驶员直到最后一刻才把手放回方向盘。</p><p>在后续发布的视频中，这两名特斯拉网红证实，<strong>涉事Model Y的横向稳定杆支架断裂，悬架部件受损，车辆还弹出了大量故障提示</strong>。</p><img src=\"https://img1.mydrivers.com/img/20251002/S370b9060-dd1e-4284-a618-43b0d8cbe34e.gif\"/></article></body></html>","source":"tencent","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>俩特斯拉股东使用FSD欲实现马斯克吹的牛：出发不到60英里就撞了</title>\n<style 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src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250927103039907v15261erb8xpeb0\"/><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250927103040611v152zomqp18p5hm\"/><p>2025年，被整个行业反复喊成了“人形机器人量产元年”。</p><p>各种发布会、展会和融资新闻里，“今年实现量产”“Q3开始交付”“年底发货上千台”的豪言层出不穷。资本在催，客户在等，市场对具身智能的期待也越来越急迫——真正的问题变成了：谁能第一个把人形机器人的脚，稳稳踩进车间？</p><p>但落地是门冷酷的生意，宣传可以热闹，真正能下产线、进工厂、<span>出货</span>给客户的企业，始终只是少数。</p><p>在这批“少数派”中，有一家企业宣布自己已经率先实现了量产。</p><p>开普勒机器人，在2025年9月发布量产级产品K2“大黄蜂”后，不仅完成了公开稳定运行、复杂地形直膝步态、抗扰演示等多项技术展示，更在拿下全球范围内上千台明确框架订单，预计交易金额达数亿元。基础版售价仅为24.8万元/台，直接打破了“商用人形机器人价格过高”的预设，重新定义了行业的落地门槛。</p><p>相比行业内许多仍徘徊在“展示—验证”阶段企业，开普勒或许是少数真正走上大规模产线的玩家之一。</p><p>而更值得关注的是，它选择的，是最难而正确的那条路。</p><p><strong>要量产，开普勒决定“硬件先行”</strong></p><p>要实现真正意义上的量产，企业需要跨过的不只是技术验证，更是一整套制造链条的协同能力、交付流程的标准化能力，以及对终端需求的理解和适配能力。</p><p>开普勒为何能成为“量产元年”的突围者？它靠的不是一次爆点演示，而是一个长线构建的、硬件驱动的战略闭环。</p><p>首先，是架构上的选择：开普勒K2大黄蜂采用了复杂又高能效的混动架构——“直线+旋转执行器”混合驱动架构，与特斯拉Optimus路线高度一致。</p><p>这一架构将行星滚柱丝杠直线执行器作为主驱动力，提供类似人类肌肉的线性推动力；同时配合旋转执行器进行姿态调整和细节控制。</p><p>这种方案具备天然的工业优势：更高的稳定性、更强的负载能力和更长的续航时间。数据显示，在同样搬运5公斤以上物体的任务中，其他机器人往往只能坚持1–2小时，而K2大黄蜂凭借高达 81.3% 的能效利用率，可实现 “充电1小时，运行8小时” 的工业级续航表现。</p><p>然而，它的代价也极其高昂：控制系统复杂度指数级上升，执行器精度要求极高，且必须穿越“仿真—现实”的巨大鸿沟。也因此，哪怕特斯拉已经喊了两年，全球真正走通这一技术路径的玩家，至今也不过寥寥三家——特斯拉、小鹏、开普勒。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250927103100681v152mjafoptipba\"/><p>为了跨越这一行业公认的技术壁垒，开普勒从执行控制与学习机制两个维度发力，构建了一套融合丝杠力学建模与直线电机力矩控制的混合式控制体系，并结合强化学习与模仿学习双重路径，训练出具备高稳定性与高自然性的步态控制能力，使K2大黄蜂能够在复杂地形与强扰动条件下实现稳定行走。</p><p>在强化学习方面，开普勒通过大规模GPU加速的物理仿真平台，模拟数千台虚拟机器人并行训练，每台机器人都被赋予独特的物理参数，暴露于多种复杂场景中，通过这种策略，最终实现拟人的动态步态调节能力。</p><p>在模仿学习方面，开普勒利用高保真物理仿真器还原人类真实行走动作，通过数小时训练即可生成相当于数年经验的数据量。这一机制使机器人能够快速掌握自然步态特征，包括脚跟先着地、脚尖离地、手臂与腿部同步摆动等细节动作。</p><p>值得强调的是，这一训练体系不仅适用于单台调优，还具备大规模部署能力。开普勒表示，未来该系统将扩展至数千台K2大黄蜂的群体训练与协同作业，加速推进仿人机器人在多场景下的实用化落地。</p><p>正是这一整套从底层力学建模到大模型学习范式的系统性创新，让K2大黄蜂不仅能在实验室中“走得稳”，更能在真实工业环境中“扛得住”，完成从仿真样机到工程产品的关键飞跃。</p><p>其次，相比于市面上“买买买”集成方案的快速组装打法，开普勒选择了“慢工出细活”的路线，从核心零部件切入，构建底层硬件能力。</p><p>目前，开普勒已实现高达 80% 的本体自研率，涵盖包括行星滚柱丝杠直线执行器、旋转执行器、灵巧手等多个核心部件。其中，自研滚柱丝杠直线执行器历经128道精密工序打造，内部集成多达2238个高精度齿牙，显著提升了传动效率与响应灵敏度，峰值推力可达8200N；</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250927103110498v152sixm44g7exa\"/><p>旋转执行器方面，其自研方案实现了220N·m的峰值扭矩，重复定位精度高达0.01度，已具备工业级稳定性与高频动作下的持续可靠性。</p><p>这种高自研比例不仅意味着性能可控与调优灵活，更重要的是避免被上游“卡脖子”，为大规模量产打下坚实基础。</p><p>第三，是硬件生态的打造：为了实现批量交付，开普勒与多家关键零部件厂商、汽车领域上市公司、建立深度合作，形成从零部件到市场渠道的全链条支撑。</p><p>在硬件端，开普勒联合具备深厚技术积累的<a href=\"https://laohu8.com/S/688698\">伟创电气</a>，共同推进伺服系统与空心杯电机等关节核心部件的研发，显著提升整机的运动控制性能；</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250927103111378v152o39gxoknkv1\"/><p>伟创电气、<a href=\"https://laohu8.com/S/002850\">科达利</a>、开普勒签署战略合作协议现场</p><p><a href=\"https://laohu8.com/S/603662\">柯力传感</a>与<a href=\"https://laohu8.com/S/300007\">汉威科技</a>则在传感器方案上提供支持，增强机器人对环境的感知与反馈能力；</p><p><a href=\"https://laohu8.com/S/300695\">兆丰股份</a>提供高精度传动组件，<a href=\"https://laohu8.com/S/301603\">乔锋智能</a>则在精密结构件加工方面形成支撑，共同构建起具备高精度与高可靠性的人形机器人本体基础。</p><p>在制造端，开普勒与深耕汽车行业的<a href=\"https://laohu8.com/S/605050\">福然德</a>达成渠道共建合作，借助其在中高端主机厂客户资源和汽车材料轻量化产能方面的优势，推动人形机器人产线建设及工业场景的规模化应用落地。</p><p>也因此，K2大黄蜂基础版价格被压缩至 24.8万元/台，这个数字不仅低于同类人形产品的价格，更被开普勒坦言：“我们的售价比特斯拉的成本价还便宜。”</p><p>而据外媒报道，特斯拉Optimus的制造成本在20–50万美元之间（约合人民币 140–350 万元），两者之间至少存在 6–14 倍的价格差距。</p><p>如果说大多数厂商仍在“能不能做出一个”的阶段，开普勒已经在问“怎么做出一千个、一万个”的问题了。</p><p>他们没有只停留在讲故事，而是造出了一个能上产线、能干活、能算清账的机器人。</p><p><strong>本体能力硬碰硬，开普勒凭什么对标特斯拉？</strong></p><p>量产只是第一步，真正的价值，还要看产品本体能否“干活”。这是区分“大玩具”与“工具”的根本。就目前的技术表现来看，K2大黄蜂已经具备进入工业现场的“准生产力”。</p><p>首先，在运动能力上，K2大黄蜂是国内首个混合架构实现抗扰动直膝步态的量产级人形机器人。它能够在无预设地形条件下，稳定穿越沥青路、砖石路、草地、塑胶跑道等多种复杂地面环境，并在受到推搡等外力干扰时自主调整重心，维持平衡并继续前进。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250927103118609v152s28zqz913kn\"/><p>这种真正拟人化的运动表现，得益于其混动架构所带来的物理优势，以及融合了实时传感反馈与动态规划能力的整体控制体系。</p><p>在核心性能指标方面，K2大黄蜂同样展现出强悍的实战能力。其双臂可稳定搬运30公斤物体，单个执行器具备拉起200公斤的推力储备；灵巧手与腰部的旋转执行器定位精度达0.01度，能够完成毫米级的高精度操作。</p><p>与此同时，整机能效利用率达到81.3%，真正实现了“充电1小时，运行8小时”的工业级续航表现。这些数据并非纸上谈兵，而是已在工厂实测和8小时无故障运行直播中获得验证，完成了从参数到实证的跃迁。</p><p>不仅“身体”扎实，K2大黄蜂的“大脑”也在不断进化。开普勒为其构建了分层模型 VLA+ 的具身智能架构：上层模型负责语义理解与任务拆解，中层的 VLA 模块整合视觉、语言与动作信息，执行因果推理与轨迹规划，底层控制系统则完成高频率的指令转化与轨迹修正，最终构成一个“理解—规划—执行”的完整智能闭环。</p><p>得益于这一架构，K2大黄蜂不仅能够根据多模态指令完成如“拣选—搬运—放置”的复合型任务，还能在实际工业环境中实现语音交互、路径自主规划与精准操作，其功能表现已在多个客户Demo与测试现场中得到验证。</p><p>在硬件与“大脑”的加持下，K2大黄蜂已经不是一个站在展厅里的炫技样品，而是一台真正可以走进产线、参与生产、创造价值的“准劳动力”。</p><p>今年4月，开普勒已在上汽<a href=\"https://laohu8.com/S/GM\">通用汽车</a>完成首轮实景实训测试。K2大黄蜂被部署在真实汽车制造场景中，参与车身缝隙检测、物料搬运等多项作业任务。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250927103134785v152jd79y73e86v\"/><p>此外，根据开普勒测算，K2大黄蜂在8小时工作制下的综合作业效率，已可实现替代1.5名工人的标准工位效能。在人力成本较高的长三角制造业区域，其投资回报周期被控制在1.5至1.8年之间，具备明确的商业可行性与经济价值。</p><p>从“走得稳、干得动”到“算得清”，K2大黄蜂正在向“准劳动力”的关键跃迁。真正的量产，不止是装配线上的复制能力，更意味着：有人敢买，有场景可用，有价值可算。</p><p><strong>结语：谁是真正走进量产时代的人形玩家？</strong></p><p>2025年的“量产元年”，不是谁喊得响、视频拍得炫，就能占据产业的制高点。</p><p>真正的考题是：你是否已经把人形机器人送上产线，穿过质控，走进工厂，开始真正“干活”？对大多数仍停留在技术验证阶段的企业而言，“量产”更像是一个面向资本的故事，是还未落地的远期愿景。</p><p>而对开普勒来说，“量产”已经转化为具备交付节奏的现实进程——24.8万元的基础定价，数亿元级别的明确订单，以及年交付数百台的目标规模。</p><p>什么样的人形机器人，才能写进明年的财报，成为一项可以量化的生产力？泡沫终将散去，人形机器人落地战役刚刚开始，而开普勒，已经走在了路上。</p></article></body></html>","source":"tencent","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>比特斯拉便宜14倍！中国人形企业实现量产，拿下数亿订单</title>\n<style type=\"text/css\">\na,abbr,acronym,address,applet,article,aside,audio,b,big,blockquote,body,canvas,caption,center,cite,code,dd,del,details,dfn,div,dl,dt,\nem,embed,fieldset,figcaption,figure,footer,form,h1,h2,h3,h4,h5,h6,header,hgroup,html,i,iframe,img,ins,kbd,label,legend,li,mark,menu,nav,\nobject,ol,output,p,pre,q,ruby,s,samp,section,small,span,strike,strong,sub,summary,sup,table,tbody,td,tfoot,th,thead,time,tr,tt,u,ul,var,video{ font:inherit;margin:0;padding:0;vertical-align:baseline;border:0 }\nbody{ font-size:16px; line-height:1.5; color:#999; background:transparent; }\n.wrapper{ overflow:hidden;word-break:break-all;padding:10px; }\nh1,h2{ font-weight:normal; line-height:1.35; margin-bottom:.6em; }\nh3,h4,h5,h6{ line-height:1.35; margin-bottom:1em; }\nh1{ font-size:24px; }\nh2{ font-size:20px; }\nh3{ font-size:18px; }\nh4{ font-size:16px; }\nh5{ font-size:14px; }\nh6{ font-size:12px; }\np,ul,ol,blockquote,dl,table{ 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|Liebknecht2025年，被整个行业反复喊成了“人形机器人量产元年”。各种发布会、展会和融资新闻里，“今年实现量产”“Q3开始交付”“年底发货上千台”的豪言层出不穷。资本在催，客户在等，市场对具身智能的期待也越来越急迫——真正的问题变成了：谁能第一个把人形机器人的脚，稳稳踩进车间？但落地是门冷酷的生意，宣传可以热闹，...</p>\n\n<a href=\"http://gu.qq.com/resources/shy/news/detail-v2/index.html#/?id=nesSN20250927103151a4473e5e&s=b\">网页链接</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"","relate_stocks":{"SG9999015986.USD":"LIONGLOBAL DISRUPTIVE INNOVATION \"I\" (USD) ACC","LU1066051225.USD":"HSBC GIF GLOBAL EQUITY VOLATILITY FOCUSED \"AC\" (USD) ACC","LU1066051498.USD":"HSBC GIF GLOBAL EQUITY VOLATILITY FOCUSED \"AM2\" (USD) INC","BK4511":"特斯拉概念","BK4099":"汽车制造商","LU1145028129.USD":"ALLIANZ INCOME AND GROWTH \"AQ\" (USD) INC","LU0345770993.USD":"NINETY ONE GSF GLOBAL STRATEGIC EQUITY \"A\" (USD) INC","LU0348723411.USD":"ALLIANZ GLOBAL HI-TECH GROWTH \"A\" (USD) INC","LU1232071149.USD":"AZ FUND 1 GLOBAL GROWTH SELECTOR \"AAZ\" (USDHDG) ACC","LU0345770308.USD":"NINETY ONE GSF GLOBAL STRATEGIC EQUITY \"A\" 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|Liebknecht2025年，被整个行业反复喊成了“人形机器人量产元年”。各种发布会、展会和融资新闻里，“今年实现量产”“Q3开始交付”“年底发货上千台”的豪言层出不穷。资本在催，客户在等，市场对具身智能的期待也越来越急迫——真正的问题变成了：谁能第一个把人形机器人的脚，稳稳踩进车间？但落地是门冷酷的生意，宣传可以热闹，真正能下产线、进工厂、出货给客户的企业，始终只是少数。在这批“少数派”中，有一家企业宣布自己已经率先实现了量产。开普勒机器人，在2025年9月发布量产级产品K2“大黄蜂”后，不仅完成了公开稳定运行、复杂地形直膝步态、抗扰演示等多项技术展示，更在拿下全球范围内上千台明确框架订单，预计交易金额达数亿元。基础版售价仅为24.8万元/台，直接打破了“商用人形机器人价格过高”的预设，重新定义了行业的落地门槛。相比行业内许多仍徘徊在“展示—验证”阶段企业，开普勒或许是少数真正走上大规模产线的玩家之一。而更值得关注的是，它选择的，是最难而正确的那条路。要量产，开普勒决定“硬件先行”要实现真正意义上的量产，企业需要跨过的不只是技术验证，更是一整套制造链条的协同能力、交付流程的标准化能力，以及对终端需求的理解和适配能力。开普勒为何能成为“量产元年”的突围者？它靠的不是一次爆点演示，而是一个长线构建的、硬件驱动的战略闭环。首先，是架构上的选择：开普勒K2大黄蜂采用了复杂又高能效的混动架构——“直线+旋转执行器”混合驱动架构，与特斯拉Optimus路线高度一致。这一架构将行星滚柱丝杠直线执行器作为主驱动力，提供类似人类肌肉的线性推动力；同时配合旋转执行器进行姿态调整和细节控制。这种方案具备天然的工业优势：更高的稳定性、更强的负载能力和更长的续航时间。数据显示，在同样搬运5公斤以上物体的任务中，其他机器人往往只能坚持1–2小时，而K2大黄蜂凭借高达 81.3% 的能效利用率，可实现 “充电1小时，运行8小时” 的工业级续航表现。然而，它的代价也极其高昂：控制系统复杂度指数级上升，执行器精度要求极高，且必须穿越“仿真—现实”的巨大鸿沟。也因此，哪怕特斯拉已经喊了两年，全球真正走通这一技术路径的玩家，至今也不过寥寥三家——特斯拉、小鹏、开普勒。为了跨越这一行业公认的技术壁垒，开普勒从执行控制与学习机制两个维度发力，构建了一套融合丝杠力学建模与直线电机力矩控制的混合式控制体系，并结合强化学习与模仿学习双重路径，训练出具备高稳定性与高自然性的步态控制能力，使K2大黄蜂能够在复杂地形与强扰动条件下实现稳定行走。在强化学习方面，开普勒通过大规模GPU加速的物理仿真平台，模拟数千台虚拟机器人并行训练，每台机器人都被赋予独特的物理参数，暴露于多种复杂场景中，通过这种策略，最终实现拟人的动态步态调节能力。在模仿学习方面，开普勒利用高保真物理仿真器还原人类真实行走动作，通过数小时训练即可生成相当于数年经验的数据量。这一机制使机器人能够快速掌握自然步态特征，包括脚跟先着地、脚尖离地、手臂与腿部同步摆动等细节动作。值得强调的是，这一训练体系不仅适用于单台调优，还具备大规模部署能力。开普勒表示，未来该系统将扩展至数千台K2大黄蜂的群体训练与协同作业，加速推进仿人机器人在多场景下的实用化落地。正是这一整套从底层力学建模到大模型学习范式的系统性创新，让K2大黄蜂不仅能在实验室中“走得稳”，更能在真实工业环境中“扛得住”，完成从仿真样机到工程产品的关键飞跃。其次，相比于市面上“买买买”集成方案的快速组装打法，开普勒选择了“慢工出细活”的路线，从核心零部件切入，构建底层硬件能力。目前，开普勒已实现高达 80% 的本体自研率，涵盖包括行星滚柱丝杠直线执行器、旋转执行器、灵巧手等多个核心部件。其中，自研滚柱丝杠直线执行器历经128道精密工序打造，内部集成多达2238个高精度齿牙，显著提升了传动效率与响应灵敏度，峰值推力可达8200N；旋转执行器方面，其自研方案实现了220N·m的峰值扭矩，重复定位精度高达0.01度，已具备工业级稳定性与高频动作下的持续可靠性。这种高自研比例不仅意味着性能可控与调优灵活，更重要的是避免被上游“卡脖子”，为大规模量产打下坚实基础。第三，是硬件生态的打造：为了实现批量交付，开普勒与多家关键零部件厂商、汽车领域上市公司、建立深度合作，形成从零部件到市场渠道的全链条支撑。在硬件端，开普勒联合具备深厚技术积累的伟创电气，共同推进伺服系统与空心杯电机等关节核心部件的研发，显著提升整机的运动控制性能；伟创电气、科达利、开普勒签署战略合作协议现场柯力传感与汉威科技则在传感器方案上提供支持，增强机器人对环境的感知与反馈能力；兆丰股份提供高精度传动组件，乔锋智能则在精密结构件加工方面形成支撑，共同构建起具备高精度与高可靠性的人形机器人本体基础。在制造端，开普勒与深耕汽车行业的福然德达成渠道共建合作，借助其在中高端主机厂客户资源和汽车材料轻量化产能方面的优势，推动人形机器人产线建设及工业场景的规模化应用落地。也因此，K2大黄蜂基础版价格被压缩至 24.8万元/台，这个数字不仅低于同类人形产品的价格，更被开普勒坦言：“我们的售价比特斯拉的成本价还便宜。”而据外媒报道，特斯拉Optimus的制造成本在20–50万美元之间（约合人民币 140–350 万元），两者之间至少存在 6–14 倍的价格差距。如果说大多数厂商仍在“能不能做出一个”的阶段，开普勒已经在问“怎么做出一千个、一万个”的问题了。他们没有只停留在讲故事，而是造出了一个能上产线、能干活、能算清账的机器人。本体能力硬碰硬，开普勒凭什么对标特斯拉？量产只是第一步，真正的价值，还要看产品本体能否“干活”。这是区分“大玩具”与“工具”的根本。就目前的技术表现来看，K2大黄蜂已经具备进入工业现场的“准生产力”。首先，在运动能力上，K2大黄蜂是国内首个混合架构实现抗扰动直膝步态的量产级人形机器人。它能够在无预设地形条件下，稳定穿越沥青路、砖石路、草地、塑胶跑道等多种复杂地面环境，并在受到推搡等外力干扰时自主调整重心，维持平衡并继续前进。这种真正拟人化的运动表现，得益于其混动架构所带来的物理优势，以及融合了实时传感反馈与动态规划能力的整体控制体系。在核心性能指标方面，K2大黄蜂同样展现出强悍的实战能力。其双臂可稳定搬运30公斤物体，单个执行器具备拉起200公斤的推力储备；灵巧手与腰部的旋转执行器定位精度达0.01度，能够完成毫米级的高精度操作。与此同时，整机能效利用率达到81.3%，真正实现了“充电1小时，运行8小时”的工业级续航表现。这些数据并非纸上谈兵，而是已在工厂实测和8小时无故障运行直播中获得验证，完成了从参数到实证的跃迁。不仅“身体”扎实，K2大黄蜂的“大脑”也在不断进化。开普勒为其构建了分层模型 VLA+ 的具身智能架构：上层模型负责语义理解与任务拆解，中层的 VLA 模块整合视觉、语言与动作信息，执行因果推理与轨迹规划，底层控制系统则完成高频率的指令转化与轨迹修正，最终构成一个“理解—规划—执行”的完整智能闭环。得益于这一架构，K2大黄蜂不仅能够根据多模态指令完成如“拣选—搬运—放置”的复合型任务，还能在实际工业环境中实现语音交互、路径自主规划与精准操作，其功能表现已在多个客户Demo与测试现场中得到验证。在硬件与“大脑”的加持下，K2大黄蜂已经不是一个站在展厅里的炫技样品，而是一台真正可以走进产线、参与生产、创造价值的“准劳动力”。今年4月，开普勒已在上汽通用汽车完成首轮实景实训测试。K2大黄蜂被部署在真实汽车制造场景中，参与车身缝隙检测、物料搬运等多项作业任务。此外，根据开普勒测算，K2大黄蜂在8小时工作制下的综合作业效率，已可实现替代1.5名工人的标准工位效能。在人力成本较高的长三角制造业区域，其投资回报周期被控制在1.5至1.8年之间，具备明确的商业可行性与经济价值。从“走得稳、干得动”到“算得清”，K2大黄蜂正在向“准劳动力”的关键跃迁。真正的量产，不止是装配线上的复制能力，更意味着：有人敢买，有场景可用，有价值可算。结语：谁是真正走进量产时代的人形玩家？2025年的“量产元年”，不是谁喊得响、视频拍得炫，就能占据产业的制高点。真正的考题是：你是否已经把人形机器人送上产线，穿过质控，走进工厂，开始真正“干活”？对大多数仍停留在技术验证阶段的企业而言，“量产”更像是一个面向资本的故事，是还未落地的远期愿景。而对开普勒来说，“量产”已经转化为具备交付节奏的现实进程——24.8万元的基础定价，数亿元级别的明确订单，以及年交付数百台的目标规模。什么样的人形机器人，才能写进明年的财报，成为一项可以量化的生产力？泡沫终将散去，人形机器人落地战役刚刚开始，而开普勒，已经走在了路上。","news_type":1,"symbols_score_info":{"TSLL":1.5,"TSYW.SI":0.6,"TSLA":0.9}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1337,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":483787223908944,"gmtCreate":1759140807412,"gmtModify":1759140844163,"author":{"id":"3487004053583116","authorId":"3487004053583116","name":"WenzhiDong","avatar":"https://static.tigerbbs.com/474dcc656ccb8f30521de08bc85082ac","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3487004053583116","authorIdStr":"3487004053583116"},"themes":[],"htmlText":"腾讯的弱智新闻别发了 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href=\"https://laohu8.com/S/BRKR\">布鲁克</a>斯（Rodney Brooks）近日发出警示：当前由<a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">特斯拉</a>等企业炒作和数十亿美元投资推动的人形机器人热潮，是一个注定要破裂的泡沫。</p><p>01 核心技术三大瓶颈难破：“纯粹幻想”与物理现实之间的鸿沟</p><p>当前，以特斯拉和机器人公司Figure为代表的企业，正尝试通过让机器人观看人类执行任务的视频来训练其精细操作能力。布鲁克斯在其最新文章中直指这种方法是“纯粹的空想”，并从三个维度剖析了其存在的根本性技术障碍。</p><img src=\"https://inews.gtimg.com/news_bt/OWxNmy-jEh3SkPVc8w--DitL9uUhBPBUeiaYhM-qaOpdAAA/0\"/><p>图：著名机器人专家罗德尼·布鲁克斯</p><p><strong>首先是触觉感知方面存在巨大差距。</strong>布鲁克斯指出，人手是极其复杂的构造，内部密布约1.7万个专用触觉感受器，这是现有任何机器人都难以企及的。</p><p>布鲁克斯解释道，机器学习之所以能在语音识别和图像处理领域取得突破，但这些成就建立在数十年现有技术的基础上，这些技术能够有效地捕捉和处理相应的数据。“但在触觉数据领域，我们缺乏这样的技术积累，”他强调。这意味着机器人无法通过观察视频，真正理解人类与物体互动时产生的微妙物理反馈。</p><img src=\"https://inews.gtimg.com/news_bt/OXhgxa3EzWy0SViaDydMVoOYmh778Pe6Pg9qcOtnt_jfcAA/0\"/><p><strong>其次是无法回避的安全问题。</strong>全尺寸双足人形机器人需要消耗巨大能量维持平衡，一旦失稳将造成严重安全隐患。布鲁克斯引用物理学定律说明：一个尺寸是现有模型两倍的机器人，其跌倒时释放的破坏性能量将增至八倍。这种潜在风险让人形机器人在现实场景中的大规模应用面临严峻考验。</p><p><strong>最后，电池续航与现实环境适应性等基础性难题同样悬而未决。</strong>布鲁克斯认为，尽管演示中机器人能完成叠衣、仓储导航等任务，但要实现可靠且成本可控的规模化应用，前路依然漫长。</p><p>布鲁克斯的观点在行业内引发共鸣。有机器人爱好者者在社交平台坦言，该技术“距离真正实用可能还需二三十年”，这一局面与2010年左右3D打印泡沫如出一辙。</p><p>02 投资狂热下的冷思考：市场预期与落地现实之间存在差距</p><p>尽管核心技术瓶颈尚未突破，但资本市场对人形机器人的热情却持续高涨。Figure在最新融资中获得超过100亿美元的资本承诺，估值飙升至390亿美元。</p><p>MarketsandMarkets的市场分析报告预测，得益于人工智能的进步和制造业的劳动力短缺，全球人形机器人市场规模将从2024年的20.3亿美元激增至2029年的132.5亿美元。</p><p>投资银行也纷纷给出乐观预测，<a href=\"https://laohu8.com/S/MS\">摩根士丹利</a>预计到2050年市场规模将达到5万亿美元，而美国银行则认为到2030年每台机器人的成本将降至17000美元。</p><p>然而，这种乐观的预期与布鲁克斯的冷静观察形成了鲜明对比。他指出，如今数十亿美元的投资，实际上是在资助昂贵的训练实验，而这些实验永远无法实现规模化量产。他还比喻道：“这就像一场终点线不断后移的赛跑，与当年自动驾驶的过度承诺如出一辙。”</p><p>03 从“生成式AI”到具身智能，AI能力再受审视</p><p>布鲁克斯的怀疑论并非仅限于机器人硬件，也延伸至当前火热的人工智能领域。他早前便指出，生成式AI的实际能力被高估，某些场景下反而会增加人类工作量。</p><p>这一观点得到了实证研究的支持。非营利AI研究机构METR的实验发现，使用AI工具的软件开发人员任务完成时间延长了19%，但主观效率感知却提升20%，这揭示了人工智能工具在实际应用中效率与用户感知之间的偏差。</p><p>布鲁克斯强调，将尚未成熟的AI技术应用于需精确物理交互的机器人领域，问题将被进一步放大。他在近期关于具身AI的讨论中发现，“接触操控”这一根本性难题正持续浮现，如何让机器人在动态环境中实现可靠的力量控制与物理交互，仍是悬而未解的课题。</p><p>04 生态困局与务实破局：巨头阴影下的生存智慧</p><p>尽管布鲁克斯曾质疑科技巨头在机器人领域的统治力，但现实是领先企业已无法摆脱它们的“引力场”：人形机器人制造商Apptronik已接受<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>投资，并与DeepMind展开合作；Figure则获得<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>与OpenAI创业基金支持，曾携手研发端到端AI系统。</p><p>面对巨头环伺的生态，布鲁克斯的审慎源于其跌宕的产品落地经验。作为Roomba的缔造者，他见证了这个史上最成功家用机器人的诞生，更铭记通往成功路上遍布的失败，超过99%的机器人项目最终夭折。</p><p>布鲁克斯直言：“总而言之，开发硬件真的很难。人形机器人公司中拥有实际产品部署经验的高管凤毛麟角。我知道部署机器人有多难，也知道制造出客户愿意付钱购买的产品有多难，产品必须达到99.999%的极致可靠性，任何高于此的故障率都将带来使用挫败甚至安全隐患。”</p><p>因此，布鲁克斯的新公司Robust.AI选择了更为务实的路线。该公司的Carter机器人摒弃了人形执念，回归智能搬运车的本质：既支持自主导航，也允许人工介入操控，始终将人类置于决策闭环的核心。</p><p>05 前路抉择：回归商业本质或直面泡沫破裂</p><p>布鲁克斯预言，15年后，成功的“人形”机器人将配备轮组、多条手臂与专用传感器，彻底告别人类形态。他认为，追逐技术热点虽能短暂提振股价，但最终唯有投资回报率才是衡量价值的唯一准绳。</p><p>“客户从不关心技术本身，”布鲁克斯强调，“他们要的是降本增效的实际成果。能否通过技术实现比传统方式更高的运营效率，这才是决策的关键。”</p><p>对于人形机器人是否会迎来“ChatGPT时刻”的热议，布鲁克斯的警告为行业敲响了警钟：如果没有在人工智能学习和硬件方面取得根本性突破，该行业将面临痛苦的调整。炒作终将让位于实质进步，否则这场人形机器人梦想将重蹈过往科技幻影的覆辙。</p><p>布鲁克斯的警示并非否定机器人技术的前景，而是引导行业回归商业本质。正如他断言“人形机器人几十年内难以取代人类岗位”，未来胜出的或许并非拟人度最高的产品，而是如Roomba一般能精准解决特定问题的实用工具。（<strong>文/<a href=\"https://laohu8.com/S/00700\">腾讯</a>科技特约编译金鹿，编辑/燕妮</strong>）</p></article></body></html>","source":"tencent","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>著名机器人专家布鲁克斯警告：人形机器人泡沫注定会破裂</title>\n<style 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核心技术三大瓶颈难破：“纯粹幻想”与物理现实之间的鸿沟当前，以特斯拉和机器人公司Figure为代表的企业，正尝试通过让机器人观看人类执行任务的视频来训练其精细操作能力。布鲁克斯在其最新文章中直指这种方法是“纯粹的空想”，并从三个维度剖析了其存在的根本性技术障碍。图：著名机器人专家罗德尼·布鲁克斯首先是触觉感知方面存在巨大差距。布鲁克斯指出，人手是极其复杂的构造，内部密布约1.7万个专用触觉感受器，这是现有任何机器人都难以企及的。布鲁克斯解释道，机器学习之所以能在语音识别和图像处理领域取得突破，但这些成就建立在数十年现有技术的基础上，这些技术能够有效地捕捉和处理相应的数据。“但在触觉数据领域，我们缺乏这样的技术积累，”他强调。这意味着机器人无法通过观察视频，真正理解人类与物体互动时产生的微妙物理反馈。其次是无法回避的安全问题。全尺寸双足人形机器人需要消耗巨大能量维持平衡，一旦失稳将造成严重安全隐患。布鲁克斯引用物理学定律说明：一个尺寸是现有模型两倍的机器人，其跌倒时释放的破坏性能量将增至八倍。这种潜在风险让人形机器人在现实场景中的大规模应用面临严峻考验。最后，电池续航与现实环境适应性等基础性难题同样悬而未决。布鲁克斯认为，尽管演示中机器人能完成叠衣、仓储导航等任务，但要实现可靠且成本可控的规模化应用，前路依然漫长。布鲁克斯的观点在行业内引发共鸣。有机器人爱好者者在社交平台坦言，该技术“距离真正实用可能还需二三十年”，这一局面与2010年左右3D打印泡沫如出一辙。02 投资狂热下的冷思考：市场预期与落地现实之间存在差距尽管核心技术瓶颈尚未突破，但资本市场对人形机器人的热情却持续高涨。Figure在最新融资中获得超过100亿美元的资本承诺，估值飙升至390亿美元。MarketsandMarkets的市场分析报告预测，得益于人工智能的进步和制造业的劳动力短缺，全球人形机器人市场规模将从2024年的20.3亿美元激增至2029年的132.5亿美元。投资银行也纷纷给出乐观预测，摩根士丹利预计到2050年市场规模将达到5万亿美元，而美国银行则认为到2030年每台机器人的成本将降至17000美元。然而，这种乐观的预期与布鲁克斯的冷静观察形成了鲜明对比。他指出，如今数十亿美元的投资，实际上是在资助昂贵的训练实验，而这些实验永远无法实现规模化量产。他还比喻道：“这就像一场终点线不断后移的赛跑，与当年自动驾驶的过度承诺如出一辙。”03 从“生成式AI”到具身智能，AI能力再受审视布鲁克斯的怀疑论并非仅限于机器人硬件，也延伸至当前火热的人工智能领域。他早前便指出，生成式AI的实际能力被高估，某些场景下反而会增加人类工作量。这一观点得到了实证研究的支持。非营利AI研究机构METR的实验发现，使用AI工具的软件开发人员任务完成时间延长了19%，但主观效率感知却提升20%，这揭示了人工智能工具在实际应用中效率与用户感知之间的偏差。布鲁克斯强调，将尚未成熟的AI技术应用于需精确物理交互的机器人领域，问题将被进一步放大。他在近期关于具身AI的讨论中发现，“接触操控”这一根本性难题正持续浮现，如何让机器人在动态环境中实现可靠的力量控制与物理交互，仍是悬而未解的课题。04 生态困局与务实破局：巨头阴影下的生存智慧尽管布鲁克斯曾质疑科技巨头在机器人领域的统治力，但现实是领先企业已无法摆脱它们的“引力场”：人形机器人制造商Apptronik已接受谷歌投资，并与DeepMind展开合作；Figure则获得微软与OpenAI创业基金支持，曾携手研发端到端AI系统。面对巨头环伺的生态，布鲁克斯的审慎源于其跌宕的产品落地经验。作为Roomba的缔造者，他见证了这个史上最成功家用机器人的诞生，更铭记通往成功路上遍布的失败，超过99%的机器人项目最终夭折。布鲁克斯直言：“总而言之，开发硬件真的很难。人形机器人公司中拥有实际产品部署经验的高管凤毛麟角。我知道部署机器人有多难，也知道制造出客户愿意付钱购买的产品有多难，产品必须达到99.999%的极致可靠性，任何高于此的故障率都将带来使用挫败甚至安全隐患。”因此，布鲁克斯的新公司Robust.AI选择了更为务实的路线。该公司的Carter机器人摒弃了人形执念，回归智能搬运车的本质：既支持自主导航，也允许人工介入操控，始终将人类置于决策闭环的核心。05 前路抉择：回归商业本质或直面泡沫破裂布鲁克斯预言，15年后，成功的“人形”机器人将配备轮组、多条手臂与专用传感器，彻底告别人类形态。他认为，追逐技术热点虽能短暂提振股价，但最终唯有投资回报率才是衡量价值的唯一准绳。“客户从不关心技术本身，”布鲁克斯强调，“他们要的是降本增效的实际成果。能否通过技术实现比传统方式更高的运营效率，这才是决策的关键。”对于人形机器人是否会迎来“ChatGPT时刻”的热议，布鲁克斯的警告为行业敲响了警钟：如果没有在人工智能学习和硬件方面取得根本性突破，该行业将面临痛苦的调整。炒作终将让位于实质进步，否则这场人形机器人梦想将重蹈过往科技幻影的覆辙。布鲁克斯的警示并非否定机器人技术的前景，而是引导行业回归商业本质。正如他断言“人形机器人几十年内难以取代人类岗位”，未来胜出的或许并非拟人度最高的产品，而是如Roomba一般能精准解决特定问题的实用工具。（文/腾讯科技特约编译金鹿，编辑/燕妮）","news_type":1,"symbols_score_info":{"TSYW.SI":0.6,"TSLA":0.9}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1062,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":360358026621200,"gmtCreate":1728996419335,"gmtModify":1728996421719,"author":{"id":"3487004053583116","authorId":"3487004053583116","name":"WenzhiDong","avatar":"https://static.tigerbbs.com/474dcc656ccb8f30521de08bc85082ac","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3487004053583116","authorIdStr":"3487004053583116"},"themes":[],"htmlText":"nt小编。你在现场直接问机器人 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Jonas表示，总体而言，此次发布会令人失望，因为缺乏有关FSD/技术、拼车经济以及CyberCab上市战略的数据。Jonas说，该公司在参加发布会时，对市场可能了解到的情况有很多预期，并认为这对该股的走向和争论有重要影响。“除了提到感应充电外，没有详细讨论Cybercab的功能，包括技术(推理硬件、传感器套件、激光雷达、L4/L5)、范围、安全性、实用性以及灵活性/配置等。许多人评论说，它看起来像是‘Model 2’原型车重新包装成一辆自动驾驶汽车。巴克莱也认为，此次事件披露的信息并没有突显出特斯拉近期的任何机会。Dan Levy写道:“正如预期的那样，与之前的特斯拉产品发布一样，此次发布会并未透露细节，而是强调了特斯拉在AI/AV(自动驾驶汽车)领域的发展愿景。”他还强调，特斯拉没有展示计划在2025年上半年生产的低成本车型。Roth MKM分析师Craig Irwin则指出:“我们对特斯拉提供的有限证据感到失望——FSD在纯光学系统中是可信的。”不过，也有许多与会者表示，他们与Optimus的互动是特斯拉展示的一个突出特点。Laffer Tengler Investments首席执行官Nancy Tengler在出席活动后给客户的报告中称：“在我看来，Optimus抢了风头。Optimus大摇大摆地走了进来，跳着舞，看起来非常像人类。”Wedbush分析师Dan Ives称这场晚会是“对未来的一瞥”，他在一篇文章中说，模仿人类的机器人“可能比晚上想象的更接近现实”。成长型投资公司深水资产管理的管理合伙人Gene 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href=\"https://laohu8.com/S/5RE.SI\">智能</a>驾驶1.5-2年。”7月初，前小鹏自动驾驶研发副总裁谷俊丽的一番言论，引发外界争议。</p><p><strong>自此之后，车企大佬几乎再无人敢直接点评特斯拉与中国车企在智能驾驶方面的具体差距。</strong>近期，轮到何小鹏点评时，他也只是轻轻赞扬了一番，表示过去自己一直觉得<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>母公司旗下的Waymo，是神一般的存在，但6月份去旧金山体验完特斯拉FSD V12版本后，感到“非常非常惊讶，跟以前完全不是一个版本了。”</p><p><strong>让何小鹏惊讶的秘密武器，便来自特斯拉于今年初正式上线的，端到端自动驾驶技术新版本FSD V12。</strong></p><p><img src=\"https://x0.ifengimg.com/ucms/2024_31/38B53451EEDB407D13F2F9A5ACE0EFDE289015D5_size24_w1080_h720.jpg\"/></p><p>特斯拉 FSD V12，最大的改变是用了<strong> “端到端” 架构，即一端输入摄像头等传感器获得的数据，另一端直接输出车该怎么开。</strong></p><p>在此之前，自动驾驶采用的是模块化方案，即把感知、预测、规划等划分为各自独立的模块，完全依赖工程师编写大量代码去制定行驶规则，从而告诉车遇到什么样的状况时，该采用哪些规则指令。</p><p><strong>如果将模块化方案视作iPhone中的Siri，那么端到端的出现，无疑就是ChatGPT时刻的降临。</strong></p><p>喊出全球唯二、中国唯一实现端到端大模型量产落地车企的何小鹏，在谈及特斯拉FSD有望年底进入中国的话题时，给出的答案是不担心后者的竞争。</p><p>同样不想落后特斯拉一步的华为，在4月份发布干昆ADS 3.0架构时，也开始强调“端到端”技术。7月份的理想智能驾驶夏季发布会上，官方也发布了基于端到端模型、VLM视觉语言模型和世界模型的全新自动驾驶技术架构。近期<a href=\"https://laohu8.com/S/NIO\">蔚来</a>也官宣其智能驾驶技术架构 NADArch2.0，正式引入世界模型的端到端架构。</p><p>理想、<a href=\"https://laohu8.com/S/NIO.SI\">蔚来</a>所谓的“世界模型”概念，也多少带些特斯拉的影子。</p><p>2021年特斯拉AI Day上，通过仿真模拟，借助Dojo超算能力，马斯克给特斯拉规划了一条通往完全自动驾驶的可行性路径，即借助虚拟仿真技术，来测试边缘情况和其他行驶过程中可能遇到的意外问题，“用自动驾驶来重现自动驾驶场景。”马斯克说道。</p><p><strong>十年前，“蔚小理”创立之初，纷纷摸着特斯拉打开了消费者对电动汽车的认知。十年后，面对AI大模型带来的新一轮技术变革，新势力们又一次跟紧了特斯拉的步伐。</strong></p><p>且这次的竞争，可能比十年前更激烈。</p><p>2014年，是智能汽车史上一个关键节点。从这年开始，汽车范式变革席卷全球，汽车工业进入跨界创新时代：传统的机械与制造模式，被新兴的新能源与电子电气技术一步步赶超。</p><p>一个软件驱动汽车的新时代来临，汽车工业就此开始转向基于ICT和互联网技术的经济范式。原本适用于消费电子行业的边际成本效应，开始在汽车领域发挥作用。</p><p>尽管前期智能化研发投入成本高昂，但一旦成功之后，其复制扩张的边际成本将变得无限低。“大家只能玩了命比研发、比技术，这就是为什么消费电子行业，如手机等，都是赢家通吃。”雷军在近期接受李翔专访时说。</p><p>如今，赢家通吃的前景和压力，一同涌到了新势力面前。</p><p><img src=\"https://x0.ifengimg.com/ucms/2024_31/9C0929D5707DFA0F7A2CBC2B9605B22419B476F7_size7_w681_h681.png\"/></p><p><strong>质疑特斯拉、理解特斯拉，到成为特斯拉的一幕，正在车圈轮番上演。</strong></p><p>2013研发辅助自动驾驶功能Autopilot时，特斯拉也是老老实实采用了前辈谷歌开辟的路径，即用激光雷达、摄像头等传感器收集数据，人工标注之后，再让工程师编写行驶规则代码，从而决定车该怎么开。</p><p>转变在2021年到来。为了节省成本和更快速普及自动驾驶功能，马斯克决定放弃激光雷达和高精地图，改用纯视觉方案。</p><p>2021年5月份，特斯拉正式决定去掉量产车上此前标配的毫米波雷达，仅保留全车八个摄像头，来为特斯拉FSD采集外部环境数据。</p><p>2021年7月31日，特斯拉开始推送FSD全新版本FSD Beta V9.1，这是首个使用“特斯拉纯视觉”方案的辅助驾驶套件。</p><p><img src=\"https://x0.ifengimg.com/ucms/2024_31/345F55732BC24760FDEE611EDCC6C3B8B0BAF22D_size96_w1080_h1619.jpg\"/></p><p>自此之后，自动驾驶领域被分成了两大流派——纯视觉派和激光雷达派，前者以特斯拉为首，后者以小鹏、蔚来等为首。</p><p>让马斯克敢于做出放弃激光雷达决定的一大原因，在于特斯拉更新了以Transformer为基础的BEV（Bird's Eye View，鸟瞰视野）感知模型，其不需要依赖高精地图，便可实现辅助自动驾驶功能。</p><p>在BEV＋Transformer架构之外，特斯拉随后又加入了占用网络技术（OCC），使得纯视觉方案的导航精准度进一步提升。</p><p><strong>在特斯拉改用纯视觉方案一年后，2022年下半年，蔚小理、华为、<a href=\"https://laohu8.com/S/002594\">比亚迪</a>等，都开始摸着特斯拉过河，转向研发不依赖高精地图的BEV+Transformer方案。</strong></p><p>比亚迪智能驾驶业务负责人韩冰，甚至在去年中的一场活动上说道：“BEV是比亚迪在高阶智能驾驶上弯道超车的机会。”</p><p>也正是由于排除了高精地图的牵绊，2023年，中国车企展开了比拼NOA（领航辅助驾驶）开城速度的新竞赛。</p><p>余承东就曾感慨过，华为在上海投入一两年，都没采集完城区高精地图，“上海一条小路都要折腾很久。”</p><p><strong>除了提速NOA开城速度之外，特斯拉所引领的纯视觉方案，还让新势力们看到了将高阶智驾技术，下放到平价车型上的可能性。</strong></p><p>3月份发布的小米SU7，其Pro/Max版本采用激光雷达方案，标准版则走了纯视觉方案；小鹏8月份上市的M03，也会配备不同智驾方案，这将是小鹏首次在量产车上应用纯视觉路线；蔚来9月份上市的第二品牌乐道L60，同样出于成本考量，取消了激光雷达，换用纯视觉方案。</p><p>为了抢占更多车企合作订单，华为也在今年正式发布了视觉智驾方案——HUAWEI ADS基础版，号称可实现全国高速城快路段的智能辅助驾驶，以及智能泊车功能，目前已经相继应用在智界S7和深蓝S07上。</p><p>随着AI大模型在2022年爆火，被特斯拉引燃的端到端智驾新路线，则成为继“BEV＋Transformer＋OCC占用网络”智驾方案之后，车企竞逐的新目标。</p><p><img src=\"https://x0.ifengimg.com/ucms/2024_31/C1B90C251D5C21CB2B7EF5BA436B08F379A368B1_size6_w681_h681.png\"/></p><p>想要实现端到端，车企的视觉神经网络就需要采集更大量、更多样化和更真实的数据样本，同时用更低时延的算力对数据加以解析利用。</p><p>这直接催生了三年前特斯拉超算系统Dojo的诞生。</p><p>2021年特斯拉AI Day上，马斯克宣称Dojo效率已经超过了<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>GPU和谷歌TPU。为了实现地表最强目标，特斯拉自主研发了首款AI训练芯片D1。7nm制程的D1，运算处理能力可以达到362 TFLOPS（相当于每秒362万亿次的浮点运算）。</p><p>D1之前，马斯克就凭借FSD推理芯片诞生，让特斯拉坐上了全世界第一个自研智能驾驶芯片的车企的宝座。</p><p><strong>在2019年特斯拉量产FSD芯片后，蔚小理相继于2020年组建起自己的芯片团队。</strong></p><p><img src=\"https://x0.ifengimg.com/ucms/2024_31/94CA5930EB44DD628AB85DBDC416B5E7E25BD2C0_size48_w800_h450.jpg\"/></p><p>在智能汽车领域，为了实现更好的性能优化，从芯片、算法到操作系统，一体化自研已经成为越来越多车企攻克的方向。在头部新能源车企身上，表现尤为明显。何小鹏也曾公开发表观点，认为“像<a href=\"https://laohu8.com/S/AAPL\">苹果</a>这样的软硬件一体可控模式，在智能汽车企业里面会出现越来越多”。</p><p>随着特斯拉在软硬一体道路上越走越远，新势力们也开始加足马力追赶。</p><p><strong>进入2024年7月份，蔚小理四年造芯路，终于有了成果：</strong>蔚来在NIO IN 2024上对外宣布，全球首颗5nm智能驾驶芯片——神玑 NX9031流片成功。该芯片有望于2025年一季度首搭蔚来旗舰轿车ET9。</p><p>同时，据36氪汽车爆料，<a href=\"https://laohu8.com/S/XPEV\">小鹏汽车</a>自研的智驾芯片也已经送去流片，“预计8月回片。”</p><p><a href=\"https://laohu8.com/S/LI\">理想汽车</a>的智驾芯片也将于年内完成流片。</p><p><strong>更好地控制成本，成为诱导新势力们下场造芯的主要原因之一。</strong></p><p>“如果理想自己做推理芯片，可以做到像特斯拉一样的成本，因为算法掌握在自己的手里，也包括后面整个的训练平台、训练芯片自己做。” 李想曾如此讲到，甚至还评估过特斯拉做AI训练芯片D1的具体缩减成本，“大概能做到英伟达A100六分之一的成本。”</p><p>值得一提的是，在英伟达芯片断供危机之下，新势力们的芯片自研，还开始承担起保卫供应链安全的战略价值。</p><p>且随着芯片不断迭代，其对车企带来的成本优化空间还会进一步扩大。二季度财报会上，马斯克表示，下一代特斯拉AI芯片，也就是HW5，从推理能力的角度来看，“它可以与英伟达GB 200相媲美。”</p><p><img src=\"https://x0.ifengimg.com/ucms/2024_31/12D89E5EC68EE6B2A9D3B9075361E3DC8DC4F496_size8_w681_h681.png\"/></p><p><strong>但无论推进端到端，还是自研芯片，对于尚处在亏损阶段的大多数新势力而言，都将是一笔承压的投资。</strong></p><p>智能驾驶等高算力芯片，研发周期长、资金投入大，且不确定性高。有数据统计，一颗高算力芯片的研发和量产，至少需要花费十几亿元。</p><p>为车企供应智驾芯片的地平线创始人兼CEO余凯更是直言，车企应该慎重考虑自研智能驾驶芯片问题。“自研和他山之石本身是战略选择，如果车厂的年销量预期不到100万辆，资金的整个效率其实是算不过账的。”</p><p><strong>这考验着车企的规模效应。</strong>只有卖出更多的车，才能平摊这些研发支出，并发挥出自研芯片的成本优势。</p><p>环顾全球新能源车企，2023年，仅有比亚迪和特斯拉两家，达成了年销百万辆的目标。</p><p>更不容忽视的是，<strong>规模效应还将帮助车企在端到端竞争中获取更多数据支持。</strong></p><p><strong>端到端模型上限很高，有望直指自动驾驶的L5级别，但它的下限很低，</strong>在一些基础状况下，甚至比不上模块化方案，如采用端到端路线的特斯拉FSD V12版本上线后，被不少人测试出车辆撞到马路牙、损坏轮毂的低级错误。</p><p>避开上述低级错误的主要方法，就是投喂给端到端模型更多的资源，包括算力、算法和数据等。</p><p><img src=\"https://x0.ifengimg.com/ucms/2024_31/7C240BF7C9E4AE8DE9D5A1F94D66B2034B5029E8_size60_w790_h392.jpg\"/></p><p>去年财报会上，马斯克便谈到数据对自动驾驶模型的重要性：“用100万个视频片段训练，勉强够用；200万个，稍好一些；300万个，就会感到Wow；到了1000万个，就变得难以置信了。”</p><p>但并不是所有的行车数据都可以用来训练端到端模型。这方面，汽车跟ChatGPT等大模型一样，考验的是厂商处理数据的细节。</p><p>“在以数据为中心（data-centric）的AI新时代，模型能不能出彩实际上主要是靠数据。”大模型从业者李振曾向字母榜（ID：wujicaijing）解释，数据里面潜藏的诸多魔鬼细节，甚至决定着大模型产品的成败。</p><p>谷歌就是前车之鉴。不管从算力还是算法，谷歌并不比OpenAI差，甚至还要强，但恰恰是借助基于人类反馈的强化数据训练工作，OpenAI最终赶在谷歌前面做出了ChatGPT。</p><p>“特斯拉为什么能够遥遥领先？是因为它有销量作为基础。”在谷俊丽看来，要在商业模式上追赶特斯拉，必须形成产品的规模化。</p><p>而特斯拉留给新势力们追赶的窗口正在收紧。根据马斯克预测，随着FSD V12.5版本，或者12.6版本的推出，最快今年年底，中国、欧洲等国家和地区，就可以获得落地批准。</p><p><img src=\"https://x0.ifengimg.com/ucms/2024_31/4B5B5118A19A3D1F7FE9F09E941229FE0836C408_size348_w1080_h872.png\"/></p><p>规模效应之外，凭借自我造血能力，马斯克还给这场端到端竞赛，划定了一个入场门槛。在4月份访华当天，马斯克发文称，“特斯拉今年将斥资约100亿美元用于AI的训练和推理，后者主要用于汽车。任何公司，如果没有达到这样的支出水平，并且不能高效地完成这项工作，就无法参与竞争。”</p><p>用十年熬过规模量产挑战之后，一场新的淘汰赛再次摆在了新势力面前。</p><p><strong>参考资料：</strong></p><p><strong>《关于造车，雷军近年唯一深度专访》雷军</strong></p><p><strong>《放弃雷达，国内车企倒戈纯视觉路线》中国汽车报</strong></p><p><strong>《蔚来、小鹏等自研智驾芯片将流片，上车进入倒计时》36氪</strong></p><p><strong>《理想自研芯片进展：在新加坡设立办公室，团队规模已超 160 人》晚点Auto</strong></p><p><strong>《特斯拉从此无禁区，但FSD 入华还没时间表》盒饭财经</strong></p></body></html>","source":"fenghuang_stock","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>新势力又要摸着马斯克过河了</title>\n<style 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href=\"https://tech.ifeng.com/c/8bhKlABOCHB\">网页链接</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"","relate_stocks":{"BK4574":"无人驾驶","LU2087621335.USD":"ALLSPRING GLOBAL FACTOR ENHANCED EQUITY \"A\" (USD) ACC","LU0943347566.SGD":"安联收益及增长平衡基金AM H2-SGD","LU0719512351.SGD":"JPMorgan Funds - US Technology A (acc) SGD","IE00BSNM7G36.USD":"NEUBERGER BERMAN SYSTEMATIC GLOBAL SUSTAINABLE VALUE \"A\" (USD) ACC","LU0689472784.USD":"安联收益及增长基金Cl AM AT Acc","TSLA":"特斯拉","LU0082616367.USD":"摩根大通美国科技A（dist）","BK4581":"高盛持仓","LU2063271972.USD":"富兰克林创新领域基金","LU0234572021.USD":"高盛美国核心股票组合Acc","LI":"理想汽车","LU2249611893.SGD":"BNP PARIBAS ENERGY TRANSITION \"CRH\" (SGD) ACC","SG9999015945.SGD":"LionGlobal Disruptive Innovation Fund A SGD","LU1861215975.USD":"贝莱德新一代科技基金 A2","BK4585":"ETF&股票定投概念","BK4527":"明星科技股","XPEV":"小鹏汽车","LU1429558221.USD":"Natixis Loomis Sayles US Growth Equity RA USD","BK4511":"特斯拉概念","LU1551013425.SGD":"Allianz Income and Growth Cl AMg2 DIS 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V12版本后，感到“非常非常惊讶，跟以前完全不是一个版本了。”让何小鹏惊讶的秘密武器，便来自特斯拉于今年初正式上线的，端到端自动驾驶技术新版本FSD V12。特斯拉 FSD V12，最大的改变是用了 “端到端” 架构，即一端输入摄像头等传感器获得的数据，另一端直接输出车该怎么开。在此之前，自动驾驶采用的是模块化方案，即把感知、预测、规划等划分为各自独立的模块，完全依赖工程师编写大量代码去制定行驶规则，从而告诉车遇到什么样的状况时，该采用哪些规则指令。如果将模块化方案视作iPhone中的Siri，那么端到端的出现，无疑就是ChatGPT时刻的降临。喊出全球唯二、中国唯一实现端到端大模型量产落地车企的何小鹏，在谈及特斯拉FSD有望年底进入中国的话题时，给出的答案是不担心后者的竞争。同样不想落后特斯拉一步的华为，在4月份发布干昆ADS 3.0架构时，也开始强调“端到端”技术。7月份的理想智能驾驶夏季发布会上，官方也发布了基于端到端模型、VLM视觉语言模型和世界模型的全新自动驾驶技术架构。近期蔚来也官宣其智能驾驶技术架构 NADArch2.0，正式引入世界模型的端到端架构。理想、蔚来所谓的“世界模型”概念，也多少带些特斯拉的影子。2021年特斯拉AI Day上，通过仿真模拟，借助Dojo超算能力，马斯克给特斯拉规划了一条通往完全自动驾驶的可行性路径，即借助虚拟仿真技术，来测试边缘情况和其他行驶过程中可能遇到的意外问题，“用自动驾驶来重现自动驾驶场景。”马斯克说道。十年前，“蔚小理”创立之初，纷纷摸着特斯拉打开了消费者对电动汽车的认知。十年后，面对AI大模型带来的新一轮技术变革，新势力们又一次跟紧了特斯拉的步伐。且这次的竞争，可能比十年前更激烈。2014年，是智能汽车史上一个关键节点。从这年开始，汽车范式变革席卷全球，汽车工业进入跨界创新时代：传统的机械与制造模式，被新兴的新能源与电子电气技术一步步赶超。一个软件驱动汽车的新时代来临，汽车工业就此开始转向基于ICT和互联网技术的经济范式。原本适用于消费电子行业的边际成本效应，开始在汽车领域发挥作用。尽管前期智能化研发投入成本高昂，但一旦成功之后，其复制扩张的边际成本将变得无限低。“大家只能玩了命比研发、比技术，这就是为什么消费电子行业，如手机等，都是赢家通吃。”雷军在近期接受李翔专访时说。如今，赢家通吃的前景和压力，一同涌到了新势力面前。质疑特斯拉、理解特斯拉，到成为特斯拉的一幕，正在车圈轮番上演。2013研发辅助自动驾驶功能Autopilot时，特斯拉也是老老实实采用了前辈谷歌开辟的路径，即用激光雷达、摄像头等传感器收集数据，人工标注之后，再让工程师编写行驶规则代码，从而决定车该怎么开。转变在2021年到来。为了节省成本和更快速普及自动驾驶功能，马斯克决定放弃激光雷达和高精地图，改用纯视觉方案。2021年5月份，特斯拉正式决定去掉量产车上此前标配的毫米波雷达，仅保留全车八个摄像头，来为特斯拉FSD采集外部环境数据。2021年7月31日，特斯拉开始推送FSD全新版本FSD Beta V9.1，这是首个使用“特斯拉纯视觉”方案的辅助驾驶套件。自此之后，自动驾驶领域被分成了两大流派——纯视觉派和激光雷达派，前者以特斯拉为首，后者以小鹏、蔚来等为首。让马斯克敢于做出放弃激光雷达决定的一大原因，在于特斯拉更新了以Transformer为基础的BEV（Bird's Eye View，鸟瞰视野）感知模型，其不需要依赖高精地图，便可实现辅助自动驾驶功能。在BEV＋Transformer架构之外，特斯拉随后又加入了占用网络技术（OCC），使得纯视觉方案的导航精准度进一步提升。在特斯拉改用纯视觉方案一年后，2022年下半年，蔚小理、华为、比亚迪等，都开始摸着特斯拉过河，转向研发不依赖高精地图的BEV+Transformer方案。比亚迪智能驾驶业务负责人韩冰，甚至在去年中的一场活动上说道：“BEV是比亚迪在高阶智能驾驶上弯道超车的机会。”也正是由于排除了高精地图的牵绊，2023年，中国车企展开了比拼NOA（领航辅助驾驶）开城速度的新竞赛。余承东就曾感慨过，华为在上海投入一两年，都没采集完城区高精地图，“上海一条小路都要折腾很久。”除了提速NOA开城速度之外，特斯拉所引领的纯视觉方案，还让新势力们看到了将高阶智驾技术，下放到平价车型上的可能性。3月份发布的小米SU7，其Pro/Max版本采用激光雷达方案，标准版则走了纯视觉方案；小鹏8月份上市的M03，也会配备不同智驾方案，这将是小鹏首次在量产车上应用纯视觉路线；蔚来9月份上市的第二品牌乐道L60，同样出于成本考量，取消了激光雷达，换用纯视觉方案。为了抢占更多车企合作订单，华为也在今年正式发布了视觉智驾方案——HUAWEI ADS基础版，号称可实现全国高速城快路段的智能辅助驾驶，以及智能泊车功能，目前已经相继应用在智界S7和深蓝S07上。随着AI大模型在2022年爆火，被特斯拉引燃的端到端智驾新路线，则成为继“BEV＋Transformer＋OCC占用网络”智驾方案之后，车企竞逐的新目标。想要实现端到端，车企的视觉神经网络就需要采集更大量、更多样化和更真实的数据样本，同时用更低时延的算力对数据加以解析利用。这直接催生了三年前特斯拉超算系统Dojo的诞生。2021年特斯拉AI Day上，马斯克宣称Dojo效率已经超过了英伟达GPU和谷歌TPU。为了实现地表最强目标，特斯拉自主研发了首款AI训练芯片D1。7nm制程的D1，运算处理能力可以达到362 TFLOPS（相当于每秒362万亿次的浮点运算）。D1之前，马斯克就凭借FSD推理芯片诞生，让特斯拉坐上了全世界第一个自研智能驾驶芯片的车企的宝座。在2019年特斯拉量产FSD芯片后，蔚小理相继于2020年组建起自己的芯片团队。在智能汽车领域，为了实现更好的性能优化，从芯片、算法到操作系统，一体化自研已经成为越来越多车企攻克的方向。在头部新能源车企身上，表现尤为明显。何小鹏也曾公开发表观点，认为“像苹果这样的软硬件一体可控模式，在智能汽车企业里面会出现越来越多”。随着特斯拉在软硬一体道路上越走越远，新势力们也开始加足马力追赶。进入2024年7月份，蔚小理四年造芯路，终于有了成果：蔚来在NIO IN 2024上对外宣布，全球首颗5nm智能驾驶芯片——神玑 NX9031流片成功。该芯片有望于2025年一季度首搭蔚来旗舰轿车ET9。同时，据36氪汽车爆料，小鹏汽车自研的智驾芯片也已经送去流片，“预计8月回片。”理想汽车的智驾芯片也将于年内完成流片。更好地控制成本，成为诱导新势力们下场造芯的主要原因之一。“如果理想自己做推理芯片，可以做到像特斯拉一样的成本，因为算法掌握在自己的手里，也包括后面整个的训练平台、训练芯片自己做。” 李想曾如此讲到，甚至还评估过特斯拉做AI训练芯片D1的具体缩减成本，“大概能做到英伟达A100六分之一的成本。”值得一提的是，在英伟达芯片断供危机之下，新势力们的芯片自研，还开始承担起保卫供应链安全的战略价值。且随着芯片不断迭代，其对车企带来的成本优化空间还会进一步扩大。二季度财报会上，马斯克表示，下一代特斯拉AI芯片，也就是HW5，从推理能力的角度来看，“它可以与英伟达GB 200相媲美。”但无论推进端到端，还是自研芯片，对于尚处在亏损阶段的大多数新势力而言，都将是一笔承压的投资。智能驾驶等高算力芯片，研发周期长、资金投入大，且不确定性高。有数据统计，一颗高算力芯片的研发和量产，至少需要花费十几亿元。为车企供应智驾芯片的地平线创始人兼CEO余凯更是直言，车企应该慎重考虑自研智能驾驶芯片问题。“自研和他山之石本身是战略选择，如果车厂的年销量预期不到100万辆，资金的整个效率其实是算不过账的。”这考验着车企的规模效应。只有卖出更多的车，才能平摊这些研发支出，并发挥出自研芯片的成本优势。环顾全球新能源车企，2023年，仅有比亚迪和特斯拉两家，达成了年销百万辆的目标。更不容忽视的是，规模效应还将帮助车企在端到端竞争中获取更多数据支持。端到端模型上限很高，有望直指自动驾驶的L5级别，但它的下限很低，在一些基础状况下，甚至比不上模块化方案，如采用端到端路线的特斯拉FSD V12版本上线后，被不少人测试出车辆撞到马路牙、损坏轮毂的低级错误。避开上述低级错误的主要方法，就是投喂给端到端模型更多的资源，包括算力、算法和数据等。去年财报会上，马斯克便谈到数据对自动驾驶模型的重要性：“用100万个视频片段训练，勉强够用；200万个，稍好一些；300万个，就会感到Wow；到了1000万个，就变得难以置信了。”但并不是所有的行车数据都可以用来训练端到端模型。这方面，汽车跟ChatGPT等大模型一样，考验的是厂商处理数据的细节。“在以数据为中心（data-centric）的AI新时代，模型能不能出彩实际上主要是靠数据。”大模型从业者李振曾向字母榜（ID：wujicaijing）解释，数据里面潜藏的诸多魔鬼细节，甚至决定着大模型产品的成败。谷歌就是前车之鉴。不管从算力还是算法，谷歌并不比OpenAI差，甚至还要强，但恰恰是借助基于人类反馈的强化数据训练工作，OpenAI最终赶在谷歌前面做出了ChatGPT。“特斯拉为什么能够遥遥领先？是因为它有销量作为基础。”在谷俊丽看来，要在商业模式上追赶特斯拉，必须形成产品的规模化。而特斯拉留给新势力们追赶的窗口正在收紧。根据马斯克预测，随着FSD V12.5版本，或者12.6版本的推出，最快今年年底，中国、欧洲等国家和地区，就可以获得落地批准。规模效应之外，凭借自我造血能力，马斯克还给这场端到端竞赛，划定了一个入场门槛。在4月份访华当天，马斯克发文称，“特斯拉今年将斥资约100亿美元用于AI的训练和推理，后者主要用于汽车。任何公司，如果没有达到这样的支出水平，并且不能高效地完成这项工作，就无法参与竞争。”用十年熬过规模量产挑战之后，一场新的淘汰赛再次摆在了新势力面前。参考资料：《关于造车，雷军近年唯一深度专访》雷军《放弃雷达，国内车企倒戈纯视觉路线》中国汽车报《蔚来、小鹏等自研智驾芯片将流片，上车进入倒计时》36氪《理想自研芯片进展：在新加坡设立办公室，团队规模已超 160 人》晚点Auto《特斯拉从此无禁区，但FSD 入华还没时间表》盒饭财经","news_type":1,"symbols_score_info":{"TSLA":1,"XPEV":0.8,"LI":0.9,"NIO":0.9}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":2541,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":323556153442608,"gmtCreate":1720015424007,"gmtModify":1720015445543,"author":{"id":"3487004053583116","authorId":"3487004053583116","name":"WenzhiDong","avatar":"https://static.tigerbbs.com/474dcc656ccb8f30521de08bc85082ac","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3487004053583116","authorIdStr":"3487004053583116"},"themes":[],"htmlText":"原因根本就不仅仅是汽车交付量 是9.6gwh的能源部署 以这种势头 2年之内 能源盈利就将与汽车部分持平 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Y严重受损。</strong></p><p>从视频中可见，驾驶员当时并未将双手放在方向盘上，副驾驶提前很久就发现了前方的杂物，本有充足时间做出反应，但驾驶员直到最后一刻才把手放回方向盘。</p><p>在后续发布的视频中，这两名特斯拉网红证实，<strong>涉事Model Y的横向稳定杆支架断裂，悬架部件受损，车辆还弹出了大量故障提示</strong>。</p><img src=\"https://img1.mydrivers.com/img/20251002/S370b9060-dd1e-4284-a618-43b0d8cbe34e.gif\"/></article></body></html>","source":"tencent","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>俩特斯拉股东使用FSD欲实现马斯克吹的牛：出发不到60英里就撞了</title>\n<style 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“...</p>\n\n<a href=\"http://gu.qq.com/resources/shy/news/detail-v2/index.html#/?id=nesSN20251002195632a4514533&s=b\">网页链接</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"","relate_stocks":{"LU0056508442.USD":"贝莱德世界科技基金A2","TSLA":"特斯拉","LU0823414478.USD":"法巴经典能源转换基金","IE00B1XK9C88.USD":"PINEBRIDGE US LARGE CAP RESEARCH ENHANCED \"A\" (USD) ACC","BK4550":"红杉资本持仓","BK4588":"碎股","LU0097036916.USD":"贝莱德美国增长A2 USD","BK4574":"无人驾驶","BK4551":"寇图资本持仓","BK4598":"佩洛西持仓","TSLL":"2倍做多TSLA ETF-Direxion","LU0820562030.AUD":"ALLIANZ INCOME AND GROWTH \"AMH2\" (AUDHDG) H2 INC","LU2750360641.GBP":"INVESCO GLOBAL EQUITY INCOME ADVANTAGE \"A\" (GBPHDG) INC","LU0210536198.USD":"JPM US GROWTH \"A\" ACC","LU0345769631.USD":"NINETY ONE GSF GLOBAL EQUITY \"A\" (USD) INC","LU1861558580.USD":"日兴方舟颠覆性创新基金B","LU2063271972.USD":"富兰克林创新领域基金","LU2108987350.USD":"UBS (LUX) EQUITY SICAV GLOBAL OPPORTUNITY SUSTAINABLE (USD) \"P\" (USD) ACC","LU2896262040.SGD":"JPM US GROWTH FUND \"A\" 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href=\"https://laohu8.com/S/BRKR\">布鲁克</a>斯（Rodney Brooks）近日发出警示：当前由<a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">特斯拉</a>等企业炒作和数十亿美元投资推动的人形机器人热潮，是一个注定要破裂的泡沫。</p><p>01 核心技术三大瓶颈难破：“纯粹幻想”与物理现实之间的鸿沟</p><p>当前，以特斯拉和机器人公司Figure为代表的企业，正尝试通过让机器人观看人类执行任务的视频来训练其精细操作能力。布鲁克斯在其最新文章中直指这种方法是“纯粹的空想”，并从三个维度剖析了其存在的根本性技术障碍。</p><img src=\"https://inews.gtimg.com/news_bt/OWxNmy-jEh3SkPVc8w--DitL9uUhBPBUeiaYhM-qaOpdAAA/0\"/><p>图：著名机器人专家罗德尼·布鲁克斯</p><p><strong>首先是触觉感知方面存在巨大差距。</strong>布鲁克斯指出，人手是极其复杂的构造，内部密布约1.7万个专用触觉感受器，这是现有任何机器人都难以企及的。</p><p>布鲁克斯解释道，机器学习之所以能在语音识别和图像处理领域取得突破，但这些成就建立在数十年现有技术的基础上，这些技术能够有效地捕捉和处理相应的数据。“但在触觉数据领域，我们缺乏这样的技术积累，”他强调。这意味着机器人无法通过观察视频，真正理解人类与物体互动时产生的微妙物理反馈。</p><img src=\"https://inews.gtimg.com/news_bt/OXhgxa3EzWy0SViaDydMVoOYmh778Pe6Pg9qcOtnt_jfcAA/0\"/><p><strong>其次是无法回避的安全问题。</strong>全尺寸双足人形机器人需要消耗巨大能量维持平衡，一旦失稳将造成严重安全隐患。布鲁克斯引用物理学定律说明：一个尺寸是现有模型两倍的机器人，其跌倒时释放的破坏性能量将增至八倍。这种潜在风险让人形机器人在现实场景中的大规模应用面临严峻考验。</p><p><strong>最后，电池续航与现实环境适应性等基础性难题同样悬而未决。</strong>布鲁克斯认为，尽管演示中机器人能完成叠衣、仓储导航等任务，但要实现可靠且成本可控的规模化应用，前路依然漫长。</p><p>布鲁克斯的观点在行业内引发共鸣。有机器人爱好者者在社交平台坦言，该技术“距离真正实用可能还需二三十年”，这一局面与2010年左右3D打印泡沫如出一辙。</p><p>02 投资狂热下的冷思考：市场预期与落地现实之间存在差距</p><p>尽管核心技术瓶颈尚未突破，但资本市场对人形机器人的热情却持续高涨。Figure在最新融资中获得超过100亿美元的资本承诺，估值飙升至390亿美元。</p><p>MarketsandMarkets的市场分析报告预测，得益于人工智能的进步和制造业的劳动力短缺，全球人形机器人市场规模将从2024年的20.3亿美元激增至2029年的132.5亿美元。</p><p>投资银行也纷纷给出乐观预测，<a href=\"https://laohu8.com/S/MS\">摩根士丹利</a>预计到2050年市场规模将达到5万亿美元，而美国银行则认为到2030年每台机器人的成本将降至17000美元。</p><p>然而，这种乐观的预期与布鲁克斯的冷静观察形成了鲜明对比。他指出，如今数十亿美元的投资，实际上是在资助昂贵的训练实验，而这些实验永远无法实现规模化量产。他还比喻道：“这就像一场终点线不断后移的赛跑，与当年自动驾驶的过度承诺如出一辙。”</p><p>03 从“生成式AI”到具身智能，AI能力再受审视</p><p>布鲁克斯的怀疑论并非仅限于机器人硬件，也延伸至当前火热的人工智能领域。他早前便指出，生成式AI的实际能力被高估，某些场景下反而会增加人类工作量。</p><p>这一观点得到了实证研究的支持。非营利AI研究机构METR的实验发现，使用AI工具的软件开发人员任务完成时间延长了19%，但主观效率感知却提升20%，这揭示了人工智能工具在实际应用中效率与用户感知之间的偏差。</p><p>布鲁克斯强调，将尚未成熟的AI技术应用于需精确物理交互的机器人领域，问题将被进一步放大。他在近期关于具身AI的讨论中发现，“接触操控”这一根本性难题正持续浮现，如何让机器人在动态环境中实现可靠的力量控制与物理交互，仍是悬而未解的课题。</p><p>04 生态困局与务实破局：巨头阴影下的生存智慧</p><p>尽管布鲁克斯曾质疑科技巨头在机器人领域的统治力，但现实是领先企业已无法摆脱它们的“引力场”：人形机器人制造商Apptronik已接受<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>投资，并与DeepMind展开合作；Figure则获得<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>与OpenAI创业基金支持，曾携手研发端到端AI系统。</p><p>面对巨头环伺的生态，布鲁克斯的审慎源于其跌宕的产品落地经验。作为Roomba的缔造者，他见证了这个史上最成功家用机器人的诞生，更铭记通往成功路上遍布的失败，超过99%的机器人项目最终夭折。</p><p>布鲁克斯直言：“总而言之，开发硬件真的很难。人形机器人公司中拥有实际产品部署经验的高管凤毛麟角。我知道部署机器人有多难，也知道制造出客户愿意付钱购买的产品有多难，产品必须达到99.999%的极致可靠性，任何高于此的故障率都将带来使用挫败甚至安全隐患。”</p><p>因此，布鲁克斯的新公司Robust.AI选择了更为务实的路线。该公司的Carter机器人摒弃了人形执念，回归智能搬运车的本质：既支持自主导航，也允许人工介入操控，始终将人类置于决策闭环的核心。</p><p>05 前路抉择：回归商业本质或直面泡沫破裂</p><p>布鲁克斯预言，15年后，成功的“人形”机器人将配备轮组、多条手臂与专用传感器，彻底告别人类形态。他认为，追逐技术热点虽能短暂提振股价，但最终唯有投资回报率才是衡量价值的唯一准绳。</p><p>“客户从不关心技术本身，”布鲁克斯强调，“他们要的是降本增效的实际成果。能否通过技术实现比传统方式更高的运营效率，这才是决策的关键。”</p><p>对于人形机器人是否会迎来“ChatGPT时刻”的热议，布鲁克斯的警告为行业敲响了警钟：如果没有在人工智能学习和硬件方面取得根本性突破，该行业将面临痛苦的调整。炒作终将让位于实质进步，否则这场人形机器人梦想将重蹈过往科技幻影的覆辙。</p><p>布鲁克斯的警示并非否定机器人技术的前景，而是引导行业回归商业本质。正如他断言“人形机器人几十年内难以取代人类岗位”，未来胜出的或许并非拟人度最高的产品，而是如Roomba一般能精准解决特定问题的实用工具。（<strong>文/<a href=\"https://laohu8.com/S/00700\">腾讯</a>科技特约编译金鹿，编辑/燕妮</strong>）</p></article></body></html>","source":"tencent","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>著名机器人专家布鲁克斯警告：人形机器人泡沫注定会破裂</title>\n<style 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核心技术三大瓶颈难破：“纯粹幻想”与物理现实之间的鸿沟当前，以特斯拉和机器人公司Figure为代表的企业，正尝试通过让机器人...</p>\n\n<a href=\"http://gu.qq.com/resources/shy/news/detail-v2/index.html#/?id=nesSN20250929110751a6a5324e&s=b\">网页链接</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"","relate_stocks":{"BK4516":"特朗普概念","LU1861220033.SGD":"Blackrock Next Generation Technology A2 SGD-H","LU0823411888.USD":"法巴消费创新基金 Cap","LU1435385759.SGD":"Natixis Loomis Sayles US Growth Equity RA SGD-H","IE0034235303.USD":"PINEBRIDGE US RESEARCH ENHANCED CORE EQUITY \"A\" (USD) ACC","TSLA":"特斯拉","LU2471134879.HKD":"INVESCO GLOBAL EQUITY INCOME ADVANTAGE \"A\" (HKD) INC","BK4588":"碎股","LU0466842654.USD":"HSBC ISLAMIC GLOBAL EQUITY INDEX \"A\" (USD) ACC","LU0097036916.USD":"贝莱德美国增长A2 USD","LU0964807845.USD":"ALLIANZ INCOME & GROWTH \"A\" (USD) INC","LU2471134523.USD":"INVESCO GLOBAL EQUITY INCOME ADVANTAGE \"A\" (USD) ACC","BK4511":"特斯拉概念","LU2326559502.SGD":"Natixis Loomis Sayles US Growth Equity P/A 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核心技术三大瓶颈难破：“纯粹幻想”与物理现实之间的鸿沟当前，以特斯拉和机器人公司Figure为代表的企业，正尝试通过让机器人观看人类执行任务的视频来训练其精细操作能力。布鲁克斯在其最新文章中直指这种方法是“纯粹的空想”，并从三个维度剖析了其存在的根本性技术障碍。图：著名机器人专家罗德尼·布鲁克斯首先是触觉感知方面存在巨大差距。布鲁克斯指出，人手是极其复杂的构造，内部密布约1.7万个专用触觉感受器，这是现有任何机器人都难以企及的。布鲁克斯解释道，机器学习之所以能在语音识别和图像处理领域取得突破，但这些成就建立在数十年现有技术的基础上，这些技术能够有效地捕捉和处理相应的数据。“但在触觉数据领域，我们缺乏这样的技术积累，”他强调。这意味着机器人无法通过观察视频，真正理解人类与物体互动时产生的微妙物理反馈。其次是无法回避的安全问题。全尺寸双足人形机器人需要消耗巨大能量维持平衡，一旦失稳将造成严重安全隐患。布鲁克斯引用物理学定律说明：一个尺寸是现有模型两倍的机器人，其跌倒时释放的破坏性能量将增至八倍。这种潜在风险让人形机器人在现实场景中的大规模应用面临严峻考验。最后，电池续航与现实环境适应性等基础性难题同样悬而未决。布鲁克斯认为，尽管演示中机器人能完成叠衣、仓储导航等任务，但要实现可靠且成本可控的规模化应用，前路依然漫长。布鲁克斯的观点在行业内引发共鸣。有机器人爱好者者在社交平台坦言，该技术“距离真正实用可能还需二三十年”，这一局面与2010年左右3D打印泡沫如出一辙。02 投资狂热下的冷思考：市场预期与落地现实之间存在差距尽管核心技术瓶颈尚未突破，但资本市场对人形机器人的热情却持续高涨。Figure在最新融资中获得超过100亿美元的资本承诺，估值飙升至390亿美元。MarketsandMarkets的市场分析报告预测，得益于人工智能的进步和制造业的劳动力短缺，全球人形机器人市场规模将从2024年的20.3亿美元激增至2029年的132.5亿美元。投资银行也纷纷给出乐观预测，摩根士丹利预计到2050年市场规模将达到5万亿美元，而美国银行则认为到2030年每台机器人的成本将降至17000美元。然而，这种乐观的预期与布鲁克斯的冷静观察形成了鲜明对比。他指出，如今数十亿美元的投资，实际上是在资助昂贵的训练实验，而这些实验永远无法实现规模化量产。他还比喻道：“这就像一场终点线不断后移的赛跑，与当年自动驾驶的过度承诺如出一辙。”03 从“生成式AI”到具身智能，AI能力再受审视布鲁克斯的怀疑论并非仅限于机器人硬件，也延伸至当前火热的人工智能领域。他早前便指出，生成式AI的实际能力被高估，某些场景下反而会增加人类工作量。这一观点得到了实证研究的支持。非营利AI研究机构METR的实验发现，使用AI工具的软件开发人员任务完成时间延长了19%，但主观效率感知却提升20%，这揭示了人工智能工具在实际应用中效率与用户感知之间的偏差。布鲁克斯强调，将尚未成熟的AI技术应用于需精确物理交互的机器人领域，问题将被进一步放大。他在近期关于具身AI的讨论中发现，“接触操控”这一根本性难题正持续浮现，如何让机器人在动态环境中实现可靠的力量控制与物理交互，仍是悬而未解的课题。04 生态困局与务实破局：巨头阴影下的生存智慧尽管布鲁克斯曾质疑科技巨头在机器人领域的统治力，但现实是领先企业已无法摆脱它们的“引力场”：人形机器人制造商Apptronik已接受谷歌投资，并与DeepMind展开合作；Figure则获得微软与OpenAI创业基金支持，曾携手研发端到端AI系统。面对巨头环伺的生态，布鲁克斯的审慎源于其跌宕的产品落地经验。作为Roomba的缔造者，他见证了这个史上最成功家用机器人的诞生，更铭记通往成功路上遍布的失败，超过99%的机器人项目最终夭折。布鲁克斯直言：“总而言之，开发硬件真的很难。人形机器人公司中拥有实际产品部署经验的高管凤毛麟角。我知道部署机器人有多难，也知道制造出客户愿意付钱购买的产品有多难，产品必须达到99.999%的极致可靠性，任何高于此的故障率都将带来使用挫败甚至安全隐患。”因此，布鲁克斯的新公司Robust.AI选择了更为务实的路线。该公司的Carter机器人摒弃了人形执念，回归智能搬运车的本质：既支持自主导航，也允许人工介入操控，始终将人类置于决策闭环的核心。05 前路抉择：回归商业本质或直面泡沫破裂布鲁克斯预言，15年后，成功的“人形”机器人将配备轮组、多条手臂与专用传感器，彻底告别人类形态。他认为，追逐技术热点虽能短暂提振股价，但最终唯有投资回报率才是衡量价值的唯一准绳。“客户从不关心技术本身，”布鲁克斯强调，“他们要的是降本增效的实际成果。能否通过技术实现比传统方式更高的运营效率，这才是决策的关键。”对于人形机器人是否会迎来“ChatGPT时刻”的热议，布鲁克斯的警告为行业敲响了警钟：如果没有在人工智能学习和硬件方面取得根本性突破，该行业将面临痛苦的调整。炒作终将让位于实质进步，否则这场人形机器人梦想将重蹈过往科技幻影的覆辙。布鲁克斯的警示并非否定机器人技术的前景，而是引导行业回归商业本质。正如他断言“人形机器人几十年内难以取代人类岗位”，未来胜出的或许并非拟人度最高的产品，而是如Roomba一般能精准解决特定问题的实用工具。（文/腾讯科技特约编译金鹿，编辑/燕妮）","news_type":1,"symbols_score_info":{"TSYW.SI":0.6,"TSLA":0.9}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1062,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":360358026621200,"gmtCreate":1728996419335,"gmtModify":1728996421719,"author":{"id":"3487004053583116","authorId":"3487004053583116","name":"WenzhiDong","avatar":"https://static.tigerbbs.com/474dcc656ccb8f30521de08bc85082ac","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"authorIdStr":"3487004053583116","idStr":"3487004053583116"},"themes":[],"htmlText":"nt小编。你在现场直接问机器人 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Day”活动上，<a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">特斯拉</a>(TSLA.US)利用人来远程控制其Optimus<a href=\"https://laohu8.com/S/300024\">机器人</a>原型的一些功能，旨在激发投资者对即将推出的产品的热情。知情人士指出，在当天的发布会上，由其他地方的特斯拉员工远程监督了许多Optimus与来宾们之间的互动，其实并没有展示出来的那么<a 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href=\"https://laohu8.com/S/MS\">摩根士丹利</a>分析师Adam Jonas表示，总体而言，此次发布会令人失望，因为缺乏有关FSD/技术、拼车经济以及CyberCab上市战略的数据。Jonas说，该公司在参加发布会时，对市场可能了解到的情况有很多预期，并认为这对该股的走向和争论有重要影响。“除了提到感应充电外，没有详细讨论Cybercab的功能，包括技术(推理硬件、传感器套件、激光雷达、L4/L5)、范围、安全性、实用性以及灵活性/配置等。许多人评论说，它看起来像是‘Model 2’原型车重新包装成一辆自动驾驶汽车。</p><p>巴克莱也认为，此次事件披露的信息并没有突显出特斯拉近期的任何机会。Dan Levy写道:“正如预期的那样，与之前的特斯拉产品发布一样，此次发布会并未透露细节，而是强调了特斯拉在AI/AV(自动驾驶汽车)领域的发展愿景。”他还强调，特斯拉没有展示计划在2025年上半年生产的低成本车型。</p><p>Roth MKM分析师Craig Irwin则指出:“我们对特斯拉提供的有限证据感到失望——FSD在纯光学系统中是可信的。”</p><p>不过，也有许多与会者表示，他们与Optimus的互动是特斯拉展示的一个突出特点。Laffer Tengler Investments首席执行官Nancy Tengler在出席活动后给客户的报告中称：“在我看来，Optimus抢了风头。Optimus大摇大摆地走了进来，跳着舞，看起来非常像人类。”</p><p>Wedbush分析师Dan Ives称这场晚会是“对未来的一瞥”，他在一篇文章中说，模仿人类的机器人“可能比晚上想象的更接近现实”。</p><p>成长型投资公司深水资产管理的管理合伙人Gene Munster认为Optimus是远程控制的，并表示他在事件中被“愚弄”了。不过，他在马斯克的X平台上发表的一篇文章中说，这为“了解这些产品的潜力提供了一个窗口”。</p></body></html>","source":"stock_zhitongcaijing","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; 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href=http://www.zhitongcaijing.com/content/detail/1193878.html><strong>智通财经</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>特斯拉Optimus被曝在发布会上被远程操控。智通财经获悉，据知情人士透露，在最近的“Robotaxi Day”活动上，特斯拉(TSLA.US)利用人来远程控制其Optimus机器人原型的一些功能，旨在激发投资者对即将推出的产品的热情。知情人士指出，在当天的发布会上，由其他地方的特斯拉员工远程监督了许多Optimus与来宾们之间的互动，其实并没有展示出来的那么智能。知情人士说，在讨论公司运营时，...</p>\n\n<a href=\"http://www.zhitongcaijing.com/content/detail/1193878.html\">网页链接</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/a028eab3cbaa70a6f892393018816d47","relate_stocks":{"TSLA":"特斯拉"},"source_url":"http://www.zhitongcaijing.com/content/detail/1193878.html","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"2475325392","content_text":"特斯拉Optimus被曝在发布会上被远程操控。智通财经获悉，据知情人士透露，在最近的“Robotaxi Day”活动上，特斯拉(TSLA.US)利用人来远程控制其Optimus机器人原型的一些功能，旨在激发投资者对即将推出的产品的热情。知情人士指出，在当天的发布会上，由其他地方的特斯拉员工远程监督了许多Optimus与来宾们之间的互动，其实并没有展示出来的那么智能。知情人士说，在讨论公司运营时，其他地方的员工负责监督人形机器和与会者之间的许多互动。知情人士说，Optimus可以在没有外部控制的情况下通过人工智能行走。一些与会者随后在社交媒体上表示，机器人得到了帮助，网上至少有一段据称来自10月10日Cybercab活动的视频显示，一名Optimus酒保承认，它得到了“人类的帮助”。特斯拉首席执行官埃隆·马斯克在一次网络直播中并没有提到这一点。人工输入的使用引发了人们对这款机器人的能力和市场准备程度的质疑，马斯克上周表示，他预计这款机器人将成为“有史以来最大的产品”。这位首席执行官告诉大家，它可以处理许多家务，最终可能以每台2万到3万美元的价格向消费者出售。虽然特斯拉此前曾展示过Optimus的原型机，但上周是非员工第一次有机会直接与这款黑白机器互动。他们为与会者倒饮料，击掌，甚至玩石头剪刀布，这也是会上少数的亮点。这款机器人的性能长期以来一直受到投资者的密切关注，尽管该产品的发布时间仍不确定。观察人士指出，在2022年，早期的原型机必须由人们抬上舞台，但现在它已经可以自己行走。分析师观点最初，Optimus根本不会出现在上周的活动中。据一位知情人士透露，大约三周前，马斯克曾要求将他们纳入其中。这位知情人士说，紧急的通知意味着没有时间让软件升级，因此必须进行远程操作。与Cybercab无人驾驶出租车和货车概念车一样，Optimus是此次活动重点介绍的几款产品之一。受邀出席发布会的嘉宾——包括投资者、华尔街分析师和粉丝——乘坐无人驾驶的自动驾驶汽车进行了短途旅行。这场在电影制片厂举行的盛大活动，由于缺乏技术细节，而且无人驾驶出租车业务的计划含糊不清，被普遍认为没有给人留下深刻印象。第二天，特斯拉的股价遭遇了两个多月来的最大跌幅。据一位知情人士透露，马斯克本应在台上讨论更广泛的自动驾驶相关项目。该演示将包括更多关于特斯拉Semi卡车自动驾驶技术计划的细节，未来叫车服务背后的应用程序的细节，以及软件套件的定价。但马斯克要么跳过这些材料，要么将其从活动中删除。此前活动结束后，摩根士丹利分析师Adam Jonas表示，总体而言，此次发布会令人失望，因为缺乏有关FSD/技术、拼车经济以及CyberCab上市战略的数据。Jonas说，该公司在参加发布会时，对市场可能了解到的情况有很多预期，并认为这对该股的走向和争论有重要影响。“除了提到感应充电外，没有详细讨论Cybercab的功能，包括技术(推理硬件、传感器套件、激光雷达、L4/L5)、范围、安全性、实用性以及灵活性/配置等。许多人评论说，它看起来像是‘Model 2’原型车重新包装成一辆自动驾驶汽车。巴克莱也认为，此次事件披露的信息并没有突显出特斯拉近期的任何机会。Dan Levy写道:“正如预期的那样，与之前的特斯拉产品发布一样，此次发布会并未透露细节，而是强调了特斯拉在AI/AV(自动驾驶汽车)领域的发展愿景。”他还强调，特斯拉没有展示计划在2025年上半年生产的低成本车型。Roth MKM分析师Craig Irwin则指出:“我们对特斯拉提供的有限证据感到失望——FSD在纯光学系统中是可信的。”不过，也有许多与会者表示，他们与Optimus的互动是特斯拉展示的一个突出特点。Laffer Tengler Investments首席执行官Nancy Tengler在出席活动后给客户的报告中称：“在我看来，Optimus抢了风头。Optimus大摇大摆地走了进来，跳着舞，看起来非常像人类。”Wedbush分析师Dan Ives称这场晚会是“对未来的一瞥”，他在一篇文章中说，模仿人类的机器人“可能比晚上想象的更接近现实”。成长型投资公司深水资产管理的管理合伙人Gene Munster认为Optimus是远程控制的，并表示他在事件中被“愚弄”了。不过，他在马斯克的X平台上发表的一篇文章中说，这为“了解这些产品的潜力提供了一个窗口”。","news_type":1,"symbols_score_info":{"TSLA":1}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":3067,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":542484840804376,"gmtCreate":1773417525857,"gmtModify":1773417530322,"author":{"id":"3487004053583116","authorId":"3487004053583116","name":"WenzhiDong","avatar":"https://static.tigerbbs.com/474dcc656ccb8f30521de08bc85082ac","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"authorIdStr":"3487004053583116","idStr":"3487004053583116"},"themes":[],"title":"","htmlText":"oracle处理理数据库的基因导致他的优势就是在速度快 低延迟（裸硬件 RDMA等） 而不是什么小而灵活 大型模型都需要这种专针对训练的数据中心&nbsp; oracle的速度不是玩软件生态的AWS能碰瓷的，成长速度也不是任何现有的大云能碰瓷的 oracle先天的数据库优势能免去数据迁移成本（多云让oracle在别人的云平台也能挣钱）&nbsp; 以及oracle已经正在成型的数据库AI生态（向量数据库等） oracle在AI时代里具有任何人都无法比例的先天优势&nbsp;AI归根结底就是数据和模型&nbsp;","listText":"oracle处理理数据库的基因导致他的优势就是在速度快 低延迟（裸硬件 RDMA等） 而不是什么小而灵活 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22:48","market":"us","language":"zh","title":"甲骨文5530亿美元在手订单：AI基建最好的消息里藏着最大的风险","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2619559301","media":"硅步run","summary":"在手订单5530亿美元，同比暴增325％。翻译一下：5530亿美元的订单背后，出钱和扛风险的主要不是甲骨文自己，而是客户。这个数字是甲骨文全年营收670亿美元的8倍多。甲骨文签了几千亿的大单，总债务超过1240亿美元，2025年第二季度自由现金流为负100亿美元，还发了380亿美元的天量债券。因为下游确实有5530亿美元的合同在真实采购GPU。甲骨文这份财报里最好的消息和最大的风险是同一件事：客户愿意预付几百亿美元赌AI算力的未来。","content":"<html><body><article><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20260313005040986v206ownbou2omi7\"/><p><a href=\"https://laohu8.com/S/ORCL\">甲骨文</a>（Oracle）昨天刚发了一份让华尔街集体松口气的财报。2026财年第三季度营收172亿美元，同比增长22％，公司自己说这是“15年来最强单季”。在手订单（RPO）5530亿美元，同比暴增325％。盘后股价大涨超10％。</p><p>说华尔街松口气，不是因为订单大。是因为甲骨文在财报里说了一句话：这些大型AI合同里，很多设备要么由客户预付款采购GPU，要么由客户自己买GPU交给甲骨文——甲骨文预计不需要为此额外融资。</p><p>翻译一下：5530亿美元的订单背后，出钱和扛风险的主要不是甲骨文自己，而是客户。这个才是这份财报最重要的信息。</p><p>01</p><p>“不用自己掏钱”为什么最关键</p><p>5530亿美元是已签合同但还没交付的订单总额——行话叫剩余履约义务（ RPO ）。这个数字是甲骨文全年营收670亿美元的8倍多。一年前才1300亿。</p><p>325％的同比增长，主要靠几笔天量巨单：OpenAI签了年价值约300亿美元的4.5吉瓦算力协议，加上xAI（马斯克的AI公司）和<a href=\"https://laohu8.com/S/META\">Meta</a>的大单。换句话说，这个数字高度集中在少数超大客户身上，不是需求广泛铺开。</p><p>这个数字本身可以两面看——你说它是AI需求火爆的铁证也行，说它是集中度风险也行。真正改变判断的，是那句“不用额外融资”。</p><p>一年前市场在怕什么？甲骨文签了几千亿的大单，总债务超过1240亿美元（含租赁<span>负债</span>），2025年第二季度自由现金流为负100亿美元，还发了380亿美元的天量债券。市场真的在担心它撑不住——它是所有大型科技公司里AI基建负债最重的一家。</p><p>现在模式变了。客户先付钱或者自带GPU硬件，甲骨文负责建房子、通水电、搞运维。仅这个季度，就新签了超过290亿美元的“客户预付／自带硬件”合同。从“重<span>资产</span>的AI地主”到“轻资产的AI代建商”，已交付部分的AI容量毛利率32％，高于管理层30％的指引——跑起来的部分确实在赚钱。</p><p>所以说， 华尔街松口气的原因不是营收增长了，而是甲骨文终于找到了一种不用自己扛全部资本风险的方式来接这些大单。</p><p>02</p><p>为什么甲骨文成了整个赛道的“体检样本”</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20260313005053007v206lrj5hzakj7e\"/><p>源自甲骨文网站：构建全球最大的人工智能云——德克萨斯州12亿瓦数据中心 | 50万个NVIDIA GPU</p><p>甲骨文做了快50年的企业数据库生意，在云计算的格局里，它的市场份额远不如<a href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">亚马逊</a>AWS和<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>Azure。但2024–2025年，OpenAI、xAI这些超大AI客户需要天量定制化算力，标准化的大型云平台满足不了，甲骨文因为“小而灵活”反而接下了这些巨单——别人嫌麻烦的“按需定建”，它愿意干。结果两年间，它从一家数据库公司变成了AI基建的核心承建方。这个季度，云收入首次超过总营收的一半，占比52％。</p><p>但也正因为它是大型科技公司里负债最重、对AI基建押注最激进的一家，它的每一份财报都成了整个赛道的压力测试。它扛得住，说明赛道还行；它出问题，AI基建的叙事就要重估。</p><p>03</p><p>芯片换代速度正在超过数据中心建设速度</p><p>虽然 财报很亮眼，但有一个结构性风险被这轮好消息盖住了。我认为市场对这个风险的定价不够充分。证据就在财报发布前一天的一条新闻里。</p><p>OpenAI和甲骨文已经停止了在德克萨斯州Abilene的“星际之门”（Stargate）数据中心超过1.2吉瓦的扩建。原因很直接——电网延迟超过一年，以及OpenAI想在新站点使用<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>下一代Vera Rubin芯片，不愿意在Abilene继续堆上一代的Blackwell。甲骨文在X上发帖说相关报道“不准确”，但只确认了现有项目正常推进，对扩建计划的取消一字未提。</p><p>这件事暴露的问题比Abilene本身大得多。</p><p>英伟达数据中心芯片的迭代节奏已经从两年一代加速到一年一代，每一代都有显著的性能跃升。黄仁勋自己说得很明白：“Grace Blackwell加NVLink是今天推理之王，Vera Rubin会进一步扩大领先。”而数据中心的电力基础设施，从签约到通电需要12–18个月。</p><p>这意味着什么？今天围绕Blackwell设计的数据中心，到<a href=\"https://laohu8.com/S/01630\">建成</a>投运的时候，商业竞争力可能已经打了折扣。客户 会重新评估已签约的芯片规格 —— 没人想 要旧芯片。但对甲骨文来说，楼建了、钱花了、客户说要换新的——这个错配风险是实实在在的。</p><p>“客户预付”模式解决了甲骨文的融资风险，但没有解决这个代际错配风险。因为客户预付的前提是拿到最新的算力。如果你建成的东西已经不是最新的，客户有动力重新谈判，甚至转向别家。5530亿是“已签约”，不是“已锁死”。这个区别很重要。</p><p>04</p><p>接下来该看的，不是订单总量而是转化速度</p><p>给一个简单的判断框架。剩余履约义务（ RPO ）是故事，IaaS（云基础设施）收入增速才是现实。这个季度IaaS收入49亿美元，同比增长84％——这是真正交付了、确认了收入的部分。甲骨文CEO在电话会上自己也在引导投资者关注“RPO如何转化为经常性收入”，说明管理层心里清楚，光看订单总量说服力不够。</p><p>一个具体的判断标准：下季度财报如果云收入增速从44％掉到35％以下，就该认真警惕了——说明5530亿的合同转化在卡壳。甲骨文自己给的指引是下季度云收入增速46％–50％，2027财年营收目标上调到900亿美元。管理层的预期是加速还会持续。</p><p>另一个值得盯的信号是英伟达的新芯片发布节奏。每一次新一代芯片发布，都可能触发客户重新评估已签合同的算力规格。Abilene不会是最后一次。</p><p>这份财报同时间接回答了另一个问题：英伟达的估值为什么能撑住？因为下游确实有5530亿美元的合同在真实采购GPU。但客户的忠诚度只到下一代芯片发布为止。</p><p>甲骨文这份财报里最好的消息和最大的风险是同一件事：客户愿意预付几百亿美元赌AI算力的未来。问题是，他们预购的未来，建成的时候还是不是他们想要的那个未来。</p></article></body></html>","source":"tencent","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" 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）。这个数字是甲骨文全年营收670亿美元的8倍多。一年前才1300亿。325％的同比增长，主要靠几笔天量巨单：OpenAI签了年价值约300亿美元的4.5吉瓦算力协议，加上xAI（马斯克的AI公司）和Meta的大单。换句话说，这个数字高度集中在少数超大客户身上，不是需求广泛铺开。这个数字本身可以两面看——你说它是AI需求火爆的铁证也行，说它是集中度风险也行。真正改变判断的，是那句“不用额外融资”。一年前市场在怕什么？甲骨文签了几千亿的大单，总债务超过1240亿美元（含租赁负债），2025年第二季度自由现金流为负100亿美元，还发了380亿美元的天量债券。市场真的在担心它撑不住——它是所有大型科技公司里AI基建负债最重的一家。现在模式变了。客户先付钱或者自带GPU硬件，甲骨文负责建房子、通水电、搞运维。仅这个季度，就新签了超过290亿美元的“客户预付／自带硬件”合同。从“重资产的AI地主”到“轻资产的AI代建商”，已交付部分的AI容量毛利率32％，高于管理层30％的指引——跑起来的部分确实在赚钱。所以说， 华尔街松口气的原因不是营收增长了，而是甲骨文终于找到了一种不用自己扛全部资本风险的方式来接这些大单。02为什么甲骨文成了整个赛道的“体检样本”源自甲骨文网站：构建全球最大的人工智能云——德克萨斯州12亿瓦数据中心 | 50万个NVIDIA GPU甲骨文做了快50年的企业数据库生意，在云计算的格局里，它的市场份额远不如亚马逊AWS和微软Azure。但2024–2025年，OpenAI、xAI这些超大AI客户需要天量定制化算力，标准化的大型云平台满足不了，甲骨文因为“小而灵活”反而接下了这些巨单——别人嫌麻烦的“按需定建”，它愿意干。结果两年间，它从一家数据库公司变成了AI基建的核心承建方。这个季度，云收入首次超过总营收的一半，占比52％。但也正因为它是大型科技公司里负债最重、对AI基建押注最激进的一家，它的每一份财报都成了整个赛道的压力测试。它扛得住，说明赛道还行；它出问题，AI基建的叙事就要重估。03芯片换代速度正在超过数据中心建设速度虽然 财报很亮眼，但有一个结构性风险被这轮好消息盖住了。我认为市场对这个风险的定价不够充分。证据就在财报发布前一天的一条新闻里。OpenAI和甲骨文已经停止了在德克萨斯州Abilene的“星际之门”（Stargate）数据中心超过1.2吉瓦的扩建。原因很直接——电网延迟超过一年，以及OpenAI想在新站点使用英伟达下一代Vera Rubin芯片，不愿意在Abilene继续堆上一代的Blackwell。甲骨文在X上发帖说相关报道“不准确”，但只确认了现有项目正常推进，对扩建计划的取消一字未提。这件事暴露的问题比Abilene本身大得多。英伟达数据中心芯片的迭代节奏已经从两年一代加速到一年一代，每一代都有显著的性能跃升。黄仁勋自己说得很明白：“Grace Blackwell加NVLink是今天推理之王，Vera Rubin会进一步扩大领先。”而数据中心的电力基础设施，从签约到通电需要12–18个月。这意味着什么？今天围绕Blackwell设计的数据中心，到建成投运的时候，商业竞争力可能已经打了折扣。客户 会重新评估已签约的芯片规格 —— 没人想 要旧芯片。但对甲骨文来说，楼建了、钱花了、客户说要换新的——这个错配风险是实实在在的。“客户预付”模式解决了甲骨文的融资风险，但没有解决这个代际错配风险。因为客户预付的前提是拿到最新的算力。如果你建成的东西已经不是最新的，客户有动力重新谈判，甚至转向别家。5530亿是“已签约”，不是“已锁死”。这个区别很重要。04接下来该看的，不是订单总量而是转化速度给一个简单的判断框架。剩余履约义务（ RPO ）是故事，IaaS（云基础设施）收入增速才是现实。这个季度IaaS收入49亿美元，同比增长84％——这是真正交付了、确认了收入的部分。甲骨文CEO在电话会上自己也在引导投资者关注“RPO如何转化为经常性收入”，说明管理层心里清楚，光看订单总量说服力不够。一个具体的判断标准：下季度财报如果云收入增速从44％掉到35％以下，就该认真警惕了——说明5530亿的合同转化在卡壳。甲骨文自己给的指引是下季度云收入增速46％–50％，2027财年营收目标上调到900亿美元。管理层的预期是加速还会持续。另一个值得盯的信号是英伟达的新芯片发布节奏。每一次新一代芯片发布，都可能触发客户重新评估已签合同的算力规格。Abilene不会是最后一次。这份财报同时间接回答了另一个问题：英伟达的估值为什么能撑住？因为下游确实有5530亿美元的合同在真实采购GPU。但客户的忠诚度只到下一代芯片发布为止。甲骨文这份财报里最好的消息和最大的风险是同一件事：客户愿意预付几百亿美元赌AI算力的未来。问题是，他们预购的未来，建成的时候还是不是他们想要的那个未来。","news_type":1,"symbols_score_info":{"ORCL":1.98,"ORCS":0.6,"ORCU":0.6}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":69,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[{"author":{"id":"3487004053583116","authorId":"3487004053583116","name":"WenzhiDong","avatar":"https://static.tigerbbs.com/474dcc656ccb8f30521de08bc85082ac","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"authorIdStr":"3487004053583116","idStr":"3487004053583116"},"content":"没有任何客户的问题 市场现在对模型训练的需求是无限量的 现在的商业能用上模型的地方都在往模型上转 好一点的大学的科学实验室都在train模型了 无论现在的客户对oracle的订单是否毁约 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赢！","listText":"不得了了！刚看腾讯新闻才知道，咱们科技水平又一次全面碾压全球！特斯拉？呵呵，人家才跑到哪儿，我们已经在腾讯新闻上实现十连超！外国公司辛辛苦苦搞研发，花几十年做实验，我们这边只需要一篇稿，就能直接宣布：领先全球！太高效了！太先进了！原来未来科技的发展方向，不是实验室，不是工厂，而是腾讯新闻啊！👏👏👏 赢！","text":"不得了了！刚看腾讯新闻才知道，咱们科技水平又一次全面碾压全球！特斯拉？呵呵，人家才跑到哪儿，我们已经在腾讯新闻上实现十连超！外国公司辛辛苦苦搞研发，花几十年做实验，我们这边只需要一篇稿，就能直接宣布：领先全球！太高效了！太先进了！原来未来科技的发展方向，不是实验室，不是工厂，而是腾讯新闻啊！👏👏👏 赢！","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":2,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/483790613410232","repostId":"2570181852","repostType":2,"repost":{"id":"2570181852","kind":"news","pubTimestamp":1758938495,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2570181852?lang=zh_CN&edition=full","pubTime":"2025-09-27 10:01","market":"us","language":"zh","title":"比特斯拉便宜14倍！中国人形企业实现量产，拿下数亿订单","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2570181852","media":"高工人形机器人","summary":"在这批“少数派”中，有一家企业宣布自己已经率先实现了量产。开普勒机器人，在2025年9月发布量产级产品K2“大黄蜂”后，不仅完成了公开稳定运行、复杂地形直膝步态、抗扰演示等多项技术展示，更在拿下全球范围内上千台明确框架订单，预计交易金额达数亿元。首先，在运动能力上，K2大黄蜂是国内首个混合架构实现抗扰动直膝步态的量产级人形机器人。","content":"<html><body><article><p><strong>高工人形机器人</strong></p><p><strong>硬刚<a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">特斯拉</a>的中国人形企业</strong></p><p><strong>“人形机器人频道”</strong></p><p><strong>即刻进入——</strong></p><p><strong>文 |</strong>Liebknecht</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250927103039907v15261erb8xpeb0\"/><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250927103040611v152zomqp18p5hm\"/><p>2025年，被整个行业反复喊成了“人形机器人量产元年”。</p><p>各种发布会、展会和融资新闻里，“今年实现量产”“Q3开始交付”“年底发货上千台”的豪言层出不穷。资本在催，客户在等，市场对具身智能的期待也越来越急迫——真正的问题变成了：谁能第一个把人形机器人的脚，稳稳踩进车间？</p><p>但落地是门冷酷的生意，宣传可以热闹，真正能下产线、进工厂、<span>出货</span>给客户的企业，始终只是少数。</p><p>在这批“少数派”中，有一家企业宣布自己已经率先实现了量产。</p><p>开普勒机器人，在2025年9月发布量产级产品K2“大黄蜂”后，不仅完成了公开稳定运行、复杂地形直膝步态、抗扰演示等多项技术展示，更在拿下全球范围内上千台明确框架订单，预计交易金额达数亿元。基础版售价仅为24.8万元/台，直接打破了“商用人形机器人价格过高”的预设，重新定义了行业的落地门槛。</p><p>相比行业内许多仍徘徊在“展示—验证”阶段企业，开普勒或许是少数真正走上大规模产线的玩家之一。</p><p>而更值得关注的是，它选择的，是最难而正确的那条路。</p><p><strong>要量产，开普勒决定“硬件先行”</strong></p><p>要实现真正意义上的量产，企业需要跨过的不只是技术验证，更是一整套制造链条的协同能力、交付流程的标准化能力，以及对终端需求的理解和适配能力。</p><p>开普勒为何能成为“量产元年”的突围者？它靠的不是一次爆点演示，而是一个长线构建的、硬件驱动的战略闭环。</p><p>首先，是架构上的选择：开普勒K2大黄蜂采用了复杂又高能效的混动架构——“直线+旋转执行器”混合驱动架构，与特斯拉Optimus路线高度一致。</p><p>这一架构将行星滚柱丝杠直线执行器作为主驱动力，提供类似人类肌肉的线性推动力；同时配合旋转执行器进行姿态调整和细节控制。</p><p>这种方案具备天然的工业优势：更高的稳定性、更强的负载能力和更长的续航时间。数据显示，在同样搬运5公斤以上物体的任务中，其他机器人往往只能坚持1–2小时，而K2大黄蜂凭借高达 81.3% 的能效利用率，可实现 “充电1小时，运行8小时” 的工业级续航表现。</p><p>然而，它的代价也极其高昂：控制系统复杂度指数级上升，执行器精度要求极高，且必须穿越“仿真—现实”的巨大鸿沟。也因此，哪怕特斯拉已经喊了两年，全球真正走通这一技术路径的玩家，至今也不过寥寥三家——特斯拉、小鹏、开普勒。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250927103100681v152mjafoptipba\"/><p>为了跨越这一行业公认的技术壁垒，开普勒从执行控制与学习机制两个维度发力，构建了一套融合丝杠力学建模与直线电机力矩控制的混合式控制体系，并结合强化学习与模仿学习双重路径，训练出具备高稳定性与高自然性的步态控制能力，使K2大黄蜂能够在复杂地形与强扰动条件下实现稳定行走。</p><p>在强化学习方面，开普勒通过大规模GPU加速的物理仿真平台，模拟数千台虚拟机器人并行训练，每台机器人都被赋予独特的物理参数，暴露于多种复杂场景中，通过这种策略，最终实现拟人的动态步态调节能力。</p><p>在模仿学习方面，开普勒利用高保真物理仿真器还原人类真实行走动作，通过数小时训练即可生成相当于数年经验的数据量。这一机制使机器人能够快速掌握自然步态特征，包括脚跟先着地、脚尖离地、手臂与腿部同步摆动等细节动作。</p><p>值得强调的是，这一训练体系不仅适用于单台调优，还具备大规模部署能力。开普勒表示，未来该系统将扩展至数千台K2大黄蜂的群体训练与协同作业，加速推进仿人机器人在多场景下的实用化落地。</p><p>正是这一整套从底层力学建模到大模型学习范式的系统性创新，让K2大黄蜂不仅能在实验室中“走得稳”，更能在真实工业环境中“扛得住”，完成从仿真样机到工程产品的关键飞跃。</p><p>其次，相比于市面上“买买买”集成方案的快速组装打法，开普勒选择了“慢工出细活”的路线，从核心零部件切入，构建底层硬件能力。</p><p>目前，开普勒已实现高达 80% 的本体自研率，涵盖包括行星滚柱丝杠直线执行器、旋转执行器、灵巧手等多个核心部件。其中，自研滚柱丝杠直线执行器历经128道精密工序打造，内部集成多达2238个高精度齿牙，显著提升了传动效率与响应灵敏度，峰值推力可达8200N；</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250927103110498v152sixm44g7exa\"/><p>旋转执行器方面，其自研方案实现了220N·m的峰值扭矩，重复定位精度高达0.01度，已具备工业级稳定性与高频动作下的持续可靠性。</p><p>这种高自研比例不仅意味着性能可控与调优灵活，更重要的是避免被上游“卡脖子”，为大规模量产打下坚实基础。</p><p>第三，是硬件生态的打造：为了实现批量交付，开普勒与多家关键零部件厂商、汽车领域上市公司、建立深度合作，形成从零部件到市场渠道的全链条支撑。</p><p>在硬件端，开普勒联合具备深厚技术积累的<a href=\"https://laohu8.com/S/688698\">伟创电气</a>，共同推进伺服系统与空心杯电机等关节核心部件的研发，显著提升整机的运动控制性能；</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250927103111378v152o39gxoknkv1\"/><p>伟创电气、<a href=\"https://laohu8.com/S/002850\">科达利</a>、开普勒签署战略合作协议现场</p><p><a href=\"https://laohu8.com/S/603662\">柯力传感</a>与<a href=\"https://laohu8.com/S/300007\">汉威科技</a>则在传感器方案上提供支持，增强机器人对环境的感知与反馈能力；</p><p><a href=\"https://laohu8.com/S/300695\">兆丰股份</a>提供高精度传动组件，<a href=\"https://laohu8.com/S/301603\">乔锋智能</a>则在精密结构件加工方面形成支撑，共同构建起具备高精度与高可靠性的人形机器人本体基础。</p><p>在制造端，开普勒与深耕汽车行业的<a href=\"https://laohu8.com/S/605050\">福然德</a>达成渠道共建合作，借助其在中高端主机厂客户资源和汽车材料轻量化产能方面的优势，推动人形机器人产线建设及工业场景的规模化应用落地。</p><p>也因此，K2大黄蜂基础版价格被压缩至 24.8万元/台，这个数字不仅低于同类人形产品的价格，更被开普勒坦言：“我们的售价比特斯拉的成本价还便宜。”</p><p>而据外媒报道，特斯拉Optimus的制造成本在20–50万美元之间（约合人民币 140–350 万元），两者之间至少存在 6–14 倍的价格差距。</p><p>如果说大多数厂商仍在“能不能做出一个”的阶段，开普勒已经在问“怎么做出一千个、一万个”的问题了。</p><p>他们没有只停留在讲故事，而是造出了一个能上产线、能干活、能算清账的机器人。</p><p><strong>本体能力硬碰硬，开普勒凭什么对标特斯拉？</strong></p><p>量产只是第一步，真正的价值，还要看产品本体能否“干活”。这是区分“大玩具”与“工具”的根本。就目前的技术表现来看，K2大黄蜂已经具备进入工业现场的“准生产力”。</p><p>首先，在运动能力上，K2大黄蜂是国内首个混合架构实现抗扰动直膝步态的量产级人形机器人。它能够在无预设地形条件下，稳定穿越沥青路、砖石路、草地、塑胶跑道等多种复杂地面环境，并在受到推搡等外力干扰时自主调整重心，维持平衡并继续前进。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250927103118609v152s28zqz913kn\"/><p>这种真正拟人化的运动表现，得益于其混动架构所带来的物理优势，以及融合了实时传感反馈与动态规划能力的整体控制体系。</p><p>在核心性能指标方面，K2大黄蜂同样展现出强悍的实战能力。其双臂可稳定搬运30公斤物体，单个执行器具备拉起200公斤的推力储备；灵巧手与腰部的旋转执行器定位精度达0.01度，能够完成毫米级的高精度操作。</p><p>与此同时，整机能效利用率达到81.3%，真正实现了“充电1小时，运行8小时”的工业级续航表现。这些数据并非纸上谈兵，而是已在工厂实测和8小时无故障运行直播中获得验证，完成了从参数到实证的跃迁。</p><p>不仅“身体”扎实，K2大黄蜂的“大脑”也在不断进化。开普勒为其构建了分层模型 VLA+ 的具身智能架构：上层模型负责语义理解与任务拆解，中层的 VLA 模块整合视觉、语言与动作信息，执行因果推理与轨迹规划，底层控制系统则完成高频率的指令转化与轨迹修正，最终构成一个“理解—规划—执行”的完整智能闭环。</p><p>得益于这一架构，K2大黄蜂不仅能够根据多模态指令完成如“拣选—搬运—放置”的复合型任务，还能在实际工业环境中实现语音交互、路径自主规划与精准操作，其功能表现已在多个客户Demo与测试现场中得到验证。</p><p>在硬件与“大脑”的加持下，K2大黄蜂已经不是一个站在展厅里的炫技样品，而是一台真正可以走进产线、参与生产、创造价值的“准劳动力”。</p><p>今年4月，开普勒已在上汽<a href=\"https://laohu8.com/S/GM\">通用汽车</a>完成首轮实景实训测试。K2大黄蜂被部署在真实汽车制造场景中，参与车身缝隙检测、物料搬运等多项作业任务。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250927103134785v152jd79y73e86v\"/><p>此外，根据开普勒测算，K2大黄蜂在8小时工作制下的综合作业效率，已可实现替代1.5名工人的标准工位效能。在人力成本较高的长三角制造业区域，其投资回报周期被控制在1.5至1.8年之间，具备明确的商业可行性与经济价值。</p><p>从“走得稳、干得动”到“算得清”，K2大黄蜂正在向“准劳动力”的关键跃迁。真正的量产，不止是装配线上的复制能力，更意味着：有人敢买，有场景可用，有价值可算。</p><p><strong>结语：谁是真正走进量产时代的人形玩家？</strong></p><p>2025年的“量产元年”，不是谁喊得响、视频拍得炫，就能占据产业的制高点。</p><p>真正的考题是：你是否已经把人形机器人送上产线，穿过质控，走进工厂，开始真正“干活”？对大多数仍停留在技术验证阶段的企业而言，“量产”更像是一个面向资本的故事，是还未落地的远期愿景。</p><p>而对开普勒来说，“量产”已经转化为具备交付节奏的现实进程——24.8万元的基础定价，数亿元级别的明确订单，以及年交付数百台的目标规模。</p><p>什么样的人形机器人，才能写进明年的财报，成为一项可以量化的生产力？泡沫终将散去，人形机器人落地战役刚刚开始，而开普勒，已经走在了路上。</p></article></body></html>","source":"tencent","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" 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|Liebknecht2025年，被整个行业反复喊成了“人形机器人量产元年”。各种发布会、展会和融资新闻里，“今年实现量产”“Q3开始交付”“年底发货上千台”的豪言层出不穷。资本在催，客户在等，市场对具身智能的期待也越来越急迫——真正的问题变成了：谁能第一个把人形机器人的脚，稳稳踩进车间？但落地是门冷酷的生意，宣传可以热闹，...</p>\n\n<a href=\"http://gu.qq.com/resources/shy/news/detail-v2/index.html#/?id=nesSN20250927103151a4473e5e&s=b\">网页链接</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"","relate_stocks":{"SG9999015986.USD":"LIONGLOBAL DISRUPTIVE INNOVATION \"I\" (USD) ACC","LU1066051225.USD":"HSBC GIF GLOBAL EQUITY VOLATILITY FOCUSED \"AC\" (USD) ACC","LU1066051498.USD":"HSBC GIF GLOBAL EQUITY VOLATILITY FOCUSED \"AM2\" (USD) INC","BK4511":"特斯拉概念","BK4099":"汽车制造商","LU1145028129.USD":"ALLIANZ INCOME AND GROWTH \"AQ\" (USD) INC","LU0345770993.USD":"NINETY ONE GSF GLOBAL STRATEGIC EQUITY \"A\" (USD) INC","LU0348723411.USD":"ALLIANZ GLOBAL HI-TECH GROWTH \"A\" (USD) INC","LU1232071149.USD":"AZ FUND 1 GLOBAL GROWTH SELECTOR \"AAZ\" (USDHDG) ACC","LU0345770308.USD":"NINETY ONE GSF GLOBAL STRATEGIC EQUITY \"A\" 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|Liebknecht2025年，被整个行业反复喊成了“人形机器人量产元年”。各种发布会、展会和融资新闻里，“今年实现量产”“Q3开始交付”“年底发货上千台”的豪言层出不穷。资本在催，客户在等，市场对具身智能的期待也越来越急迫——真正的问题变成了：谁能第一个把人形机器人的脚，稳稳踩进车间？但落地是门冷酷的生意，宣传可以热闹，真正能下产线、进工厂、出货给客户的企业，始终只是少数。在这批“少数派”中，有一家企业宣布自己已经率先实现了量产。开普勒机器人，在2025年9月发布量产级产品K2“大黄蜂”后，不仅完成了公开稳定运行、复杂地形直膝步态、抗扰演示等多项技术展示，更在拿下全球范围内上千台明确框架订单，预计交易金额达数亿元。基础版售价仅为24.8万元/台，直接打破了“商用人形机器人价格过高”的预设，重新定义了行业的落地门槛。相比行业内许多仍徘徊在“展示—验证”阶段企业，开普勒或许是少数真正走上大规模产线的玩家之一。而更值得关注的是，它选择的，是最难而正确的那条路。要量产，开普勒决定“硬件先行”要实现真正意义上的量产，企业需要跨过的不只是技术验证，更是一整套制造链条的协同能力、交付流程的标准化能力，以及对终端需求的理解和适配能力。开普勒为何能成为“量产元年”的突围者？它靠的不是一次爆点演示，而是一个长线构建的、硬件驱动的战略闭环。首先，是架构上的选择：开普勒K2大黄蜂采用了复杂又高能效的混动架构——“直线+旋转执行器”混合驱动架构，与特斯拉Optimus路线高度一致。这一架构将行星滚柱丝杠直线执行器作为主驱动力，提供类似人类肌肉的线性推动力；同时配合旋转执行器进行姿态调整和细节控制。这种方案具备天然的工业优势：更高的稳定性、更强的负载能力和更长的续航时间。数据显示，在同样搬运5公斤以上物体的任务中，其他机器人往往只能坚持1–2小时，而K2大黄蜂凭借高达 81.3% 的能效利用率，可实现 “充电1小时，运行8小时” 的工业级续航表现。然而，它的代价也极其高昂：控制系统复杂度指数级上升，执行器精度要求极高，且必须穿越“仿真—现实”的巨大鸿沟。也因此，哪怕特斯拉已经喊了两年，全球真正走通这一技术路径的玩家，至今也不过寥寥三家——特斯拉、小鹏、开普勒。为了跨越这一行业公认的技术壁垒，开普勒从执行控制与学习机制两个维度发力，构建了一套融合丝杠力学建模与直线电机力矩控制的混合式控制体系，并结合强化学习与模仿学习双重路径，训练出具备高稳定性与高自然性的步态控制能力，使K2大黄蜂能够在复杂地形与强扰动条件下实现稳定行走。在强化学习方面，开普勒通过大规模GPU加速的物理仿真平台，模拟数千台虚拟机器人并行训练，每台机器人都被赋予独特的物理参数，暴露于多种复杂场景中，通过这种策略，最终实现拟人的动态步态调节能力。在模仿学习方面，开普勒利用高保真物理仿真器还原人类真实行走动作，通过数小时训练即可生成相当于数年经验的数据量。这一机制使机器人能够快速掌握自然步态特征，包括脚跟先着地、脚尖离地、手臂与腿部同步摆动等细节动作。值得强调的是，这一训练体系不仅适用于单台调优，还具备大规模部署能力。开普勒表示，未来该系统将扩展至数千台K2大黄蜂的群体训练与协同作业，加速推进仿人机器人在多场景下的实用化落地。正是这一整套从底层力学建模到大模型学习范式的系统性创新，让K2大黄蜂不仅能在实验室中“走得稳”，更能在真实工业环境中“扛得住”，完成从仿真样机到工程产品的关键飞跃。其次，相比于市面上“买买买”集成方案的快速组装打法，开普勒选择了“慢工出细活”的路线，从核心零部件切入，构建底层硬件能力。目前，开普勒已实现高达 80% 的本体自研率，涵盖包括行星滚柱丝杠直线执行器、旋转执行器、灵巧手等多个核心部件。其中，自研滚柱丝杠直线执行器历经128道精密工序打造，内部集成多达2238个高精度齿牙，显著提升了传动效率与响应灵敏度，峰值推力可达8200N；旋转执行器方面，其自研方案实现了220N·m的峰值扭矩，重复定位精度高达0.01度，已具备工业级稳定性与高频动作下的持续可靠性。这种高自研比例不仅意味着性能可控与调优灵活，更重要的是避免被上游“卡脖子”，为大规模量产打下坚实基础。第三，是硬件生态的打造：为了实现批量交付，开普勒与多家关键零部件厂商、汽车领域上市公司、建立深度合作，形成从零部件到市场渠道的全链条支撑。在硬件端，开普勒联合具备深厚技术积累的伟创电气，共同推进伺服系统与空心杯电机等关节核心部件的研发，显著提升整机的运动控制性能；伟创电气、科达利、开普勒签署战略合作协议现场柯力传感与汉威科技则在传感器方案上提供支持，增强机器人对环境的感知与反馈能力；兆丰股份提供高精度传动组件，乔锋智能则在精密结构件加工方面形成支撑，共同构建起具备高精度与高可靠性的人形机器人本体基础。在制造端，开普勒与深耕汽车行业的福然德达成渠道共建合作，借助其在中高端主机厂客户资源和汽车材料轻量化产能方面的优势，推动人形机器人产线建设及工业场景的规模化应用落地。也因此，K2大黄蜂基础版价格被压缩至 24.8万元/台，这个数字不仅低于同类人形产品的价格，更被开普勒坦言：“我们的售价比特斯拉的成本价还便宜。”而据外媒报道，特斯拉Optimus的制造成本在20–50万美元之间（约合人民币 140–350 万元），两者之间至少存在 6–14 倍的价格差距。如果说大多数厂商仍在“能不能做出一个”的阶段，开普勒已经在问“怎么做出一千个、一万个”的问题了。他们没有只停留在讲故事，而是造出了一个能上产线、能干活、能算清账的机器人。本体能力硬碰硬，开普勒凭什么对标特斯拉？量产只是第一步，真正的价值，还要看产品本体能否“干活”。这是区分“大玩具”与“工具”的根本。就目前的技术表现来看，K2大黄蜂已经具备进入工业现场的“准生产力”。首先，在运动能力上，K2大黄蜂是国内首个混合架构实现抗扰动直膝步态的量产级人形机器人。它能够在无预设地形条件下，稳定穿越沥青路、砖石路、草地、塑胶跑道等多种复杂地面环境，并在受到推搡等外力干扰时自主调整重心，维持平衡并继续前进。这种真正拟人化的运动表现，得益于其混动架构所带来的物理优势，以及融合了实时传感反馈与动态规划能力的整体控制体系。在核心性能指标方面，K2大黄蜂同样展现出强悍的实战能力。其双臂可稳定搬运30公斤物体，单个执行器具备拉起200公斤的推力储备；灵巧手与腰部的旋转执行器定位精度达0.01度，能够完成毫米级的高精度操作。与此同时，整机能效利用率达到81.3%，真正实现了“充电1小时，运行8小时”的工业级续航表现。这些数据并非纸上谈兵，而是已在工厂实测和8小时无故障运行直播中获得验证，完成了从参数到实证的跃迁。不仅“身体”扎实，K2大黄蜂的“大脑”也在不断进化。开普勒为其构建了分层模型 VLA+ 的具身智能架构：上层模型负责语义理解与任务拆解，中层的 VLA 模块整合视觉、语言与动作信息，执行因果推理与轨迹规划，底层控制系统则完成高频率的指令转化与轨迹修正，最终构成一个“理解—规划—执行”的完整智能闭环。得益于这一架构，K2大黄蜂不仅能够根据多模态指令完成如“拣选—搬运—放置”的复合型任务，还能在实际工业环境中实现语音交互、路径自主规划与精准操作，其功能表现已在多个客户Demo与测试现场中得到验证。在硬件与“大脑”的加持下，K2大黄蜂已经不是一个站在展厅里的炫技样品，而是一台真正可以走进产线、参与生产、创造价值的“准劳动力”。今年4月，开普勒已在上汽通用汽车完成首轮实景实训测试。K2大黄蜂被部署在真实汽车制造场景中，参与车身缝隙检测、物料搬运等多项作业任务。此外，根据开普勒测算，K2大黄蜂在8小时工作制下的综合作业效率，已可实现替代1.5名工人的标准工位效能。在人力成本较高的长三角制造业区域，其投资回报周期被控制在1.5至1.8年之间，具备明确的商业可行性与经济价值。从“走得稳、干得动”到“算得清”，K2大黄蜂正在向“准劳动力”的关键跃迁。真正的量产，不止是装配线上的复制能力，更意味着：有人敢买，有场景可用，有价值可算。结语：谁是真正走进量产时代的人形玩家？2025年的“量产元年”，不是谁喊得响、视频拍得炫，就能占据产业的制高点。真正的考题是：你是否已经把人形机器人送上产线，穿过质控，走进工厂，开始真正“干活”？对大多数仍停留在技术验证阶段的企业而言，“量产”更像是一个面向资本的故事，是还未落地的远期愿景。而对开普勒来说，“量产”已经转化为具备交付节奏的现实进程——24.8万元的基础定价，数亿元级别的明确订单，以及年交付数百台的目标规模。什么样的人形机器人，才能写进明年的财报，成为一项可以量化的生产力？泡沫终将散去，人形机器人落地战役刚刚开始，而开普勒，已经走在了路上。","news_type":1,"symbols_score_info":{"TSLL":1.5,"TSYW.SI":0.6,"TSLA":0.9}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1337,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":541375614304696,"gmtCreate":1773197348573,"gmtModify":1773197351155,"author":{"id":"3487004053583116","authorId":"3487004053583116","name":"WenzhiDong","avatar":"https://static.tigerbbs.com/474dcc656ccb8f30521de08bc85082ac","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"authorIdStr":"3487004053583116","idStr":"3487004053583116"},"themes":[],"title":"","htmlText":"数据写的都是错的 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id=\"id_2531752181\">借力打力：让资本开支与现金流“脱钩”</h2><p>面对AI浪潮，云计算巨头常常陷入两难：不投钱会掉队，拼命投钱则会拖垮现金流并推高债务。<strong>甲骨文给出的解法是——用别人的钱建自己的基建。</strong></p><p>云基础设施（OCI）CEO Clay Magouyrk在会上指出，甲骨文已锁定未来三年超10吉瓦（GW）的电力和数据中心容量。值得注意的是，这些产能中“超过90%完全由合作伙伴提供资金”。</p><p>除了让合作伙伴掏钱建机房，甲骨文还重塑了与客户的交易模式。Clay透露，<strong>公司近期通过创新模式新签了超290亿美元的合同。</strong></p><p><strong>“这种结合了客户‘自带硬件’（BYOH）和前期预先付款的模式，使我们能够在不消耗甲骨文任何负自由现金流的情况下继续扩张。”</strong>Clay解释道。</p><p>这一策略直击市场痛点。这意味着甲骨文高达5530亿美元的剩余履约义务（RPO），不需要完全依靠借债去消化。CFO Doug Kehring也重申，公司将维持投资级评级，年内发债规模绝不会突破此前公布的500亿美元上限。</p><h2 id=\"id_318853630\">SaaS末日论？“颠覆者是我们自己”</h2><p>近期，随着AI自动编程工具的进化，市场普遍担忧新兴AI公司将彻底颠覆传统SaaS（软件即服务）巨头。应用业务CEO Mike Sicilia对此予以了反驳。</p><p><strong>“我完全不同意这种观点。”</strong>Mike直言，“如果我们不去采用这些AI工具，它们确实会是威胁。但现实是，我们正在非常迅速地采用。”</p><p>甲骨文给出的逻辑很简单：企业级SaaS的护城河在于“任务关键型数据”的引力。甲骨文正利用内部的小型工程团队，不仅快速开发出了<a href=\"https://laohu8.com/S/CRM\">Salesforce</a>目前都不具备的3款全新客户体验（CX）应用，<strong>还在现有的核心后台系统中直接嵌入了上千个AI代理（Agent）。</strong></p><p><strong>“客户不会一夜之间就把他们的核心银行系统、零售销售系统或者医疗记录系统全部扔掉，去换一个临时拼凑的AI外壳。”</strong>Mike指出，因为甲骨文拥有客户最核心的数据，所以生成的AI结果最精准。</p><p>董事长兼CTO Larry Ellison将这种演进称为“生态自动化”。他直接引用了一个即将落地的财务场景：“在不久的将来，只需告诉AI代理去关账，它就会自动完成结账，不需要任何人类参与。”</p><h2 id=\"id_2002378237\">交付周期提速，已投产基建稳守32%高毛利</h2><p>市场不仅关心甲骨文画了多大的基建大饼，更关心这些投入究竟能多快变现。</p><p>本季度，<strong>甲骨文AI基础设施收入同比增长243%</strong>。业务规模狂飙的背后，是交付周期的急剧缩短。</p><p>“从机架交付到产生收入的时间，<strong>在过去几个月里缩短了60%</strong>。”云基础设施（OCI）CEO Clay Magouyrk在会上透露。第三季度，甲骨文向客户交付了超过400兆瓦的产能，其中90%是按时或提前交付的。</p><p>在重资产投入初期，利润往往会被折旧和建设成本大幅侵蚀。但Clay明确拆解了这笔账：<strong>三季度已交付的AI产能，其毛利率维持在32%，稳稳守住了公司此前给出的“30%以上”的指引底线。</strong></p><p>此外，<strong>甲骨文的多云战略彻底打通了销路（多云数据库收入同比激增531%）</strong>。这种高毛利（60%-80%）的数据库业务与AI基建业务形成协同，进一步拉高了OCI业务的整体盈利结构。</p><h2 id=\"id_440878710\">基建狂飙拖累当期利润，增发“靴子”仍未落地</h2><p>尽管甲骨文用创新模式安抚了市场，但在这场资本密集的AI基建竞赛中，隐患依然存在。</p><p><strong>首先是重资产扩张对当期利润的“反噬”。</strong>在高速扩张的“超高速阶段（hyper phase）”，大量同时在建的数据中心产生了不可忽视的沉淀成本。</p><p>OCI业务CEO Clay Magouyrk坦言：<strong>“我们现在没能实现更高盈利的原因，正是因为有太多的项目同时在建……这些成本绝不是零。”</strong>他承认，这种建设期的巨额支出，是目前拖累利润率的最直接因素。</p><p><strong>其次，受制于底层芯片，甲骨文的交付能力依然面临天花板。</strong>高管在会上多次提及“无论是GPU还是CPU，AI基础设施的需求持续大于供应”。这意味着，即便甲骨文手握5530亿美元的巨额剩余履约义务（RPO），其实际转化为账面收入的速度，依然受制于<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/AMD\">AMD</a>等上游供应链的产能分配瓶颈。</p><p><strong>最后，也是市场最担忧的“股权稀释”风险并未完全解除。</strong>虽然甲骨文刚完成了超额认购的300亿美元融资，且承诺本自然年内不再发行额外债券，但CFO Doug Kehring在开场时明确提示：“我们尚未启动融资计划中的‘ATM（At-The-Market，按市价发行）股权融资’部分。”</p><p>这也意味着，在甲骨文高达500亿美元的总融资计划中，未来直接向市场增发股票的“靴子”依然高悬。</p><h2 id=\"id_3018645989\">TikTok美国数据业务拆分后，甲骨文持股15%</h2><p>电话会上，CFO还披露了一项可能影响后续非经营损益的变化：今年1月TikTok美国完成美国数据运营的拆分，成为独立公司，甲骨文持有15%股权并获得一个董事会席位。</p><p><a href=\"https://laohu8.com/S/002499\">科林</a>表示，这“不影响”甲骨文作为技术供应商提供服务所带来的相关收入；股权投资将按权益法核算，预计从Q4开始（存在两个月报告滞后）体现在损益表的“非经营性收益/损失”中。</p><p>电话会全文翻译：</p><blockquote><p>甲骨文（Oracle）2026财年第三季度财报电话会议</p><p>活动日期： 03/10/2026</p><p>公司名称： 甲骨文（Oracle）</p><p>活动描述： 2026财年第三季度财报电话会议</p><p>来源： 甲骨文 获取更多活动信息和文字记录</p><p><strong>会议陈述</strong></p><p>操作员（雷吉娜）： 大家好，感谢您的耐心等待。我是雷吉娜，今天的会议操作员。现在，欢迎大家参加甲骨文公司2026财年第三季度财报电话会议。为了防止背景噪音，所有线路均已静音。在发言人致辞后，我们将进入问答环节。现在，我想将会场交给投资者关系主管肯·邦德（Ken Bond）。请您开始。谢谢。</p><p>肯·邦德（Ken Bond），投资者关系主管： 谢谢雷吉娜。大家下午好，欢迎参加甲骨文2026财年第三季度财报电话会议。今天出席会议的有：董事长兼首席技术官拉里·埃里森（Larry Ellison）、云基础设施首席执行官克莱（Clay Magouyrk）、应用软件首席执行官迈克·西西里亚（Mike Sicilia），以及首席财务官道格·凯林（Doug Kehring）。</p><p>大家可以在我们的投资者关系网站上获取新闻稿和财务报表的副本，其中包含了我们最近一个季度的补充财务细节、对未来业绩的指引、GAAP与非GAAP的调节表，以及近期购买甲骨文云服务或已在甲骨文云上线的精选客户名单。</p><p>提醒一下，今天的讨论将包含前瞻性声明，我们也会讨论与我们业务相关的重要因素。这些前瞻性声明受风险和不确定性的影响，可能导致实际结果与今天做出的声明产生重大差异。因此，我们提醒您不要过度依赖这些前瞻性声明，并鼓励您查阅我们最新的财报，包括我们的10-<a href=\"https://laohu8.com/S/TKKD.SI\">K</a>和10-Q表格及任何适用的修订。最后，如果在出现新信息或未来事件的情况下，我们没有义务修改我们的业绩或这些前瞻性声明。在进入问答环节之前，我们将先进行几项准备好的发言。现在，我把时间交给道格。</p><p>道格·凯林（Doug Kehring），首席财务官： 谢谢肯。首先，我想强调一下我们在财报新闻稿和本次电话会议形式上所做的改变。在新闻稿中，我们已经清晰明确地列出了那些原本会在电话会议上提供的补充财务指标。这样，你们每个人都能提前拿到书面信息。因此，针对本次电话会议，我的发言会非常简短，然后我会把时间交给迈克和克莱，由他们提供关于我们业务的更具实质性的见解。之后，包括拉里在内的我们所有人，都将回答大家的提问。</p><p>就第三季度的业绩而言，我们取得了一个极其出色的季度，各项指标全面超出预期。正如我们在新闻稿中强调的那样，我们的增长势头持续加速：第三季度是15年多以来，以美元计算的有机总收入和有机非GAAP每股收益均实现20%或以上增长的第一个季度。</p><p>我再简短提两件事，然后就把时间交给两位首席执行官。<strong>第一件事，今年1月，TikTok美国公司完成了将其美国数据业务分离成一家独立公司的重组，甲骨文目前持有该公司15%的股权，并在董事会拥有一个席位。</strong>就对我们财务状况的影响而言，我们作为其技术供应商所提供服务产生的收入不受任何影响。至于这项股权投资，我们将采用权益法进行核算，并在我们第四季度的财报中确认从1月底完成投资到3月31日期间我们在新公司收益中的份额，因为这其中存在两个月的报告期时间差。这笔收益将作为非营业收入或亏损记录在我们的利润表上，是对我们财务业绩的增量补充。</p><p><strong>第二件事，今年2月，我们宣布计划筹集高达500亿美元的债务和股权融资，并声明除了这个数额之外，我们不打算在2026个日历年内发行任何额外的债券。在宣布这一消息的几天内，我们通过投资级债券和强制可转换优先股的组合筹集了300亿美元，认购极其火爆，创下了认购订单的新纪录。</strong>正如我们在新闻稿中指出的，我们尚未启动融资计划中的“按市价发行（ATM）”股权部分。</p><p>最后，我必须要提醒大家，<strong>尽管我们的业务规模和复杂性不断增加，但我们仍然能够在季度结束后的短短10天内发布财务业绩</strong>。通过使用Oracle Fusion（甲骨文融合应用），我们结账和发布财务业绩的速度继续领跑<a href=\"https://laohu8.com/S/161125\">标普500</a>指数中的任何一家公司。这为我们提供了巨大的战略优势，同时也让我们有机会帮助我们的Fusion客户在他们的企业中实现同样的高效。现在，我把时间交给迈克。</p><p>迈克·西西里亚（Mike Sicilia），应用软件首席执行官： 谢谢道格。正如道格刚才详细介绍的那样，我们本季度在各个方面都取得了优异的成绩，并继续保持了强劲的执行力。我想谈谈我们的应用软件（SaaS）业务。甲骨文拥有市场上增长最快、最完整的云应用套件，毫无争议。我们的SaaS解决方案是行业内最完整的平台，具有高度的可扩展性、值得信赖、安全且符合监管合规要求，我们的客户信任我们将运行他们业务的系统交给我们。</p><p>在恒定汇率下，云应用收入在本季度增长了11%，达到了161亿美元的年化收入规模。其中，Fusion ERP增长了14%，Fusion SCM增长了15%，Fusion HCM增长了15%，Fusion CX增长了6%，NetSuite增长了11%。面向酒店、建筑、零售、银行、餐饮、地方政府和电信行业的行业SaaS解决方案合并增长了19%。对于本季度应用软件的增长，我们无疑非常满意。</p><p>在此背景下，<strong>我想谈谈最近被广泛报道的“SaaS末日论”。你们都听过这样一种论调：新公司使用AI快速编写代码将宣告SaaS的死刑。我完全不同意这种观点。我认为，如果我们不采用AI工具及其编程能力，它们确实会成为威胁，但我们正在采用，而且速度非常快。</strong>甲骨文正在利用最好的AI编程工具和最优秀的开发人员，这不仅是为了加速我们的SaaS业务，更是为了提供能够赋能众多行业整个生态系统的解决方案。</p><p>甲骨文内部使用AI编程工具，使得较小的工程团队能够更快地向客户交付更完整的解决方案。我们不仅利用AI构建全新的SaaS产品，还将AI智能体（Agents）直接嵌入到我们现有的应用套件中。通过利用小工程团队拥抱AI，我们刚刚构建了三个全新的客户体验（CX）应用程序：线索生成与资格审查、销售编排与自动化销售，以及我们的新网站生成器。事实上，我们刚刚利用这个网站生成器构建并上线了全新的 oracle.com。</p><p>我们构建这些新CX产品是为了帮助客户更好地进行销售，而不仅仅是为了管理销售预测或统计邮件打开率。这是Salesforce.com所不具备的三款产品。当然，Salesforce.com也没有OCI（甲骨文云基础设施）、AI数据平台、Fusion ERP以及完整的行业套件。由AI驱动的、完整的端到端生态系统自动化平台，是甲骨文独有的优势。</p><p><strong>除此之外，我们已经将超过1,000个AI智能体直接内置于我们的水平后台办公应用和行业应用中。</strong>这甚至还没有包括我们的客户自己构建的智能体，或是我们内部使用的智能体集群。这些都是直接内置于我们的应用程序和现有流程中的AI功能。</p><p>我认为一个很好的例子是在医疗保健领域。我们全新的、由AI驱动的EHR（电子健康记录）系统已经在市场上投入使用，效果非常明显：我们正在减少行政开销，让临床医生能够诊治更多的患者，我们改善了获得医疗服务的途径，并提高了医疗服务提供者的满意度。</p><p><strong>另一个例子是在银行业。我们提供了一个由AI驱动的综合SaaS平台，涵盖了从商业银行、零售银行、投资银行、反洗钱、金融犯罪与合规、支付、供应链融资，到CX、ERP和HCM的所有内容。</strong>仅这个银行套件就包含了数百个嵌入式AI智能体，所有这些对我们的客户均免费提供。在零售业，我们支持AI的解决方案涵盖了商品销售、分类规划、供应链管理、销售时点（POS）商务，当然也包括ERP、CX和HCM。</p><p>总而言之，这些系统绝不是由一小撮打着AI名义东拼西凑、随意附加的功能所能替代的。所以，是的，一些规模较小或功能单一的SaaS厂商可能会被颠覆，但甲骨文绝对不会是其中之一。</p><p>现在让我重点介绍一下第三季度我们在应用软件领域的一些关键赢单。毫无疑问，这只是一份非常简短的名单。纪念赫曼医疗系统（Memorial Urban Health Systems）选择了Fusion ERP、SCM和HCM，这是我们击败<a href=\"https://laohu8.com/S/WDAY\">Workday</a>赢得的订单；新南威尔士大学也选择了Fusion ERP和HCM，同样击败了Workday。Gray Media选择了Fusion EPM和ERP，击败了Workday和<a href=\"https://laohu8.com/S/SAP\">SAP</a>；天达银行（Investec Bank）击败SAP，选择了Fusion EPM和ERP；HID Global Corporation同样击败SAP，选择了Fusion ERP和SCM。</p><p>埃塞俄比亚航运和物流服务企业选择了Fusion ERP、SCM和HCM，再次击败了SAP；华尔街一家大型银行决定在整个业务和所有业务部门中全面采用Fusion ERP，彻底替换了SAP。某县公立学校选择了Fusion ERP、EPM、HCM和SCM；JM Smucker公司选择了Fusion ERP和EPM；Westfield Insurance选择了Fusion ERP、EPM、HCM和采购系统。<a href=\"https://laohu8.com/S/MUFG\">三菱日联金融</a>集团（MUFG）是我们现有的云客户和数据库客户，他们现在正在向我们的Fusion ERP和行业SaaS应用软件迁移；科威特电信公司（STC Kuwait）作为现有的重要科技客户，正在将EBS（电子商务套件）迁移到云端以支持其业务增长。</p><p>这仅仅是本季度重大应用软件赢单中的极小一部分。在第三季度，我们有超过2,000名客户上线。把行业应用和Fusion应用加在一起，有超过2,000名客户成功投产上线；更重要的是，我们看到客户平均上线的时间正在缩短。本季度几个上线的代表案例包括：有客户在企业ERP基础上扩展了EPM和HCM；JM Huber公司全面上线了Fusion ERP和SCM；阿联酋卫生服务中心上线了HCM，从而启用了一个全面的HR、薪酬和人才套件来提升其劳动力管理水平；Niagara Bottling在SCM上成功上线，将其本地部署的ERP迁移到了Fusion；Seadrill现在已全面上线了ERP、HCM、SCM和EPM。在2,000个上线项目中，这只是一份非常短的名单，但希望大家能从中看到，不仅仅是业务增长势头，更是我们在这些客户中多支柱产品的扩展势头。</p><p>同样地，我这里也有一份精简版的第三季度关键技术赢单列表。洛克希德·马丁公司选择了OCI高性能计算来高效扩展其环境中的AI能力；有客户选择了OCI计算、网络和存储，用于所有工作负载中的AI视频和安全性分析；<a href=\"https://laohu8.com/S/LCID\">Lucid</a> Motors选择了OCI核心服务以获取数据和连接能力，从而向欧洲市场扩张；日本的Infomart为其关键任务的B2B平台选择了OCI；巴西的Clara利用OCI Alloy来构建主权AI。法航荷航集团（Air France-KLM）达成了一项多云合作协议，重点是引入了Azure上的甲骨文数据库，这为法航荷航带来了13倍的性能提升，且成本显著降低；动视暴雪（Activision Blizzard）现有的甲骨文E-Business Suite业务同样采用了Azure上的甲骨文数据库。</p><p>甲骨文在战略级应用软件中全面拥抱AI，引发了我们与客户之间更为广泛的企业级对话，这些对话涉及我们的全栈产品——OCI、AI数据平台、Fusion应用软件以及行业套件。这些对话的核心是关于如何实现生态系统自动化，而不是单一的应用程序。我们在上一季度的财报电话会议中谈到过简化的产品推向市场（Go-to-market）模式，这也进一步促成了这一趋势。这使我们能够将甲骨文数据库的强大功能、我们的OCI平台、AI工具和完整的应用套件结合起来，与更多客户达成更多包含多项产品的交易。</p><p>在恒定汇率下，云应用递延收入增长了14%，高于本季度云应用收入11%的增速，这进一步印证了我们的业务正在加速的论点。克莱，现在交给你。</p><p>克莱·马古伊尔克（Clay Magouyrk），云基础设施首席执行官： 谢谢迈克。好的，我将谈谈我们业务的两个部分：多云数据库和AI基础设施。这两项业务都在以极快的速度增长。<strong>多云数据库收入同比增长了531%，AI基础设施收入同比增长了243%。这两项业务同样都处于供不应求的状态，并且甲骨文有明确的执行计划，能够迅速将这些需求转化为高利润的经常性收入。</strong></p><p>几十年来，甲骨文数据库可以运行在任何硬件和操作系统上。<strong>但直到最近，甲骨文数据库云服务还只能在单一云（即OCI）中可用。为了将最好的数据库平台带到所有的云平台，我们先后与<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>以及最终的<a href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">亚马逊</a>建立了多云合作伙伴关系。</strong>这些合作释放了巨大的积压需求——我们的数据库客户一直渴望在其他云平台上使用我们的数据库。</p><p>本季度，我们实现了一个重要的里程碑：我们在所有合作方的云中实现了全球区域覆盖。我们现在有33个微软区域上线，14个<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOGL\">谷歌</a>区域上线。在AWS（亚马逊云科技）方面我们也实现了显著增长：第三季度初有2个AWS区域上线，第三季度末达到8个，预计第四季度末我们将有22个AWS区域上线。</p><p>AI同样正在加速客户对我们数据库云服务的采用。模型编程领域和智能体能力的快速进步，促使客户将他们最有价值的数据转移到我们的云服务中。他们需要访问最新的AI功能来支持向量嵌入（Vector Embeddings）、MCP服务器访问和高级安全控制。客户还需要他们的数据与智能体本身放在一起，而我们的多云数据库让这一切变得简单。我们的多云架构将甲骨文云的最佳功能引入了我们合作伙伴的区域，这确保了我们能迅速将庞大的渠道商机转化为高利润的数据库服务收入。</p><p>无论是GPU还是CPU，对AI基础设施的需求持续供不应求。<strong>这直接体现在我们高达5,530亿美元的剩余履约价值（RPO）中。我想分享一下这些RPO是如何转化为高利润经常性收入的模型，并提供一些作为我们早期进展指标的运营数据。</strong></p><p><strong>AI基础设施始于数据中心和发电。通过我们的合作伙伴，我们已经获得了超过10吉瓦（GW）的电力和数据中心容量，这些将在未来三年内投入使用。这些基础设施的投资同样需要资金，目前超过90%的容量已经通过合作伙伴获得了全额资金支持，剩余部分计划于本月完成融资。</strong></p><p>数据中心一旦确立，就有许多环节需要协同推进：必须建设数据中心和现场发电设施；必须设计、制造、交付和安装计算、网络和存储设备。数据中心内的所有算力容量也需要资金支持。我们在每个环节都不断进行创新。我们通过标准化设计优化了数据中心建设；我们的供应链得到了改善，拥有了更多的供应商和更深厚的合作关系。我们在过去的一年里，将制造工厂的数量增加了两倍，并将机架总产量提高了4倍。我们扩大了安装流程的规模，以支持多个交付阶段并行进行。<strong>在过去的几个月里，从机架交付到产生收入的时间缩短了60%。</strong></p><p>我们还不断在商业模式上进行创新。在上次的财报电话会议上，我分享了在甲骨文不增加举债或发行股票的情况下，如何实现AI基础设施增量增长的多种构想。<strong>自那时起，我们已经使用这种新模式与多个客户签订了超过290亿美元的合同。这种结合了“自带硬件”和客户预付款的模式，使我们能够在不消耗甲骨文任何现金流的情况下继续扩张。当然，这290亿美元是本季度我们签署的其他交易之外的额外订单。</strong></p><p>最终，所有这些都转化为交付给客户的算力容量以及甲骨文的收入。在第三季度，我们向客户交付了超过400兆瓦的容量。其中90%的承诺容量按时或提前交付，这与我们过去几个季度的一贯出色表现一致。这就是为什么客户继续选择甲骨文来满足其基础设施需求的原因。</p><p>投资AI基础设施是资本密集型的，但我们的运营模式经过了优化以确保盈利。灵活的基础设施设计、高利用率、快速移交以及多样化的客户群体，共同创造了一项不可思议的业务。规模的扩大会将我们的固定成本分摊到更大的基数上，从而提高盈利能力。在如此快速扩大资本密集型业务规模的同时还能提高盈利能力，这是史无前例的。从我们在第三季度交付的AI算力容量来看，其毛利率稳定在32%，高于我们此前30%的指引。</p><p><strong>如果再结合我们其他利润率高得多的OCI业务板块（比如我们的数据库服务），你就会明白为什么甲骨文能够如此快速且盈利丰厚地增长了。</strong>数字本身就能说明问题：我们正在超额完成2026财年的收入和盈利目标，并不断上调2027财年的预测。这一切都要归功于甲骨文成功地从主要具有季节性特征的许可证业务，转型为具有高度可预测性经常性收入的云业务。</p><p>整个经济领域对AI和高级计算的需求将继续广泛扩张。未来将会涌现出许多成功的模型、智能体平台和新兴企业。今天，我们支持着数百家最前沿的AI客户，而且越来越多的客户希望能与我们合作。我们构建的基础设施灵活、通用，可以支持从最小到最大的各类工作负载。我们不断提供最新的加速器，从最新的英伟达（NVIDIA）、AMD芯片，到Cerebras等公司的新兴架构芯片。总之，我们坚信，我们现在在数据中心、计算能力和客户关系方面的投资，随着时间的推移只会变得越来越有价值。交回给肯，进入提问环节。</p><p>肯·邦德（Ken Bond），投资者关系主管： 谢谢克莱。雷吉娜，请您邀请听众提问。</p><hr/><p><strong>问答环节</strong></p><p>操作员： 我们现在开始问答环节。我们的第一个问题来自古根海姆证券（Guggenheim）的约翰·迪弗奇（John DiFucci）。请提问。</p><p>约翰·迪弗奇（John DiFucci），分析师： 谢谢。哇，信息量真大。听着，关于AI基础设施的问题我留给其他人问。但我们之前听道格谈到过AI基础设施业务对你们其他业务产生的“光环效应”。<strong>本季度表现非常强劲，你们说RPO的增长来自于大规模的AI合同。</strong></p><p>同时，我们现在从一线听到的消息是，这种光环效应实际上正在转化为AI基础设施以外的业务。听起来系统上线数量稳定，但更传统的云工作负载带来的业务活动，尤其是销售渠道管线（Pipeline），出现了实质性的增长，这甚至包括了专用区域云、主权云，甚至是我们开始听说的Alloy交易。除了刚才迈克谈到的那些经常关联在一起的应用软件交易之外，我明白这些类型的交易在规模上可能比不上那些AI交易。但你能谈谈这些业务中似乎正在积聚的潜在势头吗？我的这种想法正确吗？</p><p>另外，如果可以的话，关于一个相关的话题，能否向我们透露一下2027财年的资本支出（CapEx）前景？</p><p>迈克·西西里亚，应用软件首席执行官： 好的，约翰。我是迈克，我来回答这个问题。是的，我们绝对看到了光环效应，我来补充一些细节。</p><p>就应用软件业务而言，我们在OCI上训练了如此多的AI模型，并且这些模型在部署上与我们的应用程序离得如此之近，这使我们能够将非常高质量的AI服务直接作为功能嵌入到我们的应用中。因此，我们不仅在服务这些客户、为模型厂商提供训练算力，而且我们还将大量输出结果直接嵌入到了应用中。当然，我们会进行提示词工程（Prompt Engineering）等工作，使其与具体业务相关。但关键在于——我们甲骨文是客户关键任务数据的保管者，我们应用软件业务掌管着大量的业务数据；我们的资源配置非常紧凑，与这些模型的距离极近，将这两者结合起来，能让客户非常非常快地从AI中获得价值。</p><p>如果你听到过世界上任何对AI的批评，通常是抱怨：“我没法快速获得价值。”然而，当你把AI打包成一种服务，并将那些由我们保管的私有数据暴露给AI系统时（显然这是在应用层面），我们看到了极佳的成果。我刚才提到了一些相关垂直行业，但我认为这在所有行业中都是普遍适用的。</p><p>另一个非常有趣的光环效应是，利用我们的基础设施——纯粹的OCI基础设施——可以作为客户的“预算创造器”。你们以前听我们说过，我们比所有人都更快、更便宜。当客户在考虑这些大规模的应用程序或基础设施转型时，我们通常可以通过简单地将他们的工作负载迁移到OCI来帮助他们创造预算，从而为转型提供资金，因为我们可以比竞争对手更快、更高效、成本更低地运行这些工作负载。</p><p>最后，在你把关于资本支出的问题交给道格之前，另一个光环效应是围绕主权AI的。我们的主权战略并不新鲜，它也不是对世界上正在发生的事情的条件反射。结合我们的Alloy战略，我们在全球范围内看到了不断增长的销售管线。我们的产品形态非常不同，并且具有极高的差异化优势：无论涉及多少个机架（无论是3个机架还是500个机架），我们不仅能提供更小体积的产品形态，还能在之上交付完整的OCI服务。我们认为这是市场上巨大的竞争优势。</p><p>所以，你把应用软件、OCI的AI服务以及主权云组合在一起，是的，这是一个相当大的光环效应。</p><p>道格·凯林，首席财务官： 是的，约翰，首先我得承认你同时提出两个问题非常有创意，看你提问总是很有意思。</p><p>关于资本支出，我想我们会在本财年结束后向大家汇报，并在那时讨论明年的资本支出情况。但我可以说几点。<strong>显然，从克莱刚才介绍的内容中，你最应该开始关注的是资本支出与甲骨文资金需求之间的“脱钩”。很明显，当我们有了这些额外的融资机制时，可能会有额外的资本支出，但这不需要甲骨文自掏腰包的现金，这一点非常有趣。</strong></p><p>在此基础上，我们仍然致力于我们在上个季度讨论过的目标，即保持甲骨文的投资级评级，并将融资金额控制在我们讨论的范围内。显然，正如我们宣布的，我们今年日历年的融资金额为500亿美元。</p><p>所以，约翰，关于资本支出的更多信息，我们将在下个季度结束后公布。</p><p>约翰·迪弗奇，分析师： 非常感谢道格提供的详细背景。还有迈克，你在准备好的发言中关于AI以及甲骨文如何应对的逻辑非常清晰，大家都应该去参考。谢谢你们，干得漂亮。</p><p>操作员： 下一个问题来自<a href=\"https://laohu8.com/S/JPM\">摩根大通</a>的马克·墨菲（Mark Murphy）。请提问。</p><p>马克·墨菲，分析师： 谢谢，恭喜你们实现了加速增长。克莱，随着甲骨文向更深层次的AI推理阶段过渡，你认为优化数据中心位置的正确战略是什么？例如，如果你们在德克萨斯州和怀俄明州拥有这些巨大的集中式数据中心，它们虽然离电力资源很近，但离人口中心以及东海岸的众多光纤网络却相当遥远。我们不禁会想，用户和设备离得太远了。所以，随着你们向推理业务进军，你们是否认为有必要将这些数据中心的位置向用户和网络流量所在的地方转移？</p><p>克莱·马古伊尔克，云基础设施首席执行官： 好问题，马克，我是克莱。首先我想强调一下我们对推理的看法，以及它如何影响数据中心的部署。第一点我想说的是，在过去一段时间里，主要是在进行大量的模型训练。但推理需求正在各地迅速增长。我认为这是由于模型本身的利用率越来越高，并且涌现了新的用例——任何最近在软件领域使用过Claude的人都知道，这些工具令人难以置信。它们正在改变我们做任何事情的方式。因此，推理将会产生巨大的需求。</p><p>现在，当你谈论数据中心的位置时，你提到了延迟（Latency）。实际上，选择一个地点有几个原因：可能是出于成本，可能是为了整体可用性，也可能是为了数据主权。因此，选择地点的依据各不相同。但让我们聚焦在你关于延迟的观点上。你需要了解的一点是，延迟是相对的。也就是说，如果你试图在股票市场上进行极低延迟的交易，等待美国东西海岸之间100毫秒的往返传输是一个糟糕的主意。但如果你是为了你的业务提出一个问题，而AI模型需要思考几秒钟才能给出答案，那么从纽约到怀俄明州额外增加的40毫秒延迟根本不会对你产生任何负面影响。</p><p>因此，当你真正与那些需要较低延迟用例的客户交谈时，你会发现目前导致延迟问题的根本原因实际上并不是硬件的位置，而是部署的硬件类型。这也就是为什么你看到围绕这些AI加速器进行了如此多的创新。如果你看看Grok 3或Positron的作用，所有这些不同类型的客户都在问：“我们不仅要降低推理的成本，而且要如何显著降低其延迟？”我想如果你关注下周英伟达的GTC大会，你会看到他们的相关公告。但从整体来看，我认为作为一个行业，我们要整合并降低延迟，必须首先从不同的推理架构入手。</p><p>值得庆幸的是，<strong>数据中心的位置在其中实际上只占非常小的一部分。这使得我们能够更加灵活地去寻找那些电力充足、土地广阔的地方部署数据中心，从而真正进行优化，以满足这种不断增长的需求。</strong></p><p>马克·墨菲，分析师： 非常感谢。</p><p>操作员： 下一个问题来自瑞穗证券（Mizuho）的西蒂·帕尼格拉希（Siti Panigrahi）。请提问。</p><p>西蒂·帕尼格拉希，分析师： 太好了，感谢接受我的提问。我想问一个关于你们的AI数据库和AI数据平台机会的问题。随着最近围绕AI的兴奋情绪高涨，企业现在开始采用前沿大语言模型（LLMs）的工具。你们从客户那里听到了什么关于使用他们的私有数据进行训练以及构建私有大语言模型的消息？你们对在10月份分析师日上谈到的“AI数据库增长的拐点”有多大的信心？</p><p>克莱·马古伊尔克，云基础设施首席执行官： 谢谢，我是克莱。我认为这个问题可以分为两部分。一个是我们在构建私有LLMs方面看到了多少采用率，另一个是我们在利用AI处理私有数据方面看到了多少需求。在早期，很多人认为大多数客户会对自己的大型语言模型进行非常具体的训练。但事实在很大程度上证明并非如此。相反，我认为现在非常流行并且越来越受欢迎的方式是，人们希望利用最好的模型，以私密的方式将其与自己的私有数据结合起来。</p><p>我们看到了对这种方式的巨大需求。如果你刚才听了迈克的发言，你会了解到我们是如何将这些AI模型嵌入到我们的应用程序中的，这是一个用例。但遗憾的是，显然并不是所有的东西都运行在甲骨文的应用程序中，客户也编写了许多定制化应用。因此，我们在Oracle AI数据库中添加了大量功能，使其能够通过MCP服务器（模型上下文协议）或自然语言转SQL的方式轻松连接，从而让你使用这些模型。同时，我们还有AI数据平台产品，它正是为了解决这个问题而设计的。你拥有大量的数据，它可能是应用程序数据，可能是不同数据湖和湖仓一体中的自定义数据，也可能是结构化数据库中的数据。所有这些结合在一起，为你提供了一个智能体平台，你可以在其上快速构建应用程序，并访问来自多个提供商的所有最优秀的模型。</p><p>在整个技术堆栈中，我们看到了极大的发展势头。这就是为什么我在准备好的发言中谈到了我们的多云数据库业务所呈现的增长。我们看到的是，为了让客户能够利用最新、最出色的AI，他们必须首先身处云端，但目前仍有大量数据并未上云。因此，我们看到客户正在加速将最重要的私有数据迁移到云环境中，以便随后利用这些数据来体验最先进的AI技术。</p><p>西蒂·帕尼格拉希，分析师： 很好，感谢您提供的背景信息。</p><p>操作员： 下一个问题来自联博资产管理（Sanford Bernstein）的马克·莫德勒（Mark Moerdler）。请提问。</p><p>马克·莫德勒，分析师： 非常感谢接受我的提问，也祝贺你们度过了一个真正出色的季度。工作做得非常棒。我想稍微转换一下话题，讨论一下财务方面的问题。既然你们已经完成了大规模的债务融资，你能否解释一下，考虑到构建AI数据中心的成本以及为AI数据中心融资的资本成本之间的平衡，你们对AI数据中心业务本身所创造的价值有多大的信心？作为一个相关问题，如果不介意的话，你能否多谈谈主权云？你能否探讨一下你们如何将AI数据中心业务转化为充当主权云AI提供商的角色，以及这应该如何影响甲骨文的价值？</p><p>克莱·马古伊尔克，云基础设施首席执行官： 好的。我想我们要分两部分来回答这个问题。我是克莱，我来回答前半部分，然后我会请迈克谈谈主权云的内容。</p><p>当你思考这些AI数据中心的整体盈利能力时，主要有两个方面。首先是单就加速器本身而言，盈利能力如何。<strong>我们过去曾给出指引，预计该部分的毛利率在30%到40%之间。这对我们来说依然适用。而且随着我们在运营这些数据中心、降低交付成本、优化网络和硬件支出以及电力成本方面做得越来越好，我们预计这一数字将持续递增。</strong>因此，我们对此感到非常满意。</p><p>需要了解的另一件事是，在这些AI数据中心内，无论是用于推理还是训练工作负载，需要采购的不仅仅是AI加速器。还有大量的通用计算资源、高性能块存储或大规模Blob存储、负载均衡、身份验证、安全产品等等。通常情况下，大约10%到20%的总支出是用于购买相邻服务的。当你将这些因素考虑进去时——根据服务组合的不同，这些相邻服务的利润率更高——整体盈利能力将继续提升。这甚至还没有考虑到我之前提到的多云数据库业务，那是一项利润率高得多（大多在60%到80%范围内）且增长非常迅速的业务。所以，当你把所有这些因素结合在一起时，OCI的整体利润率状况正在不断增强并迅速增长。</p><p>我想回答的一个可能被忽视的潜在问题是：目前制约利润率的因素，并不是我们已经交付的算力容量。打个比方，假设我正在建设一个包含四个数据大厅的数据中心，当我交付第一个大厅时，那个大厅是盈利的。尽管我们的EPS等指标在持续增长，但我们目前的盈利水平之所以没有达到更高的程度，仅仅是因为我们有太多正在同时建设的项目，而这些在建项目会产生一些费用。当然，我们在这方面做得很好：我们在尽量缩短建设周期方面做得非常出色，在降低这段时间内的成本方面也非常出色，但这些成本终究不是零。因此，当我们的业务处于这种超高速增长阶段时，这是对盈利能力的唯一拖累。但值得庆幸的是，我们在交付产能方面越来越得心应手。当我们交付这些容量时，它们都已经以非常高的利润率签订了合同。综合这些因素，我们对已交付的算力容量以及AI业务不断提升的盈利能力充满信心。</p><p>迈克，你想谈谈主权云吗？</p><p>迈克·西西里亚，应用软件首席执行官： 是的。关于主权，正如我刚才所说，我认为我们处于非常有利的地位。一年前，人们谈论的“主权”主要是数据主权，市场上确实有一些解决方案在主数据层面实现了主权，但在灾备（DR）或某些其他环节上却并非如此，比如数据可能备份在另一个国家。当然，这在当下已经不被接受了。现在的主权，是指数据主权、运营主权甚至包括合同的主权。我们的Alloy模式完全有能力实现这三点。</p><p>通过交付全栈解决方案，我们和竞争对手在主权云上存在巨大差异：我们不仅仅是提供一个处于边缘的“主权区”，我们提供的是全栈的OCI。它拥有我们所有的OCI服务，并且正如你提到的利润率组合，这使我们能够在主权区中运行我们所有的应用套件和AI数据平台。当然，其中某些服务的利润率与单纯的基础设施利润率是不同的。</p><p>我认为我们在提供主权区全套甲骨文产品方面处于非常独特的地位。这个主权区可以根据客户的需要，做到足够小或足够大。另一方面，在界定“主权界限”的划分上，我们拥有极高的灵活性。我们通常以国家客户的边界来思考主权，但我们也在与一些企业客户进行探讨。比如，他们可能在欧洲或非洲的多个国家运营业务，并且确实希望拥有一个主权区——一个由他们控制并在其数据中心内运营的主权区。他们服务于特定垂直行业的客户，例如医疗保健或零售业。如果他们的主权区需要通过我们的Alloy横跨这些国家来划定，我们完全可以满足这种需求。</p><p>我们相信我们在合同方面拥有最大的灵活性，在交付方面也拥有最大的灵活性。<strong>再次强调，最重要的一点是，我们在这些主权区内交付的是甲骨文所有的能力——不是一个子集，也不是少数边缘设备，而是整个OCI生态。</strong></p><p>马克·莫德勒，分析师： 这两个回答都非常有帮助，非常感谢。再次表示祝贺。</p><p>操作员： 谢谢。我们的下一个问题来自<a href=\"https://laohu8.com/S/BCS\">巴克莱银行</a>（Barclays）的拉伊莫·伦斯霍（Raimo Lenschow）。请提问。</p><p>拉伊莫·伦斯霍，分析师： 太好了。谢谢。我也要表达我的祝贺。我想问一个我们在与投资者交流时经常感到困惑的话题，那就是“SaaS软件已死”，因为AI将会取代它。我只是想听听你们在与客户交流时听到了什么。这是那些投资者才有的臆想吗？客户方面也会讨论这个问题吗？你们是如何解释的？我个人的想法是，你们所做的很多业务是确定性的（Deterministic），而不是概率性的（Probabilistic）。这或许是一个解释。但我只是想再次听听你们的看法。谢谢。</p><p>迈克·西西里亚，应用软件首席执行官： 是的，我是迈克，我来回答这个问题。就我交谈过的客户而言，我还没遇到过哪位客户告诉我，他们准备放弃自己现有的零售商品系统、核心银行系统、活期存款账户系统或电子健康系统，去用某些东拼西凑的、小众的AI功能在一夜之间取代所有的这一切。</p><p>事实上，我从客户那里听到的是恰恰相反的声音。他们问的是：“我们怎样才能开箱即用地消耗掉你们在所有应用程序中内置的AI功能？我们怎样才能尽快让这些系统上线，因为我们认为这是实现价值的最佳方式。”听着，我们在甲骨文运行的这些系统，正如你所知，是高度复杂、执行关键任务的系统，蕴含着我们数十年的行业经验和数十年的监管合规积累。这些系统是我们的客户用来运营企业、政府机构、医疗组织等机构的核心。</p><p><strong>我非常满意我们在这个领域所处的地位。正如我所说，我们自己也在大力拥抱AI。因此，我们已经在Fusion中上线了1,000个AI智能体。</strong>仅我们的银行套件自身就包含了数百个AI智能体。所以，<strong>是的，我们认为AI具有颠覆性。确实如此。但我们认为我们才是颠覆者，因为我们实际上是将AI作为完整的功能直接嵌入到了我们的应用程序中，且不收取任何额外费用。这些功能是作为季度升级的一部分，作为常规更新节奏的一部分，包含在应用程序套件中的。</strong></p><p>因此，非但我不认为AI宣告了SaaS的死刑（至少对甲骨文而言并非如此），我反而认为它实际上提升了我们在SaaS领域的地位，并帮助我们更快地走向市场。我们对目前取得的成果感到非常兴奋，并期望在未来提供更多关于这方面的具体细节。</p><p>操作员： 好的，谢谢。我们的最后一个问题来自<a href=\"https://laohu8.com/S/DB\">德意志银行</a>的布拉德·泽尔尼克（Brad Zelnick）。请提问。</p><p>布拉德·泽尔尼克，分析师： 太好了。非常感谢。我同样要表达我的祝贺，同时也想说，你们传达的信息非常清晰且极具价值。我的问题是提给迈克的，或许拉里也能补充一下。这算是在拉伊莫刚才的问题上的延伸。</p><p>你们在Fusion内部推出了“AI智能体工作室”（AI Agent Studio）。我们都知道，企业内部最有价值的核心资产（Crown jewels）就存放在甲骨文数据库和甲骨文应用软件中。但我很好奇，在许多其他厂商都在竞相成为跨多个不同企业系统和工作流的“AI交互层”的世界里，你们认为甲骨文的角色将如何演变？</p><p>迈克·西西里亚，应用软件首席执行官： 布拉德，我是迈克。我先来回答。我认为数据引力（Data Gravity）在这里起着决定性作用。尤其是关键任务的数据引力更为重要。正如我们所说，我们已经宣布在Fusion中内置了AI智能体工作室。Fusion是位于企业客户内部的系统，是他们运营数据和关键任务数据的托管者。</p><p>如果你要构建一堆AI智能体，或者你的系统集成商要构建一堆AI智能体，我经常会问的问题是：你会从哪里开始？你肯定会从记录系统（System of Record）内部开始，从具有数据引力的系统内部开始。因为从推理的角度，从检索增强生成（RAG）的角度来看，这些数据将具有高度的相关性和特殊性，能为AI提供大量的上下文。</p><p>我们在Fusion中发布的AI智能体工作室不仅仅局限于Fusion数据，你还可以在我们的行业应用软件、第三方应用软件中构建AI智能体。第三方也可以在其中构建AI智能体。我们提供了一个一体化的、同类最佳的解决方案：一个全规模的SaaS应用、由AI驱动的SaaS应用，并且赋予你在标准升级的季度平台发布时间表中，在其之上或旁边创建属于你自己的AI智能体的能力。我认为这将非常有吸引力，因为我们在Fusion中构建的这个AI智能体工作室，是我们季度升级和常规安全修补程序的一部分。</p><p>因此，你将获得两全其美的体验。你获得了打包的SaaS应用；你获得了一个紧贴着企业最关键、最核心数据的智能体工作室；如果你愿意，你还获得了创建自定义、专属智能体的能力。</p><p>拉里·埃里森（Larry Ellison），董事长兼首席技术官： 我来补充一下。我们为所有的应用程序提供了大量预构建的智能体。但除此之外，我们还提供了一个开发环境——AI数据平台，这使得我们的客户能够轻松地在已建内容的基础上添加他们自己的智能体。</p><p>我们并不认为我们能为银行系统或医疗保健系统构建所有的应用智能体。我们的许多合作伙伴会去开发，我们的许多客户也会去开发。AI数据平台的作用是提供一个完整集成的开发环境，你可以在这里使用甲骨文云中任意一个AI模型来构建你自己的智能体，而这里基本上汇聚了所有流行的AI模型。你可以用它来编写智能体代码，你可以让其执行复杂的多步查询推理。</p><p>例如，我们计划在我们的Fusion会计系统中，将引入一个处理“结账（Close）”工作的复杂智能体。当你在不久的将来使用Fusion结账时，它将是一个无需人类参与的自主智能体。你只需要告诉AI智能体去结账，然后你就会得到结果。我们在应用程序中内置了大量的AI能力，但它们也是开放的。它们的开放性使得我们的客户和合作伙伴能够不断丰富这个智能体组合库。</p><p><strong>我们正在构建的是整个生态系统：自动化医疗保健、自动化金融服务、自动化零售业。这就是AI赋予我们的能力，它拓展了我们的视野，扩大了我们构建SaaS软件套件的范畴，让我们能够自动化整个生态系统。</strong></p><p>让我以医疗保健行业为例。在医疗保健领域，Epic实现了医院（特别是急症护理医院，在某些情况下也包括诊所）的自动化，但主要是急症护理医院。而我们不仅自动化急症护理医院，我们自动化诊所，自动化实验室。更重要的是，我们自动化支付方，也就是保险公司。我们自动化HCM系统，它负责培训护士，负责在需要进行核磁共振检查时安排合适的放射科医生。我们自动化医院的财务系统。我们甚至自动化FDA（<a href=\"https://laohu8.com/S/USFD\">美国食品</a>药品监督管理局）用于审批最新药物以及与制药公司对接的流程。</p><p>这就是庞大的医疗保健生态系统。感谢上帝，我们现在拥有了这些编程工具，这使我们能够构建一套全面的、基于智能体的软件，以实现像医疗保健或金融服务这样完整生态系统的自动化。这就是甲骨文正在做的事情。这就是为什么我们认为自己是颠覆者。这就是为什么我们认为所谓的“SaaS末日论”适用于其他公司，但绝对不适用于我们。我们的产品真的非常出色。</p><p>布拉德·泽尔尼克，分析师： 谢谢拉里。谢谢迈克。祝贺你们。</p><p>拉里·埃里森： 谢谢，布拉德。</p><p>肯·邦德，投资者关系主管： 本次电话会议的录音回放将在我们的投资者关系网站上保留24小时。感谢大家今天的参与。现在，我把会议交回给雷吉娜结束。</p><p>操作员： 今天的会议到此结束。感谢大家的参与，您现在可以挂断电话了。</p></blockquote></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>甲骨文电话会：签下290亿美元大单，AI基建“不消耗自身现金流”，“我们才是SaaS的颠覆者”</title>\n<style 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Kehring也重申，公司将维持投资级评级，年内发债规模绝不会突破此前公布的500亿美元上限。SaaS末日论？“颠覆者是我们自己”近期，随着AI自动编程工具的进化，市场普遍担忧新兴AI公司将彻底颠覆传统SaaS（软件即服务）巨头。应用业务CEO Mike Sicilia对此予以了反驳。“我完全不同意这种观点。”Mike直言，“如果我们不去采用这些AI工具，它们确实会是威胁。但现实是，我们正在非常迅速地采用。”甲骨文给出的逻辑很简单：企业级SaaS的护城河在于“任务关键型数据”的引力。甲骨文正利用内部的小型工程团队，不仅快速开发出了Salesforce目前都不具备的3款全新客户体验（CX）应用，还在现有的核心后台系统中直接嵌入了上千个AI代理（Agent）。“客户不会一夜之间就把他们的核心银行系统、零售销售系统或者医疗记录系统全部扔掉，去换一个临时拼凑的AI外壳。”Mike指出，因为甲骨文拥有客户最核心的数据，所以生成的AI结果最精准。董事长兼CTO Larry Ellison将这种演进称为“生态自动化”。他直接引用了一个即将落地的财务场景：“在不久的将来，只需告诉AI代理去关账，它就会自动完成结账，不需要任何人类参与。”交付周期提速，已投产基建稳守32%高毛利市场不仅关心甲骨文画了多大的基建大饼，更关心这些投入究竟能多快变现。本季度，甲骨文AI基础设施收入同比增长243%。业务规模狂飙的背后，是交付周期的急剧缩短。“从机架交付到产生收入的时间，在过去几个月里缩短了60%。”云基础设施（OCI）CEO Clay Magouyrk在会上透露。第三季度，甲骨文向客户交付了超过400兆瓦的产能，其中90%是按时或提前交付的。在重资产投入初期，利润往往会被折旧和建设成本大幅侵蚀。但Clay明确拆解了这笔账：三季度已交付的AI产能，其毛利率维持在32%，稳稳守住了公司此前给出的“30%以上”的指引底线。此外，甲骨文的多云战略彻底打通了销路（多云数据库收入同比激增531%）。这种高毛利（60%-80%）的数据库业务与AI基建业务形成协同，进一步拉高了OCI业务的整体盈利结构。基建狂飙拖累当期利润，增发“靴子”仍未落地尽管甲骨文用创新模式安抚了市场，但在这场资本密集的AI基建竞赛中，隐患依然存在。首先是重资产扩张对当期利润的“反噬”。在高速扩张的“超高速阶段（hyper phase）”，大量同时在建的数据中心产生了不可忽视的沉淀成本。OCI业务CEO Clay Magouyrk坦言：“我们现在没能实现更高盈利的原因，正是因为有太多的项目同时在建……这些成本绝不是零。”他承认，这种建设期的巨额支出，是目前拖累利润率的最直接因素。其次，受制于底层芯片，甲骨文的交付能力依然面临天花板。高管在会上多次提及“无论是GPU还是CPU，AI基础设施的需求持续大于供应”。这意味着，即便甲骨文手握5530亿美元的巨额剩余履约义务（RPO），其实际转化为账面收入的速度，依然受制于英伟达、AMD等上游供应链的产能分配瓶颈。最后，也是市场最担忧的“股权稀释”风险并未完全解除。虽然甲骨文刚完成了超额认购的300亿美元融资，且承诺本自然年内不再发行额外债券，但CFO Doug Kehring在开场时明确提示：“我们尚未启动融资计划中的‘ATM（At-The-Market，按市价发行）股权融资’部分。”这也意味着，在甲骨文高达500亿美元的总融资计划中，未来直接向市场增发股票的“靴子”依然高悬。TikTok美国数据业务拆分后，甲骨文持股15%电话会上，CFO还披露了一项可能影响后续非经营损益的变化：今年1月TikTok美国完成美国数据运营的拆分，成为独立公司，甲骨文持有15%股权并获得一个董事会席位。科林表示，这“不影响”甲骨文作为技术供应商提供服务所带来的相关收入；股权投资将按权益法核算，预计从Q4开始（存在两个月报告滞后）体现在损益表的“非经营性收益/损失”中。电话会全文翻译：甲骨文（Oracle）2026财年第三季度财报电话会议活动日期： 03/10/2026公司名称： 甲骨文（Oracle）活动描述： 2026财年第三季度财报电话会议来源： 甲骨文 获取更多活动信息和文字记录会议陈述操作员（雷吉娜）： 大家好，感谢您的耐心等待。我是雷吉娜，今天的会议操作员。现在，欢迎大家参加甲骨文公司2026财年第三季度财报电话会议。为了防止背景噪音，所有线路均已静音。在发言人致辞后，我们将进入问答环节。现在，我想将会场交给投资者关系主管肯·邦德（Ken Bond）。请您开始。谢谢。肯·邦德（Ken Bond），投资者关系主管： 谢谢雷吉娜。大家下午好，欢迎参加甲骨文2026财年第三季度财报电话会议。今天出席会议的有：董事长兼首席技术官拉里·埃里森（Larry Ellison）、云基础设施首席执行官克莱（Clay Magouyrk）、应用软件首席执行官迈克·西西里亚（Mike Sicilia），以及首席财务官道格·凯林（Doug Kehring）。大家可以在我们的投资者关系网站上获取新闻稿和财务报表的副本，其中包含了我们最近一个季度的补充财务细节、对未来业绩的指引、GAAP与非GAAP的调节表，以及近期购买甲骨文云服务或已在甲骨文云上线的精选客户名单。提醒一下，今天的讨论将包含前瞻性声明，我们也会讨论与我们业务相关的重要因素。这些前瞻性声明受风险和不确定性的影响，可能导致实际结果与今天做出的声明产生重大差异。因此，我们提醒您不要过度依赖这些前瞻性声明，并鼓励您查阅我们最新的财报，包括我们的10-K和10-Q表格及任何适用的修订。最后，如果在出现新信息或未来事件的情况下，我们没有义务修改我们的业绩或这些前瞻性声明。在进入问答环节之前，我们将先进行几项准备好的发言。现在，我把时间交给道格。道格·凯林（Doug Kehring），首席财务官： 谢谢肯。首先，我想强调一下我们在财报新闻稿和本次电话会议形式上所做的改变。在新闻稿中，我们已经清晰明确地列出了那些原本会在电话会议上提供的补充财务指标。这样，你们每个人都能提前拿到书面信息。因此，针对本次电话会议，我的发言会非常简短，然后我会把时间交给迈克和克莱，由他们提供关于我们业务的更具实质性的见解。之后，包括拉里在内的我们所有人，都将回答大家的提问。就第三季度的业绩而言，我们取得了一个极其出色的季度，各项指标全面超出预期。正如我们在新闻稿中强调的那样，我们的增长势头持续加速：第三季度是15年多以来，以美元计算的有机总收入和有机非GAAP每股收益均实现20%或以上增长的第一个季度。我再简短提两件事，然后就把时间交给两位首席执行官。第一件事，今年1月，TikTok美国公司完成了将其美国数据业务分离成一家独立公司的重组，甲骨文目前持有该公司15%的股权，并在董事会拥有一个席位。就对我们财务状况的影响而言，我们作为其技术供应商所提供服务产生的收入不受任何影响。至于这项股权投资，我们将采用权益法进行核算，并在我们第四季度的财报中确认从1月底完成投资到3月31日期间我们在新公司收益中的份额，因为这其中存在两个月的报告期时间差。这笔收益将作为非营业收入或亏损记录在我们的利润表上，是对我们财务业绩的增量补充。第二件事，今年2月，我们宣布计划筹集高达500亿美元的债务和股权融资，并声明除了这个数额之外，我们不打算在2026个日历年内发行任何额外的债券。在宣布这一消息的几天内，我们通过投资级债券和强制可转换优先股的组合筹集了300亿美元，认购极其火爆，创下了认购订单的新纪录。正如我们在新闻稿中指出的，我们尚未启动融资计划中的“按市价发行（ATM）”股权部分。最后，我必须要提醒大家，尽管我们的业务规模和复杂性不断增加，但我们仍然能够在季度结束后的短短10天内发布财务业绩。通过使用Oracle Fusion（甲骨文融合应用），我们结账和发布财务业绩的速度继续领跑标普500指数中的任何一家公司。这为我们提供了巨大的战略优势，同时也让我们有机会帮助我们的Fusion客户在他们的企业中实现同样的高效。现在，我把时间交给迈克。迈克·西西里亚（Mike Sicilia），应用软件首席执行官： 谢谢道格。正如道格刚才详细介绍的那样，我们本季度在各个方面都取得了优异的成绩，并继续保持了强劲的执行力。我想谈谈我们的应用软件（SaaS）业务。甲骨文拥有市场上增长最快、最完整的云应用套件，毫无争议。我们的SaaS解决方案是行业内最完整的平台，具有高度的可扩展性、值得信赖、安全且符合监管合规要求，我们的客户信任我们将运行他们业务的系统交给我们。在恒定汇率下，云应用收入在本季度增长了11%，达到了161亿美元的年化收入规模。其中，Fusion ERP增长了14%，Fusion SCM增长了15%，Fusion HCM增长了15%，Fusion CX增长了6%，NetSuite增长了11%。面向酒店、建筑、零售、银行、餐饮、地方政府和电信行业的行业SaaS解决方案合并增长了19%。对于本季度应用软件的增长，我们无疑非常满意。在此背景下，我想谈谈最近被广泛报道的“SaaS末日论”。你们都听过这样一种论调：新公司使用AI快速编写代码将宣告SaaS的死刑。我完全不同意这种观点。我认为，如果我们不采用AI工具及其编程能力，它们确实会成为威胁，但我们正在采用，而且速度非常快。甲骨文正在利用最好的AI编程工具和最优秀的开发人员，这不仅是为了加速我们的SaaS业务，更是为了提供能够赋能众多行业整个生态系统的解决方案。甲骨文内部使用AI编程工具，使得较小的工程团队能够更快地向客户交付更完整的解决方案。我们不仅利用AI构建全新的SaaS产品，还将AI智能体（Agents）直接嵌入到我们现有的应用套件中。通过利用小工程团队拥抱AI，我们刚刚构建了三个全新的客户体验（CX）应用程序：线索生成与资格审查、销售编排与自动化销售，以及我们的新网站生成器。事实上，我们刚刚利用这个网站生成器构建并上线了全新的 oracle.com。我们构建这些新CX产品是为了帮助客户更好地进行销售，而不仅仅是为了管理销售预测或统计邮件打开率。这是Salesforce.com所不具备的三款产品。当然，Salesforce.com也没有OCI（甲骨文云基础设施）、AI数据平台、Fusion ERP以及完整的行业套件。由AI驱动的、完整的端到端生态系统自动化平台，是甲骨文独有的优势。除此之外，我们已经将超过1,000个AI智能体直接内置于我们的水平后台办公应用和行业应用中。这甚至还没有包括我们的客户自己构建的智能体，或是我们内部使用的智能体集群。这些都是直接内置于我们的应用程序和现有流程中的AI功能。我认为一个很好的例子是在医疗保健领域。我们全新的、由AI驱动的EHR（电子健康记录）系统已经在市场上投入使用，效果非常明显：我们正在减少行政开销，让临床医生能够诊治更多的患者，我们改善了获得医疗服务的途径，并提高了医疗服务提供者的满意度。另一个例子是在银行业。我们提供了一个由AI驱动的综合SaaS平台，涵盖了从商业银行、零售银行、投资银行、反洗钱、金融犯罪与合规、支付、供应链融资，到CX、ERP和HCM的所有内容。仅这个银行套件就包含了数百个嵌入式AI智能体，所有这些对我们的客户均免费提供。在零售业，我们支持AI的解决方案涵盖了商品销售、分类规划、供应链管理、销售时点（POS）商务，当然也包括ERP、CX和HCM。总而言之，这些系统绝不是由一小撮打着AI名义东拼西凑、随意附加的功能所能替代的。所以，是的，一些规模较小或功能单一的SaaS厂商可能会被颠覆，但甲骨文绝对不会是其中之一。现在让我重点介绍一下第三季度我们在应用软件领域的一些关键赢单。毫无疑问，这只是一份非常简短的名单。纪念赫曼医疗系统（Memorial Urban Health Systems）选择了Fusion ERP、SCM和HCM，这是我们击败Workday赢得的订单；新南威尔士大学也选择了Fusion ERP和HCM，同样击败了Workday。Gray Media选择了Fusion EPM和ERP，击败了Workday和SAP；天达银行（Investec Bank）击败SAP，选择了Fusion EPM和ERP；HID Global Corporation同样击败SAP，选择了Fusion ERP和SCM。埃塞俄比亚航运和物流服务企业选择了Fusion ERP、SCM和HCM，再次击败了SAP；华尔街一家大型银行决定在整个业务和所有业务部门中全面采用Fusion ERP，彻底替换了SAP。某县公立学校选择了Fusion ERP、EPM、HCM和SCM；JM Smucker公司选择了Fusion ERP和EPM；Westfield Insurance选择了Fusion ERP、EPM、HCM和采购系统。三菱日联金融集团（MUFG）是我们现有的云客户和数据库客户，他们现在正在向我们的Fusion ERP和行业SaaS应用软件迁移；科威特电信公司（STC Kuwait）作为现有的重要科技客户，正在将EBS（电子商务套件）迁移到云端以支持其业务增长。这仅仅是本季度重大应用软件赢单中的极小一部分。在第三季度，我们有超过2,000名客户上线。把行业应用和Fusion应用加在一起，有超过2,000名客户成功投产上线；更重要的是，我们看到客户平均上线的时间正在缩短。本季度几个上线的代表案例包括：有客户在企业ERP基础上扩展了EPM和HCM；JM Huber公司全面上线了Fusion ERP和SCM；阿联酋卫生服务中心上线了HCM，从而启用了一个全面的HR、薪酬和人才套件来提升其劳动力管理水平；Niagara Bottling在SCM上成功上线，将其本地部署的ERP迁移到了Fusion；Seadrill现在已全面上线了ERP、HCM、SCM和EPM。在2,000个上线项目中，这只是一份非常短的名单，但希望大家能从中看到，不仅仅是业务增长势头，更是我们在这些客户中多支柱产品的扩展势头。同样地，我这里也有一份精简版的第三季度关键技术赢单列表。洛克希德·马丁公司选择了OCI高性能计算来高效扩展其环境中的AI能力；有客户选择了OCI计算、网络和存储，用于所有工作负载中的AI视频和安全性分析；Lucid Motors选择了OCI核心服务以获取数据和连接能力，从而向欧洲市场扩张；日本的Infomart为其关键任务的B2B平台选择了OCI；巴西的Clara利用OCI Alloy来构建主权AI。法航荷航集团（Air France-KLM）达成了一项多云合作协议，重点是引入了Azure上的甲骨文数据库，这为法航荷航带来了13倍的性能提升，且成本显著降低；动视暴雪（Activision Blizzard）现有的甲骨文E-Business Suite业务同样采用了Azure上的甲骨文数据库。甲骨文在战略级应用软件中全面拥抱AI，引发了我们与客户之间更为广泛的企业级对话，这些对话涉及我们的全栈产品——OCI、AI数据平台、Fusion应用软件以及行业套件。这些对话的核心是关于如何实现生态系统自动化，而不是单一的应用程序。我们在上一季度的财报电话会议中谈到过简化的产品推向市场（Go-to-market）模式，这也进一步促成了这一趋势。这使我们能够将甲骨文数据库的强大功能、我们的OCI平台、AI工具和完整的应用套件结合起来，与更多客户达成更多包含多项产品的交易。在恒定汇率下，云应用递延收入增长了14%，高于本季度云应用收入11%的增速，这进一步印证了我们的业务正在加速的论点。克莱，现在交给你。克莱·马古伊尔克（Clay Magouyrk），云基础设施首席执行官： 谢谢迈克。好的，我将谈谈我们业务的两个部分：多云数据库和AI基础设施。这两项业务都在以极快的速度增长。多云数据库收入同比增长了531%，AI基础设施收入同比增长了243%。这两项业务同样都处于供不应求的状态，并且甲骨文有明确的执行计划，能够迅速将这些需求转化为高利润的经常性收入。几十年来，甲骨文数据库可以运行在任何硬件和操作系统上。但直到最近，甲骨文数据库云服务还只能在单一云（即OCI）中可用。为了将最好的数据库平台带到所有的云平台，我们先后与微软、谷歌以及最终的亚马逊建立了多云合作伙伴关系。这些合作释放了巨大的积压需求——我们的数据库客户一直渴望在其他云平台上使用我们的数据库。本季度，我们实现了一个重要的里程碑：我们在所有合作方的云中实现了全球区域覆盖。我们现在有33个微软区域上线，14个谷歌区域上线。在AWS（亚马逊云科技）方面我们也实现了显著增长：第三季度初有2个AWS区域上线，第三季度末达到8个，预计第四季度末我们将有22个AWS区域上线。AI同样正在加速客户对我们数据库云服务的采用。模型编程领域和智能体能力的快速进步，促使客户将他们最有价值的数据转移到我们的云服务中。他们需要访问最新的AI功能来支持向量嵌入（Vector Embeddings）、MCP服务器访问和高级安全控制。客户还需要他们的数据与智能体本身放在一起，而我们的多云数据库让这一切变得简单。我们的多云架构将甲骨文云的最佳功能引入了我们合作伙伴的区域，这确保了我们能迅速将庞大的渠道商机转化为高利润的数据库服务收入。无论是GPU还是CPU，对AI基础设施的需求持续供不应求。这直接体现在我们高达5,530亿美元的剩余履约价值（RPO）中。我想分享一下这些RPO是如何转化为高利润经常性收入的模型，并提供一些作为我们早期进展指标的运营数据。AI基础设施始于数据中心和发电。通过我们的合作伙伴，我们已经获得了超过10吉瓦（GW）的电力和数据中心容量，这些将在未来三年内投入使用。这些基础设施的投资同样需要资金，目前超过90%的容量已经通过合作伙伴获得了全额资金支持，剩余部分计划于本月完成融资。数据中心一旦确立，就有许多环节需要协同推进：必须建设数据中心和现场发电设施；必须设计、制造、交付和安装计算、网络和存储设备。数据中心内的所有算力容量也需要资金支持。我们在每个环节都不断进行创新。我们通过标准化设计优化了数据中心建设；我们的供应链得到了改善，拥有了更多的供应商和更深厚的合作关系。我们在过去的一年里，将制造工厂的数量增加了两倍，并将机架总产量提高了4倍。我们扩大了安装流程的规模，以支持多个交付阶段并行进行。在过去的几个月里，从机架交付到产生收入的时间缩短了60%。我们还不断在商业模式上进行创新。在上次的财报电话会议上，我分享了在甲骨文不增加举债或发行股票的情况下，如何实现AI基础设施增量增长的多种构想。自那时起，我们已经使用这种新模式与多个客户签订了超过290亿美元的合同。这种结合了“自带硬件”和客户预付款的模式，使我们能够在不消耗甲骨文任何现金流的情况下继续扩张。当然，这290亿美元是本季度我们签署的其他交易之外的额外订单。最终，所有这些都转化为交付给客户的算力容量以及甲骨文的收入。在第三季度，我们向客户交付了超过400兆瓦的容量。其中90%的承诺容量按时或提前交付，这与我们过去几个季度的一贯出色表现一致。这就是为什么客户继续选择甲骨文来满足其基础设施需求的原因。投资AI基础设施是资本密集型的，但我们的运营模式经过了优化以确保盈利。灵活的基础设施设计、高利用率、快速移交以及多样化的客户群体，共同创造了一项不可思议的业务。规模的扩大会将我们的固定成本分摊到更大的基数上，从而提高盈利能力。在如此快速扩大资本密集型业务规模的同时还能提高盈利能力，这是史无前例的。从我们在第三季度交付的AI算力容量来看，其毛利率稳定在32%，高于我们此前30%的指引。如果再结合我们其他利润率高得多的OCI业务板块（比如我们的数据库服务），你就会明白为什么甲骨文能够如此快速且盈利丰厚地增长了。数字本身就能说明问题：我们正在超额完成2026财年的收入和盈利目标，并不断上调2027财年的预测。这一切都要归功于甲骨文成功地从主要具有季节性特征的许可证业务，转型为具有高度可预测性经常性收入的云业务。整个经济领域对AI和高级计算的需求将继续广泛扩张。未来将会涌现出许多成功的模型、智能体平台和新兴企业。今天，我们支持着数百家最前沿的AI客户，而且越来越多的客户希望能与我们合作。我们构建的基础设施灵活、通用，可以支持从最小到最大的各类工作负载。我们不断提供最新的加速器，从最新的英伟达（NVIDIA）、AMD芯片，到Cerebras等公司的新兴架构芯片。总之，我们坚信，我们现在在数据中心、计算能力和客户关系方面的投资，随着时间的推移只会变得越来越有价值。交回给肯，进入提问环节。肯·邦德（Ken Bond），投资者关系主管： 谢谢克莱。雷吉娜，请您邀请听众提问。问答环节操作员： 我们现在开始问答环节。我们的第一个问题来自古根海姆证券（Guggenheim）的约翰·迪弗奇（John DiFucci）。请提问。约翰·迪弗奇（John DiFucci），分析师： 谢谢。哇，信息量真大。听着，关于AI基础设施的问题我留给其他人问。但我们之前听道格谈到过AI基础设施业务对你们其他业务产生的“光环效应”。本季度表现非常强劲，你们说RPO的增长来自于大规模的AI合同。同时，我们现在从一线听到的消息是，这种光环效应实际上正在转化为AI基础设施以外的业务。听起来系统上线数量稳定，但更传统的云工作负载带来的业务活动，尤其是销售渠道管线（Pipeline），出现了实质性的增长，这甚至包括了专用区域云、主权云，甚至是我们开始听说的Alloy交易。除了刚才迈克谈到的那些经常关联在一起的应用软件交易之外，我明白这些类型的交易在规模上可能比不上那些AI交易。但你能谈谈这些业务中似乎正在积聚的潜在势头吗？我的这种想法正确吗？另外，如果可以的话，关于一个相关的话题，能否向我们透露一下2027财年的资本支出（CapEx）前景？迈克·西西里亚，应用软件首席执行官： 好的，约翰。我是迈克，我来回答这个问题。是的，我们绝对看到了光环效应，我来补充一些细节。就应用软件业务而言，我们在OCI上训练了如此多的AI模型，并且这些模型在部署上与我们的应用程序离得如此之近，这使我们能够将非常高质量的AI服务直接作为功能嵌入到我们的应用中。因此，我们不仅在服务这些客户、为模型厂商提供训练算力，而且我们还将大量输出结果直接嵌入到了应用中。当然，我们会进行提示词工程（Prompt Engineering）等工作，使其与具体业务相关。但关键在于——我们甲骨文是客户关键任务数据的保管者，我们应用软件业务掌管着大量的业务数据；我们的资源配置非常紧凑，与这些模型的距离极近，将这两者结合起来，能让客户非常非常快地从AI中获得价值。如果你听到过世界上任何对AI的批评，通常是抱怨：“我没法快速获得价值。”然而，当你把AI打包成一种服务，并将那些由我们保管的私有数据暴露给AI系统时（显然这是在应用层面），我们看到了极佳的成果。我刚才提到了一些相关垂直行业，但我认为这在所有行业中都是普遍适用的。另一个非常有趣的光环效应是，利用我们的基础设施——纯粹的OCI基础设施——可以作为客户的“预算创造器”。你们以前听我们说过，我们比所有人都更快、更便宜。当客户在考虑这些大规模的应用程序或基础设施转型时，我们通常可以通过简单地将他们的工作负载迁移到OCI来帮助他们创造预算，从而为转型提供资金，因为我们可以比竞争对手更快、更高效、成本更低地运行这些工作负载。最后，在你把关于资本支出的问题交给道格之前，另一个光环效应是围绕主权AI的。我们的主权战略并不新鲜，它也不是对世界上正在发生的事情的条件反射。结合我们的Alloy战略，我们在全球范围内看到了不断增长的销售管线。我们的产品形态非常不同，并且具有极高的差异化优势：无论涉及多少个机架（无论是3个机架还是500个机架），我们不仅能提供更小体积的产品形态，还能在之上交付完整的OCI服务。我们认为这是市场上巨大的竞争优势。所以，你把应用软件、OCI的AI服务以及主权云组合在一起，是的，这是一个相当大的光环效应。道格·凯林，首席财务官： 是的，约翰，首先我得承认你同时提出两个问题非常有创意，看你提问总是很有意思。关于资本支出，我想我们会在本财年结束后向大家汇报，并在那时讨论明年的资本支出情况。但我可以说几点。显然，从克莱刚才介绍的内容中，你最应该开始关注的是资本支出与甲骨文资金需求之间的“脱钩”。很明显，当我们有了这些额外的融资机制时，可能会有额外的资本支出，但这不需要甲骨文自掏腰包的现金，这一点非常有趣。在此基础上，我们仍然致力于我们在上个季度讨论过的目标，即保持甲骨文的投资级评级，并将融资金额控制在我们讨论的范围内。显然，正如我们宣布的，我们今年日历年的融资金额为500亿美元。所以，约翰，关于资本支出的更多信息，我们将在下个季度结束后公布。约翰·迪弗奇，分析师： 非常感谢道格提供的详细背景。还有迈克，你在准备好的发言中关于AI以及甲骨文如何应对的逻辑非常清晰，大家都应该去参考。谢谢你们，干得漂亮。操作员： 下一个问题来自摩根大通的马克·墨菲（Mark Murphy）。请提问。马克·墨菲，分析师： 谢谢，恭喜你们实现了加速增长。克莱，随着甲骨文向更深层次的AI推理阶段过渡，你认为优化数据中心位置的正确战略是什么？例如，如果你们在德克萨斯州和怀俄明州拥有这些巨大的集中式数据中心，它们虽然离电力资源很近，但离人口中心以及东海岸的众多光纤网络却相当遥远。我们不禁会想，用户和设备离得太远了。所以，随着你们向推理业务进军，你们是否认为有必要将这些数据中心的位置向用户和网络流量所在的地方转移？克莱·马古伊尔克，云基础设施首席执行官： 好问题，马克，我是克莱。首先我想强调一下我们对推理的看法，以及它如何影响数据中心的部署。第一点我想说的是，在过去一段时间里，主要是在进行大量的模型训练。但推理需求正在各地迅速增长。我认为这是由于模型本身的利用率越来越高，并且涌现了新的用例——任何最近在软件领域使用过Claude的人都知道，这些工具令人难以置信。它们正在改变我们做任何事情的方式。因此，推理将会产生巨大的需求。现在，当你谈论数据中心的位置时，你提到了延迟（Latency）。实际上，选择一个地点有几个原因：可能是出于成本，可能是为了整体可用性，也可能是为了数据主权。因此，选择地点的依据各不相同。但让我们聚焦在你关于延迟的观点上。你需要了解的一点是，延迟是相对的。也就是说，如果你试图在股票市场上进行极低延迟的交易，等待美国东西海岸之间100毫秒的往返传输是一个糟糕的主意。但如果你是为了你的业务提出一个问题，而AI模型需要思考几秒钟才能给出答案，那么从纽约到怀俄明州额外增加的40毫秒延迟根本不会对你产生任何负面影响。因此，当你真正与那些需要较低延迟用例的客户交谈时，你会发现目前导致延迟问题的根本原因实际上并不是硬件的位置，而是部署的硬件类型。这也就是为什么你看到围绕这些AI加速器进行了如此多的创新。如果你看看Grok 3或Positron的作用，所有这些不同类型的客户都在问：“我们不仅要降低推理的成本，而且要如何显著降低其延迟？”我想如果你关注下周英伟达的GTC大会，你会看到他们的相关公告。但从整体来看，我认为作为一个行业，我们要整合并降低延迟，必须首先从不同的推理架构入手。值得庆幸的是，数据中心的位置在其中实际上只占非常小的一部分。这使得我们能够更加灵活地去寻找那些电力充足、土地广阔的地方部署数据中心，从而真正进行优化，以满足这种不断增长的需求。马克·墨菲，分析师： 非常感谢。操作员： 下一个问题来自瑞穗证券（Mizuho）的西蒂·帕尼格拉希（Siti Panigrahi）。请提问。西蒂·帕尼格拉希，分析师： 太好了，感谢接受我的提问。我想问一个关于你们的AI数据库和AI数据平台机会的问题。随着最近围绕AI的兴奋情绪高涨，企业现在开始采用前沿大语言模型（LLMs）的工具。你们从客户那里听到了什么关于使用他们的私有数据进行训练以及构建私有大语言模型的消息？你们对在10月份分析师日上谈到的“AI数据库增长的拐点”有多大的信心？克莱·马古伊尔克，云基础设施首席执行官： 谢谢，我是克莱。我认为这个问题可以分为两部分。一个是我们在构建私有LLMs方面看到了多少采用率，另一个是我们在利用AI处理私有数据方面看到了多少需求。在早期，很多人认为大多数客户会对自己的大型语言模型进行非常具体的训练。但事实在很大程度上证明并非如此。相反，我认为现在非常流行并且越来越受欢迎的方式是，人们希望利用最好的模型，以私密的方式将其与自己的私有数据结合起来。我们看到了对这种方式的巨大需求。如果你刚才听了迈克的发言，你会了解到我们是如何将这些AI模型嵌入到我们的应用程序中的，这是一个用例。但遗憾的是，显然并不是所有的东西都运行在甲骨文的应用程序中，客户也编写了许多定制化应用。因此，我们在Oracle AI数据库中添加了大量功能，使其能够通过MCP服务器（模型上下文协议）或自然语言转SQL的方式轻松连接，从而让你使用这些模型。同时，我们还有AI数据平台产品，它正是为了解决这个问题而设计的。你拥有大量的数据，它可能是应用程序数据，可能是不同数据湖和湖仓一体中的自定义数据，也可能是结构化数据库中的数据。所有这些结合在一起，为你提供了一个智能体平台，你可以在其上快速构建应用程序，并访问来自多个提供商的所有最优秀的模型。在整个技术堆栈中，我们看到了极大的发展势头。这就是为什么我在准备好的发言中谈到了我们的多云数据库业务所呈现的增长。我们看到的是，为了让客户能够利用最新、最出色的AI，他们必须首先身处云端，但目前仍有大量数据并未上云。因此，我们看到客户正在加速将最重要的私有数据迁移到云环境中，以便随后利用这些数据来体验最先进的AI技术。西蒂·帕尼格拉希，分析师： 很好，感谢您提供的背景信息。操作员： 下一个问题来自联博资产管理（Sanford Bernstein）的马克·莫德勒（Mark Moerdler）。请提问。马克·莫德勒，分析师： 非常感谢接受我的提问，也祝贺你们度过了一个真正出色的季度。工作做得非常棒。我想稍微转换一下话题，讨论一下财务方面的问题。既然你们已经完成了大规模的债务融资，你能否解释一下，考虑到构建AI数据中心的成本以及为AI数据中心融资的资本成本之间的平衡，你们对AI数据中心业务本身所创造的价值有多大的信心？作为一个相关问题，如果不介意的话，你能否多谈谈主权云？你能否探讨一下你们如何将AI数据中心业务转化为充当主权云AI提供商的角色，以及这应该如何影响甲骨文的价值？克莱·马古伊尔克，云基础设施首席执行官： 好的。我想我们要分两部分来回答这个问题。我是克莱，我来回答前半部分，然后我会请迈克谈谈主权云的内容。当你思考这些AI数据中心的整体盈利能力时，主要有两个方面。首先是单就加速器本身而言，盈利能力如何。我们过去曾给出指引，预计该部分的毛利率在30%到40%之间。这对我们来说依然适用。而且随着我们在运营这些数据中心、降低交付成本、优化网络和硬件支出以及电力成本方面做得越来越好，我们预计这一数字将持续递增。因此，我们对此感到非常满意。需要了解的另一件事是，在这些AI数据中心内，无论是用于推理还是训练工作负载，需要采购的不仅仅是AI加速器。还有大量的通用计算资源、高性能块存储或大规模Blob存储、负载均衡、身份验证、安全产品等等。通常情况下，大约10%到20%的总支出是用于购买相邻服务的。当你将这些因素考虑进去时——根据服务组合的不同，这些相邻服务的利润率更高——整体盈利能力将继续提升。这甚至还没有考虑到我之前提到的多云数据库业务，那是一项利润率高得多（大多在60%到80%范围内）且增长非常迅速的业务。所以，当你把所有这些因素结合在一起时，OCI的整体利润率状况正在不断增强并迅速增长。我想回答的一个可能被忽视的潜在问题是：目前制约利润率的因素，并不是我们已经交付的算力容量。打个比方，假设我正在建设一个包含四个数据大厅的数据中心，当我交付第一个大厅时，那个大厅是盈利的。尽管我们的EPS等指标在持续增长，但我们目前的盈利水平之所以没有达到更高的程度，仅仅是因为我们有太多正在同时建设的项目，而这些在建项目会产生一些费用。当然，我们在这方面做得很好：我们在尽量缩短建设周期方面做得非常出色，在降低这段时间内的成本方面也非常出色，但这些成本终究不是零。因此，当我们的业务处于这种超高速增长阶段时，这是对盈利能力的唯一拖累。但值得庆幸的是，我们在交付产能方面越来越得心应手。当我们交付这些容量时，它们都已经以非常高的利润率签订了合同。综合这些因素，我们对已交付的算力容量以及AI业务不断提升的盈利能力充满信心。迈克，你想谈谈主权云吗？迈克·西西里亚，应用软件首席执行官： 是的。关于主权，正如我刚才所说，我认为我们处于非常有利的地位。一年前，人们谈论的“主权”主要是数据主权，市场上确实有一些解决方案在主数据层面实现了主权，但在灾备（DR）或某些其他环节上却并非如此，比如数据可能备份在另一个国家。当然，这在当下已经不被接受了。现在的主权，是指数据主权、运营主权甚至包括合同的主权。我们的Alloy模式完全有能力实现这三点。通过交付全栈解决方案，我们和竞争对手在主权云上存在巨大差异：我们不仅仅是提供一个处于边缘的“主权区”，我们提供的是全栈的OCI。它拥有我们所有的OCI服务，并且正如你提到的利润率组合，这使我们能够在主权区中运行我们所有的应用套件和AI数据平台。当然，其中某些服务的利润率与单纯的基础设施利润率是不同的。我认为我们在提供主权区全套甲骨文产品方面处于非常独特的地位。这个主权区可以根据客户的需要，做到足够小或足够大。另一方面，在界定“主权界限”的划分上，我们拥有极高的灵活性。我们通常以国家客户的边界来思考主权，但我们也在与一些企业客户进行探讨。比如，他们可能在欧洲或非洲的多个国家运营业务，并且确实希望拥有一个主权区——一个由他们控制并在其数据中心内运营的主权区。他们服务于特定垂直行业的客户，例如医疗保健或零售业。如果他们的主权区需要通过我们的Alloy横跨这些国家来划定，我们完全可以满足这种需求。我们相信我们在合同方面拥有最大的灵活性，在交付方面也拥有最大的灵活性。再次强调，最重要的一点是，我们在这些主权区内交付的是甲骨文所有的能力——不是一个子集，也不是少数边缘设备，而是整个OCI生态。马克·莫德勒，分析师： 这两个回答都非常有帮助，非常感谢。再次表示祝贺。操作员： 谢谢。我们的下一个问题来自巴克莱银行（Barclays）的拉伊莫·伦斯霍（Raimo Lenschow）。请提问。拉伊莫·伦斯霍，分析师： 太好了。谢谢。我也要表达我的祝贺。我想问一个我们在与投资者交流时经常感到困惑的话题，那就是“SaaS软件已死”，因为AI将会取代它。我只是想听听你们在与客户交流时听到了什么。这是那些投资者才有的臆想吗？客户方面也会讨论这个问题吗？你们是如何解释的？我个人的想法是，你们所做的很多业务是确定性的（Deterministic），而不是概率性的（Probabilistic）。这或许是一个解释。但我只是想再次听听你们的看法。谢谢。迈克·西西里亚，应用软件首席执行官： 是的，我是迈克，我来回答这个问题。就我交谈过的客户而言，我还没遇到过哪位客户告诉我，他们准备放弃自己现有的零售商品系统、核心银行系统、活期存款账户系统或电子健康系统，去用某些东拼西凑的、小众的AI功能在一夜之间取代所有的这一切。事实上，我从客户那里听到的是恰恰相反的声音。他们问的是：“我们怎样才能开箱即用地消耗掉你们在所有应用程序中内置的AI功能？我们怎样才能尽快让这些系统上线，因为我们认为这是实现价值的最佳方式。”听着，我们在甲骨文运行的这些系统，正如你所知，是高度复杂、执行关键任务的系统，蕴含着我们数十年的行业经验和数十年的监管合规积累。这些系统是我们的客户用来运营企业、政府机构、医疗组织等机构的核心。我非常满意我们在这个领域所处的地位。正如我所说，我们自己也在大力拥抱AI。因此，我们已经在Fusion中上线了1,000个AI智能体。仅我们的银行套件自身就包含了数百个AI智能体。所以，是的，我们认为AI具有颠覆性。确实如此。但我们认为我们才是颠覆者，因为我们实际上是将AI作为完整的功能直接嵌入到了我们的应用程序中，且不收取任何额外费用。这些功能是作为季度升级的一部分，作为常规更新节奏的一部分，包含在应用程序套件中的。因此，非但我不认为AI宣告了SaaS的死刑（至少对甲骨文而言并非如此），我反而认为它实际上提升了我们在SaaS领域的地位，并帮助我们更快地走向市场。我们对目前取得的成果感到非常兴奋，并期望在未来提供更多关于这方面的具体细节。操作员： 好的，谢谢。我们的最后一个问题来自德意志银行的布拉德·泽尔尼克（Brad Zelnick）。请提问。布拉德·泽尔尼克，分析师： 太好了。非常感谢。我同样要表达我的祝贺，同时也想说，你们传达的信息非常清晰且极具价值。我的问题是提给迈克的，或许拉里也能补充一下。这算是在拉伊莫刚才的问题上的延伸。你们在Fusion内部推出了“AI智能体工作室”（AI Agent Studio）。我们都知道，企业内部最有价值的核心资产（Crown jewels）就存放在甲骨文数据库和甲骨文应用软件中。但我很好奇，在许多其他厂商都在竞相成为跨多个不同企业系统和工作流的“AI交互层”的世界里，你们认为甲骨文的角色将如何演变？迈克·西西里亚，应用软件首席执行官： 布拉德，我是迈克。我先来回答。我认为数据引力（Data Gravity）在这里起着决定性作用。尤其是关键任务的数据引力更为重要。正如我们所说，我们已经宣布在Fusion中内置了AI智能体工作室。Fusion是位于企业客户内部的系统，是他们运营数据和关键任务数据的托管者。如果你要构建一堆AI智能体，或者你的系统集成商要构建一堆AI智能体，我经常会问的问题是：你会从哪里开始？你肯定会从记录系统（System of Record）内部开始，从具有数据引力的系统内部开始。因为从推理的角度，从检索增强生成（RAG）的角度来看，这些数据将具有高度的相关性和特殊性，能为AI提供大量的上下文。我们在Fusion中发布的AI智能体工作室不仅仅局限于Fusion数据，你还可以在我们的行业应用软件、第三方应用软件中构建AI智能体。第三方也可以在其中构建AI智能体。我们提供了一个一体化的、同类最佳的解决方案：一个全规模的SaaS应用、由AI驱动的SaaS应用，并且赋予你在标准升级的季度平台发布时间表中，在其之上或旁边创建属于你自己的AI智能体的能力。我认为这将非常有吸引力，因为我们在Fusion中构建的这个AI智能体工作室，是我们季度升级和常规安全修补程序的一部分。因此，你将获得两全其美的体验。你获得了打包的SaaS应用；你获得了一个紧贴着企业最关键、最核心数据的智能体工作室；如果你愿意，你还获得了创建自定义、专属智能体的能力。拉里·埃里森（Larry Ellison），董事长兼首席技术官： 我来补充一下。我们为所有的应用程序提供了大量预构建的智能体。但除此之外，我们还提供了一个开发环境——AI数据平台，这使得我们的客户能够轻松地在已建内容的基础上添加他们自己的智能体。我们并不认为我们能为银行系统或医疗保健系统构建所有的应用智能体。我们的许多合作伙伴会去开发，我们的许多客户也会去开发。AI数据平台的作用是提供一个完整集成的开发环境，你可以在这里使用甲骨文云中任意一个AI模型来构建你自己的智能体，而这里基本上汇聚了所有流行的AI模型。你可以用它来编写智能体代码，你可以让其执行复杂的多步查询推理。例如，我们计划在我们的Fusion会计系统中，将引入一个处理“结账（Close）”工作的复杂智能体。当你在不久的将来使用Fusion结账时，它将是一个无需人类参与的自主智能体。你只需要告诉AI智能体去结账，然后你就会得到结果。我们在应用程序中内置了大量的AI能力，但它们也是开放的。它们的开放性使得我们的客户和合作伙伴能够不断丰富这个智能体组合库。我们正在构建的是整个生态系统：自动化医疗保健、自动化金融服务、自动化零售业。这就是AI赋予我们的能力，它拓展了我们的视野，扩大了我们构建SaaS软件套件的范畴，让我们能够自动化整个生态系统。让我以医疗保健行业为例。在医疗保健领域，Epic实现了医院（特别是急症护理医院，在某些情况下也包括诊所）的自动化，但主要是急症护理医院。而我们不仅自动化急症护理医院，我们自动化诊所，自动化实验室。更重要的是，我们自动化支付方，也就是保险公司。我们自动化HCM系统，它负责培训护士，负责在需要进行核磁共振检查时安排合适的放射科医生。我们自动化医院的财务系统。我们甚至自动化FDA（美国食品药品监督管理局）用于审批最新药物以及与制药公司对接的流程。这就是庞大的医疗保健生态系统。感谢上帝，我们现在拥有了这些编程工具，这使我们能够构建一套全面的、基于智能体的软件，以实现像医疗保健或金融服务这样完整生态系统的自动化。这就是甲骨文正在做的事情。这就是为什么我们认为自己是颠覆者。这就是为什么我们认为所谓的“SaaS末日论”适用于其他公司，但绝对不适用于我们。我们的产品真的非常出色。布拉德·泽尔尼克，分析师： 谢谢拉里。谢谢迈克。祝贺你们。拉里·埃里森： 谢谢，布拉德。肯·邦德，投资者关系主管： 本次电话会议的录音回放将在我们的投资者关系网站上保留24小时。感谢大家今天的参与。现在，我把会议交回给雷吉娜结束。操作员： 今天的会议到此结束。感谢大家的参与，您现在可以挂断电话了。","news_type":1,"symbols_score_info":{"ORCX":0.6,"ORCU":0.6,"ORCL":1.98,"ORCS":0.6}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":45,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":333782143451376,"gmtCreate":1722522859076,"gmtModify":1722523076677,"author":{"id":"3487004053583116","authorId":"3487004053583116","name":"WenzhiDong","avatar":"https://static.tigerbbs.com/474dcc656ccb8f30521de08bc85082ac","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"authorIdStr":"3487004053583116","idStr":"3487004053583116"},"themes":[],"htmlText":"1.5-2年 这种话也好意思说？","listText":"1.5-2年 这种话也好意思说？","text":"1.5-2年 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href=\"https://laohu8.com/S/5RE.SI\">智能</a>驾驶1.5-2年。”7月初，前小鹏自动驾驶研发副总裁谷俊丽的一番言论，引发外界争议。</p><p><strong>自此之后，车企大佬几乎再无人敢直接点评特斯拉与中国车企在智能驾驶方面的具体差距。</strong>近期，轮到何小鹏点评时，他也只是轻轻赞扬了一番，表示过去自己一直觉得<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>母公司旗下的Waymo，是神一般的存在，但6月份去旧金山体验完特斯拉FSD V12版本后，感到“非常非常惊讶，跟以前完全不是一个版本了。”</p><p><strong>让何小鹏惊讶的秘密武器，便来自特斯拉于今年初正式上线的，端到端自动驾驶技术新版本FSD V12。</strong></p><p><img src=\"https://x0.ifengimg.com/ucms/2024_31/38B53451EEDB407D13F2F9A5ACE0EFDE289015D5_size24_w1080_h720.jpg\"/></p><p>特斯拉 FSD V12，最大的改变是用了<strong> “端到端” 架构，即一端输入摄像头等传感器获得的数据，另一端直接输出车该怎么开。</strong></p><p>在此之前，自动驾驶采用的是模块化方案，即把感知、预测、规划等划分为各自独立的模块，完全依赖工程师编写大量代码去制定行驶规则，从而告诉车遇到什么样的状况时，该采用哪些规则指令。</p><p><strong>如果将模块化方案视作iPhone中的Siri，那么端到端的出现，无疑就是ChatGPT时刻的降临。</strong></p><p>喊出全球唯二、中国唯一实现端到端大模型量产落地车企的何小鹏，在谈及特斯拉FSD有望年底进入中国的话题时，给出的答案是不担心后者的竞争。</p><p>同样不想落后特斯拉一步的华为，在4月份发布干昆ADS 3.0架构时，也开始强调“端到端”技术。7月份的理想智能驾驶夏季发布会上，官方也发布了基于端到端模型、VLM视觉语言模型和世界模型的全新自动驾驶技术架构。近期<a href=\"https://laohu8.com/S/NIO\">蔚来</a>也官宣其智能驾驶技术架构 NADArch2.0，正式引入世界模型的端到端架构。</p><p>理想、<a href=\"https://laohu8.com/S/NIO.SI\">蔚来</a>所谓的“世界模型”概念，也多少带些特斯拉的影子。</p><p>2021年特斯拉AI Day上，通过仿真模拟，借助Dojo超算能力，马斯克给特斯拉规划了一条通往完全自动驾驶的可行性路径，即借助虚拟仿真技术，来测试边缘情况和其他行驶过程中可能遇到的意外问题，“用自动驾驶来重现自动驾驶场景。”马斯克说道。</p><p><strong>十年前，“蔚小理”创立之初，纷纷摸着特斯拉打开了消费者对电动汽车的认知。十年后，面对AI大模型带来的新一轮技术变革，新势力们又一次跟紧了特斯拉的步伐。</strong></p><p>且这次的竞争，可能比十年前更激烈。</p><p>2014年，是智能汽车史上一个关键节点。从这年开始，汽车范式变革席卷全球，汽车工业进入跨界创新时代：传统的机械与制造模式，被新兴的新能源与电子电气技术一步步赶超。</p><p>一个软件驱动汽车的新时代来临，汽车工业就此开始转向基于ICT和互联网技术的经济范式。原本适用于消费电子行业的边际成本效应，开始在汽车领域发挥作用。</p><p>尽管前期智能化研发投入成本高昂，但一旦成功之后，其复制扩张的边际成本将变得无限低。“大家只能玩了命比研发、比技术，这就是为什么消费电子行业，如手机等，都是赢家通吃。”雷军在近期接受李翔专访时说。</p><p>如今，赢家通吃的前景和压力，一同涌到了新势力面前。</p><p><img src=\"https://x0.ifengimg.com/ucms/2024_31/9C0929D5707DFA0F7A2CBC2B9605B22419B476F7_size7_w681_h681.png\"/></p><p><strong>质疑特斯拉、理解特斯拉，到成为特斯拉的一幕，正在车圈轮番上演。</strong></p><p>2013研发辅助自动驾驶功能Autopilot时，特斯拉也是老老实实采用了前辈谷歌开辟的路径，即用激光雷达、摄像头等传感器收集数据，人工标注之后，再让工程师编写行驶规则代码，从而决定车该怎么开。</p><p>转变在2021年到来。为了节省成本和更快速普及自动驾驶功能，马斯克决定放弃激光雷达和高精地图，改用纯视觉方案。</p><p>2021年5月份，特斯拉正式决定去掉量产车上此前标配的毫米波雷达，仅保留全车八个摄像头，来为特斯拉FSD采集外部环境数据。</p><p>2021年7月31日，特斯拉开始推送FSD全新版本FSD Beta V9.1，这是首个使用“特斯拉纯视觉”方案的辅助驾驶套件。</p><p><img src=\"https://x0.ifengimg.com/ucms/2024_31/345F55732BC24760FDEE611EDCC6C3B8B0BAF22D_size96_w1080_h1619.jpg\"/></p><p>自此之后，自动驾驶领域被分成了两大流派——纯视觉派和激光雷达派，前者以特斯拉为首，后者以小鹏、蔚来等为首。</p><p>让马斯克敢于做出放弃激光雷达决定的一大原因，在于特斯拉更新了以Transformer为基础的BEV（Bird's Eye View，鸟瞰视野）感知模型，其不需要依赖高精地图，便可实现辅助自动驾驶功能。</p><p>在BEV＋Transformer架构之外，特斯拉随后又加入了占用网络技术（OCC），使得纯视觉方案的导航精准度进一步提升。</p><p><strong>在特斯拉改用纯视觉方案一年后，2022年下半年，蔚小理、华为、<a href=\"https://laohu8.com/S/002594\">比亚迪</a>等，都开始摸着特斯拉过河，转向研发不依赖高精地图的BEV+Transformer方案。</strong></p><p>比亚迪智能驾驶业务负责人韩冰，甚至在去年中的一场活动上说道：“BEV是比亚迪在高阶智能驾驶上弯道超车的机会。”</p><p>也正是由于排除了高精地图的牵绊，2023年，中国车企展开了比拼NOA（领航辅助驾驶）开城速度的新竞赛。</p><p>余承东就曾感慨过，华为在上海投入一两年，都没采集完城区高精地图，“上海一条小路都要折腾很久。”</p><p><strong>除了提速NOA开城速度之外，特斯拉所引领的纯视觉方案，还让新势力们看到了将高阶智驾技术，下放到平价车型上的可能性。</strong></p><p>3月份发布的小米SU7，其Pro/Max版本采用激光雷达方案，标准版则走了纯视觉方案；小鹏8月份上市的M03，也会配备不同智驾方案，这将是小鹏首次在量产车上应用纯视觉路线；蔚来9月份上市的第二品牌乐道L60，同样出于成本考量，取消了激光雷达，换用纯视觉方案。</p><p>为了抢占更多车企合作订单，华为也在今年正式发布了视觉智驾方案——HUAWEI ADS基础版，号称可实现全国高速城快路段的智能辅助驾驶，以及智能泊车功能，目前已经相继应用在智界S7和深蓝S07上。</p><p>随着AI大模型在2022年爆火，被特斯拉引燃的端到端智驾新路线，则成为继“BEV＋Transformer＋OCC占用网络”智驾方案之后，车企竞逐的新目标。</p><p><img src=\"https://x0.ifengimg.com/ucms/2024_31/C1B90C251D5C21CB2B7EF5BA436B08F379A368B1_size6_w681_h681.png\"/></p><p>想要实现端到端，车企的视觉神经网络就需要采集更大量、更多样化和更真实的数据样本，同时用更低时延的算力对数据加以解析利用。</p><p>这直接催生了三年前特斯拉超算系统Dojo的诞生。</p><p>2021年特斯拉AI Day上，马斯克宣称Dojo效率已经超过了<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>GPU和谷歌TPU。为了实现地表最强目标，特斯拉自主研发了首款AI训练芯片D1。7nm制程的D1，运算处理能力可以达到362 TFLOPS（相当于每秒362万亿次的浮点运算）。</p><p>D1之前，马斯克就凭借FSD推理芯片诞生，让特斯拉坐上了全世界第一个自研智能驾驶芯片的车企的宝座。</p><p><strong>在2019年特斯拉量产FSD芯片后，蔚小理相继于2020年组建起自己的芯片团队。</strong></p><p><img src=\"https://x0.ifengimg.com/ucms/2024_31/94CA5930EB44DD628AB85DBDC416B5E7E25BD2C0_size48_w800_h450.jpg\"/></p><p>在智能汽车领域，为了实现更好的性能优化，从芯片、算法到操作系统，一体化自研已经成为越来越多车企攻克的方向。在头部新能源车企身上，表现尤为明显。何小鹏也曾公开发表观点，认为“像<a href=\"https://laohu8.com/S/AAPL\">苹果</a>这样的软硬件一体可控模式，在智能汽车企业里面会出现越来越多”。</p><p>随着特斯拉在软硬一体道路上越走越远，新势力们也开始加足马力追赶。</p><p><strong>进入2024年7月份，蔚小理四年造芯路，终于有了成果：</strong>蔚来在NIO IN 2024上对外宣布，全球首颗5nm智能驾驶芯片——神玑 NX9031流片成功。该芯片有望于2025年一季度首搭蔚来旗舰轿车ET9。</p><p>同时，据36氪汽车爆料，<a href=\"https://laohu8.com/S/XPEV\">小鹏汽车</a>自研的智驾芯片也已经送去流片，“预计8月回片。”</p><p><a href=\"https://laohu8.com/S/LI\">理想汽车</a>的智驾芯片也将于年内完成流片。</p><p><strong>更好地控制成本，成为诱导新势力们下场造芯的主要原因之一。</strong></p><p>“如果理想自己做推理芯片，可以做到像特斯拉一样的成本，因为算法掌握在自己的手里，也包括后面整个的训练平台、训练芯片自己做。” 李想曾如此讲到，甚至还评估过特斯拉做AI训练芯片D1的具体缩减成本，“大概能做到英伟达A100六分之一的成本。”</p><p>值得一提的是，在英伟达芯片断供危机之下，新势力们的芯片自研，还开始承担起保卫供应链安全的战略价值。</p><p>且随着芯片不断迭代，其对车企带来的成本优化空间还会进一步扩大。二季度财报会上，马斯克表示，下一代特斯拉AI芯片，也就是HW5，从推理能力的角度来看，“它可以与英伟达GB 200相媲美。”</p><p><img src=\"https://x0.ifengimg.com/ucms/2024_31/12D89E5EC68EE6B2A9D3B9075361E3DC8DC4F496_size8_w681_h681.png\"/></p><p><strong>但无论推进端到端，还是自研芯片，对于尚处在亏损阶段的大多数新势力而言，都将是一笔承压的投资。</strong></p><p>智能驾驶等高算力芯片，研发周期长、资金投入大，且不确定性高。有数据统计，一颗高算力芯片的研发和量产，至少需要花费十几亿元。</p><p>为车企供应智驾芯片的地平线创始人兼CEO余凯更是直言，车企应该慎重考虑自研智能驾驶芯片问题。“自研和他山之石本身是战略选择，如果车厂的年销量预期不到100万辆，资金的整个效率其实是算不过账的。”</p><p><strong>这考验着车企的规模效应。</strong>只有卖出更多的车，才能平摊这些研发支出，并发挥出自研芯片的成本优势。</p><p>环顾全球新能源车企，2023年，仅有比亚迪和特斯拉两家，达成了年销百万辆的目标。</p><p>更不容忽视的是，<strong>规模效应还将帮助车企在端到端竞争中获取更多数据支持。</strong></p><p><strong>端到端模型上限很高，有望直指自动驾驶的L5级别，但它的下限很低，</strong>在一些基础状况下，甚至比不上模块化方案，如采用端到端路线的特斯拉FSD V12版本上线后，被不少人测试出车辆撞到马路牙、损坏轮毂的低级错误。</p><p>避开上述低级错误的主要方法，就是投喂给端到端模型更多的资源，包括算力、算法和数据等。</p><p><img src=\"https://x0.ifengimg.com/ucms/2024_31/7C240BF7C9E4AE8DE9D5A1F94D66B2034B5029E8_size60_w790_h392.jpg\"/></p><p>去年财报会上，马斯克便谈到数据对自动驾驶模型的重要性：“用100万个视频片段训练，勉强够用；200万个，稍好一些；300万个，就会感到Wow；到了1000万个，就变得难以置信了。”</p><p>但并不是所有的行车数据都可以用来训练端到端模型。这方面，汽车跟ChatGPT等大模型一样，考验的是厂商处理数据的细节。</p><p>“在以数据为中心（data-centric）的AI新时代，模型能不能出彩实际上主要是靠数据。”大模型从业者李振曾向字母榜（ID：wujicaijing）解释，数据里面潜藏的诸多魔鬼细节，甚至决定着大模型产品的成败。</p><p>谷歌就是前车之鉴。不管从算力还是算法，谷歌并不比OpenAI差，甚至还要强，但恰恰是借助基于人类反馈的强化数据训练工作，OpenAI最终赶在谷歌前面做出了ChatGPT。</p><p>“特斯拉为什么能够遥遥领先？是因为它有销量作为基础。”在谷俊丽看来，要在商业模式上追赶特斯拉，必须形成产品的规模化。</p><p>而特斯拉留给新势力们追赶的窗口正在收紧。根据马斯克预测，随着FSD V12.5版本，或者12.6版本的推出，最快今年年底，中国、欧洲等国家和地区，就可以获得落地批准。</p><p><img src=\"https://x0.ifengimg.com/ucms/2024_31/4B5B5118A19A3D1F7FE9F09E941229FE0836C408_size348_w1080_h872.png\"/></p><p>规模效应之外，凭借自我造血能力，马斯克还给这场端到端竞赛，划定了一个入场门槛。在4月份访华当天，马斯克发文称，“特斯拉今年将斥资约100亿美元用于AI的训练和推理，后者主要用于汽车。任何公司，如果没有达到这样的支出水平，并且不能高效地完成这项工作，就无法参与竞争。”</p><p>用十年熬过规模量产挑战之后，一场新的淘汰赛再次摆在了新势力面前。</p><p><strong>参考资料：</strong></p><p><strong>《关于造车，雷军近年唯一深度专访》雷军</strong></p><p><strong>《放弃雷达，国内车企倒戈纯视觉路线》中国汽车报</strong></p><p><strong>《蔚来、小鹏等自研智驾芯片将流片，上车进入倒计时》36氪</strong></p><p><strong>《理想自研芯片进展：在新加坡设立办公室，团队规模已超 160 人》晚点Auto</strong></p><p><strong>《特斯拉从此无禁区，但FSD 入华还没时间表》盒饭财经</strong></p></body></html>","source":"fenghuang_stock","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>新势力又要摸着马斯克过河了</title>\n<style 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V12版本后，感到“非常非常惊讶，跟以前完全不是一个版本了。”让何小鹏惊讶的秘密武器，便来自特斯拉于今年初正式上线的，端到端自动驾驶技术新版本FSD V12。特斯拉 FSD V12，最大的改变是用了 “端到端” 架构，即一端输入摄像头等传感器获得的数据，另一端直接输出车该怎么开。在此之前，自动驾驶采用的是模块化方案，即把感知、预测、规划等划分为各自独立的模块，完全依赖工程师编写大量代码去制定行驶规则，从而告诉车遇到什么样的状况时，该采用哪些规则指令。如果将模块化方案视作iPhone中的Siri，那么端到端的出现，无疑就是ChatGPT时刻的降临。喊出全球唯二、中国唯一实现端到端大模型量产落地车企的何小鹏，在谈及特斯拉FSD有望年底进入中国的话题时，给出的答案是不担心后者的竞争。同样不想落后特斯拉一步的华为，在4月份发布干昆ADS 3.0架构时，也开始强调“端到端”技术。7月份的理想智能驾驶夏季发布会上，官方也发布了基于端到端模型、VLM视觉语言模型和世界模型的全新自动驾驶技术架构。近期蔚来也官宣其智能驾驶技术架构 NADArch2.0，正式引入世界模型的端到端架构。理想、蔚来所谓的“世界模型”概念，也多少带些特斯拉的影子。2021年特斯拉AI Day上，通过仿真模拟，借助Dojo超算能力，马斯克给特斯拉规划了一条通往完全自动驾驶的可行性路径，即借助虚拟仿真技术，来测试边缘情况和其他行驶过程中可能遇到的意外问题，“用自动驾驶来重现自动驾驶场景。”马斯克说道。十年前，“蔚小理”创立之初，纷纷摸着特斯拉打开了消费者对电动汽车的认知。十年后，面对AI大模型带来的新一轮技术变革，新势力们又一次跟紧了特斯拉的步伐。且这次的竞争，可能比十年前更激烈。2014年，是智能汽车史上一个关键节点。从这年开始，汽车范式变革席卷全球，汽车工业进入跨界创新时代：传统的机械与制造模式，被新兴的新能源与电子电气技术一步步赶超。一个软件驱动汽车的新时代来临，汽车工业就此开始转向基于ICT和互联网技术的经济范式。原本适用于消费电子行业的边际成本效应，开始在汽车领域发挥作用。尽管前期智能化研发投入成本高昂，但一旦成功之后，其复制扩张的边际成本将变得无限低。“大家只能玩了命比研发、比技术，这就是为什么消费电子行业，如手机等，都是赢家通吃。”雷军在近期接受李翔专访时说。如今，赢家通吃的前景和压力，一同涌到了新势力面前。质疑特斯拉、理解特斯拉，到成为特斯拉的一幕，正在车圈轮番上演。2013研发辅助自动驾驶功能Autopilot时，特斯拉也是老老实实采用了前辈谷歌开辟的路径，即用激光雷达、摄像头等传感器收集数据，人工标注之后，再让工程师编写行驶规则代码，从而决定车该怎么开。转变在2021年到来。为了节省成本和更快速普及自动驾驶功能，马斯克决定放弃激光雷达和高精地图，改用纯视觉方案。2021年5月份，特斯拉正式决定去掉量产车上此前标配的毫米波雷达，仅保留全车八个摄像头，来为特斯拉FSD采集外部环境数据。2021年7月31日，特斯拉开始推送FSD全新版本FSD Beta V9.1，这是首个使用“特斯拉纯视觉”方案的辅助驾驶套件。自此之后，自动驾驶领域被分成了两大流派——纯视觉派和激光雷达派，前者以特斯拉为首，后者以小鹏、蔚来等为首。让马斯克敢于做出放弃激光雷达决定的一大原因，在于特斯拉更新了以Transformer为基础的BEV（Bird's Eye View，鸟瞰视野）感知模型，其不需要依赖高精地图，便可实现辅助自动驾驶功能。在BEV＋Transformer架构之外，特斯拉随后又加入了占用网络技术（OCC），使得纯视觉方案的导航精准度进一步提升。在特斯拉改用纯视觉方案一年后，2022年下半年，蔚小理、华为、比亚迪等，都开始摸着特斯拉过河，转向研发不依赖高精地图的BEV+Transformer方案。比亚迪智能驾驶业务负责人韩冰，甚至在去年中的一场活动上说道：“BEV是比亚迪在高阶智能驾驶上弯道超车的机会。”也正是由于排除了高精地图的牵绊，2023年，中国车企展开了比拼NOA（领航辅助驾驶）开城速度的新竞赛。余承东就曾感慨过，华为在上海投入一两年，都没采集完城区高精地图，“上海一条小路都要折腾很久。”除了提速NOA开城速度之外，特斯拉所引领的纯视觉方案，还让新势力们看到了将高阶智驾技术，下放到平价车型上的可能性。3月份发布的小米SU7，其Pro/Max版本采用激光雷达方案，标准版则走了纯视觉方案；小鹏8月份上市的M03，也会配备不同智驾方案，这将是小鹏首次在量产车上应用纯视觉路线；蔚来9月份上市的第二品牌乐道L60，同样出于成本考量，取消了激光雷达，换用纯视觉方案。为了抢占更多车企合作订单，华为也在今年正式发布了视觉智驾方案——HUAWEI ADS基础版，号称可实现全国高速城快路段的智能辅助驾驶，以及智能泊车功能，目前已经相继应用在智界S7和深蓝S07上。随着AI大模型在2022年爆火，被特斯拉引燃的端到端智驾新路线，则成为继“BEV＋Transformer＋OCC占用网络”智驾方案之后，车企竞逐的新目标。想要实现端到端，车企的视觉神经网络就需要采集更大量、更多样化和更真实的数据样本，同时用更低时延的算力对数据加以解析利用。这直接催生了三年前特斯拉超算系统Dojo的诞生。2021年特斯拉AI Day上，马斯克宣称Dojo效率已经超过了英伟达GPU和谷歌TPU。为了实现地表最强目标，特斯拉自主研发了首款AI训练芯片D1。7nm制程的D1，运算处理能力可以达到362 TFLOPS（相当于每秒362万亿次的浮点运算）。D1之前，马斯克就凭借FSD推理芯片诞生，让特斯拉坐上了全世界第一个自研智能驾驶芯片的车企的宝座。在2019年特斯拉量产FSD芯片后，蔚小理相继于2020年组建起自己的芯片团队。在智能汽车领域，为了实现更好的性能优化，从芯片、算法到操作系统，一体化自研已经成为越来越多车企攻克的方向。在头部新能源车企身上，表现尤为明显。何小鹏也曾公开发表观点，认为“像苹果这样的软硬件一体可控模式，在智能汽车企业里面会出现越来越多”。随着特斯拉在软硬一体道路上越走越远，新势力们也开始加足马力追赶。进入2024年7月份，蔚小理四年造芯路，终于有了成果：蔚来在NIO IN 2024上对外宣布，全球首颗5nm智能驾驶芯片——神玑 NX9031流片成功。该芯片有望于2025年一季度首搭蔚来旗舰轿车ET9。同时，据36氪汽车爆料，小鹏汽车自研的智驾芯片也已经送去流片，“预计8月回片。”理想汽车的智驾芯片也将于年内完成流片。更好地控制成本，成为诱导新势力们下场造芯的主要原因之一。“如果理想自己做推理芯片，可以做到像特斯拉一样的成本，因为算法掌握在自己的手里，也包括后面整个的训练平台、训练芯片自己做。” 李想曾如此讲到，甚至还评估过特斯拉做AI训练芯片D1的具体缩减成本，“大概能做到英伟达A100六分之一的成本。”值得一提的是，在英伟达芯片断供危机之下，新势力们的芯片自研，还开始承担起保卫供应链安全的战略价值。且随着芯片不断迭代，其对车企带来的成本优化空间还会进一步扩大。二季度财报会上，马斯克表示，下一代特斯拉AI芯片，也就是HW5，从推理能力的角度来看，“它可以与英伟达GB 200相媲美。”但无论推进端到端，还是自研芯片，对于尚处在亏损阶段的大多数新势力而言，都将是一笔承压的投资。智能驾驶等高算力芯片，研发周期长、资金投入大，且不确定性高。有数据统计，一颗高算力芯片的研发和量产，至少需要花费十几亿元。为车企供应智驾芯片的地平线创始人兼CEO余凯更是直言，车企应该慎重考虑自研智能驾驶芯片问题。“自研和他山之石本身是战略选择，如果车厂的年销量预期不到100万辆，资金的整个效率其实是算不过账的。”这考验着车企的规模效应。只有卖出更多的车，才能平摊这些研发支出，并发挥出自研芯片的成本优势。环顾全球新能源车企，2023年，仅有比亚迪和特斯拉两家，达成了年销百万辆的目标。更不容忽视的是，规模效应还将帮助车企在端到端竞争中获取更多数据支持。端到端模型上限很高，有望直指自动驾驶的L5级别，但它的下限很低，在一些基础状况下，甚至比不上模块化方案，如采用端到端路线的特斯拉FSD V12版本上线后，被不少人测试出车辆撞到马路牙、损坏轮毂的低级错误。避开上述低级错误的主要方法，就是投喂给端到端模型更多的资源，包括算力、算法和数据等。去年财报会上，马斯克便谈到数据对自动驾驶模型的重要性：“用100万个视频片段训练，勉强够用；200万个，稍好一些；300万个，就会感到Wow；到了1000万个，就变得难以置信了。”但并不是所有的行车数据都可以用来训练端到端模型。这方面，汽车跟ChatGPT等大模型一样，考验的是厂商处理数据的细节。“在以数据为中心（data-centric）的AI新时代，模型能不能出彩实际上主要是靠数据。”大模型从业者李振曾向字母榜（ID：wujicaijing）解释，数据里面潜藏的诸多魔鬼细节，甚至决定着大模型产品的成败。谷歌就是前车之鉴。不管从算力还是算法，谷歌并不比OpenAI差，甚至还要强，但恰恰是借助基于人类反馈的强化数据训练工作，OpenAI最终赶在谷歌前面做出了ChatGPT。“特斯拉为什么能够遥遥领先？是因为它有销量作为基础。”在谷俊丽看来，要在商业模式上追赶特斯拉，必须形成产品的规模化。而特斯拉留给新势力们追赶的窗口正在收紧。根据马斯克预测，随着FSD V12.5版本，或者12.6版本的推出，最快今年年底，中国、欧洲等国家和地区，就可以获得落地批准。规模效应之外，凭借自我造血能力，马斯克还给这场端到端竞赛，划定了一个入场门槛。在4月份访华当天，马斯克发文称，“特斯拉今年将斥资约100亿美元用于AI的训练和推理，后者主要用于汽车。任何公司，如果没有达到这样的支出水平，并且不能高效地完成这项工作，就无法参与竞争。”用十年熬过规模量产挑战之后，一场新的淘汰赛再次摆在了新势力面前。参考资料：《关于造车，雷军近年唯一深度专访》雷军《放弃雷达，国内车企倒戈纯视觉路线》中国汽车报《蔚来、小鹏等自研智驾芯片将流片，上车进入倒计时》36氪《理想自研芯片进展：在新加坡设立办公室，团队规模已超 160 人》晚点Auto《特斯拉从此无禁区，但FSD 入华还没时间表》盒饭财经","news_type":1,"symbols_score_info":{"TSLA":1,"XPEV":0.8,"LI":0.9,"NIO":0.9}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":2541,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0}],"lives":[]}