#基建
美媒急呼:AI資料中心建設,美國再遭中國“卡脖子”
在美國德克薩斯州的廣袤平原上,一場關於未來的豪賭正在上演。數千名工人日夜趕工,試圖為OpenAI等科技巨頭建構龐大的算力堡壘。然而,這些手握重金的建設者們此刻卻陷入了前所未有的焦慮——阻擋他們通往AI霸權的,不是被封鎖的高端晶片,而是看似平平無奇的“鐵疙瘩”:變壓器。美國大型資料中心施工現場有錢也買不到的“電力心臟”隨著生成式AI的爆發,資料中心成了名副其實的“吞電獸”。一座頂級AI資料中心的耗電量,足以匹敵一座中等規模的城市。要讓這些昂貴的GPU叢集運轉起來,不僅需要電,更需要能將高壓電轉化為可用電力的關鍵裝置。但現實給狂熱的美國AI基建潑了一盆冷水。據彭博社等多家美媒披露,美國今年計畫新建的資料中心中,近一半可能因關鍵電氣零部件短缺而被迫延期甚至取消。這不僅是供應鏈的波動,更是一場結構性的危機。被忽視的“卡脖子”環節長期以來,美國將目光鎖定在晶片製程和演算法模型的尖端對決上,卻忽視了支撐這一切的物理基礎。伍德麥肯茲的高級分析師本傑明·布歇直言不諱地指出:“國內產能根本不夠用。”過去幾十年,為了追求利潤最大化,美國將大量電氣製造產業外包。如今,當AI浪潮襲來,本土工廠早已無法在短時間內填補巨大的供需缺口。交貨期噩夢:在2020年之前,訂購一台大型變壓器通常需要等待兩年左右。而現在,隨著需求井噴,交貨周期被拉長到了驚人的5年。對於建設周期通常只有18個月的資料中心項目來說,這無異於宣判死刑。進口依賴加劇:儘管華盛頓一直在高喊“脫鉤”和“去風險”,但身體卻很誠實。資料顯示,2025年前10個月,美國公用事業公司從中國進口的大功率變壓器超過8000台,這一數字是2022年全年的數倍。變壓器與配電櫃諷刺的“反向卡脖子”這就構成了2026年最諷刺的商業圖景:美國在晶片領域對中國築起“小院高牆”,試圖切斷算力供應;但在基礎設施領域,美國的AI雄心卻不得不依賴中國的供應鏈。除了變壓器,開關裝置和鋰離子電池同樣面臨短缺。中國在電池領域的全球佔比依然頑固地保持在40%以上,且掌握了從原材料加工到成品製造的完整產業鏈。Crusoe能源公司的策略頗具代表性——他們不得不提前數年鎖定裝置供應,就像在瘋狂搶購限量版球鞋一樣搶購工業變壓器。這種被動局面讓美國企業陷入了兩難:一邊是川普政府可能加征的關稅壁壘,另一邊是如果不進口中國裝置就面臨項目爛尾的現實。德克薩斯大學奧斯汀分校的教授喬舒亞·巴斯比警告稱,如果為了政治正確而盲目切斷中國裝置進口,美國企業將付出“過於高昂的代價”。算力的盡頭是電力這場危機揭示了一個被矽谷精英們長期忽視的真理:算力的盡頭是電力,而電力的盡頭是強大的工業製造能力。馬斯克曾預言,AI的瓶頸將從“缺芯”轉向“缺電”。如今,這一預言正在應驗。中國在特高壓輸電和電力裝置製造上的深厚積累,原本是作為能源轉型的佈局,卻意外地成為了AI時代的關鍵籌碼。對於美國而言,重建本土變壓器產業鏈並非一日之功。在“美國優先”的口號與冰冷的工業現實之間,美國的資料中心建設者們正在經歷一場痛苦的陣痛。或許,只有當那些昂貴的伺服器因為缺電而閒置時,決策者們才會意識到:在全球化的今天,沒有任何一個國家能獨自通吃所有環節。 (晶片研究室)
摩根大通:2026年新興技術四大趨勢
不是技術越來越複雜,而是技術正在變得越來越像“人”——能聽懂你、主動幫你、替你做事。這一年,AI不再是工具,而是夥伴。有沒有這樣一種感受,這兩年,AI的相關新聞到處都是,可是,總是感覺距離自己稍微有點遠,又或者,雖然聽明白了名詞,然而,卻弄不清楚它究竟意味著啥呢?最近摩根大通發佈了一份報告,這份報告是關於2026年新興技術趨勢的分析,報告裡沒有太多讓人覺得難懂的公式,然而卻把未來幾年科技將會發生怎樣的變化講得十分清楚。今日,我們摒棄晦澀難懂的技術不談,僅僅談論四個當下正在出現、並且將會對我們的工作以及生活產生深刻影響的核心變動。第一章:AI能不能幫上忙,全看它“懂不懂你”往昔我們談及AI,講的是其何等聰慧。然而當下,眾人發覺:AI即便聰慧超乎尋常,倘若對您的特定場景毫無認知、對您究竟是誰一無所知、對您所欲踐行之事全然不解,那麼它所給出的回應內容,僅僅是堆砌而成充斥正確性的無用話語罷了。那麼,首要的一個大趨勢便是,AI是否好用,其關鍵之處在於,它能否獲取到那些“恰當的上下文”。什麼叫做“對的上下文”呢?那便是它明白你當下的角色,清楚你所具有的目標,曉得你手頭現有的資料,知曉你能夠運用的工具。恰似一位新入職的同事,倘若他不熟悉你們公司的業務流程,不曉得項目的背景狀況,不清楚該去跟誰進行對接,那麼即便他再聰慧,也無法把活幹好。為了讓AI真正“懂”這些,報告裡提到了幾個有意思的方向:物理AI:人工智慧走出電腦步入真切實際世界,舉例而言,工廠之中的機器人,並非是被預先編寫程序設定好的那種固定模式動作,而是具備自我學習能力,能夠自行適應,當面對不同形狀的箱子時,它能夠憑藉自身能力判斷如何抓取,以及運用多大的力量來抓取,恰恰是這種物理人工智慧展示出其現實功效。知識圖譜:你可以把它理解成給AI裝了一個“企業大腦”。它將公司內零散的資料、關係以及規則串聯起來,在AI提問時,並非隨意翻閱資料,而是如同一位資深員工,清楚誰是誰,什麼事務該找誰去處理,以及怎樣去執行什麼流程。上下文工程:這是個全新的詞彙,然而其蘊含的道理卻並不複雜;人工智慧一次能夠接納的資訊數量存在著限制,恰似人的注意力存在著侷限一樣;故而當前所注重的並非是“給予它的資訊越多便越好”,而是“怎樣挑選最為關鍵的資訊給予它”;這就如同為人工智慧配備了一位管家,協助它篩選資訊、捋順思路。簡略來講,往後的AI運用,較量因素並非是模型有多厲害強大,而是在於它於合適的時刻,能否獲取到恰當的資訊。第二章:AI用得越多,背後的“基建”就越忙你可曾察覺到,當下開啟任意一款App,皆有可能彈出一位AI助手。這表明AI已然不再是實驗室裡的玩鬧之物,而是被較多地運用到了實際業務當中。但背後有一個問題:算力不夠用了。因此,AI推理的需求,正在推動一場前所未有的基礎設施大升級。這裡所提及的“基礎設施”,並非我們平常所認知的伺服器,而是涵蓋能源的體系,是包含資料中心的體系,是涉及晶片的體系,是關乎網路的全套體系。能源方面,AI運行起來耗電量極為顯著,針對某個大型資料中心而言,其耗電量等同於一座小城市的耗電量,鑑於此,當下眾人都在開展新供電方式的研究工作,諸如小型核反應堆、太陽能以及地熱能等,實施這些研究只有唯一的目的,那便是確保AI能夠獲得電力供應,進而實現正常運行。資料中心,以往建構資料中心時,如同搭建倉庫,現下情況不同,需建成‘高樓’,採用液冷散熱方式,助力支援更高層級密度的晶片堆疊,簡言之,即在更小容量空間內,裝填更多的算力。晶片方面,GPU這一圖形處理器向來是AI的主力,然而當下出現了各類“專用晶片”。其中有專門用於做推理的,還有專門用於做邊緣計算的。這些專用晶片具備更省電的特性,同時價格更為便宜,能夠使AI的成本降下來。雲原生人工智慧,旨在使企業能夠更為便利地管理人工智慧資源,開源社區此刻正在建構一套具備標準化特性的工具。你能夠將其理解為,給人工智慧相關的基礎設施裝置了一套相當於“作業系統”的事物,進而致使開發者以及維運人員無需再為底層硬體問題而感到頭疼不已。這個趨勢向我們傳達出這樣的資訊:AI並非毫無憑藉就自行運行起來的,它的背後存在著整整一套,且這套系統正變得愈發龐大,愈發細緻入微的“後勤系統”,是該“後勤系統”在起著支撐作用。第三章:你不用再“找”App,App會來找你你若計畫去做一件事情,其通常所遵循的流程究竟是怎樣的呢,先是開啟瀏覽器,接著進行搜尋,隨後點開若干網站,再去下載一款App,而後開展註冊操作,跟著實施登錄行為,接著填寫表單,最後予以提交,光是這麼思索一番便已然覺得疲憊不堪了。然而,未來只要你將“我想要去做什麼”這般表述出來,其餘的事項便都交付給人工智慧去進行處理了。這背後的邏輯是互動方式的根本性質的轉變,這種轉變是從“應用切換”轉變為“意圖即介面”。舉個例子:智能體瀏覽器,你無需再開啟十幾個網頁,去進行比價、填表以及下單的操作。你告知瀏覽器“幫我訂一張周五下午前往上海的高鐵票”,它便會自行去查詢時刻表,去比較價格,去下單,去付款,最後向你告知“搞定了”。辦公軟體未來並非Word、Excel那些軟體,變成了一個“智能協作空間”,也就是AI原生工作空間,它能謹記你上周和那個客戶交流,清楚你下周三存在匯報事項,會主動替你規整材料,提示你回覆關鍵消息,甚至在你開會之前,為你生成一份討論提綱。對於生成式使用者體驗而言,當你去打開同一個App,然而和別人所看到的情況或許會全然不一樣,緣何如此呢,是因為它會依據你的習慣。以及你的偏好,甚至還包括你此刻的心情,即時去“生成”一個最為適合你的介面,不再是那種整齊劃一的模式,而是呈現出千人千面的狀況。以前品牌若想聽使用者反饋,就只能去看文字評論,多模態社交聆聽方面,現在呢,AI能夠聽懂播客裡的語氣,還能夠看懂視訊裡產品的露出,甚至還能從圖片中識別情緒,這使得品牌真正“聽見”了消費者的心聲。這個趨勢的核心就是:技術不再讓你去適應它,而是它來適應你。第四章:先在“虛擬世界”裡試一遍,再拿到現實中用先前,若是你打算對一款全新產品以及一個全新流程予以測試,那就只能拿到實際環境中去運行一番。其成本高昂,風險巨大,一旦出現問題還得耗費時間慢慢進行偵錯。但是呢,當下的情形已然有所不同了。運用人工智慧在虛擬世界當中,將全部的種種可能性都逐一進行嘗試,之後呢,把最為可靠的那種方案取出來拿到現實世界裡來。合成使用者:你能夠生成數量達到成千上萬個的“虛擬使用者”用以對你的產品展開測試。這些“虛擬使用者”能夠模擬具有不同年齡、職業以及偏好的人群,從而籍此 assisting 你提前發覺問題。舉例而言,倘若你想要瞭解一款全新的 App 在老年人群體當中是否好用,並非真的需要去尋覓幾百個老年人來進行試用,借助 AI 便能夠幫你模擬出來。網路安全領域,以往是遭受到攻擊之後才去修補漏洞。如今,AI能夠建構企業系統的 “數字孿生”,接下來自身充當駭客,不斷反覆模擬攻擊路徑,進而找出所有有可能被突破的點。直至真正的駭客出現時,漏洞已然被堵住了。這個趨勢的實質,是將風險以及不確定性,放置於虛擬世界當中予以解決,使得真實世界裡的每一回部署,都更為穩妥、更為高效。(TOP行業報告)
20歲女生引爆美股至暗時刻!小扎1200億美元一夜沒了,七巨頭迎史上最狠審判
周四,在1月底創出歷史新高之後,美股迎來了最黑暗的一天,科技股集體下跌。華爾街普遍認為,這與一起由20歲女性提起的里程碑式訴訟有關,或意味著科技巨頭們未來將面臨巨大的法律風險。美股“七巨頭”慘跌周四,華爾街的基準指數標普500收跌1.74%,納斯達克綜合指數更是大跌2.38%,雙雙創下1月20日以來最大跌幅和六個月以來的新低。值得注意的是,納斯達克綜合指數已較去年10月下旬的峰值下跌超過10%,跌破了所謂“技術性調整”的門檻。其中,科技股集體重挫。Meta Platforms(META)跌幅居前,暴跌7.96%創出11個月新低,單日跌幅僅次於去年10月30日的11.34%。一天之內,Meta總市值縮水1200億美元,至1.39兆美元。另外,輝達(NVDA)下跌4.16%;特斯拉(TSLA)下跌3.59%;Google(GOOG)下跌3.06%;亞馬遜(AMZN)下跌1.97%;微軟(MSFT)下跌1.37%創出11個月新低。“七巨頭”中僅有蘋果(AAPL)收紅,微漲0.11%。更慘的是,有資料顯示,截至周二收盤,“七巨頭”的股價都比過去52周高點下跌了兩位數百分比。其中,微軟慘上加慘,較高點下跌超過33%。對此,部分華爾街分析師表示悲觀。“我不太確定現在是不是買入‘七巨頭’的好時機——我認為它們還有更大的下行風險,”Slatestone Wealth首席市場策略師 Kenny Polcari表示。“就算以後它們大幅上漲,我現在也不會貿然入場。我覺得我的錢還有其他地方可以投資,”他補充道。20歲女性起訴Meta贏了對於“七巨頭”的拋售潮,華爾街有很多解釋,包括:美伊戰爭帶來的不確定性、油價上漲引發頑固通膨、聯準會維持高利率、巨額的AI基建支出承諾引發擔憂等等。但最新最危險的一根導火線,正是一位20歲女性針對Meta的里程碑式訴訟。加州陪審團周三裁定,Meta和Google應對一名自幼年時便沉迷於社交媒體的女性的抑鬱和焦慮負責,並賠償她600萬美元。這一罕見的判決讓矽谷為其在加劇青少年心理健康危機中所扮演的角色承擔了責任。陪審團裁定,Meta和Google應向該女子支付300萬美元的補償性賠償金和300萬美元的懲罰性賠償金,其中Meta應承擔70%的賠償金。本案原告是一名20歲的女性,姓名首字母為“KGM”。中為KGMKGM在二月份作證時表示,她早期使用社交媒體導致她對這項技術上癮,並加劇了她的抑鬱症和自殺念頭。她說,由於使用社交媒體,她患上了身體畸形恐懼症——一種經醫生診斷的臨床疾病。今年二月,KGM在庭審中表示,她從6歲開始使用YouTube,9歲開始使用Instagram。到小學畢業時,她已經在YouTube上發佈了284個視訊。KGM告訴法庭:“我不再與家人聯絡,因為我把所有時間都花在了社交媒體上。”她還補充說,她從10歲開始就患有焦慮症和抑鬱症,後來被確診患有這兩種疾病。KGM表示,一些功能,例如通知,會讓她感到“興奮”,而律師則認為這些功能是故意設計成讓人上癮的。KGM說,她有時會在上學期間去廁所,只是為了查看通知。KGM還表示,她幾乎在所有照片上都使用了Instagram濾鏡,這些濾鏡會改變照片的容貌。她說,在開始使用社交媒體和濾鏡之前,她從未體驗過與身體畸形恐懼症診斷相關的負面情緒。1月下旬,Snapchat的母公司Snap Inc.已就此案達成和解。和解的具體細節尚不清楚。對這一判決結果,Meta以及Google旗下的YouTube發表聲明表示異議。他們表示將考慮採取法律行動,包括提起上訴。社媒平台股價暴跌Meta近期的麻煩還不止這一起,周二,經過近七周的審判,新墨西哥州的一個陪審團裁定,Meta對兒童心理健康有害,並違反了該州的消費者保護法。陪審團支援州檢察官的論點,即擁有Instagram、Facebook和WhatsApp的Meta將利潤置於安全之上。陪審團認定,Meta違反了該州《不正當競爭法》的部分條款,指控該公司隱瞞了其平台上存在的兒童性剝削風險及其對兒童心理健康的影響,裁定Meta必須支付3.75億美元的賠償金。此外,超過40位州檢察長對Meta提起訴訟,聲稱Meta故意設計令人上癮的Instagram和Facebook功能,加劇了年輕人的心理健康危機。受此裁決影響,Reddit(RDDT)和Snap Inc.(SNAP)等其他社交媒體平台的股價周四也出現暴跌,分別下跌超過8.86%和10.69%,分別創出9個月新低和歷史新低。歷史性判決影響科技巨頭的走勢雖然對於Meta這樣一家市值1.5兆美元、年淨收入超過600億美元的公司來說,這些處罰微不足道。但從法律角度和對科技巨頭的影響來說,這是三起具有里程碑意義的訴訟案件。這也是陪審團首次認定社交媒體應用程式應被視為缺陷產品,因為它們被設計用來利用兒童和青少年正在發育的大腦,這一判決可能會為成千上萬起類似的訴訟定下基調。哈佛大學法學院講師蒂莫西·埃德加將這些結果描述為“一個重大的分水嶺事件”,它“代表著美國人看待大型科技公司方式的巨大轉變”。“這可以說是多年來日益增長的懷疑情緒的最終體現,”埃德加說。“這可能會導致公司改變應用程式和平台的運作方式,”Emarketer的高級社交媒體分析師Minda Smiley表示。任何對產品的重大改變“都可能——而且很可能會——改變廣告商希望在這些平台上展示廣告的方式,從而對公司的盈利產生重大影響。”這些裁決也預示著《通訊規範法》第230條(保障言論自由)可能面臨重新審視。新墨西哥州總檢察長勞爾·托雷斯表示:“這些案件很有可能促使國會重新審視第230條款,即使不廢除它,也會對其進行大幅修改。”托雷斯說:“我認為陪審團對公司處以罰款並追究其責任,向華盛頓特區的政策制定者發出了一個重要的訊號,表明社區中存在著亟待解決這些問題的緊迫性。”美國參議院司法委員會資深成員、伊利諾伊州民主黨參議員迪克·德賓支援改革第230條款,並表示最新的判決加強了他的立場。“新墨西哥州和加利福尼亞州接連做出的這些決定表明,大型科技公司已經變成了大型菸草公司,”德賓在一份聲明中說道。他指的是上世紀90年代,當時菸草公司因向公眾隱瞞其產品的危害而被勒令支付數十億美元的罰款。“現在,國會是時候徹底廢除第230條了。” (美股財經社)
再造一條長江!2026年最逆天的超級大基建,突然提速
又一個史詩級的超級大工程,來了!3200公里縱向“長江”來了中國正在幹一件大事——在一個主要河流全部東西走向的國家裡,硬生生鑿出一條南北走向的新“長江”——漢湘桂大通道。最近,關鍵訊號接連釋放!首先,去年年底水利部副部長空降湖南,作為漢湘桂大通道“咽喉工程”的“湘桂運河”推進動作明顯;緊接著,在剛剛定調的“十五五”規劃綱要中,漢江作為整條通道的“起始段”,首次被作為獨立的戰略水道,寫入國家層面的重點任務。一前一後,兩大動向暗示謀劃了近百年的“漢湘桂大通道”,真的要動起來了!“漢湘桂大通道”是中國“四縱四橫兩網”高等級航道的核心縱向通道,等級和京杭大運河並列。但在戰略價值上,卻相當於一條貫穿中國腹地的“縱向長江經濟帶”。這條大通道連接漢江、長江、湘江、湘桂運河、平陸運河、西江與粵港澳大灣區、北部灣兩大出海口,全長約 3200 公里,串聯陝、鄂、湘、桂、粵五省區,覆蓋中國近 24% 的人口與經濟總量、約11%的國土面積。換句話說,借由該通道,中西部地區將多一條向南的出海通道。相比經長江出海口,長江中上游貨物至廣西北部灣的水運里程將縮短約1200公里。而且,該大通道還將成為中部崛起、西部陸海新通道、粵港澳大灣區等國家戰略的交匯承載區,戰略價值無比巨大。一旦落地,漢湘桂大通道與長江經濟帶將是引領中國經濟騰飛的兩條巨龍,比翼齊飛。更縱深的是,“漢湘桂大通道”背後還是一張國家級超級水運網的成型。眾所周知,水運成本是鐵路運輸成本的1/2,公路運輸成本的1/5,航空運輸成本的1/20,能夠有效降低區域物流成本,提升物流效率。但目前中國的通航河流主要集中於長江、珠江流域,且互相不聯通,導致全社會物流成本難以突破瓶頸。“漢湘桂大通道”貫通之後,和京杭運河、江淮幹線、浙贛粵通道組成的“四縱”將與長江、西江、淮河、黑龍江組成的“四橫”,縱橫接續、連成一體,最終讓中國的內河航運形成一張“橫貫東西、輻射南北”的超級水運之網。這意味著,中國將擁有一套低成本、大容量、強韌性的“第三運輸系統”。在平時,它是降低成本、提升效率的經濟動脈;在關鍵時刻,它則成為保障能源、糧食、產業鏈安全的戰略通道。從這個意義上看,漢湘桂大通道的意義,早已超越一條運河本身。潑天富貴這些城市將逆天改命如果說通道是“骨架”,那城市就是“血肉”。當年沿海城市因港口與開放而集體崛起,一輪“向海而生”的財富浪潮重塑了中國城市格局;如今,隨著內河航運體系被重新打通,一批位於通道之上的內陸城市,正迎來新一輪“向水而生”的崛起浪潮。從受益程度來看,漢湘桂大通道大致會重塑三類城市——一級樞紐型節點城市、二級通道節點城市、三級輻射節點城市:一級城市:樞紐型節點——承上啟下的戰略支點這類城市位於水運通道的關鍵交匯處,具備“水水中轉”“公鐵水聯運”的天然優勢,是國家戰略的交匯承載區。典型包括:武漢、岳陽、長沙、南寧、荊州等城市。它們將成為國家級樞紐,能力會被成倍放大,獲得最大發展紅利。以武漢為例,過去依託長江,是典型的“東西向樞紐”;但南北水運能力相對有限。而一旦漢湘桂通道貫通,武漢將實現從“長江中樞”向“中國水運十字路口”的躍遷——北接漢江、南聯湘江,直接打通通往北部灣的第二出海路徑,成為連接中部、西南與東盟市場的關鍵中轉節點。二級城市:通道節點城市——承接產業轉移的核心腹地這類城市位於主航道上,雖不是樞紐交匯點,但受益於航道升級帶來的“通航噸位提升”和“通航效率最佳化”,具備了承接東部沿海產業轉移的核心競爭力。典型包括:襄陽、永州、株洲、梧州等城市,是通道在各省內的關鍵支撐點。這些城市的機會在於三點:第一,物流節點化。隨著大宗貨物通過水運流動,這些城市將成為中轉、分撥、倉儲的重要節點,港口經濟和臨港產業將快速崛起。第二,產業承接能力提升。當運輸成本下降,沿通道佈局將成為企業新選擇,這些城市有望承接來自沿海的製造業外溢。第三,資源價值重估。原本因區位受限被低估的土地、勞動力與產業基礎,將被重新定價。可以預見,這一類城市中,將跑出一批“黑馬”。三級城市:輻射節點城市——隱形受益者這類城市它們看似不在主航道上,但通過支線航道、公鐵聯運等方式,將被納入整個水運網路體系之中。典型包括:常德、郴州、柳州、桂林等。這類城市的受益邏輯在於,通道降低了整個區域的成本結構。當物流成本整體下降,這些城市將具備更強的產業承載能力,尤其是在裝備製造、原材料加工、農產品深加工等領域,將迎來新的發展窗口。因此,一條通道不只是重塑航運格局,更會給沿線城市帶來逆天改命的“結構性機會”。新通道周期下城市的進階之路面對這條即將貫通的“縱向長江”,上述三類城市如果只是被動等待紅利降臨,很可能錯失窗口期。必須提早落子佈局,搶佔先機。深耕產業研究28年的前瞻產業研究院認為,這些城市需要打出一套“組合拳”:第一,超前佈局臨港產業園區。水運的核心優勢在於大宗貨物的低成本運輸,鋼鐵、建材、裝備製造、農產品深加工等產業將沿通道重新聚集。只有提前規劃臨港產業區,才能在產業轉移中搶得先手。第二,打通“最後一公里”聯運體系。通道的價值不僅在幹線貫通,更在於末端通達。若港口與腹地之間缺乏高效的公鐵銜接,物流效率將大打折扣。建設集疏運體系、佈局多式聯運樞紐,是讓紅利落地的關鍵。第三,主動對接沿海產業外溢。通道降低了運輸成本,也改變了企業的選址邏輯。城市需要主動“走出去”,瞄準粵港澳大灣區、長三角的製造業外溢,精準招商、定向承接。第四,借勢提升城市能級。通道帶來人流、物流、資金流,城市需要在公共服務、營商環境、人才政策上同步升級,才能真正把“流量”轉化為“留量”。其中,永州或許是一匹極具潛力的“黑馬”。這座位於湖南南部的城市,恰好坐落在湘桂通道的關鍵銜接段。過去,永州雖有區位之利,卻因航道等級偏低、基礎設施薄弱,長期處於“有區位、無通道”的尷尬境地。湘江永州至衡陽三級航道工程正在推進,未來1000噸級船舶可直抵永州,這意味著——永州將從通道的邊緣,一躍成為湘桂交界的水運門戶。另一方面,低成本水運疊加區位優勢,會讓永州在承接產業轉移上具備極強吸引力。根據前瞻產業研究院的判斷,未來產業轉移將呈現“沿通道、沿節點、叢集化”的趨勢,而像永州這樣具備水運節點優勢的城市,將成為承接產業外溢的重要載體。一旦形成臨港製造+物流分撥的組合,城市的產業密度和人口吸附能力會在短時間內被迅速放大。前瞻產業研究院的認為,通過以下三件事,永州有望搶佔通道爆發窗口期:一是搶建港口樞紐。圍繞永州港佈局臨港產業區,聚焦建材、農產品加工、裝備製造等水運依賴型產業,形成百億級產業叢集。二是打通跨省聯運。主動對接廣西側的航道建設,推動永州與賀州、梧州的公鐵水聯運體系提前貫通,搶佔湘桂交界物流樞紐的制高點。三是借勢融入東盟。利用通道帶來的出海便利,將永州打造為湖南對接東盟的“橋頭堡”,在農產品出口、機電產品貿易等領域率先突破。這不是個例,而是一批節點城市即將共同上演的躍遷樣本。 (前瞻經濟學人)
長和系2025年業績公佈!李澤鉅就巴拿馬港口表態
近日,長和系旗下多間上市公司陸續公佈2025年全年業績。長和長和(001)19日公佈,按IFRS 16後基準,去年盈利118.4億元(港元,下同),按年跌31%;基本盈利223.1億元,升約7%;派末期息每股1.602元,全年配息2.312元,按年分別升6%及5%。去年總收入近5073億元,按年升逾6%。貢獻最大的是零售業務,收入近2093億元,按年升10%;港口及相關服務收入近489億元,升8%;基建收入近588億元,增長6%;CK Hutchison Group Telecom收入超過1013億元,升15%。長和主席李澤鉅在業績報告中表示,地緣政治壓力引發與巴拿馬政府的法律爭議,並影響集團在當地的貨櫃碼頭業務,亦令集團與潛在交易對手就可能出售巴拿馬、香港及內地以外全球港口業務權益的新安排而進行的持續磋商變得更為複雜。集團將繼續致力以公平及可保障股東權益的方式,解決與巴拿馬政府及其他各方牽涉巴拿馬貨櫃碼頭業務的法律爭議。業績報告提到,對巴拿馬當局的裁決、行政法令及相應行動表示強烈反對,正聯同法律顧問,保留集團一切權利,並將繼續採取一切妥善可行法律方案,以對抗巴拿馬及任何與巴拿馬串通的第三方,以保衛集團權益,包括在紐約展開國際仲裁等。資料圖長和強調,集團高度多元化的業務及地域分佈,大幅降低個別行業或國家不利發展所帶來的影響。年內產生強勁的現金流,令財務狀況維持穩健,在年底債務淨額對總資本淨額比率為13.9%。長和表示,集團各業務於今年將面臨或意想不到的新挑戰,但將一如既往維持嚴謹資本分配、現金流及負債管理,並保持強健的財務狀況,以確保一直維持穩定表現,亦將繼續尋覓重大交易機會以提升股東價值。長實長實(1113)19日公佈,去年總收入超過579億元,按年升27%。其中,股東應佔溢利108.47億元,按年跌20.58%;投資物業重估前溢利119.6億元,按年增長2.3%;每股盈利3.42元,增2.7%。派末期息1.39元,按年增3%,全年股息1.78元,增2.3%。業績方面,整體物業銷售收入204.49億元,按年增長105%;收益27.33億元,按年增長23.7%。惟香港物業銷售收益375億元,大減76.7%。長實解釋,市況疲弱下,集團為促進銷售而提供多項折扣優惠。李澤鉅表示,地產是集團的本業,只要回報合理,會參與競投政府住宅地皮。展望未來,港府採取不同措施,提升香港作為創科中心及綠色金融領袖等競爭優勢,吸納環球資金與人才,以鞏固本港經濟發展。住宅樓市將繼續受房屋土地政策及利率走向主導。長建長江基建(1038)18日公佈,去年錄得純利82.65億元,按年增長1.85%;派末期息每股1.88元,全年共派2.61元,均增加1.1%,是長建上市29年來股息連年增長。業務方面,長建去年營業額416.79億元,按年增長6.9%。按各市場溢利劃分,英國基建業務溢利貢獻39.83億元,按年相若,以當地貨幣計算下跌3%。澳洲基建業務溢利貢獻17.84億元,按年相若,以當地貨幣計算上升2%。李澤鉅指出,儘管宏觀經濟形勢充滿考驗,但蘊含增長與擴張潛力的機遇猶在,當前市場流動資金緊絀及資本成本上漲等狀況,均有利於長建發展。長建不僅擁有財務實力把握新收購機遇,並具備善於精簡營運及推動業務增長的經驗與專長,而長建、長實及電能三者可共同合資,適時進行符合相同投資理念的收購。電能實業電能實業(006)18日公佈,去年錄得股東應佔溢利62.36億元,按年增長1.9%,每股溢利2.93元。維持派末期息每股2.04元,全年配息維持2.82元。期內錄得收入僅7.71億元,按年下跌16.1%。純利及收入相差甚大,溢利增長主要來自合營公司及聯營公司的業務貢獻。英國仍是電能實業最大市場,期內當地業務表現強勁,英國業務組合錄得溢利32.1億元,按年增長0.3%。澳洲業務組合溢利14.61億元,按年上升4%。香港方面,港燈電力投資及旗下全資附屬公司港燈錄得溢利10.51億元,按年上升1.3%。 (香港商報)
甲骨文電話會全文&詳解:簽下290億美元大單,AI基建“不消耗自身現金流”,“我們才是SaaS的顛覆者”!
甲骨文超預期的Q3財季業績緩解了市場兩大焦慮:債務重壓與SaaS末日。公司AI基建收入暴增243%,並通過引入客戶預付款與“自帶硬體”模式新簽290億美元合同,將AI基建擴張的資本開支與自身現金流消耗脫鉤,化解了市場對其的債務擔憂。同時,高管強硬駁斥AI將抹殺傳統軟體的論調,稱甲骨文才是“顛覆者”。華爾街見聞3月10日,甲骨文舉行了2026財年第三季度業績電話會。此前,由於市場擔憂其未來高達500億美元的資本支出計畫將引發債務危機,加上“AI將終結SaaS”的論調蔓延,甲骨文股價曾自高點大幅回撤。但隨著最新一季超預期的表現(營收與非GAAP每股收益均增超20%),其盤後股價大幅跳漲超8%。在電話會上,針對華爾街最為焦慮的債務壓力、SaaS生死存亡以及AI商業轉化三大核心焦點,甲骨文管理層給出了直接且有力的回應。借力打力:讓資本開支與現金流“脫鉤”面對AI浪潮,雲端運算巨頭常常陷入兩難:不投錢會掉隊,拚命投錢則會拖垮現金流並推高債務。甲骨文給出的解法是——用別人的錢建自己的基建。雲基礎設施(OCI)CEO Clay Magouyrk在會上指出,甲骨文已鎖定未來三年超10吉瓦(GW)的電力和資料中心容量。值得注意的是,這些產能中“超過90%完全由合作夥伴提供資金”。除了讓合作夥伴掏錢建機房,甲骨文還重塑了與客戶的交易模式。Clay透露,公司近期通過創新模式新簽了超290億美元的合同。“這種結合了客戶‘自帶硬體’(BYOH)和前期預先付款的模式,使我們能夠在不消耗甲骨文任何負自由現金流的情況下繼續擴張。”Clay解釋道。這一策略直擊市場痛點。這意味著甲骨文高達5530億美元的剩餘履約義務(RPO),不需要完全依靠借債去消化。CFO Doug Kehring也重申,公司將維持投資級評級,年內發債規模絕不會突破此前公佈的500億美元上限。SaaS末日論?“顛覆者是我們自己”近期,隨著AI自動程式設計工具的進化,市場普遍擔憂新興AI公司將徹底顛覆傳統SaaS(軟體即服務)巨頭。應用業務CEO Mike Sicilia對此予以了反駁。“我完全不同意這種觀點。”Mike直言,“如果我們不去採用這些AI工具,它們確實會是威脅。但現實是,我們正在非常迅速地採用。”甲骨文給出的邏輯很簡單:企業級SaaS的護城河在於“任務關鍵型資料”的引力。甲骨文正利用內部的小型工程團隊,不僅快速開發出了Salesforce目前都不具備的3款全新客戶體驗(CX)應用,還在現有的核心後台系統中直接嵌入了上千個AI代理(Agent)。“客戶不會一夜之間就把他們的核心銀行系統、零售銷售系統或者醫療記錄系統全部扔掉,去換一個臨時拼湊的AI外殼。”Mike指出,因為甲骨文擁有客戶最核心的資料,所以生成的AI結果最精準。董事長兼CTO Larry Ellison將這種演進稱為“生態自動化”。他直接引用了一個即將落地的財務場景:“在不久的將來,只需告訴AI代理去關帳,它就會自動完成結帳,不需要任何人類參與。”交付周期提速,已投產基建穩守32%高毛利市場不僅關心甲骨文畫了多大的基建大餅,更關心這些投入究竟能多快變現。本季度,甲骨文AI基礎設施收入同比增長243%。業務規模狂飆的背後,是交付周期的急劇縮短。“從機架交付到產生收入的時間,在過去幾個月裡縮短了60%。”雲基礎設施(OCI)CEO Clay Magouyrk在會上透露。第三季度,甲骨文向客戶交付了超過400兆瓦的產能,其中90%是按時或提前交付的。在重資產投入初期,利潤往往會被折舊和建設成本大幅侵蝕。但Clay明確拆解了這筆帳:三季度已交付的AI產能,其毛利率維持在32%,穩穩守住了公司此前給出的“30%以上”的指引底線。此外,甲骨文的多雲戰略徹底打通了銷路(多雲資料庫收入同比激增531%)。這種高毛利(60%-80%)的資料庫業務與AI基建業務形成協同,進一步拉高了OCI業務的整體盈利結構。基建狂飆拖累當期利潤,增發“靴子”仍未落地儘管甲骨文用創新模式安撫了市場,但在這場資本密集的AI基建競賽中,隱患依然存在。首先是重資產擴張對當期利潤的“反噬”。在高速擴張的“超高速階段(hyper phase)”,大量同時在建的資料中心產生了不可忽視的沉澱成本。OCI業務CEO Clay Magouyrk坦言:“我們現在沒能實現更高盈利的原因,正是因為有太多的項目同時在建……這些成本絕不是零。”他承認,這種建設期的巨額支出,是目前拖累利潤率的最直接因素。其次,受制於底層晶片,甲骨文的交付能力依然面臨天花板。高管在會上多次提及“無論是GPU還是CPU,AI基礎設施的需求持續大於供應”。這意味著,即便甲骨文手握5530億美元的巨額剩餘履約義務(RPO),其實際轉化為帳面收入的速度,依然受制於輝達、AMD等上游供應鏈的產能分配瓶頸。最後,也是市場最擔憂的“股權稀釋”風險並未完全解除。雖然甲骨文剛完成了超額認購的300億美元融資,且承諾本自然年內不再發行額外債券,但CFO Doug Kehring在開場時明確提示:“我們尚未啟動融資計畫中的‘ATM(At-The-Market,按市價發行)股權融資’部分。”這也意味著,在甲骨文高達500億美元的總融資計畫中,未來直接向市場增發股票的“靴子”依然高懸。TikTok美國資料業務拆分後,甲骨文持股15%電話會上,CFO還披露了一項可能影響後續非經營損益的變化:今年1月TikTok美國完成美國資料營運的拆分,成為獨立公司,甲骨文持有15%股權並獲得一個董事會席位。科林表示,這“不影響”甲骨文作為技術供應商提供服務所帶來的相關收入;股權投資將按權益法核算,預計從Q4開始(存在兩個月報告滯後)體現在損益表的“非經營性收益/損失”中。電話會全文翻譯:甲骨文(Oracle)2026財年第三季度財報電話會議活動日期: 03/10/2026公司名稱: 甲骨文(Oracle)活動描述: 2026財年第三季度財報電話會議來源: 甲骨文 獲取更多活動資訊和文字記錄會議陳述操作員(雷吉娜): 大家好,感謝您的耐心等待。我是雷吉娜,今天的會議操作員。現在,歡迎大家參加甲骨文公司2026財年第三季度財報電話會議。為了防止背景噪音,所有線路均已靜音。在發言人致詞後,我們將進入問答環節。現在,我想將會場交給投資者關係主管肯·邦德(Ken Bond)。請您開始。謝謝。肯·邦德(Ken Bond),投資者關係主管: 謝謝雷吉娜。大家下午好,歡迎參加甲骨文2026財年第三季度財報電話會議。今天出席會議的有:董事長兼首席技術官賴瑞·艾利森(Larry Ellison)、雲基礎設施首席執行長克萊(Clay Magouyrk)、應用軟體首席執行長邁克·西西里亞(Mike Sicilia),以及首席財務官道格·凱林(Doug Kehring)。大家可以在我們的投資者關係網站上獲取新聞稿和財務報表的副本,其中包含了我們最近一個季度的補充財務細節、對未來業績的指引、GAAP與非GAAP的調節表,以及近期購買甲骨文雲服務或已在甲骨文雲上線的精選客戶名單。提醒一下,今天的討論將包含前瞻性聲明,我們也會討論與我們業務相關的重要因素。這些前瞻性聲明受風險和不確定性的影響,可能導致實際結果與今天做出的聲明產生重大差異。因此,我們提醒您不要過度依賴這些前瞻性聲明,並鼓勵您查閱我們最新的財報,包括我們的10-K和10-Q表格及任何適用的修訂。最後,如果在出現新資訊或未來事件的情況下,我們沒有義務修改我們的業績或這些前瞻性聲明。在進入問答環節之前,我們將先進行幾項準備好的發言。現在,我把時間交給道格。道格·凱林(Doug Kehring),首席財務官: 謝謝肯。首先,我想強調一下我們在財報新聞稿和本次電話會議形式上所做的改變。在新聞稿中,我們已經清晰明確地列出了那些原本會在電話會議上提供的補充財務指標。這樣,你們每個人都能提前拿到書面資訊。因此,針對本次電話會議,我的發言會非常簡短,然後我會把時間交給邁克和克萊,由他們提供關於我們業務的更具實質性的見解。之後,包括賴瑞在內的我們所有人,都將回答大家的提問。就第三季度的業績而言,我們取得了一個極其出色的季度,各項指標全面超出預期。正如我們在新聞稿中強調的那樣,我們的增長勢頭持續加速:第三季度是15年多以來,以美元計算的有機總收入和有機非GAAP每股收益均實現20%或以上增長的第一個季度。我再簡短提兩件事,然後就把時間交給兩位首席執行長。第一件事,今年1月,TikTok美國公司完成了將其美國資料業務分離成一家獨立公司的重組,甲骨文目前持有該公司15%的股權,並在董事會擁有一個席位。就對我們財務狀況的影響而言,我們作為其技術供應商所提供服務產生的收入不受任何影響。至於這項股權投資,我們將採用權益法進行核算,並在我們第四季度的財報中確認從1月底完成投資到3月31日期間我們在新公司收益中的份額,因為這其中存在兩個月的報告期時間差。這筆收益將作為非營業收入或虧損記錄在我們的利潤表上,是對我們財務業績的增量補充。第二件事,今年2月,我們宣佈計畫籌集高達500億美元的債務和股權融資,並聲明除了這個數額之外,我們不打算在2026個日歷年內發行任何額外的債券。在宣佈這一消息的幾天內,我們通過投資級債券和強制可轉換優先股的組合籌集了300億美元,認購極其火爆,創下了認購訂單的新紀錄。正如我們在新聞稿中指出的,我們尚未啟動融資計畫中的“按市價發行(ATM)”股權部分。最後,我必須要提醒大家,儘管我們的業務規模和複雜性不斷增加,但我們仍然能夠在季度結束後的短短10天內發佈財務業績。通過使用Oracle Fusion(甲骨文融合應用),我們結帳和發佈財務業績的速度繼續領跑標普500指數中的任何一家公司。這為我們提供了巨大的戰略優勢,同時也讓我們有機會幫助我們的Fusion客戶在他們的企業中實現同樣的高效。現在,我把時間交給邁克。邁克·西西里亞(Mike Sicilia),應用軟體首席執行長: 謝謝道格。正如道格剛才詳細介紹的那樣,我們本季度在各個方面都取得了優異的成績,並繼續保持了強勁的執行力。我想談談我們的應用軟體(SaaS)業務。甲骨文擁有市場上增長最快、最完整的雲應用套件,毫無爭議。我們的SaaS解決方案是行業內最完整的平台,具有高度的可擴展性、值得信賴、安全且符合監管合規要求,我們的客戶信任我們將運行他們業務的系統交給我們。在恆定匯率下,雲應用收入在本季度增長了11%,達到了161億美元的年化收入規模。其中,Fusion ERP增長了14%,Fusion SCM增長了15%,Fusion HCM增長了15%,Fusion CX增長了6%,NetSuite增長了11%。面向酒店、建築、零售、銀行、餐飲、地方政府和電信行業的行業SaaS解決方案合併增長了19%。對於本季度應用軟體的增長,我們無疑非常滿意。在此背景下,我想談談最近被廣泛報導的“SaaS末日論”。你們都聽過這樣一種論調:新公司使用AI快速編寫程式碼將宣告SaaS的死刑。我完全不同意這種觀點。我認為,如果我們不採用AI工具及其程式設計能力,它們確實會成為威脅,但我們正在採用,而且速度非常快。甲骨文正在利用最好的AI程式設計工具和最優秀的開發人員,這不僅是為了加速我們的SaaS業務,更是為了提供能夠賦能眾多行業整個生態系統的解決方案。甲骨文內部使用AI程式設計工具,使得較小的工程團隊能夠更快地向客戶交付更完整的解決方案。我們不僅利用AI建構全新的SaaS產品,還將AI智能體(Agents)直接嵌入到我們現有的應用套件中。通過利用小工程團隊擁抱AI,我們剛剛建構了三個全新的客戶體驗(CX)應用程式:線索生成與資格審查、銷售編排與自動化銷售,以及我們的新網站生成器。事實上,我們剛剛利用這個網站生成器建構並上線了全新的 oracle.com。我們建構這些新CX產品是為了幫助客戶更好地進行銷售,而不僅僅是為了管理銷售預測或統計郵件打開率。這是Salesforce.com所不具備的三款產品。當然,Salesforce.com也沒有OCI(甲骨文雲基礎設施)、AI資料平台、Fusion ERP以及完整的行業套件。由AI驅動的、完整的端到端生態系統自動化平台,是甲骨文獨有的優勢。除此之外,我們已經將超過1,000個AI智能體直接內建於我們的水平後台辦公應用和行業應用中。這甚至還沒有包括我們的客戶自己建構的智能體,或是我們內部使用的智能體叢集。這些都是直接內建於我們的應用程式和現有流程中的AI功能。我認為一個很好的例子是在醫療保健領域。我們全新的、由AI驅動的EHR(電子健康記錄)系統已經在市場上投入使用,效果非常明顯:我們正在減少行政開銷,讓臨床醫生能夠診治更多的患者,我們改善了獲得醫療服務的途徑,並提高了醫療服務提供者的滿意度。另一個例子是在銀行業。我們提供了一個由AI驅動的綜合SaaS平台,涵蓋了從商業銀行、零售銀行、投資銀行、反洗錢、金融犯罪與合規、支付、供應鏈融資,到CX、ERP和HCM的所有內容。僅這個銀行套件就包含了數百個嵌入式AI智能體,所有這些對我們的客戶均免費提供。在零售業,我們支援AI的解決方案涵蓋了商品銷售、分類規劃、供應鏈管理、銷售時點(POS)商務,當然也包括ERP、CX和HCM。總而言之,這些系統絕不是由一小撮打著AI名義東拼西湊、隨意附加的功能所能替代的。所以,是的,一些規模較小或功能單一的SaaS廠商可能會被顛覆,但甲骨文絕對不會是其中之一。現在讓我重點介紹一下第三季度我們在應用軟體領域的一些關鍵贏單。毫無疑問,這只是一份非常簡短的名單。紀念赫曼醫療系統(Memorial Urban Health Systems)選擇了Fusion ERP、SCM和HCM,這是我們擊敗Workday贏得的訂單;新南威爾士大學也選擇了Fusion ERP和HCM,同樣擊敗了Workday。Gray Media選擇了Fusion EPM和ERP,擊敗了Workday和SAP;天達銀行(Investec Bank)擊敗SAP,選擇了Fusion EPM和ERP;HID Global Corporation同樣擊敗SAP,選擇了Fusion ERP和SCM。衣索比亞航運和物流服務企業選擇了Fusion ERP、SCM和HCM,再次擊敗了SAP;華爾街一家大型銀行決定在整個業務和所有業務部門中全面採用Fusion ERP,徹底替換了SAP。某縣公立學校選擇了Fusion ERP、EPM、HCM和SCM;JM Smucker公司選擇了Fusion ERP和EPM;Westfield Insurance選擇了Fusion ERP、EPM、HCM和採購系統。三菱日聯金融集團(MUFG)是我們現有的雲客戶和資料庫客戶,他們現在正在向我們的Fusion ERP和行業SaaS應用軟體遷移;科威特電信公司(STC Kuwait)作為現有的重要科技客戶,正在將EBS(電子商務套件)遷移到雲端以支援其業務增長。這僅僅是本季度重大應用軟體贏單中的極小一部分。在第三季度,我們有超過2,000名客戶上線。把行業應用和Fusion應用加在一起,有超過2,000名客戶成功投產上線;更重要的是,我們看到客戶平均上線的時間正在縮短。本季度幾個上線的代表案例包括:有客戶在企業ERP基礎上擴展了EPM和HCM;JM Huber公司全面上線了Fusion ERP和SCM;阿聯衛生服務中心上線了HCM,從而啟用了一個全面的HR、薪酬和人才套件來提升其勞動力管理水平;Niagara Bottling在SCM上成功上線,將其本地部署的ERP遷移到了Fusion;Seadrill現在已全面上線了ERP、HCM、SCM和EPM。在2,000個上線項目中,這只是一份非常短的名單,但希望大家能從中看到,不僅僅是業務增長勢頭,更是我們在這些客戶中多支柱產品的擴展勢頭。同樣地,我這裡也有一份精簡版的第三季度關鍵技術贏單列表。洛克希德·馬丁公司選擇了OCI高性能計算來高效擴展其環境中的AI能力;有客戶選擇了OCI計算、網路和儲存,用於所有工作負載中的AI視訊和安全性分析;Lucid Motors選擇了OCI核心服務以獲取資料和連接能力,從而向歐洲市場擴張;日本的Infomart為其關鍵任務的B2B平台選擇了OCI;巴西的Clara利用OCI Alloy來建構主權AI。法航荷航集團(Air France-KLM)達成了一項多雲合作協議,重點是引入了Azure上的甲骨文資料庫,這為法航荷航帶來了13倍的性能提升,且成本顯著降低;動視暴雪(Activision Blizzard)現有的甲骨文E-Business Suite業務同樣採用了Azure上的甲骨文資料庫。甲骨文在戰略級應用軟體中全面擁抱AI,引發了我們與客戶之間更為廣泛的企業級對話,這些對話涉及我們的全端產品——OCI、AI資料平台、Fusion應用軟體以及行業套件。這些對話的核心是關於如何實現生態系統自動化,而不是單一的應用程式。我們在上一季度的財報電話會議中談到過簡化的產品推向市場(Go-to-market)模式,這也進一步促成了這一趨勢。這使我們能夠將甲骨文資料庫的強大功能、我們的OCI平台、AI工具和完整的應用套件結合起來,與更多客戶達成更多包含多項產品的交易。在恆定匯率下,雲應用遞延收入增長了14%,高於本季度雲應用收入11%的增速,這進一步印證了我們的業務正在加速的論點。克萊,現在交給你。克萊·馬古伊爾克(Clay Magouyrk),雲基礎設施首席執行長: 謝謝邁克。好的,我將談談我們業務的兩個部分:多雲資料庫和AI基礎設施。這兩項業務都在以極快的速度增長。多雲資料庫收入同比增長了531%,AI基礎設施收入同比增長了243%。這兩項業務同樣都處於供不應求的狀態,並且甲骨文有明確的執行計畫,能夠迅速將這些需求轉化為高利潤的經常性收入。幾十年來,甲骨文資料庫可以運行在任何硬體和作業系統上。但直到最近,甲骨文資料庫雲服務還只能在單一雲(即OCI)中可用。為了將最好的資料庫平台帶到所有的雲平台,我們先後與微軟、Google以及最終的亞馬遜建立了多雲合作夥伴關係。這些合作釋放了巨大的積壓需求——我們的資料庫客戶一直渴望在其他雲平台上使用我們的資料庫。本季度,我們實現了一個重要的里程碑:我們在所有合作方的雲中實現了全球區域覆蓋。我們現在有33個微軟區域上線,14個Google區域上線。在AWS(亞馬遜雲科技)方面我們也實現了顯著增長:第三季度初有2個AWS區域上線,第三季度末達到8個,預計第四季度末我們將有22個AWS區域上線。AI同樣正在加速客戶對我們資料庫雲服務的採用。模型程式設計領域和智能體能力的快速進步,促使客戶將他們最有價值的資料轉移到我們的雲服務中。他們需要訪問最新的AI功能來支援向量嵌入(Vector Embeddings)、MCP伺服器訪問和高級安全控制。客戶還需要他們的資料與智能體本身放在一起,而我們的多雲資料庫讓這一切變得簡單。我們的多雲架構將甲骨文雲的最佳功能引入了我們合作夥伴的區域,這確保了我們能迅速將龐大的管道商機轉化為高利潤的資料庫服務收入。無論是GPU還是CPU,對AI基礎設施的需求持續供不應求。這直接體現在我們高達5,530億美元的剩餘履約價值(RPO)中。我想分享一下這些RPO是如何轉化為高利潤經常性收入的模型,並提供一些作為我們早期進展指標的營運資料。AI基礎設施始於資料中心和發電。通過我們的合作夥伴,我們已經獲得了超過10吉瓦(GW)的電力和資料中心容量,這些將在未來三年內投入使用。這些基礎設施的投資同樣需要資金,目前超過90%的容量已經通過合作夥伴獲得了全額資金支援,剩餘部分計畫於本月完成融資。資料中心一旦確立,就有許多環節需要協同推進:必須建設資料中心和現場發電設施;必須設計、製造、交付和安裝計算、網路和儲存裝置。資料中心內的所有算力容量也需要資金支援。我們在每個環節都不斷進行創新。我們通過標準化設計最佳化了資料中心建設;我們的供應鏈得到了改善,擁有了更多的供應商和更深厚的合作關係。我們在過去的一年裡,將製造工廠的數量增加了兩倍,並將機架總產量提高了4倍。我們擴大了安裝流程的規模,以支援多個交付階段平行進行。在過去的幾個月裡,從機架交付到產生收入的時間縮短了60%。我們還不斷在商業模式上進行創新。在上次的財報電話會議上,我分享了在甲骨文不增加舉債或發行股票的情況下,如何實現AI基礎設施增量增長的多種構想。自那時起,我們已經使用這種新模式與多個客戶簽訂了超過290億美元的合同。這種結合了“自帶硬體”和客戶預付款的模式,使我們能夠在不消耗甲骨文任何現金流的情況下繼續擴張。當然,這290億美元是本季度我們簽署的其他交易之外的額外訂單。最終,所有這些都轉化為交付給客戶的算力容量以及甲骨文的收入。在第三季度,我們向客戶交付了超過400兆瓦的容量。其中90%的承諾容量按時或提前交付,這與我們過去幾個季度的一貫出色表現一致。這就是為什麼客戶繼續選擇甲骨文來滿足其基礎設施需求的原因。投資AI基礎設施是資本密集型的,但我們的營運模式經過了最佳化以確保盈利。靈活的基礎設施設計、高利用率、快速移交以及多樣化的客戶群體,共同創造了一項不可思議的業務。規模的擴大會將我們的固定成本分攤到更大的基數上,從而提高盈利能力。在如此快速擴大資本密集型業務規模的同時還能提高盈利能力,這是史無前例的。從我們在第三季度交付的AI算力容量來看,其毛利率穩定在32%,高於我們此前30%的指引。如果再結合我們其他利潤率高得多的OCI業務類股(比如我們的資料庫服務),你就會明白為什麼甲骨文能夠如此快速且盈利豐厚地增長了。數字本身就能說明問題:我們正在超額完成2026財年的收入和盈利目標,並不斷上調2027財年的預測。這一切都要歸功於甲骨文成功地從主要具有季節性特徵的許可證業務,轉型為具有高度可預測性經常性收入的雲業務。整個經濟領域對AI和高級計算的需求將繼續廣泛擴張。未來將會湧現出許多成功的模型、智能體平台和新興企業。今天,我們支援著數百家最前沿的AI客戶,而且越來越多的客戶希望能與我們合作。我們建構的基礎設施靈活、通用,可以支援從最小到最大的各類工作負載。我們不斷提供最新的加速器,從最新的輝達(NVIDIA)、AMD晶片,到Cerebras等公司的新興架構晶片。總之,我們堅信,我們現在在資料中心、計算能力和客戶關係方面的投資,隨著時間的推移只會變得越來越有價值。交回給肯,進入提問環節。肯·邦德(Ken Bond),投資者關係主管: 謝謝克萊。雷吉娜,請您邀請聽眾提問。問答環節操作員: 我們現在開始問答環節。我們的第一個問題來自古根海姆證券(Guggenheim)的約翰·迪弗奇(John DiFucci)。請提問。約翰·迪弗奇(John DiFucci),分析師: 謝謝。哇,資訊量真大。聽著,關於AI基礎設施的問題我留給其他人問。但我們之前聽道格談到過AI基礎設施業務對你們其他業務產生的“光環效應”。本季度表現非常強勁,你們說RPO的增長來自於大規模的AI合同。同時,我們現在從一線聽到的消息是,這種光環效應實際上正在轉化為AI基礎設施以外的業務。聽起來系統上線數量穩定,但更傳統的雲工作負載帶來的業務活動,尤其是銷售管道管線(Pipeline),出現了實質性的增長,這甚至包括了專用區域雲、主權雲,甚至是我們開始聽說的Alloy交易。除了剛才邁克談到的那些經常關聯在一起的應用軟體交易之外,我明白這些類型的交易在規模上可能比不上那些AI交易。但你能談談這些業務中似乎正在積聚的潛在勢頭嗎?我的這種想法正確嗎?另外,如果可以的話,關於一個相關的話題,能否向我們透露一下2027財年的資本支出(CapEx)前景?邁克·西西里亞,應用軟體首席執行長: 好的,約翰。我是邁克,我來回答這個問題。是的,我們絕對看到了光環效應,我來補充一些細節。就應用軟體業務而言,我們在OCI上訓練了如此多的AI模型,並且這些模型在部署上與我們的應用程式離得如此之近,這使我們能夠將非常高品質的AI服務直接作為功能嵌入到我們的應用中。因此,我們不僅在服務這些客戶、為模型廠商提供訓練算力,而且我們還將大量輸出結果直接嵌入到了應用中。當然,我們會進行提示詞工程(Prompt Engineering)等工作,使其與具體業務相關。但關鍵在於——我們甲骨文是客戶關鍵任務資料的保管者,我們應用軟體業務掌管著大量的業務資料;我們的資源配置非常緊湊,與這些模型的距離極近,將這兩者結合起來,能讓客戶非常非常快地從AI中獲得價值。如果你聽到過世界上任何對AI的批評,通常是抱怨:“我沒法快速獲得價值。”然而,當你把AI打包成一種服務,並將那些由我們保管的私有資料暴露給AI系統時(顯然這是在應用層面),我們看到了極佳的成果。我剛才提到了一些相關垂直行業,但我認為這在所有行業中都是普遍適用的。另一個非常有趣的光環效應是,利用我們的基礎設施——純粹的OCI基礎設施——可以作為客戶的“預算創造器”。你們以前聽我們說過,我們比所有人都更快、更便宜。當客戶在考慮這些大規模的應用程式或基礎設施轉型時,我們通常可以通過簡單地將他們的工作負載遷移到OCI來幫助他們創造預算,從而為轉型提供資金,因為我們可以比競爭對手更快、更高效、成本更低地運行這些工作負載。最後,在你把關於資本支出的問題交給道格之前,另一個光環效應是圍繞主權AI的。我們的主權戰略並不新鮮,它也不是對世界上正在發生的事情的條件反射。結合我們的Alloy戰略,我們在全球範圍內看到了不斷增長的銷售管線。我們的產品形態非常不同,並且具有極高的差異化優勢:無論涉及多少個機架(無論是3個機架還是500個機架),我們不僅能提供更小體積的產品形態,還能在之上交付完整的OCI服務。我們認為這是市場上巨大的競爭優勢。所以,你把應用軟體、OCI的AI服務以及主權雲組合在一起,是的,這是一個相當大的光環效應。道格·凱林,首席財務官: 是的,約翰,首先我得承認你同時提出兩個問題非常有創意,看你提問總是很有意思。關於資本支出,我想我們會在本財年結束後向大家匯報,並在那時討論明年的資本支出情況。但我可以說幾點。顯然,從克萊剛才介紹的內容中,你最應該開始關注的是資本支出與甲骨文資金需求之間的“脫鉤”。很明顯,當我們有了這些額外的融資機制時,可能會有額外的資本支出,但這不需要甲骨文自掏腰包的現金,這一點非常有趣。在此基礎上,我們仍然致力於我們在上個季度討論過的目標,即保持甲骨文的投資級評級,並將融資金額控制在我們討論的範圍內。顯然,正如我們宣佈的,我們今年日歷年的融資金額為500億美元。所以,約翰,關於資本支出的更多資訊,我們將在下個季度結束後公佈。約翰·迪弗奇,分析師: 非常感謝道格提供的詳細背景。還有邁克,你在準備好的發言中關於AI以及甲骨文如何應對的邏輯非常清晰,大家都應該去參考。謝謝你們,幹得漂亮。操作員: 下一個問題來自摩根大通的馬克·墨菲(Mark Murphy)。請提問。馬克·墨菲,分析師: 謝謝,恭喜你們實現了加速增長。克萊,隨著甲骨文向更深層次的AI推理階段過渡,你認為最佳化資料中心位置的正確戰略是什麼?例如,如果你們在德克薩斯州和懷俄明州擁有這些巨大的集中式資料中心,它們雖然離電力資源很近,但離人口中心以及東海岸的眾多光纖網路卻相當遙遠。我們不禁會想,使用者和裝置離得太遠了。所以,隨著你們向推理業務進軍,你們是否認為有必要將這些資料中心的位置向使用者和網路流量所在的地方轉移?克萊·馬古伊爾克,雲基礎設施首席執行長: 好問題,馬克,我是克萊。首先我想強調一下我們對推理的看法,以及它如何影響資料中心的部署。第一點我想說的是,在過去一段時間裡,主要是在進行大量的模型訓練。但推理需求正在各地迅速增長。我認為這是由於模型本身的利用率越來越高,並且湧現了新的用例——任何最近在軟體領域使用過Claude的人都知道,這些工具令人難以置信。它們正在改變我們做任何事情的方式。因此,推理將會產生巨大的需求。現在,當你談論資料中心的位置時,你提到了延遲(Latency)。實際上,選擇一個地點有幾個原因:可能是出於成本,可能是為了整體可用性,也可能是為了資料主權。因此,選擇地點的依據各不相同。但讓我們聚焦在你關於延遲的觀點上。你需要瞭解的一點是,延遲是相對的。也就是說,如果你試圖在股票市場上進行極低延遲的交易,等待美國東西海岸之間100毫秒的往返傳輸是一個糟糕的主意。但如果你是為了你的業務提出一個問題,而AI模型需要思考幾秒鐘才能給出答案,那麼從紐約到懷俄明州額外增加的40毫秒延遲根本不會對你產生任何負面影響。因此,當你真正與那些需要較低延遲用例的客戶交談時,你會發現目前導致延遲問題的根本原因實際上並不是硬體的位置,而是部署的硬體類型。這也就是為什麼你看到圍繞這些AI加速器進行了如此多的創新。如果你看看Grok 3或Positron的作用,所有這些不同類型的客戶都在問:“我們不僅要降低推理的成本,而且要如何顯著降低其延遲?”我想如果你關注下周輝達的GTC大會,你會看到他們的相關公告。但從整體來看,我認為作為一個行業,我們要整合併降低延遲,必須首先從不同的推理架構入手。值得慶幸的是,資料中心的位置在其中實際上只佔非常小的一部分。這使得我們能夠更加靈活地去尋找那些電力充足、土地廣闊的地方部署資料中心,從而真正進行最佳化,以滿足這種不斷增長的需求。馬克·墨菲,分析師: 非常感謝。操作員: 下一個問題來自瑞穗證券(Mizuho)的西蒂·帕尼格拉希(Siti Panigrahi)。請提問。西蒂·帕尼格拉希,分析師: 太好了,感謝接受我的提問。我想問一個關於你們的AI資料庫和AI資料平台機會的問題。隨著最近圍繞AI的興奮情緒高漲,企業現在開始採用前沿大語言模型(LLMs)的工具。你們從客戶那裡聽到了什麼關於使用他們的私有資料進行訓練以及建構私有大語言模型的消息?你們對在10月份分析師日上談到的“AI資料庫增長的拐點”有多大的信心?克萊·馬古伊爾克,雲基礎設施首席執行長: 謝謝,我是克萊。我認為這個問題可以分為兩部分。一個是我們在建構私有LLMs方面看到了多少採用率,另一個是我們在利用AI處理私有資料方面看到了多少需求。在早期,很多人認為大多數客戶會對自己的大型語言模型進行非常具體的訓練。但事實在很大程度上證明並非如此。相反,我認為現在非常流行並且越來越受歡迎的方式是,人們希望利用最好的模型,以私密的方式將其與自己的私有資料結合起來。我們看到了對這種方式的巨大需求。如果你剛才聽了邁克的發言,你會瞭解到我們是如何將這些AI模型嵌入到我們的應用程式中的,這是一個用例。但遺憾的是,顯然並不是所有的東西都運行在甲骨文的應用程式中,客戶也編寫了許多定製化應用。因此,我們在Oracle AI資料庫中加入了大量功能,使其能夠通過MCP伺服器(模型上下文協議)或自然語言轉SQL的方式輕鬆連接,從而讓你使用這些模型。同時,我們還有AI資料平台產品,它正是為瞭解決這個問題而設計的。你擁有大量的資料,它可能是應用程式資料,可能是不同資料湖和湖倉一體中的自訂資料,也可能是結構化資料庫中的資料。所有這些結合在一起,為你提供了一個智能體平台,你可以在其上快速建構應用程式,並訪問來自多個提供商的所有最優秀的模型。在整個技術堆疊中,我們看到了極大的發展勢頭。這就是為什麼我在準備好的發言中談到了我們的多雲資料庫業務所呈現的增長。我們看到的是,為了讓客戶能夠利用最新、最出色的AI,他們必須首先身處雲端,但目前仍有大量資料並未上雲。因此,我們看到客戶正在加速將最重要的私有資料遷移到雲環境中,以便隨後利用這些資料來體驗最先進的AI技術。西蒂·帕尼格拉希,分析師: 很好,感謝您提供的背景資訊。操作員: 下一個問題來自聯博資產管理(Sanford Bernstein)的馬克·莫德勒(Mark Moerdler)。請提問。馬克·莫德勒,分析師: 非常感謝接受我的提問,也祝賀你們度過了一個真正出色的季度。工作做得非常棒。我想稍微轉換一下話題,討論一下財務方面的問題。既然你們已經完成了大規模的債務融資,你能否解釋一下,考慮到建構AI資料中心的成本以及為AI資料中心融資的資本成本之間的平衡,你們對AI資料中心業務本身所創造的價值有多大的信心?作為一個相關問題,如果不介意的話,你能否多談談主權雲?你能否探討一下你們如何將AI資料中心業務轉化為充當主權雲AI提供商的角色,以及這應該如何影響甲骨文的價值?克萊·馬古伊爾克,雲基礎設施首席執行長: 好的。我想我們要分兩部分來回答這個問題。我是克萊,我來回答前半部分,然後我會請邁克談談主權雲的內容。當你思考這些AI資料中心的整體盈利能力時,主要有兩個方面。首先是單就加速器本身而言,盈利能力如何。我們過去曾給出指引,預計該部分的毛利率在30%到40%之間。這對我們來說依然適用。而且隨著我們在營運這些資料中心、降低交付成本、最佳化網路和硬體支出以及電力成本方面做得越來越好,我們預計這一數字將持續遞增。因此,我們對此感到非常滿意。需要瞭解的另一件事是,在這些AI資料中心內,無論是用於推理還是訓練工作負載,需要採購的不僅僅是AI加速器。還有大量的通用計算資源、高性能塊儲存或大規模Blob儲存、負載平衡、身份驗證、安全產品等等。通常情況下,大約10%到20%的總支出是用於購買相鄰服務的。當你將這些因素考慮進去時——根據服務組合的不同,這些相鄰服務的利潤率更高——整體盈利能力將繼續提升。這甚至還沒有考慮到我之前提到的多雲資料庫業務,那是一項利潤率高得多(大多在60%到80%範圍內)且增長非常迅速的業務。所以,當你把所有這些因素結合在一起時,OCI的整體利潤率狀況正在不斷增強並迅速增長。我想回答的一個可能被忽視的潛在問題是:目前制約利潤率的因素,並不是我們已經交付的算力容量。打個比方,假設我正在建設一個包含四個資料大廳的資料中心,當我交付第一個大廳時,那個大廳是盈利的。儘管我們的EPS等指標在持續增長,但我們目前的盈利水平之所以沒有達到更高的程度,僅僅是因為我們有太多正在同時建設的項目,而這些在建項目會產生一些費用。當然,我們在這方面做得很好:我們在儘量縮短建設周期方面做得非常出色,在降低這段時間內的成本方面也非常出色,但這些成本終究不是零。因此,當我們的業務處於這種超高速增長階段時,這是對盈利能力的唯一拖累。但值得慶幸的是,我們在交付產能方面越來越得心應手。當我們交付這些容量時,它們都已經以非常高的利潤率簽訂了合同。綜合這些因素,我們對已交付的算力容量以及AI業務不斷提升的盈利能力充滿信心。邁克,你想談談主權雲嗎?邁克·西西里亞,應用軟體首席執行長: 是的。關於主權,正如我剛才所說,我認為我們處於非常有利的地位。一年前,人們談論的“主權”主要是資料主權,市場上確實有一些解決方案在主資料層面實現了主權,但在災備(DR)或某些其他環節上卻並非如此,比如資料可能備份在另一個國家。當然,這在當下已經不被接受了。現在的主權,是指資料主權、營運主權甚至包括合同的主權。我們的Alloy模式完全有能力實現這三點。通過交付全端解決方案,我們和競爭對手在主權雲上存在巨大差異:我們不僅僅是提供一個處於邊緣的“主權區”,我們提供的是全端的OCI。它擁有我們所有的OCI服務,並且正如你提到的利潤率組合,這使我們能夠在主權區中運行我們所有的應用套件和AI資料平台。當然,其中某些服務的利潤率與單純的基礎設施利潤率是不同的。我認為我們在提供主權區全套甲骨文產品方面處於非常獨特的地位。這個主權區可以根據客戶的需要,做到足夠小或足夠大。另一方面,在界定“主權界限”的劃分上,我們擁有極高的靈活性。我們通常以國家客戶的邊界來思考主權,但我們也在與一些企業客戶進行探討。比如,他們可能在歐洲或非洲的多個國家營運業務,並且確實希望擁有一個主權區——一個由他們控制並在其資料中心內營運的主權區。他們服務於特定垂直行業的客戶,例如醫療保健或零售業。如果他們的主權區需要通過我們的Alloy橫跨這些國家來劃定,我們完全可以滿足這種需求。我們相信我們在合同方面擁有最大的靈活性,在交付方面也擁有最大的靈活性。再次強調,最重要的一點是,我們在這些主權區內交付的是甲骨文所有的能力——不是一個子集,也不是少數邊緣裝置,而是整個OCI生態。馬克·莫德勒,分析師: 這兩個回答都非常有幫助,非常感謝。再次表示祝賀。操作員: 謝謝。我們的下一個問題來自巴克萊銀行(Barclays)的拉伊莫·倫斯霍(Raimo Lenschow)。請提問。拉伊莫·倫斯霍,分析師: 太好了。謝謝。我也要表達我的祝賀。我想問一個我們在與投資者交流時經常感到困惑的話題,那就是“SaaS軟體已死”,因為AI將會取代它。我只是想聽聽你們在與客戶交流時聽到了什麼。這是那些投資者才有的臆想嗎?客戶方面也會討論這個問題嗎?你們是如何解釋的?我個人的想法是,你們所做的很多業務是確定性的(Deterministic),而不是機率性的(Probabilistic)。這或許是一個解釋。但我只是想再次聽聽你們的看法。謝謝。邁克·西西里亞,應用軟體首席執行長: 是的,我是邁克,我來回答這個問題。就我交談過的客戶而言,我還沒遇到過那位客戶告訴我,他們準備放棄自己現有的零售商品系統、核心銀行系統、活期存款帳戶系統或電子健康系統,去用某些東拼西湊的、小眾的AI功能在一夜之間取代所有的這一切。事實上,我從客戶那裡聽到的是恰恰相反的聲音。他們問的是:“我們怎樣才能開箱即用地消耗掉你們在所有應用程式中內建的AI功能?我們怎樣才能盡快讓這些系統上線,因為我們認為這是實現價值的最佳方式。”聽著,我們在甲骨文運行的這些系統,正如你所知,是高度複雜、執行關鍵任務的系統,蘊含著我們數十年的行業經驗和數十年的監管合規積累。這些系統是我們的客戶用來營運企業、政府機構、醫療組織等機構的核心。我非常滿意我們在這個領域所處的地位。正如我所說,我們自己也在大力擁抱AI。因此,我們已經在Fusion中上線了1,000個AI智能體。僅我們的銀行套件自身就包含了數百個AI智能體。所以,是的,我們認為AI具有顛覆性。確實如此。但我們認為我們才是顛覆者,因為我們實際上是將AI作為完整的功能直接嵌入到了我們的應用程式中,且不收取任何額外費用。這些功能是作為季度升級的一部分,作為常規更新節奏的一部分,包含在應用程式套件中的。因此,非但我不認為AI宣告了SaaS的死刑(至少對甲骨文而言並非如此),我反而認為它實際上提升了我們在SaaS領域的地位,並幫助我們更快地走向市場。我們對目前取得的成果感到非常興奮,並期望在未來提供更多關於這方面的具體細節。操作員: 好的,謝謝。我們的最後一個問題來自德意志銀行的布萊德·澤爾尼克(Brad Zelnick)。請提問。布萊德·澤爾尼克,分析師: 太好了。非常感謝。我同樣要表達我的祝賀,同時也想說,你們傳達的資訊非常清晰且極具價值。我的問題是提給邁克的,或許賴瑞也能補充一下。這算是在拉伊莫剛才的問題上的延伸。你們在Fusion內部推出了“AI智能體工作室”(AI Agent Studio)。我們都知道,企業內部最有價值的核心資產(Crown jewels)就存放在甲骨文資料庫和甲骨文應用軟體中。但我很好奇,在許多其他廠商都在競相成為跨多個不同企業系統和工作流的“AI互動層”的世界裡,你們認為甲骨文的角色將如何演變?邁克·西西里亞,應用軟體首席執行長: 布萊德,我是邁克。我先來回答。我認為資料引力(Data Gravity)在這裡起著決定性作用。尤其是關鍵任務的資料引力更為重要。正如我們所說,我們已經宣佈在Fusion中內建了AI智能體工作室。Fusion是位於企業客戶內部的系統,是他們營運資料和關鍵任務資料的託管者。如果你要建構一堆AI智能體,或者你的系統整合商要建構一堆AI智能體,我經常會問的問題是:你會從那裡開始?你肯定會從記錄系統(System of Record)內部開始,從具有資料引力的系統內部開始。因為從推理的角度,從檢索增強生成(RAG)的角度來看,這些資料將具有高度的相關性和特殊性,能為AI提供大量的上下文。我們在Fusion中發佈的AI智能體工作室不僅僅侷限於Fusion資料,你還可以在我們的行業應用軟體、第三方應用軟體中建構AI智能體。第三方也可以在其中建構AI智能體。我們提供了一個一體化的、同類最佳的解決方案:一個全規模的SaaS應用、由AI驅動的SaaS應用,並且賦予你在標準升級的季度平台發佈時間表中,在其之上或旁邊建立屬於你自己的AI智能體的能力。我認為這將非常有吸引力,因為我們在Fusion中建構的這個AI智能體工作室,是我們季度升級和常規安全修補程序的一部分。因此,你將獲得兩全其美的體驗。你獲得了打包的SaaS應用;你獲得了一個緊貼著企業最關鍵、最核心資料的智能體工作室;如果你願意,你還獲得了建立自訂、專屬智能體的能力。賴瑞·艾利森(Larry Ellison),董事長兼首席技術官: 我來補充一下。我們為所有的應用程式提供了大量預建構的智能體。但除此之外,我們還提供了一個開發環境——AI資料平台,這使得我們的客戶能夠輕鬆地在已建內容的基礎上加入他們自己的智能體。我們並不認為我們能為銀行系統或醫療保健系統建構所有的應用智能體。我們的許多合作夥伴會去開發,我們的許多客戶也會去開發。AI資料平台的作用是提供一個完整整合的開發環境,你可以在這裡使用甲骨文雲中任意一個AI模型來建構你自己的智能體,而這裡基本上匯聚了所有流行的AI模型。你可以用它來編寫智能體程式碼,你可以讓其執行複雜的多步查詢推理。例如,我們計畫在我們的Fusion會計系統中,將引入一個處理“結帳(Close)”工作的複雜智能體。當你在不久的將來使用Fusion結帳時,它將是一個無需人類參與的自主智能體。你只需要告訴AI智能體去結帳,然後你就會得到結果。我們在應用程式中內建了大量的AI能力,但它們也是開放的。它們的開放性使得我們的客戶和合作夥伴能夠不斷豐富這個智能體組合庫。我們正在建構的是整個生態系統:自動化醫療保健、自動化金融服務、自動化零售業。這就是AI賦予我們的能力,它拓展了我們的視野,擴大了我們建構SaaS軟體套件的範疇,讓我們能夠自動化整個生態系統。讓我以醫療保健行業為例。在醫療保健領域,Epic實現了醫院(特別是急症護理醫院,在某些情況下也包括診所)的自動化,但主要是急症護理醫院。而我們不僅自動化急症護理醫院,我們自動化診所,自動化實驗室。更重要的是,我們自動化支付方,也就是保險公司。我們自動化HCM系統,它負責培訓護士,負責在需要進行核磁共振檢查時安排合適的放射科醫生。我們自動化醫院的財務系統。我們甚至自動化FDA(美國食品藥品監督管理局)用於審批最新藥物以及與製藥公司對接的流程。這就是龐大的醫療保健生態系統。感謝上帝,我們現在擁有了這些程式設計工具,這使我們能夠建構一套全面的、基於智能體的軟體,以實現像醫療保健或金融服務這樣完整生態系統的自動化。這就是甲骨文正在做的事情。這就是為什麼我們認為自己是顛覆者。這就是為什麼我們認為所謂的“SaaS末日論”適用於其他公司,但絕對不適用於我們。我們的產品真的非常出色。布萊德·澤爾尼克,分析師: 謝謝賴瑞。謝謝邁克。祝賀你們。賴瑞·艾利森: 謝謝,布萊德。肯·邦德,投資者關係主管: 本次電話會議的錄音回放將在我們的投資者關係網站上保留24小時。感謝大家今天的參與。現在,我把會議交回給雷吉娜結束。操作員: 今天的會議到此結束。感謝大家的參與,您現在可以掛斷電話了。 (invest wallstreet)
剛剛,中國AI打破醫療天花板!杭州團隊再放大招,頂尖“三甲醫生”人人可用!
2026年開年,全球AI巨頭集體將目光投向醫療健康。1月份,OpenAI祭出了旗下首款AI醫療產品ChatGPT Health,向C端使用者發力。Anthropic則以Claude for Healthcare強勢回應,瞄準整個醫療系統。更不用提以OpenEvidence、Abridge為代表的一批AI醫療獨角獸,不斷挑戰著市場的神經。當大模型轉向醫療垂直領域進行深耕,一場圍繞臨床價值的產業競賽全面打響。可就在這場兆級狂飆裡,一個刺耳的質疑浮出水面:模型越大,流量越多,不一定越好。更可能的是:噪音更大、思維鏈更亂、幻覺更猛。而對於醫療健康而言,任何一次幻覺,都可能造成不可挽回的後果。因此,近期國家多部門密集出台相關政策,為醫療AI發展劃定方向、築牢保障。國務院“人工智慧+”行動方案強調風險研判與確保發展安全、可靠、可控等治理方向;衛健委等部門“人工智慧+醫療衛生”實施意見強調“安全可控、規範應用、保障服務安全”,並明確“賦能而不替代”的監管定位;真正決定醫療AI勝負的,不是更多的曝光度,而是能讓模型更可信、更可控、更負責任。而就在這個節點,智診科技以一場為期4天的發佈會,提供了絕佳案例。去年,這家來自杭州的醫療AI黑馬,率先提出“專家數字分身”、“深度慢思考”等核心功能,並行布了全科醫學基座大模型WiseDiag、好伴AI等一系列成果,獲得了行業的矚目。而今年,智診科技帶來全方位升級,再次以極致的技術創新與產品打磨,引領醫療AI的變革。這並不是一次常規更新,而是一場讓AI有「記憶、時間感、證據鏈」的深層革命。從智能記憶中樞、多模態醫療大模型、到醫療端到端智能體、AI家庭醫生,再到B端能力開放,智診重新定義了AI重塑醫療的想像空間。帶來的真正變化在於:當患者描述症狀時,AI不再給予給出結論,而是像一位經驗豐富的私人醫生一樣,能夠記得你的家族病史,理解檢驗單、醫學影像等資訊,並不斷思考、層層追問,直到給出有完整證據鏈的專業判斷。智診科技讓醫療AI回歸臨床本質,用紮實創新與負責精神,給出了行業最需要的樣本。全方位升級讓醫療AI可信、可控、負責任發佈會前三天,智診科技用三重技術突破重新定義醫療AI。先給AI裝“記性”,再給AI安“眼睛”,最後教AI練“手腳”,每一步升級都直指臨床痛點。Wise MemOS 2.0:從 “查筆記”到“長腦子”,讓AI更可信過去AI的記憶,就像帶了外掛的筆記本:每當遇到問題,AI 都要去海量的資料庫裡翻找匹配的資訊。這種路徑缺乏連續記憶能力,既做不到跨時間推理,難以真正理解健康資料背後的邏輯關聯,可信度天然受限。而智診科技的Wise MemOS 2.0走出了一條完全不同的道路。它將記憶直接內化於模型本身,模擬人類大腦“記憶固化”的自然過程。這讓AI徹底告別了單純的資訊檢索,真正擁有了屬於自己的持續記憶,實現了跨任務、跨時間、能進化的記憶能力。在衡量AI 記憶能力的國際權威記憶評測體系Locomo中,Wise MemOS 2.0 得分達到95.8%,較上一代的64.33%實現了質的飛躍。更穩定的記憶能力,讓Wise MemOS 2.0更像一位值得信賴的私人醫生,不僅記得你過往的體檢報告,還能盯著指標變化曲線,提前預警潛在問題。下面是一個讓人遺憾的真實病例。一位58歲的患者由於症狀隱蔽,2020年初診為帕金森,直到今年才確診為多系統萎縮症(MSA),被延誤5年,錯過最佳治療期。究其原因,外接筆記本式的傳統AI只能單個識別症狀,但是卻無法建立時間因果聯絡。相比之下,Wise MemOS 2.0 的思考過程,完全模擬了頂尖醫生的臨床思維:精準識別“單側起病” 核心特徵;聯動時間線,發現“早期伴自主神經症狀” 的異常;自動降低帕金森機率,提示MSA可能;明確指出:症狀演進與典型帕金森不符,需重新評估。它還能回溯歷史資料,點破關鍵疑點:“MSA 早期可有一過性左旋多巴反應,不能據此排除。”既不誤診常見病,也不放過罕見高危訊號,真正做到值得信賴。從“機械檢索” 到 “主動認知”,Wise MemOS 2.0不再是一本只會羅列知識的醫療百科,而是站在你生命時間軸上,持續守護、高度可信的健康管家。未來,它會住進你的手機、手錶,持續記錄健康軌跡,敏銳預警風險變化,比任何人都瞭解你的身體。WiseDiag V2:從“讀文字”到“辨全貌”,讓AI更可控醫療的本質是對多源健康訊號的綜合解讀,一張影像、一份化驗單、一張體徵照片,都是疾病的關鍵線索,容不得半點誤判。WiseDiag V2的突破,絕非簡單增加圖像輸入功能,而是在底層實現了視覺特徵與醫學知識的精準對齊,讓 AI 真正學會像醫生一樣 “看懂” 疾病全貌。醫療訓練資料從V1 版本的 450 億 Token 躍升至 800 億 Token,覆蓋更完整的疾病譜,為多模態理解築牢知識根基,從根源上控制幻覺率。它徹底告別了“先識圖轉文字、再理解文字” 的傳統邏輯,實現了真正的 “圖文同構”。這意味著WiseDiag V2看到的每一張圖片,都能直接對應為大腦中的醫學知識,理解更直接、判斷更精準、輸出更可控。為了讓模型掌握核心推理邏輯,智診科技聯合50餘位三甲醫院專家,對 3 萬餘例真實病歷進行深度拆解。讓模型學到的不只是答案,更是醫生的循證推理路徑,讓AI診斷全程有證據、可解釋、可追溯。在多項權威醫學評測中,WiseDiagV2憑藉實力霸榜:MedBench:69.8 分,位居榜首MedQA: 93.6 分,對標人類執業醫師水平的測試中表現優異vl-health:在醫學影像專項評測中取得 69.2分,遠超GPT-5.1HealthBench:在難度極高的真實臨床模擬評測中取得67.2分,全球領先。過硬的分數背後,是更少幻覺、更強可控、更高一致性的真實力。實際臨床場景中,WiseDiag V2 徹底解決傳統模型結論不一、判斷混亂的問題。例如,一位年輕女性出現橫跨鼻樑的蝶形紅斑。部分模型多次測試結論不一致,甚至直接提示“無法識別”,給患者帶來更多困惑。WiseDiagV2 ,精準識別出“蝶形紅斑”這一專業體徵,還指向系統性紅斑狼瘡(SLE)的可能性,並提供鑑別診斷思路與後續問詢建議。又比如下面這個案例,是一個剛滿月寶寶的胸部X光片、足部外觀照片、血常規化驗單。普通模型如同盲人摸象,各看各的、互相矛盾:盯著化驗單說“肺炎”,看足部照片猜 “骨折 / 畸形”,資訊衝突、診斷失控。WiseDiag V2則像資深醫師一樣,整合全貌、統一推理,成功診斷出罕見的 VACTERL 聯合征,實現多模態資訊的可控融合與精準判斷。從單一圖像的精準識別到多源資料的綜合研判,WiseDiag V2真正實現 “看懂疾病、理清邏輯、杜絕幻覺、輸出可控”。WiseResearch:從“張嘴答”到“踏實做”,讓AI更負責在真正的臨床場景中,醫生遇到拿不準的指標,不會立馬下結論。真正靠譜的做法是翻指南、查文獻、找專家覆核,這種猶豫和求證,正是對生命負責的表現。但許多醫療AI恰恰相反,它們太自信了,不願意停下來求證,幻覺率很高。而智診科技打造的WiseResearch,則是懂克制、會查證、守底線的醫療智能體。它不追求“說的漂亮”,只追求結論安全,像一位嚴謹負責的醫生,遇到問題主動查證、補齊證據鏈、反覆校驗,用專業與審慎,替代魯莽與敷衍。WiseResearch 的核心底氣,來自智診專家工具箱(MCP)裡的三大核心工具,每一個都精準解決臨床痛點:MedOCR:醫學資訊抽取近100%零失誤面對帶上下箭頭的生化檢測單、滿是勾選框的體檢問卷,DeepSeek、Miner U甚至GPT-5都出現了箭頭漏認、選項勾錯,甚至憑空幻覺出不存在的內容。而MedOCR 完美還原了所有數值、單位、箭頭和勾選狀態,實現零失誤識別,精準抓取核心資訊,為診斷打下堅實基礎。MedDB:醫學知識庫可信度更高傳統通用知識庫就是“資訊大雜燴”,資料龐雜且沒有時效性,AI很容易給出錯誤、過時的結論。MedDB 則完全不同,它收錄了超40萬條經專家人工稽核的醫學條目,覆蓋1.2萬種疾病,每條知識都明確標註了證據等級、適用範圍和時效性,還會定期更新迭代。確保AI說的每一句話,都不偏離權威醫學共識。MedSearch:專業搜尋 “同步全球前沿”臨床醫學日新月異,普通搜尋引擎搜“多發性骨髓瘤最新指南”,出來的不是幾年前的舊文章,就是非官方解讀,時效性和權威性都沒保障。MedSearch 始終與全球頂尖醫療標準保持同步,避免因資訊滯後影響診療決策。正是有了智診專家工具箱(MCP)這一堅實支撐,WiseResearch 才能跳出傳統AI的侷限,真正復刻醫生的嚴謹診療思路,將 “負責任” 的理念融入每一步操作。發佈會上,團隊上傳了一張極其複雜的化驗單,讓WiseResearch 進行初步診斷,它的表現完全復刻了專家的診療思路:第一步,精準提取。模型先判斷這是多項目聯合檢驗單,果斷呼叫MedOCR,快速提取出所有指標資料,沒有遺漏任何關鍵資訊;第二步,多次查證。發現“甲狀腺球蛋白抗體異常升高” 和 “血清輕鏈比值偏低” 兩個疑點後,它沒有草率下結論,而是反覆呼叫MedDB核對醫學共識,用 MedSearch 檢索最新指南,交叉驗證資訊;第三步,循證結論。最終,WiseResearch 明確診斷為 “自身免疫性甲狀腺炎”,並給出貼心建議;更關鍵的是,每一條建議後面都附上了指南出處,做到有據可查、可追溯,對患者負責。這到底是個例還是普遍能力?權威榜單給出了答案。在臨床Agent測試榜單AgentClinic-MedQA 上,WiseResearch 拿到了64.8分,比人類醫生的平均分高出10分;在醫學專家問答推理榜單 MedXpertQA 上,它也超過了 GPT-5-high、DeepSeek等主流模型。這多出來的分數,是對患者負責的絕對執行力。人類醫生可能因疲勞而跳過步驟,但WiseResearch不會,不管是第 1 個病人還是第100個病人,它都會嚴格執行 “檢索-核對-校驗” 的標準動作,不省略任何一步。WiseResearch不止是智能工具,更是醫療場景裡更審慎、更可信、更負責任的夥伴。從記住健康軌跡,到看懂多元資訊,再到踏實解決問題,這三重升級不僅是技術的跨越,更讓醫療AI從實驗室走向臨床一線、走進尋常百姓家。讓頂尖醫療AI全民可用共建醫療新基建技術的終點,是生活的起點。在發佈會的第四天,智診科技將上述技術突破,融合到人人可用的「好伴AI」之中,並搭建了⼀整套已經可⽤、可接⼊的「醫療能⼒底座」。好伴AI:把“三甲專家”裝進每個人的手機去年,智診科技推出網頁版和APP版好伴AI,拉近了普通人與頂級醫療AI的距離。今年好伴AI微信小程序的上線,再一次打破了門檻,無需下載APP、無需複雜註冊,微信內即可一鍵呼叫。報告解讀、拍照識熱量、專家問答、健康檔案,這些核心功能一個都不少,全部免費開放。過去一年,智診還和全國2000多位醫生一起,將他們的臨床經驗、科普文章、授課內容全部沉澱,建構起龐大的 “AI專家分身” 網路。這意味著好伴AI 不只是 “像醫生”,而是還原真實醫生,讓健康諮詢更精準、更貼心。例如,使用者說“肚子疼”,AI不會直接羅列疾病,而是追問“是刺痛還是隱痛?上腹部還是下腹部?持續多久了?”,補全醫生最想知道但使用者想不到的關鍵資訊,避免漏診誤判。此外,好伴AI支援“隨心拍”,將醫療級視覺理解融入日常。比如拍醫學報告,好伴AI支援全場景醫學材料精準識別,並可以結合你的熬夜習慣、既往病史等個體化差異,告訴你那些指標是"假陽性",那些是"真風險"。圍繞“報告解讀、各種拍、專家問答、家庭健康群”四大核心入口,結合“會追問、懂趨勢、有記憶”的核心優勢,好伴AI讓每個人都能輕鬆管理自己和家人的健康。B端能力開放:從“技術輸出”到“生態共建”除了C端產品,智診科技更將一整套能力底座開放給行業,向醫院、健康科技公司等夥伴提供三層能力。Model as a Service(MaaS):開放全能多模態大模型WiseDiag V2的核心能力,適合擁有研發能力的醫療資訊化廠商、科研機構,快速搭建自有醫療AI產品。Agent as a Service(AaaS):將WiseResearch中的成熟智能體直接輸出,網際網路醫院、體檢中心無需重訓模型,降低技術應用門檻。Solution as a Service(SaaS):為醫院提供“數字醫生分身繫統”,快速克隆本院專家的診療風格和專業能力,部署在醫院公眾號或小程序;為科研機構提供全院級科研輔助平台。目前,智診科技已深度合作300余家頂級三甲醫院,讓浙江省腫瘤醫院、浙二醫院等機構的專家資源通過AI分身觸達更多患者;“報告解讀能力”已成為數百家網際網路醫院的標配外掛。“如果AI不能被用起來,那所有模型都只是論文。”智診科技通過建構“技術→產品→生態”的完整閉環,推動AI醫療從實驗室走進千家萬戶,成為新時代醫療基礎設施的核心力量。深耕醫療AI自主創新推動中國「健康自由」在AI浪潮席捲全球的今天,醫療健康正成為最具顛覆潛力的應用領域。然而,狂飆突進之下,醫療AI的安全性、可靠性等隱患日益凸顯,幻覺問題依然嚴重。不僅如此,隨著國際科技競爭日益加劇,“自主創新”成為時代命題,中國醫療AI亦需要自己的「破局者」。在此背景下,智診科技立足中國醫療實際,深耕本土需求,堅持走「更可信、更可控、更負責任」的醫療AI創新之路。Wise MemOS 2.0 以高准記憶築牢可信根基,WiseDiag V2 以多模態能力規範可控診療,WiseResearch 以循證工作流踐行負責任初心,重新定義醫療AI的價值邊界。如今,普通人在家即可享受三甲級健康守護,企業可低成本擁有頂尖AI 能力,智診科技正加速推動中國“健康自由” 變為現實。可以期待,本土醫療AI將在自主創新的道路上越走越遠,為全民健康保駕護航。 (智藥局)
李嘉誠撤資英國,套現1100億!下一步他盯上了誰?
李嘉誠又賣了!這次,不是碼頭,而是他深耕英國十餘年的核心資產:英國電網。那個曾被戲稱為買下半個英國的“超人”,為什麼選擇現在清倉呢?而手握3500億現金的長和系,下一步要往那裡走?先看數字,根據長江基建、電能實業與長實集團聯合公告,三方將所持英國電網100%股權,整體出售予法國能源巨頭Engie。多少錢呢?長江基建、電能實業各持股40%,分別套現約443億港元,長實集團持股20%,套現約221.5億港元,合計1107.5億港元。這估值高嗎?高不高咱得對比著看。把時間拉回2010年,那一年,歐洲深陷歐債危機,資產價格集體“跳水”,李嘉誠家族牽頭財團,以57.75億英鎊從法國EDF手中接下這批電網資產。如今,16年過去了,這筆資產的企業價值,已攀升至168.38億英鎊。然而,這還不是全部收益,英國電網是典型的“現金奶牛”,每年穩定分紅。在持有期間,UKPN累計向股東派發44億英鎊股息。來,咱們算筆總帳,初始投資57.75億英鎊,中間分紅44億英鎊,出售價值168.38億英鎊。加起來總回報是多少?超154億英鎊,企業價值增值1.91倍,股權價值增值更是高達3.34倍。這,就是“超人”的真正實力,不是預測未來,而是提前佈局未來。那為什麼偏偏是現在清倉呢?兩大深層動因。第一,政策風險上升,英國不再“安全”。過去十來年,全球資本追捧“受監管的穩定收益資產”,比如電網、高速、水務,因為它們有長期合約、抗周期、現金流穩定。但如今,地緣政治、能源轉型、通膨高企,讓這些“安全資產”變得不再安全。第二,資本邏輯變了,錢要“動”起來。李嘉誠的哲學是:“不賺最後一個銅板。”而長和系的版圖,早已覆蓋港口、能源、通訊、零售、基建。如今,他們把高風險、低流動性的資產置換了,正是為未來更大規模的投資做準備。交易完成後,長和系帳上將新增超1100億港元現金,這筆錢,不會躺在銀行吃利息,那會去那兒?咱們從李澤鉅的表態中找找線索:“長江集團將繼續尋求投資及發展機會,放眼於現有及新開發市場,物色受規管行業以及擁有長期穩定合同的項目。”關鍵詞是什麼?新開發市場、受規管行業、長期穩定合同,結合這三點來看,未來可能的方向有那些呢?一是,押注“全球新基建”。這筆錢極可能正從“傳統基建”轉向“數字、綠色基建”,如資料中心,全球AI爆發,算力需求激增;新能源電網,歐洲正推進電網升級,中國“東數西算”也在加速;氫能、儲能,未來能源的核心基礎設施。二是,重返亞洲,佈局核心城市。他最近的動作,已透露訊號,加碼新加坡地產、在香港收購醫療健康資產,與中東基金合作,佈局東南亞基建。未來,他的投資可能更聚焦於“政治穩定、經濟開放、人口增長”的亞洲核心城市。三是,保持現金儲備,等待“黑天鵝”。別忘了,李嘉誠最擅長的,是在危機中抄底。1986年石油危機,他抄底加拿大赫斯基能源,回報超30倍。2010年歐債危機,他抄底英國,如今,他手握千億現金,可能正在等下一場“系統性危機”。或許是美國商業地產崩盤,或許是歐洲能源危機惡化,又或許是某國債務違約。那時,才是他真正出手的時機。 (牲產隊)