甲骨文市值达到 6300 亿美元：股票飙升背后的核人工智能赌注

Oracle（$ORCL）不再只是一家“传统数据库公司”。随着今天（2025 年 12 月 10 日）发布的 2026 财年第二季度财报出炉，它已稳固确立为除 Nvidia 之外 AI 革命中最关键的基础设施瓶颈。

数字令人震惊。公司公布的季度营收为 161 亿美元，同比增长 14%。但真正推动股价飙升、市值达到 6300 亿美元的故事，是订单 backlog。Oracle 目前的剩余履约义务（RPO）高达 5233 亿美元。

换个角度看：企业已签署合同，承诺在未来几年向 Oracle 支付近 5000 亿美元，只为了锁定其 AI 基础设施的使用权。

以下是深度解析：为何是 Oracle——而非 AWS 或 Google——正在赢得最严苛 AI 工作负载的竞赛，以及 Larry Ellison 为何将公司未来押注在核裂变上。

引子：为何 xAI 与微软租用 Oracle

命运的奇妙转折让 Oracle 成了 AI 界的“瑞士”。微软尽管拥有 Azure，却将部分最繁重的 OpenAI 负载放在 Oracle Cloud Infrastructure（OCI）上运行。Elon Musk 的 xAI 在自建 “Colossus” 之前，也曾租用 Oracle 的大规模集群。

为什么？答案在网络物理。

在训练 GPT-5 或 Llama 4 这类模型时，瓶颈不是单颗芯片的计算速度，而是 10 万颗芯片彼此通信的速度。如果一颗 GPU 为等待另一颗 GPU 的数据而要空闲 5 微秒，整个价值数千万美元的集群就会闲置这 5 微秒。乘以数十亿参数，“尾部延迟”就成了世界上最昂贵的问题。

技术深度解析：RDMA 与 RoCE

要理解 Oracle 的护城河，必须理解 RDMA（Remote Direct Memory Access，远程直接内存访问）。

在传统云环境中——我们称之为“第一代云”——数据流动如下：

1. 源应用：GPU A 要发送数据。
2. 操作系统栈：CPU 接收数据，按 TCP/IP 打包，再交给网卡。
3. 网络：数据通过以太网传输。
4. 目标操作系统：接收端 CPU 解包。
5. 目标应用：数据最终交给 GPU B。

这会在两端都动用 CPU，带来延迟（delay）和抖动（jitter/不可预测性）。对 Netflix 这类网页服务器来说没问题；但对分布在 5 万张 H100 上的训练任务而言，则是灾难性的。

OCI 架构

Oracle Cloud Infrastructure（OCI）在相对近期（2016 年后）从头重建，使其能做出激进的架构选择：将**非阻塞式 RoCE v2（基于融合以太网的 RDMA）**作为默认标准。

在 OCI 架构中：

1. 直接访问：GPU A 通过网络卡（NIC）直接把数据放入 GPU B 的内存。
2. 绕过 CPU：完全绕过 CPU 和操作系统。
3. 扁平网络：任意两台服务器之间的“跳数”（交换机）更少。

这将延迟从毫秒级降至微秒级。

AWS 有自研方案 EFA（Elastic Fabric Adapter），Azure 使用 InfiniBand，但 Oracle 在通用高速以太网上实现 RDMA，使其具备性价比优势。他们无需为所有设备采购昂贵的专有 InfiniBand 线缆；只需把标准以太网调校得像 InfiniBand 一样。

这正是 Nvidia 为自家 DGX Cloud 选择 OCI 的原因。这不是权宜之计的合作，而是物理规律的选择。

背景故事：核能转向

如果说网络是第一个瓶颈，电力就是第二个——而且说实话，它更令人担忧。

一座典型大型数据中心耗电 30-50 兆瓦（MW）。为下一代模型设计的“AI 工厂”需要 1 吉瓦（1000 MW），约相当于旧金山市的用电量。

你不能直接把 1 吉瓦负荷接入现有美国电网，除非等上 7-10 年升级输电线路。电网拥堵、老旧，且被监管束缚得死死的。

路线图：小型模块化反应堆（SMR）

Larry Ellison 在今天的财报电话会上确认，Oracle 正推进一座由**三座小型模块化反应堆（SMR）**供电的数据中心设计。

这不是概念艺术项目，而是必需品。

为何选择 SMR？

传统核电站（如 Diablo Canyon）是庞大的土木工程项目，建造周期 15 年。SMR 不同：

1. 工厂预制：它们在工厂内以模块形式组装，再用卡车或火车运到现场。
2. 自成体系：可以直接放在数据中心旁边（“behind the meter”），完全绕过电网传输瓶颈。
3. 被动安全：设计为利用重力和对流自动关闭，无需人为干预或主动电源。

监管障碍

SMR 技术已经存在（NuScale 和 Bill Gates 的 TerraPower 是领先者），但美国核管理委员会（NRC）的审批出了名的慢。

然而，Oracle 押注“AI 霸权”的国家安全紧迫性将迫使政府加速审批。如果美国想在 AI 领域击败中国，就需要电力。风能和太阳能虽然便宜，但具有间歇性。如果风停 4 小时，你就无法训练模型；要在 1 吉瓦规模填补这种缺口所需的电池贵得离谱。核能可提供 24/7/365 运行的“基荷”电力。

主权 AI 因素

除超大规模云厂商之外，Oracle 还握有一张独特王牌：Sovereign Cloud（主权云）。

随着各国意识到 AI 模型是关键国家基础设施，它们要求数据绝不能离境。欧盟 GDPR 只是开始。如今，各国希望在本国超级计算机上训练“主权 AI”。

Oracle 的架构允许其部署 Dedicated Region——一套完整的 OCI 公有云副本——置于客户自有数据中心或政府安全设施内。

• 为何重要：AWS 和 Azure 难以将其庞大、单体的技术栈部署到孤岛式、小尺寸环境中。Oracle 从一开始就将 OCI 设计为模块化。
• 客户层面：这实际上让 Oracle 成为全球 AI 竞赛的“军火商”，向日本、法国、中东的大型主权财富基金和政府出售基础设施，这些国家希望在不依赖弗吉尼亚数据中心的情况下打造自己的 GPT 竞争者。

前瞻性分析：5230 亿美元的订单 backlog

今天财报中最重要的数字不是 161 亿美元营收，而是高达 5233 亿美元、同比增长 433% 的剩余履约义务（RPO）。

RPO 代表已签订的未来服务合同。这一数字激增，是因为超大规模云厂商和 AI 初创公司正签订 3-5 年承诺，以锁定 GPU 供应。

“云公用事业”论

Oracle 实际上已把自己变成了一家公用事业公司。就像你向电力公司买电一样，AI 公司正在签订长期租约，购买 Oracle 的“智能算力”。

• 护城河：护城河不只是 GPU。人人最终都能买到 H100 或 Blackwell。真正的护城河在于，能否将它们以 10 万卡规模部署，并配以可用电力和散热。
• 风险：Oracle 正在大力投入资本支出（CapEx）。如果 AI 泡沫破裂，或者“缩放定律”碰壁——更多算力不再等于更好的模型——Oracle 将留下数十亿美元不断贬值的硬件。

在 6300 亿美元市值买入合适吗？

$ORCL 股价处于历史高位，估值已反映完美预期。但与替代品相比：

• AWS/Azure：网络栈背负着巨额历史技术债。它们在改造；Oracle 为此而生。
• Snowflake/Databricks：这些是软件层，依赖底层云厂商。如果计算成本上升，它们的利润会被挤压。

Oracle 是唯一成功转型为“硬件/云混合体”的老牌巨头。

结论：估值偏高，但基本面逻辑扎实。AI 周期正从“训练阶段”进入“基础设施阶段”。在这个阶段，赢家是同时拥有能源（核能）和管道（RDMA）的一方。Oracle 两者兼备。

今天押注 $ORCL，就是押注对智能的需求无限，而电力供应有限。在这道等式中，电力供应方永远胜出。

这不仅仅是一的股票选择；更是对智能物理规律的一次杠杆押注。

资料来源 (3)

• investor.oracle.com Oracle Investor Relations
• developer.nvidia.com Nvidia Developer Blog
• access.redhat.com Red Hat RDMA Knowledgebase