出品I下海fallsea 胡不知

2025年12月11日上午10点17分，纽约证券交易所的交易员们盯着甲骨文的K线图集体沉默这条曾被机构视为防御性资产的曲线，在开盘不到70分钟内被砸出16.1%的断崖式跌幅，1020亿美元市值蒸发的速度，比OpenAI训练一次GPT-5的时间还要快。

当市场还在为云业务增速34%却不及预期争论时，下海fallsea从甲骨文前云业务高管张明（化名）处获得了更残酷的真相：所谓的AI算力订单，是用低于成本20%的价格抢来的；5230亿RPO里，有近三成是‘签了协议却不敢确认收入’的空单。这场暴跌不是短期业绩不及预期的恐慌，而是甲骨文用资本堆砌的AI增长幻觉，被市场彻底戳破的必然结果。

从数据库时代的铁王座到云时代的追赶者，甲骨文的悲剧在于，它始终用20世纪的销售霸权思维应对21世纪的生态竞争逻辑。当AWS靠自研芯片降本、微软用Office生态锁客时，甲骨文选择了最粗暴的路径砸钱买GPU、靠低价抢单，却忘了云业务的核心不是规模，而是不可替代的生态价值。

34%云增速=AI转型成功？

云业务同比增长34%，这是甲骨文财报发布后最响亮的口号。但在张明看来，这个数字更像用资本激素催出来的虚胖去掉一次性算力订单和低价促销的水分，真实增速不足15%，甚至低于传统软件业务。

甲骨文AI业务的高光数据，几乎全靠OpenAI这一单撑起来。2024年，为了抢夺OpenAI的算力合同，甲骨文给出了三年期100亿美元、单价低于AWS 15%的报价。但张明透露，这个价格根本覆盖不了成本：单台H100 GPU的采购成本就要2.5万美元，加上数据中心建设、电力和冷却费用，每台每年的运营成本至少3万美元。我们给OpenAI的报价是每台每年2.8万美元，卖一台亏2000美元。

这种赔本赚吆喝的策略，直接导致云基础设施业务的毛利率从去年的28%暴跌至14%。更危险的是，OpenAI的订单存在巨大不确定性。他们的合同是‘按需付费’，2025年Q2实际用量只达到约定额度的60%，我们提前采购的1万台GPU已经闲置了30%。张明表示，为了掩盖闲置问题，甲骨文甚至将部分GPU转租给中小客户，租金仅为成本的50%。

对比之下，AWS的AI算力业务则是健康增长。其Trainium自研芯片的成本比H100低40%，即便以低于甲骨文10%的价格销售，毛利率仍能维持在29%。更重要的是，AWS的AI客户分布在制造、金融、医疗等多个领域，前五大客户的收入占比仅18%，远低于甲骨文的65%。

云业务的增长幻觉，还掩盖了SaaS基本盘的失血。甲骨文云应用收入39亿美元同比增长11%，看似平稳，但核心产品Fusion ERP的增速从25%降至18%，客户流失率从3%升至5%。很多大客户把IT预算从ERP升级转移到了AI项目上，而他们的AI项目又被AWS和微软抢走了。Gartner分析师李薇向下海fallsea解释。

某大型商业银行的IT总监王磊向下海fallsea透露，他们今年终止了与甲骨文的ERP升级合同，转而与微软合作：微软能把AI直接嵌入Dynamics 365，帮我们做信贷风险预测；甲骨文的AI功能还停留在‘自动生成报表’，根本满足不了需求。这种既丢了旧订单，又没拿到新订单的困境，正在甲骨文的大客户中普遍发生。

更致命的是，甲骨文的SaaS产品缺乏AI时代的生态协同能力。微软的Dynamics 365可以与Office 365、Teams无缝衔接，用户在写邮件时就能调用ERP数据；Salesforce的CRM则与Slack深度融合，实现客户服务的AI自动化。而甲骨文的Fusion系列，仍需要客户单独登录系统操作，与其他办公软件的兼容性极差。

5230亿美元的剩余履约义务（RPO），被甲骨文管理层称为未来的摇钱树，但在华尔街分析师眼中，这更像不敢兑现的欠条。根据会计准则，RPO需要在合同期内逐步确认为收入，但甲骨文的RPO转化周期长达3-5年，且存在大量附加条件。

我们与某汽车厂商签订的20亿美元AI云合同，附加条款是‘如果其销量低于预期，可削减50%订单’。这种RPO根本不是确定性收入。张明透露，甲骨文的RPO中，有40%包含类似的弹性条款，实际可确认收入可能缩水至3100亿美元。

现金流数据更能反映真实情况。甲骨文本季度自由现金流为-5.9亿美元，创近二十年最差表现，经营活动现金流从45亿美元降至32亿美元。RPO越涨，现金流越差，因为你要提前投入资本建设基础设施，却收不到真金白银。资深财务顾问张远评价道，这就像一个开餐厅的，签了很多长期订餐协议，却要先借钱建厨房，结果客户还经常不来吃。

500亿资本开支=算力霸权？

面对增长压力，甲骨文的应对方式是加大投入将2026财年资本开支从350亿美元增至500亿美元，计划将AI算力规模提升至当前的5倍。但这种用资本换时间的策略，正在将甲骨文拖入投入黑洞，因为它忽视了云算力竞争的核心技术壁垒与生态协同，而非单纯的规模。

甲骨文的算力扩张，完全依赖第三方硬件，这使其陷入成本高、供应稳、技术弱的三重困境。500亿资本开支中，300亿将用于采购GPU和AI服务器，其中80%是英伟达H100。但英伟达的产能优先供给微软和AWS，甲骨文的订单交付周期已从3个月延长至9个月，部分订单甚至要等到2026年Q3才能交付。

更严重的是，甲骨文缺乏自研芯片能力，无法降低算力成本。AWS的Trainium芯片已迭代至第二代，性能提升30%，成本降低20%；微软也联合AMD开发了定制化AI芯片，成本比H100低35%。甲骨文不是没考虑过自研芯片，而是试了两年没做出来，最后只能放弃。张明表示，甲骨文的芯片研发团队在2024年解散，核心人才被苹果和谷歌挖走。

技术短板还体现在软件层面。甲骨文的AI大模型服务Oracle Generative AI，较AWS Bedrock晚推出18个月，功能仅覆盖基础文本生成和图像识别，缺乏行业解决方案。我们想找一个能分析医疗影像的AI模型，AWS有现成的，甲骨文还要我们自己训练，太麻烦了。某医疗科技公司CTO向下海fallsea抱怨。

甲骨文的算力扩张，陷入了建得快，用得慢的规模陷阱。其计划在2026年前建成20个AI数据中心，但当前的算力利用率仅为55%，远低于AWS的78%和微软的82%。我们在得州新建的数据中心，1万台GPU只用到了4000台，剩下的只能空转，每月的电力和维护费用就高达2000万美元。张明透露。

算力利用率低的核心原因，是缺乏稳定的客户需求。甲骨文的AI客户主要集中在互联网行业，而2025年互联网行业的AI投入增速已从80%降至35%。为了提高利用率，甲骨文不得不拓展传统行业客户，但进展缓慢。制造业客户需要的是‘AI+工业互联网’解决方案，我们只卖算力，他们不知道怎么用。甲骨文工业行业销售总监向下海fallsea坦言。

对比之下，AWS的算力扩张则按需建设。其根据客户的长期订单规划数据中心，算力利用率始终维持在75%以上。AWS不会为了抢单提前建产能，而是与客户签订‘容量预约协议’，客户预付部分定金，我们再启动建设。AWS前高管李哲向下海fallsea表示，这种模式既降低了风险，又保证了现金流。

大规模资本开支，正在恶化甲骨文的财务结构。为支撑500亿投资，甲骨文本季度新增18亿美元债务，总债务规模突破100亿美元，资产负债率从32%升至45%。更危险的是，其债务以浮动利率为主，随着美联储维持高利率，利息支出已从去年的1.2亿美元增至3.5亿美元，同比暴涨192%。

如果明年美联储不降息，甲骨文的利息支出可能突破5亿美元，相当于其云业务季度利润的30%。张远分析道，更可怕的是，它的自由现金流持续为负，只能靠借新还旧维持，一旦融资环境收紧，就可能面临债务违约风险。

而AWS和微软则完全没有这种担忧。亚马逊持有800亿美元现金及等价物，债务率仅28%；微软的现金储备达1300亿美元，利息覆盖率（EBITDA/利息支出）高达50倍，是甲骨文的10倍。他们能承受AI投入的短期亏损，是因为有稳定的现金流业务支撑；甲骨文的传统软件业务增速已降至8%，根本扛不起这么大的投入。张远补充道。

销售霸权=云时代通行证？

甲骨文的所有战略误判，都源于一个根深蒂固的幻觉只要有顶级销售团队，就能拿下任何市场。在数据库时代，这套靠关系、拼折扣、签长单的打法所向披靡，但在云时代，它彻底失灵了，因为云业务的核心竞争力已从销售能力转向生态能力。

甲骨文的云业务，仍靠销售驱动而非产品驱动。其销售团队的提成与订单金额挂钩，这导致销售人员为了冲业绩，不惜用低价、返点、捆绑销售等方式抢单。我们曾给某零售客户报过‘三年云服务五折’的价格，还赠送了价值1000万美元的数据库升级服务，最后这笔订单亏了800万。张明回忆道。

这种模式带来了两个致命问题：一是客户获取成本（CAC）居高不下。甲骨文的云客户CAC是AWS的2.3倍，意味着它需要花更多的钱才能获得一个客户；二是客户留存率低。这些靠低价吸引来的伪客户，在合同到期后往往会转向更具性价比的平台，甲骨文的云客户续约率仅为68%，低于AWS的85%和微软的82%。

某电商公司的技术负责人向下海fallsea透露，他们在2024年选择了甲骨文的云服务，就是因为其报价比AWS低20%，但今年已经开始迁移：甲骨文的云平台经常出故障，客服响应要24小时，AWS的问题10分钟内就能解决。低价带来的体验太差，我们宁愿多花钱换稳定。

甲骨文的销售霸权，还建立在封闭系统的基础上通过数据库技术锁定客户，阻止其迁移至其他平台。但在云时代，这种封闭性反而成为致命短板，因为企业客户越来越倾向于多云战略，需要不同云平台间的无缝协同。

根据Synergy研究数据，2025年全球68%的企业采用多云战略，而甲骨文的多云业务市场份额不足1%。我们需要将数据在AWS和Azure之间自由迁移，但甲骨文的云平台不支持，还会设置技术障碍。王磊表示，这是他们放弃甲骨文的核心原因。

微软则完全相反，它推出了Azure Arc技术，允许客户在AWS、谷歌云甚至私有云上管理Azure服务；AWS也与VMware达成合作，帮助客户实现混合云部署。云时代的竞争不是‘锁定客户’，而是‘方便客户’，谁能让客户用得更舒心，谁就能赢得市场。李哲评价道。

甲骨文的战略滞后，还源于组织架构的僵化。其管理层大多是从数据库时代成长起来的老人，缺乏云业务和AI技术的认知，决策流程冗长且保守。我们在2023年就提出要做自研AI芯片，但管理层觉得‘买英伟达的更省事’，错过了最佳时机。张明表示，甲骨文的很多创新想法，都死在了层层审批中。

对比之下，AWS和微软的组织架构更灵活。AWS采用双披萨团队模式，小团队快速迭代试错；微软则推行内部创业机制，鼓励员工围绕AI和云业务成立新项目。微软的Copilot团队，从成立到产品上线只用了8个月，甲骨文同样的项目花了2年还没落地。李薇透露。

管理层的换届也未能改变现状。新上任的联席CEO马古尔克和西西利亚，都是销售出身，缺乏技术背景，他们的战略依然是加大投入、扩大销售团队，而非技术创新、生态建设。新管理层还是老思路，觉得只要砸钱、加人，就能解决问题，根本没意识到云时代的游戏规则变了。张明无奈地说。

甲骨文的刮骨疗毒方案

千亿市值的崩塌，是危机也是转机。对甲骨文而言，要想在云AI时代活下去，必须打破三大幻觉，进行刮骨疗毒式的改革：

甲骨文不应再追求追平AWS、Azure的规模，而是要聚焦自己的核心优势数据库。它拥有全球42%的数据库市场份额，这是最大的护城河。可以将AI技术与数据库深度融合，推出AI原生数据库服务，比如为金融客户提供实时风险分析、为医疗客户提供影像诊断支持，用数据库的粘性带动云业务增长。

同时，要收缩通用AI算力投入，砍掉不盈利的低价订单，将资源集中于高毛利的行业解决方案。比如，针对制造业推出AI+ERP一体化方案，帮助客户实现生产流程优化，这种方案的毛利率可达40%以上，远高于单纯的算力销售。

甲骨文必须放弃锁定客户的想法，构建开放的云生态。短期可以与Salesforce、Workday等SaaS厂商达成合作，允许其产品接入甲骨文云平台；中期可以推出多云迁移工具，帮助客户实现从甲骨文到其他云平台的无缝迁移，通过服务收费盈利；长期可以开放AI技术接口，与初创企业合作开发行业应用，丰富生态内容。

还要优化客户结构，减少对互联网大客户的依赖，拓展中小企业市场。可以推出中小企业AI云套餐，提供标准化的AI工具和低价算力，通过规模化降低成本，提高算力利用率。

组织变革是根本。甲骨文需要重构内部架构，提升技术和产品团队的话语权，将销售团队与产品团队绑定，确保客户需求能快速转化为产品功能。同时，要引进具有云和AI背景的年轻高管，打破老人政治的僵化局面。

还要加大研发投入，重点攻关AI芯片和大模型技术，摆脱对第三方硬件的依赖。可以通过收购AI初创公司快速获取技术和人才，比如收购专注于数据库AI优化的企业，提升核心产品竞争力。

结语

甲骨文的千亿市值崩塌，为所有传统科技巨头敲响了警钟：AI不是续命符，而是照妖镜，它会放大企业的基因缺陷；资本不是万能药，而是催化剂，它能加速成功，也能加速失败。

在AI云时代，行业的游戏规则已经彻底改变：竞争的核心从规模转向价值，从销售能力转向生态能力，从封闭锁定转向开放共赢。甲骨文的教训在于，它沉迷于过去的成功经验，不愿拥抱变化，最终被时代抛弃。

但甲骨文仍有机会。它拥有深厚的技术积累、庞大的客户基础和充足的资本，只要能放下巨头的傲慢，打破思维定式，聚焦核心优势，就能在新的竞争格局中找到自己的位置。毕竟，科技行业的历史告诉我们，没有永远的王者，只有永远的创新者。

甲骨文的故事还在继续，它的转型之路，将为所有传统企业的AI变革提供最生动的样本是浴火重生，还是就此沉沦，取决于它能否彻底打破那些虚幻的执念，真正拥抱云时代的本质。