ORCL FA 触底反弹，风险和机遇并存

投行分析师大幅上调评级
投资机构 D.A. Davidson 的分析师 Gil Luria 今日将甲骨文的股票评级从“持有”上调至**“买入”**，并设定了 180美元 的目标价。
? 上调逻辑： 分析师认为，尽管甲骨文近期因大规模资本支出导致股价波动，但其在 AI 基础设施领域的战略定位极其稳固，目前的股价提供了一个极佳的“买入点”。
2. OpenAI 战略调整的利好预期
市场普遍认为 OpenAI 的最新战略重心转移（重新聚焦核心模型与 ChatGPT 开发）将直接利好其主要的云合作伙伴。
? 甲骨文作为 OpenAI 的重要算力提供商，此前已与其签署了巨额合同。分析师指出，OpenAI 与英伟达、微软的深度绑定反而进一步稳固了甲骨文作为“AI 工厂”底层支撑者的角色，增强了市场对甲骨文未来营收增长的信心。
3. 500亿美元融资计划疑虑缓解
此前甲骨文宣布在 2026 年通过股债结合的方式融资 450亿至500亿美元，一度引发市场对稀释股权和债务高企的担忧。
? 机构背书： 伯恩斯坦（Bernstein）等机构今日发布报告称，这笔融资足以覆盖公司至 2028 财年的 AI 数据中心扩建需求。这种“靴子落地”的透明度缓解了投资者的不确定性压力。
4. 强劲的订单积压（RPO）与技术优势
甲骨文目前的剩余履约义务（RPO）高达 5230亿美元，同比增长了惊人的 438%。
? 这主要归功于 Meta、英伟达（NVIDIA）、xAI 等大客户对甲骨文“裸金属”云服务器的强劲需求。市场开始重新审视甲骨文在 AI 算力竞赛中“低成本、高性能”的独特竞争优势。



在 AI 算力竞赛中，甲骨文（Oracle）凭借“裸金属”（Bare Metal）架构从曾经的“云掉队者”一跃成为 OpenAI、NVIDIA 和 xAI 等巨头的核心合作伙伴。
以下是关于甲骨文“裸金属”云服务器及其竞争优势的深度解析：
1. 什么是甲骨文“裸金属”云服务器？
简单来说，“裸金属”就是租给你一台完整的、没有安装任何虚拟化软件的物理服务器。
* 传统云服务器 (VM)： 就像在合租房里划出一个隔间。你的算力运行在“虚拟化层”（Hypervisor）之上，会产生约 5%-10% 的性能损耗，且存在“吵闹邻居”效应（物理机上的其他用户抢占资源）。
* 裸金属服务器 (Bare Metal)： 就像租下整栋独栋别墅。你拥有对 CPU、内存和 GPU 的直接访问权。
* 无性能损耗： 消除虚拟化开销，算力 100% 释放。
* 深度控制： 开发者可以像操作本地超算一样，自定义最底层的硬件驱动和系统内核。
2. 为何甲骨文在 AI 竞赛中拥有“高性能”优势？
甲骨文（OCI）不仅提供裸金属，更关键的是它解决了 AI 训练中最核心的瓶颈：网络延迟。
* RDMA（远程直接内存访问）网络： 在训练拥有万亿参数的大模型（如 GPT-5）时，成千上万个 GPU 需要频繁交换数据。甲骨文采用了 RoCE v2 (RDMA over Converged Ethernet) 技术。
* 这让 GPU 之间的数据交换能够绕过 CPU，延迟低至 2.5 微秒。
* 它构建了一个巨大的、扁平化的“二层网络”，使得数万颗 GPU 能够像在一台机器上一样协同工作，这对于超大规模模型训练至关重要。
3. 为何甲骨文能做到“低成本”？
甲骨文在云市场属于“后发先至”，其成本优势源于其独特的商业和架构设计：
* 架构更简洁： 传统的 AWS 或 Azure 是在旧的虚拟化架构上“打补丁”来支持 AI。甲骨文从设计之初就采用了**“离机虚拟化”（Off-box Virtualization）**。
* 它将网络和存储的压力转移到专门的智能网卡（SmartNIC）上，主服务器只负责纯粹的计算。这种架构更简单，维护成本更低。
* 极其低廉的“流量费”（Data Egress）：
* 云服务最坑的往往是“数据导出费”。甲骨文提供的免费额度极高（每月 10TB），且超出部分的费用仅为 AWS 或 Azure 的 1/10。对于需要搬运海量训练数据的 AI 公司来说，这能省下数百万美元。
* 统一的全球定价： 不像竞争对手在不同区域（如伦敦或巴西）收高价，甲骨文全球价格基本一致，方便跨国大企业进行成本预测。
4. 总结：甲骨文的“差异化”打法
| 维度 | AWS / Azure / Google | Oracle (OCI) |
|---|---|---|
| 底层核心 | 深度虚拟化（VM 为主） | 裸金属（Physical First） |
| 性能损耗 | 有虚拟化开销 (5-10%) | 近乎零损耗 |
| 网络延迟 | 较高（传统以太网为主） | 极低 (RDMA 专网) |
| 数据导出费 | 昂贵 | 极低 / 近乎免费 |
一句话总结：
甲骨文不再试图做一个“全能型选手”，而是通过极致的硬件直通（裸金属）和低廉的数据搬运成本，把自己变成了一个巨大的、专门为大模型训练而生的“云端超算实验室”。

风险， 需要融资搞基建没有其他几大那么财大气粗。 未来的 云服务利润率未知。