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　　：谢谢雷吉娜，各位下午好。欢迎参加甲骨文 2026 财年第三季度财报电话会议。本次参会的高管包括公司董事长兼首席技术官拉里·埃里森、首席执行官克莱·马古约克、首席执行官迈克·西西利亚以及首席财务官道格拉斯·克林。公司新闻稿、财务报表（包含本季度补充财务细节、未来业绩指引、公认会计原则与非公认会计原则财务数据调节表，以及近期采购甲骨文云服务或上线甲骨文云平台的部分客户名单）将在公司投资者关系官网发布。需要提醒的是，本次会议的讨论内容包含前瞻性陈述，我们也会介绍与公司业务相关的重要影响因素。这些前瞻性陈述受各类风险和不确定因素影响，实际业绩可能与当前陈述存在重大差异。

　　道格拉斯·克林（甲骨文公司首席财务官）：谢谢肯。首先，我想说明一下我们对财报新闻稿和本次电话会议形式的调整。在新闻稿中，我们已清晰、详细地列出了原本会在电话会议中披露的补充财务指标，让各位能提前以书面形式获取这些信息。至于本次电话会议，我会做简要发言，之后交由迈克和克莱深入介绍公司业务情况，随后包括拉里在内的所有高管将回答大家的问题。关于第三季度的业绩，我们交出了一份亮眼的答卷，各方面指标均超出市场预期。

　　迈克·西西利亚（甲骨文公司首席执行官）：谢谢道格拉斯。正如道格拉斯所详细介绍的，我们本季度各业务线均表现优异，执行效率持续保持高位。我来谈谈公司的应用业务。毫无疑问，甲骨文拥有市场上增长最快、最完善的云应用套件。我们的软件即服务解决方案是面向各行业的全功能平台，具备高可扩展性、高可靠性、高安全性的特点，且符合各类监管合规要求，客户放心将支撑其业务运营的核心系统交由我们管理。按固定汇率计算，本季度云应用营收增长 11%，年化运行率达 161 亿美元。

　　在公司内部，人工智能代码开发工具的应用让规模更小的工程师团队能更快速地为客户打造更完善的解决方案。我们正利用人工智能技术开发全新的软件即服务产品，同时将人工智能智能体深度嵌入现有的应用套件中。凭借人工智能技术和精简的工程师团队，我们刚刚研发出三款全新的客户体验管理应用产品，分别是销售线索挖掘与资质审核系统、销售流程协同系统、自动化销售系统，以及全新的网站生成工具。事实上，甲骨文的全新官网就是由这款网站生成工具搭建并上线的。我们研发这些新的客户体验管理产品，核心目的是帮助客户实现销售转化，而非仅仅完成销售预测管理或提升邮件打开率。这三款产品是赛富时公司所不具备的。

　　医疗健康领域就是一个典型案例，我们全新的人工智能驱动集成电子健康档案系统已正式推向市场，成效十分显著：该系统有效降低了医疗机构的管理成本，让临床医生能接诊更多患者，提升了医疗服务的可及性，同时提高了提供者的满意度。再以业为例，我们提供全方位的人工智能驱动软件即服务平台，覆盖企业、零售银行、投资银行、反洗钱、金融犯罪合规、支付、供应链金融、客户体验管理、企业资源规划、人力资本管理等全业务环节。仅银行业应用套件就内置了数百个人工智能智能体，所有功能均向客户免费开放，不收取额外费用。

　　在零售行业，我们的人工智能解决方案覆盖商品规划、品类组合设计、供应链管理、销售终端、电商运营等环节，当然也包括企业资源规划、客户体验管理和人力资本管理系统。总而言之，这些成熟的行业解决方案，绝非简单拼凑几款人工智能细分功能、仓促整合就能替代的。诚然，部分规模较小或专注单一领域的软件即服务企业可能会受到人工智能的冲击，但甲骨文绝不会位列其中。接下来，我介绍一下第三季度公司在应用业务领域取得的部分重要客户合作成果，需要说明的是，这只是一小部分案例，并非完整名单。

　　纪念赫尔曼医疗中心选定了我们的 Fusion 企业资源规划、供应链管理和人力资本管理系统，此次合作是我们在与 Workday 的竞争中取得的胜利；新南威尔士大学同样选择了 Fusion 企业资源规划和人力资本管理系统，也是击败 Workday 赢得的合作；格雷媒体集团选定了 Fusion 企业绩效管理和企业资源规划系统，此次合作同时击败了 Workday 和思爱普；天达银行选择 Fusion 企业绩效管理和企业资源规划系统，战胜了；HID 全球公司选定 Fusion 企业资源规划和供应链管理系统，击败；埃塞俄比亚航运和物流服务公司选定 Fusion 企业资源规划、供应链管理和人力资本管理系统，同样在与思爱普的竞争中胜出；一家华尔街大型银行决定在全公司所有业务单元统一部署 Fusion 企业资源规划系统，全面替换思爱普的产品；劳登县公立学校选定了 Fusion 企业资源规划、企业绩效管理、人力资本管理和供应链管理系统；斯马克公司选定 Fusion 企业资源规划和企业绩效管理系统；西菲尔德保险公司选用 Fusion 企业资源规划、企业绩效管理、人力资本管理和采购管理系统；三菱日联金融集团是我们现有的云服务和数据库客户，目前正着手部署我们的 Fusion 企业资源规划系统和垂直行业软件即服务应用；科威特沙特电信公司是我们的重要科技行业客户，目前正将其业务套件迁移至云端，以支撑业务增长。

　　以上只是本季度应用业务领域的部分重大合作成果。第三季度，有超过 2000 家客户成功上线我们的云应用产品，这其中包括垂直行业应用和 Fusion 系列应用。更重要的是，客户从签约到产品上线的平均周期持续缩短。下面再介绍部分客户的上线案例，同样只是少量样本：赫斯特集团在原有企业资源规划系统的基础上，新增部署了企业绩效管理和人力资本管理系统；J.M. 休伯公司完成了 Fusion 企业资源规划和供应链管理系统的全面上线；阿联酋集团上线人力资本管理系统，打造了一体化的人力资源、薪资和人才管理体系，提升了人力管理效率；尼亚加拉瓶装公司上线供应链管理系统，实现了从本地部署企业资源规划系统向 Fusion 云系统的迁移；海工钻井公司完成了企业资源规划、人力资本管理、供应链管理和企业绩效管理系统的全模块上线。

　　要知道，本季度共有 2000 家客户完成上线，以上只是极小一部分案例。相信各位能从中看到公司业务的发展势头，以及客户对我们多产品线的认可。接下来，我再介绍第三季度公司在科技业务领域的部分重要合作成果，同样只是精选案例。洛克希德·马丁公司选定甲骨文云高性能计算服务，为其人工智能业务的规模化拓展提供算力支撑；菱形科技公司选用甲骨文云计算、网络和存储服务，为其全业务线的人工智能视频和安全业务提供技术支持；路西德汽车选定甲骨文云核心服务，依托其数据处理和网络连接能力拓展欧洲市场；日本资讯市场公司将其关键的企业对企业平台部署在甲骨文云平台；巴西克拉罗电信选定甲骨文云 Alloy 专属云服务，打造主权人工智能体系。

　　法国航空 - 荷兰皇家航空的合作是一次多云服务合作的成功案例，双方合作的甲骨文数据库 @微软云解决方案，帮助法航 - 荷航实现了性能 13 倍的提升，同时大幅降低了成本；动视暴雪是甲骨文业务套件的现有客户，此次也选择了甲骨文数据库 @云解决方案。甲骨文将人工智能技术全面融入战略应用产品，推动我们与企业客户的合作向深度化、全面化发展，客户开始关注我们的全栈解决方案，包括甲骨文云基础设施、人工智能数据平台、Fusion 应用套件和垂直行业应用套件。

　　这些合作探讨的核心是生态自动化，而非单一应用产品，而我们在上次财报电话会议中提到的简化的市场推广模式，进一步助力了这一趋势，让我们能与更多客户达成多产品合作，整合甲骨文数据库、云基础设施平台、人工智能工具和完善的应用套件的优势，为客户提供一体化解决方案。按固定汇率计算，本季度云应用递延营收增长 14%，高于同期云应用营收 11% 的增速，这一数据进一步印证了公司业务加速增长的判断。接下来，有请克莱·马古约克发言。

　　人工智能技术也在加速推动甲骨文数据库云服务的普及。人工智能模型代码开发能力和智能体交互能力的快速提升，促使客户将其最核心的资产数据迁移至我们的云服务平台。客户需要获取最新的人工智能功能，以支持向量嵌入、多芯片处理器服务器访问和高级安全控制；同时，客户还需要将数据与人工智能智能体部署在同一位置，而我们的多云数据库能轻松实现这一点。我们的多云架构将甲骨文云的优势融入各合作云平台的区域节点，这确保我们能快速将数十亿美元的潜在订单转化为高利润的数据库服务营收。

　　市场对人工智能基础设施（包括图形处理器和中央处理器）的需求持续超过供给，这一点从我们 5.53 万亿美元的未完成订单金额中就能清晰看出。我想为各位介绍一下我们将未完成订单转化为高利润经常性营收的商业模式，同时分享一些能体现我们进展的运营指标。人工智能基础设施的建设始于数据中心和发电设施，通过与合作伙伴合作，我们已锁定未来 3 年将上线 吉瓦的电力和容量。这些基础设施投资也需要资金支持，目前超 90% 的容量建设资金已通过合作伙伴落实，剩余部分计划于本月内完成筹措。

　　同时，我们的商业模式也在不断创新。在上次财报电话会议中，我分享了多种无需甲骨文新增债务或发行股权，就能实现人工智能基础设施业务增量增长的思路。自那以后，我们已与多家客户签署了超 290 亿美元的合同，均采用这一新商业模式。通过 “客户自备硬件” 和 “客户预付款” 的组合模式，甲骨文能在不产生负面现金流的前提下，持续扩大人工智能基础设施的布局。当然，这 290 亿美元的合同，是本季度我们签署的其他合作之外的增量。

　　最终，所有这些努力都将转化为向客户交付的算力容量，以及甲骨文的营收。第三季度，我们向客户交付了超 400 兆瓦的算力容量，其中 90% 的承诺容量均按时或提前交付，这一交付效率我们已连续多个季度保持。这也是客户持续选择甲骨文作为基础设施服务商的原因。人工智能基础设施投资属于资本密集型投入，但我们的运营模式已实现优化，能确保业务的盈利性。灵活的基础设施设计、高资源利用率、快速的交付落地，再加上多元化的客户结构，造就了这一极具竞争力的业务。规模效应的提升让固定成本分摊至更大的业务基数，进一步提高盈利水平。能在资本密集型业务中实现如此快速的规模扩张，同时保持盈利水平提升，这在行业中是前所未有的。

　　从第三季度交付的人工智能算力容量来看，其毛利率达到 32%，高于我们此前 30% 的指引目标。再结合甲骨文云基础设施的其他高毛利板块（如数据库服务），各位就能理解为何甲骨文能实现快速且盈利的增长。我们的业绩数据足以说明一切：2026 财年的营收和收益均超额完成目标，同时我们也在持续上调 2027 财年的业绩预期。这一切得益于甲骨文从以季节性授权业务为主，成功转型为营收高度可预测的经常性收入云业务模式。

　　迈克·西西利亚（甲骨文公司首席执行官）：人工智能和高级计算的市场需求将在整个经济体系中持续广泛增长，未来将涌现出众多成功的人工智能模型、智能体平台和相关企业。目前，我们为数百家顶尖的人工智能客户提供服务，且不断有新客户希望与我们合作。我们打造的基础设施具备灵活性和通用性，既能支撑小型算力负载，也能满足超大规模的算力需求。我们持续引入最新的算力加速硬件，涵盖英伟达、超威的最新产品，以及赛睿博思、和硕等企业的创新产品。总而言之，我们坚信，当下在数据中心、算力容量和客户关系方面的投入，未来将持续释放更大的价值。接下来，交由肯·邦德主持问答环节。

　　约翰·迪富奇（古根海姆证券分析师）：谢谢。本次会议信息量很大，我就不追问人工智能基础设施的问题了，留给其他分析师。道格拉斯此前提到，人工智能基础设施业务对公司其他业务产生了 “光环效应”。本季度公司业绩表现强劲，且你们提到未完成订单的增长源于大规模人工智能相关合同。同时，我们从市场一线了解到，这种光环效应已切实转化为实际业务成果。除人工智能基础设施外，客户上线进度保持稳定，而传统云工作负载的业务活动，尤其是潜在订单量，出现了大幅增长，包括专属云区域、主权云，甚至甲骨文云 Alloy 专属云的合作项目。

　　迈克·西西利亚（甲骨文公司首席执行官）：好的，约翰，我来回答你的问题。没错，我们确实看到了显著的光环效应，我再补充一些细节。在应用业务方面，我们在甲骨文云基础设施上训练了大量人工智能模型，且这些模型与我们的应用产品深度协同，这让我们能将高质量的人工智能服务作为功能模块，深度嵌入应用产品中，正如我之前所说。我们不仅为模型开发商提供训练服务，还将大量人工智能模型的输出结果整合到应用产品中，当然，我们也会开展提示词工程等工作，让这些功能更贴合企业业务需求。

　　作为应用服务提供商，我们掌握着全球大量企业的核心关键业务数据，且这些数据与人工智能模型的部署位置高度接近。数据优势与模型协同相结合，让客户能快速从人工智能技术中获得价值。想必各位也听过市场对人工智能的一些质疑，比如 “无法快速实现价值落地”，但事实上，当我们将人工智能技术作为服务打包，并结合我们所管理的企业私有数据为客户提供人工智能能力时，我们赢得了大量的合作。我之前介绍了部分垂直行业的案例，实际上，这一趋势适用于所有行业。

　　最后，在道格拉斯回答你关于资本支出的问题前，我再说说主权云领域的光环效应。我们在主权云领域的布局并非新鲜事，也并非对市场变化的临时应对。结合甲骨文云 Alloy 专属云的模式，我们在全球范围内看到了潜在订单的大幅增长。我们的产品形态具备独特的竞争优势，无论是 3 个机柜还是 500 个机柜的规模，我们都能在该硬件形态上提供完整的甲骨文云基础设施服务，这一点在市场上极具差异化。将应用业务、甲骨文云人工智能服务和主权云布局相结合，所产生的光环效应是十分显著的。

　　马克·墨菲（分析师）：谢谢。克莱，恭喜公司业务实现加速增长。随着甲骨文向更高规模的人工智能推理业务转型，你们认为优化数据中心选址的核心策略是什么？比如，你们在德克萨斯州和怀俄明州建有大型中心化数据中心，这些地区资源丰富，但距离沿海的人口密集区和光纤网络干线较远。我们不禁会想，用户和终端设备与数据中心的距离较远，是否会产生影响？随着人工智能推理业务的拓展，你们是否考虑过将数据中心选址向用户和业务流量密集区域倾斜？

　　克莱·马古约克（甲骨文公司首席执行官）：当然，这个问题提得很好，马克。我来回答。首先，我想谈谈我们对人工智能推理业务的看法，以及其对数据中心部署选址的影响。首先，此前市场的人工智能业务主要集中在模型训练阶段，而现在，人工智能推理的需求在全球各地都在快速增长。这一方面是因为人工智能模型的利用率持续提升，另一方面也源于新的应用场景不断涌现。各位在软件领域使用克劳德、代码解释器等工具时应该能感受到，这些工具的功能十分强大，正改变着我们的工作方式，人工智能推理的市场需求未来将迎来爆发式增长。

　　谈到数据中心的选址，你提到了延迟问题，实际上，选址的考量因素有很多：成本、整体可用性、主权合规等，不同的考量因素对应不同的选址策略。聚焦到你提到的延迟问题，关键要理解，延迟的影响是相对的。比如，在股票市场进行超低延迟的交易，跨海岸的 100 毫秒往返延迟会产生重大影响；但如果是企业提出一个业务问题，人工智能模型需要数秒时间进行分析解答，那么从纽约到怀俄明州额外的 40 毫秒延迟，几乎不会产生任何影响。

　　迈克此前介绍了我们将人工智能模型嵌入应用产品的案例，这就是其中一种应用场景。当然，并非所有企业系统都基于甲骨文的应用产品搭建，市场上还有大量的企业定制化应用。为此，我们为甲骨文人工智能数据库新增了大量功能，通过多芯片处理器服务器、自然语言转结构化查询语言等方式，让企业能轻松将人工智能模型与数据库结合使用。同时，我们的人工智能数据平台产品正是为解决这一核心问题而生：企业拥有海量数据，这些数据可能来自应用系统、不同的数据湖和数据仓库，也可能存储在结构化数据库中，我们的人工智能数据平台能将这些数据整合，打造一个智能体平台，让企业能快速开发应用，同时对接多家厂商的顶尖人工智能模型。

　　当前，尽管我们的每股收益持续增长，但整体盈利水平未能实现更高突破的唯一原因，是我们同时在建的项目规模巨大，这些在建项目会产生一定的成本。不过，我们在项目管理方面的能力非常突出：能最大限度缩短项目建设周期，有效控制建设期间的成本，尽管这些成本无法完全消除，但已降至最低。公司业务正处于高速增长阶段，在建项目的成本是现阶段唯一的盈利拖累因素。幸运的是，我们的项目交付能力持续提升，且所有已交付的算力容量均已签订合同，能带来可观的利润。综合来看，我们对已交付的算力容量，以及人工智能业务盈利水平的持续提升，都抱有十足的信心。接下来，由迈克介绍主权云业务。

　　迈克·西西利亚（甲骨文公司首席执行官）：关于主权云，正如我之前所说，我们在这一领域的布局具备显著的先发优势。一年前，主权云的核心诉求还只是数据主权，当时市场上出现了一些伪解决方案，比如主数据中心实现了数据主权，但容灾备份中心却位于其他国家或地区，显然，这样的方案如今已无法满足客户需求。现在的主权云，要求实现数据主权、运营主权，甚至合同主权，而我们的甲骨文云 Alloy 专属云模式，能完美满足这三大核心诉求。

　　我们为客户提供全栈解决方案，这也是我们与竞争对手在主权云领域的核心差异：我们并非简单地搭建一个边缘主权云节点，而是在主权云区域内部署完整的甲骨文云基础设施，涵盖所有云服务，同时，正如你提到的，结合不同的利润结构，我们还能在该软件架构上运行全套应用套件和人工智能数据平台。当然，这些业务的毛利率与基础设施业务有所不同。我们认为，甲骨文在主权云领域的定位独一无二，能将公司的全系列产品和服务落地至主权云区域。

　　主权云区域的规模可根据客户需求灵活调整，小到微型部署，大到超大规模集群均可实现。此外，我们还能根据客户需求灵活界定主权云的服务边界。市场通常将主权云的边界与国家或地区挂钩，但我们也接触到一些跨国家或地区运营的企业客户，比如在欧洲或非洲开展业务的企业，它们希望搭建专属的主权云区域，由企业自主掌控和运营，为特定垂直行业（如医疗、零售）的客户提供服务，而我们的甲骨文云 Alloy 专属云模式能实现跨国家或地区的主权云区域搭建，完全满足这类客户的需求。

　　迈克·西西利亚（甲骨文公司首席执行官）：好的，我来回答这个问题，雷莫。从与客户的沟通情况来看，目前还没有任何一位客户表示，他们准备放弃零售商品规划系统、核心银行系统、活期存款账户系统、电子健康档案系统，而认为简单拼凑几款人工智能细分功能，就能在短期内替代这些核心系统。事实上，客户的想法恰恰相反，他们向我们提出的问题是：“你们能在应用产品中集成多少开箱即用的人工智能功能？我们如何能尽快将这些功能上线并投入使用？因为我们认为，这是实现人工智能价值最快的方式。”

　　要知道，甲骨文所提供的，是高度复杂的核心关键业务系统，这些系统凝聚了数十年的行业经验，符合各类严苛的监管合规要求，是支撑客户企业、政府机构、医疗组织等运营的核心系统。我们对自身在市场中的定位非常有信心。正如我所说，我们正积极拥抱人工智能技术，在 Fusion 应用套件中已部署了 1000 个人工智能智能体，仅银行业应用套件就内置了数百个。诚然，人工智能技术具有颠覆性，但我们认为，甲骨文是这场变革的引领者，因为我们正将人工智能技术深度融入应用产品的核心，这一点毋庸置疑。

　　布拉德·泽尔尼克（分析师）：非常感谢各位。我也在此恭喜公司取得优异业绩，同时想说，本次会议的信息传递非常清晰、实用。我的问题想请教迈克，或许拉里也可以补充，这个问题是对雷莫所提问题的延伸。你们在 Fusion 应用套件中推出了人工智能智能体开发平台，众所周知，企业的核心数据资产都存储在甲骨文数据库和甲骨文应用系统中。我想了解的是，在当前众多企业都试图打造跨多系统、多工作流的人工智能交互层的背景下，甲骨文的角色将如何演变？

　　迈克·西西利亚（甲骨文公司首席执行官）：布拉德，我先来回答。我认为，数据引力在这一过程中至关重要，而核心关键业务数据的引力效应则更为显著。正如我们所宣布的，我们在 Fusion 应用套件中推出了人工智能智能体开发平台，而 Fusion 是客户企业的核心运营系统，掌控着其核心关键业务数据。如果企业或系统集成商计划开发大量人工智能智能体，首先要考虑的问题就是：从何处着手？答案必然是从核心业务系统、从数据引力中心开始，因为从推理和检索增强生成的角度来看，这些核心数据的相关性和针对性最强，能为人工智能智能体赋予丰富的业务语境。

　　拉里·埃里森（甲骨文公司董事长兼首席技术官）：我来补充几句。我们为所有应用产品都配备了大量预制的人工智能智能体，同时还提供人工智能数据平台这一开发环境，让客户能在我们的基础上，轻松开发自有智能体。我们认为，我们无法为银行系统或医疗系统开发出所有的应用智能体，这部分工作将由我们的合作伙伴和客户共同完成。而人工智能数据平台的核心价值，就是提供一个完整的集成开发环境，客户能利用甲骨文云中的所有主流人工智能模型开发自有智能体。

　　这些智能体可用于代码开发，也能实现查询的多步推理。举个例子，我们计划在 Fusion 会计系统中开发一个复杂的智能体，专门负责财务结账工作。在不久的将来，客户使用 Fusion 进行财务结账时，将实现全自动化，无需人工干预：只需向人工智能智能体下达结账指令，就能自动生成结账结果。我们在应用产品中集成了大量人工智能功能，同时保持系统的开放性，允许客户和合作伙伴丰富智能体生态，共同打造一个能实现医疗、金融服务、零售等行业全自动化的生态体系。

　　这正是人工智能技术为我们带来的机遇，让我们能拓展软件即服务产品的边界，打造实现全行业生态自动化的解决方案。我以医疗行业为例：目前，爱匹克系统主要服务于急性病医院，部分也覆盖诊所，但核心是急性病；而甲骨文的解决方案不仅覆盖急性病、诊所、实验室，还能为医疗支付方（即医保机构）、保险公司提供服务，同时还能支撑护士的培训管理、放射科医生的排班调度（如核磁共振检查的医生安排）、医院的财务管理，甚至能对接美国食品药品监督管理局的药品审批流程，以及制药企业的业务运营。这就是整个医疗健康生态，其规模极其庞大。