TradingKey - 10月7日,《The Information》披露甲骨文云业务盈利状况的深度报道后,其股价应声下跌5%。次日虽有反弹,但质疑声仍未平息。
2025年对甲骨文而言可谓波澜起伏——该公司不仅引领云计算发展前沿,参与巨型“星门计划”,与OpenAI达成巨额合作,更即将掌控美国最热门社交媒体TikTok。其股价同比上涨74%也就不足为奇了。
基于近期动态,我们希望深入剖析甲骨文人工智能战略的盈利能力,超越炒作与概念叙事。
2026财年第一季度(截至8月的三个月),甲骨文通过租赁搭载英伟达芯片的服务器创收9亿美元。这9亿美元是该季度72亿美元云业务总收入的一部分。在72亿美元的云业务总收入中,包含三类云服务:
- 基础设施即服务(IaaS)
- 平台即服务(PaaS)
- 软件即服务(SaaS)
甲骨文云业务中的IaaS部分创造了33亿美元收入(甲骨文在财务报表中将其归类为“Oracle云基础设施”)。其余部分(包括PaaS和SaaS业务)总计39亿美元。文中提及的9亿美元收入属于IaaS板块。
关于这9亿美元,The Information披露的毛利润为1.25亿美元,意味着毛利率仅14%。需说明的是,14%的毛利率水平相当低:首先远低于甲骨文整体约67%的毛利率,其次其他云服务商(如AWS、Azure和谷歌云)的IaaS毛利率均在50%左右。需要说明的是,在三大云服务中,IaaS利润率最低主要源于物理基础设施的折旧成本。
此外需澄清:9亿美元收入涵盖所有NVIDIA芯片业务,而Blackwell芯片本身贡献了1亿美元的负毛利。简言之,当前NVIDIA芯片的成本已超过甲骨文通过该业务产生的收入。
收入成本包含劳动力、电力(这些芯片耗电量极大)、运营及设备折旧(芯片需每4-5年更新)等多项支出。
投资者担忧源于多重因素。首先,随着IaaS业务规模扩大,14%的低利润率必然稀释当前67%的高公司整体利润率。其次,在云业务领域甲骨文处于追赶地位,行业领军者分别是Alphabet、微软和亚马逊。为与之抗衡,甲骨文必须以更低价格提供云服务,这将对其云业务利润率形成上限。如前所述,AWS、Azure和谷歌云平台的IaaS利润率均维持在50%左右。
另一方面,甲骨文面临资产负债表紧张的困境:当前现金储备有限而债务负担沉重,迫使其必须尽快实现盈利。
这使甲骨文在争夺市场份额与维持财务健康之间陷入艰难平衡。
那么,4550亿美元的剩余履约义务(RPO)在整体格局中占据何种地位?
根据第一季度财报披露,甲骨文总RPO达4550亿美元,其中云业务RPO为3170亿美元,OpenAI交易占3000亿美元。
这3000亿美元RPO中,绝大部分来自OpenAI的IaaS业务。鉴于IaaS业务利润率较低,这笔3000亿美元的RPO要产生显著利润显然需要时日。
我们认为,即使当前毛利率为14%,在假设RPO五年期平均毛利率为25%的情况下,五年后该利润率很可能扩大至35%左右。
此外,我们假设10%的收入用于运营支出,由此估算出RPO的营业利润率为15%。3000亿美元营业额乘以15%的营业利润率,得出450亿美元营业利润,即年均90亿美元。
但需注意甲骨文的营业收入很可能随时间推移持续改善,因此长期来看该投资将更具吸引力。由此可见,包含Blackwell芯片1亿美元亏损在内的所有英伟达芯片14%毛利率并非永久状态,正如谷歌、亚马逊和微软云业务当前展现的盈利水平,我们终将见证更高的盈利能力。
要判断90亿美元营业利润是否可观,需考察资本支出情况。管理层预计2026财年总资本支出为350亿美元,其中约80%(280亿美元)用于RPO项目。
简言之,甲骨文将以280亿美元资本支出启动项目,并随项目推进逐步增加投入。 其中50%-60%的资本支出将主要用于英伟达芯片(H100单价约2.5万-3万美元,Blackwell约4.5万-5万美元),其余资金则主要投向制冷及网络基础设施。
以下为计算概要:
总体而言,从数据来看,盈利能力(现金生成)与资本支出之间存在显著差距,尤其考虑到甲骨文脆弱的资产负债表——110亿美元现金与910亿美元债务并存。
甲骨文仍有途径应对这复杂的财务局面。首先,公司其他业务线利润率相对较高,从而带来正向现金流。
其次,凭借其规模与影响力,公司可获取多元融资渠道,无论是增发债务、政府拨款还是股权融资。鉴于美国政府将人工智能发展列为优先事项,“大到不能倒”的逻辑在此可能成立——他们将不遗余力扶持本土人工智能龙头企业。
第三,甲骨文IaaS业务当前14%的利润率虽低,但有望随时间快速提升。此外,每年350亿美元的资本支出可能过于保守——因多数成本需前期计提或确认,意味着未来实际资本支出将有所降低。
然而这并不能改变甲骨文承担巨大风险的事实。
从商业角度看,甲骨文属于传统企业,不像英伟达、谷歌、OpenAI、微软或亚马逊等人工智能企业拥有独特竞争优势,因此不得不接手人工智能价值链中利润率较低的环节以维持市场地位。这种策略能否在长期获得回报,唯有时间能给出答案。