甲骨文公司首席技术官拉里·埃里森(Larry Ellison)似乎渐渐被亚马逊网络服务(AWS)迷住了,他的“基础架构即服务”情节从策略的角度来看恐怕不是特别可取。
企业软件巨头甲骨文在第三季度的表现坚挺,云增长继续大于软件许可的下降。甲骨文的软件即服务、平台即服务也在继续增长。收购NetSuite对这些表现有帮助,但很明显,甲骨文云服务是重要的玩家。
但时下Workday和Salesforce正在加强与AWS的关系,SAP也在与AWS、谷歌云平台和微软Azure解除合作伙伴,大家自然也会关注为什么甲骨文会迷上“基础架构即服务”。显然,IaaS(基础架构即服务)玩的是规模,赶超AWS、微软、谷歌和IBM的价值必须是SaaS和PaaS。
而埃里森却还是将甲骨文最大的云业务押在IaaS上。他周三在一次电话会议上表示:
甲骨文第2代“基础架构即服务”云现在可以在我们客户最大的数据库里运行,AWS是不可能做到这一点的。亚马逊只能在旗下的云里运行相对较小的甲骨文数据库。
第二代甲骨文IaaS还提供了超高的数据库性能,并且可以解决云中的宽容可靠性问题。现在许多甲骨文工作负载的运行速度在甲骨文云里比在亚马逊云里快10倍。而且,在甲骨文云里运行工作负载的成本也比在亚马逊云里要小。因此,我们的一些大客户在洽谈将巨大型“基础架构即服务”合同,会将将他们所有的云数据库迁移到甲骨文云里。大家可以期待一下,在未来几周内会公布几宗大交易。
SaaS在“基础架构即服务”业务里的增长对我们来说是件新事情。我们过去几年在SaaS和PaaS方面做得不错。这是我们第一次在基础架构即服务技术上跑在前面。我们现在的位置可以帮助几十万的的数据库客户将几百万的甲骨文数据库迁移到我们的“基础架构即服务”云里。对我们来说,SaaS和PaaS是个很大的、快速增长的业务。SaaS和PaaS上个季度增长达85%,但基础架构即服务的增长更快,基础架构即服务很快就会成为甲骨文最大的云业务。
为了更好地强调他的观点,这位甲骨文高管在电话会议上提到AWS或亚马逊的次数比其他诸如SAP或Workday竞争对手也多一些。
埃里森为甲骨文做的计划是先令客户将甲骨文工作负载迁移到旗下的IaaS平台上。单是这一项就足以成为一门好生意,但甲骨文也在将旗下的IaaS作为通用平台推广。
Stifel分析师Brad Reback认为,甲骨文大力宣传IaaS可能不仅仅事关市场营销,不光是将搬迁观念推广给客户那么简单。他表示:
我们赞同甲骨文的策略,我们相信甲骨文推广自己的愿景(例如,为客户提供搬迁内部工作负载的功能)是件重要的事情,在考虑到IT业界变化的影响时尤其是这样。不过,我们认为此举里有些是强力营销手段(尤其是在甲骨文IaaS作为通用平台这一点上,这可能会持续以甲骨文工作负载为中心),我们在这方面仍有些谨慎,考虑到AWS和Azure起步早,远远跑在前面,而且现在两家公司在全球的足迹具有超级规模。要知道虽然甲骨文第二代IaaS在未来几年内有进一步扩大的计划,但目前的足迹颇小。另外,我们还认为,构建第二代IaaS的足迹导致资本费用的增加不容忽视,而这可能会抑制自由现金流的增长。
甲骨文的IaaS增长未能打动华尔街。甲骨文预计第四季度SaaS/PaaS非公认会计准则计算收入的增长不计汇率变动时为69%至73%之间,毛利率为65%左右。IaaS的增长为25%至25%之间,毛利率下降约20%。
到目前为止,甲骨文在IaaS上尚未有特别的表现。在截至2月28日为止的9个月里,甲骨文的IaaS收入为5.25亿美元,同期增长10%。云软件及平台即服务收入在截至2月28日为止的9个月里为26.9亿美元。
总的来说:IaaS大有可能是个好业务,对甲骨文来说甚至都可能是个不错的营销手段,但IaaS业务的水很深。
好文章,需要你的鼓励
微软推出 Copilot+ PC 标准,要求配备高性能 NPU,引发 AI PC 市场格局变化。英伟达虽在数据中心 AI 领域占主导,但在 PC 端面临挑战。文章分析了英伟达的 AI PC 策略、NPU 与 GPU 的竞争关系,以及未来 GPU 可能在 Copilot+ 功能中发挥作用的前景。
专家预测,随着人工智能技术的迅速发展和广泛应用,2025 年可能成为 AI 泡沫破裂的关键一年。尽管 AI 仍有望在多模态模型和自动机器学习等领域取得突破,但技术瓶颈、投资回报率下降、监管趋严以及环境和伦理问题等因素可能导致 AI 热潮降温。未来 AI 发展将更注重平衡和可持续性。
Google 推出名为 Titans 的新型 AI 架构,是 Transformer 的直接进化版。Titans 引入了神经长期记忆、短期记忆和基于惊喜的学习系统,使 AI 更接近人类思维方式。这一突破性技术有望彻底改变 AI 范式,推动机器智能向人类认知迈进一大步。
主动型 AI 是人工智能的下一次进化,它不仅能生成内容,还能自主决策和追求目标。这种 AI 可以设定自己的目标,制定策略并根据情况调整方法,实现真正的自主性。它将彻底改变机器与世界的互动方式,为人机协作开启新的可能性,但也带来了透明度和伦理等挑战。