Скачок Oracle в сфере ИИ в первом квартале: портфель заказов (RPO) достиг $455 млрд
Тем, кто ищет доказательства того, что генеративный ИИ действительно оказывает значительное влияние на традиционных производителей программного обеспечения, достаточно взглянуть на впечатляющие финансовые результаты Oracle за первый квартал.
Ветеран индустрии баз данных, основанный в 1977 году, только что отчитался о финансовых показателях, которые свидетельствуют о фундаментальной трансформации в сфере внедрения корпоративного ИИ. Оставшиеся невыполненные обязательства по контрактам (RPO) Oracle взлетели до 455 млрд долларов, что на 359% больше по сравнению с прошлым годом и на 317 млрд долларов превышает показатели одного лишь четвертого квартала.
RPO измеряет контрактную выручку, на которую клиенты уже подписались, но которую Oracle еще не признала, что делает этот показатель критически важным индикатором будущего роста доходов. Этот огромный объем заказов означает, что Oracle уже обеспечила себе почти полтриллиона долларов будущего бизнеса, что гарантирует беспрецедентную прозрачность многолетних потоков доходов.
Импульс, заданный искусственным интеллектом, меняет весь бизнес Oracle в различных сегментах. Выручка подразделения Oracle Cloud Infrastructure (OCI) достигла 3,3 млрд долларов, увеличившись на 54% в дополнение к 46% роста в первом квартале прошлого года. Выручка от потребления OCI выросла на 57%, в то время как выручка от автономных баз данных увеличилась на 43% поверх 26% роста за аналогичный период прошлого года. Пожалуй, самым поразительным является рост выручки от мультиоблачных баз данных, которая в первом квартале подскочила на 1529%, поскольку Oracle интегрировала свои технологии в AWS, Azure и GCP.
Компания ожидает, что эта волна ИИ продолжит набирать обороты. Прогнозируется, что в 2026 финансовом году OCI вырастет на 77% (до 18 млрд долларов), а затем подскочит до 32 млрд, 73 млрд, 114 млрд и 144 млрд долларов в течение последующих четырех лет.
Это не просто впечатляющие цифры; они указывают на поворотный момент на рынке, который технические лидеры больше не могут игнорировать. Для руководителей предприятий, оценивающих стратегии развития ИИ-инфраструктуры, результаты Oracle проливают свет на важнейшие технические и рыночные тенденции, меняющие облик корпоративного ПО.
Смещение рынка от обучения к инференсу
Председатель совета директоров Oracle Ларри Эллисон использовал отчетный звонок компании, чтобы провести важнейшее различие, которое должны понимать лица, принимающие решения в компаниях. Рынок обучения ИИ, несмотря на свои гигантские размеры, бледнеет по сравнению с тем, что ожидает сферу инференса ИИ. Первое — это то, как создаются модели генеративного ИИ, а второе — как они развертываются и обслуживают конечных пользователей и организации.
«Обучение моделей ИИ — это гигантский многотриллионный рынок, — заявил Эллисон. — Трудно представить себе технологический рынок столь же масштабный, но если присмотреться, можно найти еще более крупный — это рынок инференса ИИ».
Эллисон отметил, что инференс ИИ будет использоваться для управления робототехническими заводами, беспилотными автомобилями, умными теплицами, биомолекулярными симуляциями для разработки лекарств, интерпретации медицинских диагностических изображений, автоматизации лабораторий, совершения ставок на финансовых рынках, автоматизации юридических, финансовых и торговых процессов.
Это различие имеет решающее значение для технологических лидеров предприятий. Оно указывает на то, куда именно следует направить инвестиции в инфраструктуру.
В то время как конкуренты, такие как Microsoft Azure, Amazon Web Services и Google Cloud Platform, конкурировали в основном за счет возможностей обучения ИИ, позиционирование Oracle предполагает, что реальная ценность для бизнеса заключается в инференсе — запуске моделей ИИ на основе проприетарных данных компании.
Преимущества технической архитектуры стимулируют внедрение на уровне предприятий
Способность Oracle заключать контракты с лидерами в области ИИ, включая OpenAI, xAI, Meta, NVIDIA и AMD, обусловлена специфическими техническими особенностями. Корпоративным архитекторам следует понимать эти преимущества.
Главное конкурентное преимущество компании заключается в производительности сети.
«Наши сети передают данные очень и очень быстро, — заявил Эллисон. — Если мы можем передавать данные быстрее других, если у нас есть преимущества в производительности наших графических суперкластеров, то при оплате по часам: если мы работаем в два раза быстрее, мы обходимся вдвое дешевле».
Это преимущество в производительности напрямую трансформируется в экономическую эффективность. Технический подход Oracle ориентирован на оптимизированные сетевые конфигурации и конфигурации хранения данных, специально разработанные для рабочих нагрузок ИИ, а не на универсальную облачную инфраструктуру.
Для лиц, принимающих решения на уровне предприятий, это подчеркивает важность оценки облачных провайдеров на основе производительности для конкретных рабочих нагрузок, а не универсальных вычислительных возможностей.
ИИ-стратегия на базе баз данных создает корпоративный барьер
Самое существенное отличие Oracle заключается в ее подходе к ИИ, основанном на приоритете баз данных. Это решает фундаментальную проблему, с которой сталкиваются компании: безопасное применение моделей ИИ к проприетарным данным.
Возможности ИИ в базах данных компании включают в себя векторизацию корпоративных данных — преобразование их в формат, понятный для больших языковых моделей, с одновременным сохранением контроля безопасности и конфиденциальности. Эта техническая возможность позволяет предприятиям делать запросы к своим закрытым данным с помощью передовых моделей ИИ без раскрытия конфиденциальной информации.
«Благодаря векторизации всех ваших данных они становятся понятными для моделей ИИ, — пояснил Эллисон. — После того как вы векторизовали свои данные и связали их с языковой моделью (LLM) по вашему выбору, вы можете задать любой вопрос, который только сможете придумать».
Oracle объединяет ведущие языковые модели и приложения, включая ChatGPT, Gemini, Grok и Llama, непосредственно в своей облачной платформе. Это позволяет предприятиям применять их к своим данным без перемещения или обнародования информации.
Стратегические последствия для бизнеса: что означает всплеск интереса к ИИ со стороны Oracle
Результаты Oracle выявляют несколько рыночных тенденций, за которыми следует следить техническим руководителям:
Спрос на инфраструктуру опережает предложение: Генеральный директор Сафра Кац отметила, что «спрос продолжает значительно опережать предложение» облачной инфраструктуры. Один клиент позвонил с просьбой предоставить «все мощности, которые в данный момент не используются нигде в мире». Это говорит о том, что предприятиям следует обеспечивать себя мощностями ИИ-инфраструктуры задолго до планируемого развертывания.
Рост числа выделенных облачных регионов: Крупные компании все чаще требуют создания частных облачных сред вместо общей инфраструктуры. Способность Oracle предоставлять полный набор облачных возможностей в трех стойках за 6 млн долларов по сравнению с тем, что, по утверждению Эллисона, у конкурентов стоит «в 100 раз дороже», указывает на сдвиг рынка в сторону специализированной ИИ-инфраструктуры.
Интеграция приложений становится критически важной: Позиция Oracle как поставщика как инфраструктуры, так и приложений позволяет ей заранее встраивать возможности ИИ в бизнес-приложения. «Приложения становятся лучше, и, надеемся, мы продадим их больше — именно так мы за них и получим деньги», — отметил Эллисон. Это говорит о том, что будущая ценность заключается в приложениях со встроенным ИИ, а не в автономных инструментах искусственного интеллекта.
Для компаний, стремящихся быть в авангарде внедрения ИИ, результаты Oracle показывают, что период экспериментальных проектов подходит к концу. На смену ему приходит потребность в инфраструктуре производственного масштаба, способной обрабатывать объемы корпоративных данных при соблюдении требований безопасности и производительности.
Для организаций, планирующих внедрение ИИ на более поздних этапах цикла, сигнал звучит столь же однозначно. Ограничения пропускной способности инфраструктуры и техническая сложность развертывания корпоративного ИИ означают, что планирование необходимо начинать уже сейчас, даже если реализация произойдет позже.
