一份天价大单，真的能将甲骨文捧上神坛吗？是炒作？还是23年英伟达时刻？
2025.09.29
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最近市场上，要说风头最盛的公司，我想非甲骨文莫属了。两周前，甲骨文交出了最新一季的财报，股价飙涨了近40%。让股价上涨的并非是亮眼的业绩，而是一份恐怖的，价值4550亿美元的天量大单。与此同时，围绕在公司周围的质疑声也纷至沓来。一份天价大单，真的就能将甲骨文捧上神坛吗？这是一次精心策划的炒作？还是像英伟达当年那样，业绩起飞的开端呢？今天这期美投Pro视频，我们就来拆解一下甲骨文这家公司。
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最近市场上，要说风头最盛的公司，我想非甲骨文莫属了。两周前，甲骨文交出了最新一季的财报，股价飙涨了近40%。让股价上涨的并非是亮眼的业绩，而是一份恐怖的，价值4550亿美元的天量大单。这个堪称海啸级别的订单，让甲骨文一夜之间站上了美股舞台中央，不仅和AI明星OpenAI强强联合，更是在云计算舞台上，有了和亚马逊，微软，谷歌三巨头正面叫板的资本。
与此同时，围绕在公司周围的质疑声也纷至沓来。一份天价大单，真的就能将甲骨文捧上神坛吗？这是一次精心策划的炒作？还是像英伟达当年那样，业绩起飞的开端呢？今天这期美投Pro视频，我们就来拆解一下甲骨文这家公司。
甲骨文成立于 1977 年，总部位于美国德克萨斯州奥斯汀。它的业务范围很广，但最核心的就是数据库业务。简单来说，就是帮助企业存储和管理最重要的数据，比如财务流水、客户信息、生产记录等等。甲骨文在这一领域深耕了几十年。
作为一家从数据库起家的公司，甲骨文已经经历了四轮大的科技浪潮。1997 年之前，甲骨文的主营业务是数据库服务。它主推的SQL成为了管理数据库语言的行业标准，一举奠定了数据库领域的统治地位。进入互联网时代，甲骨文通过大规模并购，整合了数据库行业的上下游，在数据库领域的市场份额一度接近 50%，几乎形成垄断
不过，进入云计算时代，甲骨文起步较慢，直到 2013 年才开始云化数据库，明显落后于 AWS、微软 Azure 等巨头。在这十年左右的时间里，甲骨文的收入几乎没有增长，也被市场打上了“过气软件公司”的标签。直到 2023 年 AI 时代开启，它才重新找到机会：一方面，它把传统数据库彻底 AI 化，让它能直接对接大模型；另一方面，它在业务上与微软、谷歌等主流云厂商合作，避免正面竞争。可以说，在 AI 时代，甲骨文正试图借助 AI 数据库和云基础设施投资，重新夺回类似数据库时代的核心地位。说到这里，你可能还是不清楚甲骨文是如何做到这些的，没关系，很多细节我们后面还会讲到。
那甲骨文不同业务之间的收入占比是怎么样呢？公司的收入体量和增长又是怎样的呢？咱们不妨从最近的财报中去看一看。
在最新披露的 2026 财年一季度，甲骨文实现收入 149 亿美元，同比增长 12%。从业务结构来看，公司主要分为四块。
第一块是Cloud云业务，占比48%。其中又分成两类：一类是云计算，也就是跟三大云计算公司类似的云基础设施业务，甲骨文的叫OCI（Oracle Cloud Infrastructure）。这一季度收入大约 33 亿美元，同比增速高达 55%，是甲骨文目前增速最快的板块；另一类是云应用，包括了ERP（企业资源管理系统）、CRM（客户关系管理系统）这些SaaS应用，本季度收入在 38 亿美元。
第二块是Software业务，也就是甲骨文的传统数据库业务，占比大约 38%。这块业务虽然很多年没有增长，但依然是非常稳定的现金牛。
第三、第四块是硬件和服务业务，占比不到 15%，规模相对较小，而且增长缓慢。
整体来看，业务结构里最亮眼的就是云业务了，尤其是OCI，增速高达55%。但即便如此，考虑到整块业务的收入占比太低，所以它还是撑不起整体业绩。这个季度的财报数据并不理想，营收和利润双双低于市场预期，净利润还因为税率上升而承压。
不过，市场完全不在意这些财务数据，原因在于甲骨文抛出了极具冲击力的长期指引：管理层指出，在2026财年，公司的OCI收入将同比增长77%，达到 180 亿美元，并在未来四年大幅扩张到 1440 亿美元。而支撑这一指引的，是一个更为震撼的指标：甲骨文本季度新增了3160 亿美元 RPO，总规模达到 4550 亿美元，是市场预期的三倍多。正是这个RPO，才彻底点燃了市场。
那什么是RPO呢？它的全称是 Remaining Performance Obligations，也就是“剩余履约义务”。它指的是客户已经签下的合同，未来几年一定会使用的云服务，只是收入还没确认。甲骨文的这些RPO 合同期限最长可达 10 年，主要来自 OpenAI、xAI、Meta 等顶级AI 公司。而且这个天量大单还仅仅是个开始，管理层甚至透露，未来几个月 RPO 可能突破 5000 亿美元。
不过需要注意的是，甲骨文的 RPO 和三大云厂商并不一样。AWS、Azure、谷歌云的 RPO 一般以 3 年期合同为主，兑现确定性很高，所以市场主要看他们 RPO 的增速，增速越快越能说明中短期收入有保障。而甲骨文的 RPO 多数是 5 年甚至 10 年期合同，这让它的 RPO 规模一下被拉得非常庞大。但兑现周期更长，不确定性也更高。所以甲骨文的RPO对投资逻辑的影响，和其他云厂商完全不同。我们分析其他厂商看的是RPO增长，而看甲骨文最重要的，实际上是RPO能不能兑现。这也是当前华尔街对于公司最大的质疑。
现在4550 亿美元的 RPO 规模，已经让甲骨文第一次站到了和三大云同一量级。要知道2025 年三大云的合计收入预计才 2700 亿美元左右。事出反常必有妖，这么大的订单真的能够让甲骨文这样一个“后起之秀”搞定吗？不过这还不算什么，更让人意外的是，这其中有 3000 亿美元来自 OpenAI 一家，占比接近七成。换句话说，甲骨文的未来几乎完全押在了 OpenAI 身上。而且，这个规模甚至超过了 OpenAI 原本最亲密的合作伙伴——微软 Azure。理论上，这么大的订单应该交给 Azure。但为什么最后会落到甲骨文头上呢？这背后到底发生了什么？
所以讨论到这里我们就会发现，要想研究甲骨文的投资逻辑，核心其实就是搞清楚这 3000 亿来自 OpenAI 的 RPO。它为什么能签下来、背后的原因是什么、甲骨文能不能交付、过程中又会不会出现什么意外呢？只要把这几个问题想明白，也就差不多理清了甲骨文这家公司是否值得投资了。
那第一个问题就是：为什么 OpenAI 会把这样一个天量订单交给甲骨文？
正常情况下，一个公司的体量越大，就越需要多家供应商来分散风险。根据Information的报告，到 2030 年 OpenAI 的收入将会达到 2000 亿美元。规模越来越大的 OpenAI，不可能把命运完全押在微软 Azure 一家身上。正因如此我们看到，今年 1 月，微软和 OpenAI 重新签订协议，微软不再是唯一的算力供应商。随后，OpenAI 又和谷歌、甲骨文都签订了合作协议。
不过，OpenAI跟微软的新协议里还有一个关键条款：微软依旧保留优先购买权。什么意思呢？就是说，当 OpenAI 需要更多算力时，必须先问微软要不要卖。如果微软愿意卖，OpenAI 就得优先买 Azure 的算力；只有微软放弃，OpenAI 才能找别人。换句话说，OpenAI 给甲骨文的 3000 亿美元大订单，必定是微软先看过，然后选择放弃的结果。原因大概率是微软的产能已经饱和，接不下更多单子，只能让出一部分给甲骨文。
从微软最近和 NBIS 签下的 5 年 190 亿美元的合同也能看出，Azure 的产能确实不足，还需要外包给第三方来扩建数据中心。这也从侧面说明，AI 基础设施已经进入军备竞赛模式，哪怕是微软这样的现金流巨头，也不得不借助第三方来追赶进度。所以说，甲骨文之所以能够拿到这份大单，还要感谢产能紧张这个大环境，不然也轮不到他。
不过，微软的产能紧张只是前提条件。真正让 OpenAI愿意把大单交给甲骨文的原因，是甲骨文本身确实具备别人没有的差异化优势。
甲骨文的云计算平台 OCI（Oracle Cloud Infrastructure），表面上看和 AWS、微软 Azure、谷歌云没什么区别，都是提供算力服务的。但如果真的完全一样，OpenAI 应该会把 RPO 订单分散给所有这几家，来降低风险。可结果是，OpenAI 把最大的单交给了甲骨文一家。这只能说明，甲骨文手里有别人没有的独门武器。什么呢？正是AI 数据库。
甲骨文的老本行就是数据库。现在，它把数据库彻底 AI 化了。具体是怎么做到的呢？你可以简单把它理解成是给数据库多加了一层“翻译器”。企业里最复杂的账本、交易记录、生产数据，在OCI的数据库中都能被翻译成 AI 模型能直接理解的语言。这样一来，企业就能让 ChatGPT、Gemini 这样的模型直接接入数据库，帮忙做分析和推理。三大云虽然也有数据库，但主要功能还是存储和调用数据。要想接入 AI来做分析，还需要客户自己写代码处理。而甲骨文不一样，它把 AI 功能直接嵌进了数据库里，拿来就能用。这就是 OCI 最大的特色。
对 OpenAI 来说，甲骨文的这个优势非常契合。OpenAI的业务就是大规模训练和推理模型，背后需要处理海量数据，这些数据不仅要存，还要能被快速调用、被 AI 模型理解。OpenAI 需要的不仅是 GPU 算力，还需要一个能把数据和模型打通的数据库系统。这正是甲骨文的独特价值，也是 OpenAI 最终选择它的重要原因。
不仅如此，甲骨文还能利用数据库的特殊性，把 OCI 直接嵌进 AWS、Azure、谷歌云的数据中心。也就是说，就算客户主要用的是 Azure 或 AWS，也一样可以无缝调用甲骨文的数据库和算力。举个例子，如果客户的数据存在甲骨文的数据库里，但上云选择了 Azure，甲骨文就能把数据库机架直接搬进 Azure 的机房。这样一来，客户既能保留核心数据库，又能顺便用 Azure 上的各种应用和服务。
通常情况下，三大云之间互相竞争，不会允许对手进入自家机房。但甲骨文却能做到这种“寄生式”渗透，这就是所谓的 Multi-Cloud 模式。只要数据库是在云端交付，不管跑在甲骨文自己的机房，还是嵌在 Azure、AWS、谷歌云的机房里，收入都会算到 甲骨文的OCI 名下。甲骨文在财报里特别强调过：Multi-Cloud 数据库收入增长了 1529%，说的就是这部分。换句话说，即便 OpenAI、Meta等客户选择了三大云，它们依然可以调用甲骨文的数据库。
也正因为有AI 数据库和 Multi-Cloud这两大优势，甲骨文才在 AI 云计算领域筑起了自己的护城河。规模和生态上，三大云无疑更强，但在数据库和数据 AI 化方面，甲骨文独树一帜。
不过，甲骨文能拿下 OpenAI 的 3000 亿美元订单，不光是技术层面，还有其他层面的原因。
OpenAI 给甲骨文的 3000 亿美元订单，也不是无中生有的，而是围绕着一个具体的项目展开的。这个项目名为Stargate，是美国政府把AI基础设施当做国家战略来打造的一个“准国家工程”，项目体量高达5000亿美元。而这其中，OpenAI正是最重要的玩家。
甲骨文能进入该项目的核心，除了上面说的技术特点外，更关键的在于它和美国政府的长期绑定。几十年来，CIA、国防部、NSA 等最敏感的数据库系统都跑在甲骨文上，就连 TikTok 在美国的业务数据也托管在 Oracle 云里。创始人兼董事长拉里·埃里森更是和共和党关系密切，还亲自支持过川普的竞选。
在这样的背景下，美国政府把 AI 基础设施视作战略资产，而甲骨文恰好是少数能被信任的承建方。这也是为什么它能进入 Stargate 级别的项目的原因。相比之下，AWS、Azure、谷歌虽然技术和规模更强，但它们的数据库缺乏这种“保密传统”，更多是面向商业客户，强调弹性和低成本，而不是几十年来和情报体系深度捆绑的安全属性。
对 OpenAI 这样既涉及敏感数据、又和国家战略挂钩的公司来说，把大规模训练和推理任务交给甲骨文，就不仅仅是商业决定，更是政治和安全上的必然选择。
总的来看，甲骨文能拿下 OpenAI 3000 亿美元的大订单，背后有三重原因：一是 OpenAI 不可能把鸡蛋全放在微软一个篮子里，而 Azure 的产能也确实有限；二是甲骨文在AI数据库和 Multi-Cloud 上有其他三家云公司不具备的独特优势；三是它和美国政府的长期绑定，给了政治与安全层面的背书。
虽然 OpenAI 给了甲骨文 3000 亿美元的大订单，但问题是：甲骨文真的接得住吗？能顺利交付吗？在这份 RPO 披露之后，市场最大的疑问就是这些订单会不会最终被取消。而这个问题的答案，将会是影响未来公司股价最大的一个变量，没有之一。
要回答这个问题，先得搞清楚RPO的定义。RPO，全称是“剩余履约义务”。通俗点说，它是客户已经签下的合同，未来几年一定会使用的云服务，只不过是账单还没开、收入还没确认。跟营收相比，RPO 更能体现一家公司的增长潜力。营收是已经发生的生意，而 RPO 代表的是未来锁定的生意。在云计算公司的财报里，这是非常关键的指标。因为对这种重资产、周期长的行业来说，RPO 越大，未来收入的确定性就越强。
当然，RPO 也不是一定能百分之百兑现。合同虽然签了，如果客户经营出问题，或者需求下降，还是可能调整采购方案。不过，RPO 和普通订单不同，它的条款通常更严格，很多内容是不可取消的。尤其是这种5到10年期限的RPO，就算是OpenAI 这样的客户，如果真要毁约，也得付出高额违约金。所以，从常理来看，只要OpenAI本身没有经营问题，就几乎没有理由轻易取消这 3000 亿美元的RPO。
所以，RPO 被 OpenAI 取消的风险非常小。甲骨文真正的风险，其实在别的地方。
这就要说到甲骨文的经营模式了。在 2024 年之前，甲骨文还是一个典型的软件现金牛公司，主要靠数据库和应用软件赚钱，自由现金流充裕。但自从 2024 年底开始大规模加码 AI 基础设施后，资本开支飙升，自由现金流迅速变差，过去两个季度甚至出现连续负现金流。这种变化意味着，甲骨文正在从“现金奶牛模式”切换到“高投入模式”。
从目前的经营情况看，公司经营性净现金流和资本开支大致相当，还没有到把所有现金流都砸进去的程度。但在最新财报中，甲骨文把 2026 财年的资本开支预期再次上调了 100 亿美元，达到 350 亿美元，这说明未来自由现金流可能会进一步承压。
甲骨文这种建云计算基础设施的模式，与三大云厂商完全不同。AWS、Azure 和谷歌本身利润和现金流非常健康，可以靠持续盈利滚雪球，逐步扩建数据中心。但也因为扩张节奏稳健，过去两年都没能完全满足 OpenAI 等大模型公司的需求，所以三家一直在喊“产能紧张”。如果甲骨文也按这种节奏，靠自有现金流一点点扩建，它永远追不上三大云厂商，更别说能拿下 3000 亿美元级别的大单。
要真正挤进一线云计算厂商的行列，甲骨文必须孤注一掷，展现出快速扩张、迅速释放产能的能力，而不是和三大云一个节奏慢慢来。但现实是，软件业务虽然能贡献稳定现金流，却远远不足以支撑如此庞大的投资。于是，甲骨文只能走杠杆路线：先和 OpenAI 这样的顶级客户签下十年期 RPO 大单，再用这些订单作为背书去融资，最后把融资拿到的钱投入到 GPU 采购和数据中心建设中。
正是这种杠杆模式，加上一些政府关系，才让甲骨文提前锁定了建数据中心最关键的资源——英伟达的 GPU。截至 2025 年，甲骨文在全球已经部署了 6.5 万块英伟达 H200 GPU，建成了全球最大的 AI 超级计算机集群。根据对冲基金 Coatue 的预计，2025 年甲骨文大约能拿到 19% 的英伟达高端 GPU。GPU 作为最紧缺的核心资源一旦锁定，后续建数据中心需要的土地、厂房和能源，就只是时间早晚的问题了。
所以，甲骨文采用的是高杠杆经营模式，用数据库的粘性和客户绑定去赌未来的 AI 算力需求。如果一切顺利，这种模式可能带来丰厚回报：只要 RPO 顺利兑现为收入，甲骨文就能甩掉“过气软件公司”的标签，跻身一线云计算厂商。但风险同样很大，只要项目交付出现问题，现金流压力就会让公司陷入困境，甚至难以翻身。
不过，就目前看，这种杠杆风险还算可控。
首先，4550 亿美元的 RPO 并不是一年就要兑现，而是从 2027 年开始，分摊在未来 5 到 10 年逐步交付，所以甲骨文不会一下子背上庞大的现金流压力。其次，RPO 是随着交付逐步回款的，公司可以一边扩建产能，一边交付订单，同时带来现金流，形成滚动循环，而不是“先把钱全砸掉，再等很久才能收回”。因此，目前来看杠杆经营的风险总体可控。
除了杠杆模式带来的资金压力，甲骨文在日常经营上也可能存在风险。
RPO 合同虽然签了，但并非绝对安全。虽然在前面我说过，通常情况下，OpenAI不会轻易取消RPO合同。但是，如果甲骨文在机房建设、供电或网络上出现问题，导致 OpenAI 的训练速度受影响，合同仍有可能被调整甚至取消。虽然说最终出现这种情况的概率较小，但一旦甲骨文在数据中心建设上出现任何延误，市场就会开始提前评估该风险了，这必定会导致公司股价的波动。
总体来看，甲骨文用杠杆模式建产能是一条不得已的破釜沉舟之路，这注定会在经营上带来一定的交付风险，不过现阶段风险是相对可控的。事实上，目前最大的风险还不在经营端，而在于公司的客户结构。
4550 亿美元的 RPO 中，有 3000 亿都来自 OpenAI，占比接近七成。可以说，OpenAI 的命运几乎决定了甲骨文的未来。所以，甲骨文真正的风险在于，自己的命运掌握在OpenAI身上。
在AI时代之前，云计算行业里，亚马逊、微软和谷歌三足鼎立，各家云计算公司依靠的都是自己的技术优势和规模效应。但进入 AI 时代之后，决定竞争力的已经不再是基础设施，而是能不能绑定到最强的外部大模型上。甲骨文这次把筹码几乎全部押在 OpenAI 身上。问题是，OpenAI 虽然目前领先，但未来能不能继续保持优势，没有人知道。
如果未来 OpenAI 在技术上落后，风险会沿着两条路径迅速传导给甲骨文。
第一条是收入端。市场普遍预期，到 2030 年，OpenAI的收入达到2000亿美元，其中超过一半是来自 ChatGPT 的订阅和 API 接入服务。这两块业务要想兑现，前提是 OpenAI 必须保持技术领先。假如技术被赶超，比如被竞争对手Gemini追上，那原来订阅ChatGPT和接入ChatGPT的API的客户就很可能转到Gemini上。这样，OpenAI的收入必定受到冲击，随之而来的就是算力采购的缩减，甲骨文的3000亿订单就很难兑现了。
第二条是需求端。如果ChatGPT技术上落后于 Gemini 等其他大模型，基于ChatGPT的推理市场的需求也会下降。高盛预测 2025 到 2030 年，OpenAI 在推理上的支出将超过 1500 亿美元，但这个假设的前提同样是它能维持领先。一旦OpenAI掉队，推理需求根本撑不起甲骨文已经提前铺设的巨大产能。结果就是甲骨文的 GPU 和数据中心利用不足，后期订单的执行都会受到影响。
你可千万别以为OpenAI能够持续保持领先是大概率的事情。遥想当年互联网革命中，也有一家公司曾经像如今的OpenAI一样如日中天。这就是当年的浏览器之王网景。在95年，网景最火的时候，没人能够想到这家公司仅仅在3年后，就被微软的IE浏览器干的一败涂地。在技术革命的早期，天然就具有极高的不确定性，任何暂时的领先都不能说是绝对安全的。我们投资者也必须有这样的准备。
所以整体来看甲骨文的风险，它在建设 AI 基础设施时走的是高杠杆路线，短期的经营压力固然会带来一定的风险，但目前相对可控。真正决定甲骨文未来的，恐怕不是现金流压力，而是 OpenAI 的长期表现。这就是其 RPO 高度集中带来的最大风险，也是投资者需要格外关注的核心问题。毕竟，甲骨文的 4550 亿美元 RPO 中，有70%都来自 OpenAI。一旦 OpenAI 在技术上失去领先，订阅和 API 收入可能下滑，基于ChatGPT的推理需求也可能低于预期。那时候，OpenAI对甲骨文的算力采购会减少，已经建好的产能也会面临空置的考验。所以，甲骨文真正 All in 的，不是 AI 云计算，而是 All in 在 OpenAI 能否继续保持行业领先。
对甲骨文来说，All in 并不是第一次，all in风格的背后有一位关键人物——创始人兼董事长拉里·埃里森。这位八十多岁的老人，以丰富的情史、奢华的生活和极具冒险精神的商业决策，在硅谷一直是最具争议的人物之一。数据库时代，他敢在 IBM 还犹豫时，直接推动 SQL 成为行业标准；互联网时代，他靠疯狂并购，几乎垄断了数据库市场。他的风格一贯如此：当别人还在观望时，他会直接 All in 自己看好的战略方向。
但在云计算时代，甲骨文动作迟缓，被三大云厂商远远甩开。直到 AI 时代，拉里重新看到了翻盘机会。AWS、Azure、谷歌靠自身现金流稳步扩张，而甲骨文有机会通过杠杆模式，快速放大 AI 云计算产能，试图重新杀回一线阵营。
这次，他比过去更有底气。1986 年 IPO 时，他的持股比例是 34%，到 2010 年因增发和并购被稀释到 27%，但之后甲骨文大规模回购，他从未减持，如今持股比例已经升到 41%。作为创始人、董事长兼 CTO，他几乎一言堂式地把控着甲骨文的战略方向。所以，今天在 AI 云计算上选择 All in OpenAI，并不让人意外。如果赌赢了，甲骨文可能从传统软件公司跃升为 AI 基础设施的核心玩家，而他本人也能登顶世界首富；如果赌输了，甲骨文就可能陷入债务和现金流困境。但按照他的性格，他宁愿赌，也不会坐等甲骨文被时代抛弃。
所以，AI 的契机，加上41%的持股比例，让他完全有机会也有能力推动这场甲骨文的豪赌。这要放到一家普通的由职业经理人管理的公司身上，几乎是不可能看到的转变。
对拉里来说，甲骨文 All in OpenAI 确实是一场高回报的豪赌；但对我们投资者来说，投资甲骨文未必就是赌局。
短期来看，甲骨文的风险主要来自杠杆模式带来的现金流压力。传统的数据库业务只能维持个位数增长，云业务虽然增速很快，但还处在高投入阶段，利润贡献有限。再加上资本开支不断扩大，自由现金流承压，所以短期业绩几乎看不到什么支撑。
因此，甲骨文短期的投资逻辑，并不在财报上的业绩兑现，而在于 RPO的变化和 OpenAI 的动态。只要 RPO 持续上调，或者能拿到 OpenAI 之外的大客户订单，市场就会认为未来收入有望增加，同时客户集中度风险降低；另一方面，只要 OpenAI 的发展顺利，甲骨文手里七成来自 OpenAI 的 RPO，就有很强的确定性能在未来兑现成业绩。所以，RPO 和 OpenAI 的动态，才是决定短期甲骨文股价的核心因素。
这点和英伟达完全不同。英伟达同样受益于 AI 行业和 OpenAI 的成长，但它每个季度都有实实在在的业绩落地，确定性更直观。而甲骨文未来一两年几乎看不到大规模业绩兑现，兑现节奏在更远的未来，所以股价更多依赖消息面驱动。比如最近，Gemini 在 App Store 的下载量超过 ChatGPT，甲骨文股价就应声下跌；而当英伟达宣布向 OpenAI 投资 1000 亿美元时，甲骨文的股价又立刻上涨了 6%。
从股价走势逻辑来看，甲骨文更像特斯拉。特斯拉的股价同样不完全取决于短期业绩，而是受科技叙事推动。这样的投资逻辑天然就会有更高的股价波动，这是无法避免的。但不同的是，特斯拉的叙事缺少明确的兑现时间点。比如 robotaxi到底什么时候能大规模商业化、真正贡献利润，没有人能确定。缺少时间表和利润锚定点的科技故事，会带来更加剧烈的股价波动。
甲骨文则不一样。虽然他不如英伟达确定性强，股价会随消息面波动。但是他的股价波动是有个相对清晰的锚点的。如果 OpenAI 的发展顺利，RPO 会逐步兑现，那么五年后甲骨文的收入和利润就会有一个清晰的锚定点。按照大摩的预测，到2029年甲骨文的净利润可能达到441亿美元。作为对比，目前微软作为 AI 云计算龙头，公司市盈率大约在35倍。如果到2029年甲骨文的 OCI 业务真的能做到1140亿美元的收入，市场也会把它视作一线的 AI 云计算公司。即便保守估计，给25到30倍的市盈率，对应的市值大概在1.1万亿到1.32万亿美元之间。再按10%的折现率折算回2025年，市值大约在7500到9000亿美元，对应股价265到315美元，中枢大约在290美元。
也就是说，甲骨文未来的股价锚定点大概在290美元左右。在业绩真正兑现之前，如果股价因为短期业绩波动，或者 OpenAI 之外的因素出现扰动，跌破这个“锚”，反而可能成为很好的投资机会。
从时间维度看，未来一两年内，OpenAI 大概率还能在AI行业里保持领先。而甲骨文的 RPO 交付周期主要在 27 年之后。所以仅看短期的话，交付风险是相对较低的。因此我认为，甲骨文下行的压力非常有限。
真正的考验会出现在 27 年之后。如果甲骨文的产能按时交付，那关键就看 OpenAI 能否继续保持技术优势。如果它继续领先，市场自然会更有信心，甲骨文的 RPO 也能够转化为真实收入。到时候的甲骨文也绝不只是现在的价值，股价上行的空间将会进一步打开。
不过话又说回来，现在甲骨文的股价一直在 300 美元上下震荡，迟迟没有向上突破，我认为最主要原因就在于RPO 的不确定性。毕竟现在市面上，还有很多对甲骨文RPO的质疑，这让很多大资金不敢轻易去买金。但如果，未来这些 RPO 能顺利兑现，那我认为，甲骨文的价值绝对不止 300 美元，股价还有不少的增长空间。但反过来，如果 OpenAI 技术被对手赶超，甲骨文的风险也会被迅速放大。
所以可以说，27年之后，决定甲骨文长期价值的最核心变量，就是 OpenAI 能不能继续在AI行业保持领先。
我个人在最近加仓了不少甲骨文的股票。从风险收益比的角度来看，我认为甲骨文的风险虽然存在，但是相对是可控的。你很难要求所有股票都有英伟达那样的业绩确定性。相比之下，公司上行空间极大，且RPO也具有不俗的确定性。这种收益风险比是我个人非常愿意押注的。至于OpenAI的领先能否保持，我无法判断。但投资嘛，你不能只在意结果，在当下这个时刻投资最大概率成功的机会，就是最好的投资选择。而OpenAI很显然就是当下最大概率的领先者。我们清楚风险，留意风险即可，也没必要因噎废食。
到这里，甲骨文这家公司就跟各位看官都分析完了。最后我想回答一个大家很关心的话题。微软和甲骨文，两者都是OpenAI最大的受益者，也都是AI云计算领域的核心玩家。这两家公司应该如何选择？
作为同样受益于 OpenAI 的 AI 云计算业务，这两家公司在逻辑上有相似之处，但投资风格却完全不同。微软的优势在于确定性高。OpenAI 给微软带来的最大价值，是未来五年庞大且稳定的算力需求，这几乎锁定了 Azure 的增长路径，让微软的业绩具备很强的可预期性，适合长期安心持有。
甲骨文的故事则更加激进。它的确定性不如微软那么高，但向上的弹性更大。如果像 OpenAI 这样的核心客户，最终真的能把 RPO 全部兑现成收入，到 2030 年甲骨文的收入可能是 2025 年的 4 到 5 倍。这意味着，甲骨文的股价空间巨大，但也伴随着更高的不确定性。短期严重依赖消息面支撑，波动天然更高。27年之后，随着交付压力加大，业绩风险也会提升。
所以，两家公司对应的投资风格截然不同：微软更偏稳健，适合长期配置；甲骨文则是高弹性、高风险的选择，更适合愿意承受波动、追求更大上行空间的投资者。选择哪家没有什么对错，投资风格不同而已。
