$ORCLs Larry Ellison über die Multi-Cloud-Fähigkeit ihrer Datenbank, die Vektorisierung von Daten für KI-Modelle und die Vereinheitlichung aller Unternehmensdaten durch eine KI-Plattform: "Nun, lassen Sie mich mit der traditionellen Cloud und der traditionellen Oracle-Datenbank beginnen. Ich denke, die größte Veränderung, die wir dort vorgenommen haben, war, unsere Datenbank in jeder Cloud verfügbar zu machen. Sie können die Welt-Datenbank bei Google oder Amazon kaufen. -- sie ist auch bei Microsoft Azure sowie OCI verfügbar. Das war also der größte -- vielleicht war das der erste Schritt, den wir gemacht haben. Wir nennen es Multi-Cloud, und wir betten tatsächlich OCI-Rechenzentren in die anderen Clouds ein. So erhalten sie die neueste, beste Version der Oracle-Datenbank. Die zweite Sache, die wir getan haben, ist, dass wir die Oracle-Datenbank tatsächlich umgewandelt oder Fähigkeiten zur Oracle-Datenbank hinzugefügt haben. -- um Ihnen zu ermöglichen, alle Ihre Daten zu vektorisieren. Es handelt sich also um eine Vektordatenbank. Einige Leute nennen das eine KI-Datenbank. Sie ist so konzipiert, dass sie Daten für Modelle verfügbar macht. Sie können dann -- sobald Sie Ihre Daten vektorisieren, können Sie KI-Modelle darauf anwenden. Und die KI-Modelle können verstehen, was in der Datenbank ist und mit den Daten in der Datenbank argumentieren. Wir denken, dass diese Kombination, unsere -- die Daten auf unserer Datenbank auch für KI-Modelle zugänglich zu machen, den Wert der Daten dramatisch erhöht. Wir denken, das ist sehr -- bisher konnte keine der anderen groß angelegten Datenbanken das tun. Wir können das nicht nur tun, sondern auch Ihre Daten sicher halten. Das ist eines der größeren Probleme. Wir müssen es skalieren, alles zuverlässig halten, sicher halten -- und wir haben tatsächlich all diese Fähigkeiten und Funktionen zur Oracle-Datenbank hinzugefügt. Das war Schritt 2. Erstens Multi-Cloud, zweitens alle Daten vektorisieren und für alle gängigen KI-Modelle zugänglich machen. Dritter Schritt. Nun, es ist großartig, dass wir die Oracle-Daten, die Daten der Oracle-Datenbank, diesen KI-Modellen zur Verfügung stellen. Die Unternehmen haben tatsächlich Daten, die nicht in einer Oracle-Datenbank gespeichert sind, die nicht in einer Oracle-Anwendung gespeichert sind. Also haben wir ein KI-Lakehouse gebaut, wir nennen es die KI-Datenplattform, die tatsächlich aufzeigt und alle Ihre Daten vektorisiert, egal ob sie in einem Objektspeicher in verschiedenen Clouds sind, ob es sich um eine maßgeschneiderte Anwendung handelt, ob es sich um eine andere Datenbank handelt. Es wird wirklich das Universum Ihrer Daten erfassen, diese Daten katalogisieren, vektorisieren und es einem LLM ermöglichen, mehrstufiges Denken über all diese Daten zu betreiben. Das Bemerkenswerte daran ist, denken Sie daran, eine Abfrage zu stellen, eine Frage zu stellen. Und das Modell betrachtet all Ihre Daten. Normalerweise, wenn Sie eine Frage stellen, müssen Sie sie an diese Datenbank oder diese Anwendung richten. Sie können nicht sagen: Ich möchte nur wissen, wer der nächste Kunde ist, an den ich verkaufen sollte. Ich bin ein Verkäufer im Gebiet. Ich möchte alle Konten in meinem Gebiet ansehen. Und ich möchte sehen, wer der beste Interessent in meinem Gebiet ist. Nun, das bedeutet, dass man sich vertragliche Daten ansehen muss, dass man sich öffentlich verfügbare Daten ansehen muss. Das bedeutet, dass man sich unser Vertriebssystem, unser Unterstützungssystem, all diese separaten Systeme ansehen muss. Nun, plötzlich ist all diese Daten vereinheitlicht. Wir nehmen all Ihre Daten und vereinheitlichen sie, sodass Sie eine einzige Frage stellen können und die KI-Modelle die Antwort auf diese Frage finden können, unabhängig davon, in welchem Datenspeicher sie sich befinden. Das ist wirklich ein einzigartiges Angebot, und wir denken, dass das die Nutzung unserer Datenbank und die Nutzung unserer Cloud dramatisch ankurbeln wird."

Interview mit einem ehemaligen $ORCL-Mitarbeiter über die KI-Landschaft und die Zukunft von Neocloud: - Der Experte hebt einen signifikanten Wandel im Cloud-Angebot von $ORCL hervor, OCI bietet nun im Durchschnitt 66 % Einsparungen bei den Rechenkosten im Vergleich zu anderen Hyperscale-Partnern, was es trotz seines historisch schlechten Netzwerkdesigns für schnelles Wachstum positioniert. Der Experte merkt an, dass OCIs strategischer Vorteil in den vorhersehbaren und niedrigen TCO liegt, im Gegensatz zu den unvorhersehbaren Kosten von Wettbewerbern wie $AMZN, $MSFT und $GOOGL, bei denen Multi-Region- und DR-Funktionen zu unerwarteten Preiserhöhungen von 30 %–40 % führen können. - Laut dem Experten investieren Hyperscaler massiv in die GPU-Infrastruktur von Rechenzentren, hauptsächlich um KI-Modelle und Vektordatenbanken für die Nutzung durch Kunden zu ermöglichen. Der Experte beobachtet jedoch ein erhebliches kurzfristiges finanzielles Ungleichgewicht: Die Investitionskosten der Hyperscaler sind derzeit höher als die Einnahmen aus der Kundenabrechnung, was darauf hindeutet, dass sie noch nicht vollständig monetarisiert sind. Sie erwarten, dass es 2 bis 3 Jahre dauern wird, bis die Hyperscaler ihre Investitionen zurückgewinnen und einen profitablen Preis erreichen. Dies liegt hauptsächlich daran, dass sich die Branche noch mitten im GPU-Lebenszyklus befindet und die langfristigen Betriebskosten noch bestimmt werden. - Der Experte betont, dass die aufkommenden Neoclouds, wie $CRWV und $NBIS, eine vorübergehende Phase sind, die durch erhebliche Kapazitätsengpässe auf dem Markt getrieben wird, wo die Nachfrage nach KI das Angebot an GPUs, hauptsächlich von $NVDA, übersteigt. Der Experte sieht die derzeit hohe Nachfrage als eine "KI-Blase", die in den nächsten drei bis vier Jahren bestehen bleiben wird. - Er glaubt, dass die zukünftige Architektur auf Effizienz ausgerichtet sein wird, wobei ein 80 % CPU-Budget priorisiert wird, während nur 10 % für die bedarfsorientierte GPU-Nutzung (für Aufgaben wie Inferenz und Feinabstimmung) und die verbleibenden 10 % für Sicherheit/Governance vorgesehen sind. Letztendlich, sobald KI-Modelle hochgradig effizient werden, wird die Notwendigkeit, ständig große GPU-Cluster zu verfolgen, abnehmen, was der Branche ermöglicht, sich auf kleinere, fein abgestimmte Sprachmodelle zu konzentrieren, die innerhalb der eigenen Cloud-Miete eines Kunden trainierbar sind.

$AMZN Ergebnisse: - Der Nettoumsatz stieg im dritten Quartal um 13 % auf 180,2 Milliarden USD, verglichen mit 158,9 Milliarden USD im dritten Quartal 2024. Ohne den positiven Einfluss von 1,5 Milliarden USD durch jahreszeitliche Änderungen der Wechselkurse im gesamten Quartal stieg der Nettoumsatz um 12 % im Vergleich zum dritten Quartal 2024. - Das Betriebsergebnis betrug im dritten Quartal 17,4 Milliarden USD, verglichen mit 17,4 Milliarden USD im dritten Quartal 2024. Das Betriebsergebnis im dritten Quartal 2025 umfasst zwei Sonderbelastungen – 2,5 Milliarden USD im Zusammenhang mit einem Rechtsstreit mit der Federal Trade Commission und 1,8 Milliarden USD an geschätzten Abfindungskosten, die hauptsächlich mit geplanten Stellenstreichungen verbunden sind. Ohne diese Belastungen hätte das Betriebsergebnis 21,7 Milliarden USD betragen. - Der Nettogewinn stieg im dritten Quartal auf 21,2 Milliarden USD oder 1,95 USD pro verwässerter Aktie, verglichen mit 15,3 Milliarden USD oder 1,43 USD pro verwässerter Aktie im dritten Quartal 2024. - Die Umsätze im AWS-Segment stiegen im Jahresvergleich um 20 % auf 33,0 Milliarden USD. „Wir sehen weiterhin starken Schwung und Wachstum bei Amazon, da KI bedeutende Verbesserungen in allen Bereichen unseres Geschäfts vorantreibt“, sagte Andy Jassy, Präsident und CEO von Amazon. „AWS wächst mit einer Geschwindigkeit, die wir seit 2022 nicht mehr gesehen haben, und beschleunigt sich wieder auf 20,2 % im Jahresvergleich. Wir sehen weiterhin eine starke Nachfrage in den Bereichen KI und Kerninfrastruktur, und wir konzentrieren uns darauf, die Kapazität zu beschleunigen – in den letzten 12 Monaten haben wir mehr als 3,8 Gigawatt hinzugefügt. In den Geschäften profitieren wir weiterhin von Innovationen in unserem Fulfillment-Netzwerk, und wir sind auf dem besten Weg, Prime-Mitgliedern in diesem Jahr wieder die schnellsten Lieferungen aller Zeiten zu bieten, die Same-Day-Lieferung von verderblichen Lebensmitteln bis Ende des Jahres auf über 2.300 Gemeinden auszudehnen und die Anzahl der ländlichen Gemeinden mit Zugang zu Amazons Same-Day- und Next-Day-Lieferung zu verdoppeln.