Larry Ellison d'$ORCL sur la mise à disposition de leur base de données en multi-cloud, la vectorisation des données pour les modèles d'IA, et l'unification de toutes les données d'entreprise via une plateforme d'IA : "Eh bien, commençons par le cloud traditionnel et la base de données Oracle traditionnelle. Je pense que le plus grand changement que nous avons apporté là-bas a été de rendre notre base de données disponible dans le cloud de tout le monde. Vous pouvez donc acheter la base de données mondiale chez Google ou Amazon. -- elle est également disponible sur Microsoft Azure ainsi que sur OCI. Donc, c'était le plus -- peut-être que c'était le premier mouvement que nous avons fait. Nous l'appelons multi-cloud, et nous intégrons en fait des centres de données OCI au sein des autres clouds. Ainsi, ils obtiennent la dernière et la meilleure version de la base de données Oracle. La deuxième chose que nous avons faite est que nous avons en fait converti la base de données Oracle ou ajouté des capacités à la base de données Oracle. -- pour vous permettre de vectoriser toutes vos données. Donc, c'est une base de données vectorielle. Certaines personnes appellent cela une base de données d'IA. Elle est conçue pour rendre les données disponibles pour les modèles. Vous pouvez ensuite -- une fois que vous avez vectorisé vos données, vous pouvez placer des modèles d'IA par-dessus. et les modèles d'IA peuvent comprendre ce qu'il y a dans la base de données et raisonner avec les données qui se trouvent dans la base de données. Nous pensons que cette combinaison de rendre nos -- les données disponibles sur notre base de données également accessibles par des modèles d'IA augmente considérablement la valeur des données. Nous pensons que c'est très -- jusqu'à présent, aucune des autres bases de données à grande échelle n'a été capable de faire cela. Nous pouvons le faire non seulement nous pouvons le faire et garder vos données sécurisées. C'est l'un des plus gros problèmes. Nous devons le mettre à l'échelle, garder tout fiable, le garder sécurisé -- et nous avons en fait toutes ces capacités et fonctionnalités dans la base de données Oracle. Donc, c'était l'étape 2. D'abord, multi-cloud, ensuite vectoriser toutes les données et les rendre accessibles par tous les modèles d'IA populaires. Troisième étape. Eh bien, c'est génial que nous rendions les données Oracle, les données de la base de données Oracle disponibles pour ces modèles d'IA. Les entreprises ont en fait des données qui ne sont pas stockées dans une base de données Oracle, qui ne sont pas stockées dans une application Oracle. Donc, nous avons construit un lac de données d'IA, que nous appelons la plateforme de données d'IA qui pointe en fait vers et vectorise toutes vos données, qu'elles soient dans un stockage d'objets dans différents clouds, qu'il s'agisse d'une application sur mesure ou d'une autre base de données. Cela prendra vraiment l'univers de vos données, cataloguera ces données, les vectorisera et permettra à un LLM de faire un raisonnement multi-étapes sur toutes ces données. Maintenant, ce qui est vraiment remarquable à propos de cela, c'est, pensez à poser 1 requête, à poser 1 question. Et le modèle examine toutes vos données. Normalement, lorsque vous posez une question, vous devez la diriger vers cette base de données ou cette application. Vous ne pouvez pas dire, regardez, j'aimerais juste savoir qui est le prochain client à qui je devrais vendre. Je suis un vendeur dans un territoire. Je cherche -- je veux examiner tous les comptes dans mon territoire. Et je veux voir qui est le meilleur prospect dans mon territoire. Eh bien, cela signifie examiner les données contractuelles, examiner les données disponibles publiquement. Cela signifie examiner notre système de vente, notre système de support, tous ces systèmes séparés. Eh bien, soudainement, toutes ces données sont unifiées. Nous prenons toutes vos données et les unifions, afin que vous puissiez poser une seule question et que les modèles d'IA puissent trouver la réponse à cette question, peu importe où se trouve le stockage des données. c'est vraiment une proposition unique, et nous pensons que cela va propulser l'utilisation de notre base de données et l'utilisation de notre cloud de manière spectaculaire."

Entretien avec un ancien employé de $ORCL sur le paysage de l'IA et l'avenir de Neocloud : - L'expert souligne un changement significatif dans l'offre cloud de $ORCL, OCI offrant désormais en moyenne 66 % d'économies sur les coûts de calcul par rapport à d'autres partenaires hyperscale, se positionnant pour une croissance rapide malgré son historique de conception réseau médiocre. L'expert note que l'avantage stratégique clé d'OCI est son TCO prévisible et faible, le contrastant avec les coûts imprévisibles de concurrents comme $AMZN, $MSFT et $GOOGL, où les fonctionnalités multi-régionales et de DR peuvent entraîner des augmentations de prix inattendues de 30 % à 40 %. - Selon l'expert, les hyperscalers investissent massivement dans l'infrastructure GPU des centres de données, principalement pour permettre des modèles d'IA et des bases de données vectorielles pour l'utilisation des clients. Cependant, l'expert observe un déséquilibre financier significatif à court terme : les coûts d'investissement des hyperscalers sont actuellement plus élevés que les revenus générés par la facturation des clients, indiquant qu'ils ne sont pas encore pleinement monétisés. Ils anticipent qu'il faudra encore 2 à 3 ans aux hyperscalers pour récupérer leur investissement et atteindre un point de prix rentable. Cela est principalement dû au fait que l'industrie est encore au milieu du cycle de vie des GPU et qu'elle détermine encore les coûts opérationnels à long terme. - L'expert souligne que les néo-clouds émergents, tels que $CRWV et $NBIS, sont une phase temporaire entraînée par de sévères contraintes de capacité sur le marché, où la demande en IA dépasse l'offre de GPU, principalement de $NVDA. L'expert considère la demande actuelle élevée comme une "bulle IA" qui persistera pendant les trois à quatre prochaines années. - Il croit que l'architecture future se concentrera sur l'efficacité, en priorisant un budget CPU de 80 % avec seulement 10 % alloué à l'utilisation de GPU à la demande (pour des tâches comme l'inférence et le fine-tuning) et les 10 % restants pour la sécurité/la gouvernance. En fin de compte, une fois que les modèles d'IA deviendront très efficaces, le besoin de poursuivre constamment de grands clusters GPU diminuera, permettant à l'industrie de se concentrer sur des modèles de langage plus petits et affinés, entraînables au sein de la propre location cloud d'un client.

Résultats d'$AMZN : - Les ventes nettes ont augmenté de 13 % pour atteindre 180,2 milliards de dollars au troisième trimestre, contre 158,9 milliards de dollars au troisième trimestre 2024. En excluant l'impact favorable de 1,5 milliard de dollars des variations des taux de change d'une année sur l'autre tout au long du trimestre, les ventes nettes ont augmenté de 12 % par rapport au troisième trimestre 2024. - Le résultat d'exploitation était de 17,4 milliards de dollars au troisième trimestre, contre 17,4 milliards de dollars au troisième trimestre 2024. Le résultat d'exploitation du troisième trimestre 2025 comprend deux charges exceptionnelles : 2,5 milliards de dollars liés à un règlement juridique avec la Federal Trade Commission et 1,8 milliard de dollars de coûts de licenciement estimés principalement liés à des suppressions de postes prévues. Sans ces charges, le résultat d'exploitation aurait été de 21,7 milliards de dollars. - Le bénéfice net a augmenté pour atteindre 21,2 milliards de dollars au troisième trimestre, soit 1,95 $ par action diluée, contre 15,3 milliards de dollars, soit 1,43 $ par action diluée, au troisième trimestre 2024. - Les ventes du segment AWS ont augmenté de 20 % d'une année sur l'autre pour atteindre 33,0 milliards de dollars. "Nous continuons de constater un fort élan et une croissance à travers Amazon alors que l'IA entraîne des améliorations significatives dans tous les domaines de notre entreprise," a déclaré Andy Jassy, Président et CEO d'Amazon. "AWS croît à un rythme que nous n'avons pas vu depuis 2022, ré-accélérant à 20,2 % d'une année sur l'autre. Nous continuons de voir une forte demande en IA et en infrastructure de base, et nous nous concentrons sur l'accélération de la capacité – ajoutant plus de 3,8 gigawatts au cours des 12 derniers mois. Dans les magasins, nous continuons de réaliser les avantages d'innover dans notre réseau de fulfillment, et nous sommes en bonne voie pour livrer aux membres Prime à des vitesses jamais atteintes cette année, élargir la livraison le jour même de produits alimentaires périssables à plus de 2 300 communautés d'ici la fin de l'année, et doubler le nombre de communautés rurales ayant accès à la livraison le jour même et le lendemain d'Amazon."