Larry Ellison z $ORCL o uczynieniu ich bazy danych wielochmurową, wektoryzacji danych dla modeli AI oraz ujednoliceniu wszystkich danych przedsiębiorstwa za pomocą platformy AI: "Cóż, pozwól, że zacznę od tradycyjnej chmury i tradycyjnej bazy danych Oracle. Myślę, że największą zmianą, jaką wprowadziliśmy, było udostępnienie naszej bazy danych w chmurze każdego. Możesz kupić bazę danych świata w Google lub Amazonie. -- jest dostępna również w Microsoft Azure oraz OCI. To był może pierwszy krok, który podjęliśmy. Nazywamy to wielochmurowością, a w rzeczywistości osadzamy centra danych OCI w innych chmurach. Dzięki temu otrzymują najnowszą, najlepszą wersję bazy danych Oracle. Drugą rzeczą, którą zrobiliśmy, jest to, że faktycznie przekształciliśmy bazę danych Oracle lub dodaliśmy możliwości do bazy danych Oracle. -- aby umożliwić wektoryzację wszystkich danych. To jest baza danych wektorowa. Niektórzy nazywają to bazą danych AI. Jest zaprojektowana tak, aby udostępniać dane modelom. Możesz następnie -- po wektoryzacji danych, umieścić modele AI na tym. A modele AI mogą zrozumieć, co znajduje się w bazie danych i rozumować na podstawie danych w bazie danych. Uważamy, że połączenie udostępnienia naszych -- danych w naszej bazie danych, które są również dostępne dla modeli AI, dramatycznie zwiększa wartość danych. Uważamy, że to bardzo -- jak dotąd, żadne z innych dużych baz danych nie było w stanie tego zrobić. Możemy to zrobić, nie tylko możemy to zrobić i zachować bezpieczeństwo Twoich danych. To jeden z większych problemów. Musimy to skalować, utrzymywać wszystko niezawodne, utrzymywać to w bezpieczeństwie -- a my faktycznie dodaliśmy wszystkie te możliwości i funkcje do bazy danych Oracle. To był krok 2. Po pierwsze, wielochmurowość, po drugie wektoryzacja wszystkich danych i udostępnienie ich wszystkim popularnym modelom AI. Krok trzeci. Cóż, to wspaniale, że udostępniamy dane Oracle, dane bazy danych Oracle tym modelom AI. Firmy faktycznie mają dane, które nie są przechowywane w bazie danych Oracle, nie są przechowywane w aplikacji Oracle. Dlatego zbudowaliśmy AI lake house, nazywamy to platformą danych AI, która faktycznie wskazuje i wektoryzuje wszystkie Twoje dane, niezależnie od tego, czy są w obiekcie przechowywania w różnych chmurach, czy w aplikacji na zamówienie, czy w innej bazie danych. Naprawdę weźmie wszechświat Twoich danych, skataloguje te dane, wektoryzuje je i pozwoli LLM na wieloetapowe rozumowanie na wszystkich tych danych. Teraz to, co jest naprawdę niezwykłe w tym, to pomyśl o zadaniu 1 zapytania, zadaniu 1 pytania. A model patrzy na wszystkie Twoje dane. Zwykle, gdy zadajesz pytanie, musisz je skierować do tej bazy danych lub tej aplikacji. Nie możesz powiedzieć, spójrz, chciałbym tylko wiedzieć, kto jest następnym klientem, któremu powinienem sprzedać. Jestem sprzedawcą w terytorium. Chcę spojrzeć na wszystkie konta w moim terytorium. I chcę zobaczyć, kto jest najlepszym potencjalnym klientem w moim terytorium. Cóż, to oznacza spojrzenie na dane kontraktowe, oznacza spojrzenie na publicznie dostępne dane. To oznacza spojrzenie na nasz system sprzedaży, na nasz system wsparcia, wszystkie te oddzielne systemy. Cóż, nagle wszystkie te dane są ujednolicone. Bierzemy wszystkie Twoje dane i ujednolicamy je, abyś mógł zadać jedno pytanie, a modele AI mogą znaleźć odpowiedź na to pytanie, niezależnie od tego, w jakim magazynie danych się znajdują. To naprawdę unikalna propozycja, i uważamy, że to przyspieszy wykorzystanie naszej bazy danych i wykorzystanie naszej chmury w dramatyczny sposób."

Wywiad z byłym pracownikiem $ORCL na temat krajobrazu AI i przyszłości Neocloud: - Ekspert podkreśla znaczną zmianę w ofercie chmurowej $ORCL, OCI teraz zapewnia średnio 66% oszczędności kosztów obliczeniowych w porównaniu do innych partnerów hiperskalowych, co pozycjonuje go do szybkiego wzrostu pomimo historycznie słabego projektu sieci. Ekspert zauważa, że kluczową strategiczną przewagą OCI jest jego przewidywalny i niski TCO, w przeciwieństwie do nieprzewidywalnych kosztów konkurentów takich jak $AMZN, $MSFT i $GOOGL, gdzie funkcje wieloregionowe i DR mogą prowadzić do nieoczekiwanych wzrostów cen o 30%–40%. - Według eksperta, hiperskalowcy masowo inwestują w infrastrukturę GPU centrów danych, głównie w celu umożliwienia modeli AI i baz danych wektorowych do użytku klientów. Jednak ekspert zauważa znaczną krótkoterminową nierównowagę finansową: koszty inwestycji hiperskalowców są obecnie wyższe niż przychody generowane z fakturowania klientów, co wskazuje, że nie są jeszcze w pełni zmonetyzowane. Przewidują, że zajmie to następne 2 do 3 lat, aby hiperskalowcy odzyskali swoją inwestycję i osiągnęli opłacalny punkt cenowy. Dzieje się tak głównie dlatego, że branża wciąż znajduje się w środku cyklu życia GPU i nadal określa długoterminowe koszty operacyjne. - Ekspert podkreśla, że pojawiające się neochmury, takie jak $CRWV i $NBIS, są tymczasową fazą napędzaną poważnymi ograniczeniami pojemności na rynku, gdzie popyt na AI przewyższa podaż GPU, głównie od $NVDA. Ekspert postrzega obecny wysoki popyt jako "bańkę AI", która będzie się utrzymywać przez następne trzy do czterech lat. - Uważa, że przyszła architektura skupi się na efektywności, priorytetując 80% budżetu CPU, zaledwie 10% przeznaczone na użycie GPU na żądanie (do zadań takich jak wnioskowanie i dostrajanie) oraz pozostałe 10% na bezpieczeństwo/zarządzanie. Ostatecznie, gdy modele AI staną się wysoce efektywne, potrzeba ciągłego ścigania się za dużymi klastrami GPU zmniejszy się, co pozwoli branży skupić się na mniejszych, dostosowanych modelach językowych, które można trenować w ramach własnej dzierżawy chmurowej klienta.

Zyski $AMZN: - Przychody netto wzrosły o 13% do 180,2 miliarda dolarów w trzecim kwartale, w porównaniu do 158,9 miliarda dolarów w trzecim kwartale 2024 roku. Po wyłączeniu korzystnego wpływu w wysokości 1,5 miliarda dolarów z tytułu zmian kursów walutowych w skali roku w całym kwartale, przychody netto wzrosły o 12% w porównaniu z trzecim kwartałem 2024 roku. - Zysk operacyjny wyniósł 17,4 miliarda dolarów w trzecim kwartale, w porównaniu do 17,4 miliarda dolarów w trzecim kwartale 2024 roku. Zysk operacyjny w trzecim kwartale 2025 roku obejmuje dwie specjalne opłaty – 2,5 miliarda dolarów związane z ugodą prawną z Federalną Komisją Handlu oraz 1,8 miliarda dolarów szacowanych kosztów odpraw, głównie związanych z planowanymi redukcjami etatów. Bez tych opłat zysk operacyjny wyniósłby 21,7 miliarda dolarów. - Zysk netto wzrósł do 21,2 miliarda dolarów w trzecim kwartale, czyli 1,95 dolara na akcję po rozcieńczeniu, w porównaniu do 15,3 miliarda dolarów, czyli 1,43 dolara na akcję po rozcieńczeniu, w trzecim kwartale 2024 roku. - Przychody segmentu AWS wzrosły o 20% w skali roku do 33,0 miliarda dolarów. „Nadal widzimy silny impet i wzrost w Amazonie, ponieważ AI napędza znaczące poprawy w każdym zakątku naszego biznesu” – powiedział Andy Jassy, prezydent i dyrektor generalny Amazon. „AWS rośnie w tempie, którego nie widzieliśmy od 2022 roku, przyspieszając do 20,2% w skali roku. Nadal widzimy silne zapotrzebowanie na AI i podstawową infrastrukturę, a my koncentrujemy się na przyspieszeniu zdolności – dodając ponad 3,8 gigawata w ciągu ostatnich 12 miesięcy. W sklepach nadal dostrzegamy korzyści z innowacji w naszej sieci realizacji zamówień i jesteśmy na dobrej drodze, aby ponownie dostarczać członkom Prime z najszybszymi prędkościami w tym roku, rozszerzyć dostawę produktów spożywczych o krótkim terminie ważności na ponad 2300 społeczności do końca roku oraz podwoić liczbę wiejskich społeczności z dostępem do dostawy w tym samym dniu i następnego dnia od Amazon.”