Larry Ellison da $ORCL sobre como tornar o seu banco de dados multi‑cloud, vetorizar dados para modelos de IA e unificar todos os dados empresariais através de uma plataforma de IA: "Bem, deixe-me começar com a nuvem tradicional e o banco de dados Oracle tradicional. Portanto, acho que a maior mudança que fizemos foi tornar nosso banco de dados disponível na nuvem de todos. Assim, você pode comprar o banco de dados mundial no Google ou na Amazon. -- está disponível no Microsoft Azure, bem como no OCI. Portanto, essa foi a mais -- talvez esse tenha sido o primeiro movimento que fizemos. Chamamos isso de multi-cloud, e na verdade incorporamos centros de dados do OCI dentro das outras nuvens. Assim, eles obtêm a versão mais recente e melhor do Banco de Dados Oracle. A segunda coisa que fizemos foi converter o banco de dados Oracle ou adicionar capacidades ao Banco de Dados Oracle. -- para permitir que você vetorize todos os seus dados. Portanto, é um banco de dados vetorial. Algumas pessoas chamam isso de banco de dados de IA. Portanto, é projetado para tornar os dados disponíveis para modelos. Você pode então -- uma vez que você vetorize seus dados, pode colocar modelos de IA em cima disso. e os modelos de IA podem entender o que está no banco de dados e raciocinar com os dados que estão no banco de dados. Portanto, achamos que essa combinação de tornar nossos -- os dados disponíveis em nosso banco de dados também acessíveis por modelos de IA aumenta dramaticamente o valor dos dados. Achamos que isso é muito -- até agora, nenhum dos outros bancos de dados em grande escala conseguiu fazer isso. Podemos fazer isso não apenas podemos fazer isso e manter seus dados seguros. Essa é uma das maiores questões. Temos que escalá-lo, manter tudo confiável, mantê-lo seguro -- e na verdade adicionamos todas essas capacidades e recursos ao banco de dados Oracle. Portanto, esse foi o passo 2. Primeiro, multi-cloud, segundo vetorizar todos os dados e torná-los acessíveis por todos os modelos de IA populares. Terceiro passo. Bem, é ótimo que estamos tornando os dados do Oracle, os dados do banco de dados Oracle disponíveis para esses modelos de IA. As empresas na verdade têm dados que não estão armazenados em um banco de dados Oracle, não estão armazenados em uma aplicação Oracle. Portanto, construímos uma casa de dados de IA, chamamos de plataforma de dados de IA que na verdade aponta e vetoriza todos os seus dados, esteja ele em um armazenamento de objetos em diferentes nuvens, seja em uma aplicação sob medida, seja em outro banco de dados. Ele realmente pegará o universo dos seus dados, catalogará esses dados, vetorizará e permitirá que um LLM faça raciocínio em múltiplas etapas sobre todos esses dados. Agora, a coisa que é realmente notável sobre isso é, pense em fazer 1 consulta, fazer 1 pergunta. E o modelo olha para todos os seus dados. Normalmente, quando você faz uma pergunta, tem que direcioná-la para este banco de dados ou esta aplicação. Você não pode dizer, olhe, eu só gostaria de saber quem é o próximo cliente para quem eu deveria vender. Sou um vendedor em território. Estou olhando -- quero ver todas as contas no meu território. E quero ver quem é o melhor prospecto no meu território. Bem, isso significa olhar para dados contratuais, significa olhar para dados disponíveis publicamente. Isso significa olhar para nosso sistema de vendas, para nosso sistema de suporte, todos esses sistemas separados. Bem, de repente, todos esses dados estão unificados. Pegamos todos os seus dados e os unificamos, para que você possa fazer uma única pergunta e os modelos de IA possam encontrar a resposta para essa pergunta, independentemente de qual armazenamento de dados esteja. isso é realmente uma proposta única, e achamos que isso vai turboalimentar o uso do nosso banco de dados e o uso da nossa nuvem dramaticamente."

Entrevista com um ex-funcionário da $ORCL sobre o panorama da IA e o futuro da Neocloud: - O especialista destaca uma mudança significativa na oferta de nuvem da $ORCL, o OCI agora oferece uma média de 66% de economia em custos de computação em comparação com outros parceiros hyperscale, posicionando-se para um crescimento rápido, apesar do seu histórico de design de rede deficiente. O especialista observa que a principal vantagem estratégica do OCI é o seu TCO previsível e baixo, contrastando com os custos imprevisíveis de concorrentes como $AMZN, $MSFT e $GOOGL, onde recursos de multi-região e DR podem levar a aumentos de preços inesperados de 30% a 40%. - De acordo com o especialista, os hyperscalers estão investindo massivamente em infraestrutura de GPU em data centers, principalmente para habilitar modelos de IA e bancos de dados vetoriais para uso dos clientes. No entanto, o especialista observa um desequilíbrio financeiro significativo a curto prazo: os custos de investimento dos hyperscalers são atualmente mais altos do que a receita gerada pela cobrança aos clientes, indicando que ainda não estão totalmente monetizados. Eles antecipam que levará de 2 a 3 anos para os hyperscalers recuperarem seu investimento e alcançarem um ponto de preço lucrativo. Isso se deve principalmente ao fato de que a indústria ainda está no meio do ciclo de vida da GPU e ainda está determinando os custos operacionais de longo prazo. - O especialista enfatiza que as neoclouds emergentes, como $CRWV e $NBIS, são uma fase temporária impulsionada por severas restrições de capacidade no mercado, onde a demanda por IA supera a oferta de GPU, principalmente da $NVDA. O especialista vê a atual alta demanda como uma "bolha de IA" que persistirá pelos próximos três a quatro anos. - Ele acredita que a arquitetura futura se concentrará na eficiência, priorizando um orçamento de CPU de 80% com apenas 10% alocado para uso de GPU sob demanda (para tarefas como inferência e ajuste fino) e os restantes 10% para segurança/governança. Em última análise, uma vez que os modelos de IA se tornem altamente eficientes, a necessidade de perseguir constantemente grandes clusters de GPU diminuirá, permitindo que a indústria se concentre em modelos de linguagem menores e ajustados que possam ser treinados dentro da própria tenência de nuvem de um cliente.

Resultados do $AMZN: - As vendas líquidas aumentaram 13% para $180,2 bilhões no terceiro trimestre, em comparação com $158,9 bilhões no terceiro trimestre de 2024. Excluindo o impacto favorável de $1,5 bilhão das mudanças ano a ano nas taxas de câmbio ao longo do trimestre, as vendas líquidas aumentaram 12% em comparação com o terceiro trimestre de 2024. - O lucro operacional foi de $17,4 bilhões no terceiro trimestre, em comparação com $17,4 bilhões no terceiro trimestre de 2024. O lucro operacional do terceiro trimestre de 2025 inclui duas despesas especiais—$2,5 bilhões relacionadas a um acordo legal com a Comissão Federal de Comércio e $1,8 bilhões em custos estimados de rescisão, principalmente relacionados a eliminações de cargos planejadas. Sem essas despesas, o lucro operacional teria sido de $21,7 bilhões. - O lucro líquido aumentou para $21,2 bilhões no terceiro trimestre, ou $1,95 por ação diluída, em comparação com $15,3 bilhões, ou $1,43 por ação diluída, no terceiro trimestre de 2024. - As vendas do segmento AWS aumentaram 20% ano a ano para $33,0 bilhões. “Continuamos a ver um forte impulso e crescimento em toda a Amazon, à medida que a IA impulsiona melhorias significativas em todos os cantos do nosso negócio,” disse Andy Jassy, Presidente e CEO da Amazon. “A AWS está crescendo a um ritmo que não víamos desde 2022, re-acelerando para 20,2% ano a ano. Continuamos a ver uma forte demanda em IA e infraestrutura central, e temos nos concentrado em acelerar a capacidade – adicionando mais de 3,8 gigawatts nos últimos 12 meses. Nas Lojas, continuamos a perceber os benefícios de inovar em nossa rede de atendimento, e estamos a caminho de entregar aos membros Prime nas velocidades mais rápidas novamente este ano, expandir a entrega no mesmo dia de produtos perecíveis para mais de 2.300 comunidades até o final do ano, e dobrar o número de comunidades rurais com acesso à entrega no mesmo dia e no dia seguinte da Amazon.