Larry Ellison của $ORCL về việc làm cho cơ sở dữ liệu của họ đa đám mây, vector hóa dữ liệu cho các mô hình AI, và thống nhất tất cả dữ liệu doanh nghiệp thông qua một nền tảng AI: "Để tôi bắt đầu với đám mây truyền thống và cơ sở dữ liệu Oracle truyền thống. Tôi nghĩ rằng sự thay đổi lớn nhất mà chúng tôi đã thực hiện ở đó là làm cho cơ sở dữ liệu của chúng tôi có sẵn trên đám mây của mọi người. Bạn có thể mua cơ sở dữ liệu thế giới tại Google hoặc Amazon. -- nó cũng có sẵn tại Microsoft Azure cũng như OCI. Vì vậy, đó là bước đầu tiên -- có thể đó là bước đi đầu tiên mà chúng tôi đã thực hiện. Chúng tôi gọi đó là đa đám mây, và chúng tôi thực sự nhúng các trung tâm dữ liệu OCI vào các đám mây khác. Vì vậy, họ nhận được phiên bản mới nhất, tốt nhất của Cơ sở dữ liệu Oracle. Điều thứ hai mà chúng tôi đã làm là chúng tôi thực sự đã chuyển đổi cơ sở dữ liệu Oracle hoặc thêm các khả năng vào Cơ sở dữ liệu Oracle. -- để cho phép bạn vector hóa tất cả dữ liệu của bạn. Vì vậy, đó là một cơ sở dữ liệu vector. Một số người gọi đó là cơ sở dữ liệu AI. Vì vậy, nó được thiết kế để làm cho dữ liệu có sẵn cho các mô hình. Bạn có thể -- một khi bạn vector hóa dữ liệu của mình, bạn có thể đặt các mô hình AI lên trên đó. và các mô hình AI có thể hiểu những gì có trong cơ sở dữ liệu và lý luận với dữ liệu có trong cơ sở dữ liệu. Vì vậy, chúng tôi nghĩ rằng sự kết hợp đó của việc làm cho dữ liệu của chúng tôi có sẵn trên cơ sở dữ liệu của chúng tôi cũng có thể truy cập bởi các mô hình AI làm tăng giá trị của dữ liệu một cách đáng kể. Chúng tôi nghĩ rằng điều đó rất -- cho đến nay, không có cơ sở dữ liệu quy mô lớn nào khác có thể làm được điều đó. Chúng tôi có thể làm điều đó không chỉ chúng tôi có thể làm điều đó và giữ cho dữ liệu của bạn an toàn. Đó là một trong những vấn đề lớn hơn. Chúng tôi phải mở rộng nó, giữ mọi thứ đáng tin cậy, giữ nó an toàn -- và chúng tôi thực sự đã có tất cả những khả năng và tính năng đó cho cơ sở dữ liệu Oracle. Vì vậy, đó là bước 2. Đầu tiên, đa đám mây, thứ hai vector hóa tất cả dữ liệu và làm cho nó có thể truy cập bởi tất cả các mô hình AI phổ biến. Bước thứ ba. Chà, thật tuyệt khi chúng tôi làm cho dữ liệu Oracle, dữ liệu cơ sở dữ liệu Oracle có sẵn cho những mô hình AI này. Các công ty thực sự có dữ liệu không được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu Oracle không được lưu trữ trong ứng dụng Oracle. Vì vậy, chúng tôi đã xây dựng một hồ dữ liệu AI, chúng tôi gọi là nền tảng dữ liệu AI mà thực sự chỉ đến và vector hóa tất cả dữ liệu của bạn, cho dù nó ở trong một kho đối tượng trong các đám mây khác nhau, cho dù đó là một ứng dụng tùy chỉnh cho dù nó ở trong một cơ sở dữ liệu khác. Nó thực sự sẽ lấy vũ trụ dữ liệu của bạn, lập danh mục dữ liệu đó, vector hóa nó và cho phép một LLM thực hiện lý luận nhiều bước trên tất cả dữ liệu đó. Bây giờ điều thực sự đáng chú ý về điều đó là, hãy nghĩ về việc hỏi 1 truy vấn, hỏi 1 câu hỏi. Và mô hình nhìn vào tất cả dữ liệu của bạn. Thông thường, khi bạn hỏi một câu hỏi, bạn phải chỉ định nó đến cơ sở dữ liệu này hoặc ứng dụng này. Bạn không thể nói, nhìn, tôi chỉ muốn biết ai là khách hàng tiếp theo mà tôi nên bán hàng cho. Tôi là một nhân viên bán hàng trong lãnh thổ. Tôi đang tìm kiếm -- tôi muốn xem ai là triển vọng tốt nhất trong lãnh thổ của tôi. Chà, điều đó có nghĩa là nhìn vào dữ liệu hợp đồng, có nghĩa là nhìn vào dữ liệu công khai. Điều đó có nghĩa là nhìn vào hệ thống bán hàng của chúng tôi, vào hệ thống hỗ trợ của chúng tôi, tất cả những hệ thống riêng biệt này. Chà, đột nhiên, tất cả dữ liệu đó được thống nhất. Chúng tôi lấy tất cả dữ liệu của bạn và thống nhất nó, vì vậy bạn có thể hỏi một câu hỏi duy nhất và các mô hình AI có thể tìm ra câu trả lời cho câu hỏi đó bất kể dữ liệu nào đang ở đâu. đó thực sự là một đề xuất độc đáo, và chúng tôi nghĩ rằng điều đó sẽ tăng tốc sử dụng cơ sở dữ liệu của chúng tôi và sử dụng đám mây của chúng tôi một cách đáng kể."

Phỏng vấn với một cựu nhân viên của $ORCL về bối cảnh AI và tương lai của Neocloud: - Chuyên gia nhấn mạnh sự chuyển mình đáng kể trong dịch vụ đám mây của $ORCL, OCI hiện cung cấp mức tiết kiệm chi phí tính toán trung bình 66% so với các đối tác hyperscale khác, định vị nó cho sự tăng trưởng nhanh chóng mặc dù thiết kế mạng của nó historically kém. Chuyên gia lưu ý rằng lợi thế chiến lược chính của OCI là TCO dự đoán được và thấp, trái ngược với chi phí không thể đoán trước của các đối thủ như $AMZN, $MSFT và $GOOGL, nơi các tính năng đa vùng và DR có thể dẫn đến sự tăng giá bất ngờ từ 30%–40%. - Theo chuyên gia, các hyperscaler đang đầu tư mạnh vào cơ sở hạ tầng GPU trung tâm dữ liệu, chủ yếu để kích hoạt các mô hình AI và cơ sở dữ liệu vector cho khách hàng sử dụng. Tuy nhiên, chuyên gia quan sát thấy một sự mất cân bằng tài chính ngắn hạn đáng kể: chi phí đầu tư của các hyperscaler hiện cao hơn doanh thu từ việc lập hóa đơn cho khách hàng, cho thấy họ vẫn chưa được khai thác hoàn toàn. Họ dự đoán sẽ mất từ 2 đến 3 năm tới để các hyperscaler thu hồi được khoản đầu tư của mình và đạt được mức giá có lãi. Điều này chủ yếu là vì ngành công nghiệp vẫn đang ở giữa chu kỳ sống của GPU và vẫn đang xác định chi phí vận hành lâu dài. - Chuyên gia nhấn mạnh rằng các neoclouds mới nổi, chẳng hạn như $CRWV và $NBIS, là một giai đoạn tạm thời do những hạn chế về công suất nghiêm trọng trên thị trường, nơi nhu cầu AI vượt quá nguồn cung GPU, chủ yếu từ $NVDA. Chuyên gia coi nhu cầu cao hiện tại là một "bong bóng AI" sẽ tiếp tục tồn tại trong ba đến bốn năm tới. - Ông tin rằng kiến trúc tương lai sẽ tập trung vào hiệu quả, ưu tiên ngân sách CPU 80% với chỉ 10% được phân bổ cho việc sử dụng GPU theo yêu cầu (cho các tác vụ như suy diễn và tinh chỉnh) và 10% còn lại cho bảo mật/quản trị. Cuối cùng, khi các mô hình AI trở nên hiệu quả cao, nhu cầu theo đuổi các cụm GPU lớn sẽ giảm bớt, cho phép ngành công nghiệp tập trung vào các mô hình ngôn ngữ nhỏ hơn, được tinh chỉnh có thể được đào tạo trong không gian đám mây của riêng khách hàng.

$AMZN Lợi nhuận: - Doanh thu ròng tăng 13% lên 180,2 tỷ USD trong quý ba, so với 158,9 tỷ USD trong quý ba năm 2024. Nếu không tính tác động tích cực 1,5 tỷ USD từ sự thay đổi tỷ giá hối đoái hàng năm trong suốt quý, doanh thu ròng tăng 12% so với quý ba năm 2024. - Lợi nhuận hoạt động là 17,4 tỷ USD trong quý ba, so với 17,4 tỷ USD trong quý ba năm 2024. Lợi nhuận hoạt động quý ba năm 2025 bao gồm hai khoản chi phí đặc biệt—2,5 tỷ USD liên quan đến một thỏa thuận pháp lý với Ủy ban Thương mại Liên bang và 1,8 tỷ USD chi phí sa thải ước tính chủ yếu liên quan đến việc cắt giảm vai trò đã lên kế hoạch. Nếu không có những khoản chi phí này, lợi nhuận hoạt động sẽ là 21,7 tỷ USD. - Lợi nhuận ròng tăng lên 21,2 tỷ USD trong quý ba, tương đương 1,95 USD mỗi cổ phiếu pha loãng, so với 15,3 tỷ USD, tương đương 1,43 USD mỗi cổ phiếu pha loãng, trong quý ba năm 2024. - Doanh thu của phân khúc AWS tăng 20% so với năm trước lên 33,0 tỷ USD. “Chúng tôi tiếp tục thấy động lực mạnh mẽ và tăng trưởng trên toàn Amazon khi AI thúc đẩy những cải tiến có ý nghĩa ở mọi ngóc ngách của doanh nghiệp chúng tôi,” ông Andy Jassy, Chủ tịch và Giám đốc điều hành của Amazon cho biết. “AWS đang phát triển với tốc độ mà chúng tôi chưa thấy kể từ năm 2022, tăng tốc trở lại 20,2% so với năm trước. Chúng tôi tiếp tục thấy nhu cầu mạnh mẽ trong AI và cơ sở hạ tầng cốt lõi, và chúng tôi đã tập trung vào việc tăng cường năng lực – thêm hơn 3,8 gigawatt trong 12 tháng qua. Trong các Cửa hàng, chúng tôi tiếp tục nhận ra lợi ích từ việc đổi mới trong mạng lưới hoàn thiện của chúng tôi, và chúng tôi đang trên đà giao hàng cho các thành viên Prime với tốc độ nhanh nhất từ trước đến nay trong năm nay, mở rộng giao hàng trong ngày cho thực phẩm dễ hỏng đến hơn 2.300 cộng đồng vào cuối năm, và gấp đôi số lượng cộng đồng nông thôn có quyền truy cập vào Dịch vụ Giao hàng Trong Ngày và Ngày Hôm Sau của Amazon.