重点摘要
- Oracle FY3Q26 本季有机总营收与有机 non-GAAP EPS 均成长 20%，预计 FY2026 营收与获利表现将优于原先规划、FY2027 展望亦持续上修。
- 应用软体业务方面，cloud applications 营收年增 11%，其中 Fusion ERP 年增 14%、Fusion SCM 年增 15%、Fusion HCM 年增 15%、Fusion CX 年增 6%、NetSuite 年增 11%，而产业 SaaS 合计年增 19%。
- Oracle 目前已在水平式后台与各产业应用中嵌入超过 1,000 个 AI agents，并以较小的工程团队推出 3 项全新 CX 产品，同时在医疗、银行与零售等垂直领域推动 AI 功能落地。
- 本季超过 2,000 家客户完成上线，且 median time to live 持续下降，另 cloud applications deferred revenue 年增 14%，高于当季营收成长。
- Multicloud Database 营收年增 531%，AI Infrastructure 营收年增 243%，目前 Microsoft 已上线 33 个区域、Google 已上线 14 个区域、AWS 则由 Q3 初的 2 个区域增至季末 8 个，并预计 Q4 末达 22 个区域。
- RPO 达 5,530 亿，且未来 3 年已透过合作伙伴锁定逾 10 吉瓦的电力与资料中心容量，其中超过 90% 产能已完成资金安排，客户正加速将最具价值的私有资料移转至云端，以使用向量嵌入、MCP server access 与进阶安全控制等 AI 能力。
- 过去一年已将制造据点增加至 3 倍、机柜产出提升 4 倍，且近几个月自机柜交付至开始认列营收的时间缩短 60%，本季并已交付超过 400 兆瓦客户容量，其中 90% 于时程内或提前完成。
- 本季所交付 AI 容量的毛利率为 32%，高于先前 30% 指引，且 AI 资料中心中的一般运算、储存、负载平衡与资安等邻近服务通常可占总支出的 10% 至 20%，再加上 Multicloud Database 属于约 60% 至 80% 毛利率的更高获利业务，因此整体 OCI 利润结构仍在改善。
- 2 月已宣布拟筹措最高 500 亿的债务与股权资金，且数日内已透过投资级债券与强制可转换特别股完成 300 亿募资，另尚未启动 at-the-market equity 计划；未来 AI 基础设施扩张将更多采用 bring-your-own-hardware 与客户预付款模式，自上次财报会以来已透过新模式签署逾 290 亿合约。
FY 3Q26 财务概况
简明损益表
| 单位：百万美元 | FY 3Q26 | FY 2Q26 | FY 3Q25 | QoQ | YoY |
|---|---|---|---|---|---|
| 收入 | 17,190 | 16,058 | 14,130 | 7% | 22% |
| 营业费用 | 9,812 | 9,337 | 7,935 | 5% | 24% |
| 营业收入 | 7,378 | 6,721 | 6,195 | 10% | 19% |
| 营利率 | 43% | 42% | 44% | 107 bp | (92) bp. |
| 所得税费用 | 1,107 | 1,734 | 1,054 | -36% | 5% |
| 税后净利 | 5,223 | 6,598 | 4,231 | -21% | 23% |
| EPS (元) | 1.79 | 2.26 | 1.47 | -21% | 22% |
各部门营收表现
| 单位：百万美元 | FY 3Q26 | 占总营收 % | FY 3Q25 | 占总营收 % | YoY |
|---|---|---|---|---|---|
| Cloud | 8,914 | 52% | 6,210 | 44% | 44% |
| Software | 6,119 | 36% | 5,926 | 42% | 3% |
| Hardware | 714 | 4% | 703 | 5% | 2% |
| Services | 1,443 | 8% | 1,291 | 9% | 12% |
| 营收总计 | 17,190 | 100% | 14,130 | 100% | 22% |
公司财测指引
FY 4Q26 财测指引
| 项目 | 固定汇率 | 美元 |
|---|---|---|
| 总营收成长 | 18% - 20% | 19% - 21% |
| Cloud 营收成长 | 44% - 48% | 46% - 50% |
| EPS (元) | $1.92 - $1.96 | $1.96 $2.00 |
FY 26&27 财测指引
| 财政年度 | 总营收 | 资本支出 |
|---|---|---|
| FY26 | $670 亿 | $500 亿 |
| FY27 | $900 亿 | NA |
核心观点
星际之门计划出现变数？Oracle 的自由现金流危机
Oracle 在本季法说会中自由现金流仍然继续负成长，公司的 FCF 从 2025 财年 Q1 的 112.71 亿，在短短六个季度内崩跌至负 247.36 亿，大幅衰退，而本季 CapEx 也亦高达 482.50 亿美元，几乎是去年同期的三倍之多。虽然管理层不断强调 5,530 亿美元的庞大 RPO 是未来的营收保证，但市场最担心的莫过于像星际之门（Stargate）这类超大规模合作案的变数。近期市场传出 Oracle 在星际之门一案的合作变数，主要集中在德州阿比林场地的扩建停滞，原本双方计划在该地扩张至 2GW 的容量，但最终决定不执行额外约 600MW 至 800MW 的扩建租约，另一方面，Oracle 同时在二月宣布意图筹集高达 500 亿美元 的债务与股权融资，以及近期裁员消息频传，皆反映了 Oracle 在高杠杆扩张下的财务脆弱性，可见 Oracle 无法单靠自身的资产负债表支撑如此庞大的 AI 资本支出。因此 Oracle 在本次法说会 CEO Clay Magouyrk 再次强调推广其 bring-your-own-hardware 与「客户预付」的创新模式，试图将投资风险转嫁给客户，如果因为资金周转失败，而导致 RPO 转化率出现任何迟滞，可能会公司带来巨大的财务风险。
AI Agent 重塑 SaaS 企业护城河
近期市场浮现对 SaaS 产业的担忧，而身为 SaaS 巨头的 Oracle 也同样备受质疑，然而，尽管面临巨大的财务风险，Oracle 本季仍成功缴出一份亮眼的财务绩效，而 CEO Mike Sicilia 也直接驳斥了 AI 工具将取代企业软体的观点，他认为 Oracle 具有深厚的数据引力（Data Gravity），许多企业最核心的营运数据都存放在 Oracle 的资料库与 ERP 系统中。除了既有数据优势，Oracle 也积极将 AI 导入业务中，在 Fusion 应用中已嵌入超过 1,000 个 AI Agent，并推出 AI Agent Studio，让客户能基于现有的业务逻辑开发专属 Agent。Oracle 正试图重新定义 SaaS 产业的价值，过去 SaaS 卖的可能是一种流程管理，但在 AI Agent 时代，SaaS 的附加价更体现在自动化与最终的产出。Larry Joseph Ellison 提到的自动结算 Agent 就是一个极具代表性的例子，当 AI 能自主完成复杂的财务关帐而无需人工干预时，软体的价值便从工具提升到了生产力本身 。而 Oracle 另一个策略，则是透过与微软、Google、AWS 的多云合作，让其资料库能随处运行，这实际上是利用开放策略，来巩固其产品在市场的地位与不可或缺性，借此，当 AI Agent 需要调用数据来进行推理时，拥有数据控制权的 Oracle 就像是 AI 时代的基础能源供应商，对 AI 应用有更大的控制权，借此将原本单纯的软体租赁转化为不可或缺的 AI 营运中枢，从而深化 Oracle 与客户间的长期关系。
Q&A
Q1: AI Infrastructure 对其他业务的外溢效应是否已经开始真正转化为获利？除了 AI Infrastructure 之外，传统云端工作负载、Dedicated Region、sovereign cloud、Alloy 与应用软体相关机会是否都在加速？FY2027 的 CapEx 能否先提供一些方向？
确实已看到明显的 halo effect，而且不只是概念层面，而是已经开始转化为实际商机。Oracle 因为在 OCI 上训练大量模型，且与自家应用程式距离非常近，所以能把高品质 AI 能力直接嵌入应用之中，让客户更快从 AI 取得价值，这也推动应用业务与更多垂直场景的成交。同时，OCI 本身也能帮客户降低成本、创造预算，进而支撑更大规模的转型专案。另一个重点是 sovereign AI 与 Alloy 正在全球带来更多 pipeline，因为 Oracle 能以不同规模提供完整 OCI 服务，形成差异化优势。至于 FY2027 CapEx，公司暂时不提供具体数字，表示会在本财年结束后再更新，但强调未来要关注的重点是 CapEx 与 Oracle 自身资金需求逐步脱钩，因为额外融资机制可支撑扩产，同时公司仍将维持投资等级评等，并留在先前提到的 500 亿融资框架内。
Q2: 随着 Oracle 走向更多 AI inferencing，公司是否需要把资料中心盖得更靠近使用者与流量中心，才能降低延迟？
推论需求正在快速扩大，但资料中心选址不必过度被使用者地理位置绑住。资料中心位置考量不只延迟，也包括成本、供电可得性、整体容量与主权需求，而延迟本身是相对的；若是极低延迟交易，跨州延迟确实有影响，但多数企业 AI 推论工作本来就需要数秒计算，因此额外几十毫秒不是主要瓶颈。Oracle 认为，当前真正影响推论延迟的核心反而是硬体架构与加速器类型，而不是资料中心是否更靠近人口中心，因此公司仍可弹性优先选择电力充足、土地充裕的地点来扩张，以满足快速增长的需求。
Q3: 客户现在对 private LLM 与 private data 的需求到底是什么？Oracle 是否仍有信心看到 AI database 业务如先前所说出现成长拐点？
市场方向已逐渐明朗，多数企业并没有那么想自己训练专属大型语言模型，反而更偏好把最好的外部模型与自己的私有资料安全结合，这类需求正在快速升温。Oracle 已在 AI database 中加入更多能力，让模型可透过 MCP servers 或自然语言转 SQL 等方式更容易存取资料，同时也推出 AI data platform 来整合应用资料、客制资料、data lakes、lakehouses 与结构化资料库，让企业可更快建立 agentic applications。公司因此对 AI database 成长加速保持信心，并认为企业若要真正使用最新 AI 能力，首先必须把关键私有资料搬上云端，这会持续推动 Multicloud Database 与相关资料平台需求。
Q4: 在完成大规模募资之后，Oracle 如何看待 AI 资料中心业务本身的价值创造与获利性？公司又如何把 AI 资料中心能力延伸到 sovereign cloud，进一步提高 Oracle 的价值？
AI 资料中心的获利性可以分两层看。第一层是加速器本身，这部分毛利率仍维持在 30% 至 40% 的区间，且随着交付效率、网路与硬体成本控制、电力配置优化，还有进一步改善空间。第二层是资料中心不只卖 AI 加速器，还会连带带动一般运算、储存、负载平衡、身分安全等周边服务，这些通常约占总支出的 10% 至 20%，且毛利更高；再加上 Multicloud Database 属于 60% 至 80% 毛利的高获利业务，整体 OCI 获利结构正持续改善。管理层也补充，目前获利没有更高的主因不是已交付容量不赚钱，而是同时有很多建设中专案仍在前置投入，一旦容量交付后，因为大多已先签约，获利就会转得更明显。至于 sovereign cloud，Oracle 认为自身优势在于可提供完整主权资料、主权营运与主权合约能力，且不是只提供边缘型 sovereign zone，而是可在 Alloy 架构下交付完整 OCI 与应用、AI data platform 等全栈能力，因此可在不同国家、不同产业、甚至跨国企业自建场景中灵活部署，这是公司看好其长期价值的重要原因。
Q5: 客户是否真的担心 AI 会取代 SaaS 与应用软体？Oracle 如何回应市场上 SaaS 会被 AI 消灭的说法？
从客户对话来看，几乎没有人认为核心零售系统、核心银行系统、存款帐户系统或电子病历系统会被零碎的 AI 功能快速取代；相反地，客户更关心的是，如何尽快把 Oracle 已内建在应用中的 AI 能力直接用起来，以更快获得价值。Oracle 经营的是高度复杂、任务关键且具长期产业经验与法规遵循要求的系统，因此其竞争地位并未因 AI 被削弱。相反地，公司认为自己才是 disruptor，因为 Oracle 已将 AI 直接嵌入应用程式中，而且不额外收费，并透过季度升级持续推送新功能。Fusion 内已上线 1,000 个 AI agents，单是银行套件里就有数百个 agents，因此 AI 对 Oracle 而言不是 SaaS 的终结者，而是有助巩固 SaaS 优势并加快产品上市速度的加速器。
Q6: 在越来越多人想成为企业 AI interaction layer 的情况下，Oracle 未来在跨系统与跨工作流程的 AI 世界中会扮演什么角色？
Oracle 的核心优势来自 data gravity，尤其是 mission-critical data gravity。Fusion 本身就是企业最重要营运资料的 system of record，因此若客户或系统整合商要建立 AI agents，最自然的起点就是这些掌握关键资料的核心系统。Oracle 推出的 AI Agent Studio 虽然建在 Fusion 之中，但不只可用于 Fusion 资料，也能横跨产业应用、第三方应用，并让第三方与客户自行建立客制化 agents，同时仍享有标准季度升级与安全更新。Larry Ellison 进一步表示，Oracle 不只提供预建 agents，也提供完整 AI data platform 作为开发环境，让客户与合作伙伴能使用 Oracle Cloud 中各种主流模型自行扩充 agents，甚至未来可把像财务关帐这类复杂流程交由 autonomous agents 处理。公司整体目标不是只做单点 AI 功能，而是利用 agent-based software 去自动化整个医疗、金融与零售生态系，因此 Oracle 认为 AI 反而正在扩大其 SaaS 套件的范围与战略地位。
