核心业绩与财务表现 - 公司2026财年第二季度业绩出色，剩余履行义务（RPO）达到523.3亿美元，同比增长433%，自8月底以来增加了680亿美元 [2][5] - 总云收入达到80亿美元，同比增长33%，增速显著高于上季度的24% [2][5] - 总营收达161亿美元，同比增长13%，高于去年同期的9%，连续三个季度保持两位数增长 [6][19] - 非GAAP每股收益为2.26美元，同比增长51%；GAAP每股收益为2.10美元，同比增长86% [6] - 公司预计2026财年资本支出将比第一季度后的预期增加约150亿美元，以支持业务加速发展 [2][9] 云基础设施（OCI）业务增长 - 云基础设施（OCI）收入为41亿美元，同比增长66%，是增长的主要引擎 [2][6] - OCI中与GPU相关的收入激增177% [2][6] - 公司目前运营147个面向客户的实时区域，并计划再增加64个，上一季度交付了近400兆瓦的数据中心容量 [10] - 公司在德克萨斯州阿比林的超级集群进展顺利，已部署超过96000台Nvidia Grace Blackwell GPU，并开始向客户交付AMD的MI300 GPU [10] - 多云消费同比增长817%，本季度推出了11个多云区域，在Azure和GCP上已有45个区域上线 [13] - 专用区域和合金使用量同比增长69%，目前有39个直播专用区域，另有25个计划上线 [15] 人工智能（AI）战略与数据平台 - 公司AI战略核心是Oracle AI数据库和AI数据平台，旨在安全地实现对所有私有企业数据的多步骤推理，打破数据孤岛 [2][16] - AI数据平台能够整合Oracle数据库、应用程序、其他数据库、任何云的云存储以及定制应用程序中的所有数据，供AI模型进行统一推理 [17][37] - 公司云平台集成了所有顶级AI模型，包括OpenAI的GPT、xAI的Grok、谷歌的Gemini和Meta的Llama [12][17] - 公司认为，基于私有数据进行推理的AI业务，其规模和价值将超过在公共数据上训练模型的业务 [16] 应用业务表现与销售重组 - 云应用收入为39亿美元，同比增长11%；战略后台应用收入为24亿美元，同比增长16% [2][6] - 核心应用增长强劲：Fusion ERP增长17%，Fusion SCM增长18%，Fusion HCM增长14%，NetSuite增长13%，Fusion CX增长12% [19] - 行业云服务（包括酒店、建筑、零售银行等）合计营收增长21% [19] - 公司已完成全球销售团队重组，将行业应用销售与融合应用销售团队合并，以增强交叉销售协同效应，预计将推动未来云应用增长率提升 [6][20] - 本季度有330位客户完成云迁移上线，云应用延展服务收入同比增长14% [24][26] 客户与合同动态 - RPO的大幅增长得益于与Meta、Nvidia等公司签署的大型合同，推动了客户基础的持续多元化 [2][5] - 预计未来12个月内，RPO将占营收的40%，高于去年同期的25% [5] - 本季度新增了680亿美元的承包业务，这些合同将迅速为基础设施增加收入和利润率 [9][11] - 优步在OCI上的核心数现已超过300万，并在万圣节期间创下流量新高；Emu在黑色星期五和网络星期一扩展到了近100万核心 [11] 运营与财务策略 - 公司绝大多数资本支出用于生产收入的设备，设备在数据中心生产周期后期采购，能迅速将现金转化为收入 [7] - 公司采用灵活的融资模式支持增长，包括客户自带设备、供应商租赁芯片等，以同步付款与收款，降低借款需求 [7][29] - 公司致力于维持投资级债务评级，只有在业务扩张符合盈利要求且资金状况有利时才会进一步推进 [2][9][29] - 对于AI基础设施，公司遵循严格的流程，确保拥有土地、电力、设备等所有必要要素，并能以有意义的利润率交付服务后，才接受客户合同 [11] 市场定位与竞争优势 - OCI是唯一面向个人客户的完整云服务，也是唯一允许合作伙伴通过合金计划自行成为云提供商的云服务 [15] - 公司独特的基础设施与应用组合使其区别于其他云服务提供商 [10] - 公司通过多云通用信用计划和渠道转售商计划，为客户提供灵活的使用和采购方式 [13] - 公司专注于安全、极具竞争力且可预测的价格，以及在数据库和企业领域的深度投入 [15]

据"华为数据存储"公众号消息，近日，华为面向医疗行业正式发布AI数据平台，标志着其在智慧医疗领 域的战略布局进入新阶段。 首都企业改革与发展研究会理事肖旭在接受《证券日报》记者采访时表示，AI医疗的核心矛盾正从"大 模型+算力竞赛"转向"数据价值重估"。华为通过AI数据平台与生态合作，正在成为医疗智能体的"数据 中枢"，其产业集聚效应已初步显现。 在袁博看来，随着数据平台发布与生态联盟壮大，AI医疗有望在提升诊疗效率、优化资源配置、降低 医疗成本方面发挥更大价值，赋能医疗行业高质量、普惠化发展。 （文章来源：证券日报） 华为负责人表示，华为将持续深化与医疗机构及产业伙伴的合作，推动AI数据平台在更多医疗场景落 地，释放数据价值，促进传统医疗模式与AI技术的深度融合，助力医疗行业模式革新。 据机构Statista预测，2025年全球医疗AI市场规模将达400亿美元，中国作为第二大市场，增速持续领 先。华为的入局有望加速国内AI医疗渗透率提升，预计2026年临床辅助决策系统市场规模突破150亿 元。 交银国际证券发布的研报显示，在技术升级、政策支持等因素的推动下，AI在医疗领域的应用迎来关 键拐点、潜在市场空间广 ...

行业峰会与产品发布 - 中关村科金联合甲子光年主办“超级连接·智见未来”EVOLVE 2025大模型与智能体产业创新峰会，并首次公开企业级智能体落地路线图 [1] - 中关村科金发布“3+2+2”智能体产品矩阵，包括大模型平台、AI能力平台、AI数据平台三大基础平台，智能客户平台、智能工作应用平台两大通用场景应用平台，以及金融和工业两大行业智能体平台 [1] - 中关村科金联合华为云、阿里云、百度智能云、火山引擎、亚马逊云科技、超聚变、软通动力等企业共同发布“超级连接”全球生态伙伴计划，旨在打造开放、连接、可持续的“人工智能+”产业生态圈 [1] 2025年生成式AI技术趋势 - 2025年生成式AI呈现技术融合趋势，包括扩散模型与Transformer结合的扩散Transformer、降低应用门槛的小型语言模型、成为标配的多模态能力，以及思维链、专家混合、蒸馏等新技术 [3] - DeepSeek被视为工程成就典范，因其首次将上述多种技术整合到单一模型中 [3] - 行业研究正致力于开发理解三维真实世界的“世界模型”，以超越语言模型的一维预测和图像模型的二维预测，让机器人能自然地与世界互动，相关探索者包括李飞飞创立的World Labs和Meta的Yann LeCun [3] AI智能体的演进与特征 - AI智能体正从“副驾驶”模式（如传统ChatGPT，协助人类完成任务）进化为“自动驾驶”模式，能够自主完成包含多步骤的完整工作流而无需人类干预 [4] - 智能体可执行从市场调研、产品设计、采购、生产规格说明、营销材料生成、销售培训到客户支持的全流程自动化 [4] - 智能体的核心运作机制是“感知-决策-行动-学习”的循环，使其能够突破传统脚本限制并应对环境变化 [4] 多智能体系统与评估 - 随着应用演变为多智能体系统，新的技术栈正在形成，涵盖硬件层、云服务层、语言模型层、编排层（如LangChain）以及最终的智能体应用层 [5] - “上下文工程”概念变得关键，它要求智能体深刻理解组织的完整信息、结构和真实目标，而不仅仅是执行单一任务，从而实现动态组建和解散的群体智能 [5] - 评估智能体的关键指标包括：准确性、效率、稳定性、用户体验、适应性，以及通过强化学习实现的自我提升能力和长期保持上下文的自我监控能力 [5] 智能体的行业应用与价值 - 在客户支持领域，真正的智能客服需能理解问题与上下文、识别客户情绪，并了解组织架构以精准找到答案，而非像传统聊天机器人那样答非所问 [6] - 江森自控为10万名员工打造了集成所有手册和技术笔记的AI系统，相当于最优秀工程师的集合体，大幅提升了维护和故障排查效率，并用于培训新员工 [6] - Strategy公司使用AI设计的金融产品Stretch，创造了今年美国股票发行中最大的IPO [6] - 生成式AI的核心价值在于“生成”原本不存在的东西，例如在旅游业，AI可通过分析用户社交媒体照片了解偏好，提供比传统旅行社更精准的个性化行程 [6] - AlphaFold获得诺贝尔奖证明，AI能够完成人类科学家无法做到的事情，从而加速各类科学研究 [6] AI信任与社会协作愿景 - “Waymo效应”指随着谷歌自动驾驶汽车在旧金山日益普及，公众对AI的信任正在快速提升，这为AI智能体的广泛应用奠定了社会基础 [7] - 对AI未来的愿景并非一个全知“神”般的AI，而是由多个智能体组成的动态协作群体，它们像人类社会一样交换信息、相互协作以达成目标，人类也将作为协作链条的一部分参与其中 [7]

2025年12月9日，中关村科金在"超级连接 智见未来"EVOLVE 2025峰会上，首次公开企业级智能体落地 路线图，并重磅发布"3+2+2"全栈智能体产品矩阵。该矩阵以三大技术基座为支撑、两大通用场景平台 为核心、两大行业专属平台为延伸，构建起覆盖"技术-应用-行业"的全链路解决方案，破解企业智能体 落地"场景适配难、开发周期长、效果不稳定"三大痛点，推动AI技术从"可用"向"好用"全面升级。 作为产品矩阵的核心支撑，三大底层平台从模型、能力、数据三大维度，为智能体落地提供全周期保 障： 得助大模型平台5.0：企业级智能体的"核心引擎"，升级后的智能体集市集成金融、工业、汽车、零 售、交通、政务六大行业300+现成智能体，支持"即取即用"的场景验证，让企业无需投入基础建设即可 快速启动AI创新。同时强化开发运维全链路能力，升级迭代知识引擎、智能体开发、效果评测、部署 运维、运行监测、效果优化等十多项核心功能，将企业场景落地成功率提升至95%以上。 AI能力平台：聚焦垂直场景的"技术工具箱"，提供OCR、ASR、TTS、人脸算法等在垂直行业与场景具 备高精度识别、高质量效果的传统小模型及基础AI能力，为上层 ...

峰会与产品发布 - 中关村科金联合甲子光年于12月9日在北京举办“超级连接.智见未来”EVOLVE2025大模型与智能体产业创新峰会 [1] - 中关村科金首次公开企业级智能体落地路线图，并发布“3+2+2”智能体产品矩阵 [1] - 产品矩阵包括大模型平台、AI能力平台、AI数据平台三大基础平台，智能客户平台、智能工作应用平台两大通用场景应用平台，以及金融和工业两大行业智能体平台 [1] - 公司联合华为云、阿里云、百度智能云、火山引擎、亚马逊云科技、超聚变、软通动力等企业共同发布“超级连接”全球生态伙伴计划，旨在打造开放、连接、可持续的“人工智能+”产业生态圈，加速企业级智能体规模化落地 [1] 行业专家观点：智能体技术与发展路径 - 浙江大学教授谭建荣指出，大模型源于小模型的积累与数据建模的深耕，数据需通过挖掘隐含规律转化为知识，模型是定量知识的结构化表达 [1] - 人工智能发展依赖数据、算法、算力三大要素，智能体作为软硬结合载体，集成了感知、理解、决策、控制等核心能力，是实现技术落地的关键 [1] - 智能体的发展需依托深度学习、强化学习等基础算法，并通过云、边、端协同部署提升效能 [1] - 大模型落地需兼顾精准化与轻量化，模型蒸馏等技术可有效降低算力需求 [2] - 需警惕“幻觉”等技术风险，尤其在自然语言理解等复杂任务中，中文语义的精准把握仍是长期挑战 [2] - 未来应推动大模型与智能体从通用走向专用，面向行业与产品场景深耕，真正实现技术赋能产业 [2] - 美国硅谷人工智能研究院创始人皮埃罗·斯加鲁菲指出，当前已迈入AI智能体时代，其核心优势在于具备自主性，通过“感知—决策—行动—学习”的完整循环自主完成多步骤工作流，成为数字劳动力 [2] - 未来多智能体协同的“群体智能”将成为主流，智能体可动态组建、灵活解散，凭借对组织上下文的深度理解与目标对齐实现高效协作，成为企业智能化转型的核心路径 [2] 企业级智能体的价值与定位 - 中关村科金总裁喻友平认为，从互联网、移动互联网到人工智能的演进本质是连接的进化，智能体作为超级连接器，通过连接企业内部要素（员工、知识数据、业务系统、生产流程）和外部要素（客户、渠道、监管、生态伙伴）来释放新质生产力 [2] - 甲子光年创始人兼CEO张一甲表示，AI智能体的本质是把大模型的“超级大脑”和自动化的“敏捷双手”结合在一起 [3] - 企业级智能体的核心价值是破解数据孤岛和流程割裂等痛点，打通人、物、财、资等所有关键节点，实现企业级的全局连接 [3] - AI智能体会成为企业数字化的中枢大脑，重构整个工作逻辑，智能体的每一次连接都在产生新的交互数据，并反过来迭代模型本身，实现“越连接越智能”，激活企业AI数据飞轮，实现价值增长 [3]

海外AI基础设施与指引 - Oracle预计2030财年云基础设施年收入将增至1660亿美元 [1] - 其中AI驱动的数据平台收入将飙升至200亿美元 [1] - 海外科技企业持续加大AI领域创新 [1] 国产AI产业发展趋势 - 国产AI算力进入放量阶段 [1] - 行业龙头公司存货储备充足 [1] - 预计全年业绩将维持高增趋势 [1] - 我国C端AI应用已初具规模 [1] - B端AI应用重在细分垂类商业化产品打磨 [1] 科创创业50指数表现 - 科创创业50指数从科创板与创业板中精选50只新兴产业股票 [1] - 指数覆盖新能源、生物医药等核心领域 [1] - 指数样本聚焦硬科技及成熟创新企业，具有高行业集中度和龙头效应 [1] - 指数三季度表现超65%，显著超越科创50（49.02%）和创业板50（59.45%） [1] - 科创创业ETF（588360）跟踪该指数，单日涨跌幅达20% [1]

AI范式转变：从模型训练到推理应用 - AI的游戏规则从模型训练转向推理能力，模型真正具备思考能力，在多模态处理中像电子大脑一样运作，各子网络分别负责文字、图像、声音和推理 [4] - AI发展进入"语言理解"阶段，价值不在于生成人类般的回答，而在于理解问题、寻找答案并进行推理，实现从模仿语言到学习思考的转变 [5][7] - 模型潜力在于理解私有数据后为具体事务构建判断和行动建议，例如通过观察视频在毫秒内判断车辆碰撞风险并决定刹车或转向 [8][9] AI基础设施的规模与复杂性 - 支撑AI理解的能耗巨大，人脑仅需20瓦电力，而AI大脑需要12亿瓦，甲骨文在德克萨斯为OpenAI建造的AI集群供电量可支撑100万个四居室家庭，相当于一座中型城市 [13][15] - AI基础设施远超购买GPU，涉及构建发电厂、电网、冷却系统、网络架构等整套系统，让数十万GPU像一台大脑一样工作，目前每天有3500名工人现场施工 [15][16][20] - 企业应用AI的关键在于基础能力就绪，包括可被模型理解的数据结构、快速调用AI结果的管道以及支撑低延迟推理的执行环境，否则如同在乡村土路上运行F1赛车 [17] 企业AI应用的核心：私有数据价值 - 主流模型基于公开数据训练，无法理解企业私有数据如客户报价单、医保账单、供应商欠款等，而真正决策依赖这些内部业务数据 [7][20][24] - 企业面临既想保护数据隐私又希望AI分析的矛盾，甲骨文通过RAG（检索增强生成）技术实现模型理解数据但不带走数据，将数据向量化后让AI临时读取相关资料 [27][28][29] - 公共模型是工具，企业私有数据是钥匙，AI知道世界动态但必须教它理解企业具体业务，让模型为企业"装眼睛" [32][33] AI在垂直行业的具体落地案例 - 在医疗领域，AI能一秒内完成骨折识别，并在同一图像中识别肺部阴影、肝脏病变等其他问题；在癌症手术中，AI视觉达到显微级别，实现健康细胞与癌细胞的精准切割 [35][36] - 在农业领域，AI模型模拟设计更高效的光合作用，使麦子在同一面积土地上增产20%，并吸收更多二氧化碳将其固化成矿物，实现靠种地促进碳中和 [38] - 在病原体识别领域，AI设备抽一管血可在几分钟内判断病毒、细菌、真菌种类及耐药性，并提出用药建议，有望提前几周发现类似COVID的疫情 [39][40][47] Oracle的AI战略与差异化定位 - 甲骨文与其他云厂商最大区别在于同时构建AI基础、工具和行业软件，是唯一能提供从头到尾完整链条的云服务商，在医疗、金融等行业有深厚积累 [51][53][54] - 公司策略不是争夺最新模型，而是将ChatGPT、Grok、Gemini、LLaMA等主流模型全部接入，让客户通过Oracle的AI数据平台安全、稳定、合规地调用自有数据 [56] - Oracle聚焦于承接行业中不变的部分如资料结构、使用方式和行业规则，构建AI落地的骨架，旨在让AI像水、电、网一样被标准化使用，交付可用的服务 [57][58][60] AI革命的本质与影响 - AI革命比工业革命更深刻，工业革命让机器替代体力改变"能做多少"，AI革命让系统延伸能力改变"能做什么"，AI是新能力如同电、水、地基 [61] - 企业需要思考是否拥有数据、流程和真正待解决的问题，最早用AI彻底解决问题的企业将站在新时代起点 [61] - AI在具体场景中需深度整合，例如医疗领域需连接账单、医保、资金系统，农业领域需接入水资源调度、天气模型和供应链 [62]

核心观点 - 公司净收入留存率在连续13个季度下滑后首次环比增长 从124%升至125% 标志其向AI数据平台转型初见成效 [1][3][5] - 公司产品收入增长显著加速 同比增长率从26%加快至32% 新客户增长率稳定维持在18% [3][5] - 公司被市场重新定位为综合性AI数据平台 而不仅是数据仓库 这为其带来更大扩展空间和增长潜力 [6][7] - 公司自由现金流表现强劲 被视作大型股软件中增长最快的自由现金流复合者 预计2026财年两年复合年增长率达31% [8] - 公司估值存在溢价 基于2026财年预期自由现金流的58倍市盈率 目标价被上调至280美元 [8] 财务表现 - 净收入留存率13个季度以来首次录得环比增长 从124%微升至125% [1][3][5] - 产品收入增长从26%加速至32% [3][5] - 新客户增长率稳定维持在18% [5] - 自由现金流表现强劲 预计到2026财年的两年复合年增长率将达到31% [8] 客户与市场 - 第二季度50%的新客户获取受到AI影响 [1][5] - 约有6100名客户（占客户群的50%）每周使用公司的AI服务 [5] - 核心分析业务依然是公司增长的坚实引擎 NRR走强主要得益于核心数据分析业务中稳固的客户扩展交易 [5] - 公司市场竞争地位和长期增长潜力正在被重估 [3] 战略转型与定位 - 公司战略定位精准契合企业痛点 即没有统一高质量的数据就无法有效发展AI能力 [3] - 市场对公司的看法正在改变 不再将其仅仅视为一个数据仓库 而是看作能处理分析、数据科学、协作和AI等多种工作负载的综合性数据平台 [6] - 客户最初可能因其核心分析能力而选择公司 但计划在未来增加其他工作负载 这为公司带来了更大的客户扩展空间和增长潜力 [6] - 公司正在向成为大型企业中真正的数据平台迈进 [7] 增长前景与估值 - 公司有望受益于快速增长的可触达市场 [3] - 基于2026财年预期自由现金流的58倍市盈率 目标价被上调至280美元 [8] - 考虑到增长的持久性和在AI软件市场的牵引力 这一估值溢价并非不合理 [8] - 公司仍是数据转型主题的最佳投资标的 这一主题预计将成为2026年及以后的最高优先级预算计划之一 [9]

核心财务指标改善 - 净收入留存率在连续13个季度下滑后首次环比回升 从124%增至125% [1][2] - 产品收入同比增长率显著加速 从26%提升至32% [1][2] - 新客户增长率保持稳定 维持在18%水平 [2] 客户结构与AI应用进展 - 约6100名客户（占客户群50%）每周使用AI服务 [2] - AI相关业务影响第二季度50%的新客户获取 [2] - 核心数据分析业务仍是增长主要引擎 支撑客户扩展交易 [2] 战略定位与市场认知转变 - 公司从数据仓库成功转型为综合性AI数据平台 支持分析、数据科学、协作及AI工作负载 [4] - 市场重新定位契合企业痛点：缺乏统一高质量数据将阻碍AI能力发展 [1][2] - 转型为大型企业级数据平台为后续扩张交易奠定基础 [1][4] 增长潜力与市场竞争地位 - 可触达市场快速增长 受益于企业将多种工作负载整合至平台 [1] - 客户因核心分析能力选择平台 但计划未来增加其他工作负载 带来扩展空间 [4] - 数据转型主题成为企业2026年及以后最高优先级预算计划之一 [5] 盈利能力与估值预期 - 自由现金流表现强劲 被列为"大型股软件中增长最快的自由现金流复合者" [5] - 预计2026财年自由现金流两年复合年增长率达31% [5] - 基于2026财年预期自由现金流的58倍市盈率 目标价上调至280美元 估值溢价反映增长持久性和AI市场牵引力 [5]

业绩表现 - 2025财年总收入1.297亿港元，同比增长97% [1] - 净利润6235万港元，同比暴涨752%，创历史新高 [1] - 业绩远超市场预期，宣告金融科技领航者崛起 [1] 业务结构 - 业务形成"双引擎"结构：持牌金融业务占比53%（收入6912万港元），SaaS+终端业务占比47%（收入6058万港元） [5] - 持牌金融业务中承销及分销收入同比飙升1240% [5] - SaaS服务收入稳健增长44% [5] 核心业务亮点 - 旗下TradeGo Markets承销与分销业务收入暴增1240%至5898万港元 [8] - 获香港证监会第1类及第7类牌照，参与超20宗港股IPO/再融资 [8] - 58只新股参与TGM暗盘交易平台，平台生态价值凸显 [8] 行业机遇与竞争优势 - 香港证券市场回暖与新股活跃度提升创造历史性机遇 [12] - 卡位"卖铲人"核心地位，构建独家暗盘交易平台+AI数据平台 [12] - 数据服务平台全线接入DeepSeek大模型，推出TradeSeek、DeepTrade等AI产品 [12] 行业估值比较 - 耀才证券动态市盈率22.62倍，富途控股18.89倍，老虎证券19.11倍 [14] - 云峰金融18.24倍，美股盈透证券28.22倍，Robinhood 43.57倍 [14] - 捷利交易宝动态市盈率仅6.76倍，显著低于同业 [14] 资本运作与未来规划 - 启动二期回购计划，两阶段拟回购至多6000万股（占比不超过10%） [16] - 第一阶段已回购3000万股（占总股本5%） [16] - 计划启动GEM转主板，符合三年累计扣非盈利超8000万港元的财务要求 [16]