人工智慧（AI）正從模型研發的象牙塔，大步邁入商業應用的廣闊戰場，算力、資料、演算法與應用之間的正向循環已然成形。在這股浪潮中，昔日的矽谷軟體巨象甲骨文（Oracle）上演了一場驚人的逆襲，其從資料庫霸主到AI雲端新貴的華麗轉身，不僅震撼了華爾街，更為全球，特別是台灣的科技產業與投資者，帶來了深刻的啟示。當市場焦點還集中在輝達（NVIDIA）的晶片時，甲骨文的故事告訴我們，AI時代的真正贏家，不僅僅是賣「鏟子」的人，更是那些能建造最高效「金礦」的企業。
甲骨文的「二次雲端革命」：從落後者到挑戰者
回顧甲骨文的發展史，這家成立於1977年的公司，幾乎就是企業級軟體的代名詞。其關係型資料庫產品，數十年來一直是全球大型企業、金融機構與政府部門資料儲存的基石。隨後，透過一系列精準的收購，如PeopleSoft和Siebel，甲骨文建立了涵蓋企業資源規劃（ERP）、客戶關係管理（CRM）到人力資本管理（HCM）的龐大軟體帝國。這就像日本的綜合商社，例如富士通（Fujitsu）或NEC，它們也提供從硬體、軟體到系統整合的全方位服務，深度綁定了企業的核心營運流程。
然而，當亞馬遜（Amazon）的AWS、微軟（Microsoft）的Azure引領第一波公有雲革命時，甲骨文的反應顯得有些遲緩。其在2016年才正式推出自家IaaS（基礎設施即服務）—OCI（Oracle Cloud Infrastructure），當時的主要目的，更像是一種防禦性策略，避免其龐大的資料庫與ERP客戶在「上雲」過程中，被AWS或Azure徹底吸走，從而喪失對底層基礎設施的控制權。
但這次面對AI引爆的「二次雲端革命」，甲骨文的態度卻是前所未有的堅決與主動。公司高層意識到，這不僅是捍衛既有客戶的保衛戰，更是一次重新定義雲端市場格局的歷史性機遇。最新的財報資料驗證了這次轉型的成功：其剩餘履約義務（RPO）—也就是已簽約但尚未認列的未來收入，在最近一季暴增至驚人的4550億美元，年增率高達359%。這背後的主要推手，正是來自OpenAI、xAI、Meta等全球頂尖AI公司的巨額雲端合約。甲骨文預計，其OCI業務在2026財年將達到180億美元，並在未來數年內呈現爆炸性成長。這家曾被視為「雲端落後者」的老牌巨頭，正以挑戰者的姿態，重新殺回戰場中心。
揭密甲骨文AI算力的三大致勝武器
為何那些最頂尖、最需要龐大算力的AI公司，會選擇甲骨文，而非市佔率遙遙領先的AWS或Azure？答案在於甲骨文打造了一套獨特且高效的「AI工廠」解決方案，其核心優勢可歸結為三大武器。
武器一：輕資產的閃電擴張
與AWS、Azure和Google投入巨資自建超大規模資料中心的重資產模式不同，甲骨文採取了更為靈活的「輕資產」策略。它選擇與Digital Realty、QTS等全球頂尖的資料中心開發商簽訂長期租賃合約。這種模式讓甲骨文能以驚人的速度在全球範圍內擴張其AI算力版圖，而無需承擔漫長的建設週期與龐大的前期資本支出。
這套打法，對於熟悉供應鏈的台灣讀者而言，並不陌生。這非常類似於鴻海（Foxconn）的營運模式，專注於自身最擅長的系統整合與軟體優化，而將土地、廠房等基礎設施的建置，交由專業的合作夥伴處理。這種策略讓甲骨文能夠將絕大部分資本支出直接用於購買輝達GPU等能直接產生收入的核心設備，從而實現了比競爭對手更快的部署速度和更高的資本回報率。
武器二：革命性的網路技術
訓練一個大型語言模型，需要將成千上萬顆GPU晶片連結成一個超級電腦叢集。這些晶片之間的通訊效率，直接決定了訓練的成敗與成本。這就好比一座城市，即使每條道路都很寬闊，但如果十字路口的交通號誌設計不良，依然會造成嚴重的交通阻塞。
甲骨文在這方面祭出的秘密武器是其RDMA over Converged Ethernet（RoCEv2）叢集網路技術。簡單來說，這項技術為GPU之間的資料傳輸打造了一條「專用高速公路」，延遲極低、頻寬極高。根據產業分析，甲骨文的網路效能指標遠超競爭對手，這使得它能更高效地支援數萬甚至超過十萬顆GPU的超大規模叢集，例如其為xAI打造的「星際之門（Stargate）」計畫。這項技術優勢，不僅降低了AI模型的訓練成本，也成為吸引頂尖AI公司的關鍵差異化因素。這也給了台灣的網通產業，如交換器大廠智邦（Accton），一個明確的啟示：在AI時代，高速、低延遲的網路連接技術，其價值將被無限放大。
武器三：無可取代的企業生態護城河
甲骨文最深厚的底蘊，在於其數十年來累積的龐大企業客戶群。全球絕大多數的財星五百大企業，其核心財務、供應鏈、人資資料都運行在甲骨文的資料庫和ERP系統之上。這些是企業最敏感、最有價值的私有資料。
當AI進入應用落地階段，甲骨文的這一生態優勢便顯得無可取代。一方面，相較於微軟和Google自身也在大力發展自家的大型語言模型，甲骨文的定位更為中立，像是一個「雲端戰場的瑞士」。這讓OpenAI、xAI這類公司在選擇雲端合作夥伴時，能減少對資料隔離和潛在競爭風險的擔憂。另一方面，這龐大的客戶群本身就是一個巨大的金礦，甲骨文可以順勢將其OCI算力服務，以及整合了AI功能的資料庫與SaaS應用，直接推銷給這些既有客戶，轉換成本極低。
不只是訓練，甲骨文稱霸「AI推理」時代的隱藏王牌
AI的應用分為兩個主要環節：「訓練（Training）」和「推理（Inference）」。如果說「訓練」是投入海量資料和算力，去教導、建立一個AI模型，就像是編寫一本百科全書；那麼「推理」就是利用這本訓練好的百科全書，去回答具體問題、完成特定任務。
目前市場的焦點大多集中在訓練所需的大規模GPU算力上，但業界普遍共識是，從長遠來看，「推理」的市場規模將遠大於「訓練」。而AI推理的關鍵，不在於憑空運算，而在於將AI模型與企業的即時、核心資料相結合，才能產生真正的商業價值。
這正是甲骨文的王牌所在。其核心產品—資料庫，是企業資料的最終歸宿。為了迎接AI時代，甲骨文推出了整合了「向量搜尋」功能的最新版資料庫Oracle Database 23ai。這項技術能讓資料庫不僅理解傳統的結構化資料（如財務報表），更能理解文字、圖片等非結構化資料的「語義」，使得AI模型能夠更精準地從企業的私有資料中找到答案。
更具戰略意義的是，甲骨文推出了「多雲資料庫（Multi-cloud Database）」策略，例如Oracle Database@Azure，允許客戶在微軟Azure的雲平台上，直接運行原生的甲骨文資料庫服務。這一看似「資敵」的開放策略，實則極為高明。它解決了大量企業客戶雖然想使用其他公有雲，但其核心應用又深度依賴甲骨文資料庫的兩難困境。這不僅鞏固了甲骨文在資料庫領域的絕對領導地位，更為其在未來的AI推理市場，埋下了最關鍵的伏筆。
對台灣與日本產業的啟示
甲骨文的逆襲，對於同樣處於轉型期的台灣與日本科技產業而言，是一面絕佳的鏡子。
對於日本，像富士通、NEC等傳統IT巨頭，它們同樣擁有深厚的企業客戶基礎和全方位的產品線。然而，甲骨文的案例顯示，在面對顛覆性技術浪潮時，敢於打破既有框架、進行堅決而專注的戰略投入，是成功轉型的關鍵。僅僅在現有業務上進行漸進式改良，已不足以應對AI時代的劇烈變革。
對於台灣，甲骨文的成功更是直接點出了產業升級的方向。台灣在全球AI硬體供應鏈中扮演著不可或缺的角色，從台積電的先進製程晶片，到廣達（Quanta）、緯穎（Wiwynn）的AI伺服器，再到鴻海的ODM服務。然而，甲骨文的故事清晰地表明，AI價值鏈的最高點，在於能夠將頂尖硬體與強大的軟體平台、雲端服務進行深度整合，並最終形成一個穩固的生態系。台灣企業需要思考，如何從單純的「硬體製造者」，向上延伸至「整合方案提供者」，進而掌握資料與應用這個更大的市場。台灣的ERP軟體廠商，如鼎新電腦，雖然在本地市場佔有一席之地，但與甲骨文的全球生態系相比，規模和深度仍有巨大差距，這也凸顯了軟體與平台戰略的長期重要性。
總結而言，甲骨文的重生證明了在瞬息萬變的科技產業中，沒有永遠的王者，也沒有永遠的落後者。其成功的關鍵，在於對AI趨勢的精準判斷，並圍繞此趨勢，重塑了自身的商業模式（輕資產租賃）、技術架構（高效網路）和生態策略（開放多雲）。對於投資者來說，這提醒我們在AI的投資光譜中，除了追逐最耀眼的晶片之星，更應關注那些能將算力轉化為持續性商業價值、並深度嵌入產業流程的平台型公司。甲骨文這頭沉睡的巨象已經甦醒，並在AI的號角聲中，重新開始奔跑。
