OpenAI也用甲骨文！雲端輸家如何靠四招逆轉？

針對這一痛點，甲骨文開發了RDMA（遠端直接記憶體存取）技術，使不同伺服器中的AI晶片能直接存取彼此的記憶體，無須透過CPU與作業系統中介。這項技術將通訊延遲從毫秒級大幅降低至微秒級。

安全性是客戶的另一重要考量。

甲骨文開發了新一代雲端架構，將網路、儲存、審計等管理功能從主機中分離，轉移至專用設備。由於運算環境與控制層間存在物理隔離，即使單一虛擬機遭到入侵，損害也不至於擴散。

兼具算力與安全性的技術優勢吸引了Open-AI、xAI、Meta、輝達與超微等AI龍頭，將關鍵運算任務部署在甲骨文的雲端設施上。這些新合約使甲骨文的RPO（剩餘履約義務）從2025財年第1季的990億美元，暴增至2026財年第1季的4550億美元，高達359%的同比增幅震撼華爾街。

在以新技術建構差異化優勢的同時，甲骨文還採行顛覆性的定價模式。

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當客戶將數據移出雲端平台時，服務商會對超出免費額度的部份收取「數據出口費」。甲骨文為客戶提供每月高達10TB的免費額度，遠超競爭對手僅100GB的標準額度。對於需要在不同雲端平台和本地端間頻繁轉移AI模型數據的企業而言，這能節省可觀成本。

最後，甲骨文還運用既有優勢，開發了「Database@」系列，將資料庫服務部署到競爭對手的雲端平台。

該系列最初在微軟Azure上推出，隨後擴展至亞馬遜AWS和Google雲端平台。由於客戶對甲骨文的深度依賴，競爭對手難以拒絕合作，這使甲骨文得以在競爭對手平台上開闢通路。

上述舉措環環相扣，形成一套完整的逆轉策略。甲骨文以RDMA和新一代雲端架構為基礎，打造差異化實力；透過聚焦AI運算這個高價值市場區隔，驗證技術優勢並贏得關鍵合約；同時以顛覆性的定價模式，增強對目標客群的吸引力；最後槓桿運用資料庫傳統優勢，以多雲互通新產品切入競爭平台。

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伴隨著雄心的代價

儘管市場給予肯定，甲骨文逆轉策略仍有風險。為履行新合約，公司預計在2026財年投入350億美元，於全球興建上百個資料中心。龐大資本支出將導致負向自由現金流，總債務大幅增加。

此外，龐大的RPO高度集中於OpenAI等少數大型客戶。若這些客戶業務發展不如預期或技術路線轉變，將對甲骨文造成重大衝擊。在強敵環伺的雲端服務市場中，為持續爭取這些大客戶，甲骨文的獲利空間也難免受到壓縮。

有報導指稱，甲骨文在截至8月的3個月內，與輝達合作的雲端業務實現了9億美元的銷售額，但毛利率僅有14%，這遠低於公司70%的整體毛利率。

即使風險難免，甲骨文案例仍說明，落居下風者如何繞過先進者制定的規則並避免全面競爭，利用對自身有利的內、外條件創造新競爭範式，爭取逆轉劣勢的契機。這樣的策略手法值得台灣企業參考。

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（雜誌元標題：甲骨文四招逆襲！ 吸引OpenAI合作／責任編輯：池珮筑）

【作者介紹】

謝凱宇為倫敦商學院策略與創業學博士，曾任政大商學院教授、早稻田大學商學院長聘副教授、新加坡國立大學商學院助理教授等職，現為長庚大學管理學院教授。湯明哲為麻省理工學院企管博士，曾任台大副校長，現為長庚大學校長。