1、 本报告由中信建投证券股份有限公司在中华人民共和国（仅为本报告目的，不包括香港、澳门、台湾）提供。在遵守适用的法律法规情况下，本报告亦可能由中信建投（国际）证券有限公司在香港提供。同时请务必阅读正文之后的免责条款和声明。证券研究报告证券研究报告美股公司深度美股公司深度 软件与服务软件与服务 战略拐点已过，基本面回归上行趋战略拐点已过，基本面回归上行趋势势 核心观点核心观点 Oracle 于 2005 年开始 SaaS 转型，并于 2011 年正式对外商用Fusion Project。Oracle 在云转型方面的缓慢主要由于初期对云转型思路的误判（SaaS-First），在战略执行过程中内部缺乏

2、共识，直到 2018 年 Larry Ellison 才承认云转型的必要性和紧迫性。2018年前后坚定路线后，云转型加速，体现为后续开放战略及业绩端企稳回升。因此，Oracle 的云业务转型已经过了最艰难的起步阶段，未来发展前景广阔。公司的开放合作策略，以及生成式 AI 的驱动，都使得 Oracle 在云市场中占据有利的竞争地位。总体来看，我们认为 Oracle 具有良好的投资潜力和增长前景。标题标题 2018 年前后坚定战略路线，转向开放战略年前后坚定战略路线，转向开放战略 Oracle 于 2005 年开始 SaaS 转型，并于 2011 年正式对外商用Fusion Project。Ora

3、cle 在云转型方面的缓慢主要由于初期对云转型思路的误判（SaaS-First），在战略执行过程中内部缺乏共识，一方面 AWS/Azure 市场份额迅速提升造成内部压力；另一方面Larry Ellison 曾数次认为云计算并不比 On-Premise 模式更好，前CEO Mark Hurd 2010 年加入时推动云转型，但遭遇内部阻力，导致 Oracle 转型反复，反映内部始终没有达成共识，直到 2018 年Larry Ellison 才承认云转型的必要性和紧迫性。2018 年前后坚定路线后，云转型加速，体现为后续开放战略及业绩端企稳回升。业务转型逐步完成，业务增速中枢有望回升业务转型逐步完成

4、，业务增速中枢有望回升 随着 Oracle 业务的云转型，其数据库、CRM 和 ERP 等业务正在逐步完成从传统软件许可到云订阅的转变。Oracle 在 2018 年之后完成了 IaaS、PaaS 和 SaaS 的全栈布局，并在 2019 年转向开放合作战略，与 Azure 和 AWS 达成合作。这减轻了 Oracle 自身构建公有云基础设施的压力，也使其可以利用合作伙伴的用户基础。Oracle 还推出自动化数据库等产品来降低运维成本，提升对中小企业的吸引力。尽管 Oracle 云业务转型起步较慢，但随着企业软件业务的云转型和开放合作战略，Oracle 云已经过战略转型的拐点，整体业务增速有望

5、回暖。首次评级首次评级 买入买入 于伯韬于伯韬 SAC 编号:S01 SFC 编号:BRR519 崔世峰崔世峰 SAC 编号:s04 许悦许悦 SAC 编号:s01 发布日期：2023 年 10 月 09 日 当前股价：109.43 美元 目标价格 6 个月：135 美元 主要数据主要数据 股票价格绝对股票价格绝对/相对市场表现（相对市场表现（%）1 个月 3 个月 12 个月-6.04/-5.53-10.33/-7.09 60.67/44.92 12 月最高/最低价（美元）126.71/61.07 总股本（万股）273,937

6、.61 流通股本（万股）273,937.61 总市值（亿美元）3,012.22 流通市值（亿美元）3,012.22 近 3 月日均成交量（万）1039.82 主要股东 Lawrence J.Ellison 42.10%股价表现股价表现 相关研究报告相关研究报告 -9%41%91%141%2022/9/212022/10/212022/11/212022/12/212023/1/212023/2/212023/3/212023/4/212023/5/212023/6/212023/7/212023/8/212023/9/21甲骨文标普500甲骨文甲骨文(ORCL.N)美股公司深度报告 甲骨文甲骨

7、文 请务必阅读正文之后的免责条款和声明。生生成式成式 AI 驱动驱动 AI 算力占比提升，算力占比提升，Oracle 在供给在供给/成本方面占据优势成本方面占据优势。生成式 AI 对 Oracle Cloud 是重要的产业机会。作为计算密集型应用，生成式 AI 对算力提出了很高的要求。而 Oracle 可以利用与 Nvidia 等供应商的战略合作关系优先获取 GPU 算力供给，在中短期供给短缺的环境下锁定大客户订单。中长期看，与 AWS 自研网络技术形成对比，Oracle 选择兼容行业标准 CXL 的网络技术，有助于实现模块化和异构化，降低云基础设施运行成本。当前 AI 驱动企业上云进程加速环

8、境下，Oracle 开放合作的策略有望从长远来看提高其在云市场份额。投资投资建议建议：随着公司加速向云计算转型，业绩中长期中枢有望抬升，且受 Gen AI 催化短期业绩增速明显提升，预计 Gen AI 将加速企业端数字化进程，带动数据库、ERP、HCM 等领域需求的增长，公司作为细分领域的龙头之一，预计将受益于这一进程。利润端，公司业务转型带来的收入结构优化也将传导至利润端，叠加公司对于费用的优化以及债务结构的调整，利息负担有望减轻，带来利润率明显回升。我们预计公司 FY24-26 年营业收入分别实现 563/627/685 亿美元，同比增长 13%/11%/9%，其中 Cloud Servi

9、ce&License Support 分别实现423/488/548 亿美元，同比增长 20%/15%/12%；Cloud License&On-Prem Support 分别实现 52/52/47 亿美元，同比变动幅度为-10%/0%/-10%；硬件相关收入分别实现 32/33/33 亿美元，同比-2%/+1%/+1%；服务相关收入分别实现 56/57/57 亿美元，同比 0%/+1%/+1%。我们看好 Oracle 中长期的盈利前景，首次覆盖并给予“买入”评级。2WhUkUiXdYjZtPrNsPaQbP7NoMpPmOoNfQqRqQiNrQpNaQrRuNvPmNqRMYnQqQ 美股

10、公司深度报告 甲骨文甲骨文 请务必阅读正文之后的免责条款和声明。目录 投资要件.3 关键假设.3 我们为什么与市场普遍观点不同.3 估值和目标价格.3 股价上涨的催化因素.3 投资风险.3 1.公司摘要：企业软件领域龙头，加速转型云计算.4 2.投资逻辑：开放战略推动中长期转型加速，短期供需紧张提供确定性业绩增长机会.5 3.长期转型：核心壁垒为 OS 及编译语言，云转型改变竞争逻辑.7 3.1 RDBMS：竞争格局变化主要来自跨领域竞争和技术演进.7 3.2 其他技术栈：云转型有望受益 AI 加速，开放战略适应模块化趋势.15 盈利预测.38 估值.39 投资评价和建议.39 风险分析.40

11、 报表预测.41 1 美股公司深度报告 甲骨文甲骨文 请务必阅读正文之后的免责条款和声明。图目录 图 1:Oracle 业务板块.4 图 2:FY17-23 Oracle 总体收入及内生增长情况.4 图 3:FY17-23 Oracle 收入结构情况.4 图 4:Oracle 已经度过垂直竞争时期，处于跨技术栈竞争阶段.7 图 5:Informix 发展梳理.9 图 6:1991-1998 年 Sybase 管理层变动.11 图 7:1970-2018 年个人终端设备 OS 份额（%）.12 图 8:Sybase 发展梳理.12 图 9:Oracle 产品版本迭代.13 图 10:Oracle

12、 已经度过垂直竞争时期，处于跨技术栈竞争阶段.14 图 11:2017-2021 年主要数据库厂商份额（%）.14 图 12:2017-2021 年数据库市场云化占比显著提升（%）.14 图 13:Oracle 重要并购梳理.15 图 14:数据解决方案相关的技术栈.15 图 15:Oracle 云最早从 SaaS 业务的整合开启.16 图 16:2009 年发布的 Fusion Applications 构想（SaaS-Java 中间件）.16 图 17:Fusion Application 2010 年以来的迭代过程.17 图 18:2014 年至今 Oracle 云业务相关负责人变化历程

13、.17 图 19:AWS 发展的简要概括.18 图 20:微软 2013 年组织架构调整范围广泛.20 图 21:Google Cloud 相关高管人员及汇报关系变化.22 图 22:Oracle Generation 2 Cloud Autonomous Services 更新.26 图 23:2017 年 7 月企业工作负载迁移上云的情况.27 图 24:2020-2023 年公有云工作负载上云率.27 图 25:2020-2023 年公有云工作负载预期未来 12 个月上云率.27 图 26:2020-2023 年公有云数据上云率.27 图 27:2020-2023 年公有云数据预期未来

14、12 个月上云率.27 图 28:2023 年企业对不同类型数据上云率的意愿.28 图 29:企业对消费者/企业财务/订单数据的迁移意愿情况.28 图 30:企业对物联网/非敏感数据的迁移意愿情况.28 图 31:2020-23 年企业公有云采用率情况.29 图 32:2020-23 年大型企业公有云采用率情况.29 图 33:2020-23 年中小微企业公有云采用率情况.29 图 34:2021-23 年企业核心工作负载部署情况.29 图 35:FY1Q13-1Q24 Oracle 收入有机增长情况（百万美元）.29 图 36:5 期移动平均下 Oracle 的有机增速（剔除并购影响）.29

15、 图 37:FY1Q17-1Q24 Oracle 云服务业务收入及增速情况（百万美元，%）.30 图 38:FY1Q13-1Q24 Oracle 授权业务收入及增速情况（百万美元，%）.30 图 39:FY1Q13-1Q24 Oracle 硬件收入及增速情况（百万美元，%）.30 2 美股公司深度报告 甲骨文甲骨文 请务必阅读正文之后的免责条款和声明。图 40:FY1Q13-1Q24 Oracle 服务收入及增速情况（百万美元，%）.30 图 41:2012M6-2023M8 Oracle 股价及市盈率情况.30 图 42:Oracle 在企业软件各领域的市场份额与增长预期（%，百万美元）.3

16、1 图 43:2019-2022 年全球数据库管理系统市场份额（%）.32 图 44:2019-2022 年全球 ERP 系统市场份额（%）.32 图 45:2018-2021 年全球 CRM 市场份额（%）.32 图 46:2019-2022 年全球大数据及分析软件市场份额（%）.32 图 47:2019-2022 年全球 HCM 市场份额（%）.32 图 48:2020-2022 年全球集成软件市场份额（%）.32 图 49:2020-2022 年全球客户服务软件市场份额（%）.33 图 50:2021-2022 年全球身份和访问管理市场份额（%）.33 图 51:2019-23 年中小微

17、企业云厂商采用情况（%）.33 图 52:OCI 在吸引中小企业迁移重要工作负载方面表现突出.33 图 53:VM 按需定价（AMD,4 vCPU,16 GB）方面，Oracle 在多数国家/地区具备目录价格的优势.34 图 54:VM 按需定价（AMD,256 vCPU,2,048 GB）方面，Oracle 在多数国家/地区相比 AWS 具备价格优势.34 图 55:网络传输（50TB-500TB）方面，Oracle 在欧洲、南美、日本等地区的价格具备明显优势.34 图 56:按需定价（6K IOPS）方面，Oracle 在 500-1000 GB 方面均具备成本优势.35 图 57:按需定

18、价（38-375K IOPS）方面，Oracle 在 500-1000 GB 方面均具备成本优势.35 图 58:主流云计算厂商 IaaS 层产品价格对比（截止 2021 年 5 月）.35 图 59:LLM 的参数规模过去 5 年提升了约 15000 倍.36 图 60:Nvidia GPU 芯片算力与带宽的提升幅度并不一致.36 图 61:内存层次结构.36 图 62:DRAM 平均每 GB 的价格自 2012 年后下降幅度趋缓.36 图 63:训练不同大语言模型所需要的内存情况.37 图 64:大语言模型参数规模与 AI 芯片内存关系.37 图 65:CXL 协议下的 Memory Po

19、oling 与 Switch Capability.37 图 66:FY2013-2026 Oracle 营收预测拆分.38 图 67:FY25（CY24）Oracle 估值拆分.39 表目录 表 1:Oracle 各业务营业收入及剔除汇率后同比增速情况（百万美元，%）.5 表 2:1982-1990 年主要数据库厂商收入情况（百万美元）.8 表 3:LLM 训练过程中的计算负载与时间并不匹配.36 表 4:FY24 主要业务收入下降幅度对 EPS 的敏感性分析.40 3 美股公司深度报告 甲骨文甲骨文 请务必阅读正文之后的免责条款和声明。投资要件投资要件 关键假设关键假设 1、各地区政府/监

20、管机构对 Gen AI 的监管没有剧烈变化；2、公司管理层及公司战略未出现明显变化。我们为什么与市场普遍观点不同我们为什么与市场普遍观点不同 我们讨论了一些关于 Oracle 中长期战略转型的问题，着眼于产业长期发展趋势。估值和目标价格估值和目标价格 我们以 4%的中长期利率为中枢，对应 25x PE，结合各业务增长率预期和利润率预期，对 Oracle 各细分业务予以估值，最终加总并以 10%的必要收益率折现，对应 135 美元/股的目标价，较当前收盘价有约 23%的上行空间。我们预计公司 FY24-26 年营业收入分别实现 563/627/685 亿美元，同比增长 13%/11%/9%，其中

21、 Cloud Service&License Support 分别实现 423/488/548 亿美元，同比增长 20%/15%/12%；Cloud License&On-Prem Support 分别实现 52/52/47 亿美元，同比变动幅度为-10%/0%/-10%；硬件相关收入分别实现 32/33/33 亿美元，同比-2%/+1%/+1%；服务相关收入分别实现 56/57/57 亿美元，同比 0%/+1%/+1%。股价上涨的催化因素股价上涨的催化因素 1、ERP/Database/Gen2 Cloud 等增速超预期。Gen AI 对企业工作负载上云起到关键作用，Office Copil

22、ot/Windows Copilot 对企业端 Gen AI 工作负载迁移是入口效应，后续的数据分析处理、工作流程迁移可能意味着更广阔的市场空间。2、剔除 Gen AI 的影响，云服务的增长速度持续超越行业大盘，尤其是以 Gen2 Cloud 为代表的产品增速超预期。投资风险投资风险 监管风险：监管风险：由于公司各项业务不同程度受监管影响，例如欧盟的一般数据保护条例（GDPR）等数据隐私和安全法规的变化可能影响 Oracle 的能力，从而影响其业务模式。宏观或行业环境变化：宏观或行业环境变化：经济衰退或不确定性可能减少对 Oracle 的软件和服务的需求，影响其营收及盈利能力。新兴技术，如人工

23、智能、区块链和物联网（IoT）可能会对 Oracle 的传统业务模式产生扰动，并对其市场份额造成威胁。竞争加剧风险：竞争加剧风险：随着更多企业移动到云端，Oracle 面临来自云计算软件提供商，如 Salesforce、Microsoft和 Amazon 的竞争。4 美股公司深度报告 甲骨文甲骨文 请务必阅读正文之后的免责条款和声明。1.公司公司摘要摘要：企业软件领域龙头，加速转型云计算：企业软件领域龙头，加速转型云计算 Oracle 成立于 1977 年，公司专注于数据库管理系统（DBMS）、企业资源规划（ERP）、客户关系管理（CRM）、供应链管理等业务。Oracle 的旗舰产品是 Ora

24、cle 数据库，是目前市场份额最高的关系型数据库之一。多年来，Oracle 通过收购扩大了其产品组合，其中包括 Sun Microsystems、PeopleSoft、Siebel Systems 和JD Edwards 等公司。这些收购使 Oracle 扩展了业务范围，在 ERP、CRM 和硬件市场上占据地位。随着技术演变，Oracle 将重点转向云计算，实现传统业务转型。图图 1:Oracle 业务板块业务板块 数据来源：Oracle，中信建投 图图 2:FY17-23 Oracle 总体收入总体收入及内生增长及内生增长情况情况 图图 3:FY17-23 Oracle 收入结构收入结构情况

25、情况 数据来源：公司公告，中信建投 注：yoy%剔除了并购Cerner带来的影响。数据来源：公司公告，中信建投 HardwareServiceCloud and LicenseCloudservices and license supportCloud license and on-premise licenseSaaS(CRM/HCM/SCM)PaaSIaaS(OCI)License SupportCloud Support ServicesCloud ServicesLicense supportCloud LicenseOn-Premise LicenseServersStorageNe

26、tworking EquipmentEngineered SystemsHardware supportConsulting ServicesSystem IntegrationManaged ServicesEducation and TrainingSupport Services-8%-6%-4%-2%0%2%4%6%8%10%02,0004,0006,0008,00010,00012,00014,00016,0001Q173Q171Q183Q181Q193Q191Q203Q201Q213Q211Q223Q221Q233Q23Total Revenue($mn)%yoy(excl.Cer

27、ner)0%20%40%60%80%License Revenue%Cloud Revenue%Hardware%Services%5 美股公司深度报告 甲骨文甲骨文 请务必阅读正文之后的免责条款和声明。2.投资投资逻辑逻辑：开放战略推动中长期转型加速，短期供需紧张提供确：开放战略推动中长期转型加速，短期供需紧张提供确定性业绩增长机会定性业绩增长机会 1）数据库、数据库、CRM、ERP 等逐步完成云转型，业务整体增速回暖。等逐步完成云转型，业务整体增速回暖。我们认为，此前的业务放缓更多由于对云转型的战略判断失误导致，同时内部转型阻力大，最终导致云业务转型较慢，持续失去市场份额。2018年以来

28、Oracle 也完成了 IaaS、PaaS、SaaS 全栈布局，并于 2010 年前后完成对销售体系的转型，从而逐步提升Oracle 云业务的渗透率。表表 1:Oracle 各业务营业收入及剔除汇率后同比增速情况（百万美元，各业务营业收入及剔除汇率后同比增速情况（百万美元，%）FY13 FY14 FY15 FY16 FY17 FY18 FY19 FY20 FY21 FY22 FY23 Cloud Services&License Support 18,507 19,783 20,940 21,716 23,800 26,223 26,707 27,391 28,700 30,174 35,30

29、8%yoy C/C 11%8%4%4%3%6%21%Cloud License&On-Prem License 9,412 9,417 8,535 7,274 6,417 5,771 5,855 5,128 5,398 5,878 5,779%yoy C/C 1%1%-4%-11%-11%-13%4%-11%2%12%2%Hardware 5,346 5,373 5,205 4,669 4,152 3,994 3,704 3,444 3,360 3,184 3,274%yoy C/C-13%2%2%-5%-10%-6%-5%-6%-4%-3%6%Services 3,915 3,701 3,5

30、47 3,388 3,358 3,395 3,239 3,105 3,021 3,205 5,594%yoy C/C-5%-4%0%2%1%-1%-2%-3%-5%8%81%资料来源：公司公告，中信建投 注：Oracle并购Cerner，对FY23业绩有所影响。Oracle Cloud 转型的关键节点来自转型的关键节点来自 2019 年转向开放战略。年转向开放战略。Oracle 于 2019 年 6 月1与 Azure 达成战略合作，双方宣布数据/工作负载在 Azure、Oracle Cloud 上的便捷传输，且相互连接。2022 年 7 月 Oracle 宣布 Oracle 数据库服务在 M

31、icrosoft Azure 上可用且向一般公众开放（general availability）2，2022 年 9 月与 AWS 达成合作3。此前需要在 Azure 的虚拟机环境下运行。转向开放战略后，Oracle 持续受益于多云管理趋势下企业负载迁移，并在 SMBs 领域 2020 年以来取得较大的负载渗透提升（超过 GCP 及 IBM）。这些企业的迁移为后续负载提升/Oracle Cloud 的成长性奠定基础。Oracle 加速数据库业务转型，缓解加速数据库业务转型，缓解 AWS 等竞争压力。等竞争压力。2018 年 8 月4，Oracle 推出 Oracle Autonomous Da

32、tabase抵抗客户将工作负载迁移至 AWS 等厂商的数据库上。Oracle Autonomous Database 基于机器学习及 AI，帮助客户降低数据库的运营成本，并先后于 2019-20 年上线 Autonomous Linux、Autonomous Data Guard 拓展机器学习及 AI 在不同环境的应用，并强化数据安全性能。随着可用区及云服务产品数量/种类的扩展，Oracle 有望逐步缓解 AWS 等云厂商的压力，并受益于多云管理的趋势。Oracle 已经过战略拐点，处于逐步改善阶段。已经过战略拐点，处于逐步改善阶段。中长期而言，在完成已有软件业务转型的大多数工作后，Oracl

33、e 1 https:/ 2 https:/ https:/ 4 https:/ 美股公司深度报告 甲骨文甲骨文 请务必阅读正文之后的免责条款和声明。开始加大力度投入云基础设施以及 AI/ML 方向，此前的战略发展阻力逐步缓解，且过往业务沉淀的企业客户资源以及 To B 服务经验都有助于 Oracle 在新趋势下加速增长。对 Oracle 而言，既有产品/服务的云化转型能够帮Oracle Cloud 在大型企业市场获取份额，同时和 Azure 的战略合作撬动 Azure 多元产品组合的优势，缓解 OCI 短期产品供给不足的问题。另一方面，Oracle 推出了 Autonomous Service

34、 等服务降低运维成本，提升了对中小企业的吸引力。生成式 AI 对于企业的上云也有一定帮助，且这一影响预计会在中长期维度逐步体现。2）Generative AI 有望改变产业趋势，有望改变产业趋势，Oracle Cloud 的开放战略有的开放战略有望获得成本优势。望获得成本优势。对于 LLM 的基础设施而言，其核心竞争力为成本，而降低成本的关键因素是通信能力/内存。2016 年 P100 以来 Nvidia GPU 芯片的算力约提升 93x，而芯片通信带宽约提升不到 4x，内存及带宽随技术进步的提升幅度远小于计算这导致通信带宽及内存是制约成本的核心变量。行业解决通信和内存瓶颈的措施主要引入 CX

35、L 标准协议，较 PCIe 协议相比强调内存与缓存的一致性，同时将内存/缓存与 CPU 关系解耦，从而构造内存池，并支持内存扩展。AWS 聚焦自研技术栈且对外不兼容，可能导致。根据Pond:CXL-Based Memory Pooling Systems for Cloud Platforms，微软 Azure 50%的成本来自服务器成本，其中 25%的服务器成本都来自于内存闲置（Stranded）。结果显示基于 CXL1.0 协议，通过 Memory Pooling 等策略，微软将 DRAM 的数量下降 7%，服务器总体成本节约 3.5%。换言之，CXL 协议下发展异构模块化网络有利于降低成

36、本，微软/Google/Oracle/IBM等厂商都已加入并支持 CXL 协议，而 AWS 尚未加入这一协议5。在模块化趋势下，原先为单一工作负载设计专用 ASIC 芯片提升效率的模式并非效率最优，而是为一类工作负载设计专用芯片，并构建模块化网络，不同工作负载通过分配不同底层组件适应，从而提升效率。且 AWS并未采用第三方供应商的网络解决方案（如 NVLink）6，因此在 AI 算力占比提升趋势下，AWS 过去所建立的优势成为了一种阻碍，阻碍其转向新网络架构，从而在 LLM 训练和推理端需要付出额外的成本，并且在战略合作上（例如 AWS 采购 Nvidia GPU 的份额不及其公有云市场份额）

37、也存在落后。这些趋势将逐步转化为市场份额的动态变化。在 AI 芯片严重短缺的情况下，AWS 等头部厂商算力不足可能导致客户新增工作负载的流失，例如 Elon Musk 2023 年 5 月向 Oracle Cloud 达成超过 50 亿美元的订单，租赁其 GPU 资源7。并且 Oracle/Microsoft 等与Nvidia 密切合作以获取战略支持，Nvidia 则希望拓展其网络相关产品，而非局限于 GPU 的产品销售。例如，在Nvidia 与 Oracle 合作的通稿8中，Oracle 提到其超大规模集群包含“OCI Compute Bare Metal,an ultra-low late

38、ncy RoCE cluster based on NVIDIA networking,and a choice of HPC storage”，并且这一网络可支持扩展至 32768 块GPU，同时 Oracle 发布搭载 H100 GPU 的计算实例。在 Nvidia 与 Microsoft 的合作通稿9中，Microsoft 提到“Microsoft Azures AI-optimized virtual machine instances are architected with NVIDIAs most advanced data center GPUs and are the fir

39、st public cloud instances to incorporate NVIDIA Quantum-2 400Gb/s InfiniBand networking”。总结来看，Oracle 等厂商将受益于 AI 算力提升趋势，且短期逻辑上 Oracle/MSFT 通过战略合作协议在供需严重短缺阶段获取更多的份额，中期维度看底层网络架构的先进性有望降低成本，头部厂商如 AWS 陷入“自研 5 https:/puteexpresslink.org/members 6 https:/ still hasnt even joined the CXL consortium.Furthermo

40、re,multiple AWS sources(with permission to share)tell us Amazon will not deploy 3rd party composable fabrics between nodes from Nvidia,although Amazon is working on something.7 https:/ https:/ https:/ 7 美股公司深度报告 甲骨文甲骨文 请务必阅读正文之后的免责条款和声明。陷阱”，可能导致 AI 领域的份额再平衡，Oracle 有望受益这一趋势。3.长期转型长期转型：核心壁垒为核心壁垒为 OS 及

41、编译语言，云转型改变竞争逻辑及编译语言，云转型改变竞争逻辑 3.1 RDBMS：竞争格局变化主要来自跨领域竞争和技术演进竞争格局变化主要来自跨领域竞争和技术演进 市场稳定发展，竞争格局变化主要来自跨领域竞争和技术演进。市场稳定发展，竞争格局变化主要来自跨领域竞争和技术演进。Oracle于2004年收购PeopleSoft，布局ERP，在此之前 Oracle 主要聚焦数据库业务。从战略角度看，数据库市场本身的竞争在 2000 年左右趋于平缓，主要由于设备端（PC/服务器）、操作语言（SQL 行业标准）、开发者工具等均已成熟，Oracle 等厂商的收入结构趋于市场结构（大型客户为主），后续 Ora

42、cle、IBM 相对于微软的份额下降主要归咎于 1）定价偏高且价格体系复杂（对中小型客户更不友好）；2）开发者工具等使用门槛较高（对于非开发者而言，更不容易使用）；3）云化部署较慢（部署灵活性不足）。其中，定价和开发者工具更容易快速跟进，但更根本的挑战来自跨技术栈的竞争。图图 4:Oracle 已经度过垂直竞争时期，处于跨技术栈竞争阶段已经度过垂直竞争时期，处于跨技术栈竞争阶段 数据来源：公司公告，CMH，中信建投 IBM 错失对关系型数据库领域的布局。错失对关系型数据库领域的布局。一种公认的观点认为 IBM 措施对关系型数据库的布局从而损失了先发优势，导致 Oracle 等厂商崛起，而对这一

43、结果的归因则有所分歧，通常的说法是“计算机领域的关系型数据库最早源于 1969 年 E.F.Codd 的A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks，但由于 IBM 当时有分层数据库（hierarchical database）IMS/DB，IBM 并未大力推广关系型数据库，直到 1974 年才开始开发工作，并且并非由 E.F.Codd 负责开发”。InformixOracle的竞争壁垒部署设备/操作系统聚焦UNIX，后UNIX份额流失后转向VMS/MS DOS开发，导致维护成本高企数据库操作语言开发者工具/GUI等SQL从0到1

44、确立标准正值PC/Windows兴起非开发者渗透应用程序应用程序切入其他技术栈收购WingZ，但产品融合失败，创始人离职接任者陷入财务丑闻，2001年被IBM收购Sybase与微软合作，抢占PC市场Oracle 6质量不佳，Sybase被动获益聚焦定制开发，标准化应用渗透后难以适应开发者工具布局落后研发精力分散，导致微软合作破裂收购工具PowerSoft，但底层框架不一致，融合效果差2010年被SAP收购微软IBM担心RDBMS挤压现有产品，研发进度缓慢定位大型企业客户，且基于过去产品改进，进度迟缓聚焦中小企业（市场的主要增量）定价更低/授权政策更灵活以云服务形式提供（部署成本更灵活）技术栈交

45、叉销售（如微软数据产品）数据库竞争数据库竞争Snowflake/DataBricks数据仓库（聚焦分析场景）技术栈竞争跨技术跨技术栈栈竞争竞争Ingres迁移SQL迟滞错失机会 8 美股公司深度报告 甲骨文甲骨文 请务必阅读正文之后的免责条款和声明。事实上，事实上，IBM 没有及时推广是多种因素导致的：没有及时推广是多种因素导致的：1）IBM 内部曾担忧推广 DB2 可能会导致 IMS 需求走弱10；2）IMS 系统可以被开发者针对性优化，而关系型数据库依赖通用查询优化器（general-purpose query optimizer）；关系型数据库存在解析查询、创建查询计划、建立一致性的额外

46、开销（效率损失）等。因此 IMS在部分工作负载下表现优于关系型数据库11；3）IBM 大量收入由 IMS 产生，而数据系统迁移时间和成本消耗高，可能影响收入。根据 IBM DB2 项目负责人 Don Haderle，DB2 的发展遭遇 IBM 内部 IMS 和大型计算机（Mainframe）团队的反对12；4）关系型数据库发展初期技术成熟度低，且缺乏统一标准，IBM 忽视了关系数据库的市场潜力。IBM DB2 最初最初定位大型企业客户定位大型企业客户，但受历史包袱拖累开发进度迟缓，但受历史包袱拖累开发进度迟缓。1980 年左右计算机市场分为Mainframe（大型计算机）与 Midrange（

47、中型计算机），不同计算机的硬件技术并不互通，是两个相对独立的市场。根据 Frost&Sullivan，DBMS 在当时企业市场的渗透率低于 25%13，结合 IBM 的收入主要来自大型机市场（小型机对应 System/38 产品），我们判断当时数据库市场的客户主要是大型企业。1976 年 IBM 存储部门孵化 Eagle Project 发展数据库和交易处理系统。由于 IBM 在 1969 年发布 S/360 取得市场成功，因此 IBM 团队最初设想基于新技术对 S/360 系统进行升级改造，但由于系统复杂度等原因，团队估计至少需要十年才能完成开发。后受到客户游说 IBM 转而面向中小型企业基

48、于 VM 和 DOS/VSE 系统开发数据库（即后来的SQL/DS），并后续迁移至大型企业市场14。最终 IBM DB2 于 1981 年推出，1982 年在面向大型企业的 MVS 系统上增加 DL/1 版本实现类似功能。Oracle 等公司的先发优势主要得益于 1）IBM 最初定位摇摆，最初定位摇摆，1979 年 Oracle 发布基于中型计算机，且基于 IBM SQL 的数据库，而 IBM DB2 定位大型计算机市场，IBM 内部团队调整方向导致时间延迟；2）路径依路径依赖赖，IBM 大量收入来自周边设备，例如数据库驱动大量存储设备的销售，而数据库本身的收入并不大，因此硬件部分的话语权较大

49、，最早也是由 IBM 存储部分出资孵化 DB2 项目，因此 IBM 的数据库自然会发展为与硬件强绑定。与其说 Oracle 等公司弯道超车 IBM，不如说 IBM 受路径依赖等因素让出了中小型计算机市场。IBM 直到 1988 年推出适配于 Midrange 的 AS/400 系统（后更名为 IBM i），因此 1980-1990 年中小型计算机的数据库市场是一个充分竞争的市场，竞争者包括 Informix、Ingres、Sybase、Tandem、Cincom、Britton Lee、等。根据这些厂商的收入数据推测，我们判断 Oracle 取得市场领先，确立市场格局大致是在 1990 年左右

50、。因此，判断市场格局的变化主要需要回顾 1980-1990 年的市场情况。表表 2:1982-1990 年主要数据库厂商收入情况（百万美元）年主要数据库厂商收入情况（百万美元）1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 Informix 2 21 19 283（1991）Sybase 56 616（1995）Cincom 85 161 170 10 根据 Emerson PughIBM 360 and early 370 systems，https:/archive.org/details/ibms360early370s0000pugh。11 根

51、据 Jim GrayA Measure of Transaction Processing Power，https:/ https:/ 根据IBM DB2：The Past，Present&Future。14 根据IBM DB2：The Past，Present&Future，当时 IBM 有三个不同的大型机操作系统，每个操作系统针对不同的客户需求。VM(Virtual Machine)用于企业的决策支持和实验，DOS/VSE(Disk Operating System/Virtual Storage Extended)服务于小型企业，而 MVS(Multiple Virtual Storag

52、e)服务于中型和大型企业的需求。9 美股公司深度报告 甲骨文甲骨文 请务必阅读正文之后的免责条款和声明。（1992）Oracle 2.5 5 12 23 55.4 100 584 916 资料来源：Funding Universe，encyclopedia，upi，baselinemag，中信建投 Informix 的机会窗口时的机会窗口时 1980 年代中期，但产品供给和市场推广制约份额扩展。年代中期，但产品供给和市场推广制约份额扩展。1980 年代中期基于Unix 和 SQL 的数据库需求快速增长，但 Informix 的产品开发和销售人员数量跟不上需求的增长。根据Informix 工作员

53、工的访谈，1983 年初 Informix 的员工数量仅为 13 人，1984 年左右人员扩张至 45 人；相比之下 Oracle1982-1985 年人员分别为 40/100/225/300/450 人。人员短缺导致市场推广和产品迭代速度的放缓，同时1985 年左右 Informix 将 C-ISAM 产品的底层系统 Unix 和查询语言做了迁移，这一时期 Informix 存在较大的人员缺口。核心原因在于核心原因在于 1）Informix 缺乏融资渠道缺乏融资渠道；2）Informix 过早过早开发基于开发基于 Unix 的数据库管理系统。的数据库管理系统。根据Informix 工作员工的

54、访谈，Ingres/Oracle 等凭借先发优势和融资优势，人员扩张的速度明显快于 Informix，尤其是 Oracle 的人员几乎每年都在翻倍15。另一方面，Oracle、Ingres 成立时间更早，都有一些业务敞口是面向VMS 等系统的，而 Unix 系统份额的明显提升是在 1980 年代中期，也就意味着 Informix 依靠 UNIX 系统的数据库业务体量比 Oracle、Ingres 更小，据 Informix 创始人 Sippl 回忆，当时 Informix 拿到的 OEM 厂商订单规模远小于 Oracle 等，例如 Informix 拿到 30 万美元的订单，Oracle 则拿

55、到 120 万美元的订单。而 Informix 只能通过自身收入扩张员工规模（bootstrap），因此过早专注于 UNIX 系统的数据库开发导致错过当时更大的 VMS市场。Informix 前员工 MacDonald 回顾，如果 Informix 当时也进入 VMS 市场，其能够获得更大的市场份额16。图图 5:Informix 发展梳理发展梳理 数据来源：CHM，公司公告，中信建投 1985 年前年前 Informix 主要依靠经销商渠道，客户群体主要是中小型企业（对开发效率、成本更敏感）。主要依靠经销商渠道，客户群体主要是中小型企业（对开发效率、成本更敏感）。Informix前员工 Ma

56、cDonald 认为，大型企业的切换成本很高，需要内部的反常规（renegade）力量推动17。这导致 1980 年 15 根据 CMHRDBMS Workshop:Informix，“They already had 40 or 50 people when I started and they were doubling in size every year”。16 根据 CMHRDBMS Workshop:Informix，“I mean,if we had started in VMS,too,we would have had an equal shot at that market

57、 presence”。17 根据 CMHRDBMS Workshop:Informix，“it took a renegade inside a large organization at that point to basically up-sell to InformixRoger SipplLaura KingWorked at S-100/CP/MMarathon1980年首款RDS，基于C8000 Onyx System（Midrange）C-ISAM1981年首款RDBMS，持续迭代之1986年的3.30版INFORMIX-SQL1985年引入基于SQL、Unix平台的INFORM

58、IX-SQL受益于SQL、Unix平台的市场快速增长，Informix销售额快速增长INFORMIX-TURBO1987年引入RSAM的INFORMIX-TURBO（1989年更名为INFORMIX-OnLine）Mid-1980s，Informix决定提升数据库性能，因此重写底层操作系统（从Unix迁移），并把语言转换至SQL研发人员和销售人员缺乏导致供不应求，被Oracle和Sybase等拉开差距产线扩张1980年代后期Oracle仅仅支持5-6款Unix版本的数据库，而Informix则覆盖80-100多款数据库的支持和维护竞争对手掉队后，Informix成为行业第二，份额约是Oracl

59、e的1/8收购WingZ1988年Informix收购WingZ，希望将办公软件以数据库形式存储、索引创始人Roger Sippl卸任CEOPhillip E.White适应并不理想收购WingZ后不达预期，导致精力分散，Roger Sippl后续卸任，接任者表现不佳 10 美股公司深度报告 甲骨文甲骨文 请务必阅读正文之后的免责条款和声明。代中期以前 Informix 很难撬动大客户市场。Unix 生态兴起后带动终端客户数据库需求大幅提升。根据 Informix创始人 Sippl，1980 年代初期 Informix 的收入 1/3 来自终端用户，1/3 来自经销商，1/3 来自 OEM 厂

60、商，而 1990年代终端用户的收入成为主要贡献。产品线过度扩张导致维护成本较高，破坏市场口碑。产品线过度扩张导致维护成本较高，破坏市场口碑。由于过去在大客户市场的挫折，Informix 转向对VMS/MS DOS 的数据库开发，由于产品线扩张，对售后的维护成本大幅扩张，部分产品销量很低，因此 Informix会放弃对其的售后维护。根据 Informix 创始人 Sippl，1980 年代后期 Oracle 仅仅支持 5-6 款 Unix 版本的数据库，而 Informix 则覆盖 80-100 多款数据库的支持和维护。Informix 尝试拓展应用场景，但收购后发展并不顺利，导致创始人最终卸任

61、尝试拓展应用场景，但收购后发展并不顺利，导致创始人最终卸任 CEO。根据 Informix 创始人Sippl，当时他受到华尔街分析师的游说，认为当时 Informix 市场份额仅为 Oracle 的 1/8，需要通过差异化策略实现竞争优势，因此 Roger Sippl 于 1988 年收购 Innovative software（WingZ），希望将办公软件等以数据库的形式存储、索引，从而拓展数据库的应用场景。但收购后发行 WingZ 的研发重心在于图形化设计而非索引查询等，且研发团队不断增加功能，缺乏稳定目标。研发周期不断延长，随之带来 Bug 率（Bug Rate）持续提升，导致 Wing

62、Z 未能顺利发售，最终 Informix 内部放弃这一路线。这一失败的收购导致创始人 Roger Sippl 感到挫败，并向外部寻求接任者，但后续接任的 Phil White 未能适应工作，影响了公司后续发展。Sybase 的机会窗口来自的机会窗口来自 1980 年代晚期，与微软合作开发年代晚期，与微软合作开发 SQL server。Sybase 于 1984 年成立，并于 1985年完成 150 万美元融资，1987 年发布 Sybase SQL Server 产品，相比于 Oracle 定位更宽泛，Sybase 主要聚焦 OLTP的优化。核心转变来自 1987 年与微软达成合作开发 SQL

63、 Server，且 Sybase 聚焦高端用户，微软聚焦中小客户，并且 SQL server 受到 PC 市场需求的带动，Sybase 的收入增长迅猛，从市场参与者一跃成为市场领导者之一。Sybase 后续份额流失主要由于后续份额流失主要由于 1）预装软件的兴起；）预装软件的兴起；2）与微软合作破裂；）与微软合作破裂；3）Unix 市场的相对衰落；市场的相对衰落；4）收）收购购 Powersoft 带来的融合成本等因素。带来的融合成本等因素。我们在下文具体展开分析。标准化趋势驱动预装标准化趋势驱动预装/标准化应用程序兴起。标准化应用程序兴起。根据 Sybase 前员工 Stu Schuster

64、 访谈，1990 年初数据库行业标准化应用程序开始普及，主要驱动力是数据库厂商希望尽可能降低运营维护成本。数据库行业标准由 ISO/ANSI制定，通常由各国代表提出提案并商议制定，但也出现不同国家协会代表同时为一家跨国公司工作的情况（例如 IBM），因此行业标准的推动主要受大型跨国集团的影响。IBM 内部当时认为不同厂商的数据库产品差异太大，希望推动行业标准化18。ANSI 于 1986 年发布首部 SQL 标准，但给厂商留下个性化扩展和调整的空间，后于 1989/1992/1999 年迭代 SQL 标准，推动行业产品标准化提升。Sybase 的问题在于对标准化应用程序的优化不足，同时开发者工

65、具也落后于同业。的问题在于对标准化应用程序的优化不足，同时开发者工具也落后于同业。由于 Sybase 强调性能优先，且快速迭代创新，而行业标准远远落后于 Sybase 的发展，适配行业标准将导致 Sybase 失去产品性能的优势。关于开发者工具，Sybase 最初定位定制开发（custom in-house development rather than pre-built packages），1980 年末标准化应用程序兴起时，Sybase 与微软达成合作，导致研发资源部分被微软牵扯，同时 1991 年公司上市后高管变动导致战略方向不断变化，整体发展相对停滞。为追赶趋势，为追赶趋势，1994

66、 年年 Sybase 收购收购 PowerBuilder，但底层技术框架导致融合成本高企，最终收购效果不及，但底层技术框架导致融合成本高企，最终收购效果不及预期。预期。根据 Sybase 创始人 Mark Hoffman 访谈，由于 Sybase 当时采用页级锁（Page-Level Locking）而竞争对手 the management that UNIX was worth a bet”。18 IBM 于 1982 年开启 SQL 标准化的推动。11 美股公司深度报告 甲骨文甲骨文 请务必阅读正文之后的免责条款和声明。Oracle 采用行级锁（Row-Level Locking）19，且

67、 PowerSoft 主要采取行级锁，这导致 Sybase 在与 PowerSoft 协作开发，以及与其他对手竞争时面临很高的切换成本，随着市场逐步转向标准化应用程序，Sybase 的增速逐步回落。图图 6:1991-1998 年年 Sybase 管理层变动管理层变动 数据来源：CHM，公司公告，中信建投 与微软的合作也受到转型的影响。与微软的合作也受到转型的影响。根据 Sybase 创始人 Mark Hoffman 访谈，当时 Sybase 聚焦开发面向对象的数据库，而微软则希望 Sybase 将更多精力放在原有数据库面向中小型计算机市场的功能开发上，当时微软正在大力开发 Windows O

68、S 2。因此，研发路线的分歧导致 1994 年 4 月 Sybase 与微软宣布合作终止，微软转而独立开发 SQL Server，导致 Sybase 的收入受到负面影响。UNIX 份额下降也导致份额下降也导致 Sybase 份额被侵蚀。份额被侵蚀。Sybase 的数据库产品主要针对基于 UNIX 的服务器和工作负载进行设计和优化。随着 Microsoft Windows NT 在 1990 年代开始取代 UNIX，Sybase 在将其产品适配 Windows 平台方面进展缓慢。像 Oracle 这样的竞争对手迅速将其数据库产品移植到 Windows NT20，并能够在企业迁移时占领市场份额。到

69、 1990 年代末，由于 Windows 支持更强，Oracle 在整体数据库市场中领先于 Sybase。随着 Linux在 2000 年代出现并开始替代传统 UNIX，Sybase 再次在提供开源操作系统的强大数据库解决方案方面落后。19 根据 Sybase 创始人 Mark Hoffman，SAP 曾经考虑过用 Sybase 替代 Oracle，但由于技术框架差异，切换至 Sybase 意味着大量的调试工作因而没有成行。20 Sybase 由于与微软从合作伙伴转为竞争对手，缺乏动机去适配竞争对手的平台。总裁John Chen于1994年离职1994年未能达到销售目标打包应用程序对Sybas

70、e核心数据库业务构成挑战Kertzman使Sybase在90年代中期迅速增长至超10亿美元收入1991年Kertzman接替公司上市后的CEO批评人士呼吁进行管理变革，Kertzman辞去CEO1996年仍未找到常任CEO1998年Chen回任董事长兼CEO确立转向移动和分析领域Kertzman和董事会管理失误使公司与Oracle竞争中失去优势Kertzman的离职导致了不稳定时期 12 美股公司深度报告 甲骨文甲骨文 请务必阅读正文之后的免责条款和声明。图图 7:1970-2018 年年个人终端设备个人终端设备 OS 份额份额（%）数据来源：Eylenburg.github.io，中信建投

71、图图 8:Sybase 发展梳理发展梳理 数据来源：CHM，公司公告，中信建投 Oracle 在在成立初期便建立开发者工具，并基于成立初期便建立开发者工具，并基于 SQL 语言。语言。Oracle 的创立是 Larry Ellison 等人受到 IBM Project R 关于 SQL 语言的论文启发的，因此在 1979 年对外发布的产品中就采用 SQL 语言，且 SQL 由 IBM 最早提出，后续 IBM 积极推动 SQL 纳入行业标准，增加了其他对手的迁移成本，例如 Ingres 在 1986-1987 年左右才迁移至 SQL21。此外，Oracle 在创立之初就有一些简单的开发者工具。根

72、据 Oracle 前员工 Ken Jacobs 访谈，Oracle 有一个早期的用户友好界面(UFI)和表单处理器（Fast Forms）22。低端市场的高成长性来自低端市场的高成长性来自 PC/移动设备等的渗透，移动设备等的渗透，Oracle 的成长得益于对终端设备的适配。的成长得益于对终端设备的适配。用户体验带来 21 根据 Oracle 早期员工访谈，“At that time Ingres had not yet done SQL,they were still doing QUEL and a lot of the debates were about the merits of S

73、QL versus QUEL.it didnt really matter which was the better language,IBM compatibility was pretty critical.”22 通过问答对话框进行用户交互。SybaseMark HoffmanRobert EpsteinBritton LeeSQL Server1987年发布Sybase SQL Server产品,主要聚焦OLTP的优化Ashton-Tate Microsoft SQL Server 1.01989年发布与微软合作的产品，Sybase聚焦大型机市场Jane DoughtyTom Hagg

74、inANSI SQL首部标准（1986）受益于微软合作/Unix平台的市场快速增长，Sybase销售额快速增长由于Sybase强调性能优先，且快速迭代创新，而行业标准远远落后于Sybase的发展，适配行业标准将导致Sybase失去产品性能的优势研发资源部分被微软牵扯，同时1991年公司上市后高管变动导致战略方向不断变化由于Sybase采用页级锁而PowerSoft主要采取行级锁，这导致Sybase在与PowerSoft融合时面临高切换成本1994年与微软合作终止1994年收购PowerSoft1991-1998年管理层频繁变动UNIX份额下降 1991年Sybase上市后Mitchell Ke

75、rtzman接任CEO 1993年Sybase董事长John Chen 卸任 1994年Kertzman卸任，Bob Epstein任临时CEO 1998年John Chen回归接任CEO/董事长UNIX份额被Windows NT取代，Sybase适配进度缓慢，导致份额加速流失 13 美股公司深度报告 甲骨文甲骨文 请务必阅读正文之后的免责条款和声明。市场需求，且主要在低端市场快速扩张。根据 Oracle 前员工 Ken Jacobs 访谈，SQL 及 UFI 带来的用户体验是促进市场需求的关键因素，且由于技术成熟度等原因，Oracle 当时主要聚焦低端市场，或切入非关键事务处理系统/环节。此

76、外，可迁移性（Portability）一直是 Oracle 公司的核心理念23。因此，Oracle v3.0 用 C 语言重写，4.0 版本解决并发问题，并扩展至 PC 和 Mainframe（大型机）等设备。Oracle 在产品在产品迭代中增强扩展性、安全性以及可用性。迭代中增强扩展性、安全性以及可用性。安全性的理念源于创始人 Larry Ellison 早期在 Ampex工作期间为 CIA 等政府机构负责项目的经验，并将其迁移至企业市场。Oracle v5 引入分布式数据库功能及安全功能，并获得 C2 安全登记认证。扩展性除对终端设备的适配外，Oracle 在外接内存方面也做了适配，并且将

77、Oracle 数据库与客户端服务器相连接，这在初期更好地降低了用户的切换成本，后期逐步体现为壁垒。可用性方面，Oracle 主要通过不断迭代增强数据库产品的性能和稳定性，逐步向关键决策系统渗透。图图 9:Oracle 产品版本迭代产品版本迭代 数据来源：公司公告，中信建投 1980 年末年末 Oracle 逐步引入应用程序，如流程管理、财务等。逐步引入应用程序，如流程管理、财务等。根据 Oracle 前员工 Mike Humphries 访谈，Oracle 于 1987-1988 年发布首款商业应用程序。Jeff Walker 于 1985 年加入 Oracle，并负责 Oracle Appl

78、ication，主导 Oracle Financial 的研发设计，并监督 Oracle Manufacturing 的开发工作。根据 LinkedIn，Jeff Walker 提到，Oracle 的应用开发人员到 1991 年达到 400 余人，同期 Oracle 整体员工数量从 1986 年的 250 余人增长至 1991 年的 1.2 万人左右。1990 年末市场格局奠定后年末市场格局奠定后 Oracle 逐步转向质量提升。逐步转向质量提升。如前所述，竞争对手如 Informix、Sybase、Ingres 受到开发语言/平台迁移，销售渠道管理，产品线过度扩张等问题影响市场份额先后回落，

79、至 1990 年中后期市场的主流厂商仅剩下 IBM、Oracle 以及 Micosoft。1997 年 Oracle 推出 Oracle 8，较 Oracle 7 推出时间 1992 年相距 5年。根据 Oracle 前员工 Ken Jacobs 访谈，Oracle 在 1990 年代从一个迅速推出产品并跟上所有功能的公司，转变为大力投入到流程和质量中，确保产品高质量的公司24。23 根据 Oracle 早期员工访谈，“When I joined the company I remember almost being branded on my forehead with compatibil

80、ity,portability,connectability.”24 根据 Oracle 早期员工访谈，“we went from a company that was,I think,scrambling quickly to get products out and keep up with all of the features during that period,to putting a lot of that dollar investment into process and quality.”Oracle v2:第一个商用基于SQL的RDBMSOracle v3:并发控制、数据

81、分布和可扩展性4Oracle v4:添加多版本读一致性1985Oracle v5:客户端/服务器计算支持和分布式数据库系统1988Oracle v6:行级锁定、可扩展性、在线备份和恢复1992Oracle 7:PL/SQL存储过程、触发器、共享游标、基于成本的优化器和透明的应用程序故障转移1997Oracle 8：面向对象编程支持、原生Java支持及对表和索引分区能力2001Oracle 9i:数据仓库、网格计算和自我调整能力1999Oracle 8i:Internet计算、Java存储过程和XML支持2003Oracle 10g:引入网格计算概念、自动化管理功能2007

82、Oracle 11g:自动SQL调整、实时应用测试和高级压缩Oracle 19c:实时统计信息、自动索引和混合分区表2013Oracle 12c:多租户架构、内存列存储和JSON支持2018Oracle 18c:自动索引、多态表函数和私有临时表2019 14 美股公司深度报告 甲骨文甲骨文 请务必阅读正文之后的免责条款和声明。图图 10:Oracle 已经度过垂直竞争时期，处于跨技术栈竞争阶段已经度过垂直竞争时期，处于跨技术栈竞争阶段 数据来源：公司公告，CMH，中信建投 从战略角度看，数据库市场本身的竞争在 2000 年左右趋于平缓，主要由于设备端（PC/服务器）、操作语言（SQL 行业标准

83、）、开发者工具等均已成熟，Oracle 等厂商的收入结构趋于市场结构（大型客户为主），后续 Oracle、IBM 相对于微软的份额下降主要归咎于 1）定价偏高且价格体系复杂（对中小型客户更不友好）；2）开发者工具等使用门槛较高（对于非开发者而言，更不容易使用）；3）云化部署较慢（部署灵活性不足）。其中，定价和开发者工具更容易快速跟进，但更根本的挑战来自跨技术栈的竞争（如云化部署）。图图 11:2017-2021 年主年主要数据库厂商份额（要数据库厂商份额（%）图图 12:2017-2021 年数据库市场云年数据库市场云化占比显著提升（化占比显著提升（%）数据来源：Gartner，中信建投 数据

84、来源：Gartner，中信建投 InformixOracle的竞争壁垒部署设备/操作系统聚焦UNIX，后UNIX份额流失后转向VMS/MS DOS开发，导致维护成本高企数据库操作语言开发者工具/GUI等SQL从0到1确立标准正值PC/Windows兴起非开发者渗透应用程序应用程序切入其他技术栈收购WingZ，但产品融合失败，创始人离职接任者陷入财务丑闻，2001年被IBM收购Sybase与微软合作，抢占PC市场Oracle 6质量不佳，Sybase被动获益聚焦定制开发，标准化应用渗透后难以适应开发者工具布局落后研发精力分散，导致微软合作破裂收购工具PowerSoft，但底层框架不一致，融合效果

85、差2010年被SAP收购微软IBM担心RDBMS挤压现有产品，研发进度缓慢定位大型企业客户，且基于过去产品改进，进度迟缓聚焦中小企业（市场的主要增量）定价更低/授权政策更灵活以云服务形式提供（部署成本更灵活）技术栈交叉销售（如微软数据产品）数据库竞争数据库竞争Snowflake/DataBricks数据仓库（聚焦分析场景）技术栈竞争跨技术跨技术栈栈竞争竞争Ingres迁移SQL迟滞错失机会0%5%10%15%20%25%30%35%40%OracleMicrosoftIBMAWSSAP2002020210%20%40%60%80%100%200202

86、021Cloud DBMSOn-Prem DBMS 15 美股公司深度报告 甲骨文甲骨文 请务必阅读正文之后的免责条款和声明。跨技术栈竞争带来战略影响力提升。跨技术栈竞争带来战略影响力提升。根据 Oracle 早期员工访谈，Oracle 发展基于数据库的应用程序的原因在于可以构建一个完整的堆栈，从而提升 Oracle 的战略地位。例如 Oracle 的大客户可以将公司视为战略合作伙伴，而不是仅仅作为技术供应商。这对销售团队的销售方式产生很大影响，后续 Oracle 主要聚焦技术栈的布局以及整合。3.2 其他技术栈其他技术栈：云转型有望受益：云转型有望受益 AI 加速，开放战略适应模块化趋势加速

87、，开放战略适应模块化趋势 Oracle 于于 2004 年其在年其在 ERPCRM 等领域布局较多，主要目的是拓展其技术栈等领域布局较多，主要目的是拓展其技术栈覆盖覆盖。图图 13:Oracle 重要并购梳理重要并购梳理 数据来源：公司官网，中信建投 图图 14:数据解决方案相关的技术栈数据解决方案相关的技术栈 数据来源：a16z，公司公告，中信建投 Oracle 云的转型源于云的转型源于 2005 年的年的 Project Fusion，聚焦，聚焦 Saas 层层 ERP 的转型。的转型。2012 年，Oracle 创始人 Larry Ellison 提到公司在约 7 年前决定将应用程序以云

88、的形式重建。这对应 2005 年左右 Oracle 在云服务转型方面已经做出努力，即 Project Fusion。2005 年初 Oracle 完成对 PeopleSoft 的收购后，Larry Ellison 启动 Project Fusion，项目旨在将 PeopleSoft 的产品与 Oracle 的 ERP 产品结合，创建一个统一的企业应用程序套件，为 Oracle 的应2005收购CRM公司Siebel Systems，强化了其在CRM市场地位2004收购领先的ERP软件提供商PeopleSoft2012收购TaleoCorporation，加强其在HCM领域的产品组合201020

89、13收购以硬件、软件和Java编程语言而闻名的技术公司Sun Microsystems2014收购 NetSuite，扩展了其云端产品，并覆盖中小型企业收购互联网性能和 DNS 提供商Dyn2016收购DataFox，基于云技术的AI数据引擎，增强企业决策能力2017收购了数字和云技术公司Moat，提供分析功能以及营销智能收购LiveDataUtilities，为公用事业行业提供了支持20182019收购了Acme Packet以扩展其在电信行业业务20212022收购Nor1，助力酒店利用AI提供服务收购FOEX，拓展了Oracle APEX 功能收购Federos，提供端到端的网络和服务保

90、障2021收购VereniaNetSuite CPQ 业务，为客户带来原生的配置、定价和报价(CPQ)功能2022收购 MICROSSystem，扩展医疗、零售行业解决方案能力2019收购DataS，提供端到端工作流程工具2020收购Cerner，强化在医疗领域的解决方案能力 16 美股公司深度报告 甲骨文甲骨文 请务必阅读正文之后的免责条款和声明。用程序提供一个统一和集成的平台，使它们能够无缝协作。Project Fusion 的成果于 2009 年发布，并于 2011 年正式开启商用。图图 15:Oracle 云最早从云最早从 SaaS 业务的整合开启业务的整合开启 数据来源：CNET，e

91、Week，Techgoondu，公司公告，中信建投 图图 16:2009 年发布的年发布的 Fusion Applications 构想（构想（SaaS-Java 中间件）中间件）数据来源：公司官网，CNET，eWeek，Techgoondu，中信建投 Fusion Application 的演化折射背后的战略路径从的演化折射背后的战略路径从 SaaS-First 转移至转移至 IaaS-First。从 Fusion Application 的变化我们可以看出 2015 年以前 Oracle 主要聚焦 SaaS 板块功能的扩充，2015 年之后则增强其他程序与 Fusion Applicati

92、on 的链接，以及增强云化部署等基础设施建设。值得注意的是，201425年前 AWS 高管 Don Johnson26及前 Snapchat/Google 高管 Peter Magnusson 加入 Oracle27并负责 Oracle 云业务，并从内部提拔 Thomas Kurian 共同负责 Oracle 云业务发展。具体分工上，Peter Magnusson 最初负责 Engineer 部分，并向 Thomas Kurian 汇报，而Don Johnson 负责 OCI 发展，直接向 CEO Mark Hurd 汇报。从人员结构及汇报关系上，我们可以看到 Oracle Cloud 25

93、Larry Ellison 2014 年卸任 Oracle CEO，转任 CTO 及集团董事长，由 Mark Hurd、Safra A.Catz 共同担任 CEO，其中Mark Hurd 由于身体健康原因于 2019 年辞任 Oracle CEO。26 https:/ https:/ 17 美股公司深度报告 甲骨文甲骨文 请务必阅读正文之后的免责条款和声明。分为 OCI(基础设施)及 Product Development(产品、工程)两部分，也对应云服务转型的两种路径，即 IaaS-First 与SaaS-First。图图 17:Fusion Application 2010 年以来的迭代过

94、程年以来的迭代过程 数据来源：Oracle官网，Infoworld，zdnet，Oracle官方文档，中信建投 图图 18:2014 年至今年至今 Oracle 云业务相关负责人变化历程云业务相关负责人变化历程 数据来源：公司官网，geekwire，fortune，forbes，accelerationeconomy，中信建投 Oracle 云最初的发展思路延续此前云最初的发展思路延续此前 Larry Ellison 设定的设定的 SaaS-First 路线路线，这与同时期的微软、谷歌类似，这与同时期的微软、谷歌类似（PaaS-First），符合直觉但效果不佳。），符合直觉但效果不佳。我们认为

95、主要原因为 1）路径依赖，微软/谷歌/Oracle 在软件/平台领域有一定历史积累，例如微软在办公软件/数据库/开发者工具方面处于市场领先地位，谷歌在 App 开发引擎等领域具备差异化优势，Oracle 在数据库、ERP、CRM 等领域的积累较为深厚，因此一个自然的选择是将公司过去的优势以新技术的形式提供给客户，而非从 0 开始构建新的能力。在微软 CEO Satya Nadella刷新中，Satya提到微软此前不支持 Linux，导致客户切换成本较高，核心原因是过往的信念是“开源软件是公司的敌人”；2）认为 SaaS 的差异化程度比 IaaS 更高，SaaS 厂商可能具有反向锁定效应，而 I

96、aaS 的产品和服务更同质化，主要 18 美股公司深度报告 甲骨文甲骨文 请务必阅读正文之后的免责条款和声明。比拼价格，中长期的利润率可能低于 SaaS。3）软件云化的速度可能快于基础设施和平台服务。根据 Larry Ellison 2015 年的演讲28，2010 年初最先转型云的公司都是软件/SaaS 公司，例如 NetSuite、Salesforce。更进一步地，路径依赖更进一步地，路径依赖/产品差异化产品差异化/云化进度都是表面原因，云化进度都是表面原因，直接原因是厂商们没有意识到重建直接原因是厂商们没有意识到重建 SaaS 架构架构的成本远比构建的成本远比构建 IaaS 的成本更高。

97、的成本更高。技术细节上，将 On-Prem 的软件转向 SaaS 过程中 1）重构单体代码库以构建云原生微服务需要大量的工程工作；2）将内部部署许可证迁移到 SaaS 订阅模式涉及业务模型变更；3）针对新的云原生架构对大型开发团队进行再培训；4）从旧版 SaaS 版本过渡到新版本期间潜在的收入损失；5）高昂的技术债务和集成成本，以更新旧代码以适应云。微软 Azure 项目创始团队在访谈时提到了以上内容，例如内部服务上云往往需要从头开始改写29。更深层次的原因在于更深层次的原因在于在技术变革初期，在技术变革初期，多数厂商多数厂商对云计算（对云计算（IaaS/PaaS/SaaS）的概念、路线图尚存

98、在分歧。）的概念、路线图尚存在分歧。在微软 CEO Satya Nadella刷新中，从决定推出基于 Linux 的虚拟机产品到产品落地大约花费 6 个月时间。更大的成本实际来自决策成本30，即权衡 a）推翻既有的架构带来的损失；b）重构云服务架构的潜在收益。因此，软件厂商的公有云转型在很大程度上受到其路线图形成情况的影响，即谁先确定正确的路线图，谁就能更快向云服务过渡。云转型路线云转型路线并非完全归功于管理层战略的高瞻远瞩，并非完全归功于管理层战略的高瞻远瞩，AWS 的发展的发展是是电商电商业务驱动。业务驱动。例如对于 AWS31，其云业务发展之初主要是为解决基础设施规模化的问题，由于零售业

99、务发展速度较快，公司难以很好的平衡基础设施扩展的速度和成本，由此引发技术团队采用“基础设施共享层“的想法，而非每个团队单独建设计算、存储等资源，后来演化为 AWS。因此，Amazon 在没有软件业务的历史包袱下进行转型，后视镜视角看其业务模式很大程度上受此前的起点影响，管理层的战略聚焦和业务团队的执行则决定业务发展的速度快慢。图图 19:AWS 发展的简要概括发展的简要概括 数据来源：Forbes，中信建投 微软云的战略转型则受到微软云的战略转型则受到内部阻力制约。内部阻力制约。Ray Ozzie 于 2005 年加入微软，同年 10 月发布备忘录Internet 28 https:/ 29

100、原文为“The goal of the project initially was to build a platform to host Microsofts internal services,like Bing(MSN Search at the time)and Hotmail,first.At the time,these services were written in a very manual way.We wanted to automate them,and we were willing to re-build them from scratch as cloud nat

101、ive”。30 https:/ CEO Safra Catz said“making changes in any organization is difficultparticularly at companies like Oracle that have been successful for a long time.But the hardest part of digitally transforming a company is not the technologyits the sociology.”31 https:/ 美股公司深度报告 甲骨文甲骨文 请务必阅读正文之后的免责条

102、款和声明。services disruption32提出软件基于 License 的收费模式和本地交付模式可能被广告/订阅的收费模式以及基于互联网的交付模式替代，从而提出对微软过度依赖 Office/Windows 业务的担忧，希望微软加快对互联网交付、广告/订阅模式的转型（即后来的云计算）。Ray Ozzie 于 2006 年 6 月接替卸任的微软创始人 Bill Gates，担任微软首席软件架构师（Chief Software Architect）33，且时任 CEO Steve Ballmer 在接受采访时提到 Internet-based services的升级主要由 Ray Ozzi

103、e 及其领导的 Redmond 项目团队负责34。我们认为这些事实表明 Ray Ozzie 2005 年的备忘录在微软管理层内取得一定程度的认可。但根据 Ray Ozzie 2010 年的备忘录35，其提到“一个无可辩驳的事实是，在任何一家大型组织，任何艰难的转型都必须从内部突破。”36结合微软 CEO Satya Nadella刷新，其提到“他们（STB 团队）缺乏运行大规模云服务的反馈环，沉湎于服务现有客户群，追求局部极大值。对于云服务的新世界，他们学习得不够快。另外，“赤犬”（Redmond）团队被边缘化，被 STB 领导层和组织所忽略。”这反映 Ray Ozzie 尽管取得了高层的战略

104、共识并获得一定授权推动战略转型，但内部其他业务及团队的阻滞实际上拖累了微软的战略转型。Ray Ozzie 时期时期微软云转型战略微软云转型战略难以难以推行，推行，主要受制于高层支持力度不足、其他团队制衡主要受制于高层支持力度不足、其他团队制衡等等原因原因。根据 The Guardian37，由于 Ray Ozzie 在 2005-10 年任职微软期间并未实际掌控任何一个产品事业群，导致其自身缺乏足够的资源推动业务转型。此外，微软内部的办公室政治也导致 Windows 及 Office 业务负责人对其战略转型的抵制。另外，在 Ray Ozzie 自身缺乏资源的同时，时任微软 CEO Steve

105、Ballmer 尽管在公开发声上支持云转型的战略，但实际上对其的支持力度并不够，例如 2010 年 Exchange、SharePoint 公布更新计划时，微软承认其暂时没有云版本的对应更新时间表38，这反映微软在软件更新上以 On-Prem 版本优先，而非云版本。Satya Nadella 的战略转型则的战略转型则始于始于组织架构调整组织架构调整。2013 年 7 月，时任微软 CEO Steve Ballmer39宣布一项大范围的组织架构调整，希望强化组织的凝聚力，实现 One Microsoft 的目标40。2014 年 3 月，Satya Nadella 升任 CEO后将战略调整为“M

106、obile First,Cloud First”41，且 Satya Nadella 的股票激励计划中有 50%与特定业务挂钩，例如云业务的发展情况42。从过往的首席软件架构师推动云业务转型，变为 CEO 推动云业务转型，叠加组织架构从相对松散调整为更少的单元，缓解组织内部的相互牵制。微软内部战略协调一致后，其战略转型更多是执行层面的问题，从如今的结果看，其转型整体上是较为成功的。32 https:/ https:/ http:/ 35 https:/ Ozzie 于 2010 年从微软离职。36 原文为，“The one irrefutable truth is that in any la

107、rge organization,any transformation that is to stick must emerge from within.”37 https:/ 38 https:/ 39 Ballmer 于 2013 年初宣布将于 12 个月内卸任微软 CEO，因此此次组织架构调整更多为后续的战略调整铺垫。40 https:/ 41 https:/ https:/ 20 美股公司深度报告 甲骨文甲骨文 请务必阅读正文之后的免责条款和声明。图图 20:微软微软 2013 年组织架构调整年组织架构调整范围广泛范围广泛 数据来源：The Verge，中信建投 注：Kevin Tur

108、ner所在行均为2013年调整/升任的员工。Google Cloud 的转型的转型始于始于搜索广告业务搜索广告业务扩张带动的基础设施建设。扩张带动的基础设施建设。2000 年代初，Google 专注于其核心搜索和广告业务，同时基础设施建设也在大幅增加。根据纽约时报43，2001 年 3 月 Google 拥有 8000 台服务器处理每天 7000 万条网页的需求，而截止 2003 年服务器则增加至 10 万台，2006 年这一数字增长至 45 万台，同时期微软的服务器数量约为 20 万台。而服务器、数据中心的快速扩张带动 Google 对成本优化的关注。Google 优化成本的两项重要技术是

109、GFS（Google File System，后来演变为 HDFS）以及 MapReduce，前者于 2003 年提出44，是一个分布式文件系统，旨在跨大型商用服务器集群提供可扩展且可靠的存储。它将文件拆分为块，并在多台服务器上复制它们，实现并行访问和高容错率。GFS 为 Google 提供了存储架构，用于存储搜索索引和其他服务所需的海量数据；后者于 2004 年提出45，用于在计算机集群上分布式处理大数据集。它使用“Map”步骤将计算拆分到各个节点，并使用“Reduce”来汇总结果，实现并行处理数据能力的大幅提升。GFS 与与 MapReduce 在技术上为在技术上为 Google Clou

110、d 转型奠定基础转型奠定基础。MapReduce 可以在数千台服务器上对数据进行分布式处理，使 Google 能够并行计算以提高效率。GFS 为大型数据集提供了容错的分布式存储，并提供一个易于使用的文件接口，同时在下面管理复制和故障恢复。MapReduce 和 GFS 共同使 Google 能够利用廉价的商用硬件来解决以前无法解决的问题。构建这些核心技术使 Google 在以低成本可靠地管理复杂的分布式系统方面获得重要经验。2008年年Google集成此前积累技术集成此前积累技术推出推出Google App Engine，试图推动试图推动Web App生态建设生态建设。根据TechCrunch

111、46，GAE 由 Python application servers、BigTable Database Access 和 GFS 数据存储服务组成。与 AWS 的 S3 存储、EC2 虚拟机、SimpleDB 数据库相比，GAE 的服务是必选而非可选，这意味更低的灵活性，但服务本身的标准化 43 https:/ 44 https:/research.google/pubs/pub51/45 https:/research.google/pubs/pub62/46 https:/ LuEVP of Applications and Services Engineering GroupJuli

112、e Larson-GreenEVP of Devices and Studios Engineering GroupSteve BallmerThen CEO2012:take over the Windows divisionTerry MyersonEVP of Operating Systems Engineering GroupTake position in 2013Steven SinofskyPresident of the Windows divisionSince 2009Resign in 2012Satya NadellaEVP of Cloud and Enterpri

113、se Engineering GroupPromoted as CEO in 2014Tami RellerEVP of the Marketing GroupFormer Windows CFOTony BatesEVP of the Business and Evangelism GroupAmy HoodEVP of the Finance GroupBrad SmithEVP of the Legal GroupLisa BrummelEVP of the HR divisionEric RudderEVP of the Research divisionMich MathewsEVP

114、 of the Marketing GroupLeave in 2011Kevin TurnerEVP of the Worldwide Sales groupMicrosoft COO 21 美股公司深度报告 甲骨文甲骨文 请务必阅读正文之后的免责条款和声明。程度更高。尽管对于原生 App 也有支持，但 Google 推出 GAE 的目标是推广 Web App47。同时期同时期 Google 收购收购 Android 后推动成立后推动成立 OHA，抵御，抵御 Apple/Nokia 等封闭生态和系统。等封闭生态和系统。2007 年 11 月，Google 和其他手机制造商、应用开发、网络运营

115、等 34 家企业共同成立开放手机联盟（The Open Handset Alliance），从而应对 Apple(iOS)，Microsoft(Windows Phone)，Nokia(Symbian)，BlackBerry(BlackBerry OS)等为代表的闭源系统和生态。2010 年 Google 发布 Chrome Web Store，推动 Web App 的生态建立。总体来看，我们认为 2010 年前后智能手机兴起，但软件生态尚未成熟阶段，Google 积极推动 Web App 为代表的开放生态，抵御 iOS 为代表的封闭原生软件生态，最终 Web App 并未成形，但 Googl

116、e Play Store 取得一定程度的市场成功。市场需求迫使市场需求迫使 Google 转向转向 IaaS 产品开发产品开发48。尽管我们没有从公开信息中找到 AWS 在 2010 年左右快速增长与 Google 从 PaaS 转向 IaaS 的直接联系，但二者在时序上的关联以及同时期微软类似的转变指向这一合理推测，即 Google 受市场需求驱动，云计算市场 IaaS-PaaS-SaaS 层次至此逐步形成。2012 年 6 月 Google 推出 Compute Engine 预览版，于 2013 年 5 月向公众开放使用。根据 TechTarget49，Google Cloud 最初的市

117、场策略是面向开发者，帮助开发者开发云原生的 App，而忽视了其他使用传统架构的企业。我们认为，这种策略的有效性只存在于低迁移成本的市场，本质是寄希望于云原生的渗透率快速提升，但大型企业 IT 架构复杂，受到历史遗留问题困扰，难以直接迁移，而中小型企业不一定具备开发能力直接介入开发流程，这导致 Google Cloud 早期的发展速度慢于 AWS。后续后续 Google Cloud 从开发者导向转向企业导向，且不断强化渠道从开发者导向转向企业导向，且不断强化渠道/推广能力推广能力。Google Cloud 的战略调整也反映在人事变动方面，在 Google 成立 GCP 之前，Urs H lzle

118、 主要负责工程方面的事务50。直至 2015 年 Google 收购 Bebop，并将 Bebop 创始人 Diane Greene 并入 Google 且担任 Google Cloud 的 CEO，此后于 2019 年招募前Oracle Cloud 高管 Thomas Kurian，并担任 Google Cloud CEO 至今。从个人履历上看，Urs H lzle 在产品和工程上为 Google Cloud 奠定基础，但其在面向企业的商业化方面欠缺经验和意愿51。Diane Greene 曾为 VMware 联合创始人及 CEO，其在 to B 产品的商业化方面具备丰富经验，这有望强化 G

119、oogle Cloud 在企业主心中的信誉52。Greene 上任后对 Google Cloud 的首要调整即将分散的业务团队合并为一体，并成立 Google Cloud Platfrom，并担任 Google Cloud CEO，云业务单元将过去的工程、销售、产品团队合并53。Diane Greene 为 Google Cloud 带来的变化可以总结为 1）通过对业务团队架构调整强化协作，打造全栈产品线，并于 Google 优势产品深度结合，作为对微软的回应；2）拥抱开源，具体表现为对内部项目的开源以及对外部开源项目的兼容。大多数企业都不希望被供应商锁定，因而开源是产业趋势，Google 应

120、当顺应趋势；3）在大型企业客户方面取得较大突破，例如 Disney,eBay,HSBC,LATAM Airlines,LG CNS,The Home Depot,The New 47 Google 将 GAE 描述为 an application-hosting tool that developers can use to build scalable web apps on top of Googles infrastructure。48 实质原因为 IaaS 灵活性更高，PaaS 的锁定效应更强。且根据 CIO.com 等机构调查，多数企业转向云并非为了成本节约，而是提升灵活性，事实上多

121、数企业的云购买量均不同幅度大于工作负载的需求量。https:/ 49 https:/ 50 Urs H lzle 于 1999 年加入 Google，担任 VP of Engineering，后于 2001 年担任 SVP of Technical Infrastructure。51 其加入 Google 前为 UCSB 的教授，2023 年卸任 SVP of Technical Infrastructure 后转而担任独立研究者（Independent researcher），据此推断其主要兴趣在于研究。52 https:/ 53 https:/ 美股公司深度报告 甲骨文甲骨文 请务必阅读正

122、文之后的免责条款和声明。York Times,Schlumberger,Target(塔吉特),Verizon,Twitter,Netflix 等客户均采用 Google 云服务，较 2016 年以前的 Spotify,Snapchat,Khan Academy 有较大突破54。4）通过战略收购扩展技术栈的覆盖，例如 Apigee55（API管理）、API.AI56（AI 对话平台，ML 相关）、Qwiklabs57（客户培训平台）、Kaggle58（DS/ML 相关）、Bitium59（云安全相关）、Velostrata60（迁移服务）、Cask61（大数据）等。整体上看，Diane Gre

123、ene 为 Google Cloud 的战略进行了聚焦和梳理，并推动了 Google Cloud 在企业客户心中逐步建立起品牌心智。图图 21:Google Cloud 相关高管人员及汇报关系变化相关高管人员及汇报关系变化 数据来源：TechCrunch，Forbes，Google Blog，CNBC，中信建投 Greene 最终由于最终由于项目合作与项目合作与 Google 价值观的分歧决定离开价值观的分歧决定离开 Google。2018 年 Google Cloud 与美国国防部Project Maven 的合作引发 Google 内外对于其与 Google 价值观相悖的担忧62，造成 D

124、iane Greene 与 CEO Sundar Pichai 关系紧张，导致 Google 后续放弃了与美国国防部的项目合作续约。Diane Greene 则宣布将于 2019 年 1 月正式卸任 Google Cloud CEO，并于 2019 年 6 月退出 Google 母公司 Alphabet 的董事会63。Google 后续招募后续招募 Thomas Kurian 任任 Google Cloud CEO，推动战略从技术驱动转向渠道、客户需求驱动推动战略从技术驱动转向渠道、客户需求驱动。54 https:/ 55 https:/ https:/ https:/ https:/ htt

125、ps:/ https:/ https:/ https:/ 63 https:/ 23 美股公司深度报告 甲骨文甲骨文 请务必阅读正文之后的免责条款和声明。Thomas Kurian 相比 Diane Greene，Kurian 在与大型企业的客户关系、渠道伙伴关系以及产品运营等方面具备更丰富的经验。Kurian 加入之前，Google Cloud 的品牌形象更偏向“极客”，总是希望用 Google 的方式解决问题，而不关注客户真正的需求64，Kurian 则将 Google Cloud 的市场策略转向关注客户需求，以及依托渠道合作伙伴的力量。在业务/团队规模快速扩张的情况下，Kurian 还对

126、进行人员调岗、业务流程压缩等调整，提升团队的灵活度和执行效率，这些因素推动 Google Cloud 持续提升总体份额。Kurian 担任担任 CEO 后后在销售、渠道侧大力改革。对内在销售、渠道侧大力改革。对内 1）首先首先大幅提升 Google Cloud 销售人员的薪酬待遇，与 AWS/Azure 相匹配，其中资深销售的年薪（考虑佣金和固定工资）可达 60-70 万美元，而销售人员的整体均薪可达 19 万美元，此举吸引了 SAP 等企业的资深销售加入 Google Cloud65。2）其次）其次优化销售流程，过去销售人员申请客户折扣时需要 10 个管理人员的审批，Kurian 简化了类似

127、流程66。3）扩充销售团队，）扩充销售团队，尽可能接近AWS/Azure，Kurian 2019 年上任后 3 年内将销售团队的人员规模扩张了 3 倍，从 2019 年约为 AWS/Azure 销售团队的 10%/20%扩张至 50%（目标在 2021 年达到任一团队规模的 50%67）。对外，对外，Google Cloud 与外部渠道合作伙伴积极合作，并从推广单一产品/服务转向推广打包的解决方案，这些解决方案包含 GCP 与 Google 其他业务的产品或外部公司的产品。渠道合作伙伴 2019 年为 Google Cloud 带来的新客户同比增长 85%，收入同比增长 195%，且外部渠道合

128、作伙伴数量同比增长 300%68，这些反映 Google Cloud 的渠道生态逐步建立69，且渠道为Google Cloud 自身带来的积极影响。此外，此外，Kurian 推动了组织架构的推动了组织架构的调整，核心目的是提升调整，核心目的是提升 Google Cloud 的灵敏度。的灵敏度。具体措施包括提升工程团队与 Google Cloud 及其他团队的联系紧密度70，建立行业销售团队强化专业度71，并设立客户反馈委员会（Google Cloud Customer Advisory Board，由 Top 50 客户的 CIO 及 CTO 组成）直接倾听头部客户的反馈72。总结来看，AWS

129、、Azure、GCP 的发展经历表明 1）软件公司的云转型不可避免地受到内部利益相关方的阻碍，在云计算转型初期，如果没有战略层面的坚定支持（集团 CEO、董事会），企业转型云计算面临巨大阻碍；2）口头支持缺乏实际意愿，业务转型需要的支持包括 a）基础设施类的大量投资；b）技术、市场、运营人才的投入；c）组织架构的调整，大型企业往往存在严重的组织惯性，可能低估新业务发展的紧迫性，或者高层战略判断准确，但中层及下属业务团队缺乏足够激励实施转型，这需要针对性的组织架构调整、战略方向内部达成共识等；d）核心是业务负责人的选择，业务转型的需求往往最初是技术/产品创新，其次转化为市场/客户驱动，这往往需要

130、业务负责人自身在上述领域的能力过硬，否则可能错失转型的战略窗口。回到 Oracle，其云业务转型进度缓慢也存在类似的问题，1）业务/组织架构上，Oracle Cloud 存在多个业务单元，主要由于许多业务源自收购，为保留品牌没有完全合并入 Oracle 自身的产品序列，且业务团队也保持独立。直到 2016/2017 年，Oracle 成立 Oracle Cloud Infrastructure（OCI）与 Oracle Cloud Platform（OCP），2019年 Oracle 将二者合并为 Oracle Cloud，正式成立云计算的统一产品/品牌。2）缺乏共识以及战略支持，Larry

131、Ellison 64 https:/ Cloud).had a reputation as an organization that was more interested in convincing customers to do things Googles way than learning what they really needed”。65 https:/ 66 https:/ 67 https:/ 68 https:/ 69 截止 2022 年，Google Cloud 渠道合作伙伴数量已经达到 10 万家。https:/ 70 https:/ 71 https:/ 72 htt

132、ps:/ 24 美股公司深度报告 甲骨文甲骨文 请务必阅读正文之后的免责条款和声明。此前曾数次认为云计算并不比传统 On-Premise 商业模式更好，前 CEO Mark Hurd 2010 年加入时尝试推动云计算转型，但遭遇内部阻力，导致 Oracle 转型反复，始终没有达成共识，直到 2018 年 Larry Ellison 才承认云计算转型的必要性和紧迫性。回顾此前我们对 Oracle Cloud 转型的判断：“Oracle云最初的发展思路延续此前云最初的发展思路延续此前Larry Ellison设定的设定的SaaS-First路线，这与同时期的微软、谷歌类似路线，这与同时期的微软、谷

133、歌类似（PaaS-First），符合直觉但效果不佳。），符合直觉但效果不佳。我们认为主要原因为1）路径依赖，微软/谷歌/Oracle在软件/平台领域有一定历史积累，例如Oracle在数据库、ERP、CRM等领域的积累较为深厚，因此一个自然的选择是将公司过去的优势以新技术的形式提供给客户，而非从0开始构建新的能力。；2）认为SaaS的差异化程度比IaaS更高，SaaS厂商可能具有反向锁定效应，而IaaS的产品和服务更同质化，主要比拼价格，中长期的利润率可能低于SaaS。3）软件云化的速度可能快于基础设施和平台服务。根据Larry Ellison 2015年的演讲，2010年初最先转型云的公司都是

134、软件/SaaS公司，例如NetSuite、Salesforce。更进一步地，路径依赖更进一步地，路径依赖/产品差异化产品差异化/云化进度都是表面原因，直接原因是厂商们没有意识到重建云化进度都是表面原因，直接原因是厂商们没有意识到重建SaaS架构架构的成本远比构建的成本远比构建IaaS的成本更高。的成本更高。技术细节上，将On-Prem的软件转向SaaS过程中1）重构单体代码库以构建云原生微服务需要大量的工程工作；2）将内部部署许可证迁移到 SaaS 订阅模式涉及业务模型变更；3）针对新的云原生架构对大型开发团队进行再培训；4）从旧版 SaaS 版本过渡到新版本期间潜在的收入损失；5）高昂的技术

135、债务和集成成本，以更新旧代码以适应云。微软Azure项目创始团队在访谈时提到了以上内容，例如内部服务上云往往需要从头开始改写。”Oracle Cloud 战略判断存在偏误战略判断存在偏误，执行层面也存在较大阻力执行层面也存在较大阻力。前 CEO Mark Hurd 在此背景下加入 Oracle，并首先推进销售体系/团队的重塑以适应云产品的销售模式，其次才是产品/技术创新73。而从后视镜的视角看，ERP、CRM、DBMS 等产品的云化都涉及对 IaaS 的适应，将基础设施的云转型放在战略清单的末尾客观上导致了 Oracle 云转型耗费了额外的时间。另外，不同于 Google 采取雇佣资深销售团队

136、的措施，Mark Hurd 借鉴其入行时期的经验，招聘几乎没有经验的毕业生并在企业内部逐步培养销售团队，并对销售体系进行调整，这导致Oracle 在 2010-17 年经历了大量资深销售人员的离职，这种来自内部的阻力客观上影响了 Oracle 云转型的进度。当然，从结果上看，由于 On-Prem 和 Cloud 模式的差异，销售团队的转型是必须的，并且从零培养销售力量更有利于塑造一致的价值观和品牌认同，但我们需要探讨的问题是，将销售转型置于产品/技术创新之上是否延缓了 Oracle 的云业务转型。销售转型优先策略销售转型优先策略对云转型的影响更多是间接的。对云转型的影响更多是间接的。2010

137、年 Mark Hurd 加入后，推动 Oracle 销售策略优化，例如 Oracle 从学校招聘的毕业生（FY2013 约新增 500 名，FY12-13 销售人员总增加 4000 人，部分替代离职人员）主要负责云业务的销售（FY13Q4 Larry Ellison 提到约 90%74），剩余负责 Linux 业务的销售。同时 Oracle调整了销售考核体系，增加对硬件等联合销售的硬性要求，导致每个季度数百名资深销售人员的主动离职。资深销售人员的离职，叠加招募新员工的培训时期，导致 2010 年初期 Oracle 面临较大的短期业绩压力，但 Mark Hurd 在 2019 年回顾75时认为这

138、一战略长期来看仍然是成功的。因此，与其说销售团队/体系转型阻滞了 Oracle的云转型，不如说 Oracle 在 2010 年初期将主要精力投入销售转型，而不是产品/技术创新，导致了 Oracle 转型进程迟缓。73 https:/ 74 https:/ 75 https:/ 25 美股公司深度报告 甲骨文甲骨文 请务必阅读正文之后的免责条款和声明。历史经验导致历史经验导致 Larry Ellison 产生战略误判，产生战略误判，Lock-in 策略阻碍策略阻碍 Oracle Cloud 转型转型。On-Prem 软件模式下“竞竞争壁垒争壁垒=用户体验提升用户体验提升+切换成本切换成本”，本地

139、部署模式下切换成本包含部署环境（软件/硬件）、IT 支持人员等，而Oracle 2014 年 3 月 Oracle 创始人 Larry Ellison 提到 Oracle 的战略优先级是“simplifying IT for customers”，具体措施是推出一体机（pre-integrated hardware）76。本质是提升其数据库、ERP 等软件的切换成本，从而巩固竞争壁垒，这对应 Lock-in 的竞争策略。然而，Larry Ellison 及其团队所忽略/轻视的是，云原生环境下对硬件的依赖大幅降低，传统软件部署模式下的专用设备的重要性逐步下降。同时，Larry Ellison 认

140、为提供一揽子软件的厂商相比于提供单一软件的厂商更具优势，且几乎总是取得市场成功77。这一历史经验总结自 On-Prem 时代，核心也来自于切换成本，不同软件之间互相兼容性弱，导致部署来自单一厂商一揽子软件的运维成本远低于多个厂商。但 APIs 的渗透事实上使得不同软件接口标准化，大幅降低切换成本，因而当前 SaaS 厂商更偏向于在垂直领域专注用户体验提升，企业往往也偏好多样化供应商，避免 Lock-in 效应。竞争压力下竞争压力下78Oracle 于于 2016 年发布年发布 OCI，但仍聚焦于，但仍聚焦于 Lock-in 效应效应。2016 年 Oracle 发布 Oracle Bare M

141、etal Cloud Services，并于 2018 年发布 Oracles Generation 2 Cloud。根据 Oracle Gen 2 Cloud 的产品开发负责人 Kyle York79，Oracle Gen 1 Cloud 主要是面向云原生应用，而非传统行业的 IT 架构（如金融、政府）。根据彭博社新闻80，前 Oracle 负责云业务的高管 Thomas Kurian（现为 Google Cloud CEO）与 Oracle 创始人 Larry Ellison 就云业务发展方向曾产生路线分歧，Thomas Kurian 希望 Oracle 允许其服务在 AWS、Azure

142、等厂商的环境上运行，但 Larry Ellison 当时被推断不同意这一计划，导致 Thomas Kurian 2018 年 9 月离开 Oracle。当时 Oracle 面临两难抉择，如果 Oracle 数据库等产品被允许在 AWS、Azure、GCP 上运行，其可能被竞争对手抢走市场份额，例如 AWS、Google 都有自研数据库，且开发了降低客户迁移成本的工具，可能对 Oracle 已有数据库的市场份额产生压力；如果 Oracle 数据库只能在 Oracle Cloud 上运行，考虑到 Oracle Cloud 的市场份额相比于头部云厂商差距巨大，其同样可能损失市场份额，而且需要花费较长

143、时间等待 Oracle Cloud 的份额提升。从事后看，从事后看，Oracle Cloud 2019 年中开始转向年中开始转向开放路线开放路线81。2022 年 7 月 Oracle 宣布 Oracle 数据库服务在Microsoft Azure 上可用且向一般公众开放（general availability）82。需要注意的是，Oracle 数据库服务可以在 Azure的原生环境下运行，此前需要在 Azure 的虚拟机环境下运行（AWS、GCP 等厂商未达成官方合作情况下一般也采取类似措施）。二者在云计算领域的合作始于 2019 年 6 月83，双方宣布数据/工作负载在 Azure、Or

144、acle Cloud上的便捷传输，且相互连接。Oracle Cloud 与 Azure 的合作原因在于 1）Oracle、Microsoft 都存在大量的工作负载部署在本地，存在迁移至云的需求，而且 Oracle、Microsoft 本身都是较为重要的软件供应商，客户需求重合 76 https:/ 77 https:/ vendors that offer integrated and consistent suites of products will always win out over individual point solutions that the customers must

145、 string together”。78 https:/ Ellison 提到 Gen 1 Cloud 时内部产生巨大分歧，但主要迫于竞争压力，采取模仿竞争对手的策略。79 https:/ 80 https:/ 81 https:/ 年 10 月，AWS CEO Andy Jassy 提到 AWS 的消费者业务几乎都是从 Oracle 的数据库业务迁移而来。这类来自竞争对手的压力可能（并不必然，我们没有直接证据证明二者的因果关系）导致 Oracle 做出改变。82 https:/ https:/ 26 美股公司深度报告 甲骨文甲骨文 请务必阅读正文之后的免责条款和声明。度高，在多云管理策略下双

146、方的合作可以避免客户流失到 AWS/GCP 等厂商；2）Oracle Cloud 的问题仍在于产品开发进度缓慢，产品/服务的种类和性能较头部云厂商有所欠缺，通过联合服务避免客户因此将工作负载从Oracle Cloud 迁移往其他平台。Oracle 加速数据库业务转型，缓解加速数据库业务转型，缓解 AWS 等竞争压力。等竞争压力。2018 年 8 月84，Oracle 推出 Oracle Autonomous Database抵抗客户将工作负载迁移至 AWS 等厂商的数据库上。Oracle Autonomous Database 基于机器学习及 AI，帮助客户降低数据库的运营成本，并先后于 20

147、19-20 年上线 Autonomous Linux、Autonomous Data Guard 拓展机器学习及 AI 在不同环境的应用，并强化数据安全性能。随着可用区及云服务产品数量/种类的扩展，Oracle 有望逐步缓解 AWS 等云厂商的压力，并受益于多云管理的趋势。图图 22:Oracle Generation 2 Cloud Autonomous Services 更新更新 数据来源：BusinessTransformation85，中信建投 欧美欧美企业企业86工作负载迁移工作负载迁移率整体达到率整体达到 50%左右，其中中小左右，其中中小企业上云率达企业上云率达 60%左右左右。

148、根据 Forrester，截止2017 年 7 月，调查数据显示企业端公有云部署比例为 20.5%，对 2019 年的部署预期为 24.7%。根据 Flexera，2020-23 年企业工作负载在公有云上的部署比例在 50%-53%，其中大型企业的上云率在 47-50%，中小微企业的上云率在 57-67%。如果从数据上云的角度，2020-23 年企业整体上云率在 46-51%，其中大型企业的上云率在 44-48%，中小微企业的上云率在 56-63%。84 https:/ https:/ 2020-2023 年 Flexera 调查样本中接近 65%为美国企业，20%为欧洲企业，14%为亚洲企业

149、，因此结果主要反映欧美地区的情况。27 美股公司深度报告 甲骨文甲骨文 请务必阅读正文之后的免责条款和声明。图图 23:2017 年年 7 月企业工作负载迁移上云的情况月企业工作负载迁移上云的情况 数据来源：Forrester，中信建投 图图 24:2020-2023 年公有云工作负载上云率年公有云工作负载上云率 图图 25:2020-2023 年公有云工作负载预期未来年公有云工作负载预期未来 12 个月上云率个月上云率 数据来源：Flexera，中信建投 数据来源：Flexera，中信建投 图图 26:2020-2023 年公有云数据上云率年公有云数据上云率 图图 27:2020-2023

150、年公有云数据预期未来年公有云数据预期未来 12 个月上云率个月上云率 数据来源：Flexera，中信建投 数据来源：Flexera，中信建投 未来未来 1-2 年内上云率有望达到年内上云率有望达到 55%。一个重要的角度即不同类型的数据，Flexera 对消费者数据/企业财务/订单/物联网及其他非敏感数据的迁移意愿进行调查，按照全部部署在 On-Prem 及 Cloud 等五个程度进行划分，0%10%20%30%40%50%60%70%2020202120222023Workload in public cloudEnterpriseSMB0%2%4%6%8%10%20202021202220

151、23Additional Workload in public cloud in 12 MonthsEnterpriseSMB0%10%20%30%40%50%60%70%2020202120222023Data in public cloudEnterpriseSMB0%2%4%6%8%10%2020202120222023Additional Data in public cloud in 12 MonthsEnterpriseSMB 28 美股公司深度报告 甲骨文甲骨文 请务必阅读正文之后的免责条款和声明。我们基于此做出0，1的五等分权重假设，按照权重及迁移意愿得到企业对该类数据的整体加

152、权意愿87。基于如上假设及调查结果，我们得出企业 2020-23 年对敏感数据的综合上云意愿约为 49%，对于非敏感型数据的综合上云意愿则为 65%。整体的云计算市场在企业工作负载/数据的渗透率取决于不同数据类型的结构，但粗略地按照简单算术平均为我们提供一个基准水平55%，较当前云工作负载/数据的渗透率仍有一定空间，考虑到企业的预期往往随时间变化，且按照当前趋势线性外推，这一测算更多近似于未来 1-2 年的渗透率空间。图图 28:2023 年企业对不同类型数据上云率的意愿年企业对不同类型数据上云率的意愿 数据来源：Flexera，中信建投 图图 29:企业对消费者企业对消费者/企业企业财务财务

153、/订单数据的迁移意愿情况订单数据的迁移意愿情况 图图 30:企业对物联网企业对物联网/非敏感数据的迁移意愿情况非敏感数据的迁移意愿情况 数据来源：Flexera，中信建投 注：我们将五类回复量化为0,1的五等分权重，对应企业对不同类型数据的迁移意愿。数据来源：Flexera，中信建投 注：我们将五类回复量化为0,1的五等分权重，对应企业对不同类型数据的迁移意愿。进一步观察不同云厂商的结构，AWS、Azure 的领先在 SMBs 领域非常明显，Oracle Cloud 则在 SMBs 领域近年来影响力逐步提升，2023 年的剧烈波动我们估计可能是由于样本选择的变化导致非头部云厂商的使用比例出现剧

154、烈变化。从长期看，大型企业的多云管理趋势将导致 GCP、OCI、IBM 等云厂商继续受益，叠加这些厂商的云产品/服务供给也将逐步缩小与 AWS/Azure 的差距。OCI 与 Azure 的战略合作有望将 Azure 的客户部分转化为 OCI 的用户，这提供了一定差异化的竞争优势。87 考虑到每年调查数据样本的不完全相同，数据随时间的变化难以反映整体意愿的真实变化，我们在此不再强调其随时间的变化，更多当作不同样本。0%10%20%30%40%50%60%2020202120222023Consumer dataCorporate finance dataOrder/Sales data0%20

155、%40%60%80%2020202120222023IoT/Edge dataNon-sensitive data for analysisOther non-sensitive data 29 美股公司深度报告 甲骨文甲骨文 请务必阅读正文之后的免责条款和声明。图图 31:2020-23 年企业公有云采用率情况年企业公有云采用率情况 图图 32:2020-23 年大型企业公有云采用率情况年大型企业公有云采用率情况 数据来源：Flexera，中信建投 数据来源：Flexera，中信建投 图图 33:2020-23 年中小微企业公有云采用率情况年中小微企业公有云采用率情况 图图 34:2021-

156、23 年企业核心工作负载部署情况年企业核心工作负载部署情况 数据来源：Flexera，中信建投 数据来源：Flexera，中信建投 Oracle 已经过战略拐点，处于逐步改善阶段。已经过战略拐点，处于逐步改善阶段。中长期而言，在完成已有软件业务转型的大多数工作后，Oracle开始加大力度投入云基础设施以及 AI/ML 方向，此前的战略发展阻力逐步缓解，且过往业务沉淀的企业客户资源以及 To B 服务经验都有助于 Oracle 在新趋势下加速增长。对 Oracle 而言，既有产品/服务的云化转型能够帮Oracle Cloud 在大型企业市场获取份额，同时和 Azure 的战略合作撬动 Azure

157、 多元产品组合的优势，缓解 OCI 短期产品供给不足的问题。另一方面，Oracle 推出了 Autonomous Service 等服务降低运维成本，提升了对中小企业的吸引力。生成式 AI 对于企业的上云也有一定帮助，且这一影响预计会在中长期维度逐步体现。图图 35:FY1Q13-1Q24 Oracle 收入有机增长情况（百万美元）收入有机增长情况（百万美元）图图 36:5 期移动平均下期移动平均下 Oracle 的有机增速（剔除并购影响）的有机增速（剔除并购影响）数据来源：公司公告，中信建投 数据来源：公司公告，中信建投 0%20%40%60%80%100%AWSAzureGCPOCIIBM

158、AlibabaCloud20202021202220230%20%40%60%80%100%AWSAzureGCPOCIIBMAlibabaCloud20202021202220230%20%40%60%80%100%AWSAzureGCPOCIIBMAlibabaCloud20202021202220230%10%20%30%40%50%60%AWSAzureGCPOCIIBMAlibabaCloud202120222023-5%0%5%10%15%05,00010,00015,0001Q134Q133Q142Q151Q164Q163Q172Q181Q194Q193Q202Q211Q224Q

159、223Q23Total Revenue(Organic)%yoy(constant currency)0%2%4%6%8%10%MA(5)yoy 30 美股公司深度报告 甲骨文甲骨文 请务必阅读正文之后的免责条款和声明。图图 37:FY1Q17-1Q24 Oracle云服务业务收入及增速情况（百云服务业务收入及增速情况（百万美元，万美元，%）图图 38:FY1Q13-1Q24 Oracle 授权业务收入及增速情况（百授权业务收入及增速情况（百万美元，万美元，%）数据来源：公司公告，中信建投 数据来源：公司公告，中信建投 图图 39:FY1Q13-1Q24 Oracle 硬件收入及增速情况（百万

160、美硬件收入及增速情况（百万美元，元，%）图图 40:FY1Q13-1Q24 Oracle 服务服务收入及增速情况（百万美收入及增速情况（百万美元，元，%）数据来源：公司公告，中信建投 数据来源：公司公告，中信建投 图图 41:2012M6-2023M8 Oracle 股价及市盈率情况股价及市盈率情况 数据来源：彭博，中信建投 0%5%10%15%20%25%30%02,0004,0006,0008,00010,00012,0001Q173Q171Q183Q181Q193Q191Q203Q201Q213Q211Q223Q221Q233Q231Q24Cloud Services&License S

161、upport%yoy(constant currency)-30%-20%-10%0%10%20%30%01,0002,0003,0004,0001Q134Q133Q142Q151Q164Q163Q172Q181Q194Q193Q202Q211Q224Q223Q23Cloud License&On-Prem License%yoy(constant currency)-20%-15%-10%-5%0%5%10%15%02004006008001,0001,2001,4001,6001Q134Q133Q142Q151Q164Q163Q172Q181Q194Q193Q202Q211Q224Q223

162、Q23Hardware%yoy-20%0%20%40%60%80%100%02004006008001,0001,2001,4001,6001Q134Q133Q142Q151Q164Q163Q172Q181Q194Q193Q202Q211Q224Q223Q23Services%yoy20406080/29/201211/30/201204/30/201309/30/201302/28/201407/31/201412/31/201405/29/201510/30/201503/31/201608/31/201601/31/201706/30/2017

163、11/30/201704/30/201809/28/201802/28/201907/31/201912/31/201905/29/202010/30/202003/31/202108/31/202101/31/202206/30/202211/30/202204/28/202309/20/2023最新价格（美元/股）Best市盈率 31 美股公司深度报告 甲骨文甲骨文 请务必阅读正文之后的免责条款和声明。图图 42:Oracle 在企业软件各领域的市场份额与增长预期（在企业软件各领域的市场份额与增长预期（%，百万美元），百万美元）数据来源：IDC，中信建投 注：IDC统计可能与实际情况存在误

164、差，且不同IDC报告的市场范围可能出现重合，导致加总市场规模及公司收入规模超过实际水Secondary MarketMetric2002120222023-27E CAGRCompany Revenue(US$)14,044 13,989 14,648 14,867 Growth%-0.4%4.7%1.5%Market Share%N/A28.3%25.4%22.7%20.5%Company Revenue(US$)7,983 8,061 8,603 9,040 Growth%1.0%6.7%5.1%Market Share%N/A11.6%10.6%9.5%8.6%Co

165、mpany Revenue(US$)5,352 5,649 5,911 6,312 Growth%5.6%4.6%6.8%Market Share%N/A6.8%6.5%6.1%6.1%Company Revenue(US$)3,019 3,014 3,113 3,323 3,502 Growth%-0.2%3.3%6.7%5.4%Market Share%6.64%6.0%5.6%5.1%4.8%Company Revenue(US$)1,739 1,766 1,851 1,952 11.5Growth%1.6%4.8%5.5%Market Share%N/A6.9%6.1%5.7%5.4%

166、Company Revenue(US$)881 927 1,043 1,266 13.0Growth%5.2%12.5%21.4%Market Share%N/A8.8%8.2%7.9%8.2%Company Revenue(US$)742 742 782 877 996 31.4Growth%0.0%5.4%12.1%13.5%Market Share%5.4%4.8%4.5%4.2%4.1%Company Revenue(US$)854 863 902 945 5.7Growth%1.1%4.6%4.7%Market Share%17.5%16.4%15.6%15.1%Company Re

167、venue(US$)603 634 707 797 16.1Growth%5.1%11.5%12.8%Market Share%N/A14.5%10.1%9.4%9.4%Company Revenue(US$)564 598 708 13.6Growth%6.1%18.3%Market Share%N/AN/A5.0%4.4%4.3%Company Revenue(US$)447 500 513 567 14.0Growth%12.0%2.4%10.7%Market Share%9.2%8.7%7.4%6.6%Company Revenue(US$)551 509 594 2.9Growth%

168、-7.5%16.7%Market Share%2.0%1.7%1.9%Company Revenue(US$)345 352 358 4.1Growth%1.9%1.8%Market Share%15.9%15.6%15.4%Company Revenue(US$)209 212 10.4Growth%1.2%Market Share%3.6%3.0%Company Revenue(US$)118 130 154 201 10.4Growth%11.0%18.3%30.5%Market Share%1.0%1.0%1.0%1.2%Company Revenue(US$)77 88 110 36

169、.0Growth%15.4%24.5%Market Share%0.7%0.6%0.6%Company Revenue(US$)62 69 77 93 17.60 Growth%10.0%12.0%20.6%Market Share%2.0%1.4%1.3%1.4%Total Company35,839 38,020 40,366 42,519 Growth%6.1%6.2%5.3%Market Share%10.9%9.1%8.2%7.7%Total TAM(US$)327,416 418,760 490,902 553,410 Growth%27.9%17.2%12.7%Total Com

170、panyTotal TAM14.1%14.4%Artificial IntelligencePlatforms Software36.0%(On-prem20.6%/Cloud 48.2%)Digital CommerceApplications14.0%(On-prem-1.2%/Cloud 18.8%)Database Administrationand Development ToolsSoftware4.1%(On-prem-1.0%/Cloud 23.0%)External EnterpriseStorage Systems31.4%(Non-Cloud8.6%/Cloud 46.1

171、%)5.7%(On-prem-3.6%/Cloud 15.7%)10.4%(On-prem-5.9%/Cloud 12.8%)Website SoftwareIT Operations ManagementSoftware2.9%17.6%10.4%16.1%(On-prem2.3%/Cloud 24.2%)13.0%(On-prem-1.0%/Cloud 15.5%)13.6%(On-prem4.8%/Cloud 18.4%)Intelligent ProcessAutomationEnterprise PerformanceManagementSales AccelerationSoftw

172、areCustomer ServiceApplications SoftwareIdentity and AccessManagement13.4%(On-prem0.8%/Cloud 21.4%)10.1%(On-prem-1.4%/Cloud 14.8%)11.8%(On-prem12.6%/Cloud 87.4%)19.3%(On-prem6.3%/Cloud 28.0%)11.5%(On-prem-0.4%/Cloud 14.2%)Database ManagementServiceERPCRMBig Data and AnalyticsSoftwareHCMIntegration S

173、oftware 32 美股公司深度报告 甲骨文甲骨文 请务必阅读正文之后的免责条款和声明。平。另外，部分报告前后存在口径调整，也可能产生误差。图图 43:2019-2022 年全球数据库管理系统市场份额（年全球数据库管理系统市场份额（%）图图 44:2019-2022 年全球年全球 ERP 系统市场份额（系统市场份额（%）数据来源：IDC，中信建投 数据来源：IDC，中信建投 图图 45:2018-2021 年全球年全球 CRM 市场份额（市场份额（%）图图 46:2019-2022 年全球大数据及分析软件市场份额（年全球大数据及分析软件市场份额（%）数据来源：IDC，中信建投 数据来源：ID

174、C，中信建投 图图 47:2019-2022 年年全球全球 HCM 市场份额（市场份额（%）图图 48:2020-2022 年全球年全球集成软件集成软件市场份额（市场份额（%）数据来源：IDC，中信建投 数据来源：IDC，中信建投 0%5%10%15%20%25%30%35%200220%2%4%6%8%10%12%14%200220%5%10%15%20%25%200210%2%4%6%8%10%12%14%16%200220%2%4%6%8%10%12%14%200220%5%10

175、%15%20%202020212022 33 美股公司深度报告 甲骨文甲骨文 请务必阅读正文之后的免责条款和声明。图图 49:2020-2022 年全球客户服务软件市场份额（年全球客户服务软件市场份额（%）图图 50:2021-2022 年全球身份和年全球身份和访问管理市场份额（访问管理市场份额（%）数据来源：IDC，中信建投 数据来源：IDC，中信建投 图图 51:2019-23 年中小微企业云厂商采用情况（年中小微企业云厂商采用情况（%）图图52:OCI在吸引中小企业迁移重要工作负载方面表现突出在吸引中小企业迁移重要工作负载方面表现突出 数据来源：Flexera，中信建投 数据来源：Fle

176、xera，中信建投 Oracle 对中小企业的吸引力逐步提升，对中小企业的吸引力逐步提升，其原因主要为 1）成本优势，中小企业 IT 预算一般较为有限，对云计算产品/服务价格较为敏感。根据 Oracle Blog88及 ITConvergence89的测算，Oracle Cloud 在云计算基础层产品的目录价格方面（不含折扣）普遍具备优势。Oracle CEO Safra Catz 认为 Oracle Cloud 的成本优势来自全栈自研，并且 IaaS 能为 PaaS、SaaS 产品/服务带来更多潜在的客户（相比 SaaS 的获客成本优势）90。88 https:/ https:/ https

177、:/ 0%10%20%30%40%50%2020202120220%5%10%15%20%25%30%202120220%20%40%60%80%100%AWSAzureGCPOCIIBMAlibabaCloud200220%10%20%30%40%50%60%AWSAzureGCPOCIIBMAlibabaCloud20212022 34 美股公司深度报告 甲骨文甲骨文 请务必阅读正文之后的免责条款和声明。图图 53:VM 按需定价（按需定价（AMD,4 vCPU,16 GB）方面，）方面，Oracle 在多数国家在多数国家/地区具备目录价格的优势地区具备目录价格的优势

178、 数据来源：Oracle Blog，中信建投 图图 54:VM 按需定价（按需定价（AMD,256 vCPU,2,048 GB）方面，）方面，Oracle 在多数国家在多数国家/地区相比地区相比 AWS 具备价格优势具备价格优势 数据来源：Oracle Blog，中信建投 图图 55:网络传输（网络传输（50TB-500TB）方面，）方面，Oracle 在欧洲、南美、日本等地区的价格具备明显优势在欧洲、南美、日本等地区的价格具备明显优势 数据来源：Oracle Blog，中信建投 35 美股公司深度报告 甲骨文甲骨文 请务必阅读正文之后的免责条款和声明。图图 56:按需定价（按需定价（6K I

179、OPS）方面，）方面，Oracle 在在 500-1000 GB 方面均具备成本优势方面均具备成本优势 图图 57:按需定价（按需定价（38-375K IOPS）方面，）方面，Oracle 在在 500-1000 GB 方方面均具备成本优势面均具备成本优势 数据来源：Oracle Blog，中信建投 数据来源：Oracle Blog，中信建投 图图 58:主流云计算厂商主流云计算厂商 IaaS 层产品价格对比（截止层产品价格对比（截止 2021 年年 5 月）月）数据来源：ITConvergence，中信建投 2）不同于大型企业对性能、灵活性的要求，并且不希望被供应商反向锁定，从而导致垂直软件

180、供应商的兴起；中小企业对软件供应商提供一揽子产品与服务的包容度更高。Forrester 2022 年 9 月报告91显示，64%的SMB 客户更偏好于选择一套解决方案满足其所有需求，而非为每类需求寻求单独的解决方案。此外，一体化解决方案以及基础设施能够降低 TCO 成本92。对于对于 LLM 的基础设施而言，其核心竞争力为成本的基础设施而言，其核心竞争力为成本，而降低成本的关键因素是通信能力，而降低成本的关键因素是通信能力。大模型的训练成本主要由两部分组成，一是多层密集矩阵的计算，二是等待数据或图层权重获得计算资源，例如包括各种正则化、逐点操作、SoftMax 和 ReLU。而考虑下图，201

181、6 年 P100 以来 Nvidia GPU 芯片的算力约提升 93x，而芯片通信带宽约提升不到 4x，这意味着随着 LLM 参数规模的扩张，训练大参数模型所需要的计算量指数级提升。根据腾讯技术工程团队，稠密模型的计算量=6参数规模训练 Token，且根据 DeepMind 研究Training Compute-Optimal Large Language Models，训练 Token 的规模一般要与参数规模同步扩张效果最佳，以此看来大规模参数模型所需要的计算资源提升幅度较大，而 GPU 的带宽能力提升幅度明显制约集群整体的效率，91 Forrester Consulting,Meeting

182、 the Changing Software Technology Needs of SMBs。92 Simplify IT and Reduce TCO:Oracles End-to-End,Integrated Infrastructure for SAP Data Centers。36 美股公司深度报告 甲骨文甲骨文 请务必阅读正文之后的免责条款和声明。导致 FLOPS Utilization rate 存在瓶颈，大量时间计算资源是空置的。图图 59:LLM 的参数规模过去的参数规模过去 5 年提升了约年提升了约 15000 倍倍 图图 60:Nvidia GPU 芯片算力与带宽的提升幅

183、度并不一致芯片算力与带宽的提升幅度并不一致 数据来源：neptune.ai，中信建投 数据来源：Semianalysis，中信建投 表表 3:LLM 训练过程中的计算负载与时间并不匹配训练过程中的计算负载与时间并不匹配 Operation class%flop%Runtime Tensor contraction 99.80 61.0 Stat.normalization 0.17 25.5 Element-wise 0.03 13.5 资料来源：DATA MOVEMENT IS ALL YOU NEED，中信建投 除带宽瓶颈外，内存限制也是除带宽瓶颈外，内存限制也是 LLM 训练成本的重要因

184、素。训练成本的重要因素。内存从近及远对应传输速度从快至慢，但相应代价是单位存储的成本自高降低。一些团队尝试利用 SRAM 保存模型权重，从而缓解资源瓶颈，但根据Semianlaysis，当前 Cerebras 所开发的芯片也只有 40GB 的 SRAM93，甚至无法存储 1000 亿参数规模模型的权重。另外，即使通过大量芯片组成SRAM内存池来存储模型权重，按照Nvidia A100 40MB/H100 50MB 的SRAM，考虑单位 SRAM 的成本上，也至少是 100 美元/GB 以上（即使剔除英伟达 GPU 芯片本身的毛利率），远高于DRAM 的成本，因此 SRAM 存储的成本较高，更合

185、理的方式还是结合 DRAMSRAM。图图 61:内存层次结构内存层次结构 图图 62:DRAM 平均每平均每 GB 的价格自的价格自 2012 年后下降幅度趋缓年后下降幅度趋缓 数据来源：Semianalysis，中信建投 数据来源：Semianalysis，中信建投 93 https:/ 37 美股公司深度报告 甲骨文甲骨文 请务必阅读正文之后的免责条款和声明。图图 63:训练不同大语言模型所需要的内存情况训练不同大语言模型所需要的内存情况 图图 64:大语言模型参数规模与大语言模型参数规模与 AI 芯片内存关系芯片内存关系 数据来源：AI and Memory Wall，中信建投 数据来源

186、：AI and Memory Wall，中信建投 DRAM 的优势是成本低，2023 年单位 GB 的成本大约在中低个位数（5 美元/GB），远小于 SRAM 的成本，但延迟高（100ns，10 x SRAM）。一个不利的趋势是，2012 年往后 DRAM 单位 GB 的成本下降幅度较此前有所放缓，这就导致内存侧的瓶颈。并且内存瓶颈与通信带宽瓶颈相互联系，由于模型规模的迅速扩张，通过堆叠 DRAM（例如 3D 堆叠 DRAM 形成 HBM，但会带来额外的封装成本，导致单位 GB 的成本提升到 10-20 美元/GB94），同时并行训练等优化能够缓解内存瓶颈，但这带来额外的通信需求。行业解决通信

187、和行业解决通信和内存瓶颈的措施主要内存瓶颈的措施主要引入引入 CXL 标准协议，较标准协议，较 PCIe 协议相比强调内存与缓存的一致性，同协议相比强调内存与缓存的一致性，同时将内存时将内存/缓存与缓存与 CPU 关系解耦，从而构造内存池，并支持内存扩展。关系解耦，从而构造内存池，并支持内存扩展。根据Pond:CXL-Based Memory Pooling Systems for Cloud Platforms，微软 Azure 50%的成本来自服务器成本，其中 25%的服务器成本都来自于内存闲置（Stranded）。结果显示基于 CXL1.0 协议，通过 Memory Pooling 等策

188、略，微软将 DRAM 的数量下降 7%（但代价是 CXL 延迟提升 222%），服务器总体成本节约 3.5%。换言之，CXL 协议下发展异构模块化网络有利于降低成本，微软/Google/Oracle/IBM 等厂商都已加入并支持 CXL 协议，而 AWS 尚未加入这一协议95。图图 65:CXL 协议下的协议下的 Memory Pooling 与与 Switch Capability 数据来源：Semianalysis，中信建投 在模块化趋势下，Nvidia CEO Jensen Huang 提出“The datacenter is the new unit of computing”96（数

189、据中心是新的计算单元），因而原有的数据中心自研技术栈模式可能被重塑。或者说，原先为单一工作负载设计专用ASIC 芯片提升效率的模式并非效率最优，而是为一类工作负载设计专用芯片，并构建模块化网络，不同工作负载通过分配不同底层组件适应，从而提升效率。且 AWS 并未采用第三方供应商的网络解决方案（如 NVLink）94 https:/ 95 https:/puteexpresslink.org/members 96 https:/ 美股公司深度报告 甲骨文甲骨文 请务必阅读正文之后的免责条款和声明。97，因此在 AI 算力占比提升趋势下，AWS 过去所建立的优势成为了一种阻碍，阻碍其转向新网络架构

190、，从而在LLM 训练和推理端需要付出额外的成本，并且在战略合作上（例如 AWS 采购 Nvidia GPU 的份额不及其公有云市场份额）也存在落后。这些趋势将逐步转化为市场份额的动态变化。在 AI 芯片严重短缺的情况下，AWS 等头部厂商算力不足可能导致客户新增工作负载的流失，例如 Elon Musk 2023 年 5 月向 Oracle Cloud 达成超过 50 亿美元的订单，租赁其 GPU 资源98。并且 Oracle/Microsoft 等与Nvidia 密切合作以获取战略支持，Nvidia 则希望拓展其网络相关产品，而非局限于 GPU 的产品销售。例如，在Nvidia 与 Oracl

191、e 合作的通稿99中，Oracle 提到其超大规模集群包含“OCI Compute Bare Metal,an ultra-low latency RoCE cluster based on NVIDIA networking,and a choice of HPC storage”，并且这一网络可支持扩展至 32768 块GPU，同时 Oracle 发布搭载 H100 GPU 的计算实例。在 Nvidia 与 Microsoft 的合作通稿100中，Microsoft 提到“Microsoft Azures AI-optimized virtual machine instances are

192、 architected with NVIDIAs most advanced data center GPUs and are the first public cloud instances to incorporate NVIDIA Quantum-2 400Gb/s InfiniBand networking”。总结来看，Oracle 等厂商将受益于 AI 算力提升趋势，且短期逻辑上 Oracle/MSFT 通过战略合作协议在供需严重短缺阶段获取更多的份额，中期维度看底层网络架构的先进性有望降低成本，头部厂商如 AWS 陷入“自研陷阱”，可能导致 AI 领域的份额再平衡，Oracle

193、有望受益这一趋势。盈利预测盈利预测 我们预计公司 FY24-26 年营业收入分别实现 563/627/685 亿美元，同比增长 13%/11%/9%，其中 Cloud Service&License Support 分别实现 423/488/548 亿美元，同比增长 20%/15%/12%；Cloud License&On-Prem Support 分别实现 52/52/47 亿美元，同比变动幅度为-10%/0%/-10%；硬件相关收入分别实现 32/33/33 亿美元，同比-2%/+1%/+1%；服务相关收入分别实现 56/57/57 亿美元，同比 0%/+1%/+1%。图图 66:FY20

194、13-2026 Oracle 营收预测拆分营收预测拆分 数据来源：公司公告，中信建投 97 https:/ still hasnt even joined the CXL consortium.Furthermore,multiple AWS sources(with permission to share)tell us Amazon will not deploy 3rd party composable fabrics between nodes from Nvidia,although Amazon is working on something.98 https:/ https:/

195、https:/ 单位：百万美元单位：百万美元经营数据经营数据FY2013FY2014FY2015FY2016FY2017FY2018FY2019FY2020FY2021FY2022FY2023FY2024EFY2025EFY2026EGroup LevelTotal Revenue$37,180$38,274$38,236$37,047$37,727$39,383$39,505$39,068$40,479$42,441$49,955$56,298$62,663$68,487$75,751Change in$1,094($38)($1,189)$680$1,656$122($437)$1,411

196、$1,962$7,514$6,343$6,365$5,825$7,264%yoy3%0%-3%2%4%0%-1%4%5%18%13%11%9%11%Cloud Services&License Support$4,772$19,783$20,949$21,716$23,800$26,223$26,707$27,391$28,700$30,174$35,308$42,260$48,796$54,779$62,187Change in$15,011$1,166$767$2,084$2,423$484$684$1,309$1,474$5,134$6,952$6,536$5,982$7,408%yoy

197、315%6%4%10%10%2%3%5%5%17%20%15%12%14%yoy,constant currencyCloud License&On-Prem License$3,769$9,417$8,535$7,274$6,417$5,771$5,855$5,128$5,398$5,878$5,779$5,197$5,197$4,690$4,455Change in$5,648($882)($1,261)($857)($646)$84($727)$270$480($99)($583)$0($507)($234)%yoy150%-9%-15%-12%-10%1%-12%5%9%-2%-10%

198、0%-10%-5%yoy,constant currencyHardware$5,346$5,373$5,205$4,669$4,152$3,994$3,704$3,444$3,360$3,184$3,274$3,225$3,257$3,289$3,322Change in$27($168)($536)($517)($158)($290)($260)($84)($176)$90($49)$32$33$33%yoy1%-3%-10%-11%-4%-7%-7%-2%-5%3%-2%1%1%1%yoy,constant currencyServices$4,258$3,701$3,547$3,388

199、$3,358$3,395$3,239$3,105$3,021$3,205$5,594$5,617$5,673$5,729$5,787Change in$($557)($154)($159)($30)$37($156)($134)($84)$184$2,389$23$56$57$57%yoy-13%-4%-4%-1%1%-5%-4%-3%6%75%0%1%1%1%yoy,constant currency 39 美股公司深度报告 甲骨文甲骨文 请务必阅读正文之后的免责条款和声明。估值估值 我们以 4%的中长期利率为中枢，对应 25x PE，结合各业务增长率预期和利润率预期，对 Oracle 各细

200、分业务予以估值，最终加总并以 10%的必要收益率折现，对应 135 美元/股的目标价，较当前收盘价有约 23%的上行空间。图图 67:FY25（CY24）Oracle 估值拆分估值拆分 数据来源：公司公告，中信建投 投资评价和建议投资评价和建议 随着公司加速向云计算转型，业绩中长期中枢有望抬升，且受 Gen AI 催化短期业绩增速明显提升，预计Gen AI 将加速企业端数字化进程，带动数据库、ERP、HCM 等领域需求的增长，公司作为细分领域的龙头之一，预计将受益于这一进程。利润端，公司业务转型带来的收入结构优化也将传导至利润端，叠加公司对于费用的优化以及债务结构的调整，利息负担有望减轻，带来

201、利润率明显回升。我们预计公司 FY24-26 年营业收入分别实现 563/627/685 亿美元，同比增长 13%/11%/9%，其中 Cloud Service&License Support 分别实现 423/488/548亿美元，同比增长 20%/15%/12%；Cloud License&On-Prem Support 分别实现 52/52/47 亿美元，同比变动幅度为-10%/0%/-10%；硬件相关收入分别实现 32/33/33 亿美元，同比-2%/+1%/+1%；服务相关收入分别实现 56/57/57亿美元，同比 0%/+1%/+1%。我们看好 Oracle 中长期的盈利前景，首

202、次覆盖并给予“买入”评级。2024E-based Valuation2024E 收入(USD)2024ENOPAT(USD)P/SP/E2024E估值(USD)2024E 每股合理价值(USD)折现至2024E(USD)估值占比1.License Support20,047 10,710 13.4x25x267,747 958664%1.1 Application Maintenance6,817 3,642 13.4x25x91,043 32291.2 Tech&Infra Maintenance13,231 7,068 13.4x25x176,704 63572.Cloud Service

203、27,934 4,190 4.8x32x132,967 474332%2.1 Oracle Cloud Infra(Gen2 Cloud&Legacy Hosting)10,434 405 1.6x40 x16,218 652.1.1 Gen2 Cloud10,199 405 1.6x40 x16,218 652.1.2 Legacy Hosting235 -0.0 x-002.2 PaaS3,145 430 5.1x38x16,122 652.3 SaaS(Strategic Back Office&Other Verticals)14,355 3,354 7.0 x30 x100,627

204、36322.3.1 Strategic Back Office8,331 1,947 7.0 x30 x58,401 21192.3.2 Other Verticals&Acquired6,024 1,408 7.0 x30 x42,226 15143.Hardware3,257 881 6.1x23x20,027 765%3.1 Hardware System Product590 64 2.5x23x1,456 103.2 Hardware System Support2,667 817 7.0 x23x18,571 764.Service5,673 -0.0 x-000%4.1 Cons

205、ulting3,487 -0.0 x0 x-4.2 OnDemand986 -0.0 x0 x-4.3 Education325 -0.0 x0 x-4.4 Other Service875 -0.0 x0 x-5.Net Cash-000%NAV56,911 15,781 7.4x27x420,741 149135Fully diluted shares outstanding(mn)2,8232,823 13525.0收盘价(USD/Sh)109.964.0%22.77%17.2Current PE-Band2024E SOTPBase PE-BandImpied Interest Rat

206、e 40 美股公司深度报告 甲骨文甲骨文 请务必阅读正文之后的免责条款和声明。风险分析风险分析 监管风险：监管风险：由于公司各项业务不同程度受监管影响，例如欧盟的一般数据保护条例（GDPR）等数据隐私和安全法规的变化可能影响 Oracle 的能力，从而影响其业务模式。宏观或行业环境变化：宏观或行业环境变化：经济衰退或不确定性可能减少对 Oracle 的软件和服务的需求，影响其营收及盈利能力。新兴技术，如人工智能、区块链和物联网（IoT）可能会对 Oracle 的传统业务模式产生扰动，并对其市场份额造成威胁。竞争加剧风险：竞争加剧风险：随着更多企业移动到云端，Oracle 面临来自云计算软件提供

207、商，如 Salesforce、Microsoft和 Amazon 的竞争。表表 4:FY24 主要业务主要业务收入下降幅度对收入下降幅度对 EPS 的敏感性分析的敏感性分析 License Support/Cloud Service-20%-10%0%10%20%-20%-45.2%-36.0%-26.8%-17.6%-8.4%-10%-31.8%-22.6%-13.4%-4.2%5.0%0%-18.4%-9.2%0.0%9.2%18.4%10%5.0%4.2%13.4%22.6%31.8%20%8.4%17.6%26.8%36.0%45.2%资料来源：公司公告，中信建投 41 美股公司深度报

208、告 甲骨文甲骨文 请务必阅读正文之后的免责条款和声明。报表预测报表预测 资产负债表（百万资产负债表（百万美美元）元）利润表（百万利润表（百万美美元）元）FY2022A FY2023A FY2024E FY2025E FY2026E 会计年度会计年度 FY2022A FY2023A FY2024E FY2025E FY2026E 流动资产流动资产 31,633.00 21,004.00 29,782.24 44,796.06 61,023.36 营业收入营业收入 42,440.00 49,954.00 56,298.81 62,663.58 68,487.25 现金 21,902.00 10,1

209、87.00 17,651.25 31,575.47 46,615.29 营业成本 8,877.00 13,564.00 10,978.71 11,964.82 13,039.50 应收票据及应收账款合5,953.00 6,915.00 7,482.37 8,154.43 8,886.86 其他营业费用 4,904.00 680.00 2,521.05 2,747.49 2,994.27 其他应收款 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 销售和管理费用 10,514.00 13,994.00 13,777.50 15,014.99 16,363.64 预付账款 3,778.00 3,

210、902.00 4,648.62 5,066.16 5,521.20 研发费用 7,219.00 8,623.00 8,871.01 9,667.81 10,536.17 存货 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 财务费用 2,755.00 3,505.00 4,230.98 4,105.22 4,054.54 其他流动资产 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 其他经营损益 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 非流动资产非流动资产 77,664.00 113,380.0 109,066.3 104,752.7 100,439.0 投资收益 0.00 0.

211、00 0.00 0.00 0.00 长期投资 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 公允价值变动收益 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 固定资产 9,716.00 17,069.00 14,394.86 11,720.71 9,046.57 营业利润营业利润 8,171.00 9,588.00 14,061.61 15,830.41 17,671.71 无形资产 1,440.00 9,837.00 8,197.50 6,558.00 4,918.50 其他非经营损益-522.00-462.00-234.00-234.00-234.00 其他非流动资产 66,508.

212、00 86,474.00 86,474.00 86,474.00 86,474.00 利润总额利润总额 7,649.00 9,126.00 13,827.61 15,596.41 17,437.71 资产总计资产总计 109,297.0 134,384.0 138,848.5 149,548.7 161,462.4 所得税 932.00 623.00 593.05 668.92 747.89 流动负债流动负债 19,511.00 23,090.00 19,631.22 21,394.50 23,316.15 净利润净利润 6,717.00 8,503.00 13,234.56 14,927.4

213、9 16,689.82 短期借款 3,749.00 4,061.00 0.00 0.00 0.00 少数股东损益 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 应付票据及应付账款合1,317.00 1,204.00 1,214.87 1,323.98 1,442.90 归属母公司净利润归属母公司净利润 6,717.00 8,503.00 13,234.56 14,927.49 16,689.82 其他流动负债 14,445.00 17,825.00 18,416.36 20,070.51 21,873.24 EBITDA 12,376.00 15,157.00 22,372.24 24,0

214、15.27 25,805.89 非流动负债非流动负债 95,554.00 109,738.0 109,738.0 109,738.0 109,738.0 EPS（元）2.45 3.10 4.83 5.45 6.09 长期借款 72,110.00 86,420.00 86,420.00 86,420.00 86,420.00 其他非流动负债 23,444.00 23,318.00 23,318.00 23,318.00 23,318.00 负债合计负债合计 115,065.0 132,828.0 129,369.2 131,132.5 133,054.1 主要财务比率主要财务比率 少数股东权益

215、452.00 483.00 483.00 483.00 483.00 会计年度会计年度 FY2022A FY2023A FY2024E FY2025E FY2026E 股本 26,808.00 30,215.00 31,215.00 32,215.00 33,215.00 成长能力成长能力 资本公积 0.00 0.00-1,000.00-2,000.00-3,000.00 营业收入(%)4.84 17.70 8.98 8.98 8.98 留存收益-2,289.72 归属于母公司净利润(%)-32.86 21.41 42.97 9.10 9.09 归属母公司股东权益-6,220.00 1,073

216、.00 8,996.37 17,933.28 27,925.28 获利能力获利能力 负债和股东权益负债和股东权益 109,297.0 134,384.0 138,848.5 149,548.7 161,462.4 毛利率(%)79.08 72.85 79.83 79.83 79.83 净利率(%)15.83 17.02 24.31 25.16 25.81 ROE(%)-107.99 792.45 147.11 83.24 59.77 ROIC(%)20.25 23.33 20.17 22.81 26.27 偿债能力偿债能力 现金流量表（百万现金流量表（百万美美元）元）资产负债率(%)105.2

217、8 98.84 93.17 87.69 82.41 会计年度会计年度 FY2022A FY2023A FY2024E FY2025E FY2026E 净负债比率(%)-935.45 5,160.28 725.46 297.80 140.12 经营活动现金流经营活动现金流 9539 17165 21291.37724243.99 26016.146 流动比率 1.62 0.91 1.52 2.09 2.62 净利润 6,717.00 8,503.00 13,234.56 14,927.49 16,689.82 速动比率 1.62 0.91 1.52 2.09 2.62 折旧摊销 1,972.00

218、 2,526.00 4,313.64 4,313.64 4,313.64 营运能力营运能力 财务费用 2,755.00 3,505.00 4,230.98 4,105.22 4,054.54 总资产周转率 0.39 0.37 0.39 0.40 0.40 其他经营现金流-1,905.00 2,631.00-487.80 897.63 958.14 应收账款周转率 7.13 7.22 7.28 7.28 7.28 投资活动现金流投资活动现金流 11,220.00 7,910.00-223.96-223.96-223.96 每股指标（元）每股指标（元）资本支出-2,959.00-8,569.00

219、0.00 0.00 0.00 每股收益(最新摊薄)2.45 3.10 5.09 6.01 7.12 其他投资现金流 14,179.00-27,915.0-223.96-223.96-223.96 每股经营现金流(最新摊薄)3.48 6.27 7.77 8.85 9.50 筹资活动现金流筹资活动现金流-29,126.0-7,910.00-13,603.2-10,095.8-10,752.4-每股净资产(最新摊薄)-2.27 0.39 3.28 6.55 10.19 短期借款-4,501.00 312.00-4,061.00 0.00 0.00 估值比率估值比率 长期借款-3,885.00 14,

220、310.00 0.00 0.00 0.00 P/E 44.84 35.43 22.76 20.18 18.05 其他筹资现金流-20,740.0-6,712.00-9,542.17-10,095.8-10,752.-P/B-48.43 280.73 33.48 16.80 10.79 现金净增加额现金净增加额-8,367.00-11,409.0-7,464.25 13,924.22 15,039.82 EV/EBITDA 242.93 224.86 156.76 150.06 143.34 资料来源：公司公告，iFinD，中信建投 42 美股公司深度报告 甲骨文甲骨文 请务必阅读正文之后的免责

221、条款和声明。分析师介绍分析师介绍 于伯韬于伯韬 FRM，香港大学金融学硕士，武汉大学经济学学士，5 年互联网及港股策略卖方从业经历，2021、2020 年新财富港股及海外方向第五名成员，2022 年新浪金麒麟港股及海外市场最佳分析师第三名，2020 年新浪金麒麟港股及海外市场新锐分析师第一名。崔世峰崔世峰 海外研究首席分析师，南京大学硕士，6 年买方及卖方复合从业经历，专注于互联网龙头公司研究，所在卖方团队获得 2019-2020 年新财富传媒最佳研究团队第二名。2022年新财富海外研究最佳研究团队入围。许悦许悦 海外研究员，南洋理工大学硕士，专注于互联网研究，2022 年加入中信建投海外前瞻

222、组。美股公司深度报告 甲骨文甲骨文 评级说明评级说明 投资评级标准 评级 说明 报告中投资建议涉及的评级标准为报告发布日后 6个月内的相对市场表现，也即报告发布日后的 6 个月内公司股价（或行业指数）相对同期相关证券市场代表性指数的涨跌幅作为基准。A 股市场以沪深300 指数作为基准；新三板市场以三板成指为基准；香港市场以恒生指数作为基准；美国市场以标普 500 指数为基准。股票评级 买入 相对涨幅 15以上 增持 相对涨幅 5%15 中性 相对涨幅-5%5之间 减持 相对跌幅 5%15 卖出 相对跌幅 15以上 行业评级 强于大市 相对涨幅 10%以上 中性 相对涨幅-10-10%之间 弱于

223、大市 相对跌幅 10%以上 分析师声明分析师声明 本报告署名分析师在此声明：（i）以勤勉的职业态度、专业审慎的研究方法，使用合法合规的信息，独立、客观地出具本报告,结论不受任何第三方的授意或影响。（ii）本人不曾因，不因，也将不会因本报告中的具体推荐意见或观点而直接或间接收到任何形式的补偿。法律主体说明法律主体说明 本报告由中信建投证券股份有限公司及/或其附属机构（以下合称“中信建投”）制作，由中信建投证券股份有限公司在中华人民共和国（仅为本报告目的，不包括香港、澳门、台湾）提供。中信建投证券股份有限公司具有中国证监会许可的投资咨询业务资格，本报告署名分析师所持中国证券业协会授予的证券投资咨询

224、执业资格证书编号已披露在报告上海品茶。在遵守适用的法律法规情况下，本报告亦可能由中信建投（国际）证券有限公司在香港提供。本报告作者所持香港证监会牌照的中央编号已披露在报告上海品茶。一般性声明一般性声明 本报告由中信建投制作。发送本报告不构成任何合同或承诺的基础，不因接收者收到本报告而视其为中信建投客户。本报告的信息均来源于中信建投认为可靠的公开资料，但中信建投对这些信息的准确性及完整性不作任何保证。本报告所载观点、评估和预测仅反映本报告出具日该分析师的判断，该等观点、评估和预测可能在不发出通知的情况下有所变更，亦有可能因使用不同假设和标准或者采用不同分析方法而与中信建投其他部门、人员口头或书面表达的意

225、见不同或相反。本报告所引证券或其他金融工具的过往业绩不代表其未来表现。报告中所含任何具有预测性质的内容皆基于相应的假设条件，而任何假设条件都可能随时发生变化并影响实际投资收益。中信建投不承诺、不保证本报告所含具有预测性质的内容必然得以实现。本报告内容的全部或部分均不构成投资建议。本报告所包含的观点、建议并未考虑报告接收人在财务状况、投资目的、风险偏好等方面的具体情况，报告接收者应当独立评估本报告所含信息，基于自身投资目标、需求、市场机会、风险及其他因素自主做出决策并自行承担投资风险。中信建投建议所有投资者应就任何潜在投资向其税务、会计或法律顾问咨询。不论报告接收者是否根据本报告做出投资决策，中

226、信建投都不对该等投资决策提供任何形式的担保，亦不以任何形式分享投资收益或者分担投资损失。中信建投不对使用本报告所产生的任何直接或间接损失承担责任。在法律法规及监管规定允许的范围内，中信建投可能持有并交易本报告中所提公司的股份或其他财产权益，也可能在过去 12 个月、目前或者将来为本报告中所提公司提供或者争取为其提供投资银行、做市交易、财务顾问或其他金融服务。本报告内容真实、准确、完整地反映了署名分析师的观点，分析师的薪酬无论过去、现在或未来都不会直接或间接与其所撰写报告中的具体观点相联系，分析师亦不会因撰写本报告而获取不当利益。本报告为中信建投所有。未经中信建投事先书面许可，任何机构和/或个人

227、不得以任何形式转发、翻版、复制、发布或引用本报告全部或部分内容，亦不得从未经中信建投书面授权的任何机构、个人或其运营的媒体平台接收、翻版、复制或引用本报告全部或部分内容。版权所有，违者必究。中信建投证券研究发展部中信建投证券研究发展部 中信建投（国际）中信建投（国际）北京 上海 深圳 香港 东城区朝内大街2 号凯恒中心B座 12 层 上海浦东新区浦东南路528号南塔 2103 室 福田区福中三路与鹏程一路交汇处广电金融中心 35 楼 中环交易广场 2 期 18 楼 电话：（8610）8513-0588 电话：（8621）6882-1600 电话：（86755）8252-1369 电话：（852）3465-5600 联系人：李祉瑶 联系人：翁起帆 联系人：曹莹 联系人：刘泓麟 邮箱： 邮箱： 邮箱： 邮箱：charleneliucsci.hk