摘要

• - Oracle 2026 年第二季度（FY2027Q1）实现营收 193 亿美元，创历史新高，同比增长 30%。本季度最核心的增长 来源仍然是 OCI 云基础设施，云基础设施收入达到 74 亿美元，同比增长 121%。云应用业务则保持相对稳定增 长，整体 SaaS 收入同比增长 10%，其中 Fusion 增长 14%，行业应用增长超过 20%。Non-GAAP 营业利润达到 82 亿 美元，同比增长 31%，增速略高于收入，Non-GAAP 营业利润率维持在 42%左右；Non-GAAP EPS 达到 1.92 美元， 同比增长 30%。
• - 本周国内方面，智谱 GLM-5.3-FlashX 进一步提升国产算力上的推理效率，Qwen3.8-Omni-Flash 强化百万 Token 全模态理解，小米 MiMo 则通过公开大规模 Agent 强化学习训练探索 RL Scaling Law。海外方面，Anthropic 将 Claude 进一步整合为统一 Agent 工作平台，Google 升级 Gemini 实时语音与扩展推理能力，模型竞争正从单一智 能水平加速转向推理效率、多模态交互与复杂任务自主执行能力。

风险提示

芯片制程发展与良率不及预期 中美科技领域政策恶化 智能手机销量不及预期

内容目录

海外市场行情回顾............................................................................... 3 多家国内模型更新，Claude 整合 Cowork 和 Chat ..................................................... 4 Oracle：毛利率正在降低，仍需关注数据中心建设情况............................................... 4 风险提示....................................................................................... 5

海外市场行情回顾

图表1：截至9月18日海外AI相关个股行情

来源：Reuters、国金证券研究所

多家国内模型更新，Claude 整合 Cowork 和 Chat

智谱发布 GLM-5.3-FlashX，在 10 万张国产芯片推理算力基础上进一步优化 Infra 与推理 效率，最高生成速度提升至 200Token/s，在延续 GLM-5.3-Flash 智能水平的同时强化速 度与性价比。阿里 Qwen 团队推出原生全模态模型 Qwen3.8-Omni-Flash，支持文本、图像、 音频和视频输入及 100 万 Token 上下文，29 项基准平均成绩较 Qwen3.5-Omni-Plus 提升 超 25%，尤其在音频理解、多说话人识别和多模态工具调用方面进步明显，但部分视频 Agent 测试仍落后于 Gemini3.8Flash。小米 MiMo 团队首次公开 MiMo-V2.6 大规模 Agent 强化学习训练过程，单步训练规模约 20 亿 Token，并实时披露 Token 消耗与成本，Pro 和 Flash 版本累计训练成本已超过 128 万美元，持续探索 RL Scaling Law 与训练过程开放 化。

海外方面，Anthropic 将 Claude Cowork 与 Claude Chat 整合为统一平台，由 Claude 根 据任务自动调用搜索、文件、代码、表格、文档及演示等工具，并支持复杂任务在云端持 续运行，进一步强化 Agent 化工作流。Google 则推出 Gemini 3.8 Live 及 Extended Thinking 实时语音模型，在原生音频对音频架构下进一步降低交互延迟，并引入“边说边 想”的后台扩展推理能力，推动实时语音模型从自然对话向复杂推理、代码排错和多任务 执行场景延伸。

Oracle：毛利率正在降低，仍需关注数据中心建设情况

Oracle 2026 年第二季度（FY2027Q1）实现营收 193 亿美元，创历史新高，同比增长 30%。 本季度最核心的增长来源仍然是 OCI 云基础设施，云基础设施收入达到 74 亿美元，同比 增长 121%，说明 Oracle 此前签署的大规模 AI 基础设施订单已经完成部署，开始快速转 化为实际收入。云应用业务则保持相对稳定增长，整体SaaS收入同比增长10%，其中Fusion 增长 14%，行业应用增长超过 20%。Non-GAAP 营业利润达到 82 亿美元，同比增长 31%，增 速略高于收入，Non-GAAP 营业利润率维持在 42%左右；Non-GAAP EPS 达到 1.92 美元，同 比增长 30%。

Oracle 本季度 RPO 继续扩大，但相比单纯观察 RPO 绝对规模，更值得关注的是 RPO 已经 开始进入加速兑现阶段。管理层披露，本季度 RPO 较 26 年第四财季进一步增加 260 亿美 元，而且新增合同中的绝大多数采用客户预付款、自带硬件或类似融资机制，因此不会要 求 Oracle 额外投入现金，同时这些新增订单主要将在 2028 财年及以后贡献收入。与此同 时，公司预计目前大约一半的 RPO 将在未来 36 个月内转化为销售收入。

自 26 年第四财季结束以来，公司已经向客户交付 850MW 容量，其中包含超过 30 万颗 GPU， 仅第一季度交付规模就接近第四季度的 3 倍，并相当于上一整个财年交付容量的 73%。本 季度公司签署超过 300 亿美元新增 AI 合同，而且不需要 Oracle 额外提供资本。目前 OCI GPU 利用率高达 97.9%，说明新上线算力几乎可以迅速被客户吸收。第一季度所有到期需 要续约的 GPU 容量也全部完成续约或重新出售，而且价格较此前合同高出 20%，其中大多 数 GPU 已经使用 4 年以上。

Abilene 仍然是 Oracle 当前 AI 基础设施收入兑现最重要的项目。本季度 Abilene 单个园 区交付 13.1 万颗 GPU，是第四季度的 1.9 倍，目前 8 栋建筑中已经有 6 栋交付，对应 618MW 容量，占园区总容量的 75%，客户验收周期已经缩短至 24 小时。Shackelford 则是下一个 吉瓦级园区，公司表示 Vera Rubin 系统在硬件质量、制造良率以及性能方面均好于预期， 并将在 FY2027Q2 开始向客户交付首批 Vera Rubin 系统。墨西哥项目的数据中心建设目前 仍按计划推进，正在申请空气排放许可证，现场供电将采用 Bloom Energy 燃料电池。威 斯康星项目则采用电网供电，目前同样处于正常建设进度。管理层明确表示，这两个项目 均不会影响此前给出的 FY2027 收入和盈利指引。

OCI 收入快速增长的代价仍然是极高的资本投入和自由现金流压力。Oracle 第一季度经营 现金流创纪录达到 230 亿美元，但其中明确包含客户预付款的贡献。同期资本开支达到 280 亿美元，因此自由现金流仍为负 50 亿美元。扣除客户预付款之后，公司披露本季度 净现金资本开支为 180 亿美元。公司维持 FY2027 全年 900 亿至 950 亿美元资本开支计划， 但预计净现金资本开支不会超过 700 亿美元，相当于约 200 亿至 250 亿美元资本需求通 过预付款及其他融资方式承担。此外，公司已经在第一季度完成此前宣布的 200 亿美元 ATM 股权发行。

展望 FY2027Q2，Oracle 预计总收入同比增长 30%至 34%，云收入增长 65%至 71%，Non-GAAP EPS 达到 1.85 至 1.93 美元，同比增长 21%至 25%，且这一增速剔除了上一财年同期 Ampere 投资收益的影响。对于 2027 财年，公司进一步上调收入预期至至少 900 亿美元，同比增

长至少 34%，Non-GAAP EPS 指引提高至 8.10 美元。

图表1：Oracle收入增速（百万美元） 图表2：Oracle毛利率

GAAP毛利率(左轴) 环比涨跌幅(右轴)

营业收入(M) 营业收入预期(M)

同比涨跌幅(右轴)

环比增速(%) 同比增速(%)

80%

4%

30000

50%

70%

2%

25000

40%

60%

0%

20000

30%

50%

-2%

15000

20%

40%

-4%

30%

10000

10%

-6%

20%

5000

0%

-8%

10%

0

-10%

0%

-10%

来源：路透、国金证券研究所 来源：路透、国金证券研究所

我们认为本季度进一步证明 Oracle 正在从传统数据库与 SaaS 软件公司转变为同时拥有 AI 基础设施、数据库、多云连接、企业数据和应用层能力的综合 AI 平台公司。当前 Oracle 最大的优势已经不仅是拥有大量 GPU，而是公司能够把电力、数据中心、GPU、网络、数据 库以及企业应用整合成完整基础设施，并且通过大量已有 Oracle Database 和 Fusion 客 户获得天然的企业客户入口。从 850MW 季度交付、Abilene 达到 75%交付比例、OCI 收入 121%的增速以及其他数据中心按计划继续建设来看，Oracle 有能力兑现大额 RPO。

不过，未来几个季度市场仍需要重点观察 1）RPO 向收入转化速度以及 OCI 收入增速。2） 数据中心实际交付。3）GPU 利用率、续约价格与基础设施利润率。4）资本开支、融资结 构与自由现金流。

风险提示

• 1.芯片制程发展与良率不及预期：半导体工艺的发展面临诸多挑战，主要包括技术瓶颈、 良率提升难度、研发成本高企以及供应链不确定性等问题。随着工艺节点微缩变得愈发复 杂，先进制程的实现难度和成本不断攀升，可能导致量产延迟，甚至影响产品性能和成本 控制。此外，地缘政治风险和出口管制可能扰乱供应链，进一步拖累产能扩张。
• 2.中美科技领域政策恶化：中美在 AI 领域竞争激烈，美国限制先进芯片和半导体对中国 的出口，随着竞争的加剧，未来可能会推出更严格的限制政策，限制国内 AI 模型的发展。
• 3.智能手机销量不及预期：智能手机销量与产品本身质量关系紧密，若产品本身有缺陷则 智能手机销量可能受到影响。同时宏观经济变化也有可能导致消费者消费意愿发生变化从 而影响智能手机销量。

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