Larry Ellison dari $ORCL tentang membuat database mereka multi-cloud, memvektorkan data untuk model AI, dan menyatukan semua data perusahaan melalui platform AI: "Baiklah, izinkan saya mulai dengan cloud tradisional dan database Oracle tradisional. Jadi saya pikir perubahan terbesar yang kami buat di sana adalah membuat database kami tersedia di cloud semua orang. Jadi Anda dapat membeli database dunia di Google atau Amazon. -- tersedia di Microsoft Azure serta OCI. Jadi itu yang paling -- mungkin itu adalah langkah pertama yang kami buat. Kami menyebutnya multi-cloud, dan kami benar-benar menyematkan pusat data OCI di dalam cloud lain. Jadi mereka mendapatkan versi terbaru dan terbaik dari Oracle Database. Hal kedua yang kami lakukan adalah kami benar-benar mengonversi database Oracle atau menambahkan kemampuan ke Oracle Database. -- untuk memungkinkan Anda melakukan vektorisasi semua data Anda. Jadi ini adalah database vektor. Beberapa orang menyebutnya database AI. Jadi ini dirancang untuk membuat data tersedia untuk model. Anda kemudian dapat -- setelah Anda mengvektorkan data Anda, Anda dapat menempatkan model AI di atasnya. dan model AI dapat memahami apa yang ada di database dan beralasan dengan data yang ada di database. Jadi kami pikir kombinasi membuat -- data yang tersedia di database kami juga dapat diakses oleh model AI secara dramatis meningkatkan nilai data. Kami pikir itu sangat -- sejauh ini, tidak ada database skala besar lainnya yang mampu melakukan itu. Kami dapat melakukannya tidak hanya kami dapat melakukannya dan menjaga keamanan data Anda. Itu adalah salah satu masalah yang lebih besar. Kami harus menskalakannya, menjaga semuanya tetap andal, menjaganya tetap aman - dan kami benar-benar memiliki semua kemampuan dan fitur itu ke database Oracle. Jadi itu adalah langkah 2. Pertama, multi-cloud, kedua vektorkan semua data dan membuatnya dapat diakses oleh semua model AI populer. Langkah ketiga. Nah, sangat bagus bahwa kami membuat data Oracle, data database Oracle tersedia untuk model AI ini. Perusahaan sebenarnya memiliki data yang tidak disimpan dalam database Oracle tidak disimpan dalam aplikasi Oracle. Jadi kami membangun rumah danau AI, kami menyebut platform data AI yang benar-benar menunjuk dan mengvektorkan semua data Anda, apakah itu di penyimpanan objek di awan yang berbeda, apakah itu aplikasi yang dipesan lebih dahulu apakah itu di database lain. Itu benar-benar akan mengambil alam semesta data Anda, yang membuat katalog data itu, vektorisasinya dan memungkinkan LLM untuk melakukan penalaran multi-langkah pada semua data itu. Sekarang hal yang benar-benar luar biasa tentang itu adalah, pikirkan untuk mengajukan 1 kueri, mengajukan 1 pertanyaan. Dan model melihat semua data Anda. Biasanya, ketika Anda mengajukan pertanyaan, Anda harus mengarahkannya ke database ini atau aplikasi ini. Anda tidak bisa mengatakan, lihat, saya hanya ingin tahu kepada siapa pelanggan berikutnya yang harus saya jual. Saya seorang penjual di wilayah. Saya melihat -- saya ingin melihat semua akun di wilayah saya. Dan saya ingin melihat siapa prospek terbaik di wilayah saya. Nah, itu berarti melihat data kontrak, berarti melihat data yang tersedia untuk umum. Itu berarti melihat sistem penjualan kami, sistem pendukung kami, semua sistem terpisah ini. Nah, tiba-tiba, semua data itu disatukan. Kami mengambil semua data Anda dan menyatukannya, sehingga Anda dapat mengajukan satu pertanyaan dan model AI dapat menemukan jawaban atas pertanyaan itu terlepas dari penyimpanan data apa yang ada. Itu benar-benar proposisi yang unik, dan kami pikir hal itu akan meningkatkan penggunaan database kami dan penggunaan cloud kami secara dramatis."

Wawancara dengan mantan karyawan $ORCL tentang lanskap AI dan masa depan Neocloud: - Expert menyoroti perubahan signifikan dalam penawaran cloud $ORCL, OCI sekarang memberikan penghematan biaya komputasi rata-rata 66% dibandingkan dengan mitra hyperscale lainnya, memposisikannya untuk pertumbuhan yang cepat meskipun desain jaringannya yang buruk secara historis. Pakar mencatat bahwa keunggulan strategis utama OCI adalah TCO-nya yang dapat diprediksi dan rendah, membandingkannya dengan biaya pesaing yang tidak dapat diprediksi seperti $AMZN, $MSFT, dan $GOOGL, di mana fitur multi-wilayah dan DR dapat menyebabkan kenaikan harga yang tidak terduga sebesar 30%–40%. - Menurut ahli, hyperscaler berinvestasi besar-besaran dalam infrastruktur GPU pusat data, terutama untuk memungkinkan model AI dan database vektor untuk penggunaan pelanggan. Namun, pakar mengamati ketidakseimbangan keuangan jangka pendek yang signifikan: biaya investasi hyperscaler saat ini lebih tinggi daripada pendapatan yang dihasilkan dari penagihan pelanggan, menunjukkan bahwa mereka belum sepenuhnya dimonetisasi. Mereka mengantisipasi akan memakan waktu 2 hingga 3 tahun ke depan bagi hyperscaler untuk menutup investasi mereka dan mencapai titik harga yang menguntungkan. Hal ini terutama karena industri masih berada di tengah siklus hidup GPU dan masih menentukan biaya operasional jangka panjang. - Pakar menekankan bahwa neocloud yang muncul, seperti $CRWV dan $NBIS, adalah fase sementara yang didorong oleh kendala kapasitas yang parah di pasar, di mana permintaan AI melampaui pasokan GPU, terutama dari $NVDA. Pakar memandang permintaan tinggi saat ini sebagai "gelembung AI" yang akan bertahan selama tiga hingga empat tahun ke depan. - Dia percaya arsitektur masa depan akan fokus pada efisiensi, memprioritaskan anggaran CPU 80% dengan hanya 10% dialokasikan untuk penggunaan GPU sesuai permintaan (untuk tugas-tugas seperti inferensi dan penyempurnaan) dan 10% sisanya untuk keamanan/tata kelola. Pada akhirnya, begitu model AI menjadi sangat efisien, kebutuhan untuk terus-menerus mengejar kluster GPU besar akan berkurang, memungkinkan industri untuk fokus pada model bahasa yang lebih kecil dan disesuaikan dengan baik yang dapat dilatih dalam penyewaan cloud pelanggan sendiri.

$AMZN Penghasilan: - Penjualan bersih meningkat 13% menjadi $180,2 miliar pada kuartal ketiga, dibandingkan dengan $158,9 miliar pada kuartal ketiga 2024. Tidak termasuk dampak menguntungkan sebesar $1,5 miliar dari perubahan nilai tukar mata uang asing dari tahun ke tahun sepanjang kuartal, penjualan bersih meningkat 12% dibandingkan dengan kuartal ketiga 2024. - Pendapatan operasional adalah $17,4 miliar pada kuartal ketiga, dibandingkan dengan $17,4 miliar pada kuartal ketiga 2024. Pendapatan operasional kuartal ketiga 2025 mencakup dua biaya khusus—$2,5 miliar terkait dengan penyelesaian hukum dengan Komisi Perdagangan Federal dan $1,8 miliar dalam perkiraan biaya pesangon yang terutama terkait dengan penghapusan peran yang direncanakan. Tanpa biaya ini, pendapatan operasional akan menjadi $ 21,7 miliar. - Laba bersih meningkat menjadi $21,2 miliar pada kuartal ketiga, atau $1,95 per saham terdilusi, dibandingkan dengan $15,3 miliar, atau $1,43 per saham terdilusi, pada kuartal ketiga 2024. - Penjualan segmen AWS meningkat 20% dari tahun ke tahun menjadi $33,0 miliar. "Kami terus melihat momentum dan pertumbuhan yang kuat di seluruh Amazon karena AI mendorong peningkatan yang berarti di setiap sudut bisnis kami," kata Andy Jassy, Presiden dan CEO, Amazon. "AWS tumbuh dengan kecepatan yang belum pernah kita lihat sejak 2022, berakselerasi kembali menjadi 20,2% YoY. Kami terus melihat permintaan yang kuat dalam AI dan infrastruktur inti, dan kami telah fokus pada percepatan kapasitas – menambahkan lebih dari 3,8 gigawatt dalam 12 bulan terakhir. Di Toko, kami terus menyadari manfaat berinovasi dalam jaringan pemenuhan kami, dan kami berada di jalur yang tepat untuk mengirimkan kepada anggota Prime dengan kecepatan tercepat yang pernah ada lagi tahun ini, memperluas pengiriman bahan makanan yang mudah rusak di hari yang sama ke lebih dari 2.300 komunitas pada akhir tahun, dan menggandakan jumlah komunitas pedesaan dengan akses ke Pengiriman Hari yang Sama dan Hari Berikutnya Amazon."