Larry Ellison di $ORCL parla di come rendere il loro database multi‑cloud, di vettorizzare i dati per i modelli di AI e di unificare tutti i dati aziendali attraverso una piattaforma AI: "Bene, lasciami iniziare con il cloud tradizionale e il database tradizionale di Oracle. Quindi penso che il cambiamento più grande che abbiamo fatto sia stato rendere il nostro database disponibile nel cloud di tutti. Puoi acquistare il database mondiale su Google o Amazon. -- è disponibile anche su Microsoft Azure oltre che su OCI. Quindi questo è stato il più -- forse è stata la prima mossa che abbiamo fatto. Lo chiamiamo multi-cloud, e in realtà integriamo i data center OCI all'interno degli altri cloud. Così ottengono l'ultima e migliore versione del Database Oracle. La seconda cosa che abbiamo fatto è stata convertire il database Oracle o aggiungere funzionalità al database Oracle. -- per consentirti di vettorizzare tutti i tuoi dati. Quindi è un database vettoriale. Alcune persone lo chiamano un database AI. È progettato per rendere i dati disponibili ai modelli. Puoi quindi -- una volta che hai vettorizzato i tuoi dati, puoi posizionare i modelli AI sopra di essi. e i modelli AI possono comprendere cosa c'è nel database e ragionare con i dati che ci sono nel database. Quindi pensiamo che quella combinazione di rendere i nostri -- i dati disponibili nel nostro database anche accessibili dai modelli AI aumenti drammaticamente il valore dei dati. Pensiamo che sia molto -- finora, nessuno degli altri database su larga scala è stato in grado di farlo. Possiamo farlo non solo possiamo farlo e mantenere i tuoi dati sicuri. Questo è uno dei problemi più grandi. Dobbiamo scalare, mantenere tutto affidabile, mantenerlo sicuro -- e in realtà abbiamo tutte queste capacità e funzionalità nel database Oracle. Quindi questo è stato il passo 2. Prima, multi-cloud, secondo vettorizzare tutti i dati e renderli accessibili a tutti i modelli AI popolari. Terzo passo. Bene, è fantastico che stiamo rendendo i dati di Oracle, i dati del database Oracle disponibili per questi modelli AI. Le aziende hanno effettivamente dati che non sono memorizzati in un database Oracle e non sono memorizzati in un'applicazione Oracle. Quindi abbiamo costruito un AI lake house, chiamiamo la piattaforma dati AI che punta e vettorizza tutti i tuoi dati, che siano in uno store di oggetti in diversi cloud, che sia un'applicazione su misura, che sia in un altro database. Prenderà davvero l'universo dei tuoi dati, catalogherà quei dati, li vettorizzerà e permetterà a un LLM di fare ragionamenti multi-step su tutti quei dati. Ora, la cosa davvero notevole di questo è, pensa a porre 1 query, a porre 1 domanda. E il modello guarda a tutti i tuoi dati. Normalmente, quando fai una domanda, devi dirigerla a questo database o a questa applicazione. Non puoi dire, guarda, mi piacerebbe solo sapere chi è il prossimo cliente a cui dovrei vendere. Sono un venditore nel territorio. Sto cercando -- voglio guardare tutti i conti nel mio territorio. E voglio vedere chi è il miglior potenziale cliente nel mio territorio. Bene, questo significa guardare ai dati contrattuali, significa guardare ai dati disponibili pubblicamente. Significa guardare al nostro sistema di vendite, al nostro sistema di supporto, a tutti questi sistemi separati. Bene, all'improvviso, tutti quei dati sono unificati. Prendiamo tutti i tuoi dati e li unifichiamo, così puoi porre una singola domanda e i modelli AI possono trovare la risposta a quella domanda indipendentemente da quale store di dati sia. Questa è davvero una proposta unica, e pensiamo che questa cosa darà una spinta all'uso del nostro database e all'uso del nostro cloud in modo drammatico."

Intervista con un ex dipendente di $ORCL sul panorama dell'AI e sul futuro di Neocloud: - L'esperto evidenzia un cambiamento significativo nell'offerta cloud di $ORCL, OCI ora fornisce una media del 66% di risparmi sui costi di calcolo rispetto ad altri partner hyperscale, posizionandosi per una rapida crescita nonostante il suo storicamente scarso design di rete. L'esperto osserva che il principale vantaggio strategico di OCI è il suo TCO prevedibile e basso, in contrasto con i costi imprevedibili dei concorrenti come $AMZN, $MSFT e $GOOGL, dove le funzionalità multi-regione e DR possono portare a aumenti di prezzo imprevisti del 30%–40%. - Secondo l'esperto, gli hyperscalers stanno investendo massicciamente nell'infrastruttura GPU dei data center, principalmente per abilitare modelli AI e database vettoriali per l'uso dei clienti. Tuttavia, l'esperto osserva un significativo squilibrio finanziario a breve termine: i costi di investimento degli hyperscalers sono attualmente superiori ai ricavi generati dalla fatturazione dei clienti, indicando che non sono ancora completamente monetizzati. Si aspettano che ci vorranno dai 2 ai 3 anni affinché gli hyperscalers recuperino il loro investimento e raggiungano un punto di prezzo redditizio. Questo è principalmente perché l'industria è ancora nel mezzo del ciclo di vita delle GPU e sta ancora determinando i costi operativi a lungo termine. - L'esperto sottolinea che i neocloud emergenti, come $CRWV e $NBIS, sono una fase temporanea guidata da severe restrizioni di capacità nel mercato, dove la domanda di AI supera l'offerta di GPU, principalmente da $NVDA. L'esperto considera l'attuale alta domanda come una "bolla AI" che persisterà per i prossimi tre o quattro anni. - Crede che l'architettura futura si concentrerà sull'efficienza, dando priorità a un budget CPU dell'80% con solo il 10% allocato per l'uso on-demand delle GPU (per compiti come inferenza e fine-tuning) e il restante 10% per sicurezza/governance. In definitiva, una volta che i modelli AI diventeranno altamente efficienti, la necessità di inseguire costantemente grandi cluster GPU diminuirà, consentendo all'industria di concentrarsi su modelli linguistici più piccoli e ottimizzati, addestrabili all'interno della propria tenancy cloud.

Utili di $AMZN: - Le vendite nette sono aumentate del 13% a $180,2 miliardi nel terzo trimestre, rispetto a $158,9 miliardi nel terzo trimestre 2024. Escludendo l'impatto favorevole di $1,5 miliardi derivante dalle variazioni anno su anno nei tassi di cambio durante il trimestre, le vendite nette sono aumentate del 12% rispetto al terzo trimestre 2024. - L'utile operativo è stato di $17,4 miliardi nel terzo trimestre, rispetto a $17,4 miliardi nel terzo trimestre 2024. L'utile operativo del terzo trimestre 2025 include due oneri speciali: $2,5 miliardi relativi a un accordo legale con la Federal Trade Commission e $1,8 miliardi in costi di liquidazione stimati principalmente legati a eliminazioni di ruoli pianificate. Senza questi oneri, l'utile operativo sarebbe stato di $21,7 miliardi. - L'utile netto è aumentato a $21,2 miliardi nel terzo trimestre, ovvero $1,95 per azione diluita, rispetto a $15,3 miliardi, ovvero $1,43 per azione diluita, nel terzo trimestre 2024. - Le vendite del segmento AWS sono aumentate del 20% anno su anno a $33,0 miliardi. "Continuiamo a vedere una forte spinta e crescita in Amazon mentre l'AI guida miglioramenti significativi in ogni angolo della nostra attività," ha dichiarato Andy Jassy, Presidente e CEO di Amazon. "AWS sta crescendo a un ritmo che non abbiamo visto dal 2022, riaccelerando al 20,2% anno su anno. Continuiamo a vedere una forte domanda in AI e infrastrutture core, e ci siamo concentrati sull'accelerazione della capacità – aggiungendo più di 3,8 gigawatt negli ultimi 12 mesi. Nei negozi, continuiamo a realizzare i benefici dell'innovazione nella nostra rete di evasione, e siamo sulla buona strada per consegnare ai membri Prime con le velocità più rapide mai raggiunte quest'anno, espandere la consegna lo stesso giorno di generi alimentari deperibili a oltre 2.300 comunità entro la fine dell'anno e raddoppiare il numero di comunità rurali con accesso alla consegna lo stesso giorno e il giorno successivo di Amazon."