甲骨文全球裁员30000人背后,是AI泡沫还是AI替代?
01 全球三万人遭“邮件开除”
2026年开年,全球科技行业就迎来了一记重拳。美国巨头甲骨文(Oracle)在全球范围内发动了一场“突袭式”大裁员,预计波及2至3万人,占其全球员工总数的近18%。这不仅是年内规模最大的裁员动作之一,其执行方式更是让整个行业侧目。
免费影视、动漫、音乐、游戏、小说资源长期稳定更新! 👉 点此立即查看 👈
根据多位内部员工在社交平台的反馈,故事几乎在同一时间于全球多地同步上演:大约在当天凌晨3点,他们的公司系统访问权限被突然切断,紧接着,一封冰冷的解雇通知便躺在了邮箱里。这次裁员横扫了甲骨文的健康、销售、云服务等多个核心部门,美国、印度、欧洲等主要市场无一幸免。其中,印度市场尤为惨烈,约有1.2万名员工被裁,堪称此次的“重灾区”。

此事之所以引发巨大震动,是因为甲骨文长期以来在硅谷享有“养老厂”的名声——工作稳定、节奏舒缓、福利优厚。而这次“邮件开除”,彻底击碎了这一形象。公司的官方解释异常简洁,仅在通知中写道:“经过对当前业务需求的慎重考虑,我们决定撤销您的职位,这是公司更广泛的组织架构调整的一部分。因此,今天将是您的最后工作日。”
这封邮件发出的同时,被裁员工的邮箱、内部系统和门禁权限被即刻封锁,没有任何事前沟通、一对一谈话或工作交接的缓冲期。至于遣散费,甲骨文提供了4周基础工资,外加每工作满一年补偿1周工资,总额最高不超过26周。
截至目前,甲骨文官方对此次裁员的规模和细节保持沉默。但舆论的共识很清晰:甲骨文正将巨额资金砸向AI数据中心建设,此次裁员的核心目的就是“降本增效”,通过严控运营成本,为烧钱的AI业务“腾挪现金流”。

另一个不容忽视的背景是,AI技术本身正在成为裁员的推手。随着Claude Opus 4.5、GPT-5.2-Codex等大型语言模型在理解和生成代码方面愈发成熟,许多软件公司已开始利用它们来搭建程序框架、处理简单逻辑,这直接减少了对中初级程序员的需求。
这种结构性调整并非孤例。就在北京时间2月27日,金融科技公司Block突然宣布裁掉约一半员工。其联合创始人兼CEO杰克·多西直言,在“智能工具”提升效率的大趋势下,大多数企业未来一年都将被迫进行类似调整,他只是选择“以我们自己的方式、坦诚地迈出这一步,也不愿最终被迫被动应对。”
于是,一个颇具讽刺意味的图景浮现出来:为了集中资源训练更聪明的AI,甲骨文不惜裁撤掉过去十几年最吃香的标准化工程师。这何尝不是一种“机器人替代”?AI浪潮的第一波冲击,并没有首先席卷传统行业,反而瞄准了以轻资产为傲的IT领域,甚至包括了那些曾经亲手建造这座科技大厦的人。
02 业绩成长与成本压力
然而,如果仅看财报数据,甲骨文远未到需要“断臂求生”的境地。恰恰相反,得益于云基础设施等业务的迅猛增长,公司最新一季的业绩堪称亮眼,在手订单更是充沛到令人咋舌,对未来的业绩指引也超出了市场预期。
根据3月11日发布的2026财年第三财季(截至2月28日)报告,甲骨文实现总营收171.90亿美元,同比增长22%,高于市场预期;净利润37.21亿美元,同比增长26.5%。值得注意的是,这是甲骨文十五年来首次实现营收和调整后盈利增速同时突破20%的季度。
作为全球最大的企业软件公司,甲骨文的传统护城河在于数据库、工具及应用软件。但近年来,为应对亚马逊AWS、微软Azure等云巨头的挑战,公司正全力向云服务转型,并将AI基建视为战略核心。
从营收结构看,甲骨文业务分为四大块:云业务(Cloud)、软件业务(Software)、硬件业务(Hardware)和服务业务(Services)。其中,云业务包括IaaS(基础设施即服务)和SaaS(软件即服务),是当前增长最快的引擎。
具体来说,IaaS主要通过Oracle Cloud Infrastructure(OCI)提供,涵盖其特色的数据库云服务和算力租赁;SaaS则通过Oracle Cloud Applications(OCA)交付,包括ERP、CRM等通用管理软件及行业专用工具。

第三财季的数据清晰地揭示了转型成果:云业务销售收入达89亿美元,同比激增44%,收入占比首次过半,达到52%。其中,云基础设施(IaaS)收入49亿美元,同比增长84%,是增长的主要驱动力;SaaS收入40亿美元,同比增长13%。
其他业务板块也保持了增长态势:软件收入61.19亿美元,同比增长3%;硬件收入7.14亿美元,同比增长2%;服务收入14.43亿美元,同比增长12%。

这里需要特别说明的是,软件业务主要指由客户自行部署管理的传统软件许可及支持服务,曾是公司最大的收入来源,占比一度超过60%。自2025财年以来,云业务已正式取代软件业务,成为甲骨文最大的收入支柱。最新财报中占比超50%的数据,无疑标志着甲骨文已成功转型为一家以云为核心的科技公司。
更让市场兴奋的是公司未来的能见度。财报显示,第三财季甲骨文新签合同额超过290亿美元,公司的剩余履约义务(RPO)飙升至5530亿美元,同比增幅高达325%。
业绩指引也相当强劲:公司预计第四财季总收入同比增长19%-21%,其中云服务收入同比增长46%-50%。同时,甲骨文维持2026财年总营收670亿美元、资本开支500亿美元的指引不变,并将2027财年总营收指引上调至900亿美元,高于市场普遍预期。
然而,市场的反应却耐人寻味。尽管财报数据全面超预期,甲骨文股价仅在发布次日大涨超9%,随后便陷入阴跌。截至4月7日收盘,公司市值约5069亿美元,较历史高点缩水近5000亿美元。这就引出了一个关键问题:手握5500亿美元订单的甲骨文,为何得不到投资者的持续青睐?
03 循环融资引发担忧
问题的答案,或许要追溯到去年那份引发股价巨震的财报。2025年9月,甲骨文发布2026财年第一季度财报,其中一项数据震惊市场:截至8月末,公司剩余履约义务(RPO)暴增359%,达到4550亿美元,远超市场预期的1780亿美元。按此计算,甲骨文的订单排期已长达十年之久。
受此刺激,甲骨文股价盘中一度暴涨超40%,市值最高触及万亿美元,创始人拉里·埃里森的身价也一度超越马斯克,登顶全球首富。

但狂欢很快被疑虑取代。投资者很快发现,这笔天量订单的增长,几乎全部押注在了一家客户身上——OpenAI。据悉,OpenAI与甲骨文签署了一份为期五年、总价高达3000亿美元的算力采购协议,仅此一单就占当季新增RPO的94.6%。
风险也随之浮出水面。对于采购方OpenAI而言,这份年均600亿美元的支出协议堪称天文数字。要知道,OpenAI年化收入约100亿美元,亏损却高达50亿美元。其当前的造血能力,远不足以覆盖协议带来的巨额开支。
对甲骨文来说,将未来收入过度集中于一家尚未盈利的明星初创企业,无疑是一场豪赌。根据协议,甲骨文需为OpenAI提供高达4.5吉瓦的电力容量,这相当于两座胡佛水坝的发电总量,足以满足约400万个美国家庭的年用电需求。
更大的风险隐藏在资本开支中。为履行这份订单,甲骨文需要举债采购海量AI芯片和建设基础设施。有分析认为,其相关举债规模可能高达1000亿美元。一旦OpenAI的运营或融资进度不及预期,甲骨文将面临巨大的财务风险。
于是,二级市场的焦点迅速从“巨额订单”转向了“履约能力”。投资者开始担忧甲骨文面临的资本开支压力及其现金流状况。股价的转向,也由此开始。
随后发布的第二财季(2025年9-11月)财报印证了部分担忧。虽然储备订单进一步增至5230亿美元,但公司的自由现金流转为负100亿美元,当季资本支出高达120亿美元,远超市场预期的37亿美元。这清楚地表明,公司已处于“入不敷出”的状态。
财报公布后,甲骨文股价应声大跌11%,盘中跌幅一度超过15%。而最新的第三财季数据并未缓解焦虑:自由现金流进一步恶化至负110亿美元,资本开支高达186亿美元,再次远超分析师预期。这说明市场的核心担忧并未消除,也是财报后股价重回跌势的主因。在投资者纷纷离场的背后,对“AI泡沫”的担忧,已成为压制甲骨文股价的最大利空。
游乐网为非赢利性网站,所展示的游戏/软件/文章内容均来自于互联网或第三方用户上传分享,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系youleyoucom@outlook.com。
同类文章
自动化流程异常检测
自动化流程异常检测:让业务流程实现自愈与优化 在高速运转的商业世界里,业务流程就像人体的血液循环系统,任何一个微小的阻塞或异常,都可能引发效率下降甚至系统瘫痪。有没有一种方法,能让这套系统具备“免疫力”,主动发现并预警潜在问题?答案就是:自动化流程异常检测。它本质上是一套融合了信息技术与数据分析的智
商品一键采集全自动上货
商品一键采集全自动上货,到底怎么搞? 想让店铺快速铺满商品,全自动采集上货是个高效的选择。但具体怎么操作?其实流程非常清晰,几步就能搞定。 第一步:选对采集工具和采集方式 这事儿得从工具说起。打开你选定的采集工具,第一件事就是选择采集方式。眼下主流的几种方式包括:链接采集、关键词采集、整店采集,还有
自然语言理解与自然语言处理区别
自然语言理解与自然语言处理:一对让人混淆的“孪生兄弟” 在人工智能的广阔版图上,自然语言技术无疑是那颗最璀璨的星辰。然而,当人们谈论起它时,常常会混用两个核心概念:自然语言理解(NLU)和自然语言处理(NLP)。它们关系紧密,如同一枚硬币的两面,但各自的侧重点和使命却有着清晰的边界。厘清这二者的区别
用户 GPT(生成式预训练变压器)
GPT:从预训练到通用智能的语言引擎 在当今的人工智能领域,如果要挑一个深刻改变了自然语言处理格局的技术,GPT(生成式预训练变压器)系列模型绝对位列榜首。这套由OpenAI打造的模型家族,凭借其独特的架构和训练范式,让机器理解与生乘人类语言的能力迈上了新台阶。 简单来说,GPT是一种基于“变压器”
流程治理是什么
流程治理:驱动企业高效运营的系统化引擎 一提到企业的精细化管理,流程治理绝对是个绕不开的核心议题。它本质上是一套系统化的方法论,专门用来管理、优化并持续改进企业的业务流程。这套方法覆盖了从规划、设计到执行、监控,再到改进的全链条活动,其根本目的,是确保每一个流程都能高效运转,精准地服务于业务目标。
- 日榜
- 周榜
- 月榜
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
相关攻略
2015-03-10 11:25
2015-03-10 11:05
2021-08-04 13:30
2015-03-10 11:22
2015-03-10 12:39
2022-05-16 18:57
2025-05-23 13:43
2025-05-23 14:01
热门教程
- 游戏攻略
- 安卓教程
- 苹果教程
- 电脑教程
热门话题

