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甲骨文6640亿美元订单积压:先花钱,后收钱

据Briefs.co 10月31日报道,甲骨文计划在2028年恢复正自由现金流。此前它成为首家因AI数据中心建设而自由现金流转负的大型企业。这一计划依赖6640亿美元的未实现收入订单,比一年前增加2090亿美元。

人工智能与模型分析林晓雯发布: 2026年11月7日5 分钟阅读资料来源 34
甲骨文6640亿美元订单积压:先花钱,后收钱

6640亿美元订单,先支出后入账

据247wallst 10月12日报道,甲骨文的剩余履约义务达到6640亿美元,比一年前增加2090亿美元。剩余履约义务指已签约但尚未实现的收入。这笔订单积压是甲骨文AI建设中的核心数字:合同已经签下,但在交付算力之前无法计入收入。第一财季收入增长30%至193亿美元,云基础设施收入增长121%至74亿美元。订单积压与季度收入之间的落差,说明还有多大规模的工程尚未完成。该季度资本支出达到280亿美元,自由现金流为负50亿美元。管理层预计本财年资本支出为900亿至950亿美元。

甲骨文必须先建成,才能开票收款。Briefs.co报道称,甲骨文是首家因AI数据中心支出而自由现金流转负的大型企业。

对AI客户来说,风险在时间上。数据中心延期会推迟合同约定的算力交付。247wallst报道称,甲骨文的客户合同带有固定的交付日期。对投资者来说,问题在于前期账单能否由客户预付款和供应商融资覆盖,而不只是靠未来收入,Briefs.co报道称。据彭博社数据,五家最大的数据中心参与者未来租赁承诺合计13000亿美元,其他采购承诺达到19000亿美元。这些数字不含当前租赁和债务,且各家公司披露承诺的方式不同,直接比较并不容易。

用卡车运天然气,为工期上保险

据247wallst报道,甲骨文用卡车运输天然气来保证施工进度。盐湖城郊外的一座数据中心在管道建成前,靠卡车运送的天然气运行了一年多。甲骨文目前已在三个站点采用或考虑同样的做法,包括新墨西哥州2.45吉瓦的Project Jupiter。新墨西哥州土地办公室两次拒绝为Energy Transfer的管道发放通行权,将其开工时间推迟到2月。Jack Weixel估计,卡车运送的天然气送达后,价格约为主要管道枢纽气价的四倍。Ellie Holbrook估计,在100兆瓦负载下,一辆大型拖车大约只能供电40分钟。甲骨文在9月底向Jupiter开发商发出不可抗力通知,但表示Jupiter仍按计划在2028年投运。

燃料溢价是为赶上合同日期付出的代价。247wallst报道称,超大规模交易若错过约定交付日期,面临罚款和收入延迟,损失很可能超过燃料账单。

甲骨文接受了这笔成本,这也说明审批延误如何变成运营成本。Jupiter的不可抗力通知显示出压力,尽管甲骨文称项目仍按计划在2028年投运。这种变通并非长久之计:管道、电网接入排队和州土地办公室各有各的时间表,而甲骨文的客户合同带有固定交付日期。犹他州的天然气由Certarus供应,VoltaGrid的卡车正在为得克萨斯州Shackelford县的OpenAI园区早期施工供电。

谁来为建设出资

甲骨文并非独自承担建设费用。据coinpaper报道,2026年2月,公司宣布计划通过债务和股权融资450亿至500亿美元,为包括OpenAI在内的客户扩建云基础设施。密歇根州的另一个Stargate项目涉及Related Digital、甲骨文、OpenAI和Blackstone,资金来自基础设施投资者以及由PIMCO管理基金支持的长期债务。OpenAI未来的付款有助于支撑这笔投资,而甲骨文及其投资者提供建设算力所需的资本。OpenAI未必拥有这些建筑,也不直接背负建设债务。这种结构把使用数据中心的一方和为其出资的一方分开。Briefs.co 10月31日报道,甲骨文计划借助供应商融资和客户预付款,在2028年恢复正自由现金流。

时间风险落在资产负债表上。据彭博社报道,Meta报告的未来支出超过8000亿美元,其中略少于一半与尚未开工、期限可能长达30年的数据中心租赁有关。根据监管文件,谷歌报告的债务义务超过1万亿美元,几乎是其一年前所列数字的八倍。coinpaper报道称,结果是一条融资链:客户合同支撑借贷,但前期现金来自投资者和供应商。coinpaper还报道称,如果OpenAI或Anthropic无法产生足够收入,财务后果可能波及数据中心业主、银行和债券持有人。

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林晓雯

林晓雯

人工智能、模型与技术

林晓雯负责FLASH24的人工智能、模型与技术方向,主要写科技、人工智能与模型、媒体与互联网三个领域。她习惯从论文预印本、开源代码库和厂商技术文档入手,先核对训练数据来源和评测口径,再决定是否落笔。遇到模型跑分,她会自己复现一遍小规模测试,并对照独立第三方榜单,确认数字没有注水。她常联系一线工程师和产品经理,也盯着各大会议截稿日,把不同版本的技术报告放在一起比。业余时间她玩3D打印、折腾老电脑,还关心模型从网络垃圾里学到的偏见问题,这让她对数据清洗格外敏感。她有一条原则:拿不到原始数据的性能宣称,不写。

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