Oracle 的新赌注：芯片“Airbnb”战略

“以后不再是自带啤酒，而是自带芯片。”

这是 Oracle 2026 财年第二季度财报电话会上反复出现的心声，标志着云战争的一次急剧转向。过去三年，每个超大规模云厂商——AWS、Azure、Google Cloud——的策略如出一辙：尽可能囤积 Nvidia H100，然后高价出租。

但随着 AI 热潮进入“部署阶段”，这笔账开始算不过来了。一块售价 $30,000 的 GPU，折旧极其惨烈；三年之后，它基本就是电子垃圾。而为这些 GPU 供电的发电厂和光纤电缆，使用寿命却是以十年计的。

Larry Ellison 算清了这笔账。当 Amazon 和 Microsoft 争相研发各自的专有芯片（Trainium 和 Maia），想把客户锁进自家生态时，Oracle 却反其道而行之。它正变成“Airbnb of Silicon”：提供房子、电力和管道，但家具由客户自带。

以下是 OCI 的“Bring Your Own Chips”（BYOC）战略为何会成为自虚拟机发明以来云计算基础设施最具颠覆性的举动。

“Universal Socket”的物理原理

要理解为什么 Oracle 能提供“Bring Your Own Chips”而 AWS 做不到，你得先看线缆。

在现代 AI 超级集群中，网络就是计算机。当用 50,000 块 GPU 训练 GPT-5 这类模型时，这些芯片需要持续通信以交换梯度；网络一旦卡住，训练就停下来。这就是训练算法中的 All-Reduce 步骤：每个 GPU 都必须与所有其他 GPU 同步后，才能开始下一轮计算。

延迟陷阱

专有网络的问题在于锁定。

• Azure 依赖 InfiniBand。它的速度惊人，但这是一个专业化、非标准的协议，需要特定的网卡（NIC）和交换机。想把一个非 Nvidia 的机柜接入 InfiniBand 骨干网，会面临巨大阻力。
• AWS 使用 EFA（Elastic Fabric Adapter）。这是套在以太网上的专有封装。它在 AWS 生态内表现出色，但会让你依赖 AWS 专用的驱动和控制平面。
• Google 使用 Optical Circuit Switches（OCS）。这项技术对 TPU 来说很出色，但专为 Google 的数据中心定制。

Oracle 的王牌：RoCE v2

Oracle Cloud Infrastructure（OCI）多年前就下了一个当时看起来很冒险的架构赌注：RDMA over Converged Ethernet（RoCE v2）。

RDMA（Remote Direct Memory Access）允许一台计算机直接访问另一台计算机的内存，而无需经过 CPU 或操作系统，属于零拷贝网络。通常这需要 InfiniBand。然而，Oracle 通过工程优化，在大规模标准商用以太网上实现了这一点。

通过把标准以太网调校到接近 InfiniBand 的低延迟，Oracle 打造了一个“Universal Socket”。由于它使用标准以太网帧而非专有封装，OCI 可以把任何机柜接入其 spine-leaf 网络拓扑。这种物理层面的灵活性让客户可以把一机柜 AMD MI450、一机柜 Nvidia Blackwell，以及一机柜来自 Cerebras 这类创业公司的定制芯片并排摆放，全部接入同一个 800 Gbps 网络平面，无需定制适配器。

这就是为什么 Oracle 是唯一真正“硬件无关”的大型云厂商。当其他人都在做专有插头时，Oracle 为 AI 世界造了一个“电压转换器”。

“Ampere”因素：暗藏的 CPU 战争

GPU 抢尽风头，但“Bring Your Own Chips”战略同样适用于 CPU 层，而 Oracle 凭借对 Ampere Computing 的投资拥有独特优势。

传统 x86 CPU（Intel/AMD）是耗电的“通才”。对于 AI 推理，你往往不需要庞大的 GPU，只需要大量高效的整数运算。Oracle 与 Ampere 的合作使其能够部署基于 ARM 的 192 核处理器集群。

在 BYOC 模式下，这一点至关重要。某客户要搭建专用推理引擎（例如视频转码或实时语音翻译），可能会发现标准 Intel Skylake 实例因电费过高而难以承受。OCI 允许这些客户部署定制 ARM 芯片，甚至把 Ampere 实例作为其自有加速器的“宿主”，从而大幅降低 Total Ownership Cost（TCO）。

不同于仅供 AWS 客户使用的 AWS Graviton，Ampere 芯片是商用开放芯片。这与 BYOC 理念高度契合：你不是把自己锁进“Oracle Silicon”；你是在 Oracle 的裸机上使用开放标准的 ARM 芯片。

经济学：CapEx 与 OpEx

Oracle 为什么愿意让你自带芯片？出租 GPU 难道不是当下地球上最赚钱的生意吗？

是的，目前如此。但从长远看，风险结构发生了变化。

“库存风险”问题

如果 AWS 专门花 $10 billion 采购 Nvidia B200，它就承担了巨大的库存风险。一旦 Nvidia 明年发布性能翻倍的 B300，这 $10 billion 库存的价值会立刻蒸发 40%。这就是“高风险资本支出（CapEx）”。

“房东”模式

Oracle 的 BYOC 战略把这一风险转嫁给客户。

1. 客户（例如 xAI、OpenAI 或某个主权国家）购买芯片，承担折旧损失。
2. Oracle 提供电力（1GW+ 接入）、冷却（液冷回路）和网络。

基础设施资本支出（数据中心、电网、光纤）可在 20–30 年内摊销；而芯片资本支出只能摊销 3–4 年。把二者解耦后，Oracle 提高了投入资本回报率（ROIC）。它变成了一家公用事业公司，卖的是“Intelligence Power”，而不是硬件租赁。

正如 Larry Ellison 所说，他们对 GPU 保持“中立”。你用的是 Nvidia、AMD，还是自己的秘密配方，Oracle 都不在乎；它只想成为卖电和卖带宽的人。

地缘政治角度：Sovereign Clouds

这种技术灵活性打开了一个巨大的新市场：Sovereign AI。

法国、沙特阿拉伯、日本等国家正采取行动，防止本国 AI 基础设施在历史上对美国科技巨头形成依赖。它们希望在本国境内建设“AI Factories”。这些设施往往需要国际化或多元化的硬件，以规避制裁和供应链瓶颈。

由于 OCI 具有模块化、芯片无关的特性，Oracle 可以把一个“Dedicated Region”——OCI 公有云的完整副本——运到利雅得的政府地堡或法兰克福的数据中心。客户可以根据本国利益填充任意芯片，包括那些 AWS 或 Azure 不会支持的国产芯片。

这种能力让 Oracle 成为国际市场上的首选“Arms Dealer”。它出售武器系统（OCI），但让客户自行装填任意弹药（芯片）。这与 AWS Outposts 或 Azure Stack 形成鲜明对比——后者只是美国主导技术栈的刚性延伸。

未来展望：The Heterogeneous Data Center

市场正在摆脱“Nvidia 一家独大”的局面。AI 推理的未来是专用化的。开发者会用 Nvidia 训练，用 AMD 做批处理，用 Groq 或 Etched 这类专用芯片做实时推理。

在异构世界里，赢家属于支持最多样性的平台。

• AWS 正在打造“Amazon Way”生态（Trainium + Inferentia）。
• Azure 正在打造“Microsoft Way”生态（Maia + Copilot）。
• Oracle 正在打造“Open Way”。

过去十年，做“垂直整合玩家”（Apple 模式）是云领域的制胜策略。但在高压电力与巨量散热的物理世界里，做“中立公用事业”可能才是终极护城河。

Oracle 并不想打败 Nvidia。它想成为那个电源插座——Nvidia，以及所有想要取代 Nvidia 的后来者，都不得不插上去。