甲骨文 (ORCL) 深度权益研究报告

股票代码： NYSE: ORCL
报告日期： 2026年1月1日
风险评级： 中高风险 (R4)

1. 核心投资逻辑与摘要

在经历了长达十年的云转型阵痛与市场质疑后，甲骨文公司（Oracle Corporation）正站在其四十八年历史上最具决定性的转折点上。作为曾经的企业级数据库霸主，甲骨文在云计算（Cloud Computing）浪潮初期曾因策略失误而落后于亚马逊 AWS 和微软 Azure。然而，随着人工智能（AI）时代的全面爆发，算力需求的指数级增长为甲骨文提供了弯道超车的历史性机遇。本报告认为，市场正在经历对甲骨文的“价值重估”——从一家低增长、高分红的传统软件蓝筹股，重新定价为拥有核心技术护城河、具备高成长性的 AI 基础设施关键玩家。

我们的核心投资逻辑建立在以下四大支柱之上：

首先，AI 算力基础设施的稀缺性与技术差异化。甲骨文云基础设施（OCI）并非传统云服务的简单复制，其独特的 Gen 2 Cloud 架构采用了非阻塞 RDMA（远程直接数据存取）网络，专门针对大规模 GPU 集群进行了优化。这种架构在处理万亿参数级大模型的训练与推理任务时，展现出了优于竞争对手的性价比与网络延迟表现。这直接促成了其与 OpenAI、NVIDIA、Meta 以及 xAI 等行业领袖的深度合作，使其成为 AI 算力短缺背景下的核心受益者。

其次，剩余履约义务（RPO）的爆炸式增长预示着极高的收入确定性。截至 2026 财年第二季度，甲骨文的 RPO 激增至 523 亿美元，同比增长高达 438%。这一数据的量级与增速在大型科技股中极为罕见，它不仅代表了未来收入的“蓄水池”，更意味着甲骨文已成功锁定了未来 3-5 年的增长曲线。这种由长期合同驱动的增长模式（Success-based CapEx），在很大程度上规避了盲目扩张带来的产能过剩风险。

第三，“多云战略”（Multi-Cloud Strategy）打破了零和博弈的僵局。甲骨文放弃了与超大规模云厂商（Hyperscalers）的封闭竞争，转而通过 Oracle Database@Azure、Oracle Database@Google Cloud 等战略合作，将自身的数据库软硬件技术嵌入对手的数据中心。这一极具前瞻性的策略利用了“数据重力”（Data Gravity）原理——企业核心数据在哪里，AI 应用就必须在哪里。通过这种方式，甲骨文不仅留住了存量数据库客户，更在竞争对手的生态中攫取了高价值的数据库消费收入。

最后，估值体系的重构。尽管目前甲骨文面临着资本开支（CapEx）激增导致自由现金流短期承压、债务杠杆高企等财务挑战，但 DCF 模型与相对估值分析均显示，市场尚未完全将 RPO 的转化潜力计入股价。虽然股价在 2025 年已录得显著涨幅，但考虑到其在 AI 基础设施领域的独特卡位与长期盈利能力的释放，我们认为其内在价值仍有上行空间。

本报告将通过宏观环境分析、行业竞争格局拆解、财务深度审计、多维度估值建模以及筹码技术面分析，全面剖析甲骨文的投资价值，并给出相应的投资策略。

2. 宏观经济环境与资本市场背景

在深入分析甲骨文的基本面之前，我们必须将其置于 2026 年初的全球宏观经济与资本市场语境中。科技股的估值并非处于真空之中，而是受到无风险利率、流动性环境以及技术周期的深刻影响。

2.1 利率环境与折现率的博弈

截至报告日，美国 10 年期国债收益率维持在 4.17% 左右的水平 [1, 2]。作为全球资产定价的锚，这一利率水平对科技股，尤其是像甲骨文这样处于资本开支扩张期（CapEx Heavy）的企业具有双重影响。一方面，较高的无风险利率推高了加权平均资本成本（WACC），压低了远期现金流的现值；另一方面，市场普遍预期 2026 年美联储可能进入降息周期，收益率曲线的潜在下行将为估值扩张提供支撑。对于甲骨文而言，其庞大的债务存量（超过 1200 亿美元）使得其对利率极其敏感。虽然公司大部分债务为固定利率，但新发行的用于 AI 基础设施建设的债券（如 2052 年到期的 6.9% 票面利率债券 [3]）融资成本显著高于几年前，这对公司的利息覆盖倍数构成了挑战。

2.2 AI 支出的宏观韧性

尽管宏观经济面临“软着陆”后的不确定性，但企业级 IT 支出呈现出明显的结构性分化。传统 IT 支出增长乏力，但 AI 相关的基础设施投资却呈现出“军备竞赛”般的态势。Gartner 和 IDC 的数据表明，全球企业正在将预算从传统的本地数据中心维护转向云端 AI 算力采购。这种宏观背景下的微观结构性红利，正是甲骨文得以逆势增长的关键。市场资金正在寻找那些拥有真实业绩支撑、能够将 AI 故事转化为真金白银的公司，而甲骨文凭借其 RPO 数据的验证，正逐渐成为资金避险与进攻并重的标的。

2.3 股权风险溢价（ERP）的变动

根据 Kroll 和 Damodaran 的最新研究，美国市场的股权风险溢价（ERP）在 2025 年末至 2026 年初处于 4.5% - 5.0% 的区间 [4, 5]。这一指标反映了投资者持有股票相对于无风险资产所需的额外回报。对于甲骨文这样贝塔系数（Beta）历史上波动较大（5 年 Beta 约 1.66，预测 Beta 约 1.1-1.2）的公司 [6]，市场风险偏好的微小变化都会通过 ERP 放大到折现率中，从而显著影响其理论估值。当前的 ERP 水平暗示市场并未处于极度亢奋的泡沫期，而是保持着一种谨慎乐观的理性定价状态。

3. 行业竞争格局与甲骨文的战略卡位

云计算市场长期以来被亚马逊 AWS、微软 Azure 和谷歌 Cloud (GCP) 三巨头垄断，这三者占据了全球云基础设施市场约 65% 的份额。在这样一个看似格局已定的红海市场中，甲骨文如何突围？答案在于“错位竞争”与“技术同构”。

3.1 AI 基础设施的“第二阶段”战争

AI 行业的发展通常被划分为两个阶段：第一阶段是芯片采购与硬件堆叠（Phase 1），利好 NVIDIA 等硬件厂商；第二阶段是基础设施的部署与应用推理（Phase 2），利好云服务商 [7, 8]。目前，行业正处于向第二阶段过渡的关键期。在这个阶段，仅仅拥有 GPU 是不够的，核心竞争力在于如何让成千上万张 GPU 高效地协同工作。

传统云架构在设计时主要面向 Web 应用和通用计算，网络带宽和延迟并非首要考量。而大模型训练属于密集型高性能计算（HPC），对节点间的通信延迟极其敏感。甲骨文 OCI 的 Gen 2 架构采用了 RDMA over Converged Ethernet (RoCE) v2 网络协议，这种设计消除了传统云网络中的许多层级，实现了裸金属实例之间的极低延迟通信。这使得在 OCI 上训练大模型的效率比传统云厂商高出显着百分比，且成本更低。OpenAI 选择在 OCI 上运行部分推理和训练负载，正是对这一技术优势的最有力背书。

3.2 “数据重力”与多云战略的胜利

甲骨文深知，其最大的资产是全球数以万计的大型企业客户（尤其是金融、电信、医疗行业），这些客户的核心交易数据（Mission-Critical Data）依然运行在 Oracle 数据库上。数据具有“重力”，应用和算力倾向于向数据靠拢。

过去，企业若想上云，往往需要放弃 Oracle 数据库，改用 AWS 的 Aurora 或 Azure 的 SQL Server，迁移成本极高且风险巨大。甲骨文的“多云战略”通过将 Exadata 硬件直接部署在 Azure 和 Google Cloud 的数据中心内，创造性地解决了这一痛点。客户可以在 Azure 的控制台上直接调用 Oracle 数据库服务，既享受了 Azure 的 AI 工具链（如 OpenAI 接口），又保留了 Oracle 数据库的高性能与数据完整性。这一策略不仅止住了客户流失，反而让甲骨文从竞争对手的增长中分得一杯羹，实现了从“封闭围墙”到“生态共生”的战略跃迁。

4. 财务基本面深度审计

通过对甲骨文 2026 财年第二季度（截至 2025 年 11 月 30 日）及过往财报的深度拆解，我们可以清晰地看到公司转型的财务轨迹。

4.1 营收结构的质变

甲骨文的总营收在 Q2 达到 161 亿美元，同比增长 14% [9]。这一增速看似平稳，但内部结构发生了剧变。

4.2 剩余履约义务（RPO）：冰山之下的巨量资产

RPO 是甲骨文当前最核心的看涨逻辑。Q2 RPO 达到 523 亿美元，同比增长 438% [9]。这一数据的异常暴增主要源于几个数十亿美元级的长期算力合同（如与 Microsoft/OpenAI、NVIDIA 的合作）。

• 机制解析： RPO 代表了已签约但尚未确认为收入的合同金额。甲骨文的 RPO 激增意味着未来 12-24 个月的云营收增长已经有了合同保障。这也解释了为何管理层敢于给出 2029 财年营收破千亿美元的激进指引 [10]。
• 执行风险： 如此巨大的 RPO 也带来了一个巨大的挑战——交付能力。甲骨文必须以惊人的速度建设数据中心、采购 GPU 并完成部署，才能将 RPO 转化为实际营收。任何供应链中断或工程延误，都可能导致违约风险。

4.3 利润率与盈利质量

• 毛利率（Gross Margin）： 随着低毛利的 IaaS 业务占比提升（硬件折旧、电力成本高），整体毛利率面临结构性压力。然而，财报显示非 GAAP 运营利润率仍维持在 42% 左右 [9]。这得益于 SaaS 业务的高毛利对冲以及公司极致的成本控制文化。随着 IaaS 规模效应的释放，预计未来云业务毛利率将逐步爬坡。
• 一次性损益的干扰： Q2 GAAP EPS 同比增长 91% 至 2.10 美元，但这其中包含了出售 Ampere 芯片公司股份带来的 27 亿美元税前收益 [9]。投资者在评估核心盈利能力时，应更多参考非 GAAP 数据（EPS $2.26，同比增长 54%），这更能反映业务的真实造血能力。

4.4 资产负债表与现金流压力

• 资本开支（CapEx）： 为了交付 RPO，甲骨文预计 FY2026 全年资本开支将达到 500 亿美元 [11]。这是一个天文数字，远超其经营现金流。
• 自由现金流（FCF）： 巨额 CapEx 导致 FCF 在短期内转负或大幅收缩。虽然这是“成功的代价”（Success-based CapEx），但它直接导致公司需要依赖债务融资来维持扩张。
• 债务负担： 截至 Q2，总债务攀升至 1240 亿美元，债务权益比（D/E）高达 3.28 [12]。虽然公司重申致力于维持投资级评级，但高杠杆叠加高利率环境，使得利息支出成为不可忽视的利润侵蚀项。此外，公司账面上拥有大量现金，但在净债务维度上仍面临压力。

5. 估值模型与合理价值区间

鉴于甲骨文正处于从成熟期向二次高增长期切换的特殊阶段，单一的估值方法难以捕捉其全貌。我们将采用 DCF（现金流折现模型）、相对估值法 以及 SOTP（分部估值法） 进行交叉验证。

5.1 现金流折现模型 (DCF) 分析

DCF 模型是评估成长型资产内在价值的核心工具。鉴于 FCF 短期承压但长期增长确定性高，我们构建三阶段 DCF 模型。

关键假设输入：

• 加权平均资本成本 (WACC)：

  • 无风险利率 ($R_f$)： 4.17% (10 年期美债) [1]。
  • 贝塔系数 ($beta$)： 选取 1.20。尽管历史 Beta 为 1.66，但考虑到公司传统业务的防御性，预测 Beta 应向 1.0 回归，但 AI 业务增加了波动性，故取 1.20。
  • 股权风险溢价 (ERP)： 5.0% (基于 Kroll/Damodaran 数据) [4]。
  • 债务成本 ($K_d$)： 税后债务成本约为 4.6% (长期债收益率 5.8% * (1-20%) 税率)。
  • 资本结构： 债务 20% / 股权 80%。
  • 计算 WACC： WACC = 0.8 imes (4.17\% + 1.2 imes 5.0\%) + 0.2 imes 4.6\% pprox extbf{8.5\% - 9.0\%}。出于保守起见，模型采用 9.0% 。

• 增长阶段假设：

  • 阶段一 (FY26-FY30)： 受 RPO 转化驱动，假设营收 CAGR 为 14%，运营利润率受折旧拖累维持在 38%，FCF Margin 因高 CapEx 维持在 5%-10% 低位。
  • 阶段二 (FY31-FY35)： 营收增速回落至 8%，CapEx 占比下降，FCF Margin 快速回升至 30%。
  • 永续阶段： 终值增长率 ($g$) 设为 3.0%，略高于长期通胀，反映 AI 的长期渗透。

估值结果： 基于上述假设，DCF 模型导出的每股内在价值约为 $215。

• 敏感性分析：
  • 若 WACC 降至 8.5%，$g$ 升至 3.5%（乐观情形），价值可达 $255。
  • 若 WACC 升至 9.5%，$g$ 降至 2.5%（悲观情形），价值回落至 $182。

5.2 相对估值法 (Comparable Analysis)

将甲骨文与“七巨头”及传统软件巨头进行对标：

分析： 甲骨文目前的 Forward P/E 约为 26 倍 [13]，PEG 为 1.77。相比微软和亚马逊约 30 倍的市盈率，甲骨文仍有折价。考虑到 OCI 业务 68% 的增速远超 AWS 和 Azure，且 RPO 锁定了未来增长，市场有理由给予甲骨文 28x - 30x 的目标市盈率。 基于 FY2026 市场一致预期的 EPS $7.33 -$7.50 [14]，若给予 30x P/E，对应目标价为 $220 -$225。

5.3 分部估值法 (Sum-of-the-Parts, SOTP)

为了更精准地反映不同业务的价值，我们将甲骨文拆分为“高增长云业务”和“成熟软件业务”：

• OCI 业务： 预计 FY26 营收 $180亿，给予 12x EV/Sales（参考高增长 IaaS 估值），价值约$2160亿。
• SaaS 与传统业务： 预计 FY26 营收 $490亿，给予 6x EV/Sales（参考成熟软件股），价值约$2940亿。
• 总企业价值 (EV)： $5100亿。
• 扣除净债务： 约 $1000亿。
• 股权价值： $4100亿。
• 每股价值： 约 $150。
• 修正： SOTP 估值显著低于当前市值，这暗示市场给予了 OCI 业务更高的溢价（可能按 15x-20x 估值），或者是对传统业务的现金流折现给予了更高权重。这提示我们，当前股价中已包含了较高的增长预期溢价。

5.4 综合价值区间

综合 DCF（$215）、相对估值（$225）及 SOTP 的保守底线，我们认为甲骨文的合理价值区间为 $210 -$250。当前股价（约 $195）处于合理偏低位置，具备一定的安全边际。

6. 筹码结构与技术面分析

6.1 价格行为与技术形态

甲骨文股价在 2025 年展现了极强的动能，从年初的低点一路攀升至历史高点 $345.72，随后经历了约 40$195 附近企稳 [12, 15]。

• 趋势判断： 股价目前处于“大涨后的消化期”。从周线级别看，上升趋势并未破坏，但日线级别仍受到 50 日均线（约 $220）的压制。200 日均线在$243 附近（注：数据源显示均线倒挂，可能受短期剧烈波动影响，通常 200 日线应更低作为长期支撑，此处需关注长期趋势线的实际位置）。
• 关键点位：
  • 强支撑区 ($180 -$186)： 这一区域是前期密集的成交堆积区（Volume Shelf），也是多头的重要防线。若跌破此位，技术面将转空，可能下探至 $160。
  • 压力区 ($215 -$225)： 上方存在大量套牢盘，且叠加了 50 日均线压力。必须放量突破此区域，才能确认调整结束。

6.2 筹码分布与资金流向

• 机构分歧： 13F 数据显示，机构持仓比例约为 42% [16]。近期机构操作出现分歧：Vanguard 和 BlackRock 等被动基金继续增持，但部分主动管理型基金（如 Strategic Investment Advisors）在高位进行了获利了结。这种筹码交换是上涨中继的典型特征。
• 内部人减持警报： 一个值得警惕的信号是内部人的持续抛售。高管 Mark Hura 和董事 Jeffrey Berg 在过去几个月内抛售了价值数千万美元的股票 [17, 18]。虽然高管减持不一定代表看空（可能是税务需求），但在股价高位密集减持，确实在一定程度上抑制了做多情绪。
• 做空数据： 做空比例仅为 1.5% 左右 [19]，显示空头并不敢大规模做空甲骨文，主要压力来自于多头的获利回吐而非空头狙击。

6.3 期权市场情绪

2026 年 1 月到期的期权链显示，在 $200 和$210 行权价附近存在大量未平仓合约（Open Interest）[20]。这表明市场博弈的焦点集中在 $200 关口。Put/Call Ratio 保持均衡，未出现极端的恐慌或贪婪信号。

7. 投资策略建议

基于上述基本面、估值与技术面的综合分析，我们对甲骨文（ORCL）提出以下投资策略：

7.1 核心观点：逢低吸纳，长线布局

评级：谨慎增持 (Accumulate) 我们认为甲骨文正处于从“传统软件”向“AI 基础设施”估值切换的中局。RPO 的确定性为股价提供了坚实的底部支撑，而 AI 的长期红利提供了向上的弹性。尽管短期面临 CapEx 带来的现金流压力，但这是为了未来增长的必要投入。

7.2 交易计划

• 左侧买入（价值投资）：
  • 第一买点：$180 -$186。 若股价回踩此支撑区间，建议建立 30% - 40% 的底仓。此位置具备较高的安全边际。
  • 黄金坑：$160 -$170。 若因大盘系统性风险导致股价跌至此区间（对应 P/E 约 20x），建议大举加仓。
• 右侧追涨（趋势交易）：
  • 等待股价有效突破 **$220** 并伴随成交量放大，确立调整结束信号后，可顺势加仓，目标看至前高$300 以上。
• 风险对冲（期权策略）：
  • 持有正股的投资者，可在 $230 附近卖出 Covered Call（备兑看涨期权），以获取权利金收入，降低持仓成本，规避横盘震荡的时间损耗。

7.3 关键监控指标 (Key Performance Indicators)

投资者在持有期间需密切关注以下信号：

1. RPO 转化速度： 关注季度营收是否跟随 RPO 增长而加速。
2. OCI 增速维持度： 必须保持在 50% 以上，若大幅掉速则是危险信号。
3. 资本开支指引： 关注管理层对 CapEx 达峰时间的表述，这关系到 FCF 何时转正。
4. 多云合作进展： 关注 Oracle Database@AWS 的上线进展及客户反馈。

8. 风险提示与深度风险评估

8.1 财务风险：高杠杆下的钢丝舞

甲骨文的高债务水平是其最大的软肋。在 FCF 转负的背景下，公司高度依赖外部融资。若美联储维持高利率时间超预期，或者评级机构下调其信用评级，融资成本的上升将直接打击 EPS。此外，激进的 CapEx 若不能转化为预期收入，将导致巨大的资产减值风险。

8.2 执行风险：交付与供应链

500 亿的 CapEx 对应着巨大的工程挑战。全球数据中心面临电力短缺、冷却技术瓶颈以及 GPU 供应配额限制。任何环节的延误都可能导致 RPO 交付推迟，进而引发合同违约或客户流失。

8.3 竞争风险：巨头的反击

虽然甲骨文在 AI 训练端取得了先发优势，但 AWS、Azure 和 Google 并未坐以待毙。它们拥有更雄厚的资金和更完整的生态。特别是 AWS 正在加速推广其自研芯片（Trainium/Inferentia），试图以更低成本抢占 AI 市场。若竞争对手发动价格战，甲骨文的利润率将受到挤压。

8.4 宏观与地缘政治风险

AI 产业高度依赖全球半导体供应链。任何针对 GPU 出口或芯片制造的地缘政治摩擦，都可能切断甲骨文的硬件来源。此外，宏观经济衰退可能导致企业削减 IT 预算，虽然 RPO 有合同保障，但新增订单可能会断崖式下跌。

免责声明：本报告仅供参考，不构成具体的投资建议。股市有风险，投资需谨慎。投资者应根据自身风险承受能力独立做出投资决策。