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オラクルの共同創設者兼会長のラリー・エリソン氏

「より優れたニューラル ネットワークを構築するための競争は永遠に続きます。ai モデルのトレーニングにかかる​​コストは、ギガワットまたは数ギガワットのデータ センターの構築について話すと、「そのコストは天文学的なものになります。もし誰かがこの分野で競争しようと思えば、真に最先端のaiモデルは約1000億ドルかかる」と世界的データベース大手オラクルの共同創設者兼会長ラリー・エリソン氏は9月初旬の決算会見で述べた。それに会う今後 4 ～ 5 年で、この大規模なモデル競争に参加したい企業は、最先端モデルの敷居額が最大 1,000 億米ドルとなり、このコンピューティング能力の競争は永遠に続くことになります。

80 歳のエリソンは、オラクルの先駆者です。 47 年前、彼、ボブ・マイナー、エド・オーツはソフトウェア開発研究所 (sdl) を設立し、cia からコードネーム「oracle」プログラムの開発を依頼されました。同社は後に社名を oracle corporation に変更し、その開発を無事に完了しました。 1986年にipo。

2014 年 9 月、エリソン氏は oracle ceo の辞任を発表し、oracle 取締役会の執行会長兼最高技術責任者に任命されました。 2024年4月、エリソンはタイム誌の2024年世界で最も影響力のある100人のリストに選ばれた。

最近、エリソンに関する「実話」が注目を集めている。同氏は投資家会議で、nvidia の ceo ジェンスン・フアンに最新の gpu を提供するよう懇願しなければならなかったと認めたが、これは現在の ai コンピューティング能力の不足を裏付ける重要な証拠と考えられている。

「パロアルトのnobuでイーロン・マスクとジェンスン・ファンとディナーをしました。そのディナーはマスクと私がジェンスン・ファンにgpuを懇願したと形容できます。お金を受け取ってください。いいえ、もっと請求してください。お金はもらえません。」十分です。もっと請求してください」とエリソン氏は電話会議で述べ、「うまくいきました。」

結果から判断すると、お金はうまく使われました。oracle は最近、131,072 個の nvidia gb200 nvl72 blackwell gpu で構成される zettascale ai スーパー クラスターを構築すると発表しました。これは 2.4 zettaflops の ai パフォーマンスを提供でき、現在 100,000 枚の nvidia h100 gpu グラフィックス カードを搭載しているマスクの xai コンピューティング クラスターよりも強力です。

同時に、oracle の ai 計画には大量の電力も必要であり、同社は施設の電力需要を満たすために 3 基のモジュ​​ール式原子炉を建設する許可を取得しました。ただし、データセンターに導入する原子炉の建設には何年もかかる可能性があるため、オラクルは必要に応じて大型の移動式発電機を使用して地域の電力供給を増強する可能性がある。

今年9月9日、oracleは2025会計年度第1四半期の業績を発表し、今年8月時点での売上高は前年同期比7％増の133億ドルとなった。このうち、注目度の高いクラウドインフラストラクチャ（oci）の収益もウォール街の予想よりも好調で、前年比45％増の22億ドルとなった。オラクルは、第2四半期の売上高ガイダンスを8%から10%の成長範囲とし、中央値はアナリスト予想の8.72%成長を上回りました。

エリソン氏は決算会見で、例えば、彼自身も同様のモデルに携わっており、生検スライドやctスキャンを使ってがんを見つけたり、血液検査を使ってがんを見つけたりすることになるだろうと述べた。 「これらは非常に特殊なモデルになる傾向があります。必ずしも基本的な groks、chatgpt、llama、gemini を使用するわけではなく、高度に特殊なモデルになる傾向があります...このようなアプリケーションは今後ますます増えていくでしょう。」

しかし、エリソン氏はアナリストに対し、今後 5 年、さらには 10 年を見ても、必要なモデルをすべてトレーニングして推論に目を向ける段階にはまだ入っていない、と強調しました。

「これは技術的優位性をめぐる現在進行中の戦いであり、その戦いは今後5年間、おそらく10年以上にわたって、少数の企業と1つの国によって戦われることになる。したがって、このビジネスはますます大きくなる。」減速したり方向転換したりする兆候はない」とエリソン氏は強調した、「しかし、それが起こっていることだ」

モルガン・スタンレーのアナリスト、キース・ワイス氏はその後、オラクルの株価パフォーマンスは今年これまでのソフトウェア業界の同業他社をはるかに上回っていると書いている。同氏は、oracleがoci事業を後押ししたaiハードウェアの不足から大きな恩恵を受けていると投資家に見られていることが好業績の要因だとしている。

年初以来、オラクルの株価は63.68％急騰しており、その伸び率はs&p500種やナスダック総合指数を上回っている。

オラクルからの良いニュースの影響を受けて、エリソンの純資産は急激に増加しました。北京時間9月17日現在、フォーブス誌の世界長者ランキングのリアルタイムデータによると、エリソン氏の個人純資産は2,065億ドルに増加し、アマゾン創業者のベゾス氏、株の神様バフェット氏、メタ創業者のザッカーバーグ氏らを上回り、テスラceoのイーロン・マスク氏に次ぐ第2位となった。興味深いことに、エリソン氏はテスラ取締役会の独立取締役でもあります。

オラクルは9月14日、年次財務アナリスト会議で、同社の売上高が2026会計年度に少なくとも660億米ドルに達すると予想し、予想を引き上げ、アナリストの予想を上回ったことを明らかにした。oracle の収益は 2029 会計年度までに少​​なくとも 1,040 億米ドルに達すると予想されており、これは 3 年間でほぼ 58% の収益増加に相当します。

以下は、oracle の第 1 四半期決算カンファレンスの q&a 記録の一部です。

アナリスト:ありがとう。利益率について質問したいのですが。あなたはクラウド サービスの収益、特に oci の数字を出し続けていますが、競合他社にそれを達成するために何をしなければならないかを指導すると、控えめに言っても、競合他社がそれを実行するのは非常に難しいように思えます。

ラリー・エリソン:まずは従業員から始めて、自律型データベース (oracle autonomous database) に移りましょう。私たちは大幅な効率化を達成しており、今話しているように、fusion を移行し、来週には autonomous database に移行する予定です。私たちは、実際には 2 つの理由から、すべてを自律性に移行する必要があると判断しました。 1 つ目の理由は、完全自律型データベースを使用する場合、dba は存在せず、データベース管理者はロボットになるためです。 oracle autonomous databaseの管理に関連する人員は必要ありません。

さて、これは明らかにコスト削減です。しかし、もっと重要なことは、人間の力がなければ、ヒューマンエラーは存在しないということです。当社には競合他社に比べて安全面で大きな利点があります。間違いはありません。人手は一切いらず、すべて自動化されています。すべてを完全に自動化すると、可能性は非常に柔軟になります。これが何を意味するかについては詳しく説明しませんが、ジョブの実行に突然 500 個のマイクロプロセッサが必要になることを意味します。 3 分で 500 ドルを手に入れました。必要です。その後、それらをプールに戻します。したがって、これは他のデータベースの動作方法やデータベースと呼ばれるものとは大きく異なります。クラウド自体は場所によっては弾力性があるかもしれませんが、データベースは多くの場合そうではありません。自律性とは、使用するハードウェアが少なく、より高速で、より効率的で、完全に自動化され、人手がかからず、より安全であることを意味します。自律型データベースに基づくビジネスの利益率は、従来の oracle ビジネスの利益率よりもはるかに高くなります。

これらの利益率は、saas の利益率と同等で、驚くほど高いと思います。saas の利益率も、sass は主に自律型データベースで実行されるため、同様に驚くほどハードマーケット向けです。私たちはハードウェアを非常に効率的に使用しています。労働力は安全上のリスクであるため、私たちは労働力をほとんど使用しません。実際に手動で行うと、セキュリティ リスクにより拡張能力が低下します。 oracle データセンターは、最大のものから最小のものまで、機能がまったく同じです。それらは以下の要因によってのみ変化します。

これは、これらすべてを自動的に実行する一連の自動化ソフトウェアがあることを意味します。他の誰もこれをしません。そのレベルの自動化や自律性を持っている人は誰もいません。これにより、データベース事業やsaas事業などのクラウド事業において、より高い収益を実現することが可能となります。私たちのクラウドはより自動化されています。私たちの人件費は安いです。私たちのネットワークはより効率的です。これらは、はるかに高速に実行されるドメイン ネットワークです。 2 倍の速度で実行すると、コストは半分に下がり、ネットワークは他のクラウドよりもはるかに高速になります。したがって、規模を拡大すれば、現在よりも高い利益率を実現できる可能性は非常に現実的であると私たちは考えています。

そうだと思います。たとえば、fusion を autonomous database に移行する際には、さまざまなエンジニアからのさまざまな視点が見つかると思います。コスト削減、つまり当社のコスト、つまりクラウド コストの削減は約 50% になると思います。それが私が信じていることです。現在は 40% になるかもしれませんし、35% になるかもしれませんが、現在と比較して大幅なコスト削減が実現され、それは fusion の顧客ベース全体に及びます。したがって、これは、より高速なネットワーク、より高速なデータベース、より多くの自動化を使用して製品の安全性を高める方法の一例にすぎません。私は常に安全が本当に最大の目標であることを強調しています。しかし副次的な効果として、これらのデータセンターの運営に費やす費用も削減されます。

アナリスト:jpモルガン・チェースのマーク・マーフィーです。ラリー、市場が ai トレーニング フェーズから ai 推論フェーズに移行するとどう思いますか? トレーニングは計算量が多いため、曲線の先端で不均衡またはバブルが発生する可能性があるという議論があります。そして、ある時点で推論フェーズに移行して再調整される可能性があり、推論フェーズの負荷が低くなる可能性がありますか? それとも、両方のフェーズで高い成長が見込まれる可能性があると思いますか?

エリソン:多くの人は、私が子供たちを大学に行かせたらそれで終わりだと考えています。彼らの訓練は終わりました。私には4年間の訓練があり、その後、子供たちに仕事をさせることができ、彼らは推論を行うようになります。これは正しくありません。より優れたニューラル ネットワークを構築するための競争は決して終わりません。この訓練の費用は天文学的に高額になりました。私がギガワット規模またはマルチギガワット規模のデータセンターの構築について話すとき、これらの ai モデル、最先端のモデルを意味します。この分野で競争したい人にとっては、真の最先端への入り口となります。モデル 価格は約1000億ドル。

繰り返しますが、今後 4 ～ 5 年間で、このゲームをプレイしたい人にとっては約 1,000 億ドルの費用がかかることになります。それは多額の費用であり、これ以上簡単なことはありません。したがって、彼らはそれらの多くを持たないでしょう。ここは、これらの最先端のモデルを実際に構築できる人をリストする場所ではありません。

しかし、それを超えて、非常に特殊なモデルが多数登場します。私が個人的に関わってきたことのいくつかをお話します。たとえば、コンピューターを使用して生検スライドや ct スキャンを調べてがんを見つけたり、血液検査を使ってがんを見つけたりします。これらは非常に特殊なモデルになる傾向があります。彼らは必ずしも基本的な grok、chatgpt、llama、gemini を使用するわけではなく、高度に特殊化されたモデルである傾向があります。一部のデータで画像認識をトレーニングする場合、つまり、何百万枚もの生検スライドと同様に、他のトレーニング データはあまり役に立ちません。

この状況は今後も続き、このようなアプリケーションがますます増えていくでしょう。したがって、あなたの見通しが今後 5 年、おそらくは今後 10 年であるとしても、私はそれについて心配する必要はありません。現在、必要なモデルはすべてトレーニング済みです。必要なのは推論だけです。

これは技術的優位性をめぐる継続的な戦いであり、少なくとも今後5年間、おそらくは10年近くの間、一握りの企業、そしておそらくは1つの国によって戦われることになると思います。したがって、このビジネスはさらに大きくなるでしょう。減速や変革は起こりません。

本当に奇妙に聞こえるかもしれないことをいくつか言います。彼は奇妙なことを言っている、とあなたは言うかもしれない。では、なぜ彼はこんなことを言っているのでしょうか？これはとても奇妙なことでしょう。 1 ギガワットを超える電力を持つデータセンターを設計していますが、場所と電力設備が見つかりません。私たちが調べてみると、彼らは原子炉を 3 基建設する許可を持っていました。これらは、データセンターに電力を供給するために設計された小型モジュール式原子炉です。事態がどれほどクレイジーになっているかはクレイジーですが、それが実際に起こっていることです。

アナリスト:バークレイズのライモ・レンショーです。データベース側では、今日発表したばかりの取引、または aws とすでに締結した取引。ハイパースケールの取引がすべて完了したところで、現在オンプレミスまたはクラウドの顧客で実行されているデータベース ワークロードからパブリック クラウドへの移行をどのように見ていますか?この勢いについてどう考えるべきでしょうか？ありがとう。

エリソン:そうですね、2 つあります。パブリック クラウドは非常に興味深く、非常に重要です。

つまり、oracle がずっと前にデータベース ビジネスで大きな成功を収めたのは、当社の信条の 1 つが移植性だったためです。当社は ibm メインフレーム上で実行しています。 microsoft pc 上で実行されます。私たちは hewlett packard マシンで実行しています。覚えていると思いますが、私たちはあらゆる種類のデジタル機器やコンピューターをどこでも使用しています。これは、お客様がどの環境でも oracle database を実行できるようにするために重要です。私たちのデータベースの最高のバージョンである exadata、exascale バージョンのデータベースを他の人のクラウドで利用できるようにする方法を見つける必要があることが明らかになりました。

私たちができることは、基本的に oci を十分に小さくして、microsoft azure に oci データセンターを埋め込んだり、google や aws に oci データセンターを埋め込んだり、完全に自律的に使用できる場所ならどこにでも配置できるようにすることです。 exadata クラスターと exascale クラスター。実際にこれを行うことができます。技術的には簡単ではありませんでしたが、私たちはそれをやり遂げました。

これを実行して oracle データ センターを縮小するにあたり、サイズを除いてすべてのデータ センターは同じであると前に述べました。現在最大のデータセンターは 800 ギガワットで、800 メガワットに近いですが、申し訳ありませんが、1 ギガワットに近づいています。最小のデータセンターは約 150 キロワットですが、今後は 50 キロワットまで下がります。これが意味するのは、oracle private cloud の導入を決定する多くの企業、中規模および大規模企業が存在するということです。つまり、プライベート クラウドとパブリック クラウドの間にはまだ違いがありません。彼らも同じです。それらはまったく同じです。多くの人が oracle private cloud を使用しており、vodafone などの多くの産業企業は、ワークロードを実行するために 6 つの oracle private cloud を使用しています。しかし、非常に安価になったので、誰でも「よし、クラウドに移行したい」と決断できるようになりました。クラウドの利点をすべて享受したいと考えていますが、クラウド内にいるのは自分だけであることを確認したいと考えています。隣人を望まない、または承認された隣人が欲しいだけです。クレジットカードを持った人には引っ越してほしくない。政府の規制に従わなければならないので、安全性について偏執的になっています。

したがって、aws、microsoft、google で oracle データベースを使用することが非常に重要であることは明らかだと考えています。 safra の言うことは正しい、つまり、これによりパブリック クラウドでのデータベースの成長が確実に加速されることになります。しかし、企業が近隣のないデータセンターのファイアウォールの内側にoracle cloudを配置することを決定したため、プライベートクラウドの数がパブリッククラウドを大幅に上回ると予想しています。また、当社はすでに独自のデータセンターを持っているため、当社のデータセンターは非常に自動化されており、拡張性と機能性が高く、非常に組織化されています。実際、現在 162 のデータセンターがあります。世界中に 1,000 か 2,000 以上のデータセンター、オラクルのデータセンターが存在すると予想されますが、その多くは個々の銀行、通信会社、テクノロジー企業専用、または国家クラウド、ソブリンクラウド、その他すべてのものになるでしょう。 。そこで私たちは、プライベート クラウドとパブリック クラウドのどちらが大きくなるかを予測するのは難しいと考えています。わからない。

しかし、良いニュースは、どちらにせよ、私たちが勝つだろうということです。

アナリスト:こんにちは、バーンスタインのマーク・モールドラーです。誠にありがとうございます。そして、この四半期おめでとうございます。この四半期とこのガイドはどちらも非常に印象的です。モデルのトレーニングには多くの焦点が当てられていますが、その他のアプリケーションや推論にはあまり焦点が当てられていません。あなたは市場と業界に関する幅広い専門知識を持っています。従来の ai をすべての oracle 製品および機能に統合しました。しかし、アプリケーションの観点から見た genai の収益化可能な価値はどこにあると思いますか? oracle だけでなくソフトウェア全般において、生成 ai がトレーニング側ではなくアプリケーション側で有意義な収益源になるまでにどれくらい時間がかかると思いますか?ありがとう

エリソン:まずヘルスケアから始めましょう。私たちは医師がさまざまな病気を診断するのを支援します。誰かが超音波検査を受けるとき、看護師や技師、医師が実際に赤ちゃんの頭蓋骨や脊髄を測定しているのを目にしますが、それはばかげています。コンピュータがこれらすべてを行う必要があります。へその緒が胎児に巻き付いている場合、コンピューターはこれをすべて検出し、すべて記録する必要があります。医師はこれらすべてを行うためにコンピューターの助けを得ることができます。プラークと冠状動脈のチェックはすべてこの方法で行う必要があります。

医師が患者を診察するとき、つまり診察の準備をしているときに、医師向けに概要を作成できるようにしました。私たちは人工知能を使用して電子健康記録を調べ、数時間前の最新の臨床検査結果を確認します。状態が安定しているのか進行しているのか、または診察前に医師が知っておく必要がある情報を医師に伝えてください。この概要は人工知能によって作成され、人間が読める概要です。するとaiが医師と患者の相談を聞きます。これは納品されました。これはすでに存在します。彼らは医師と患者の相談に耳を傾け、情報を提供します。医師が処方箋を書くと、aiが処方箋が正しいかどうかをチェックして入力します。人工知能は電子医療記録を更新します。 ai は会話を聞いて医師の指示を文字に起こし、配信します。医師は会話の最後に草稿を作成し、医師はそれをすぐに確認して承認できます。その後、処方箋が調剤され、医師の指示が履行され、電子医療記録が更新されます。私たちはこれらすべてのことをすでに行っています。しかし、続けることができました。ヘルスケアでは、x 線の読み取りからユーザー インターフェイスに至るまで、多くのものが必要です。

私たちのユーザー インターフェイスは、epic のユーザー インターフェイスとは大きく異なります。私はかつて息子をスタンフォード大学に連れて行きましたが、彼のレントゲン写真を見つけるのに 3 人の異なる立場で 3 人が必要でした。これがラリー・エリソンのx線写真を見つける方法です。あなたは、オラクルさん、ラリー・エリソンの最新のレントゲン写真を見せてくださいと言います。これは音声インターフェイスです。あなたは彼らに尋ねるだけです。どうやってログインするのですか？そうですね、コンピュータを見ると、あなたの顔を認識します。それはあなたの声を認識し、あなたが医師であり、あなたが音声を閲覧する許可を持っていることを認識し、すべての承認は人工知能によって行われます。

これらはすべて人工知能であり、人々がそれを別のものだと考えていることは承知していますが、現在は別料金の ai エージェントがあると多くの人が言っていると聞きました。しかし、私たちのアプリケーションは主に ai アプリケーションになると思いますが、すべてを個別に請求するにはどうすればよいでしょうか?本当に分かりません。彼らの話を聞いていると、私は混乱してしまいました。彼らが何を言っているのか分かりません。知りたいことがあるのですが、このままにしておきます。

アナリスト:私はtdコーウェンのデリック・ウッドです。また、過去数四半期にわたる成長という点で、貴社が大きな進歩を遂げたことを祝福したいと思います。供給の可用性と、契約から消費に移行し、バックログを収益に変えるための効率的な方法でデータセンター インフラストラクチャをセットアップする能力についてのあなたの視点について説明してもらえますか?私は、「今日のあなたは 1 年前と比べて何が変わっていますか。その加速の時点を示すのを手伝ってもらえませんか?」と尋ねました。

エリソン:当社のプライベート クラウドはパブリック クラウドとまったく同じですが、テナントが 1 つしかないことと、お客様が所有する建物内に配置される場合がある点が異なります。それ以外は全く同じです。私たちはハードウェアを所有しています。弊社がハードウェアを管理します。それはたまたまあなたが所有する建物内にあり、あなただけが入ることができます。つまり、競合他社が行っていることとは大きく異なり、完全に自動化されています。

したがって、私たちは何千ものデータセンターを管理する準備ができています。ちなみに、これをイーロン・マスクのスターリンクと比較すると、彼は現在約7,000個の衛星を空に持っていると思います、6,800個です。どうやって管理するのですか -- これらの衛星は常に操縦しています。これらは静止衛星ではありません。これらは地球低軌道衛星です。そのため、彼らは飛び続け、位置を変え続けます。 7,000 機の飛行する宇宙船をどうやって管理するのでしょうか?そうですね、コンピューターは完全に自動化されなければ機能しません。

数千、あるいは数百のデータセンターを持つことは不可能だと思いますが、完全に自動化されていない限り、確かに数千のデータセンターを持つことができます。それを自動化できる唯一の方法は、それらをすべて同じにすることです。 25 もの異なることを自動化することはできません。それは一つの側面です。

もう 1 つ指摘しておきたいのは、oracle の興味深い点の 1 つは、当社の経営陣の最上級の人々の何人かが建物、発電所、送電システムの専門家であることです。それがこれらのデータセンターを構築することのすべてだからです。データセンターはただ建設するだけではだめです。また、エネルギーと、そのエネルギーが生成される場所からデータセンターまでの輸送についても考慮する必要があります。

もちろん、これを行う最も効率的な方法は、実際にはデータセンターの隣に発電所を建設することです。このようにして、最短距離でデータを送信できます。実際、当社には公共事業業界出身の非常に上級の人材がおり、奇妙に聞こえるかもしれませんが、彼らはこの分野の専門家であり、これらの巨大プロジェクトの構築を支援しています。

もう一度、イーロン・マスクの話を聞いてみます。テスラの製造中に彼が受けた最も困難な仕事の 1 つはオースティン工場の建設で、そこでは人類が建てた中で最大の建物を建てなければなりませんでした。これまでに建てられた最大の建物について知りたいですか?確かにペンタゴンではありません。 nasaのスペースシャトルの建物でもありません。最大の建物はテスラ工場です。したがって、あなたはそのプラントの請負業者でなければなりません。これらのものを構築し、ロボットを使用して車を構築できなければなりません。

したがって、建物を建設し、電源を入れ、すべての自動化システムをセットアップする必要があります。これが、クラウドまたはビルディング自動化システムを構築する上で最も難しい部分であり、すべての自動化システムが効率的、確実に、コストを抑えて実行されるようにセットアップする必要があります。効果的に。とはいえ、ここには 5 年前とはまったく異なる経験ベースを持つ非常に興味深い人々がいます。