소식

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

오라클 공동 창립자이자 회장인 래리 엘리슨(larry ellison)

"더 나은 신경망을 구축하기 위한 경쟁은 영원히 계속될 것입니다. ai 모델을 훈련하는 데 드는 비용은 천문학적입니다. 기가와트 또는 수 기가와트 규모의 데이터 센터를 구축하는 것에 대해 이야기하면 " 글로벌 데이터베이스 대기업 오라클의 공동 창립자이자 회장인 래리 엘리슨(larry ellison)은 9월 초 실적 발표에서 "진정한 최첨단 ai 모델이 이 분야에서 경쟁하고 싶다면 약 1000억 달러 규모가 될 것"이라고 말했다. 그 회의앞으로 4~5년 안에 이 대규모 모델 경쟁에 참여하려는 기업은 모두 최대 1000억 달러에 달하는 최첨단 모델 문턱을 갖게 될 것이며 이러한 컴퓨팅 파워 군비 경쟁은 영원히 계속될 것입니다.

80세의 ellison은 oracle의 선구자입니다. 47년 전, 그와 밥 마이너(bob miner), 에드 오츠(ed oates)는 소프트웨어 개발 연구소(software development laboratory, sdl)를 설립하고 cia의 의뢰를 받아 데이터베이스 코드명 '오라클(oracle)' 프로그램을 개발했으나, 이후 회사 이름을 오라클(oracle corporation)로 바꾸고 사업을 성공적으로 마쳤다. 1986년 기업공개(ipo).

2014년 9월 ellison은 oracle ceo직을 사임하고 oracle 이사회의 회장 겸 cto로 임명되었습니다. 2024년 4월, 엘리슨은 타임지가 선정한 2024년 세계에서 가장 영향력 있는 100인 목록에 포함되었습니다.

최근 엘리슨의 '실화'가 화제를 모았다. 그는 투자자 회의에서 nvidia ceo jensen huang에게 회사에 최신 gpu를 제공해달라고 간청해야 했다고 인정했는데, 이는 현재 ai 컴퓨팅 성능이 부족하다는 중요한 확인으로 간주됩니다.

"저는 palo alto의 nobu에서 elon musk 및 jen-hsun huang과 함께 저녁 식사를 했습니다. 저는 그 저녁 식사를 musk로 묘사할 수 있으며 jen-hsun huang에게 gpu를 구걸했습니다. 우리 돈을 가져가십시오. 아니, 더 많은 비용을 청구하십시오. 당신은 얻지 못할 것입니다. 충분합니다. 더 많은 비용을 청구해 주시기 바랍니다."라고 ellison은 전화 회의에서 말했습니다. "효과가 있었습니다."

결과를 보면 돈은 잘 쓴 것 같습니다.oracle은 최근 131,072개의 nvidia gb200 nvl72 blackwell gpu로 구성된 zettascale ai 슈퍼 클러스터를 구축할 것이라고 발표했습니다.이는 현재 100,000개의 nvidia h100 gpu 그래픽 카드를 탑재한 musk의 xai 컴퓨팅 클러스터보다 더 강력한 2.4 zettaflops의 ai 성능을 제공할 수 있습니다.

동시에 오라클의 ai 계획에는 많은 양의 전력이 필요하며 회사는 시설의 전력 수요를 충족하기 위해 3개의 모듈식 원자로를 건설할 수 있는 허가를 받았습니다. 그러나 데이터 센터에 배치할 원자로를 건설하는 데 수년이 걸릴 수 있으므로 oracle은 필요한 경우 대형 모바일 발전기를 사용하여 로컬 전원 공급 장치를 늘릴 수 있습니다.

올해 9월 9일, 오라클은 올해 8월 기준 2025 회계연도의 첫 번째 회계 분기 사업을 발표했습니다. 오라클의 매출은 전년 대비 7% 증가한 133억 달러를 기록했습니다. 이 가운데 주목받는 클라우드 인프라(oci) 매출도 월스트리트 예상보다 강세를 보이며 전년 동기 대비 45% 성장한 22억 달러를 기록했다. 오라클은 성장 범위가 8%~10%인 2분기 매출 지침을 제공했으며, 중간 값은 분석가가 예상한 8.72% 성장보다 높습니다.

ellison은 수익 결산에서 앞으로 많은 전문 모델이 나올 것이라고 말했습니다. 예를 들어, 그 자신도 컴퓨터를 사용하여 암을 발견하기 위해 생검 슬라이드나 ct 스캔을 보고, 혈액 검사를 사용하여 암을 발견하는 등 유사한 모델에 참여하고 있다고 말했습니다. "이것들은 매우 전문화된 모델인 경향이 있습니다. 기본 groks, chatgpt, llama 및 gemini를 반드시 사용할 필요는 없으며 고도로 전문화된 모델인 경향이 있습니다... 우리는 이와 같은 애플리케이션을 점점 더 많이 보게 될 것입니다."

그러나 ellison은 분석가들에게 향후 5년, 심지어 10년을 내다본다면 아직 필요한 모든 모델을 훈련하고 추론으로 전환하는 단계에 진입하지 못했다고 강조했습니다.

"이것은 기술 패권을 위한 지속적인 싸움이며, 그 싸움은 소수의 회사와 한 국가에 의해 향후 5년, 아마도 10년 정도에 걸쳐 치러질 것입니다. 따라서 이 사업은 점점 더 커지고 있습니다." 속도가 느려지거나 방향을 바꿀 기미가 보이지 않습니다. 하지만 그런 일이 일어나고 있습니다."라고 ellison은 강조했습니다.

morgan stanley의 분석가인 keith weiss는 이후 oracle의 주가 성과가 올해 현재까지 소프트웨어 업계 동종 업체의 주가 성과를 훨씬 능가했다고 썼습니다. 그는 oracle이 ai 하드웨어 부족의 주요 수혜자로 투자자들에게 인식되어 oci 사업을 성장시킨 덕분에 강력한 성과를 거두었다고 생각합니다.

오라클 주가는 연초 이후 63.68% 급등해 s&p 500과 나스닥 종합지수보다 높은 성장률을 기록했다.

오라클의 좋은 소식에 영향을 받아 ellison의 순자산은 급격히 증가했습니다. 9월 17일 베이징 시간 현재,포브스의 글로벌 억만장자 순위 실시간 자료에 따르면 엘리슨의 개인 순자산은 2065억 달러로 증가해 2위로 아마존 창업자 베조스, 주식의 신 버핏, 메타 창업자 저커버그 등보다 높았고, 테슬라 ceo 엘론 머스크에 이어 2위를 차지했다.흥미롭게도 ellison은 tesla 이사회의 독립 이사이기도 합니다.

9월 14일, 오라클은 연례 재무 분석가 회의에서 회사의 매출이 2026 회계연도에 최소 660억 달러에 이를 것으로 예상한다고 밝혔습니다. 이는 추정치를 높이고 분석가의 기대를 뛰어넘는 수치입니다.오라클의 매출은 2029년 회계연도까지 최소 1,040억 달러에 이를 것으로 예상되며, 이는 3년 동안 거의 58%의 매출 성장에 해당합니다.

다음은 oracle의 1분기 실적 컨퍼런스 q&a 녹취록의 일부입니다.

분석자:감사해요. 이익률에 대해 질문하고 싶습니다. 당신은 강력한 클라우드 서비스 수익 수치, 특히 oci 수치를 계속 제시하고 있으며, 이를 달성하기 위해 무엇을 해야 하는지에 대한 지침을 그들(경쟁사)에게 제공하면 아무리 말해도 그들이 그렇게 하기가 정말 어려워 보입니다.

래리 엘리슨:직원부터 시작해 자율운영 데이터베이스(oracle 자율운영 데이터베이스)로 넘어가겠습니다. 우리는 엄청난 효율성을 얻었으며 현재 우리는 fusion을 전환하고 다음 주에는 autonomous database로 전환할 예정입니다. 우리는 두 가지 이유로 모든 것이 자율화되어야 한다고 결정했습니다. 첫 번째 이유는 완전 자율형 데이터베이스의 경우 dba가 없고 데이터베이스 관리자가 로봇이라는 점입니다. oracle autonomous database 관리와 관련된 인력은 없습니다.

이제 이는 분명히 비용 절감입니다. 그러나 더 중요한 것은 인간의 힘이 없으면 인간의 실수도 없다는 것입니다. 우리는 경쟁사에 비해 안전 측면에서 큰 이점을 갖고 있습니다. 실수는 없을 것입니다. 인력도 없고 모두 자동화돼 있다. 모든 것을 완전히 자동화하면 잠재력도 매우 탄력적입니다. 이것이 무엇을 의미하는지 자세히 설명하지는 않겠지만 이는 작업을 실행하는 데 갑자기 500개의 마이크로프로세서가 필요하다는 의미입니다. 3분 만에 500달러를 얻었으니 그게 필요합니다. 그런 다음 다시 수영장에 넣습니다. 따라서 이는 다른 데이터베이스의 작동 방식 및 호출 대상과 매우 다릅니다. 클라우드 자체는 탄력적일 수 있지만 데이터베이스는 그렇지 않은 경우가 많습니다. 자율성은 하드웨어를 덜 사용하고, 더 빠르고, 효율적이며, 완전 자동화되고, 인력이 필요 없으며, 더 안전하다는 것을 의미합니다. 자율 데이터베이스를 기반으로 한 비즈니스의 수익 마진은 기존 oracle 비즈니스의 수익 마진보다 훨씬 높습니다.

내 생각에 이러한 마진은 saas 마진과 마찬가지로 엄청나게 높다고 생각합니다. sass는 주로 자율 데이터베이스에서 실행되기 때문에 saas 마진 역시 엄청나게 어려운 시장입니다. 우리는 하드웨어를 매우 효율적으로 사용합니다. 노동은 안전상의 위험이 있기 때문에 우리는 노동력을 거의 사용하지 않습니다. 사람들이 실제로 수동으로 작업을 수행하면 보안 위험으로 인해 확장 능력이 저하됩니다. 가장 큰 것부터 가장 작은 것까지 모든 oracle 데이터 센터는 특징과 기능이 동일합니다. 이는 다음 요소에 의해서만 달라집니다.

이는 우리가 이 모든 작업을 자동으로 수행하는 자동화된 소프트웨어 제품군을 보유하고 있음을 의미합니다.다른 사람은 이런 일을 하지 않습니다. 어느 누구도 그 수준의 자동화, 그 수준의 자율성을 갖고 있지 않습니다. 이를 통해 데이터베이스 비즈니스, saas 비즈니스 및 기타 클라우드 비즈니스에서 더 높은 수익을 달성할 수 있습니다. 우리의 클라우드는 더욱 자동화되었습니다. 우리의 인건비는 저렴합니다. 우리 네트워크가 더 효율적입니다. 훨씬 더 빠르게 실행되는 도메인 네트워크입니다. 두 배 빠른 속도로 실행하면 비용은 절반으로 줄어들고 네트워크는 다른 클라우드보다 훨씬 빠릅니다. 따라서 우리는 규모를 확장함에 따라 현재보다 더 나은 마진을 제공할 수 있는 잠재력이 매우 현실적이라고 생각합니다.

나는 그렇다고 믿는다. 예를 들어, fusion을 autonomous database로 전환함에 따라 엔지니어마다 다른 관점을 갖게 될 것이라고 생각합니다. 내 생각에 비용 절감, 즉 우리의 비용, 클라우드 비용 절감은 약 50%가 될 것입니다. 나는 그렇게 믿는다. 지금은 40%일 수도 있고 35%일 수도 있지만 지금에 비해 상당한 비용 절감 효과를 얻을 수 있으며 이는 전체 fusion 고객 기반에 걸쳐 적용됩니다. 따라서 이는 더 빠른 네트워크, 더 빠른 데이터베이스, 더 많은 자동화를 사용하여 제품을 더 안전하게 만들 수 있는 방법의 한 예일 뿐입니다. 저는 항상 안전이 가장 중요한 목표임을 강조합니다. 하지만 부차적인 효과로 이러한 데이터 센터를 운영하는 데 드는 비용도 줄어듭니다.

분석자:저는 jpmorgan chase의 mark murphy입니다. 래리 씨, 시장이 ai 훈련 단계에서 ai 추론 단계로 전환하고 있다고 어떻게 보십니까? 훈련이 계산 집약적이기 때문에 곡선의 앞부분에 불균형이나 거품이 있을 수 있다는 논란이 있습니다. 그리고 어느 시점에서는 추론 단계로 끝날 수도 있고 추론 단계가 덜 집중적일 수도 있습니다. 아니면 두 단계 모두에서 높은 성장 가능성이 있다고 생각하시나요?

엘리슨:많은 사람들은 내가 아이들을 대학에 보내고 그게 전부라고 생각합니다. 그들의 훈련은 끝났습니다. 저는 4년 동안 훈련을 받은 다음 아이들을 일에 투입하면 아이들이 추론을 하게 됩니다. 이것은 옳지 않습니다. 더 나은 신경망을 구축하기 위한 경쟁은 결코 끝나지 않습니다. 이 훈련 비용은 천문학적으로 높아졌습니다. 제가 기가와트 규모 또는 수 기가와트 규모의 데이터 센터 구축에 대해 이야기할 때, 이러한 ai 모델, 이러한 최첨단 모델이 될 것임을 의미합니다. 이 공간에서 경쟁하기를 원하는 누구에게나 진정한 최첨단 모델의 입구가 될 것입니다. 모델 가격은 약 1000억 달러.

다시 한번 말씀드리지만, 향후 4~5년 동안 이 게임을 플레이하려는 모든 사람의 가치는 약 1,000억 달러가 될 것입니다.그것은 많은 돈이고 더 이상 쉬워지지 않습니다. 그래서 그들은 그 수가 많지 않을 것입니다. 이곳은 실제로 이러한 최첨단 모델을 만들 수 있는 사람을 나열하는 곳이 아닙니다.

하지만 그 외에도 매우 전문적인 모델이 많이 있을 것입니다. 컴퓨터를 사용하여 생검 슬라이드를 보거나 ct 스캔을 통해 암을 찾아내고, 혈액 검사를 통해 암을 찾는 등 제가 개인적으로 참여한 몇 가지 일을 말씀드릴 수 있습니다. 이들은 매우 전문화된 모델인 경향이 있습니다. 기본 grok, chatgpt, llama 및 gemini를 반드시 사용할 필요는 없으며 고도로 전문화된 모델인 경향이 있습니다. 수백만 개의 생체 검사 슬라이드와 같은 일부 데이터에 대한 이미지 인식 훈련은 그다지 도움이 되지 않습니다.

그래서 이것은 계속되고 우리는 이와 같은 응용 프로그램을 점점 더 많이 보게 될 것입니다. 따라서 귀하의 견해가 향후 5년, 아마도 향후 10년이라면 저는 그것에 대해 걱정하지 않을 것입니다. 우리는 지금 필요한 모든 모델을 훈련시켰으므로 우리가 해야 할 일은 추론뿐입니다.

내 생각에 이것은 소수의 회사, 어쩌면 한 국가가 적어도 향후 5년 동안, 아마도 10년 정도는 기술 우위를 위해 계속해서 싸울 것이라고 생각합니다. 그래서 이 사업은 점점 더 커질 것입니다. 둔화나 변화는 없을 것입니다.

정말 이상하게 들릴 수도 있는 말을 합니다. 그 사람이 이상한 말을 했다고 할 수도 있겠네요. 그렇다면 그는 왜 이런 말을 하는 걸까요? 이것은 매우 이상할 것입니다. 우리는 1기가와트 이상의 전력을 갖춘 데이터 센터를 설계하고 있는데 위치와 전력 시설을 찾아봅니다. 우리는 살펴보았고 그들은 3개의 원자로를 건설할 수 있는 허가를 받았습니다. 이는 데이터 센터에 전력을 공급하도록 설계된 소형 모듈식 원자로입니다. 일이 점점 더 이상해지고 있다는 것은 정말 말도 안되는 일이지만, 실제로 그런 일이 일어나고 있습니다.

분석자:저는 barclays의 raimo lenschow입니다. 데이터베이스 측면에서는 오늘 방금 발표한 거래 또는 이미 aws와 체결한 거래입니다. 이제 모든 하이퍼스케일 거래가 완료되었으므로 현재 온프레미스 또는 클라우드 고객에서 실행 중인 데이터베이스 워크로드에서 퍼블릭 클라우드로의 마이그레이션을 어떻게 보십니까? 내 말은, 우리는 이 모멘텀에 대해 어떻게 생각해야 하는가? 감사해요.

엘리슨:두 가지가 있습니다. 퍼블릭 클라우드는 매우 흥미롭고 중요합니다.

오라클은 오래 전에 데이터베이스 사업에서 큰 성공을 거두었습니다. 우리의 주문 중 하나가 이식성이었기 때문입니다. 우리는 ibm 메인프레임에서 실행됩니다. 우리는 microsoft pc에서 실행됩니다. 우리는 hewlett packard 컴퓨터에서 실행되고 있습니다. 기억하신다면, 모든 종류의 디지털 장비와 컴퓨터가 어디에서나 작동됩니다. 이는 고객이 어떤 환경에서든 oracle database를 실행할 수 있도록 하는 데 중요합니다. 우리 데이터베이스의 최고 버전인 exadata, 다른 사람들의 클라우드에서 사용할 수 있는 데이터베이스의 exascale 버전을 실제로 만들 수 있는 방법을 찾아야 한다는 것이 분명해졌습니다.

우리가 할 수 있는 일은 기본적으로 oci 데이터 센터를 microsoft azure에 내장하거나, google이나 aws에 oci 데이터 센터를 내장하거나, 우리가 사용할 수 있는 완전히 자율적인 장소에 배치할 수 있을 만큼 oci를 작게 만드는 것입니다. exadata 및 exascale 클러스터. 우리는 실제로 이것을 할 수 있습니다. 기술적으로 쉽지는 않았지만 우리는 해냈습니다.

이를 수행하고 oracle 데이터 센터를 축소하는 과정에서 저는 모든 데이터 센터가 크기를 제외하고 동일하다고 앞서 언급했습니다.현재 가장 큰 데이터 센터는 800기가와트입니다. 800메가와트에 가깝습니다. 죄송합니다. 1기가와트에 가깝습니다. 가장 작은 데이터 센터는 약 150kw인데, 50kw까지 내려갑니다. 이것이 의미하는 바는 oracle private cloud를 사용하기로 결정하는 많은 기업, 중소기업 및 대기업이 있다는 것입니다. 내 말은, 프라이빗 클라우드와 퍼블릭 클라우드 사이에는 아직 차이가 없다는 것입니다. 그들은 동일합니다. 그들은 정확히 동일합니다. 많은 사람들이 oracle private cloud를 보유하고 있으며 vodafone과 같은 많은 산업 기업은 워크로드를 실행하기 위해 6개의 oracle private cloud를 보유하고 있습니다. 하지만 너무 저렴해져서 누구든지 클라우드로 전환하고 싶다고 결정할 수 있습니다. 클라우드의 모든 혜택을 누리고 싶지만, 클라우드 안에 나만 존재하는지 확인하고 싶습니다. 나는 이웃을 원하지 않거나 승인된 이웃만 원합니다.나는 누구도 신용카드로 이사하는 것을 원하지 않습니다. 정부 규정을 준수해야 하기 때문에 안전에 대한 편집증이 있을 뿐입니다.

따라서 aws, microsoft 및 google에서 oracle 데이터베이스를 사용하는 것이 매우 중요하다는 것은 분명하다고 생각합니다. safra의 말이 맞습니다. 이는 퍼블릭 클라우드에서 데이터베이스 성장을 절대적으로 가속화할 것입니다. 그러나 기업들이 이웃이 없는 데이터 센터의 방화벽 뒤에 oracle cloud를 배치하기로 결정함에 따라 프라이빗 클라우드의 수가 퍼블릭 클라우드보다 훨씬 더 많아질 것으로 예상됩니다. 그리고 우리는 이미 자체 데이터 센터를 보유하고 있기 때문에 데이터 센터는 매우 자동화되고 확장 가능하며 기능적이며 매우 체계적입니다. 실제로 우리는 현재 162개의 데이터 센터를 보유하고 있습니다. 저는 전 세계에 1,000개 또는 2,000개 이상의 데이터 센터, oracle 데이터 센터가 있을 것으로 예상하며, 그 중 다수는 개별 은행, 통신사 또는 기술 회사 또는 귀하, 국가, 주권 클라우드 등 모든 것을 전용으로 사용할 것입니다. . 그래서 우리는 프라이빗 클라우드와 퍼블릭 클라우드 중 어느 것이 더 커질지 예측하기 어렵다고 생각합니다. 나는 모른다.

하지만 좋은 소식은 어느 쪽이든 우리가 승리할 것이라는 점입니다.

분석자:안녕하세요, 저는 bernstein의 mark moerdler입니다. 분기를 진심으로 감사드리며 축하드립니다. 이번 분기와 이번 가이드 모두 매우 인상적입니다. 우리는 모델 훈련에 많은 초점을 맞추고 있지만 다른 곳에서는 애플리케이션과 추론에 대한 관심이 적습니다. 귀하는 시장과 업계에 대한 광범위한 전문 지식을 보유하고 있습니다. 기존 ai를 모든 oracle 제품 및 기능에 통합했습니다. 하지만 애플리케이션 측면에서 genai의 수익 창출 가치를 어디에서 볼 수 있습니까? 생성 ai가 오라클뿐만 아니라 교육 측면이 아닌 애플리케이션 측면에서 일반적인 소프트웨어에 의미 있는 수익원이 되기까지 얼마나 걸릴 것이라고 생각하시나요? 감사해요

엘리슨:의료부터 시작하겠습니다. 의사가 다양한 질병을 진단하도록 돕습니다. 누군가가 초음파 검사를 받으러 가면 간호사와 기술자, 의사들이 실제로 아기의 두개골과 척수를 측정하는 것을 봅니다. 정말 말도 안 되는 일입니다. 컴퓨터는 이 모든 것을 수행해야 합니다. 태아를 감싸고 있는 탯줄이 있다면 컴퓨터는 이 모든 것을 감지하고 지금 모두 기록해야 합니다. 의사는 이 모든 작업을 수행하기 위해 컴퓨터의 도움을 받을 수 있습니다. 플라크와 관상동맥을 검사하는 것은 모두 이런 방식으로 이루어져야 합니다.

우리는 의사가 환자를 볼 때, 즉 환자를 볼 준비를 할 때 의사를 위한 요약을 준비하도록 만들었습니다. 우리는 몇 시간 전의 최신 실험실 테스트 결과를 확인하기 위해 인공 지능을 사용하여 전자 건강 기록을 살펴봅니다. 상태가 안정적인지, 진행 중인지, 상담 전 의사가 알아야 할 정보를 의사에게 알려주세요.이 요약은 인공 지능에 의해 작성되었으며 사람이 읽을 수 있는 요약입니다. 그러면 ai가 의사와 환자의 상담을 듣는다. 이 배송되었습니다. 이는 이미 존재합니다. 그들은 의사와 환자의 상담을 듣고 전달합니다. 의사가 처방전을 써주면 ai가 처방전이 맞는지 확인하고 입력한다. 인공지능이 전자 건강 기록을 업데이트합니다. ai는 대화를 듣고 의사의 지시를 기록하고 배포합니다. 그런 다음 의사는 대화가 끝나면 신속하게 검토하고 승인할 수 있는 초안을 작성합니다.그런 다음 처방전이 제공되고 의사의 지시가 이행되며 전자 건강 기록이 업데이트됩니다. 우리는 이미 이 모든 일을 하고 있습니다. 하지만 나는 계속할 수 있었다. 의료 분야에서는 엑스레이 판독부터 사용자 인터페이스에 이르기까지 많은 것이 필요합니다.

우리의 사용자 인터페이스는 epic의 사용자 인터페이스와 매우 다릅니다. 한번은 내 아들을 스탠포드에 데려갔고 세 사람이 세 사람이 서로 다른 자세로 엑스레이를 찾으러 갔습니다. 이것이 래리 엘리슨의 엑스레이를 찾는 방법입니다. 오라클, 래리 엘리슨의 최신 엑스레이를 보여주세요. 음성 인터페이스입니다. 그냥 물어보세요. 어떻게 로그인하나요? 글쎄, 당신이 컴퓨터를 보면 컴퓨터가 당신의 얼굴을 인식합니다. 그것은 당신의 목소리를 인식하고, 당신이 의사이고 그것을 볼 수 있는 권한이 있다는 것을 알고 있으며, 모든 승인은 인공지능을 통해 이루어집니다.

이것들은 모두 인공 지능이고, 사람들이 그것을 별개의 것이라고 생각한다는 것을 알고 있으며, 이제 별도로 비용을 청구하는 ai 에이전트가 있다는 말을 많이 들었습니다. 하지만 우리 애플리케이션은 주로 ai 애플리케이션이 될 것 같은데, 이 모든 것에 대해 별도로 비용을 어떻게 청구하나요? 나는 정말로 모른다. 나는 그들의 말을 들으면서 혼란스러웠습니다. 나는 그들이 무슨 말을하는지 이해하지 못합니다. 저는 뭔가 알고 싶은 것이 있는데 그건 생략하겠습니다.

분석자:저는 td cowen의 derrick wood입니다. 또한 지난 몇 분기 동안 성장 측면에서 귀하가 이룩한 엄청난 진전에 대해 축하를 전하고 싶습니다. 공급 가용성에 대한 귀하의 관점과 계약에서 소비로 이동하고 백로그를 수익으로 전환하는 효율적인 방법으로 데이터 센터 인프라를 설정하는 능력에 대해 설명해 주시겠습니까? 저는 1년 전과 다르게 오늘 무엇을 하고 계시나요? 가속 시점을 제공하는 데 도움을 주실 수 있나요?

엘리슨:당사의 프라이빗 클라우드는 테넌트가 하나만 있고 귀하가 소유한 건물에 위치할 수 있다는 점을 제외하면 퍼블릭 클라우드와 완전히 동일합니다. 그 외에는 완전히 동일합니다. 우리는 하드웨어를 소유하고 있습니다. 우리는 귀하를 위해 하드웨어를 관리합니다. 우연히 당신이 소유한 건물에 있고 당신만이 들어갈 수 있습니다. 따라서 이는 모든 경쟁업체가 수행하는 작업과 매우 다르며 완전히 자동화되어 있습니다.

따라서 우리는 수천 개의 데이터 센터를 관리할 준비가 되어 있습니다. 그건 그렇고, 나는 그것을 elon musk의 starlink와 비교할 것입니다. 내 생각에 그는 현재 하늘에 거의 7,000개의 위성, 즉 6,800개를 가지고 있다고 생각합니다. 어떻게 관리합니까? 이 위성은 끊임없이 움직입니다. 정지궤도 위성이 아닙니다. 그들은 낮은 지구 궤도 위성입니다. 그래서 그들은 계속해서 날고 위치를 바꾸죠. 7,000개의 비행 우주선을 어떻게 관리합니까? 글쎄요, 컴퓨터는 완전히 자동화되어야 합니다. 그렇지 않으면 작동하지 않을 것입니다.

수천, 심지어 수백 개의 데이터 센터를 가질 수는 없지만 완전히 자동화되지 않는 한 확실히 수천 개의 데이터 센터를 가질 수 있습니다. 그리고 이를 자동화할 수 있는 유일한 방법은 모두 동일하게 만드는 것입니다. 25가지의 다른 일을 자동화할 수는 없습니다. 이것이 한 가지 측면입니다.

또 한 가지 지적하고 싶은 점은 오라클의 흥미로운 점 중 하나는 우리 경영진의 최고위 직원 중 일부가 건물, 발전소, 송전 시스템 전문가라는 것입니다. 왜냐하면 이것이 바로 이러한 데이터 센터를 구축하는 것의 전부이기 때문입니다. 데이터센터만 구축할 수는 없습니다. 또한 에너지와 에너지가 생성된 곳에서 데이터 센터까지의 운송도 고려해야 합니다.

물론 이를 위한 가장 효율적인 방법은 실제로 데이터센터 옆에 발전소를 짓는 것이다. 이렇게 하면 최단 거리로 데이터를 전송할 수 있습니다. 우리에게는 실제로 유틸리티 업계 출신의 고위 인력이 있습니다. 이상하게 들리겠지만 그들은 이 분야의 전문가이며 우리가 이러한 거대한 프로젝트를 구축하는 데 도움을 줍니다.

이번에도 엘론 머스크의 말을 들어보겠습니다. tesla를 건설하는 동안 그가 맡았던 가장 힘든 일 중 하나는 오스틴 공장을 짓는 것이었습니다. 그곳에서 그는 인간이 지은 것 중 가장 큰 건물을 지어야 했습니다.지금까지 건설된 가장 큰 건물에 대해 알고 싶으십니까? 물론 펜타곤은 아닙니다. nasa의 우주 왕복선 건물도 아닙니다. 가장 큰 건물은 테슬라 공장이다.그러므로 당신은 그 공장의 계약자가 되어야 합니다. 이런 것들을 만들 수 있어야 하고 로봇을 사용하여 자동차를 만들 수 있어야 합니다.

그래서 건물을 짓고, 전원을 켜고, 모든 자동화 시스템을 설정해야 하는데, 이는 클라우드 구축이나 건물 자동화 시스템 구축에서 가장 어려운 부분이며, 효율적이고 안정적이며 비용 효율적으로 실행되도록 모든 자동화 시스템을 설정해야 합니다. 효과적으로. 즉, 여기에는 5년 전과는 매우 다른 경험 기반을 가진 매우 흥미로운 사람들이 있습니다.