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3万员工+亲儿子全卖!甲骨文血色梭哈,全押OpenAI

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文章转载于新智元

还记得2022年吗?Larry Ellison砸出283亿美金收购Cerner时,Flag立得震天响。

建立国家级公共卫生数据库,是我们最重要的使命。

结果不到三年,Cerner就从「心头好」变成了「抵债货」。

甲骨文与OpenAI签订了一份价值3000亿美元的合同,但代价是必须先垫付约1560亿美元的硬件支出。

于是,甲骨文砍掉3万个家庭的生计,并把刚买三年的Cerner送上拍卖台抵债。

在1560亿美金的算力黑洞面前,没有功臣,只有筹码。

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3万员工殉葬,100亿投名状

2026年1月,投行TD Cowen的报告震动了硅谷。

甲骨文正在秘密执行史上最狠组织清洗:裁掉20000至30000人。20%以上的劳动力,直接给AI野心挪窝。

甲骨文没钱了吗?不,他手里攥着5230亿美金的待履行订单,那是「幸福的烦恼」。

这份为期5年、价值3000亿的合同,简直是财务黑洞。

为了吞下这笔生意,甲骨文必须先垫付1560亿美金的硬件支出。

300万块顶级GPU是什么概念?那是英伟达一年的产能。

钱从哪来?裁员。砍掉这3万个岗位,每年能抠出100亿美金自由现金流。

这些钱直接运往德州和威斯康星的数据中心工地,变成一颗颗发烫的显卡。

OpenAI的交易正在从财务上生吞甲骨文。

而这家千亿巨头的现金流,已经绷到了断裂边缘。

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信用崩了:甲骨文正在变成「大号P2P」

甲骨文的AI帝国,其实是建立在流沙之上。

为了供养这台碎钞机,公司正陷入2008年以来最恐怖的信用危机。

根据TD Cowen的监测,甲骨文的5年期信用违约掉期(CDS)费率在过去数月内飙升了三倍。

这意味着在华尔街眼中,甲骨文违约的风险正疯狂试探「垃圾债」。

最致命的是,美国本土银行开始拒绝为新的数据中心项目贷款。

背着1000亿债务,自由现金流转负,这在哪家银行看来都是红灯。

于是Larry Ellison玩起了先斩后奏这一套:

2025年9月,甲骨文利用OpenAI合同的利好消息,成功发行了180亿美金的庞大债券。

随后几周,公司又被曝出需要额外借款250亿-380亿美金以填补基建空缺。

这种操作直接激怒了老债主。俄亥俄州木工养老金计划已经把甲骨文告上了法庭。理由很简单:你隐瞒真实债务规模,拿我们的养老钱去赌显卡,这叫诈骗。

甲骨文正在进行一场财务上的信息不对称豪赌,它将算力增长的成本悄悄转嫁给了债券持有人。—— 诉讼文件摘要(2026年1月14日,纽约州法院)

现在的甲骨文,被迫转头向亚洲找钱。

跨国融资的汇率利息,正在像水蛭一样吸干AI生意的最后一丝利润。

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卖儿卖女:Cerner成了「呼吸机备用电池」

AI算力就是个巨型碎钞机,甲骨文的「多元化战略」已经彻底崩盘。

为了填补OpenAI那个1560亿的资金窟窿,Larry Ellison准备卖掉最贵的资产:医疗巨头Cerner。

当年全现金收购多豪横,现在卖身回血就有多狼狈。

可悲的是,即便把Cerner整体卖掉,拿到的钱也只够填补OpenAI项目不到20%的开支。

正如分析师所言:

Cerner曾是甲骨文通往未来的钥匙,但现在它只是一个用来维持AI基建呼吸机的备用电源。

这种「卖儿卖女」的腾挪,暴露出甲骨文最极端的现状:为了保住AI算力的入场券,他必须拆掉过去十年积累的所有基石。

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结算大改速:定金40%!

为了活下去,甲骨文正在暴力改写云行业的规矩。

现在的甲骨文,要求部分客户在签合同时直接预付40%定金,把建机房的风险和利息,强行甩给下游客户。

这在SaaS圈简直是闻所未闻的「霸王条款」。

但即便如此,交付还是迟了。300万颗GPU的部署速度,根本赶不上吹出去的牛逼。

已有传闻称,OpenAI已经等不及了,正把部分订单重新退回给微软和亚马逊。

这就是最讽刺的「回旋镖」:为了AI疯狂借贷、裁员,如果机建速度跑不赢债务利息,这5230亿的订单最后就是一纸空文。

Larry Ellison正在进行一场科技史上最高规格的债务置换。

他赌的是AI红利能跑赢高利贷,赌的是通过祭天3万员工换来的算力,能让他成为AI时代的「国家电力公司」。

如果赢了,他是神;如果输了,他就是商业史上最残酷的教训。

在算力的黑洞面前,巨头与蝼蚁并无区别。

参考资料:

https://www.theregister.com/2026/01/29/oracle_td_cowen_note/

https://hitconsultant.net/2026/01/30/tech-business-oracle-layoffs-cerner-sale-openai-financing-crisis/

https://mlq.ai/news/td-report-warns-oracle-could-eliminate-up-to-30000-positions-amid-ai-infrastructure-costs/

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