甲骨文RPO暴增359%！国内AI算力产业链或迎海啸级催化

当地时间9月9日，甲骨文公布的2026财年第一财季业绩数据。其未实现履约义务（RPO）达到惊人的4550亿美元，同比大增359%，这一数据不仅让甲骨文自身股价在盘后大涨28%，10日收盘涨幅更是35.95%，更在A股市场引发连锁反应，9月10日，CPO、算力等AI产业链股强势反弹。

一、甲骨文RPO大增，AI算力需求“高烧不退”

甲骨文作为全球知名的企业级软件和云服务提供商，其RPO的大幅增长具有重要的市场指向性。在2026财年第一财季，甲骨文总营收为149亿美元，同比增长12%；非GAAP下净利润为43亿美元，同比增长8%。

但这些数据与RPO的暴增相比，都显得黯然失色。本季度，甲骨文与三家不同客户签署了四份价值数十亿美元的合同，直接推动RPO合同积压增长359%，达4550亿美元。

并且，未来几个月，甲骨文预计还将与数家价值量达数十亿美元的客户签约，RPO极有可能突破5000亿美元大关。

甲骨文RPO大增的核心原因在于AI基建需求的强劲爆发。

当下，AI推理市场规模远超AI训练市场，而市场上的推理算力正被迅速耗尽。甲骨文凭借在企业数据库领域的深厚积累和领导地位，能够让企业客户在保障数据私密性的前提下，安全地将私有数据与公有数据相结合，利用大语言模型进行推理。

这一独特优势使其成为众多企业在AI转型过程中的首选合作伙伴。例如，OpenAI、xAI、Meta等头部AI公司都与甲骨文签署了重大云合同，这些合作不仅为甲骨文带来了巨额订单，也进一步证明了其在AI训练和推理工作负载方面的强大能力。

从甲骨文给出的业绩指引也能看出AI算力需求的火爆程度。甲骨文预计2026财年云基础设施收入将同比增长77%，达到180亿美元。在之后的四年，这一数字还将分别攀升至320亿美元、730亿美元、1140亿美元和1440亿美元。

如此乐观的预期，表明甲骨文对AI算力市场的前景充满信心，也侧面反映出市场对AI算力的需求在未来几年将持续保持高速增长态势。

与此同时，甲骨文和全球其他科技巨头一样，大幅增加AI基础设施开支，预计2026财年资本支出将达到约350亿美元，主要用于购置产生收入的数据中心设备。这进一步显示出为了满足市场对AI算力的强烈需求，甲骨文正积极扩充自身的算力基础设施。

二、AI算力板块或迎来海啸级催化

甲骨文RPO大增所反映出的AI算力需求旺盛态势，对国内AI算力企业而言是一大发展利好。

从产业链角度来看，国内拥有全世界最完备的工业生产体系，在AI产业链中具备独特优势。在硬件制造方面，国内企业在服务器、存储设备、网络设备等领域具有强大的生产能力和成本优势。

例如，浪潮信息等企业在服务器制造领域处于全球领先地位，能够为AI算力基础设施建设提供大量高性能服务器。在AI芯片研发方面，虽然与国际顶尖水平仍有差距，但寒武纪等国内企业不断取得突破，其研发的AI芯片在性能和性价比方面逐渐提升，在国内市场占据了一定份额。在软件和算法层面，国内也有众多企业和科研机构在积极投入研发，推动AI技术的创新与应用。

近期国内出台的一系列政策也为AI算力板块的发展注入了强大动力。

8月，国务院印发的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》明确提出，强化智能算力统筹，支持人工智能芯片攻坚创新与使能软件生态培育，加快超大规模智算集群技术突破和工程落地。这一政策为国内AI算力产业的发展指明了方向，从芯片研发到集群建设，全方位给予支持。

在政策引导下，各地纷纷加大对AI算力的投入。河北、上海、浙江等地均出台文件部署智算，加快建设智算中心/智算集群。这些智算中心将为当地乃至全国的AI产业发展提供强大的算力支撑，促进AI技术在各行业的广泛应用。

以“AI+工业”为例，人工智能已经对钢铁、航空、船舶、纺织、工业母机等各领域实现了工艺流程层面的赋能。通过AI技术对生产数据的分析和优化，可以实现生产流程的精细化控制，提高生产效率，降低能源消耗。中国移动与多家央企和行业龙头合作，将AI技术深度融入重点行业核心业务环节。在能源行业，与中国石油合作打造昆仑大模型，应用于常减压装置智能控制、装备工程设计等场景；在医疗领域，九天医疗大模型在协和医院、广州120等机构落地，赋能急救、病历生成、智能随访等场景。

这些应用场景的不断拓展，将进一步拉动对AI算力的需求，为国内AI算力板块的企业带来更多业务机会。

甲骨文RPO大增这一现象，犹如一盏明灯，照亮了AI算力需求的强劲趋势，也为国内AI算力板块带来了新的发展机遇。在政策利好的东风下，国内AI算力产业有望迎来快速发展期。

国金证券指出，据IDC测算，中国AI市场发展势头强劲，有望在2028年达到8159亿元，未来五年的复合年增长率（CAGR）约为33%。在产业链发展方面，呈现出“算力先行—模型跟进—应用爆发”的梯度特征。上游的GPU、内存、网络等基础设施率先扩容，以满足不断增长的算力需求。

中游的模型开发与MaaS（模型即服务）加速商业化进程，众多企业纷纷推出自己的大模型，并通过云服务的方式提供给客户使用。下游的行业应用更是多点开花，涵盖金融、医疗、教育等多个领域。例如，在金融领域，AI技术被广泛应用于风险评估、智能投顾等方面。从应用侧来看，企业级AIAgent的落地成为重要抓手。

综合多方面因素，技术的不断突破、海内外市场需求的增长以及资本开支的共振，共同确立了人工智能产业的上行周期。

国金证券认为，人工智能投资可围绕上游算力供给、MaaS平台化与行业级Agent解决方案三条主线展开布局。甲骨文RPO大增这一现象，反映出全球AI产业对算力的急切需求，中国作为全球AI市场的重要组成部分，国内算力产业链企业有望在这一发展浪潮中受益，通过与国内外企业的合作，拓展业务规模，提升市场竞争力。

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