📄 Earnings Call Transcript 번역 결과

📊 Presentation

Original	Translation
Oracle Corporation (NYSE:ORCL) Q1 2026 Earnings Call September 9, 2025 5:00 PM EDT Company Participants Ken Bond - Senior Vice President of Investor Relations Safra Catz - CEO & Director Lawrence Ellison - Co-Founder, Chairman & CTO Conference Call Participants John DiFucci - Guggenheim Securities, LLC, Research Division Brad Zelnick - Deutsche Bank AG, Research Division James Wood - TD Cowen, Research Division Mark Moerdler - Sanford C. Bernstein & Co., LLC., Research Division Aleksandr Zukin - Wolfe Research, LLC Presentation Operator Hello, and thank you for standing by. My name is Tiffany, and I will be your conference operator today.	오라클 코퍼레이션 (NYSE:ORCL) 2026년도 1분기 실적발표 컨퍼런스 콜 2025년 9월 9일 오후 5:00 EDT 회사 참석자 켄 본드 - 투자자 관계 담당 수석 부사장 사프라 카츠 - CEO 겸 이사 로렌스 엘리슨 - 공동창립자, 회장 겸 CTO 컨퍼런스 콜 참석자 존 디푸치 - 구겐하임 시큐리티즈, LLC, 리서치 부문 브래드 젤닉 - 도이체방크 AG, 리서치 부문 제임스 우드 - TD 코웬, 리서치 부문 마크 모어들러 - 샌포드 C. 번스타인 앤 컴퍼니, LLC., 리서치 부문 알렉산드르 주킨 - 울프 리서치, LLC 발표 오퍼레이터 안녕하세요, 대기해 주셔서 감사합니다. 제 이름은 티파니이며, 오늘 컨퍼런스 진행을 담당하겠습니다.
At this time, I would like to welcome everyone to the Oracle Corporation Q1 FY 2026 Conference Call. [Operator Instructions] I would now like to turn the call over to Ken Bond, Head of Investor Relations. Ken, please go ahead. Ken Bond Senior Vice President of Investor Relations Thank you, Tiffany. Good afternoon, everyone, and welcome to Oracle's First Quarter Fiscal Year 2026 Earnings Conference Call. A copy of the press release and financial tables, which include a GAAP to non-GAAP reconciliation and other supplemental financial information can be viewed and downloaded from our Investor Relations website.	이제 오라클 코퍼레이션 2026 회계연도 1분기 컨퍼런스 콜에 모든 분들을 환영합니다. [운영자 안내사항] 이제 투자자 관계 담당 책임자인 켄 본드에게 통화를 넘기겠습니다. 켄, 진행해 주세요. 켄 본드 투자자 관계 담당 수석 부사장 감사합니다, 티파니. 안녕하세요 여러분, 오라클 2026 회계연도 1분기 실적 컨퍼런스 콜에 오신 것을 환영합니다. GAAP 대 non-GAAP 조정표 및 기타 보충 재무 정보가 포함된 보도자료와 재무표 사본은 저희 투자자 관계 웹사이트에서 확인하고 다운로드하실 수 있습니다.
Additionally, a list of many customers who purchased Oracle Cloud Services or went live on Oracle Cloud recently will be available from the Investor Relations website. On the call today are Chairman and Chief Technology Officer, Larry Ellison; and Chief Executive Officer, Safra Catz. As a reminder, today's discussion will include forward-looking statements, including predictions, expectations, estimates or other information that might be considered forward-looking. Throughout today's discussion, we will present some important factors relating to our business, which may include -- which may potentially affect these forward-looking statements.	또한 최근 Oracle Cloud Services를 구매하거나 Oracle Cloud를 도입한 다수 고객들의 목록은 투자자 관계 웹사이트에서 확인하실 수 있습니다. 오늘 컨퍼런스 콜에는 회장 겸 최고기술책임자인 래리 엘리슨(Larry Ellison)과 최고경영자인 사프라 카츠(Safra Catz)가 참석했습니다. 참고로 오늘의 논의에는 예측, 기대치, 추정치 또는 미래 전망으로 간주될 수 있는 기타 정보를 포함한 미래 예측 진술이 포함될 예정입니다. 오늘 논의 전반에 걸쳐 이러한 미래 예측 진술에 잠재적으로 영향을 미칠 수 있는 당사 사업과 관련된 몇 가지 중요한 요소들을 제시할 것입니다.
These forward-looking statements are also subject to risks and uncertainties that may cause actual results to differ materially from statements being made today. As a result, we caution you against placing undue reliance on these forward-looking statements, and we encourage you to review our most recent reports, including our 10-K and 10-Q and any applicable amendments for a complete discussion of these factors and other risks that may affect our future results or the market price of our stock. And finally, we are not obligating ourselves to revise our results or these forward-looking statements in light of new information or future events.	이러한 미래전망진술은 오늘 발표하는 내용과 실제 결과가 크게 다를 수 있는 위험과 불확실성을 내포하고 있습니다. 따라서 이러한 미래전망진술에 과도하게 의존하지 마시기 바라며, 이러한 요인들과 당사의 향후 실적이나 주가에 영향을 미칠 수 있는 기타 위험에 대한 완전한 논의를 위해 10-K 및 10-Q를 포함한 당사의 최신 보고서와 해당 수정서류들을 검토하시기 바랍니다. 마지막으로, 당사는 새로운 정보나 향후 사건에 비추어 당사의 실적이나 이러한 미래전망진술을 수정할 의무를 지지 않습니다.
Before taking questions, we'll begin with a few prepared remarks. And with that, I'd like to turn the call over to Safra. Safra Catz CEO & Director Thanks, Ken, and good afternoon, everyone. Clearly, we had an amazing start to the year because Oracle has become the go-to place for AI workloads. We have signed significant cloud contracts with the who's who of AI, including OpenAI, xAI, Meta, NVIDIA, AMD and many others. At the end of Q1, remaining performance obligations, or RPO, now to $455 billion. This is up 359% from last year and up $317 billion from the end of Q4. Our cloud RPO grew nearly 500% on top of 83% growth last year. Now to the results using constant currency growth rate.	질문을 받기 전에, 몇 가지 준비된 발언으로 시작하겠습니다. 그럼 사프라에게 마이크를 넘기겠습니다. 사프라 카츠 CEO 겸 이사 감사합니다, 켄. 그리고 여러분 안녕하세요. 분명히 우리는 올해 놀라운 출발을 했습니다. 오라클이 AI 워크로드의 최고 선택지가 되었기 때문입니다. 우리는 OpenAI, xAI, Meta, NVIDIA, AMD를 비롯한 AI 업계의 주요 기업들과 상당한 클라우드 계약을 체결했습니다. 1분기 말 기준으로 잔여 이행 의무(RPO)는 현재 4,550억 달러에 달합니다. 이는 작년 대비 359% 증가한 것이며, 4분기 말 대비 3,170억 달러 증가한 수치입니다. 우리의 클라우드 RPO는 작년 83% 성장에 이어 거의 500% 성장했습니다. 이제 일정 환율 기준 성장률을 사용한 실적을 말씀드리겠습니다.
As you can see, we've made some changes to the face of our income statement to better reflect how we manage the business and so you can understand our cloud business dynamics more directly. So here goes. Total cloud revenue, that's both Apps and Infrastructure was up 27% to $7.2 billion. Cloud infrastructure revenue was $3.3 billion, up 54% on top of the 46% growth reported in Q1 last year. OCI consumption revenue was up [ 57% ] and demand continues to dramatically outstrip supply. Cloud database services, which were up 32%, now have annualized revenues of nearly $2.8 billion. Autonomous Database revenue was up 43% on top of the 26% growth reported in Q1 last year.	보시다시피, 저희는 사업 관리 방식을 더 잘 반영하고 클라우드 사업 역학을 더 직접적으로 이해할 수 있도록 손익계산서의 형태를 일부 변경했습니다. 그럼 시작하겠습니다. 앱스와 인프라스트럭처를 모두 포함한 총 클라우드 매출은 27% 증가한 72억 달러를 기록했습니다. 클라우드 인프라스트럭처 매출은 33억 달러로, 작년 1분기에 보고된 46% 성장에 이어 54% 증가했습니다. OCI 소비 매출은 57% 증가했으며, 수요가 공급을 극적으로 초과하는 상황이 지속되고 있습니다. 32% 증가한 클라우드 데이터베이스 서비스는 현재 연간 매출이 거의 28억 달러에 달합니다. 자율형 데이터베이스(Autonomous Database) 매출은 작년 1분기에 보고된 26% 성장에 이어 43% 증가했습니다.
Multi-cloud database revenue, where OCI regions are embedded in AWS, Azure and GCP grew 1,529% in Q1. Cloud application revenue was $3.8 billion and up 10%, while our strategic back-office application revenue was $2.4 billion, up 16%. Total software revenue for the quarter was $5.7 billion, down 2%. So all in, total revenues for the quarter were $14.9 billion, up 11% from last year and higher than the 8% growth reported in Q1 last year. Operating income grew 7% to $6.2 billion. We have also been on an accelerated journey to adopt AI internally to run more efficiently. I expect our operating income will grow mid-teens this year and higher still in FY '27. Non-GAAP EPS was USD 1.47 in U.S.	멀티클라우드 데이터베이스 매출은 AWS, Azure, GCP에 OCI 리전이 임베디드된 형태로 1분기에 1,529% 성장했습니다. 클라우드 애플리케이션 매출은 38억 달러로 10% 증가했으며, 전략적 백오피스 애플리케이션 매출은 24억 달러로 16% 증가했습니다. 분기 총 소프트웨어 매출은 57억 달러로 2% 감소했습니다. 전체적으로 분기 총 매출은 149억 달러로 작년 대비 11% 증가했으며, 이는 작년 1분기에 보고된 8% 성장률보다 높은 수치입니다. 영업이익은 7% 증가한 62억 달러를 기록했습니다. 저희는 또한 내부적으로 AI를 도입하여 더욱 효율적으로 운영하기 위한 가속화된 여정을 진행하고 있습니다. 올해 영업이익은 10%대 중반 성장할 것으로 예상하며, 2027 회계연도에는 더욱 높은 성장을 기대합니다. Non-GAAP EPS는 1.47달러였습니다.
dollars, while GAAP EPS was USD 1.01 in U.S. dollars. The non-GAAP tax rate for the quarter was 20.5%, which was higher than the 19% guidance and caused EPS to be $0.03 lower. For the last 4 quarters, operating cash flow was up 13% to $21.5 billion, and free cash flow was a negative $5.9 billion with $27.4 billion of CapEx. Operating cash flow for Q1 was $8.1 billion, while free cash flow was a negative $362 million with CapEx of $8.5 billion. At quarter end, we had $11 billion in cash and marketable securities and short-term deferred revenue balance was $12 billion, up 5%.	달러 기준이며, GAAP EPS는 미국 달러 기준 1.01달러였습니다. 분기 non-GAAP 세율은 20.5%로 가이던스 19%보다 높았으며, 이로 인해 EPS가 0.03달러 낮아졌습니다. 지난 4개 분기 동안 영업현금흐름은 13% 증가한 215억 달러를 기록했고, 자본지출 274억 달러로 인해 잉여현금흐름은 마이너스 59억 달러였습니다. 1분기 영업현금흐름은 81억 달러였으며, 자본지출 85억 달러로 인해 잉여현금흐름은 마이너스 3억 6,200만 달러였습니다. 분기말 기준으로 현금 및 유가증권은 110억 달러를 보유하고 있으며, 단기 이연수익 잔액은 5% 증가한 120억 달러였습니다.
Over the last 10 years, we've reduced the shares outstanding by 1/3 at an average price of $55, which is, at this point, much less than 1/4 of our current stock price. This quarter, we repurchased 440,000 shares for a total of $95 million. In addition, we paid out dividends of $5 billion over the last 12 months, and the Board of Directors again declared a quarterly dividend of $0.50 per share. Given our RPO growth, I now expect fiscal year '26 CapEx will be around $35 billion. As a reminder, the vast majority of our CapEx investments are for revenue-generating equipment that is going into the data centers and not for land or buildings.	지난 10년간 저희는 평균 주가 55달러에 발행주식수를 1/3 감축했으며, 이는 현재 주가의 1/4에도 못 미치는 수준입니다. 이번 분기에는 총 9,500만 달러를 투입하여 44만 주를 자사주 매입했습니다. 또한 지난 12개월간 50억 달러의 배당금을 지급했으며, 이사회는 다시 한 번 주당 0.50달러의 분기 배당을 선언했습니다. RPO 성장을 고려할 때, 2026 회계연도 자본지출은 약 350억 달러 수준이 될 것으로 예상합니다. 참고로 저희 자본지출 투자의 대부분은 토지나 건물이 아닌 데이터센터에 투입되는 수익 창출 장비에 대한 것임을 말씀드립니다.
As we bring more capacity online, we will convert the large RPO backlog into accelerating revenue and profit growth. Now before I dive into specific Q2 guidance, I'd like to share some of the overarching thoughts on fiscal year '26 and the coming years. Clearly, it was an excellent quarter and demand for Oracle Cloud infrastructure continues to build. I expect we will sign additional multibillion-dollar customers and that RPO will likely grow to exceed $0.5 trillion. The enormity of this RPO growth enables us to make a large upward revision to the cloud infrastructure portion of our financial plan.	더 많은 용량을 온라인으로 가동함에 따라, 대규모 RPO 백로그를 가속화되는 매출 및 이익 성장으로 전환할 것입니다. 이제 구체적인 2분기 가이던스를 살펴보기 전에, 2026 회계연도와 향후 몇 년에 대한 전반적인 견해를 말씀드리고 싶습니다. 분명히 이번 분기는 훌륭한 실적이었으며, Oracle 클라우드 인프라에 대한 수요는 계속해서 증가하고 있습니다. 저는 추가로 수십억 달러 규모의 고객들과 계약을 체결할 것으로 예상하며, RPO는 0.5조 달러를 초과할 가능성이 높다고 봅니다. 이러한 RPO 성장의 규모는 우리가 클라우드 인프라 부문의 재무 계획을 대폭 상향 조정할 수 있게 해줍니다.
We now expect Oracle Cloud Infrastructure will grow 77% to $18 billion this fiscal year and then increase to $32 billion, $73 billion, $114 billion and $144 billion over the following 4 years. Much of this revenue is already booked in our $455 billion RPO number, and we are off to a fantastic start this year. Now while much attention is focused on our GPU-related business, our non-GPU infrastructure business continues to grow much faster than our competitors. We are also seeing our industry-specific cloud applications drive customers to our back-office cloud apps.	이제 Oracle Cloud Infrastructure는 올 회계연도에 77% 성장하여 180억 달러에 달할 것으로 예상하며, 이후 4년간 320억 달러, 730억 달러, 1,140억 달러, 1,440억 달러로 증가할 것으로 전망합니다. 이러한 매출의 상당 부분은 이미 우리의 4,550억 달러 RPO 수치에 반영되어 있으며, 올해 환상적인 출발을 보이고 있습니다. 현재 GPU 관련 사업에 많은 관심이 집중되고 있지만, 우리의 비GPU 인프라 사업은 경쟁사들보다 훨씬 빠르게 성장하고 있습니다. 또한 우리의 산업별 특화 클라우드 애플리케이션이 고객들을 우리의 백오피스 클라우드 앱으로 유도하는 것을 확인하고 있습니다.
And finally, the Oracle database is booming with 34 multi-cloud data centers now live inside of Azure, GCP and AWS, and we will deliver another 37 data centers for a total of 71. All these trends point to revenue growth going higher. For fiscal year 2026, we remain confident and committed to full year total revenue growth of 16% in constant currency. Beyond fiscal year '26, I'm even more confident in our ability to further accelerate our top and bottom line growth rate. As mentioned, we will provide an update on our long-range financial targets at our Financial Analyst Meeting at Oracle AI World in Las Vegas in October.	마지막으로, Oracle 데이터베이스는 Azure, GCP, AWS 내에서 현재 34개의 멀티클라우드 데이터센터가 운영되며 급성장하고 있으며, 총 71개를 목표로 추가로 37개 데이터센터를 구축할 예정입니다. 이러한 모든 트렌드는 매출 성장률이 더욱 높아질 것임을 시사합니다. 2026 회계연도의 경우, 우리는 상수 통화 기준 전체 연간 총매출 성장률 16%에 대해 확신하며 이를 달성하겠다고 약속드립니다. 2026 회계연도 이후에는 우리의 매출과 수익 성장률을 더욱 가속화할 수 있는 능력에 대해 한층 더 확신합니다. 앞서 언급했듯이, 10월 라스베이거스에서 열리는 Oracle AI World의 재무 애널리스트 미팅에서 장기 재무 목표에 대한 업데이트를 제공할 예정입니다.
Now let me turn to my guidance for Q2, which I'll review on a non-GAAP basis and assuming currency exchange rates remain the same as they are now. Currency should have a $0.03 positive impact on EPS and a 1% positive effect on revenue, depending on rounding. However, the actual currency impact may be different as it was in Q1. Here goes. Total revenue are expected to grow from 12% to 14% in constant currency and are expected to grow from 14% to 16% in U.S. dollars at today's exchange rate. Total cloud revenue is expected to grow from 32% to 36% in constant currency and is expected to grow from 33% to 37% in USD.	이제 2분기 가이던스에 대해 말씀드리겠습니다. 비GAAP 기준으로 검토하며, 환율은 현재와 동일하게 유지된다고 가정하겠습니다. 환율은 주당순이익에 0.03달러의 긍정적 영향을, 매출에는 반올림에 따라 1%의 긍정적 효과를 미칠 것으로 예상됩니다. 하지만 1분기와 마찬가지로 실제 환율 영향은 다를 수 있습니다. 말씀드리겠습니다. 총 매출은 고정환율 기준으로 12%에서 14% 성장할 것으로 예상되며, 현재 환율 기준 미 달러로는 14%에서 16% 성장할 것으로 예상됩니다. 총 클라우드 매출은 고정환율 기준으로 32%에서 36% 성장할 것으로 예상되며, 미 달러 기준으로는 33%에서 37% 성장할 것으로 예상됩니다.
Non-GAAP EPS is expected to grow between 8% to 10% and between -- be between $1.58 and $1.62 in constant currency. Non-GAAP EPS is expected to grow 10% to 12% and be between USD $1.61 and USD 1.65. And lastly, my EPS guidance for Q2 assumes a base tax rate of 19%. However, onetime tax events could cause actual tax rates to vary as they did this quarter. Larry, over to you. Lawrence Ellison Co-Founder, Chairman & CTO Thank you, Safra. Eventually, AI will change everything. But right now, AI is fundamentally transforming Oracle and the rest of the computer industry, though not everyone fully grasp the extent of the tsunami that is approaching. Look at our quarterly numbers.	비GAAP EPS는 고정환율 기준으로 8%에서 10% 성장하여 1.58달러에서 1.62달러 사이가 될 것으로 예상됩니다. 비GAAP EPS는 10%에서 12% 성장하여 1.61달러에서 1.65달러 사이가 될 것으로 예상됩니다. 마지막으로, 2분기 EPS 가이던스는 기본 세율 19%를 가정하고 있습니다. 하지만 이번 분기와 같이 일회성 세무 이벤트로 인해 실제 세율은 달라질 수 있습니다. 래리, 이어서 말씀해 주세요. 래리 엘리슨 공동창립자, 회장 겸 최고기술책임자 고맙습니다, 사프라. 결국 AI는 모든 것을 바꿀 것입니다. 하지만 지금 당장 AI는 오라클과 컴퓨터 업계 전반을 근본적으로 변화시키고 있습니다. 비록 모든 사람이 다가오는 쓰나미의 규모를 완전히 파악하지는 못하고 있지만 말입니다. 우리의 분기별 실적을 보시기 바랍니다.
Some things are undeniably evident. Several world-class AI companies have chosen Oracle to build large-scale GPU-centric data centers to train their AI models. That's because Oracle builds gigawatt scale data centers that are faster and more cost efficient at training AI models than anyone else in the world. Training AI models is a gigantic multitrillion-dollar market. It's hard to conceive of a technology market as large as that one. But if you look close, you can find one that's even larger. And it's the market for AI inferencing. Millions of customers using those AI models to run businesses and governments.	몇 가지 사실은 부인할 수 없이 명백합니다. 여러 세계적 수준의 AI 기업들이 대규모 AI 모델 훈련을 위해 대규모 GPU 중심 데이터센터 구축에 오라클을 선택했습니다. 이는 오라클이 세계 그 누구보다도 AI 모델 훈련에 있어 더 빠르고 비용 효율적인 기가와트 규모의 데이터센터를 구축하기 때문입니다. AI 모델 훈련은 수조 달러 규모의 거대한 시장입니다. 이만큼 큰 기술 시장을 상상하기는 어렵습니다. 하지만 자세히 살펴보면, 이보다도 더 큰 시장을 발견할 수 있습니다. 바로 AI 추론 시장입니다. 수백만 고객들이 이러한 AI 모델을 활용해 비즈니스와 정부를 운영하고 있습니다.
In fact, the AI inferencing market will be much, much larger than the AI training market. AI inferencing will be used to run robotic factories, robotic cars, robotic greenhouses, biomolecular simulations for drug design, interpreting medical diagnostic images and laboratory results, automating laboratories, placing bets in financial markets, automating legal processes, automating financial processes, automating sales processes. AI is going to write that is generate the computer programs called AI agents. That will automate your sales and marketing processes. Let me repeat that.	실제로 AI 추론 시장은 AI 훈련 시장보다 훨씬, 훨씬 더 클 것입니다. AI 추론은 로봇 공장, 자율주행차, 로봇 온실, 신약 설계를 위한 생체분자 시뮬레이션, 의료 진단 영상 및 검사 결과 해석, 실험실 자동화, 금융 시장에서의 투자 결정, 법무 프로세스 자동화, 금융 프로세스 자동화, 영업 프로세스 자동화에 사용될 것입니다. AI는 여러분의 영업 및 마케팅 프로세스를 자동화할 AI 에이전트라고 불리는 컴퓨터 프로그램을 작성하게 될 것입니다. 다시 한 번 말씀드리겠습니다.
AI is going to automatically write the computer programs that will then automate your sales processes and your legal processes and everything else and in your factories and so on. Think about it. AI inferencing, it's AI inferencing that will change everything. Oracle is aggressively pursuing the AI. And we're not doing badly in the AI training market, by the way. With inferencing figure, oracle is aggressively pursuing the inferencing market as well as the AI training market. We think we are in a pretty good position to be a winner in the inferencing market because Oracle is by far the world's largest custodian of high-value private enterprise data.	AI가 컴퓨터 프로그램을 자동으로 작성하게 될 것이고, 이는 여러분의 영업 프로세스와 법무 프로세스, 그리고 공장의 모든 업무를 자동화할 것입니다. 생각해보세요. AI 추론, 바로 AI 추론이 모든 것을 바꿀 것입니다. 오라클은 AI를 적극적으로 추진하고 있습니다. 그리고 참고로 저희는 AI 훈련 시장에서도 나쁘지 않은 성과를 보이고 있습니다. 추론 부문에서 오라클은 AI 추론 시장뿐만 아니라 AI 훈련 시장도 적극적으로 추진하고 있습니다. 저희는 추론 시장에서 승자가 될 수 있는 꽤 좋은 위치에 있다고 생각합니다. 왜냐하면 오라클은 단연코 세계에서 가장 큰 고가치 민간 기업 데이터의 관리자이기 때문입니다.
With the introduction of our new AI database, we added a very important new way for you to store your data in our database. You can vectorize it. And by vectorizing it, by vectorizing all your data, all your data can be understood by AI models. Then we made it very easy for our customers to directly connect all their databases, all their new Oracle AI databases and cloud storage, OCI Cloud storage to the world's most advanced AI reasoning models, ChatGPT, Gemini, Grok, Llama, all of which are uniquely available in the Oracle Cloud. After you vectorize your data and link it to an LLM, the LLM of your choice, you can then ask any question you can think of.	새로운 AI 데이터베이스 도입과 함께, 저희는 고객들이 데이터베이스에 데이터를 저장할 수 있는 매우 중요한 새로운 방법을 추가했습니다. 바로 벡터화입니다. 데이터를 벡터화함으로써, 모든 데이터를 벡터화함으로써, 모든 데이터가 AI 모델에 의해 이해될 수 있게 됩니다. 그리고 저희는 고객들이 모든 데이터베이스, 모든 새로운 오라클 AI 데이터베이스와 클라우드 스토리지, OCI 클라우드 스토리지를 세계에서 가장 진보된 AI 추론 모델들인 ChatGPT, Gemini, Grok, Llama에 직접 연결할 수 있도록 매우 쉽게 만들었습니다. 이 모든 모델들은 오라클 클라우드에서만 독점적으로 이용 가능합니다. 데이터를 벡터화하고 선택한 LLM에 연결한 후에는, 생각할 수 있는 어떤 질문이든 할 수 있습니다.
For example, how will the latest tariffs impact next quarter's revenue and profit? You asked that question, the large language model will then apply advanced reasoning to the combination of your private enterprise data plus publicly available data. you get answers to important questions without ever compromising the safety and security of your private data. Again, I'd like you to think about this for a moment. A lot of companies are saying, we're big into AI because we're writing agents. Well, guess what, we're writing a bunch of agents, too. But when they introduced ChatGPT almost 3 years ago, what you got to do is have a conversation and ask questions.	예를 들어, 최근 관세가 다음 분기 매출과 수익에 어떤 영향을 미칠 것인가라는 질문을 하면, 대형 언어 모델이 고도의 추론 능력을 적용하여 귀하의 기업 내부 데이터와 공개적으로 이용 가능한 데이터를 결합해 분석합니다. 이를 통해 귀하의 개인 데이터의 안전성과 보안을 전혀 손상시키지 않으면서도 중요한 질문에 대한 답을 얻을 수 있습니다. 다시 한번, 이 점에 대해 잠시 생각해보시기 바랍니다. 많은 회사들이 "우리는 에이전트를 개발하고 있기 때문에 AI에 크게 투자하고 있다"고 말하고 있습니다. 그런데 말입니다, 우리도 수많은 에이전트를 개발하고 있습니다. 하지만 거의 3년 전 ChatGPT를 출시했을 때, 여러분이 할 수 있었던 것은 대화를 나누고 질문을 하는 것이었습니다.
You didn't -- you weren't automating some process with an agent. You could ask whatever question you wanted to ask and get a well-reasoned answer with all of the latest and best information and high-quality reason go along with it. Who's offering that to customers? We'll be the first when we deliver it and demonstrate it at AI World next month. That's what our customers have been asking for ever since the introduction of ChatGPT 3.5 almost 3 years ago. I want to ask questions about anything. And therefore, you need to understand my enterprise data as well as all the publicly available data. Then you can answer the questions that are most important to me.	어떤 프로세스를 에이전트로 자동화하는 것이 아니라, 원하는 질문을 무엇이든 할 수 있고 최신의 최고 정보와 고품질의 논리를 바탕으로 잘 정리된 답변을 얻을 수 있는 것입니다. 누가 고객들에게 이런 서비스를 제공하고 있나요? 다음 달 AI World에서 이를 제공하고 시연할 때 우리가 최초가 될 것입니다. 이것이 바로 거의 3년 전 ChatGPT 3.5가 출시된 이후로 우리 고객들이 계속 요청해온 것입니다. 무엇에 대해서든 질문하고 싶다는 것이죠. 따라서 모든 공개 데이터뿐만 아니라 우리 기업 데이터도 이해해야 합니다. 그러면 저에게 가장 중요한 질문들에 답할 수 있게 됩니다.
Well, now they can ask those questions. Back to you, Safra.	이제 그런 질문들을 하실 수 있습니다. 사프라, 다시 넘겨드리겠습니다.

📌 요약

• 주요 재무 실적
- 총 클라우드 매출 27% 증가한 72억 달러 기록
- 클라우드 인프라 매출 54% 증가한 33억 달러 달성
- RPO(Remaining Performance Obligations) 4,550억 달러로 전년 대비 359% 증가

• 2026 회계연도 전망
- 총 매출 16% 성장 예상 (고정 환율 기준)
- 클라우드 인프라 부문 77% 성장하여 180억 달러 달성 전망
- 자본지출(CapEx) 약 350억 달러 예상

• 전략적 하이라이트
- OpenAI, Meta, NVIDIA 등 주요 AI 기업들과 대규모 클라우드 계약 체결
- AI 추론(Inferencing) 시장에서의 성장 기회 강조
- 기업 데이터의 AI 활용을 위한 새로운 벡터화 데이터베이스 도입

• 경영진 톤
- 매우 긍정적이며 자신감 있는 톤 유지
- AI 관련 사업 기회에 대한 강한 확신 표명
- 장기 성장 전망에 대해 낙관적 입장

• 주요 리스크/기회 요인
- GPU 관련 사업 외 인프라 부문도 경쟁사 대비 높은 성장세 유지
- 데이터센터 용량 확충이 주요 과제로 부각
- 멀티클라우드 데이터베이스 서비스의 폭발적 성

❓ Q&A

Original	Translation
Ken Bond: Senior Vice President of Investor Relations Thank you, Larry. Tiffany, please pull the audience for questions.	Ken Bond: 감사합니다, 래리. 티파니, 청중들의 질문을 받아주세요.
Operator: [Operator Instructions] Your first question comes from the line of John DiFucci with Guggenheim Securities.	Operator: [운영자 안내] 첫 번째 질문은 구겐하임 시큐리티즈의 존 디푸치님께서 주셨습니다.
John DiFucci: Guggenheim Securities, LLC, Research Division Listen, even I am sort of blown away by what this looks like going forward. And this question, I guess, is sort of purposely open-ended. So Larry and Safra, Oracle has become the de facto standard for AI training workloads and you make money at it and I have a lot of faith in that. But clearly, there's more here than just AI training. I know it's a big part of it. You talked about it. But can you talk about what else -- a little more detail about what else is driving these pretty amazing forecasts?	John DiFucci: 솔직히 저도 앞으로의 전망이 어떻게 될지 보고 정말 놀랐습니다. 이 질문은 의도적으로 열린 질문으로 드리는 것입니다. 래리와 사프라, 오라클은 AI 훈련 워크로드의 사실상 표준이 되었고 여기서 수익을 창출하고 있으며 저는 이 부분에 대해 큰 확신을 가지고 있습니다. 하지만 분명히 AI 훈련 외에도 더 많은 것들이 있습니다. 물론 AI 훈련이 큰 부분을 차지한다는 것을 알고 있고 말씀해 주셨지만, 이렇게 놀라운 전망을 이끌어내는 다른 요인들에 대해 좀 더 자세히 말씀해 주실 수 있나요?
CEO & Director: Go ahead, Larry. I think you were covering this.	CEO & Director: 계속하세요, 래리. 이 부분을 다루고 계셨던 것 같은데요.
Lawrence Ellison: Co-Founder, Chairman & CTO Yes. Well, it's -- a lot of people are looking for inferencing capacity. I mean people are running out of inferencing capacity. I mean the company that called us -- I mentioned it, I think either last quarter or the quarter before, someone called us, we'll take all the capacity you have that's currently not being used anywhere in the world. We don't care. And I've never gotten a call like that. That's a very unusual call. That was for inferencing, not training. There is a huge amount of demand for inferencing. And if you think about it, in the end, all this money we're spending on training is going to have to be translated into products that are sold, which is all inferencing. And the inferencing market, again, is much larger than the training market. And yes, we are building -- like everybody else, we're building agents with our applications. But we're doing much more than that. No one's shown me a ChatGPT 3.5, again, 3 years ago, 3.5 -- 3 years ago, a little less than 3 years ago, when the ChatGPT amazed the world, and you could simply talk to your computer and ask questions and get well reasoned well questions based on the latest and most precise information as long as you ask those questions about publicly available data, and there's a lot of publicly available data. But if you combine the publicly available data with the enterprise data, which companies really don't want to share, you have to do it in such a way that your private enterprise data stays private, yet the large language model can still use it for reasoning so as to answer your question, like how do the latest tariffs or the latest steel prices or whatever affect my quarterly results? Affect my ability to deliver products, affect my revenue, affect my cost, answer those kinds of questions. To answer those kind of questions, we have to -- and we have. We had to change our database, fundamentally change our database so you can vectorize all data. That's the form in which large language models understand information after it's been vectorized. And then allowing people to ask any question they want about anything. And we -- that's exactly what we've done. But unless you have a database that is secure and reliable and linked to all of the popular LLMs, and we've done all of that, unless you have that and you have to tell me who else has that besides Oracle. Unless you have that, it's going to be very hard for you to deliver a ChatGPT-like experience on top of your data as well as publicly available data. That's a unique value proposition for Oracle. And that's because, again, we're the custodian of all of much more data than any of the application companies. They have their application data. They measure their customers in tens of thousands. We measure our customers in millions of databases. So we think we're better positioned than anybody to take advantage of inferencing.	Lawrence Ellison: 네, 많은 사람들이 추론 용량을 찾고 있습니다. 추론 용량이 부족한 상황이죠. 제가 언급했던 회사가 있는데요 - 지난 분기나 그 전 분기에 말씀드렸던 것 같은데, 어떤 회사에서 전화를 걸어와서 "현재 전 세계 어디서든 사용되지 않고 있는 용량이 있다면 모두 가져가겠다. 어디든 상관없다"고 하더군요. 그런 전화는 처음 받아봤습니다. 정말 특이한 전화였죠. 그것도 훈련용이 아니라 추론용이었습니다. 추론에 대한 수요가 엄청납니다. 생각해보시면, 결국 우리가 훈련에 쓰고 있는 모든 돈들이 판매되는 제품으로 전환되어야 하는데, 그것이 바로 추론입니다. 그리고 추론 시장은 다시 말하지만 훈련 시장보다 훨씬 큽니다. 네, 저희도 다른 모든 회사들처럼 애플리케이션에 에이전트를 구축하고 있습니다. 하지만 저희는 그보다 훨씬 더 많은 일을 하고 있습니다. 아무도 저에게 ChatGPT 3.5를 보여준 적이 없습니다. 다시 말해서, 3.5는 3년 전, 정확히는 3년보다 조금 적게 전에 ChatGPT가 세상을 놀라게 했을 때의 버전입니다. 그때 여러분은 단순히 컴퓨터와 대화하고 질문을 던질 수 있었고, 공개적으로 이용 가능한 데이터에 대해 질문하는 한 최신의 가장 정확한 정보를 바탕으로 잘 추론된 답변을 얻을 수 있었습니다. 그리고 공개적으로 이용 가능한 데이터는 정말 많이 있죠. 하지만 공개적으로 이용 가능한 데이터와 기업 데이터를 결합할 때, 기업들이 실제로 공유하고 싶어하지 않는 데이터의 경우, 기업의 사적 데이터는 비공개로 유지하면서도 대형 언어 모델이 추론에 활용할 수 있는 방식으로 처리해야 합니다. 예를 들어 최신 관세나 최신 철강 가격 등이 분기 실적에 어떤 영향을 미치는지, 제품 공급 능력에 어떤 영향을 미치는지, 매출에 어떤 영향을 미치는지, 비용에 어떤 영향을 미치는지와 같은 질문들에 답할 수 있어야 합니다. 이런 종류의 질문들에 답하기 위해서는 - 그리고 저희가 실제로 해낸 것은 - 데이터베이스를 근본적으로 변경해야 했습니다. 모든 데이터를 벡터화할 수 있도록 데이터베이스를 완전히 바꿨습니다. 이것이 바로 대형 언어 모델이 벡터화된 후의 정보를 이해하는 형태입니다. 그리고 사람들이 무엇이든 원하는 질문을 할 수 있도록 허용하는 것입니다. 저희가 정확히 그렇게 해왔습니다. 하지만 안전하고 신뢰할 수 있으며 모든 주요 LLM과 연결된 데이터베이스가 없다면, 그리고 저희는 그 모든 것을 구축했습니다만, 그것이 없다면 오라클 외에 누가 그런 것을 가지고 있는지 말해보세요. 그것이 없다면 여러분의 데이터와 공개적으로 이용 가능한 데이터를 기반으로 ChatGPT와 같은 경험을 제공하기가 매우 어려울 것입니다. 이것이 오라클만의 독특한 가치 제안입니다. 다시 말하지만, 저희는 어떤 애플리케이션 회사들보다도 훨씬 더 많은 데이터의 관리자이기 때문입니다. 그들은 자신들의 애플리케이션 데이터만 가지고 있습니다. 그들은 고객을 수만 명 단위로 측정하지만, 저희는 고객을 수백만 개의 데이터베이스 단위로 측정합니다. 따라서 저희는 추론(inferencing) 분야에서 그 누구보다도 유리한 위치에 있다고 생각합니다.
CEO & Director: By the way, aside from just our GPU and all of that, we have become the de facto cloud for many of our customers. Again, they want to put some things in our public cloud or in our competitors' public cloud working with the Oracle database. But simultaneously, there are a lot of reasons why they want what's called either a dedicated region or cloud a customer. We give our customers so much choice that there's very unusual for us not to be able to meet a customer's needs in one way or another. And then, of course, we have every piece of the stack. We have the infrastructure. We have the database that you're going to hear a lot about as really the only reasonable store for data that you want to use AI models against. And then we have all of these applications that are just taking off. So we just have a lot of different layers. They're all moving in the same direction, and they all benefit our customers when used together.	CEO & Director: 그런데 GPU와 그런 것들을 제외하고도, 저희는 많은 고객들에게 사실상의 클라우드가 되었습니다. 다시 말씀드리면, 고객들은 오라클 데이터베이스와 함께 저희 퍼블릭 클라우드나 경쟁사의 퍼블릭 클라우드에 일부 업무를 두고 싶어합니다. 하지만 동시에 전용 리전(dedicated region)이나 고객 전용 클라우드라고 불리는 것을 원하는 여러 가지 이유들이 있습니다. 저희는 고객들에게 매우 다양한 선택권을 제공하기 때문에, 어떤 방식으로든 고객의 요구를 충족시키지 못하는 경우는 거의 없습니다. 그리고 물론 저희는 스택의 모든 구성 요소를 보유하고 있습니다. 인프라가 있고, AI 모델에 사용하고자 하는 데이터를 저장할 수 있는 유일하게 합리적인 저장소로서 많이 들으시게 될 데이터베이스가 있습니다. 그리고 지금 급성장하고 있는 모든 애플리케이션들도 보유하고 있습니다. 저희는 다양한 레이어들을 보유하고 있습니다. 이들은 모두 같은 방향으로 움직이고 있으며, 함께 사용될 때 고객들에게 모두 도움이 됩니다.
Lawrence Ellison: Co-Founder, Chairman & CTO Go ahead. John, maybe you're going to compliment us and I interrupted you. What -- I mean so I apologize for being rude.	Lawrence Ellison: 계속하세요. 존, 아마 저희를 칭찬하려고 하셨는데 제가 끼어든 것 같네요. 무례하게 굴어서 죄송합니다.
John DiFucci: Guggenheim Securities, LLC, Research Division Listen, I was just going to say my hat's off to both of you. I have been doing this a really long time, and I tell my old team, pay attention to this, even those that are not working on Oracle because this is a career event happening right now, and it looks -- it's just amazing. And I guess I'm just really happy for you and congrats on this. It's amazing. But a lot of work keep doing it.	John DiFucci: 정말 두 분 모두에게 경의를 표하고 싶습니다. 저는 이 일을 정말 오랫동안 해왔는데, 제 예전 팀원들에게도 말하고 있어요. 오라클을 담당하지 않는 사람들까지도 이것에 주목하라고요. 왜냐하면 지금 일어나고 있는 것이 커리어상 중요한 사건이기 때문입니다. 정말 놀랍게 보입니다. 그냥 정말 대단해요. 두 분이 정말 기쁘고 축하드립니다. 정말 놀라워요. 하지만 할 일이 많으니 계속 해나가시기 바랍니다.
Lawrence Ellison: Co-Founder, Chairman & CTO It's been a lot of work. And let me mention 2 other things, I think, that are actually shocking. We have gotten the entire Oracle Cloud, the whole thing, every feature, every function of the Oracle Cloud down to something we can put into a handful of racks, 3 racks, we call it Butterfly that cost $6 million. So we can give you a private version of the Oracle Cloud with every feature, every security feature, every function, everything we do for $6 million. I think the cost for the other hyperscalers is more than 100x that. So we can actually give our customers clouded customer, the full cloud customer. And we have companies like Vodafone. And I'm not sure which companies I can name and which companies I can't. We have large companies that are buying basically their own Oracle Cloud regions. In fact, multiple Oracle Cloud regions because they don't want to have any neighbors in their cloud. They don't want other companies in their cloud, but they want the full cloud. They want to pay as they consume, they want all the features, all the function, all the safety, the security. They don't want to have to buy it. They want us to buy and own the software and the hardware. They want us to maintain it, build the network to supply all of that, and they just want to pay for consumption. We can do that at an entry-level price that's 1% of what our competitors can offer. That's one thing. Another thing. Let me give you one more, and I'll stop there. We also have the most advanced application generator of any company. It's interesting. We're an application company and a cloud infrastructure company. And therefore, we build applications. And as we build applications, we'd like to be more efficient. And the way to be more efficient is to build AI application generators, and we have been doing that. And we -- the latest applications that we are building, we're not building them. They're being generated by AI. And we think we're far, far ahead of any of the other application companies in terms of generating the applications. So that's another very significant advantage we have. And of course -- and it's funny, I made the comment that we don't charge separately for our AI and our applications because our applications are AI. They're entirely AI. The new ones, the new ones that we're building, there are nothing other than a bunch of AI agents that we generate that are linked together with workflow. That's all they are. How do you charge separately for that? That's every application that we have. But the applications are better. And hopefully, we'll sell more, and that's the way we'll get paid for them. Thank you, John, for the very nice compliments.	Lawrence Ellison: 정말 많은 작업이 필요했습니다. 그리고 실제로 충격적인 두 가지를 더 말씀드리고 싶습니다. 우리는 전체 오라클 클라우드, 즉 오라클 클라우드의 모든 기능과 함수를 몇 개의 랙, 정확히는 3개의 랙에 담을 수 있게 했습니다. 이를 '버터플라이'라고 부르며 비용은 600만 달러입니다. 따라서 우리는 모든 기능, 모든 보안 기능, 모든 함수, 우리가 하는 모든 것을 포함한 오라클 클라우드의 프라이빗 버전을 600만 달러에 제공할 수 있습니다. 다른 하이퍼스케일러들의 비용은 이보다 100배 이상 더 들 것으로 생각합니다. 그래서 우리는 실제로 고객들에게 완전한 클라우드 고객 경험을 제공할 수 있습니다. 그리고 보다폰 같은 회사들이 있습니다. 어떤 회사 이름을 말할 수 있고 어떤 회사는 말할 수 없는지 확실하지 않습니다만. 대기업들이 기본적으로 자신들만의 오라클 클라우드 지역을 구매하고 있습니다. 실제로는 여러 개의 오라클 클라우드 지역을 구매하는데, 이는 자신들의 클라우드에 다른 이웃들이 있는 것을 원하지 않기 때문입니다. 다른 회사들이 자신들의 클라우드에 있는 것을 원하지 않지만, 완전한 클라우드를 원합니다. 사용한 만큼만 지불하고 싶어하고, 모든 기능, 모든 함수, 모든 안전성, 보안을 원합니다. 직접 구매하고 싶어하지 않습니다. 저희가 소프트웨어와 하드웨어를 구매하고 소유하기를 원합니다. 저희가 이를 유지보수하고, 이 모든 것을 공급할 네트워크를 구축하기를 원하며, 그들은 단지 사용량에 대해서만 지불하고 싶어합니다. 저희는 경쟁사들이 제공할 수 있는 가격의 1%에 해당하는 진입 수준 가격으로 이를 제공할 수 있습니다. 이것이 한 가지입니다. 또 다른 것이 있습니다. 하나만 더 말씀드리고 여기서 마무리하겠습니다. 저희는 또한 어떤 회사보다도 가장 진보된 애플리케이션 생성기를 보유하고 있습니다. 흥미로운 점은 저희가 애플리케이션 회사이면서 동시에 클라우드 인프라 회사라는 것입니다. 따라서 저희는 애플리케이션을 구축합니다. 그리고 애플리케이션을 구축하면서 더 효율적이고 싶어합니다. 더 효율적이 되는 방법은 AI 애플리케이션 생성기를 구축하는 것이고, 저희는 그것을 해왔습니다. 저희가 현재 구축하고 있는 최신 애플리케이션들은 실제로는 저희가 구축하는 것이 아닙니다. AI에 의해 생성되고 있습니다. 그리고 저희는 애플리케이션 생성 측면에서 다른 어떤 애플리케이션 회사들보다도 훨씬, 훨씬 앞서 있다고 생각합니다. 이것이 저희가 가진 또 다른 매우 중요한 경쟁 우위입니다. 그리고 물론 - 재미있는 것은, 저희가 AI와 애플리케이션에 대해 별도로 요금을 부과하지 않는다고 말씀드린 적이 있는데, 그 이유는 저희 애플리케이션 자체가 AI이기 때문입니다. 완전히 AI입니다. 저희가 새로 구축하고 있는 새로운 것들은 워크플로우로 연결된 AI 에이전트들의 집합체에 불과합니다. 그게 전부예요. 그런데 이걸 어떻게 따로 요금을 부과하겠습니까? 저희가 보유한 모든 애플리케이션이 그런 식입니다. 하지만 애플리케이션들이 더 나아졌습니다. 그래서 더 많이 판매할 수 있기를 바라고 있고, 그런 식으로 대가를 받게 될 것입니다. 좋은 말씀 해주셔서 감사합니다, 존.
CEO & Director: Thank you, John, for all these years following us so kindly also. Great day. Probably time for another question at this point.	CEO & Director: 존, 그동안 저희를 이렇게 친절하게 지켜봐 주셔서 정말 감사합니다. 좋은 하루 보내세요. 이제 다른 질문을 받을 시간인 것 같습니다.
Operator: Your next question comes from the line of Brad Zelnick with Deutsche Bank.	Operator: 다음 질문은 도이치은행의 브래드 젤닉님께서 주시겠습니다. 네, 감사합니다. 두 가지 질문이 있습니다. 먼저 ServiceNow에 대해서인데요, 이 부문이 정말 강력한 성과를 보이고 있는 것 같습니다. 이 성장이 얼마나 지속 가능한지, 그리고 향후 몇 분기 동안 어떤 전망을 가지고 계신지 궁금합니다. 두 번째로는 AI 투자와 관련해서인데요, 현재 진행 중인 AI 이니셔티브들이 언제쯤 실질적인 수익 기여를 시작할 것으로 예상하시는지, 그리고 이것이 마진에 미치는 영향은 어떻게 보고 계신지 알고 싶습니다.
Brad Zelnick: Deutsche Bank AG, Research Division Great. And I think we're all kind of in shock in a very, very good way. Larry, there's no better evidence of a seismic shift happening in computing than these results that you just put up. And Oracle has a near 50-year track record of navigating transitions and coming out on top. But as we think about enterprise applications, investors are fairly pessimistic these days. And I'd love to hear your perspective, where do you see this all going for the industry? Where does the market share go to the companies that don't have the database that don't have the advantages that you have all the way down to the silicon? Is this maybe an extinction event? I'd be curious to hear what you think.	Brad Zelnick: 정말 놀랍습니다. 매우 긍정적인 의미에서 우리 모두 충격을 받고 있다고 생각합니다. 래리, 방금 발표하신 결과보다 컴퓨팅 분야에서 일어나고 있는 지각변동을 더 잘 보여주는 증거는 없을 것입니다. 오라클은 거의 50년간 전환기를 헤쳐나가며 정상에 오른 기록을 가지고 있습니다. 하지만 엔터프라이즈 애플리케이션을 생각해보면, 요즘 투자자들은 상당히 비관적입니다. 업계 전체가 어디로 향하고 있는지에 대한 당신의 관점을 듣고 싶습니다. 데이터베이스도 없고, 실리콘까지 아우르는 당신들이 가진 장점들도 없는 회사들의 시장 점유율은 어떻게 될까요? 이것이 어쩌면 멸종 사건일 수도 있을까요? 어떻게 생각하시는지 궁금합니다.
Lawrence Ellison: Co-Founder, Chairman & CTO Well, I think we have substantial advantages because we are an infrastructure company and we are an application company. There are 2 things that happen. As an application company, we needed -- we knew we had to start generating our applications. We just couldn't do it with armies of people anymore. We still need people, don't get me wrong. But the number of people we need is substantially less. And we can build/generate much better applications than we can hand build. And we've been working on these AI application generators for some time, and we're actually using them. But the thing is we're not just building application generators. We're building application generators and then we're building the applications, which gives us insights to make the application generator better. It's a huge advantage to be on both sides of that equation, both being an application builder and a builder of the application generation technology, the underlying AI application code generators. That's a huge advantage. Let me give you another advantage, which is often a disadvantage. We're very large. We no longer sell individual discrete applications. We sell suites of applications. We decided to go into the medical business against Epic, believing that we could solve much more of the problem because we're much bigger than they are. And by the way, we're much bigger than Workday and -- or ServiceNow. And we're solving a larger portion of the problem. We're able to -- we're able to do all of ERP, then we can add all of CRM, but all the pieces are engineered to fit together. That makes it so much easier for customers to consume. So we think that -- being good at application generation, the underlying technology makes us better -- build better applications, enables us to build more applications so we can solve more of the problem. So the customers don't have to do all that system integration across multiple vendors. We can just build a suite where all the pieces are engineered to fit together. I think we have tremendous advantages in the application space. We have tremendous advantages in the AI inferencing space where we can -- again, what we'll demonstrate at Oracle AI World next month is we've taken all of our customer data, all of it. I want to go into all the details now. But you can ask any question you want to ask. Who's your salesperson? Who's the #1 prospect in my territory? What products should I be selling them next? What are the reference -- what are the best references for me to use to persuade them to use our product. You can get all of those questions answered for you immediately if you're a salesperson. The engineers can look at which features of Oracle Financials are people making the most errors when they're using those features that I have to fix and make easier to use. You just ask the question because all of that data is available to AI models. We're the only -- is there anyone else doing this? Not that I know of.	Lawrence Ellison: 저희는 인프라 회사이면서 동시에 애플리케이션 회사이기 때문에 상당한 장점을 가지고 있다고 생각합니다. 두 가지 상황이 발생하고 있습니다. 애플리케이션 회사로서 저희는 애플리케이션을 생성해야 한다는 것을 알고 있었습니다. 더 이상 수많은 인력으로는 이를 해낼 수 없었거든요. 물론 여전히 사람이 필요합니다. 오해하지 마세요. 하지만 필요한 인력 수는 상당히 줄어들었습니다. 그리고 수작업으로 구축하는 것보다 훨씬 더 나은 애플리케이션을 구축하고 생성할 수 있습니다. 저희는 이러한 AI 애플리케이션 생성기를 꽤 오랫동안 개발해왔고, 실제로 사용하고 있습니다. 하지만 중요한 점은 저희가 단순히 애플리케이션 생성기만 구축하고 있는 것이 아니라는 것입니다. 저희는 애플리케이션 생성기를 구축하고 있고, 동시에 애플리케이션 자체도 구축하고 있습니다. 이를 통해 애플리케이션 생성기를 더욱 개선할 수 있는 인사이트를 얻고 있죠. 이 방정식의 양쪽 모두에 있다는 것, 즉 애플리케이션 빌더이면서 동시에 애플리케이션 생성 기술, 즉 기반이 되는 AI 애플리케이션 코드 생성기의 빌더라는 것은 엄청난 장점입니다. 이것은 정말 큰 장점이에요. 또 다른 장점을 말씀드리겠습니다. 이는 종종 단점으로 여겨지기도 하는데요. 저희는 매우 큰 규모입니다. 저희는 더 이상 개별적인 단독 애플리케이션을 판매하지 않습니다. 애플리케이션 제품군(suites)을 판매하죠. 저희는 Epic을 상대로 의료 사업에 진출하기로 결정했는데, 저희가 그들보다 훨씬 크기 때문에 문제를 훨씬 더 많이 해결할 수 있다고 믿었기 때문입니다. 그리고 말씀드리자면, 저희는 Workday나 ServiceNow보다도 훨씬 큽니다. 그리고 저희는 문제의 더 큰 부분을 해결하고 있습니다. 저희는 모든 ERP를 처리할 수 있고, 거기에 모든 CRM을 추가할 수 있지만, 모든 구성 요소들이 서로 완벽하게 맞도록 설계되어 있습니다. 이것이 고객들이 훨씬 더 쉽게 사용할 수 있게 만드는 것입니다. 따라서 저희가 생각하기로는 애플리케이션 생성에 뛰어나다는 것, 그 기반 기술이 저희를 더 나은 애플리케이션을 구축할 수 있게 하고, 더 많은 애플리케이션을 구축할 수 있게 해서 문제의 더 많은 부분을 해결할 수 있게 합니다. 그래서 고객들이 여러 벤더들 간의 모든 시스템 통합을 직접 할 필요가 없습니다. 저희는 모든 구성 요소가 서로 완벽하게 맞도록 설계된 통합 솔루션을 구축할 수 있습니다. 애플리케이션 분야에서 저희가 엄청난 장점을 가지고 있다고 생각합니다. AI 추론 분야에서 저희는 엄청난 장점을 가지고 있습니다. 다음 달 Oracle AI World에서 시연할 예정인데, 저희는 고객 데이터를 모두, 정말 모든 것을 활용했습니다. 지금 모든 세부사항을 말씀드리고 싶지만, 원하는 질문은 무엇이든 물어볼 수 있습니다. 내 영업 담당자가 누구인지, 내 구역에서 1순위 잠재고객이 누구인지, 그들에게 다음에 어떤 제품을 판매해야 하는지, 우리 제품 사용을 설득하기 위해 어떤 레퍼런스를 사용하는 것이 가장 좋은지 등 말입니다. 영업사원이라면 이런 모든 질문에 대한 답을 즉시 얻을 수 있습니다. 엔지니어들은 Oracle Financials의 어떤 기능에서 사람들이 가장 많은 오류를 범하는지, 그래서 제가 수정하고 더 사용하기 쉽게 만들어야 하는 기능이 무엇인지 파악할 수 있습니다. 그런 질문을 하시는 이유는 그 모든 데이터가 AI 모델에서 활용 가능하기 때문입니다. 저희가 유일하게 -- 이런 일을 하는 다른 회사가 있나요? 제가 아는 한은 없습니다.
Brad Zelnick: Deutsche Bank AG, Research Division Looking forward to the AI world, Larry. It's an amazing day for Oracle. It's a remarkable day for the industry.	Brad Zelnick: AI 세계를 바라보며, 정말 오라클에게는 놀라운 날입니다. 업계 전체에게도 주목할 만한 날이네요.
Operator: Your next question comes from the line of Derrick Wood with TD Cowen.	Operator: 다음 질문은 TD Cowen의 Derrick Wood님으로부터 받았습니다.
James Wood: TD Cowen, Research Division Great. I'll echo my congratulations on this momentous quarter. Safra, I mean, the fact that you delivered over $300 billion of new RPO in Q1, just really amazing to see, but it's going to require a lot of infrastructure build-out. So could you provide a bit more context on how much CapEx and operational cost structure will be needed to fully service these contracts? How we should think about the ramp of these costs relative to the ramp in revenue over the next few years? And generally, how investors should be thinking about the ROI on the spend?	James Wood: 정말 대단한 분기에 대해 축하 인사를 전하고 싶습니다. Safra, 1분기에 3,000억 달러가 넘는 신규 RPO를 달성하신 것은 정말 놀라운 성과입니다. 하지만 이를 위해서는 상당한 인프라 구축이 필요할 것 같습니다. 이러한 계약들을 완전히 서비스하기 위해 필요한 자본지출(CapEx)과 운영비용 구조가 어느 정도 될지 좀 더 구체적으로 설명해 주실 수 있나요? 향후 몇 년간 매출 증가 대비 이러한 비용들의 증가 속도를 어떻게 생각해야 할지, 그리고 일반적으로 투자자들이 이 지출에 대한 투자수익률(ROI)을 어떻게 바라봐야 할지 궁금합니다.
CEO & Director: Sure. So first of all, as I mentioned in the prepared remarks, and as I've said very clearly beforehand, we do not own the property. We do not own the buildings. What we do own and what we engineer is the equipment. And that's equipment that is optimized for the Oracle Cloud. It has extremely special networking capabilities. It has technical capabilities from Larry and his team that allows us to run these workloads much, much faster. And as a result, it's much cheaper than our competitors. and depending on the workload. Now because of that, what we do is we put in that equipment only when it's time and usually very quickly, assuming that our customer accepts it, we're already generating revenue right away. The faster they accept the system and that it meets their needs, the faster they start using it, the sooner we have revenue. This is, in some ways, I don't want to call it asset-light from the finance world, but it's asset pretty light. And that is really an advantage for us. I know some of our competitors, they like to own buildings. That's not really our specialty. Our specialty is the unique technology, the unique networking, the storage, just the whole way we put these systems together. And by the way, they are identical and very simplified and again, making it possible for us to be very profitable while still being able to offer our customers an incredibly compelling price. What I have indicated is that CapEx looks like it's going to be about $35 billion for this fiscal year. But because we're monitoring this, we're literally putting it in right when we take possession and then handing it over to generate revenue right away. So we're very -- we have a very good line of sight for our capabilities to put this out and to -- and basically to just spend on that CapEx right before it starts generating revenue. But at this point, I'm looking at $35 billion for the year. And I think -- I mean, it could be a little higher, but I think -- and if it is higher, it's good news because it means more capacity has been handed over to me in terms of floor space. And as you also know, we are embedded in our competitors' cloud, again, all we are responsible for to pay for is, in fact, our equipment, and that goes right away. And there, we're moving ultimately to 71 data centers embedded in our competitors or flash partners.	CEO & Director: 먼저 제가 준비된 발언에서 언급했고 이전에도 명확히 말씀드린 바와 같이, 저희는 부동산을 소유하지 않습니다. 건물도 소유하지 않습니다. 저희가 소유하고 엔지니어링하는 것은 장비입니다. 그리고 이 장비는 오라클 클라우드에 최적화되어 있습니다. 매우 특별한 네트워킹 기능을 갖추고 있고, 래리와 그의 팀이 개발한 기술적 역량을 통해 이러한 워크로드를 훨씬 빠르게 실행할 수 있습니다. 그 결과 워크로드에 따라 경쟁사보다 훨씬 저렴합니다. 이러한 이유로 저희는 적절한 시기에만 해당 장비를 설치하며, 고객이 승인하면 보통 매우 빠르게 즉시 수익을 창출하기 시작합니다. 고객들이 시스템을 빠르게 수용하고 자신들의 니즈를 충족한다고 판단할수록, 더 빨리 사용을 시작하게 되고, 그만큼 빨리 매출이 발생합니다. 이는 어떤 면에서 금융업계에서 말하는 자산경량화(asset-light)라고 부르고 싶지는 않지만, 상당히 자산이 가벼운 모델입니다. 이것이 바로 우리의 장점입니다. 일부 경쟁사들은 건물을 소유하는 것을 선호하는데, 그건 사실 우리의 전문분야가 아닙니다. 우리의 전문분야는 독특한 기술, 고유한 네트워킹, 스토리지, 그리고 이러한 시스템들을 통합하는 전체적인 방식입니다. 그런데 이 시스템들은 동일하고 매우 단순화되어 있어서, 고객들에게 매우 매력적인 가격을 제공하면서도 높은 수익성을 유지할 수 있게 해줍니다. 제가 말씀드린 바로는 이번 회계연도 자본지출(CapEx)이 약 350억 달러가 될 것으로 보입니다. 하지만 저희가 이를 모니터링하고 있기 때문에, 말 그대로 인수하는 즉시 설치하고 바로 수익 창출을 위해 넘기고 있습니다. 그래서 저희는 이를 배치하고 기본적으로 수익 창출이 시작되기 직전에 자본지출(CapEx)을 집행할 수 있는 역량에 대해 매우 명확한 가시성을 확보하고 있습니다. 현재 시점에서 올해 350억 달러를 예상하고 있습니다. 조금 더 높을 수도 있다고 생각하는데, 만약 더 높다면 그것은 좋은 소식입니다. 왜냐하면 더 많은 용량이 바닥 공간 측면에서 저에게 인계되었다는 의미이기 때문입니다. 또한 아시다시피, 저희는 경쟁사의 클라우드에 내재되어 있으며, 저희가 지불할 책임이 있는 것은 실제로 저희 장비뿐이고, 이는 즉시 진행됩니다. 그리고 궁극적으로 경쟁사나 플래시 파트너사에 내장된 71개의 데이터센터로 이전하고 있습니다.
Lawrence Ellison: Co-Founder, Chairman & CTO Let me add a couple of very short things. One is we just turned over a giant data hall to one of our customers. And the acceptance time could have been as long as a couple of months. It was 1 week. It was 1 week from the time we owned -- officially owned the equipment, and they were testing it to the time they started paying for it, 1 week. So we have an extraordinary team that's doing an extraordinary job of making sure that we get the equipment working very quickly and our customers can accept it. They want to accept it as fast as possible because they want to do the work. They want to train their models. And this one took a huge haul, took 1 week for acceptance. It was extraordinary that -- the other, we are a very large consumer of networking equipment, GPUs, et cetera. Because we are a very large consumer, we are able, I think, to get better financing terms from the vendors than some of their people. So I think we have that going for us as well. I think we're going to do very well on the finance side. We have advantages there as well.	Lawrence Ellison: 몇 가지 아주 짧게 덧붙이겠습니다. 하나는 저희가 방금 대형 데이터 홀을 고객 중 한 곳에 인도했다는 것입니다. 승인 시간이 몇 달까지도 걸릴 수 있었는데, 1주일이었습니다. 저희가 공식적으로 장비를 소유하고 고객이 테스트를 시작한 시점부터 실제로 비용을 지불하기 시작한 시점까지 1주일이었습니다. 저희는 장비가 매우 빠르게 작동하도록 하고 고객들이 이를 승인할 수 있도록 하는 데 있어 탁월한 일을 하고 있는 뛰어난 팀을 보유하고 있습니다. 고객들도 가능한 한 빨리 승인하고 싶어합니다. 왜냐하면 그들도 작업을 하고 싶고, 모델을 훈련시키고 싶어하기 때문입니다. 이번 대규모 프로젝트는 승인까지 1주일이 걸렸습니다. 정말 놀라운 점은 저희가 네트워킹 장비, GPU 등의 매우 큰 소비자라는 것입니다. 대량 소비자이기 때문에 벤더들로부터 다른 고객들보다 더 나은 파이낸싱 조건을 받을 수 있다고 생각합니다. 그래서 이런 부분에서도 저희에게 유리한 점이 있다고 봅니다. 재무 측면에서 매우 좋은 성과를 낼 것이라고 생각하며, 이 부분에서도 저희가 가진 장점들이 있습니다.
Operator: Your next question comes from the line of Mark Moerdler with Bernstein Research.	Operator: 다음 질문은 번스타인 리서치의 마크 모어들러님께서 주신 질문입니다.
Mark Moerdler: Sanford C. Bernstein & Co., LLC., Research Division Larry and Safra and frankly, team Oracle, amazing congratulations. I'd like to focus on the AI training business you've been winning. Could you please explain to us how Oracle can create enough of a differentiated moat to assure this business does not get commoditized? And how do you continue to drive strong earnings and free cash flow from the training business even if training slows? I think people really need to understand that.	Mark Moerdler: 래리와 사프라, 그리고 솔직히 오라클 팀 전체에게 놀라운 축하를 드립니다. 귀하가 승리하고 있는 AI 훈련 사업에 집중하고 싶습니다. 오라클이 어떻게 충분히 차별화된 해자를 구축하여 이 사업이 범용화되지 않도록 보장할 수 있는지 설명해 주실 수 있나요? 그리고 훈련이 둔화되더라도 훈련 사업에서 어떻게 계속해서 강력한 수익과 잉여현금흐름을 창출할 수 있는지요? 사람들이 이 부분을 정말 이해해야 한다고 생각합니다.
Lawrence Ellison: Co-Founder, Chairman & CTO Well, let me -- I mean, I can do it with one sentence. Our networks move data very, very fast. And if we can move data faster than the other people, if we have advantages in our GPU superclusters that are performance advantages, if you're paying by the hour, if we're twice as fast, we're half the cost.	Lawrence Ellison: 한 문장으로 설명드리겠습니다. 저희 네트워크는 데이터를 매우, 매우 빠르게 이동시킵니다. 그리고 저희가 다른 업체들보다 데이터를 더 빠르게 이동시킬 수 있다면, 저희 GPU 슈퍼클러스터에 성능상 이점이 있다면, 시간당 요금을 지불하는 상황에서 저희가 두 배 빠르다면 비용은 절반이 되는 것입니다.
Operator: Your final question comes from the line of Alex Zukin with Wolfe Research.	Operator: 마지막 질문은 Wolfe Research의 Alex Zukin으로부터 받겠습니다.
Wolfe Research, LLC: I really appreciate you squeezing me in. I originally was going to ask you if the new Oracle AI database really opens up the general enterprise inferencing market. And based on your script, it sounds like the answer to that question is hell yes. So I guess my follow-up question would be, how do you see that pacing happening over the course of the next few years? How soon after the introduction of the Oracle AI database, would you expect your enterprise customers, your sophisticated customers to really be open to interrogating their enterprise data in this fashion? And how does the current supply-constrained environment stand in the way of that demand? Or is it solving as we speak?	Wolfe Research, LLC: 시간을 내주셔서 정말 감사합니다. 원래는 새로운 Oracle AI 데이터베이스가 일반 기업 추론 시장을 정말로 열어주는지 물어보려고 했는데, 방금 말씀하신 내용을 보면 그 답은 확실히 '그렇다'인 것 같습니다. 그렇다면 후속 질문으로, 향후 몇 년간 이것이 어떤 속도로 진행될 것으로 보시는지요? Oracle AI 데이터베이스 도입 후 얼마나 빨리 기업 고객들, 특히 정교한 고객들이 이런 방식으로 기업 데이터를 실제로 활용하기 시작할 것으로 예상하시나요? 그리고 현재의 공급 제약 환경이 이러한 수요에 어떤 장애가 되고 있나요, 아니면 지금 해결되고 있는 상황인가요?
CEO & Director: I don't know if, Larry, you want to cover it. You covered it [indiscernible] mark. Go ahead.	CEO & Director: 잘 모르겠는데, Larry, 당신이 다루고 싶다면요. 이미 그 부분을 다뤘잖아요. 계속하세요.
Lawrence Ellison: Co-Founder, Chairman & CTO Okay. I think who wouldn't want that? I mean I think everyone says they want to use AI. I mean every -- I mean, CEOs say they want to use AI. heads of state, heads of government say they want to use AI. We've never had consumers like that. I mean we -- historically, we don't deal with CEOs. Now we deal with CEOs. Now we deal with heads of government and heads of state on this because AI is so important. And letting people have -- use AI on top of their data, that is what they want to do. But they didn't know how to do it securely. They didn't know how to -- well, they didn't know how to do it, period. And one of the big risks was, oh my God, I can't share my -- JPMorgan Chase can't share all of its data. Goldman Sachs can't share all of its data with OpenAI, they won't do it. So -- or xAI or Lama or Meta, they won't -- it's got to keep it private. So we've got to keep your private data private. We've got to keep your private data secure. But we have to make it available for inferencing by the latest and best reasoning models from OpenAI and xAI and everyone else. And we've -- because we have the database, because we can vectorize all the data in the database, because we have very elaborate security models in our database, in the Oracle database. We can do all that. We can deliver all that. And then what we chose to do was to -- with the AI database was not only make sure we can vectorize all the data, so it can be understood by the AI model, we then bundled it with all of the AI models. That's why we did a deal with Google. That's why we did all of these deals where Gemini, you can get Gemini from the Oracle Cloud. You can get Brock from the Oracle Cloud. You can get ChatGPT from the Oracle Cloud. You get Lama from the Oracle Cloud, I can go on. So we bundled them together. So it's very easy for our customers to use these large language models on a combination. And that's what they want. It's a combination of all of the publicly available data and all of their enterprise data, which allows them to ask and get answered any question they can think of any question that's important to them. Everyone wants it. I think the demand is going to be insatiable. But we can deliver a lot of databases and a lot of AI across our cloud over the next several years. We're in a good position to do that.	Lawrence Ellison: 그걸 원하지 않을 사람이 어디 있겠습니까? 모든 사람이 AI를 사용하고 싶다고 말합니다. CEO들도 AI를 사용하고 싶다고 하고, 국가 원수들, 정부 수반들도 AI를 사용하고 싶다고 합니다. 이런 고객들은 처음입니다. 과거에는 CEO들과 직접 거래하지 않았거든요. 이제는 CEO들과 거래하고, 정부 수반들과 국가 원수들과도 거래합니다. AI가 그만큼 중요하기 때문입니다. 사람들이 자신들의 데이터 위에서 AI를 사용할 수 있게 해주는 것, 그것이 바로 그들이 원하는 것입니다. 하지만 어떻게 안전하게 할 수 있는지 몰랐습니다. 아니, 애초에 어떻게 해야 하는지 자체를 몰랐습니다. 가장 큰 위험 중 하나는 "맙소사, 우리 데이터를 공유할 수는 없어"라는 것이었습니다. JPMorgan Chase가 자신들의 모든 데이터를 공유할 수는 없잖아요. Goldman Sachs는 자신들의 모든 데이터를 OpenAI와 공유할 수 없습니다. 그들은 그렇게 하지 않을 것입니다. xAI나 Lama, Meta도 마찬가지입니다. 데이터를 비공개로 유지해야 합니다. 따라서 우리는 고객의 개인 데이터를 비공개로 유지해야 하고, 안전하게 보호해야 합니다. 하지만 동시에 OpenAI, xAI 등 최신 최고의 추론 모델들이 추론 작업에 활용할 수 있도록 데이터를 제공해야 합니다. 우리가 데이터베이스를 보유하고 있고, 데이터베이스 내 모든 데이터를 벡터화할 수 있으며, Oracle 데이터베이스에 매우 정교한 보안 모델을 갖추고 있기 때문에 이 모든 것이 가능합니다. 우리는 이 모든 것을 수행하고 제공할 수 있습니다. 그래서 AI 데이터베이스에서 우리가 선택한 방향은 모든 데이터를 벡터화하여 AI 모델이 이해할 수 있도록 하는 것뿐만 아니라, 모든 AI 모델들과 함께 번들로 제공하는 것이었습니다. 그래서 구글과 거래를 한 것입니다. 그래서 이런 모든 거래들을 진행한 거죠. Gemini를 오라클 클라우드에서 이용할 수 있고, Brock도 오라클 클라우드에서, ChatGPT도 오라클 클라우드에서, Lama도 오라클 클라우드에서 이용할 수 있습니다. 더 많이 있지만 이 정도로 하겠습니다. 우리는 이들을 모두 번들로 묶었습니다. 그래서 고객들이 이런 대규모 언어 모델들을 조합해서 사용하기가 매우 쉬워졌습니다. 그리고 이것이 바로 고객들이 원하는 것입니다. 공개적으로 이용 가능한 모든 데이터와 그들의 기업 데이터를 결합하는 것이죠. 이를 통해 고객들은 생각할 수 있는 모든 질문, 그들에게 중요한 모든 질문을 던지고 답을 얻을 수 있습니다. 모든 사람이 이것을 원합니다. 수요는 끝이 없을 것이라고 생각합니다. 하지만 우리는 향후 몇 년간 우리 클라우드를 통해 많은 데이터베이스와 많은 AI를 제공할 수 있습니다. 저희는 그렇게 할 수 있는 좋은 위치에 있습니다.
CEO & Director: And this is going to be one of the reasons that Oracle databases, which are still the bulk of the enterprise market by a lot are going to finally move into the cloud. Many of them will move in the public cloud using the Oracle AI database. But many and the largest enterprises will want their own either dedicated regions or Oracle Cloud customer. And again, they can finally get the benefit of AI for their own data using any LLM that they want because they're all in our cloud, too.	CEO & Director: 이것이 바로 기업 시장의 대부분을 여전히 차지하고 있는 오라클 데이터베이스들이 마침내 클라우드로 이전하게 될 이유 중 하나입니다. 이들 중 많은 수가 오라클 AI 데이터베이스를 사용해서 퍼블릭 클라우드로 이전할 것입니다. 하지만 많은 기업들, 특히 대기업들은 자체 전용 리전이나 오라클 클라우드 커스터머를 원할 것입니다. 그리고 다시 말씀드리지만, 이들은 마침내 자신들의 데이터에 대해 AI의 혜택을 받을 수 있게 됩니다. 원하는 어떤 LLM이든 사용할 수 있죠. 왜냐하면 모든 LLM들이 우리 클라우드에 있기 때문입니다.
Wolfe Research, LLC: It sounds like very high-margin AI revenue, guys. Congratulations.	Wolfe Research, LLC: 매우 높은 마진의 AI 매출로 보이네요. 축하드립니다.
CEO & Director: Thank you.	CEO & Director: 감사합니다.
Ken Bond: Senior Vice President of Investor Relations Thanks, Alex. A telephonic replay of this conference call will be available for 24 hours on our Investor Relations website. Thank you for joining us today. And with that, I'll turn the call back to Tiffany for closing.	Ken Bond: 감사합니다, Alex. 이번 컨퍼런스 콜의 전화 재생은 저희 투자자 관계 웹사이트에서 24시간 동안 이용하실 수 있습니다. 오늘 참여해 주셔서 감사합니다. 그럼 마무리를 위해 Tiffany에게 다시 넘기겠습니다.
Operator: Ladies and gentlemen, this concludes today's call. Thank you all for joining. You may now disconnect.	Operator: 여러분, 오늘 컨퍼런스 콜을 마치겠습니다. 참여해 주셔서 감사합니다. 이제 연결을 끊으셔도 됩니다.

📌 요약

• 주요 내용 요약:
- Oracle가 AI 트레이닝 및 추론 워크로드의 사실상 표준이 되었으며, 특히 추론(inferencing) 수요가 매우 높음
- 새로운 Oracle AI 데이터베이스는 기업의 프라이빗 데이터와 공개 데이터를 안전하게 결합하여 AI 모델 활용 가능
- 클라우드 인프라 투자 계획: FY24에 약 350억 달러의 설비투자(CapEx) 예상

• 경영진 톤:
- 매우 자신감 있고 낙관적인 전망 제시
- AI 관련 수요가 "포화상태(insatiable)"라고 표현할 정도로 강력

• 주목할 만한 강점:
- 인프라와 애플리케이션을 모두 보유한 독특한 포지셔닝
- AI 애플리케이션 생성 기술에서 경쟁사 대비 우위
- 고객사의 데이터 보안을 유지하면서 AI 활용 가능한 차별화된 기술력

• 잠재적 리스크:
- 대규모 인프라 투자에 따른 단기적 비용 부담
- 급격한 성장을 뒷받침할 수 있는 실행력 필요