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彭博：微软逐步停用向甲骨文租用的 AI 算力，理由是不再符合其规格
据，微软正在逐步终止（winding down）向甲骨文租用 AI 云算力的安排：近几个月，微软在决定不再续约后，已陆续关停从甲骨文租来的算力。彭博援引知情人士的说法称，这部分算力随时间推移用处下降，因为它不再符合微软的规格要求，而相应的甲骨文硬件使用的是上一代英伟达（Nvidia）芯片；彭博并将这一决定置于更大的背景之下：微软正在对数十亿美元规模的云算力合作进行更广泛的重新评估。
消息在美东时间周五午间传开：Ed Zitron ，当天也作了转引。据 报道，甲骨文股价周五下跌 4%。彭博报道称，微软拒绝置评，甲骨文一位发言人则表示，其 AI 基础设施的需求依然强劲，包括对上一代 GPU（图形处理器）的需求。
微软位于纽约的一处办公楼（摄影：Michael Nagle/Bloomberg）
彭博原文的口径：匿名信源与未知的合同价值
给出了更完整的表述：随时间推移，所租算力“变得没那么有用，因为它不再符合微软的规格要求”；这些知情人士要求匿名，以讨论这桩未公开的安排。Investing.com 的转述补充说，这类上一代硬件可能限制了其对微软不断演变的 AI 工作负载的适用性。
彭博还指出，无法确定这份安排的全部价值。
报道发布的时机：科技股刚经历一轮大跌
Investing.com 称，消息发布的时机对甲骨文尤为不利：投资者本就因周四的科技股大跌而绷紧神经——当天纳斯达克综合指数下挫 5.5%，费城半导体指数大跌 12%，创 2020 年 3 月以来最大单日跌幅，抛售反映的正是市场对 AI 基础设施支出、数据中心扩张和相关公司估值的疑虑。该报道称，在这样的背景下，即使微软的决定更多与硬件规格有关、而非甲骨文需求的整体收缩，一家大客户收缩租约的消息也难免受到更严格的审视。
合同始于 2023 年：为必应的 AI 推理向对手租 GPU
这份安排在 2023 年 11 月 7 日公布，是一项多年期协议：微软把必应（Bing）搜索所用的部分机器学习模型，放到甲骨文的 GPU 超级集群上运行推理任务。 当时的报道说，微软 AI 服务的需求之大，据称已让自家资源吃紧，而甲骨文恰好有数以万计的英伟达 A100、H100 GPU 可供出租。微软搜索与 AI 市场负责人 Divya Kumar 当时在声明中称：“我们与甲骨文的合作，以及对 Oracle Cloud 基础设施的使用，连同我们自己的 Microsoft Azure AI 基础设施，将扩大客户接入并提升我们许多搜索结果的速度。”
技术上，两家的云通过 Oracle Interconnect for Microsoft Azure（微软 Azure 与甲骨文云之间的互联线路）打通，微软用 Azure Kubernetes Service（微软的容器编排服务）调度甲骨文的 GPU 节点；甲骨文当时宣称，其超级集群单套可扩展至 32,768 块 A100 或 16,384 块 H100。微软则没有披露租用的具体规模。Investing.com 在回顾这笔交易时指出，它的特别之处在于：在 AI 算力供不应求之时，一家云厂商向主要竞争对手租用服务器，是科技巨头竞逐 AI 基础设施的早期例证。
今年 6 月，一笔或超 30 亿美元的租约谈判破裂
据 汇总，Business Insider 在 6 月中旬报道，微软放弃了与甲骨文一笔价值可能超过 30 亿美元的云基础设施租约谈判，原因是微软认定甲骨文不愿落实处理某些美国政府数据所需的额外安全框架。甲骨文随后驳斥称报道细节不准确，并强调微软仍是其合作伙伴和客户；消息公布后，甲骨文股价下跌约 3%。
TIKR 在那篇文章中还提到微软当时的处境：公司预计 2026 自然年资本支出高达 1900 亿美元，主要用于扩建数据中心；另据报道，微软还曾在服务中断后转向亚马逊租用额外算力，以支持 GitHub 业务。
甲骨文的另一组数据：旧款 GPU 续约价高出 20%
约两个月前的 9 月，甲骨文公布截至 2026 年 8 月 31 日的财季业绩，联席 CEO Clay Magouyrk 在电话会上说：“第一季度所有到了续约时点的 GPU 算力，最终都以比原先合同高 20% 的溢价完成续约或转售；其中多数 GPU 已服役四年或更久。我们认为，我们所部署的 AI 算力使用寿命很长，价值还在上升。”（）
同一财季，甲骨文云基础设施收入同比增长 121% 至 74 亿美元，GPU 利用率为 97.9%。一边是微软据报以“不再符合自身规格”为由退租旧款算力，另一边是甲骨文报告旧 GPU 续约价格不降反升——两者并不直接冲突：微软说的是自身工作负载的匹配度，甲骨文展示的是客户整体的续约价格。至于微软的决定究竟标志着甲骨文基础设施需求走弱，还是只反映 AI 算力技术迭代的速度，Investing.com 指出，这一区分对投资者的判断而言很重要。