Уволив 30 тысяч человек, Oracle наняла CFO, управлявшего электростанцией

marsbitОпубликовано 2026-04-08Обновлено 2026-04-08

Введение

После увольнения 30 тысяч сотрудников Oracle назначила нового финансового директора Хилари Макссон с пакетом вознаграждения в $29,7 млн. Её карьера была связана с энергетикой: она работала в Schneider Electric и AES Corporation, управляя электростанциями и энергосетями. Это назначение отражает стратегический сдвиг Oracle от разработки программного обеспечения к облачной инфраструктуре для ИИ. Компания планирует инвестировать $50 млрд в строительство центров обработки данных, заключив контракты с OpenAI и другими на сумму $553 млрд. Ключевой вызов — управление энергопотреблением, поскольку крупные ЦОД требуют гигаваттных мощностей, сопоставимых с АЭС. Новый CFO должен обеспечить эффективность этих инвестиций. Несмотря на падение акций на 24%, аналитики видят потенциал роста, если Oracle успешно трансформируется в энергоориентированную инфраструктурную компанию.

Автор: Кури, Shenchao TechFlow

Недавно самой громкой новостью об увольнениях в технологической сфере стала история с Oracle (Oracle), крупнейшей в мире компанией по корпоративным базам данных; программное обеспечение которой работает в бэкенде большинства банков и авиакомпаний мира.

По данным CNBC, компания уволила около 30 000 сотрудников. А через несколько дней она назначила нового финансового директора (CFO) с общим пакетом вознаграждения в 29,7 миллиона долларов.

30 000 человек ушли, 1 человек пришел.

Уходящие получили в среднем несколько месяцев выходного пособия, а вновь прибывший по одному контракту получает столько, сколько тысяча человек за год.

Это вызвало оживленные дискуссии на форуме Reddit, где уже собралось более шести тысяч комментариев. Большинство возмущено тем, что зарплата одного топ-менеджера равна заработку множества работников, считая, что новый CFO получает слишком много.

То, что зарплаты высших руководителей в разы или даже в десятки раз превышают зарплаты обычных сотрудников крупных компаний, обсуждается не в первый раз; но помимо самого вознаграждения, меня больше заинтересовало резюме нового CFO.

Нового CFO зовут Хилари Максон (Hilary Maxson).

До прихода в Oracle она почти десять лет была групповым CFO в Schneider Electric. Schneider Electric — одна из крупнейших в мире компаний по управлению энергетикой, ее основная деятельность — разработка решений по электроснабжению для центров обработки данных и энергосетей, годовой доход превышает 450 миллиардов долларов.

Еще раньше она 12 лет проработала в AES Corporation. AES — это американская энергетическая компания с долгой историей,其主要业务 (основной бизнес) — строительство электростанций и управление энергосетями.

Другими словами, Oracle заплатила 29,7 миллиона за человека, вся карьера которого была связана с электричеством. Управляла электростанциями, управляла энергосетями, управляла компанией, снабжающей электроэнергией центры обработки данных... И затем ее взяли на должность CFO в компанию, которая 47 лет продает программное обеспечение для баз данных?

В этом выборе есть еще один малознакомый факт.

У Oracle последние 12 лет не было отдельного CFO, финансами一直 управляла бывший CEO Сафра Кац (Safra Catz). По данным CNBC, в конце 2025 года Кац перешла на должность исполнительного вице-председателя, и временно на полгода финансовые обязанности взял на себя временный руководитель.

То, что компания сейчас специально восстанавливает эту должность и ищет человека в энергетической отрасли, само по себе важнее цифр вознаграждения.

Аналитики Bloomberg Intelligence интерпретируют это назначение так: выбор CFO из промышленной компании указывает на то, что фокус роста Oracle сместился с баз данных и программного обеспечения на облачную инфраструктуру.

Цифры говорят о том же.

Согласно последнему финансовому отчету Oracle, доход от облачной инфраструктуры компании вырос на 84% в годовом исчислении, бюджет капитальных расходов в этом году составляет около 500 миллиардов долларов, почти все они направляются на строительство центров обработки данных для ИИ, что более чем в два раза больше, чем в прошлом году. Для привлечения средств компания планирует привлечь 500 миллиардов долларов за счет долга и долевого финансирования. Общая сумма неисполненных контрактов взлетела до 5,53 триллиона долларов, согласно открытой информации, из которых одна только сделка с OpenAI превышает 3 триллиона.

Компания увольняет 30 000 человек, поддерживающих старый бизнес, а затем передает деньги и власть человеку из энергетической отрасли. Прочитав этот шаг, можно предположить, что руководство Oracle, вероятно, больше не считает себя чисто программной компанией.

Но рынок капитала пока не покупается на это. Акции Oracle упали примерно на 24% в этом году.

Опасения инвесторов также конкретны. Oracle раньше зарабатывала на продаже программного обеспечения для баз данных и корпоративных приложений, рентабельность была высокой, люди были главными затратами. Но ИИ меняет логику этого бизнеса, большие языковые модели могут автоматически писать SQL, автоматически управлять базами данных, технологические барьеры, на которых Oracle выживала 47 лет, постепенно стираются.

Ответ Oracle — полностью сменить赛道 (гонку/направление).

Вместо того чтобы просто продавать программное обеспечение, компания разворачивается и строит центры обработки данных для ИИ-компаний. Согласно открытой информации, Oracle ранее подписала с OpenAI сделку на сумму более 3 триллионов долларов на инфраструктуру, являющуюся частью проекта центра обработки данных «Stargate»; аналогичные соглашения есть с Meta и xAI, а общая сумма неисполненных контрактов взлетела до 5,53 триллиона долларов.

Бюджет капитальных расходов в этом году составляет около 500 миллиардов долларов, и почти все они вкладываются в строительство центров обработки данных.

Две самые большие статьи расходов центра обработки данных — это чипы и электричество. Охлаждение требует электроэнергии, вычисления на GPU требуют электроэнергии, ежегодный счет за электричество для крупного центра обработки данных ИИ может достигать сотен миллионов долларов.

Oracle сейчас строит кластеры центров обработки данных «гигаваттного уровня». Что такое гигаватт? Это примерно равно output (выходной мощности) атомной электростанции.

Это объясняет, почему они ищут человека из энергетической отрасли.

Новый CFO ранее управляла электростанциями, энергосетями, компанией, снабжающей центры обработки данных электроэнергией. Oracle нужен уже не финансовый руководитель, понимающий рентабельность программного обеспечения, а человек, который знает, как потратить десятки миллиардов долларов на строительство энергетической инфраструктуры и в конечном итоге заставить эти инвестиции окупиться.

Аналитики с Уолл-стрит пока настроены оптимистично, по статистике 27 дали рекомендацию «покупать», средняя целевая цена составляет 245 долларов, что implies (подразумевает) потенциал роста примерно на 70%. Но между падением акций на четверть и заявлениями аналитиков о возможности удвоения стоит один и тот же вопрос: сможет ли Oracle превратиться из software company (программной компании) в настоящую energy infrastructure company (компанию энергетической инфраструктуры).

По крайней мере, в структуре персонала сделан шаг. Уходят те, кто decades писал код, приходят те, кто twenty лет управлял электричеством.

Иногда, чтобы понять, куда движется компания, не нужно листать ее стратегические презентации. Достаточно посмотреть, кого она нанимает.

Связанные с этим вопросы

QПочему Oracle назначила нового финансового директора из энергетической отрасли, а не из IT-сферы?

AOracle переориентируется с разработки программного обеспечения на строительство центров обработки данных для ИИ, что требует огромных затрат на электроэнергию. Новый CFO Хилари Максон имеет опыт управления электростанциями и энергосетями, что критически важно для контроля расходов на инфраструктуру.

QКаковы финансовые масштабы контракта Oracle с OpenAI?

AСогласно статье, контракт между Oracle и OpenAI превышает 3000 миллиардов долларов и является частью проекта центра обработки данных «Старгейт». Общая сумма невыполненных контрактов Oracle достигла 5530 миллиардов долларов.

QКак рынок отреагировал на стратегические изменения Oracle?

AАкции Oracle упали примерно на 24% в текущем году, что отражает опасения инвесторов по поводу перехода от высокомаржинального программного бизнеса к капиталоемкой инфраструктуре центров обработки данных.

QПочему Oracle уволила 30 000 сотрудников?

AКомпания сокращает персонал, связанный с традиционным программным бизнесом, чтобы перенаправить ресурсы на развитие облачной инфраструктуры и центров обработки данных для ИИ, что требует иных компетенций.

QКакова роль нового CFO в свете планов Oracle по инвестициям?

AХилари Максон будет управлять бюджетом капитальных расходов в 500 миллиардов долларов, направленных на строительство центров обработки данных, и оптимизировать затраты на электроэнергию, используя свой опыт в энергетике.

Похожее

Может ли модель генерации обучаться end-to-end? В основе — простой цикл for

В статье представлен новый подход к обучению генеративных моделей под названием Explorative Modeling (XM), который позволяет осуществлять сквозное (end-to-end) обучение. Традиционные генеративные модели, такие как диффузионные или авторегрессионные, страдают от «смешения мод» (mode blurring), когда модель усредняет множество возможных правильных ответов, что приводит к размытым или нереалистичным результатам. Это также вызывает «смещение экспозиции» (exposure bias), когда ошибки накапливаются во время вывода. Ключевая идея XM проста: на каждом шаге обучения модель генерирует K кандидатов, а для обратного распространения градиента выбирает только того кандидата, который наиболее близок к реальным данным. Этот цикл, реализованный в несколько строк кода, повышает «генеративную выразительность» модели, позволяя ей охватывать несколько мод распределения данных, а не усреднять их. Авторы показывают, что «исследование» (exploration) становится третьей осью масштабирования наряду с увеличением параметров и данных. Эксперименты с изображениями, видео и текстом демонстрируют монотонное улучшение качества: при увеличении масштаба данных выгода от исследования возрастает с 7% до 36%, а эффективность использования вычислений (FLOP) повышается в 4.1 раза. В задачах управления роботами сквозная модель XM с одним проходом вперед достигает результатов, сравнимых с диффузионными моделями, требующими сотни проходов. Таким образом, Explorative Modeling предлагает путь к truly end-to-end генеративным моделям, перенося сложность с этапа вывода на этап обучения, что открывает потенциал для более эффективных и мощных систем.

marsbit20 мин. назад

Может ли модель генерации обучаться end-to-end? В основе — простой цикл for

marsbit20 мин. назад

Upbit проводит ребалансировку 864 млрд SHIB при перемещении между внутренними кошельками

Корейская биржа Upbit провела внутреннюю ребалансировку 864 миллиардов токенов SHIB между своими кошельками. Движение активов на сумму около 4 миллионов долларов произошло после роста стоимости SHIB на 36%, что привлекло внимание трейдеров. Однако анализ помеченных адресов показывает, что это была стандартная операция по перераспределению средств между "горячими" и другими внутренними кошельками биржи, а не вывод средств или подготовка к продаже. Общий объем перемещений включал 384 миллиарда SHIB, отправленных с основного горячего кошелька, и 480 миллиардов SHIB, возвращенных обратно. Этот случай подчеркивает важность проверки контекста и меток кошельков при интерпретации крупных ончейн-транзакций, чтобы избежать ошибочных выводов о продаже или давлении на рынок.

bitcoinist21 мин. назад

Upbit проводит ребалансировку 864 млрд SHIB при перемещении между внутренними кошельками

bitcoinist21 мин. назад

Максимум 20 статей на человека? Исследователи DeepMind «просят» снять ограничения ICLR

Новая политика конференции ICLR 2027 ограничивает количество подаваемых одним автором работ до 20. По мнению организаторов, это необходимо для снижения нагрузки на рецензентов, учитывая рекордный рост числа заявок — на 68% за год. В ответ на это исследователь Google DeepMind Дэн Рой иронично запустил «петицию» против лимита, заявив, что он замедлит прогресс в ИИ, особенно в эпоху, когда агенты ИИ могут генерировать множество статей, а рецензии часто пишутся с помощью больших языковых моделей (по некоторым данным, до 21% рецензий на ICLR 2026 могли быть полностью сгенерированы ИИ). Его сатирический пост поднимает серьёзный вопрос о целесообразности простого ограничения количества работ вместо решения системных проблем, связанных с массовым производством статей и автоматизацией рецензирования в современной академической среде.

marsbit25 мин. назад

Максимум 20 статей на человека? Исследователи DeepMind «просят» снять ограничения ICLR

marsbit25 мин. назад

Уязвимость Coldcard привела к краже $89 млн и вызвала самую масштабную миграцию средств в блокчейне после краха FTX

Уязвимость в аппаратном кошельке Coldcard привела к краже 1367,05 BTC (около 89 млн долларов) с 4585 адресов. Инцидент, связанный с ошибкой в генерации сид-фраз в определенной прошивке, вызвал массовую миграцию средств пользователей на новые безопасные адреса. Это привело к аномальному всплеску активности в сети Биткоин, исказив ключевые ончейн-индикаторы, такие как активность долгосрочных держателей и объем мелких транзакций. Активность и рыночные настроения достигли уровня, сравнимого с периодом после краха FTX. Расследование столкнулось с трудностями из-за ограничений коммерческих ИИ-моделей (например, в США), которые блокируют анализ вредоносных данных даже для целей защиты. Следователи были вынуждены использовать открытые модели, такие как китайский GLM 5.2, для отслеживания украденных средств. Этот случай высветил проблему асимметрии: злоумышленники используют неограниченные ИИ-инструменты, в то время как защитники сталкиваются с барьерами коммерческих систем безопасности, что критично в сфере криптовалют, где скорость отслеживания средств крайне важна.

marsbit1 ч. назад

Уязвимость Coldcard привела к краже $89 млн и вызвала самую масштабную миграцию средств в блокчейне после краха FTX

marsbit1 ч. назад

Заработок в миллион на электриках: Meta спешно открывает собственное ПТУ

Новый этап конкуренции в сфере искусственного интеллекта столкнулся с неожиданным препятствием — острой нехваткой квалифицированных технических специалистов, особенно электриков и строителей, для возведения сверхмощных центров обработки данных. В США, согласно прогнозам, к 2030 году для инфраструктуры ИИ потребуется дополнительно 130 000 электриков и 240 000 строителей, однако ежегодно остается незаполненными около 80 000 вакансий электриков. Компании, такие как OpenAI (проект "Stargate" стоимостью $160 млрд), Meta и Microsoft, сталкиваются с огромными убытками из-за задержек строительства. Например, задержка ввода центра мощностью 60 МВт может обернуться потерей $14,2 млн в месяц. Причина спроса — беспрецедентная сложность строительства ИИ-центров. Они потребляют колоссальную энергию (сотни мегаватт), требуют уникальных систем электроснабжения и охлаждения (жидкостное или иммерсионное), что делает работу высококвалифицированных монтажников, сантехников и инженеров незаменимой. Для решения проблемы кадрового голода ИИ-гиганты начали масштабные программы обучения. Meta инвестировала $115 млн в создание собственной школы строителей с бесплатным обучением и стипендией, а OpenAI сотрудничает с профсоюзами. Активная вербовка ведется даже среди старшеклассников. Потребление энергии ИИ-центрами растет экспоненциально, опережая общий рост энергопотребления в 16 раз и увеличивая счета за электричество для потребителей. Однако строительство таких объектов носит проектный характер: для возведения центра "Stargate" требуется 6400 рабочих, а для его обслуживания — всего 100-1000. Это создает риск перенасыщения рынка труда после завершения строительного бума, что может привести к падению зарплат в отрасли.

marsbit2 ч. назад

Заработок в миллион на электриках: Meta спешно открывает собственное ПТУ