After Laying Off 30,000 Employees, Oracle Hires a CFO Who Managed Power Plants

marsbitXuất bản vào 2026-04-08Cập nhật gần nhất vào 2026-04-08

Tóm tắt

Oracle, the global enterprise database giant, laid off approximately 30,000 employees, sparking widespread discussion. Shortly after, the company appointed Hilary Maxson as its new CFO with a compensation package of $297 million. Maxson’s background is notable: she spent nearly a decade as group CFO at Schneider Electric, a major energy management firm, and previously worked for 12 years at AES Corporation, a U.S. power company. Her entire career has revolved around the energy sector—managing power plants, grids, and data center energy solutions. This appointment signals a strategic shift for Oracle. After 12 without a dedicated CFO, the company is pivoting from its traditional software business toward cloud and AI infrastructure. Oracle’s cloud infrastructure revenue surged 84% year-over-year, with a capital expenditure budget of around $50 billion this year—almost entirely allocated to AI data center construction. The company has secured massive contracts, including one with OpenAI exceeding $300 billion, contributing to a total backlog of $553 billion. Data centers, especially at the gigawatt scale, require enormous power—equivalent to a nuclear power plant’s output—making energy management critical. Oracle is no longer just a software company; it’s transforming into an energy-intensive infrastructure provider. While Wall Street remains optimistic, the stock has fallen about 24% this year, reflecting investor concerns over this high-cost, capital-intensive transitio...

Author: Curry, Deep Tide TechFlow

The most talked-about layoff news in the tech world recently involves Oracle, the world's largest enterprise database company; most banks and airlines worldwide run its software in their backend systems.

According to CNBC, the company laid off approximately 30,000 employees. A few days later, it appointed a new CFO with a total compensation package of $29.7 million.

30,000 people out, one person in.

Those leaving received severance pay equivalent to a few months' salary on average, while the newcomer's contract alone is worth a year's wages for a thousand people.

This sparked heated discussions on Reddit, with over 6,000 comments. Most are angry that one executive's salary equals that of many workers, feeling the new CFO is overpaid.

Executive pay being multiples or even tens of times higher than that of ordinary employees at major companies is not a new topic. But beyond the compensation itself, what caught my attention is the resume of this new CFO.

The new CFO is Hilary Maxson.

Before joining Oracle, she was the group CFO at Schneider Electric for nearly a decade. Schneider Electric is one of the world's largest energy management companies, with core businesses in power supply solutions for data centers and grids, generating over $45 billion in annual revenue.

Prior to that, she worked at AES Corporation for 12 years. AES is a longstanding U.S. power company focused on building and managing power plants and grids.

In other words, Oracle spent $29.7 million to hire someone whose entire career has revolved around electricity. She has managed power plants, grids, and companies that supply power to data centers... and now she's been hired as CFO by a company that has sold database software for 47 years?

There's another little-known fact about this choice.

Oracle has not had a dedicated CFO for the past 12 years; finances were managed concurrently by former CEO Safra Catz. According to CNBC, after Catz transitioned to executive vice chairman in late 2025, an interim financial officer temporarily filled the role for half a year.

The fact that the company is now specifically reinstating this position and recruiting from the energy industry is more significant than the salary figure itself.

Bloomberg Intelligence analysts interpret this appointment as a sign that Oracle's growth focus has shifted from databases and software to cloud infrastructure, hence hiring a CFO from an industrial company.

The numbers tell the same story.

According to Oracle's latest earnings report, the company's cloud infrastructure revenue increased by 84% year-over-year. This year's capital expenditure budget is about $50 billion, almost entirely allocated to AI data center construction, more than double last year's amount. To raise funds, the company plans to secure $50 billion through debt and equity financing. The total value of pending contracts has surged to $553 billion, with one deal with OpenAI alone exceeding $300 billion, according to public information.

A company lays off 30,000 people maintaining old businesses and then entrusts money and authority to someone from the power industry. Reading this move, Oracle's management likely no longer sees itself as purely a software company.

But the capital market isn't buying it yet. Oracle's stock has fallen about 24% this year.

Investors' concerns are specific. Oracle historically made money by selling database software and enterprise applications, with high profit margins where people were the biggest cost. But AI is rewriting the business logic; large models can automatically write SQL and manage databases, gradually eroding the technological barrier Oracle has relied on for 47 years.

Oracle's response is to completely change tracks.

Instead of just selling software, it's turning to building data centers for AI companies. According to public information, Oracle previously signed an infrastructure contract with OpenAI exceeding $300 billion, part of the Stargate data center plan; similar agreements exist with Meta and xAI, pushing the total value of pending contracts to $553 billion.

This year's capital expenditure budget is about $50 billion, almost entirely poured into data center construction.

The two biggest expenses for data centers are chips and electricity. Cooling requires electricity, GPU operations require electricity; the annual electricity bill for a large AI data center can reach hundreds of millions of dollars.

Oracle is now building "gigawatt-scale" data center clusters. What is a gigawatt? Roughly equivalent to the output of a nuclear power plant.

This explains why they're hiring from the power industry.

The new CFO has managed power plants, grids, and companies that supply power to data centers. Oracle no longer needs a financial leader who understands software profit rates, but someone who knows how to spend tens of billions building power infrastructure and ultimately make these investments profitable.

Wall Street analysts are currently optimistic; 27 have given buy ratings, with an average target price of $245, implying about a 70% upside potential. But the gap between a 25% stock drop and analysts predicting a doubling hinges on the same question: whether Oracle can truly transform from a software company into an energy infrastructure company.

At least, they've taken a step in terms of personnel structure. Those leaving are people who wrote code for decades; those entering are people who managed electricity for twenty years.

Sometimes, to understand where a company is heading, you don't need to翻 its strategy PPT. Just see who it hires.

Câu hỏi Liên quan

QWhy did Oracle hire a CFO from the energy industry, specifically with a background in managing power plants and grids?

AOracle is shifting its focus from traditional software to cloud and AI infrastructure, which requires massive data centers with enormous power demands. The new CFO, Hilary Maxson, has expertise in managing large-scale energy infrastructure and costs, which aligns with Oracle's need to build and operate energy-intensive data centers efficiently.

QWhat is the significance of Oracle's new CFO having worked at companies like Schneider Electric and AES Corporation?

AHer experience at Schneider Electric (managing power supply for data centers and grids) and AES Corporation (building and managing power plants) provides her with critical skills in handling the high energy costs and infrastructure requirements of Oracle's new AI data center projects, which consume power at a scale comparable to nuclear plants.

QHow does Oracle's shift to AI data centers impact its financial strategy and capital expenditure?

AOracle plans to spend approximately $50 billion in capital expenditures, mostly on AI data center construction, doubling last year's budget. This shift requires massive funding through debt and equity financing, reflecting a move from high-margin software to capital-intensive infrastructure investments.

QWhat are the market and investor reactions to Oracle's strategic changes and new CFO appointment?

AOracle's stock has fallen about 24% this year, as investors are concerned about the transition from profitable software to lower-margin infrastructure. However, analysts are optimistic, with 27 giving a 'buy' rating and an average target price of $245, suggesting potential upside if Oracle succeeds in its transformation.

QHow does the appointment of Hilary Maxson reflect Oracle's broader business transformation?

AHiring a CFO from the energy sector, after laying off 30,000 employees mostly from traditional software roles, signals that Oracle is prioritizing infrastructure and energy management over its legacy database business. This aligns with its large contracts with AI companies like OpenAI and Meta, focusing on building power-hungry data centers.

Nội dung Liên quan

Mô hình sinh đã có thể huấn luyện end-to-end? Cốt lõi chỉ là một vòng lặp for

Mô hình tạo sinh (generative models) từ lâu đã phụ thuộc vào các phương pháp đào tạo nhiều giai đoạn (như diffusion, autoregressive), dẫn đến "exposure bias" - sự khác biệt giữa cách huấn luyện và suy luận. Bài báo "Explorative Modeling" (XM) từ UIUC và Harvard đề xuất một giải pháp đơn giản nhưng mạnh mẽ: thay vì tách quá trình tạo mẫu, hãy tách vòng lặp huấn luyện. Trong mỗi bước huấn luyện, mô hình tạo ra K ứng viên, sau đó chỉ chọn ứng viên gần nhất với dữ liệu thực để cập nhật gradient. Vòng lặp `for` đơn giản này giải quyết vấn đề "mode blurring" - xu hướng của hàm mất mát tái tạo đẩy đầu ra về trung bình của các mode hợp lệ, tạo ra kết quả mờ nhạt. Bằng cách khám phá nhiều ứng viên, mô hình học cách bao phủ nhiều mode khác nhau trong phân phối dữ liệu. Khả năng này được gọi là "biểu đạt tạo sinh" (generative expressivity). Thí nghiệm cho thấy "khám phá" (exploration) trở thành một trục mở rộng quy mô hiệu quả thứ ba, bên cạnh quy mô dữ liệu và tham số. Khi quy mô tăng, lợi ích từ việc khám phá càng lớn, cải thiện hiệu suất FLOP, mẫu và tham số. XM đạt được kết quả tạo ảnh trên ImageNet (FID 1.43 không guidance) ngang bằng các mô hình hàng đầu. Quan trọng hơn, XM cho phép huấn luyện mô hình tạo sinh "end-to-end" thực sự. Trong thí nghiệm điều khiển robot, Explorative Policy chỉ cần một lượt truyền thẳng mạng, đạt hiệu suất tương đương Diffusion Policy cần hàng trăm bước suy luận. Điều này chuyển chi phí tính toán từ giai đoạn suy luận sang giai đoạn huấn luyện, mở ra khả năng cho các mô hình tạo sinh nhanh và hiệu quả hơn. Công trình dựa trên lý thuyết "Mode Forcing" trước đó của nhóm tác giả. Hạn chế hiện tại bao gồm chi phí tính toán cho "Forward XM" trên phân phối nhiều mode và thách thức với mô hình ngôn ngữ tự hồi quy thuần túy.

marsbit47 phút trước

Mô hình sinh đã có thể huấn luyện end-to-end? Cốt lõi chỉ là một vòng lặp for

marsbit47 phút trước

Mỗi người tối đa 20 bài? Quy định mới của ICLR bị nhà nghiên cứu DeepMind 'mỉa mai' kiến nghị

Tác giả Google DeepMind Dan Roy đã khởi xướng một kiến nghị trào phúng nhằm phản đối quy định mới của hội nghị AI hàng đầu ICLR, giới hạn mỗi tác giả chỉ được đăng ký tối đa 20 bài báo tham dự ICLR 2027. Quy định này được đưa ra do số lượng bài nộp tăng đột biến 68% vào năm 2026, gây áp lực nặng nề lên hệ thống phản biện. Trong bài đăng của mình, Dan Roy giả vờ ủng hộ việc để AI Agent tạo ra càng nhiều nghiên cứu gia tăng càng tốt, và cho rằng giới hạn này sẽ "làm chậm sự phát triển của AI". Anh còn mỉa mai nhận xét rằng "tất cả công việc phản biện giờ đã được giao cho các mô hình ngôn ngữ lớn xử lý", ám chỉ đến một nghiên cứu trước đó phát hiện khoảng 21% ý kiến phản biện tại ICLR 2026 có khả năng cao là do AI tạo ra. Bài viết chỉ ra rằng thông điệp trào phúng của Roy thực chất phản ánh mối lo ngại về một vòng luẩn quẩn: AI tạo ra bài báo hàng loạt, nhà nghiên cứu gửi đi hàng loạt, và phản biện viên lại dùng AI để đánh giá hàng loạt. Qua đó, tác giả đặt câu hỏi liệu biện pháp giới hạn số lượng cứng nhắc có phải là giải pháp tối ưu cho những thách thức căn bản về chất lượng học thuật trong kỷ nguyên AI này.

marsbit53 phút trước

Mỗi người tối đa 20 bài? Quy định mới của ICLR bị nhà nghiên cứu DeepMind 'mỉa mai' kiến nghị

marsbit53 phút trước

OpenAI không bán tiền dựa trên mô hình đắt nhất

OpenAI đã điều chỉnh giá, giảm 80% cho mô hình GPT-5.6 Luna và 20% cho Terra, đồng thời giới thiệu chế độ Fast cho mô hình mạnh nhất Sol. Động thái này, cùng với việc Anthropic giới thiệu Claude Opus 5 với giá bằng một nửa so với flagship Fable 5, đánh dấu sự thay đổi chiến lược quan trọng: các hãng không còn chỉ tập trung bán mô hình mạnh nhất. Thay vào đó, họ khuyến nghị người dùng kết hợp các mô hình theo nhiệm vụ: dùng Sol (đắt, mạnh) để phân tích và lập kế hoạch phức tạp, sau đó giao cho Luna (rẻ, hiệu quả) thực thi. Điều này cho thấy trọng tâm thương mại đang chuyển từ các mô hình flagship (chứng minh năng lực kỹ thuật) sang các mô hình tầm trung, phục vụ cho lượng truy vấn API khổng lồ hàng ngày của doanh nghiệp, nơi hiệu quả chi phí (ROI) và độ ổn định là yếu tố quyết định. Một yếu tố then chốt giúp giảm chi phí là việc chính các mô hình AI (như Sol) tham gia tối ưu hóa mã nguồn và quy trình vận hành của chính chúng, tạo ra một vòng lặp tự thúc đẩy giảm chi phí. Điều này có thể đẩy nhanh hơn nữa đà giảm giá trong tương lai. Cạnh tranh đang chuyển từ "mô hình thông minh nhất" sang "hệ sinh thái hiệu quả nhất". OpenAI muốn biến các mô hình như Luna thành lựa chọn mặc định cho các tác vụ thường ngày, từ đó gia tăng độ phụ thuộc và chi phí chuyển đổi cho doanh nghiệp. Tương tự như ngành điện hay điện toán đám mây, mục tiêu cuối cùng là AI trở thành một tiện ích phổ biến, hoạt động âm thầm và không thể thiếu trong mọi quy trình, thay vì chỉ là một sản phẩm công nghệ đình đám.

marsbit2 giờ trước

OpenAI không bán tiền dựa trên mô hình đắt nhất

marsbit2 giờ trước

Lương trăm nghìn đô la săn thợ điện, Meta vội vàng tự mở trường dạy nghề

Cuộc đua AI đang vấp phải nút thắt mới: thiếu hụt nghiêm trọng lao động lành nghề như thợ điện và công nhân xây dựng để xây dựng các trung tâm dữ liệu quy mô lớn. Tại Mỹ, dự báo cần thêm 130.000 thợ điện và 240.000 công nhân xây dựng từ 2023-2030 cho hạ tầng AI, trong khi mỗi năm có 80.000 vị trí thợ điện không thể lấp đầy. Các công ty AI sẵn sàng trả lương cao (thợ điện giỏi có thể kiếm 240.000-280.000 USD/năm), nhưng sự chậm trễ xây dựng vẫn gây thiệt hại hàng chục triệu USD. Độ phức tạp của các trung tâm dữ liệu AI, với công suất điện khổng lồ, hệ thống phân phối điện và làm mát phức tạp, đòi hỏi lao động có kỹ năng đặc biệt. Để giải quyết, các gã khổng lồ công nghệ như Meta và Google đang đầu tư hàng trăm triệu USD vào đào tạo. Meta mở trường dạy nghề miễn phí, cung cấp cả trợ cấp sinh hoạt, trong khi OpenAI hợp tác với công đoàn xây dựng. Chiến dịch tuyển dụng nhắm đến cả học sinh trung học, góp phần làm tăng mạnh tỷ lệ Gen Z theo học trường nghề. Tuy nhiên, nhu cầu điện cho AI tiếp tục bùng nổ, chiếm phần ngày càng lớn trong tổng tiêu thụ điện và đẩy giá điện lên cao. Một nghịch lý tồn tại: các dự án xây dựng cần hàng nghìn lao động cùng lúc, nhưng khi hoàn thành chỉ cần số ít vận hành, dẫn đến rủi ro dư thừa lao động lành nghề trong tương lai.

marsbit2 giờ trước

Lương trăm nghìn đô la săn thợ điện, Meta vội vàng tự mở trường dạy nghề

marsbit2 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
活动图片