科技行业正经历深刻变革，那些曾被贴上“恐龙”标签的传统科技巨头，正借着人工智能的浪潮重新找回增长动力。根据彭博社市场数据终端的统计，截至2026年5月，甲骨文、IBM等企业推动全球科技市场实现了1.7万亿美元的市值增长，这一数字涵盖了相关企业的股价涨幅与市值增量。
甲骨文与IBM的复苏绝非偶然，核心在于对现有企业关系和基础设施的复用。甲骨文手握12万多家企业客户，其中80%是全球500强企业，这些长期合作关系成了其AI解决方案推广的天然通路；它的云基础设施（OCI）已部署超过10万个NVIDIA A100 GPU，能为企业客户提供高效的AI模型训练与推理服务，而这些设施大多是过去五年云扩张时期建成的，无需从零开始投入。IBM则凭借Watsonx平台，将生成式AI与企业级数据管理能力整合起来，客户可以用自身业务数据训练定制化模型，同时IBM的大型机和数据库系统能为数据安全与合规保驾护航，这对金融、医疗等监管严格的行业来说格外关键。
尽管涨势亮眼，市场对其收益可持续性的疑虑仍未消散。一方面，传统软件与AI的整合面临技术难题：甲骨文需要把传统数据库产品和AI工具链深度融合，解决legacy系统的兼容性问题，目前整合进度才完成约60%——麦肯锡2026年一季度报告显示，传统企业软件与AI的整合平均耗时达18个月，远超出预期；另一方面，基础设施成本不断攀升，甲骨文2026年第一季度GPU采购成本同比增长45%，能耗支出占云业务成本的比例从15%涨到22%，IBM的Watsonx平台运营成本也同比增加30%，这些成本压力可能会挤压利润空间。
特朗普政府的政策环境进一步加剧了复杂性。该政府拟推出的“AI基础设施安全审查”政策，可能会让科技公司增加合规成本——据《华尔街日报》2026年4月报道，这项政策可能对使用进口GPU的企业征收额外关税，而甲骨文和IBM的AI基础设施中，约70%的GPU都来自海外供应商；另外，能源政策的调整可能推高数据中心的用电成本，这对依赖大规模算力的AI业务来说是直接冲击。
行业近期动态表明，传统科技巨头之间的AI竞争正变得越来越激烈。微软在2026年5月宣布将GPT-5整合到Office 365企业版中，新增了AI驱动的文档生成和数据分析功能，一周内用户数就增长了12%；谷歌云则推出了TPU v5e芯片，训练效率比上一代提升30%，能耗成本降低25%。在竞争对手方面，亚马逊云科技的Bedrock平台2026年第一季度用户数增长30%，其多模型服务已覆盖50多个行业，进一步抢占AI基础设施市场份额；Salesforce也推出了Einstein GPT的企业级升级版，整合CRM数据与生成式AI，帮助客户优化销售流程。
说到底，传统科技巨头的AI复苏，是对核心资产复用的结果，但要保持增长势头，还得解决整合效率和成本控制这两个关键问题。谁能更快地把传统业务和AI深度融合，同时有效应对政策与成本挑战，就能在这场AI竞赛中占据上风。
快报