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甲骨文CEO卡茨:硅谷白手起家的女亿万富翁
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2019年07月30日 11:20分

原创: 弘泰  砺道智库

甲骨文CEO卡茨:硅谷白手起家的女亿万富翁


甲骨文联合首席执行官萨夫拉·卡茨(SafraCatz)现在是世界上仅有的61位白手起家的女亿万富翁之一。

 

软件巨头甲骨文公司的首席执行官萨夫拉·卡茨(Safra Catz)10亿美元的净资产首次登上福布斯全球富豪排行榜。尽管她拥有的公司不到1%的股份,但占她绝大部分财富的期权把她推到了世界前1%的位置。

根据该公司最新的代理数据,2017年,Catz获得了1.35亿美元的实际薪酬,使她成为全球薪酬最高的女性高管之一。她是世界上仅有的61位白手起家的女亿万富翁之一,她们在上榜的亿万富翁中所占比例不到3%。另外有世界上最富有的182位女性通过继承方式获取财富。

卡茨厌恶媒体的聚光灯,很少向媒体发表讲话(她没有回应记者对此事发表评论的请求)2006年,在一次罕见的福布斯采访中,卡茨没有透露任何个人信息,也没有透露她的抱负;她唯一承认的是,她不想成为这家软件巨头的首席执行官。与此同时,甲骨文的共同创始人兼亿万富翁拉里·埃里森(Larry Ellison)向“福布斯”进一步阐述了卡茨对聚光灯的厌恶:“她知道名声和财富将带来什么,她对此不感兴趣。”。卡茨据说嫁给了作家和“宅男奶爸”型的加尔·蒂罗什,她在2000年接受《财富》杂志采访时说,她的成功在一定程度上归功于她丈夫在帮助照顾两个孩子方面。在过去的二十年里,卡茨在硅谷悄无声息地树立了自己的声誉。

1983年,出生于以色列的卡茨从宾夕法尼亚大学沃顿商学院毕业,1986年在同一所大学获得法学学位。她在金融界工作了14年,从事软件行业,并担任汉夫金投资银行集团Donaldson的董事总经理。她1999年跳槽到甲骨文担任高级副总裁,是由埃里森亲自招募的。

自世纪之交以来,凯茨被认为是甲骨文的主要收购策略,斥资600多亿美元进行了130多宗收购,其中包括科技史上最大的两笔敌意收购。20036月,甲骨文开始对当时的竞争对手PeopleSoft进行为期18个月的追逐,尽管受到了PeopleSoft董事会和美国负责反托拉斯的司法部的反对。这笔交易最终于20051月完成。甲骨文斥资110亿美元收购PeopleSoft,是最初主动出价的两倍多。

三年后,也就是20084月,甲骨文斥资85亿美元收购了Bea系统,这让亿万富翁维权投资者卡尔·伊坎(Carl Icahn)感到高兴。伊坎几个月来一直在向该公司施压,要求在沃顿商学院20185月的毕业典礼上,卡茨透露,她与这位亿万富翁投资者有过私人关系,但她对细节保持沉默。她对MBA的毕业班说:“我真的不能在公开场合谈论这件事。“那就不像淑女了。”

0149月,当埃里森辞去甲骨文的职务时,凯茨成为甲骨文的联席首席执行官(前惠普首席执行官马克赫德)。他仍然是该公司的执行主席和首席技术官。凯茨已经证明自己是一名咄咄逼人的交易撮合者,但这位科技高管在沃顿商学院(Wharton)毕业典礼演讲中提出了一些建议,这或许有助于解释埃里森为什么选择埃里森。

首先,也许是一个不足为奇的问题:“媒体不是你的朋友,”卡茨说。“真正相信自己在媒体上有朋友的高管人数之多,总是让我感到惊讶。”

第二:不要说谎。卡茨说:“你可以从愚蠢中恢复过来,但你永远无法从说谎中恢复过来。”“诚信是一种易腐的资产,一旦它消失了,它就永远消失了。”

虽然众所周知,卡茨更喜欢在幕后工作,但由于她在政治上的地位不断提高,她最近几年发现自己成了头条新闻。201612月,卡茨会见了总统特朗普,会见了一群科技高管,并加入了他的团队。一位甲骨文高管辞职以示抗议。然后在20184月,彭博社(Bloomberg)报道称,卡茨在一次私人晚宴上向总统特朗普抱怨,批评竞购政府云计算合同的过程,这份合同似乎是为亚马逊量身定做的。

甲骨文CEO卡茨:硅谷白手起家的女亿万富翁


从左起:苹果首席执行官蒂姆·库克(Tim Cook)、甲骨文公司(Oracle)联合首席执行官萨夫拉·卡茨(Safra Catz)和特斯拉汽车公司(Tesla Motors)的首席执行官兼联合创始人埃隆·马斯克(Elon Musk)201612月,纽约。

至于卡茨接下来要做什么,这位亿万富翁高管首先想到的是人工智能。201811月,卡茨被任命为人工智能国家安全委员会(National Security Commission On AI)成员,这是一个专门因担忧竞争对手在人工智能技术方面超越美国而成立的专门小组。其他被任命的科技高管包括亿万富翁埃里克·施密特(Eric Schmidt),他是谷歌母公司字母表的前执行董事长。

在她被任命前几个月,卡茨在世界上最大的创业机构Station F发表了主旨演讲。在她的演讲中,她宣布了真正AI的曙光已经来临。她明确表示,在她看来,那些将继续取得成功的公司能够利用用户数据,创建能够在问题出现之前发现和解决问题的机器。“AI本身不再是一件事了,”她说,“AI的真正力量在于让它融入我们所做的每一件事。”


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