谷歌的2000亿美元身份危机
二十年来，谷歌拥有完美的商业模式。
其商业模式的美妙之处在于它不必花钱。
多一次搜索几乎不花一分钱。不需要额外的工厂，也不需要每隔几年更换新机器。
然后上个季度，这台机器背后的桑达尔·皮查伊（Sundar Pichai）决定，卖答案不再有趣了。
这是自成立以来的87个连续季度现金创造之后，Alphabet首次出现负现金流。
皮查伊下了2000亿美元的赌注，用于打造AI的基础设施：芯片、服务器和数据中心。并表示明年支出将再次飙升至更惊人的水平。
这立即引发了抛售。
但更深层的问题不是股价。而是谷歌可能正在改变其整个业务的经济学。我将在本文中回答这些问题：
- 谷歌如何从AI落后者中重新崛起？
- 谷歌正在变成什么样的公司？
- Gemini的需求有多真实？
- 整体AI需求是否真实？
- 接下来要关注什么？
让我们先从一些戏剧性事件说起。
1、三年AI落后者的逆袭
三年前，桑达尔·皮查伊对ChatGPT发出了"红色警报"。
因为ChatGPT是在最短时间内达到1亿用户的公司之一，也是20年来第一次，这个挑战者可能真正取代搜索。
尽管谷歌拥有最成熟的AI实验室、数据和用户等。但当ChatGPT发布时，它突然看起来反应迟钝、混乱不堪，姗姗来迟。
即使皮查伊后来澄清说他并没有说"红色警报"，但他需要澄清这一事实本身就说明了一切。
随后几年，皮查伊小心翼翼地驾驭着这艘船，在残酷的AI路线上前行。
从2022年起，他们发布了一些令人惊叹的AI产品：Nano Banana、Search Assistant、Gemini Business、新一代TPU以及更多数据中心。
经过所有努力，终于在2025年底，局面发生了逆转。
2、重生？
2025年底，山姆·奥特曼（Sam Altman）也发送了自己的"红色警报"备忘录。
因为Gemini已成为OpenAI的真正威胁。他甚至推迟了一些其他计划，专注于与Gemini的竞争。
对谷歌来说，这本应是重生。
这位落后者终于得到了最大竞争对手的认可。
在最新财报中，谷歌庆祝的胜利如下：
搜索收入增长，YouTube广告收入也随之增长。然后是云业务，增长82%，实现了显著加速。
这82%的增长很重要，因为Google Cloud已经非常庞大。
假设Google Cloud保持当前的季度运行率，它在短短一年内增加了一个相当于年收入450亿美元的业务——比星巴克2025年全年的收入还要多。
但并非一切都是一帆风顺的。投资者嗅到了不对劲。
特别是他们看到Alphabet正在成为什么样的公司。
3、Alphabet正在变成什么样的公司？
先说结论，两件事：
- 从搜索为主转向AI和云
- 从轻资本转向重度资本投入
这是2023年至2025年之间的细分收入趋势。搜索是主要收入来源。而且它仍然是正自由现金流。
然而，趋势很明确：从2025年开始，其资本支出大幅增加，以至于人们怀疑它是否正在变成一家负自由现金流的基础设施公司？
- 2023年，谷歌每赚1美元，在数据中心和芯片上花费约10美分。
- 2025年，这个数字变成了23美分。
- 今年（2026年），可能超过40美分。
所有这一切意味着，谷歌仍然从广告中赚取大部分收入。但它现在的支出方式，就像一家需要巨型工厂来增长的公司。
这就是投资者紧张的原因。因为在知道从这些工厂产出的产品是否会自我支付之前，建设基础设施就需要花钱。
此外，这些资本支出的使用寿命也是一个问题。
在GPU上花费2000亿美元——实际上在3年后就变得无用——与在CPU上花费2000亿美元（可以在更长的使用寿命内折旧）是非常不同的。
一旦数据中心建成，它们需要多久刷新一次GPU？现在是否永远需要花费1000亿美元的资本支出来更新GPU？
这就引出了折旧会计游戏。
4、折旧会计游戏
整个AI热潮可能归结为一个极其无聊的问题：
GPU到底能赚多久的钱？
许多人认为，两三年后（谷歌最初说四年），GPU可能不再适合最有价值的AI工作。如果谷歌必须更换它以保持竞争力，但仍然只在六年内折旧，这就造成了严重的会计漏洞。
这个问题有两个方面：
问题一：想象两台相同的笔记本电脑。
一台放在办公室里，处理电子邮件、幻灯片和网页浏览——这些都是相当轻松的任务，持续四年。
另一台全天候运行比特币挖矿机，日夜不停。
两台笔记本电脑可能还能再用四年。但第二台的使用寿命要艰难得多。
AI芯片也面临同样的问题。
持续用于前沿模型训练的高级GPU，与运行较轻推理或批处理作业的GPU，可能具有不同的经济寿命。
当然，也有乐观的情况：旧GPU逐步降级——从前沿训练到推理，再到更便宜的模型和内部工作负载。
但芯片可用并不意味着芯片能赚足够的钱。
问题二：利润取决于谷歌说GPU能用多久
而不是它实际能用多久。
这就是其资本支出问题所在……也是投资者担忧的原因之一。
即使谷歌能让旧GPU继续运行，它仍然需要每两三年购买新的GPU来保持Gemini的竞争力。
这意味着现在的问题变成：它必须继续花多少钱？多久应该在前沿更换一次机器？它的会计实务应如何相应改变？
想象一家出租车公司购买了一辆6万美元的汽车。
如果它预计使用这辆出租车四年，它每年在账上记录1.5万美元的成本。如果它决定同一辆出租车可以使用六年，它每年只记录1万美元。
但这导致同一笔1.2万美元的载客收入产生两种不同的会计利润。如果成本是每年1.5万美元，那么利润是-3000美元。但如果在六年内折旧，它们将获得2000美元的利润。
因此，Alphabet可能从2023年起就在玩同样的数字游戏，只是多加了几个零：
我们完成了对服务器和网络设备使用寿命的评估，并将服务器的估计使用寿命从四年调整为六年的
这一变化使当年的折旧费用减少了39亿美元，净利润增加了30亿美元。并使业务看起来比实际更"盈利"。
关于其AI云运营的问题是：谷歌能否让GPU以盈利的价格忙碌六年？
所以这是云基础设施方面；那它的AI模型Gemini呢？
5、Gemini的需求有多真实？
连续三个季度，桑达尔·皮查伊都披露了生成式AI产品收入的增长率：
2025年第三季度，他表示："基于我们生成式AI模型构建的产品收入同比增长超过200%"，然后2025年第四季度"同比增长400%"，2026年第一季度"同比增长800%"。
哇，这相当令人印象深刻！但是……
他从未谈论过基数数字。
想象一个人经营柠檬水摊。第一年，只有他的妈妈买了一杯，所以他赚了1美元。第二年，他的爸爸（因为妈妈让他买的）和邻居各买了一杯，使他的总收入达到3美元。
他自豪地告诉整个社区，"我们的销售额同比增长了200%！"因为从1美元到3美元确实是200%的增长。
但他方便地省略了他只从1美元开始的事实。
这就是为什么不显示基数可能意味着真正的成功，尽管更多时候（特别是当你从不谈论基数时），它意味着你几乎是从零开始的。
然后皮查伊在2026年第二季度财报电话会议中改变了策略。
这次，皮查伊强调了每分钟220亿个令牌和9.5亿月活用户。
虽然这些数字再次听起来庞大而突出，但它们仍然不是Gemini产生收入的证明。
Gemini几乎被放置在每个搜索引擎和Android用户面前；这两个指标可能完美反映了与免费试用的互动，而不是为AI产品付费的用户。
所以直到现在，我们只知道有些人使用Gemini（甚至其中一些可能是被迫使用的），但我们不知道其中多少使用是付费和盈利的。
也许云需求能给我们更清晰的答案？
6、云需求有多真实？
问题是……目前还没有人能完全解释AI建设的经济学。
例如，与Anthropic（以及类似案例）的安排使这变得特别困难。
Alphabet已承诺向Anthropic投资高达400亿美元。Anthropic反过来同意使用Google的TPU和Google Cloud容量。
想象有一家名为Gooogle（三个O）的丙烷公司。克劳迪厄斯拥有一家火葬场，但他还没有足够的钱购买燃料来焚烧任何东西。
所以出于善意，Gooogle给克劳迪厄斯300亿美元的信用额度，让克劳迪厄斯从Gooogle购买丙烷来焚烧一些尸体。
然后Gooogle宣布：
丙烷需求爆炸了！！🥂
从技术上讲，这是真的……
丙烷是真的，300亿美元的收入也是真的。甚至可能有很多死去的人。但问题是，是否有足够的付费葬礼来证明300亿美元的丙烷是合理的，还是Gooogle为自己最好的客户提供了融资。
这种左手倒右手的做法有个名字：循环交易。
现在回到谷歌。
由于公开披露没有告诉我们谷歌的需求有多少是由……谷歌自己资助的。
所以你不能真的责怪投资者担心这些"真实需求"有多少来自外部世界，有多少是谷歌自己的钱让工厂看起来很忙。
但这是整个AI生态系统更根本的问题。
7、AI需求有多真实？
AI循环交易和Gemini用户数字都指向同一个但更深刻的问题：
AI需求是否真实，足以证明这千亿美元的市场是合理的？
我并不怀疑是否有人使用AI；当然有！想想你有多少次偷偷让AI帮你总结我的工作而不被发现 ;-}
开玩笑说，有五个线索表明没有人弄清楚AI是否是一项净正面投资。以下是摩根士丹利泄露的内部报告和其他材料，有助于解释我的意思。
线索一：我们离看到AI盈利还很远
它说企业首先花钱现代化数据并为AI做好准备（我们目前所处的阶段）。而生产力提升，如开发自动化（替代人类工人），只有在后期才会到来。
即使到那时，变现也取决于公司能否找到新的收费方式。
所以谷歌的82%云增长可能是真实的。但这仍然是公司在购买管道的阶段，还没有证明这栋房子是否值得建造。
线索二：使用量不等于持久收入
公司开始审查令牌支出，特别是在原型、代理工作流和从未到达生产的代码中。
此外，他们正在退出为每个任务使用昂贵模型的做法。相反，公司将简单工作路由到更便宜的模型，将前沿模型保留给高价值任务（可以说，真正需要前沿模型的只有少数）。
这就是为什么每分钟220亿个令牌和9.5亿Gemini用户是不够的。它们显示的是活动，不是收入。Gartner得出了类似的尴尬结论：客户在基础AI用例上已经停滞不前。
线索三：积压订单证明的是合同，不是回报
皮查伊还强调5140亿美元的云积压订单证明客户正在订购容量。
然而，它没有告诉我们积压订单转化为收入的速度、谷歌获得的利润率、硬件与软件的比例，或者有多少需求最终是由谷歌自己资助的。
线索四：隐藏的风险是商品化
摩根士丹利表示，达到固定智能水平的成本每年下降约5-10倍。它还指出了开放权重模型的快速增长。
更糟糕的是Kimi K3的诞生。选择不再是愚蠢但开放或聪明但封闭。Kimi K3是聪明且开放的。
在此之上，2026年是AI路由战争。甚至传统的支付公司（你不会认为它们是AI公司）也想分一杯羹。这表明没有人，再次强调没有人，在乎使用哪个模型，而是结果。
AI的"智能"一文不值，除非LLM的根本缺陷有一天被修正；否则，这种情况将继续。
那么Gemini处于什么位置？
线索五：谷歌可能捕获需求，但经济性不佳
问题是：
收入增长能否超过电力、折旧和数据中心成本的增长？
基本上，对谷歌来说，这将完全取决于它是否能从押注的东西中赚钱？
8、披露困境
现在，主要的AI和半导体股票在今年上半年（1月至6月）经历了大幅上涨，然后在7月出现了显著下跌。
很明显，市场对这些公司的当前价值存在担忧。因为请记住，我指出的问题不仅仅是谷歌的；其他公司也在某种程度上不同，但都运行在非常相似的商业模式上。
以下是信用利差，它是投资者认为债务风险有多高的衡量标准。利差越高意味着风险越大。
所以很明显，谷歌已经失去了投资者的信任，特别是如果你将它与微软相比。
从我所看到的，这些AI公司（在这个案例中是谷歌）有两个选择：要么
- 继续将AI折叠在云中，要求投资者相信云的增长反映了健康的AI经济学。
- 或者它可以分别披露AI收入和利润率，将其置于阳光下
在我看来，披露当然是更好的方法，但它也是风险更大的举措，目前还没有AI公司敢尝试。
下周我将比较谷歌的战略与微软的战略，看看市场如何不同对待这两个有些相似的业务。
原文链接: Google's $200 Billion Identity Crisis
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