电子产品世界

我们之所以认为计算最终可能与能源、交通、食品供应和医疗保健并列，成为基础基础设施需求 —— 且若超大规模数据中心运营商和云服务提供商如愿以偿，计算将在未来更深地融入我们的生活，核心原因在于：巨额资本支出的前置投入。

在深入分析谷歌 2025 年第四季度数据前，我们希望通过一些对比数据建立基准，因此借助谷歌搜索引擎及其 Gemini 辅助工具，整合网络信息得出了部分数据。当然，这些数据仅用于说明问题 —— 不同行业的营收和资本支出统计口径不同，最终结果可能存在较大差异。

我们曾以为能源行业是资本密集型行业，事实也确实如此。根据时间节点和新能源的发展情况，能源企业可能会将很大一部分营收用于资本支出。但总体来看，在美国能源生产和分销行业，资本支出强度（资本支出占营收比例）约为 25%：

表格

2025 年美国部分行业支出及资本支出预估

来源：谷歌 / Gemini

表格中所有数据均以红色粗体斜体呈现 —— 毕竟没人知道 Gemini 是如何从谷歌搜索中提取数据并得出预估结果的。我们对这些整数数据持怀疑态度，但此处仅将其作为思维实验，旨在说明核心观点。该表格是在谷歌和 Gemini 的协助下制作的，其细节准确性无从考证。不过我们认为数据整体趋势合理，这也印证了我们此前的认知：部分基础设施行业的资本密集度远高于其他行业。

欢迎来到现代 AI 世界 —— 机器看似无所不知，但提问方式不同，得到的答案可能大相径庭。而且我们不确定这些数据是否做到了 “同类可比”（是的，这算是个玩笑，某种程度上而言）。

言归正传，继续这个实验。医疗保健和农业 / 食品行业虽然人力密集，且资本支出规模不小，但远低于交通行业（机器更多、人力更少）和能源行业（机器数量更多、人力相对更少）。

但与五大超大规模数据中心运营商及云服务提供商（亚马逊、谷歌、元宇宙平台公司、微软、甲骨文）相比，能源行业的资本支出强度就显得 “吝啬” 了。这些企业将约一半营收用于资本支出，这一点毋庸置疑。不过正如我们所说，我们更倾向于使用经过核实的确切数据 —— 若按传统方式制作并验证上述表格的基础数据和假设，可能需要一整天时间。

实验到此为止，让我们深入分析谷歌 2025 年第四季度的表现，以及 2026 年的营收和资本支出前景。

关于谷歌，有一点需要记住：十多年来，该公司一直将 AI 功能嵌入核心搜索和广告业务，且在此期间的大部分时间里都在自主研发张量处理单元（TPU）加速器以支持这些功能 —— 这主要是因为早在 21 世纪 10 年代 AI 尚处于起步阶段时，若使用 CPU 或 GPU 推理为搜索添加语音翻译功能，成本过于高昂。当时哪怕只有一小部分用户每天使用几次语音搜索，谷歌的数据中心都可能不堪重负。因此，张量处理单元（TPU）应运而生，如今已迭代至第七代 “铁木”（Ironwood）设备。

Gemini 模型基于 TPU 训练，谷歌通过 Gemini API 开展的大部分推理工作也依托其庞大的 TPU 集群完成。2025 年第三季度，谷歌的令牌处理速率（推测为推理工作）为每分钟 70 亿个；第四季度这一速率飙升 43%，突破每分钟 100 亿个。经计算，谷歌第三季度为其 “第一方” 应用处理了 917.3 万亿个令牌，第四季度则达到 1310.4 万亿个。谷歌首席执行官桑达尔・皮查伊披露的这一新数据，不包括生成式 AI 训练所处理的令牌，且似乎也未计入谷歌内部服务对 Gemini 的使用 —— 因为该数据与谷歌的马克・洛迈耶去年 9 月在 AI 硬件峰会上展示的数据并不一致。根据我们当时的计算，仅 8 月谷歌的令牌处理总量就约为 1460 万亿个。

关键在于，受生成式 AI 实际使用量增长的推动，谷歌的处理需求正快速攀升；而 Gemini 3 模型（可以说在某些方面是目前全球最先进的模型，Anthropic 的 Claude 系列变体则在其他方面表现最佳）的应用范围也在迅速扩大。

为满足这一处理需求，并消化高达 2400 亿美元的营收积压订单，谷歌必须在 2026 年采购大量硬件设备。谷歌首席财务官阿娜特・阿什肯纳兹对此公布了相关计划。

“正如你们在我们的财务业绩中所看到的，我们在 AI 领域的投资已转化为整个业务的强劲表现，” 阿什肯纳兹在与华尔街分析师的电话会议中表示，“我们的成功执行，加之稳健的业绩表现，坚定了我们加大投资以进一步把握 AI 机遇的决心。2026 年全年，我们预计资本支出将在 1750 亿至 1850 亿美元之间，投资将在年内逐步增加。我们正投资于 AI 计算能力，以支持谷歌深度思维（Google DeepMind）的前沿模型开发、持续改善用户体验并提高谷歌服务广告主投资回报率的相关工作，同时满足云客户的巨大需求，并为‘其他业务板块’（Other Bets）进行战略投资。”

阿什肯纳兹还解释道，资本支出的时间安排及投资回报将取决于零部件供应和定价，而付款时间则是导致 1750 亿至 1850 亿美元区间波动的原因。取中间值约为 1800 亿美元，这几乎是谷歌 2025 年 914.5 亿美元资本支出的两倍 ——2025 年的资本支出已是 2024 年的 1.74 倍，2024 年则是 2023 年的 1.63 倍，以此类推可追溯至十年前。

观察谷歌营收积压订单与资本支出的增长趋势，不难发现其中的矛盾亟待解决：

（图表说明：纵轴单位为百万美元，蓝色线代表营收积压订单，红色线代表资本支出，时间跨度从 2021 年第一季度至 2025 年第四季度）

坦率地说，考虑到两者之间的差距，谷歌此前的资本支出其实并不算高。但可以肯定的是，除非谷歌确定硬件设备能顺利部署到数据中心，且一旦启动就能立即找到租赁客户，否则绝不会在基础设施上花费一分钱。

营收积压订单与资本支出之间的差距正不断扩大，这可能是由于长期云容量交易计入财报所致（若谷歌披露此类数据，将会非常有趣）。无论如何，显而易见的是，谷歌要兑现其对自身、Anthropic 和 OpenAI 等模型开发商，以及数十万企业 AI 客户的未来处理承诺，不仅需要将资本支出翻倍，还需通过软件改进和其他效率提升措施，再实现 1.5 倍的性能提升。而 2025 年通过对 Gemini 模型的软件优化，谷歌已实现了 1.8 倍的性能提升，因此新目标无疑是一项艰巨的任务。

好消息是，Gemini 3 模型的功能性生成式 AI 已反哺谷歌的各类产品和服务，推动了营收和使用率的增长，进而为扩容提供了资金支持。谷歌成功实现了 “AI 技术引领应用发展”—— 这得益于其利润丰厚的搜索和广告业务，而 YouTube 流媒体本身也是一项稳健的业务。

只有巨头才能承担进一步扩张的成本……

我们之所以关注这些业务，是因为它们为谷歌提供了模型训练所需的数据，以及成为云服务提供商、模型开发商所需的资金 —— 谷歌可以说是全球最大的生成式 AI 用户。

（图表说明：纵轴单位为百万美元，蓝色实线代表谷歌云营收，红色虚线代表谷歌云运营利润，时间跨度从 2018 年第一季度至 2025 年第三季度）

注：红色虚线为我们对谷歌云业务运营亏损的预估。

该季度，谷歌营收达 1138.3 亿美元，同比增长 18%；净利润 344.6 亿美元，同比增长 29.8%。尽管资本支出高达 278.5 亿美元，季度末公司现金及现金等价物仍有 956.6 亿美元 —— 这大约是其 2026 年资本支出计划的一半。

谷歌云（Google Cloud）作为公司的云服务业务，该季度营收 176.6 亿美元，同比增长 47.8%；运营利润 53.1 亿美元，较上年同期增长 2.54 倍。运营利润率达到谷歌云营收的 30.1%，创下该业务有史以来的最高盈利水平，几乎是一年前利润率的两倍。

虽然微软和亚马逊网络服务（AWS）难以通过生成式 AI 直接实现巨额营收增长，但元宇宙平台公司（Meta Platforms）显然在这方面颇具天赋，谷歌亦是如此。即便谷歌的客户需要时间摸索，但谷歌自身业务早已深谙 AI 的应用之道。我们好奇的是，谷歌自身业务（拥有独立基础设施且不正式使用谷歌云）对 AI 硬件和服务的内部积压需求有多大。

正如我们多次指出的，谷歌只需一个账务处理技巧 —— 将所有基础设施划归谷歌云，让其搜索、广告和视频业务为相关服务付费，就能成为全球最大的云服务提供商。但这终究只是一种噱头 —— 尽管会非常有趣。

谷歌似乎有意让其云业务以自身方式独立于母公司字母表（Alphabet）及其他准独立业务板块发展。坊间传闻，2026 年谷歌云的营收增长率将在 30% 至 50% 之间，我们不禁好奇，其增长率是否能更高。

关键词： 生成式 AI 涡轮增压 谷歌云