谷歌承认AI搜索变现偏低

谷歌母公司Alphabet发布一份令市场失望的三季报，营收、搜索、广告全线低于预期，自由现金流录得负91亿美元，盘后股价一度跌逾10%，回吐逾半年涨幅。

在随后召开的电话会上，CEO Sundar Pichai、CFO Anat Ashkenazi等高管试图安抚市场情绪。他们正面回应市场担忧称，AI搜索变现滞后是主动选择，自由现金流转负是TPU库存前置的“时间差”，而TPU收入将在2027年放量、明年将是真正的收获之年，但同时2027年资本开支也将“显著增加”。谷歌母公司Alphabet预计全年资本开支1950亿-2050亿美元，分析师预期2022.1亿美元。 Pichai直言称AI搜索是“先体验、后变现”。

承认AI搜索变现偏低，但正在扩大广告覆盖 搜索广告营收同比增长12%至633亿美元，低于市场预期的649亿美元，亦低于买方约14%的增速预期——这是本季度最大的"爆雷点"之一，尤其刺激了市场对AI蚕食谷歌核心广告业务的担忧。 谷歌首席商务官Philipp Schindler在电话会上拆解了搜索增速放缓的多重因素：外汇逆风是"单一最大拖累因素"；零售端部分亚太广告主受欧盟取消最低限额豁免政策影响；媒体娱乐垂直在强劲的Q2（FIFA世界杯）之后出现正常化回落。 但他随即坦承了一个更结构性的问题："值得注意的是，AI模式搜索量的强劲增长带来了影响，因为我们在AI模式下看到了较低的变现率（lower monetization）。" Schindler同时给出了缓解信号：广告实验已显示出"令人鼓舞的结果"，谷歌正在将AI概览（AI Overviews）和AI模式（AI Mode）内的广告扩展至更多用户和搜索，并首次将变现覆盖推向国际市场，同时在美国推出AI模式多轮广告。 CEO Sundar Pichai则将当前阶段类比为十年前的移动端转型： 就像十年前我们转向移动端一样，我们专注于先打造最佳搜索用户体验，然后再实现变现。 值得关注的是：谷歌数据显示，AI模式下的搜索平均长度是传统搜索的三倍，且多数AI模式搜索被认为是增量搜索，"随着时间推移创造更多变现机会"。点击率数据亦有积极信号——AI模式内赞助商品与自然商品列表的点击率"已经相近"。 Q4搜索还将承压，云利润率面临短期压力 管理层对Q4前景给出了谨慎但明确的预警。 搜索端：CFO Ashkenazi指出，谷歌正在经历对2025年下半年搜索加速增长的"翻越比较基期"压力，三季度已消化了约3个百分点的增速，预计Q4还将消化约2个百分点。叠加外汇逆风，搜索和YouTube广告在Q4将继续面临同比压力。 云端利润率：三季度云业务运营利润率从去年同期的23.7%飙升至36.2%，创历史新高。但管理层同步发出预警——由于供给受限，谷歌已在Q3末开始启用第三方计算容量，Q4将进一步加大使用。"我们预计在近期使用这些容量时将面临利润率逆风。" 2027年资本开支“显著增加” 全年资本开支指引维持在1950亿至2050亿美元不变，但管理层在Q4展望中明确表示："我们继续预计2027年资本开支将显著增加，并将在Q4电话会上提供进一步细节。" 针对外界对AI投入回报的质疑，CFO Ashkenazi的表述颇为强硬："在整个投资周期中，我们预计将产生有吸引力的投入资本回报率，且将显著高于我们的资本成本，并预计将产生强劲的运营现金流。" 她同时列举了AI变现已有成效的多个节点：AI搜索投资推动了"五年来最高的搜索增速"；谷歌云年初至今已产生数百亿美元AI收入；谷歌One成为增长最快的订阅产品，主要驱动力来自AI计划需求。 TPU库存的“时间差”拖累自由现金流，2027年将迎来收入放量 三季度自由现金流为负91亿美元，连续第二季度告负，远超市场预期的负35亿美元。这是电话会上被追问最多的问题之一。 CFO Ashkenazi给出了明确解释，核心逻辑是TPU系统销售的现金流时序错配： 当我们与客户签订销售TPU系统的协议后，你首先会看到这些在我们的积压订单中体现。然后我们开始建立库存——从现金角度想象这个过程，我们先把现金花出去建立库存，之后才获得收入流。 她进一步说明，三季度自由现金流还受到两项额外因素拖累：其一是TPU系统销售的库存积累；其二是支付了一笔52亿美元的欧盟2018年罚款（经上诉程序结束后）。 换言之：现金先出、收入后至，这是TPU业务规模化初期的必然结果，而非基本面恶化的信号。 在收入节奏上，Ashkenazi明确指引："目前我们已有部分TPU系统销售计入收入，但预计更大规模将于2027年到来。" 她同时指出，云业务积压订单已达5610亿美元，其中超过55%预计在未来24个月内确认为收入。 TPU：从“自用芯片”到“对外平台化销售” 谷歌云CEO Thomas Kurian系统阐述了TPU的三层对外化战略：一是打磨芯片本身，TPU 8T用于训练、8I用于推理，分别提供"较上一代2.7倍的训练性能提升"和"80%的推理性价比提升"；二是优化软件生态，近期与Meta合作推出Torch TPU，允许用户直接在TPU上训练、服务和部署PyTorch模型，"向更大的市场打开了大门"；三是拓宽分发渠道，TPU系统不再只在谷歌云上提供，现在已可部署在客户自己的数据中心，并相继宣布与Oracle及Crux AI（与Blackstone的合资企业）达成合作。 目前已有近百名客户使用TPU，公开参考客户包括苹果（在最新一代TPU上扩展基础模型预训练）、Anthropic（同时通过Broadcom合作）、Citadel Securities、Jump Trading、加州理工学院等新兴机构。 就为何这是一门好生意，Kurian给出了三点逻辑：其一，TPU相对竞争对手的价格性能优势在加速计算供给稀缺的当下具备强定价力；其二，"所有TPU系统的库存均对应已签订的合同，我们只在有合同的情况下才采购零部件建库存"；其三，在客户数据中心部署TPU系统可开拓此前无法触达的市场（数据无法离开本地的行业），同时也"抵消了我们自建设施来托管这些TPU系统的需要"。 Pichai在战略层面补充了一个规模经济的逻辑："在半导体行业，规模经济至关重要。我们在自有数据中心部署TPU并对外销售TPU系统的能力，直接转化为更好的经济效益。" Pichai：2027年将是谷歌的“生产率黄金年” 针对分析师关于“2027年可能成为谷歌生产率黄金年”的提问，Pichai表示，随着Gemini 4 Argon等模型在内部部署，谷歌已经看到明显的效率拐点。 他说，Argon是公司“见过的最有意义的内部软件工程生产力杠杆之一”，公司正直接追踪高质量代码提交量、代码提交速度和回滚率等指标。 “人们不仅在更高效地完成工作，也开始着手解决规模巨大的问题。”Pichai称，随着更强的Carbon模型在内部进一步部署，并向员工提供更多算力，他对未来一年的预期更加乐观。 “这就是我所说的未来将是一个‘黄金年’的原因——我们将能够变得更具生产力。” 不过，管理层的整体表态也显示，所谓“黄金年”更多指向生产率、产品创新、TPU交付和云业务收入确认的共同改善，而非意味着AI搜索变现、自由现金流和资本开支压力将在短期内立刻消失。 对市场而言，Alphabet当前面临的关键验证仍然清晰：AI能否持续提升搜索使用量是一回事；能否将这些新增查询转化为与传统搜索相当、甚至更高价值的广告收入，则是另一回事。与此同时，TPU平台化销售和云业务订单积压，能否在2027年转化为更强的收入与现金流，也将决定市场对其AI资本开支周期的耐心。