Google 的母公司 Alphabet 計畫在 2026 年投入高達 1,750 億至 1,850 億美元的資本支出。這個數字是什麼概念？它不僅是 2025 年 914 億美元的兩倍，更遠遠超過華爾街分析師們最大膽的預測。市場的第一反應是困惑，甚至是恐懼。傳統的投資人看著可能趨近於零的自由現金流而卻步，擔心這家科技巨頭是否正在燒錢自毀長城。但如果我們深入解讀這份財報背後的訊號，你會發現，這是一場蓄謀已久的戰略進攻。Alphabet 的目標，是在即將到來的「推理時代 (Age of Inference)」與「代理經濟 (Agentic Economy)」中，建立一道任何競爭對手都無法跨越的算力護城河。
AI 是成本黑洞，還是印鈔機？
長久以來，市場對於 AI 的一個核心疑慮是：生成式 AI 的成本極高，尤其是在搜尋這種每天服務數十億用戶的產品上，AI 是否會侵蝕掉原本豐厚的利潤？財報數據給出了一個強而有力的答案：AI 不僅不是利潤殺手，反而正在成為提升效率與獲利的全新槓桿。
營收與成本的「黃金交叉」：AI 單位經濟效益的驚人改善
首先，看整體表現。Alphabet 在 2025 財年全年合併營收首次突破 4,000 億美元，達到 4,028 億美元，年增率高達 15%。這個增長率不僅優於前一年，更重要的是，它超越了營收成本 11% 的增長速度。這意味著，公司的規模擴張是有效率的，每一塊錢的營收，所需要付出的直接成本正在下降。這個現象直接反駁了「AI 查詢成本會吞噬利潤」的悲觀論點。深入探究其背後的原因，我們會發現一個關鍵數字：2025 年，Gemini 模型的服務單位成本 (Serving Unit Cost) 大幅降低了 78%。它並非單一因素所致，而是來自三個層面的技術突破：
- 硬體效率：自家研發的 TPU (Tensor Processing Unit) 晶片持續迭代，能源效率與運算效能提升。
- 模型優化：透過模型量化等技術，在不犧牲太多精度的前提下，大幅縮小模型大小，降低推理所需的運算資源。
- 智慧快取：對於重複性高的查詢，系統能用更有效率的快取機制回應，避免每次都動用完整的模型進行運算。
這三大技術護城河，讓 Google 有信心在不犧牲毛利率的前提下，將 AI Overviews 這樣高運算需求的功能，擴展到全球數十億用戶。
Google Cloud ：從燒錢機器到獲利引擎
如果說搜尋業務展現了 AI 的「防禦價值」，那麼 Google Cloud (GCP) 則徹底證明了 AI 的「攻擊潛力」。
GCP 在 2025 年的表現堪稱驚艷。第四季度雲端營收達到 177 億美元，年增率飆升至 48%，遠超市場預期，全年營收運行率已突破 700 億美元大關。更令人矚目的是利潤率的爆發性增長，GCP 的分部營業利潤率從過去的虧損或低個位數，在 Q4 一舉躍升至 30.1%，單季貢獻了 53 億美元的營業利潤。
這背後的驅動力正是 AI。企業客戶不再只向 Google 租用基礎的伺服器和儲存空間，而是大量採購高毛利率的 Vertex AI 平台與 Gemini 模型 API。數據顯示，截至 Q4，已有高達 75% 的雲端客戶使用了 Google 的垂直 AI 解決方案。高達 2,400 億美元的積壓訂單更為未來一到兩年的營收提供了極高的確定性。 Google Cloud 已經從過去那個追趕 AWS 和 Azure 的挑戰者，轉變為 Alphabet 帝國中一個強勁、高利潤的第二增長引擎。
1850 億美元打造「推理時代」的算力護城河
讓我們回到那個驚人的數字：1,850 億美元的資本支出計畫。這筆巨額投資的戰略意圖是什麼？答案是：為 AI 的下一個階段「推理 (Inference)」做好準備：
- 約 60% 用於技術基礎設施：這包括伺服器、網路設備，以及 Google 自家的 TPU 和外購的 NVIDIA GPU。
- 約 40% 用於長期資產：主要是全球資料中心的建設。
CEO Sundar Pichai 在財報會議中明確表示，即使投入如此巨大，公司在 AI 算力方面仍處於「供給受限 (Supply Constrained)」的狀態。這暗示了市場的潛在需求遠遠超過目前的供給能力，這是定價權的強烈信號。
這筆投資將帶來深遠的漣漪效應。首先，它將在 Alphabet 與其他競爭者之間，築起一道幾乎無法逾越的硬體門檻。除了科技巨頭，全球幾乎沒有任何一家公司能夠在這個量級上進行軍備競賽。其次，如此龐大的基礎設施投入，將在未來幾年產生巨額的折舊費用，這會對帳面上的每股盈餘 (EPS) 造成壓力，也是投資人需要密切關注的部分。
TPU v7 Ironwood 對決 NVIDIA Blackwell
在 AI 算力的軍備競賽中，晶片是核心武器。Alphabet 在此採取了獨特的「雙軌策略」：一方面，作為 NVIDIA 的大客戶，大量採購其 GPU 以滿足雲端客戶多樣化的需求；另一方面，傾盡全力研發自家的客製化晶片 TPU，以求掌握核心技術、優化內部成本。
亦敵亦友：與 NVIDIA 的複雜競合關係
儘管 TPU 表現強勁，Alphabet 仍然是 NVIDIA 的主要客戶之一。這種看似矛盾的關係，實則是一種精明的策略平衡。
- 對內用 TPU：Google 內部的大型工作負載，如搜尋、YouTube 推薦、Gemini 模型訓練等，正全面轉向成本更低的 TPU。
- 對外賣 GPU：Google Cloud 為了服務廣大的開發者社群，必須提供他們最熟悉的 NVIDIA CUDA 生態系。因此，GCP 依然是首批提供 NVIDIA GB200 Blackwell 實例的雲端平台之一。
TPU 的存在，給了 Google 在與 NVIDIA 談判時巨大的籌碼。它擁有「隨時可以切換到自有硬體」的可靠威脅，這限制了 NVIDIA 對 Google 的定價能力。
搜尋的未來：從「關鍵字檢索」到「意圖滿足」
「搜尋已死」的論調，在 2025 年的數據面前不攻自破。Q4 搜尋營收加速增長 17%，創下近期新高。然而，搜尋的「本質」確實在經歷一場不可逆的變革。Google 正在從一個「關鍵字檢索引擎」演變為一個封閉的「意圖滿足引擎」。
AI Overviews 與「零點擊」現象的再思考
AI Overviews (AIO) 是這場變革的最前線。目前，AIO 每月服務超過 15 億用戶。許多網站主與內容創作者擔心，當 AI 直接在搜尋結果頁給出答案時，用戶就不再需要點擊連結進入他們的網站，這就是所謂的「零點擊現象 (Zero-Click Phenomenon)」。
數據顯示，這種擔憂正在成為現實。2025 年，約有 60% 的 Google 搜尋是「零點擊」的，部分內容網站因此流失了高達 33% 的流量。然而，從 Google 的角度來看，這卻是成功的用戶體驗，用戶更快、更直接地獲得了滿足。更關鍵的是，接觸到 AIO 的用戶，往往會進行更多、更複雜的後續查詢，這為 Google 提供了更深層次的用戶意圖數據。
更重要的是，Google 已經證明 AI Overviews 的變現率 (Monetization Rate) 已達到與傳統搜尋相當的水平。這消除了市場對於 AI 介面難以植入廣告的疑慮。透過捕獲用戶更深層的意圖，Google 未來甚至能提供比關鍵字廣告更精準的「直接報價 (Direct Offers)」，維持其在廣告市場的定價能力。
下一代網際網路：模型戰爭與代理經濟的來臨
Alphabet 的野心遠不止於優化搜尋。其終極目標，是打造下一代網際網路的基礎設施，而這個網路的核心，將不再是網站和 App，而是能夠自主執行任務的 AI 代理 。
打造「行動引擎」：Antigravity 與 UCP 的戰略佈局
為了掌控未來的代理經濟，Google 推出了兩項具戰略意義的產品：
- Google Antigravity：這是一個專為 AI 代理設計的「AI 優先」開發平台。在這裡，開發者不再是撰寫程式碼的工人，而是設計和指揮 AI 代理的架構師。Antigravity 的目標是讓 AI 代理能夠自主規劃、編寫並部署軟體。
- 通用商務協議 (Universal Commerce Protocol, UCP)：這是一個於 2026 年 1 月發布的開放標準，旨在讓 AI 代理能夠直接與商家的系統對接，完成從商品搜尋、比價到支付結算的完整流程。UCP 的野心是「去中介化」。如果你的 AI 代理可以直接透過這個協議幫你預訂機票、購買商品，那麼傳統的電商網站和 App 的重要性將被大大削弱。Google 意圖成為這些代理交易的底層協議制定者，將搜尋引擎徹底轉型為一個「交易作業系統」。
TN科技筆記的觀點
財報中最驚人的數字不是 1850 億的資本支出，而是那降低了 78% 的 Gemini 服務單位成本。這才是 Alphabet 最深、最難以被複製的護城河。當所有人都還在為 AI 的高昂成本而掙扎時，Google 已經透過其在晶片（TPU）、模型（量化技術）和系統（快取機制）的垂直整合能力，找到了規模化且可獲利的道路。這意味著，當 AI 應用進入大規模普及階段時，Google 的成本結構將遠優於競爭對手。1850 億的投資是為了擴大領先，而這 78% 的成本效益，則是確保這場軍備競賽最終能轉化為實際利潤的定心丸。
最大的挑戰在於自由現金流的蒸發與估值模型的重構。市場目前將這 1850 億美元視為「成長性資本」，願意為此給予高估值。但是，一旦 Google Cloud 的增長速度放緩，或者 AI Overviews 的變現能力不如預期，市場隨時可能將這筆支出重新定義為「防禦性」或「維護性」資本，屆時將可能引發估值下修。
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