谷歌母公司Alphabet发布了2026年第二季度财报，净利润高达1121亿美元，同比增长近三倍。这一数字令人咋舌。更引人关注的是，这是谷歌首次在财报中公开TPU的销售情况，且这是自2004年上市以来，谷歌首次出现负自由现金流。财报发布后，股价在盘后下跌约3%。这份财报为何如此特别？让我们深入剖析。
具体来看，2026年第二季度，Alphabet总收入1198亿美元，同比增长24%，已连续第12个季度保持双位数增长。经营利润408亿美元，同比增长30%，利润率从32%提升至34%。净利润为1121亿美元，同比增长298%，每股收益9.11美元。然而，这些利润中有相当一部分与谷歌的主营业务没有直接关系。财报中显示的“Other income (expense)”（其他收益/支出）高达980亿美元，而去年同期仅为27亿美元。这980亿美元几乎全部来自股权证券的未实现收益，简单来说就是谷歌投资的其它公司股票涨了。扣除税费后，这部分约为771亿美元。主要贡献者是SpaceX，其6月上市后股价飙升，带动了谷歌的账面资产。剔除这部分影响，谷歌正常业务的季度净利润约为350亿美元，同比增长约24%，与收入增速基本匹配。这才是反映谷歌真实经营状况的数字。
搞清楚净利润的“水分”后，真正的增长引擎——谷歌云——开始显现。谷歌云业务收入248亿美元，同比增长82%，远超分析师预期的64%。云业务经营利润达88亿美元，而去年同期仅为28亿美元，利润率从20.7%提升至35.6%。这意味着谷歌云不仅收入在爆发，更是一门极其赚钱的生意。云业务积压订单更是达到了5140亿美元。皮查伊表示，谷歌云的增长归功于“AI组合”，包括芯片、模型、数据、安全和Agent平台。在这个组合中，最底层、需求最硬的是算力基础设施。
财报中提到，谷歌现在开始把整套TPU硬件直接卖给部分客户，因此在确认销售收入的同时，必须把制造TPU的成本计入当期“营收成本”。这是谷歌首次在财报中确认TPU的直接销售收入。CFO阿纳特·阿什肯纳齐在电话会议上称，大部分TPU的收入要到明年才会大规模体现。除了卖芯片，谷歌云还提供算力租赁。企业可以用谷歌的TPU和英伟达GPU来训练自己的模型。
关于算力分配，皮查伊在电话会议中明确表示，第一优先级是确保AGI前沿开发所需的算力，也就是谷歌自己的Gemini训练；其次是核心产品Search和YouTube；然后才是对外销售的云业务。而在云业务内部，优先级是模型服务（Vertex AI、Gemini Enterprise）和核心解决方案（数据分析、网络安全）。
对于大家关心的Gemini性能是否落后于GPT和Claude，皮查伊回应称，企业客户购买的是一整套东西，包括算力基础设施、数据整合、安全合规、Agent开发工具和企业级支持。模型只是其中一个环节，并非唯一环节。以谷歌云的安全业务为例，目前约90%的《财富》美国100强企业都在使用相关服务。这套系统能发现网络威胁、判断漏洞危险程度、自动扫描代码并提出修复方案。Gemini负责其中一部分分析工作，但客户最终购买的是“能否减少安全事故”，而非Gemini的基准测试成绩。皮查伊提到，过去12个月中，接近500家谷歌云客户各自处理了超过1万亿个Token，超过2000家企业分别处理了超过1000亿个Token。谷歌的Agent开发工具下载量也接近7000万次。
此外，Search广告业务本季度也增长了17%，收入达633亿美元。谷歌将Gemini集成到了整个广告基础设施中，AI让搜索结果更准确，同时也提高了广告的匹配和投放效果。只要用户习惯使用谷歌搜索，广告业务就能继续增长。
02、谷歌的钱花在刀刃上了吗？
在电话会议中，谷歌高管表示，谷歌正在将过去由广告业务产生的巨额现金流全部投入AI基础设施。Q2单季度资本支出高达449.2亿美元，而去年同期仅为224亿美元，整整翻了一倍。可当季经营现金流约391亿美元，因此，自由现金流约为负58亿美元。谷歌历史上首次出现自由现金流为负的情况。钱不够怎么办？融资。本季度，谷歌发行了股票和强制可转换优先股，净融资496亿美元；又发行了高级无担保票据，净融资203亿美元。一家长期靠回购回馈股东的公司，不仅本季度没有回购，还开始通过资本市场找钱了。
然而，这并非本季度的特例，整个2026年，谷歌都要拼命砸钱。2026年全年的资本支出指引，从之前的1800亿到1900亿美元，提高到了1950亿到2050亿美元。阿什肯纳齐在电话会议中还明确提到，2027年的支出会“显著增加”。阿什肯纳齐解释称：“过去三年，我们已经大幅增加了产能，但需求仍然超过投资。”她还提到，产能交付速度快于预期，也是上调指引的原因之一。换句话说，谷歌不是在盲目花钱，而是看到了足够的需求。Cloud backlog达到5140亿美元，就是他们的底气所在。
但股东们并不买账，他们在电话会议中向谷歌提问，这些数据中心、服务器、TPU和电力设施，未来能否产生足够的回报？阿什肯纳齐的回答是，谷歌不会因为AI很热门就不计成本地建设数据中心。每投入一笔钱，公司都会计算未来能赚回多少以及回本周期。如果建设服务器、购买芯片和电力的成本继续上涨，谷歌也会把一部分成本反映到云业务的价格中，不会长期自己承担全部费用。
对于一些金额很大的云计算合同，谷歌在刚签约时可能并不赚钱。为了满足客户需求，谷歌需要提前购买TPU和GPU、建设数据中心并准备足够的电力和网络。合同开始的前几个月，投入可能高于客户带来的收入。但这类合同通常会持续很多年。前期建设完成后，设备可以长期运行，客户也会持续支付服务费用。因此，谷歌判断一份合同是否值得，是根据其完整周期的最终收益。
面对分析师的质疑，皮查伊表示，企业“才刚刚触及AI的早期阶段”，两三年内需求不会放缓。关于TPU能否在和英伟达GPU的竞争中守住阵地，皮查伊说，TPU的竞争力目前主要体现在和谷歌自家软件栈的深度集成上，以及谷歌新推出的Virgo网络。Virgo可以把分布在不同数据中心的100万个AI芯片连成一台超级计算机。还有一个新变量，谷歌专门为Agent推出的Axion CPU，号称比同类产品每美元性能高30%。谷歌高管表示，这些构成了谷歌区别于“英伟达GPU+标准云服务”的差异化故事。
03、Gemini 3.5 Pro 去哪了？
今年5月的谷歌I/O大会上，谷歌宣布Gemini 3.5 Pro将于6月推出。可是到了现在，在电话会议中谷歌的高层们表示，3.5 Pro仍然处于“合作伙伴测试阶段”。谷歌在发布3.6 Flash和3.5 Flash-Lite的博客里曾提到，“我们计划在Gemini 3.5 Pro完全准备好之后，尽快广泛发布。”过去几个月里，Anthropic和OpenAI都在持续推出面向企业的模型升级，中国开源模型也在快速迭代。谷歌曾经在Gemini 3 Pro累积的领先优势，如今已经不存在了。
电话会议上，多位分析师向皮查伊询问关于模型竞争力的问题。皮查伊承认了谷歌目前在AI编程和Agent上有所欠缺。皮查伊表示，在很多维度上我们仍处于前沿，但也有需要改进的领域，编程和Agent就是其中之一。虽然Gemini 3.5 Pro迟迟不发布，但是谷歌已经启动了迄今最大规模的预训练，以用于开发Gemini 4。皮查伊说团队正在把大量算力和精力投入这个方向，目标是确保在下一代模型上处于前沿。
那么，谷歌究竟是怎么做到不发布3.5 Pro就能开始训练4的？两个版本同时开发，背后的逻辑又是什么？从技术角度看，大模型的开发周期分为几个阶段：预训练、后训练、对齐和安全测试、内部评估、外部测试、正式发布。如果按照谷歌的说法，那么3.5 Pro目前卡在外部测试阶段，说明它的预训练和后训练已经完成，正在做最后的调整和验证。而Gemini 4处于预训练阶段，是最早期的工作。3.5 Pro和Gemini 4在开发周期上并不冲突，一个临近发布，一个刚刚起步。这两个阶段需要不同的资源和技能，确实是可以并行推进的。
但从资源分配的角度看，并行开发是有代价的。预训练是整个流程中最吃算力的环节。如果Gemini 4的预训练占用了大量TPU，那么必然会减少3.5 Pro的算力，最终就会减缓3.5 Pro的开发进度。另一个可能的解释是战略选择。皮查伊在电话会议中提到了一个概念：“parade of Frontiers”——前沿模型的队列。他的意思是，谷歌要在不同价格点上提供最好的模型，比如Flash Lite负责低成本高吞吐，Flash负责主力场景，Pro负责旗舰能力。这个策略的逻辑是，不是所有客户都需要最强的模型，大多数企业需要的是“够用且便宜”的模型。从这个角度看，3.5 Pro的延迟可能不是纯粹的技术问题，而是资源优先级的权衡。如果Flash系列已经能覆盖大部分企业需求，还能给谷歌带来收入增长，那么与其开发3.5 Pro，倒不如把更多算力投入Gemini 4的预训练。因为从长远来看，一个新的模型，远比打磨3.5 Pro更有战略价值。
电话会议里还有一句话值得注意。皮查伊还说到，“我们对在下一代处于前沿既非常投入也非常有信心。”侧面印证了3.5 Pro没有达到谷歌预期的竞争力水平，谷歌把翻盘的希望寄托在Gemini 4上。皮查伊还提到了模型发布速度的问题，他说谷歌会继续加快发布节奏。I/O上发布3.5 Flash，随后很快跟上3.6 Flash，未来还会有更多迭代。皮查伊说，谷歌意识到自己在模型迭代速度上落后了，正在试图通过更频繁的小版本更新来弥补。但频繁发布小模型迭代，和发布Pro级别的旗舰模型，这是两个完全不同的问题。Flash做得再好，也不能替代旗舰模型在编程和Agent场景中的角色。至于谷歌能不能解决，那就要看Gemini 4什么时候出来了，反正3.5 Pro是指望不上了。