谷歌资本支出激增 - 谷歌母公司Alphabet在2025年初的资本支出预期约为600亿美元 [2] - 2025年2月，公司给出的支出指引大幅提升至750亿美元，年中进一步增至850亿美元，10月份的最新预测已达到910-930亿美元，较年初预期高出近50% [3] - 2026年的资本支出预计将比2025年有更大幅度的增长 [3] 资本支出投向人工智能基础设施 - 激增的资本支出主要直接投向人工智能基础设施，包括服务器、存储、电力与冷却系统，以及大量用于支持搜索、广告、YouTube、Gemini和谷歌云的芯片 [4] - 谷歌是英伟达最大的直接采购商之一，在英伟达2026财年第二季度，匿名客户（通常指微软、谷歌、亚马逊）贡献了其总收入的39% [5] - 三大超大规模云厂商（亚马逊AWS、微软Azure、谷歌云）占据了全球云市场超过60%的份额，是英伟达的优质客户 [5] 支出增长与收入增长的潜在不匹配 - 谷歌在GPU上的支出增速可能远快于其云业务收入的增速 [6] - 这意味着公司对芯片的投入增长可能超过了这些芯片直接带来的收入增长，长期可能对现金流和投资回报率构成压力 [6] 谷歌的双轨芯片战略：依赖与自研并行 - 谷歌并未计划在短期内完全摆脱对英伟达的依赖 [7] - 公司采取双轨战略：利用英伟达GPU的灵活性，同时使用自研的张量处理单元（TPU）来追求极致的效率和成本控制 [8] - AI领域正从模型训练（高度依赖高性能GPU）转向推理（每天执行数十亿次），而TPU正是为推理任务量身定制 [8] TPU的战略优势与市场进展 - TPU内置矩阵乘法单元，专为AI依赖的重复数学计算设计，相比功能全面的GPU，TPU是专为谷歌规模推理优化的工具 [11] - 最新发布的Ironwood（v7）TPU比上一代Trillium（v6）快4倍以上，与v5p相比峰值算力提升10倍 [11] - TPU已在内部处理大部分工作负载，并正快速向外部扩展，例如AI公司Anthropic已承诺采购高达100万个TPU，价值数百亿美元 [12][16] - TPU的每代产品性能性价比提升2-3倍，并持续加速，其设计注重高内存带宽、低延迟和显著降低单次查询成本 [16] TPU战略对成本与议价能力的影响 - 随着TPU承担更多工作负载（包括内部和外部如Anthropic），谷歌在与英伟达的谈判中获得更强的议价能力 [13] - 每一项转向TPU的工作负载都意味着英伟达将失去这部分收入 [13] - TPU通常提供更优的每美元性能，这使谷歌在特定指标上具备定价优势，例如Gemini 2.5 Pro的输入令牌定价低于竞争对手 [16] - 该战略的核心是优化对英伟达的依赖，而非替代，旨在重新定义AI经济学、控制成本并保持对顶级芯片供应商的杠杆 [14][15] - TPU等于成本控制、效率提升和推理及内部任务边际效益改善，而英伟达则提供灵活性和与客户需求的对齐 [17]