科技巨头财报大比拼，为什么只有谷歌赢了？
4月29日：一场财报的“冰与火之歌”
4月29日这天，科技界的“四大天王”——谷歌、Meta、微软、亚马逊——不约而同地交出了季度成绩单。有趣的是，四份财报均超出了华尔街的普遍预期，但资本市场的反应却截然不同，堪称一场“冰与火之歌”。
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其中，Alphabet（谷歌母公司）盘后股价大涨逾7%，俨然成了这场“财报超级碗”的唯一赢家。其谷歌云业务季度营收同比激增63%，达到200亿美元，更惊人的是订单积压规模近乎翻倍，飙升至462亿美元。这为谷歌庞大的资本开支提供了清晰可见的回报路径。首席执行官桑达尔·皮查伊在电话会议上的表态显得底气十足：“我们在AI领域的投资和全栈式布局，正在照亮业务的每一个角落。”
形成鲜明对比的是，Meta盘后跌逾7%，微软和亚马逊也各自下跌约2%。这三家公司面临一个共同的困境：资本支出都在大幅攀升，但其云业务的增速要么不及预期，要么只是勉强达标。市场对于巨额AI投入能否转化为实实在在的回报，疑虑明显加重了。
市场分析指出，这场财报季的核心分歧，其实不在于谁的业绩更漂亮，而在于谁的花钱故事更能让人信服。这恰恰折射出当前市场对科技巨头AI叙事的一次重新审视：有订单支撑的投入获得奖赏，而缺乏明确变&现路径的“烧钱”则遭到惩罚。
谷歌：云业务爆发，AI投资获认可
Alphabet本季度的所有高光，几乎都聚焦在谷歌云身上。
财报数据显示，谷歌云营收同比猛增63%至200亿美元，运营利润率高达33%，远超市场预期。但更关键的数字藏在后面：谷歌云的订单积压规模较上一季度几乎翻了一番，达到462亿美元。这背后，AI需求的爆发和自家张量处理器（TPU）硬件的销售是主要推手。
这个庞大的积压订单数字，成了Alphabet上调资本支出计划最直接的“背书”。公司已将全年资本支出指引从原先的1750亿至1850亿美元，上调至1800亿至1900亿美元，并且暗示2027年的资本支出还将“大幅增加”。
市场对谷歌云的增长故事如此着迷，以至于愿意暂时忽略其上调的资本支出预期。Direxion资本市场主管Jake Behan在报告中点明了关键：“Alphabet的投资获得了回报，因为它背后有高达4600亿美元的订单积压作为支撑。”
首席财务官Anat Ashkenazi在电话会上透露的信息也佐证了这一点：
“我们对AI算力资源的内外部需求，正处在前所未有的水平。”皮查伊则补充了一个更引人遐想的说法：“如果我们能满足所有需求，云业务的收入本可以更高。”
此外，谷歌的传统基本盘——广告业务同样表现稳健。搜索广告营收同比增长19%，达到604亿美元；YouTube广告收入增长11%，接近100亿美元；订阅、平台及设备业务也增长了19%，录得124亿美元。
亚马逊与微软：云业务增速成焦点
与Alphabet的顺风顺水相比，亚马逊和微软的云业务表现虽然绝对数字不差，但未能完全满足市场那份被吊得极高的胃口。
Jefferies分析师Brent Thill在财报后的报告中写道，尽管亚马逊AWS本季度增速加速至28%，但这一结果仍略低于其28%至30%的内部目标。
瑞银分析师Stephen Ju也指出，AWS 28%的增速低于瑞银预期的32%和投资者普遍期待的30%以上，这可能在短期内对股价构成压力。
不过，亚马逊在电子商务和广告业务上的强劲表现，以及对第二季度的乐观展望，为股价提供了一定的缓冲垫。
再看微软，尽管其报告了付费Copilot订阅量环比增加500万的亮眼数据，但Azure智能云39%的营收增长，仅仅是与市场预期持平。
巴克莱分析师Raimo Lenschow的评价颇具代表性：“微软第一季度业绩稳健，但没有重大惊喜。”
他进一步分析指出，Azure稳定的增长（按固定汇率计算为39%），与AWS（28%）和谷歌云（63%）的显著加速相比，可能会引发市场关于云竞争格局的进一步辩论。
此外，微软计划今年投入1900亿美元的资本支出，低于市场预期的380亿美元，这个差距也可能让一些人对其AI增长的势头产生疑问。
Meta：资本支出激增引发担忧
Meta的处境，在这四家中显得尤为特殊和尴尬。
分析普遍认为，尽管其第一季度营收增长33%并超出预期，但这似乎不足以在投资者眼中，为其大幅增加的资本支出提供充分理由。
Meta目前计划在2026年支出1250亿至1450亿美元，高于此前1150亿至1350亿美元的预期。问题在于，与其他三家拥有大规模对外云服务业务的公司不同，Meta的巨额资本支出主要用于支撑自身产品（如社交平台、元宇宙、AI助手）的算力需求，而非直接向外部客户销售AI计算服务。
瑞银分析师Esha Vaish点明了市场的担忧：资本支出指引的上调，以及仅仅符合预期的第二季度营收指引，抵消了第一季度营收和利润超预期带来的利好，从而拖累了股价。未来，投资者将密切关注其产品开发（例如商业聊天机器人、Meta AI）的实际进展和数据反馈，以寻找其大幅增加资本支出预算的更多合理性。
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