谷歌母公司Alphabet的2026年第二季度财报，净利润部分直接让读者感到困惑——一家市值高达4万亿美元的公司，净利润同比激增了3倍。
更令人震惊的还不止这些。这份财报，是谷歌首次公开TPU销售数据。同时，这也是谷歌自2004年上市以来，首次出现负数的自由现金流。财报发布后，股价盘后下跌约3%。
那么，这份财报究竟为何如此引人注目？难道谷歌真的开启了“开挂”模式？别急，我们一起来拆解分析。
01
1121亿净利润，含金量几何
具体来看财报，2026年第二季度，Alphabet总收入1198亿美元，同比增长24%。这已经是连续第12个季度保持双位数增长。经营利润408亿美元，同比增长30%，经营利润率从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，这些数字中有一大部分与谷歌的主营业务并无直接关联。财报中有一项“Other income (expense)”，指主营业务之外的收入和损失，本季度达到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，就是谷歌投资的其他公司股票升值了。扣除税款后，剩余约771亿美元。谷歌表示，主要贡献者是SpaceX，该公司6月上市后股价飙升，带动了谷歌的账面资产。
剔除这部分收益后，谷歌正常业务的季度净利润约为350亿美元。去年同期为282亿美元，增长率从298%降至约24%，与收入增速基本匹配。这才是反映谷歌实际经营状况的真实数字。
厘清净利润的“水分”之后，真正的增长引擎逐渐显现——谷歌云。谷歌云业务收入248亿美元，同比增长82%，远超分析师此前预期的64%左右。云业务经营利润88亿美元，而去年同期只有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爆发式增长，而且已经实现盈利。Cloud backlog部分（已签约但尚未交付和确认收入的订单）更是高达5140亿美元。
皮查伊表示，谷歌云的增长归因于“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、需求最刚性的是算力基础设施。财报提到，谷歌开始将整套TPU硬件直接销售给部分客户，因此在确认销售收入的同时，也必须将制造这些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直接销售收入。CFO阿纳特·阿什肯纳齐（Anat Ashkenazi）在电话会议上表示，大部分TPU的收入要到明年才会大规模体现。
除了销售芯片，谷歌云还提供算力租赁服务。企业可以使用谷歌的TPU和英伟达GPU来训练自己的模型。电话会议中提到，谷歌云的客户包括Ineffable Intelligence、Kakao、Deutsche Börse Group、Pfizer、Roche、World Labs等。
皮查伊在电话会议中被问及TPU分配问题时表示，第一优先级是确保AGI前沿开发所需的算力，即谷歌自己的Gemini训练；其次是核心产品，如Search和YouTube；然后才是用于对外销售的云业务。而在云业务内部，谷歌会优先将算力分配给模型服务（Vertex AI、Gemini Enterprise）和核心解决方案（数据分析、网络安全）。
对于外界最关心的Gemini性能落后于GPT和Claude，皮查伊是这样解释的：“企业客户购买的是整套解决方案，比如算力基础设施、数据整合、安全合规、Agent开发工具、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。该系统能够发现网络威胁、判断哪些漏洞最危险、自动扫描代码并提出修复方案，还能持续监控风险。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benchmark成绩。
皮查伊表示，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。
还有一个容易被忽略的亮点：Search广告本季度也增长了17%，收入达到633亿美元。谷歌将Gemini集成到了整个广告基础设施中。AI让谷歌搜索变得更加便捷，搜索结果更精准。与此同时，谷歌利用AI提高了广告的匹配和投放效果。只要用户仍然习惯使用谷歌搜索，广告业务就能持续增长。
02
谷歌的钱花对地方了吗？
电话会议中，谷歌的高管们表示，谷歌正在将过去由广告业务产生的巨额现金流，全部投入到AI基础设施中。Q2单季度资本支出达到449.2亿美元。相比之下，去年同期的资本支出为224亿美元，整整翻了一倍。然而，当季经营现金流约为391亿美元，因此自由现金流约为负58亿美元——这是谷歌历史上首次出现自由现金流为负的情况。
资金不足怎么办？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。一家长期依靠回购来回馈股东的公司，不仅本季度没有进行回购，反而开始通过资本市场筹集资金。
这并非本季度的偶然现象，整个2026年，谷歌都将大力投入资金。2026年全年的CAPEX指引，从之前的1800亿至1900亿美元，上调至1950亿至2050亿美元。阿什肯纳齐在电话会议中还明确表示，2027年的支出将“显著增加”。她解释说：“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，这也是上调指引的原因之一。
换句话说，谷歌并非盲目投资，而是看到了充足的需求。Cloud backlog达到5140亿美元，也是他们信心的来源。但股东们并不完全买账，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够赚回多少，以及需要多长时间才能回本。如果服务器、芯片和电力成本继续上涨，谷歌也会将部分成本反映到云业务的价格中，不会长期独自承担全部费用。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充足的电力和网络。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，是基于其完整周期的最终收益。
对于这个逻辑是否成立，分析师提出了几个问题。第一个问题是，如果企业对AI算力的需求在未来两三年内放缓，谷歌建设的数据中心就会变成沉没成本。皮查伊对此的看法是，企业“才刚刚触及AI的早期阶段”，两三年内需求不会放缓。
第二个问题则更加尖锐：分析师询问皮查伊，TPU能否在与英伟达GPU的竞争中守住阵地。皮查伊表示，TPU的竞争力目前主要体现在与谷歌自家软件栈（JAX、PyTorch、vLLM、SGLang）的深度集成上，以及谷歌新推出的Virgo网络。Virgo可以将分布在不同数据中心的100万个AI芯片连接成一台超级计算机。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，这些因素共同构成了谷歌区别于“英伟达GPU+标准云服务”的差异化优势。
03
Gemini 3.5 Pro 为何迟迟不现身
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。但时至今日，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的博客中曾提到，“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积累的领先优势，如今已经不复存在。
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。他是这样说的：“在很多维度上我们仍处于前沿，但也有我们承认需要改进的领域，编程和Agent就是其中之一。”
虽然Gemini 3.5 Pro迟迟不发布，但谷歌已经启动了迄今最大规模的预训练，用于开发Gemini 4。皮查伊表示，团队正在将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。
那么问题来了：谷歌究竟如何做到不发布3.5 Pro就能开始训练4？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（包括指令微调、人类反馈强化学习等）、对齐和安全测试、内部评估、外部测试、正式发布。按照谷歌的说法，3.5 Pro目前卡在外部测试阶段，说明其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，确实可以并行推进。
但从资源分配的角度看，并行开发是有代价的。预训练是整个过程最消耗算力的环节。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，进而减缓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专门负责低成本高吞吐，Flash负责主力场景，Pro负责旗舰能力。这个策略的逻辑是，并非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的延迟可能不纯粹是技术问题，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，还能为谷歌带来收入增长，那么与其开发3.5 Pro，不如将更多算力投入Gemini 4的预训练。因为从长远来看，一个全新的模型，远比打磨3.5 Pro更具战略价值。
电话会议中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。”这侧面印证了3.5 Pro没有达到谷歌预期的竞争力水平，谷歌将翻盘的希望寄托在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，与发布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。至于谷歌能否解决，那就要看Gemini 4什么时候出来了——反正3.5 Pro是指望不上了。
