谷歌云单季营收突破 200 亿美元,Alphabet 全线超预期,盘后飙涨 7%

marsbitDipublikasikan tanggal 2026-04-30Terakhir diperbarui pada 2026-04-30

作者:克洛德,深潮 TechFlow

深潮导读:Alphabet 一季度营收 1099 亿美元,同比增长 22%,全线超出华尔街预期。谷歌云业务以 63%的增速首次突破 200 亿美元大关,积压订单在一个季度内近乎翻倍至 4620 亿美元。CEO 皮查伊坦言公司「算力受限」,云收入本可更高。全年资本开支上调至最高 1900 亿美元,盘后股价飙涨约 7%,在同日财报的科技巨头中一枝独秀。

谷歌母公司 Alphabet 交出了一份让华尔街难以挑剔的一季度成绩单。

据 CNBC 4 月 29 日报道,Alphabet 一季度营收 1099 亿美元,同比增长 22%,超出华尔街预期的 1072 亿美元。每股收益 5.11 美元,远超 FactSet 分析师共识预期的 2.63 美元。盘后股价飙涨约 7%。

但真正点燃市场情绪的,是谷歌云业务的爆发性增长。谷歌云一季度收入 200.3 亿美元,同比增长 63%,远超华尔街预期的 180.5 亿美元。CEO 桑达尔·皮查伊在财报电话会上直言:「我们短期内受到算力约束,如果能满足需求,云收入本可以更高。」

谷歌云 63%增速碾压同行,积压订单季度翻倍

谷歌云的表现堪称本季科技财报中最亮眼的数字。

200.3 亿美元的季度收入较去年同期的 122.6 亿美元增长 63%,增速较四季度的 48%大幅加快。云业务运营利润从去年同期的 22 亿美元跃升至 66 亿美元,运营利润率从 17.8%扩大至 32.9%。

更令市场兴奋的是积压订单的规模。CFO 阿纳特·阿什克纳齐(Anat Ashkenazi)披露,云业务积压订单达 4620 亿美元,较上季度近乎翻倍。她表示预计超过 50%的积压订单将在未来 24 个月内转化为收入。

推动这一增长的核心引擎是 AI。皮查伊表示,「企业 AI 解决方案在一季度首次成为云业务的主要增长驱动力。」基于自研生成式 AI 模型的产品收入同比增长近 800%。皮查伊透露,1 亿至 10 亿美元级别的交易数量同比翻倍,并签下了多笔超过 10 亿美元的订单。

在云计算市场格局中,据 Synergy Research Group 数据,一季度 AWS 以约 30%的份额居首,Azure 以 25%紧随其后,谷歌云以 13%的份额排第三。但谷歌云 63%的增速远超 AWS 的 19%,正在加速缩小与前两名的差距。

净利润翻倍的「含金量」:369 亿美元来自投资浮盈

财报中最引人注目也最需要打星号的数字,是净利润。

一季度净利润 626 亿美元,同比增长 81%,每股收益 5.11 美元,同比增长 82%。这一数字远超分析师预期的 2.63 美元。

但其中水分不小。据 Alphabet 一季度 8-K 文件,净利润包含了 369 亿美元的股权证券收益(主要为非上市公司股权投资的未实现增值),其中 287 亿美元计入净利润,贡献了每股 2.35 美元。剔除这笔投资浮盈后,经营层面的业绩依然强劲,但不至于像标题数字暗示的那样夸张。

经营利润层面更为扎实:一季度合并运营利润 397 亿美元,同比增长 30%,运营利润率扩大两个百分点至 36.1%。

资本开支再加码,全年上调至最高 1900 亿美元

Alphabet 在 AI 基础设施上的投入继续加速。

一季度资本开支达 357 亿美元,是去年同期 172 亿美元的两倍多。全年资本开支指引从此前的 1750 亿至 1850 亿美元上调至 1800 亿至 1900 亿美元,上调部分主要反映 3 月完成的 Intersect 数据中心收购。阿什克纳齐还表示,2027 年资本开支预计将「显著高于」2026 年。

本季约 60%的技术基础设施投资用于服务器,40%用于数据中心和网络设备。阿什克纳齐将支出理由归结为「前所未有的内外部 AI 算力需求」。

与同日发布财报的 Meta 形成鲜明对比:据 Fortune 报道,Meta 将资本开支上调至 1250 亿至 1450 亿美元,但股价盘后跌逾 6%。Alphabet 盘后涨约 7%,市场对两家公司 AI 投入回报前景的判断截然不同。

搜索广告稳健增长,YouTube 略低于预期

谷歌的传统摇钱树表现依然扎实。

谷歌广告总收入 772.5 亿美元,同比增长 15.5%。其中搜索及其他广告收入 604 亿美元,同比增长 19%,主要受零售和金融服务行业驱动。

YouTube 广告收入是本季少有的小瑕疵:录得 98.8 亿美元,同比增长 11%,略低于分析师预期的 99.9 亿美元。

订阅业务的势头值得留意。Alphabet 目前拥有 3.5 亿付费订阅用户,YouTube Music、Premium 和 Google One 为核心贡献者。订阅平台及设备收入 124 亿美元,同比增长 19%。

Wiz 并购落地,Waymo 里程碑,Gemini 渗透加速

Alphabet 在 AI 和自动驾驶领域的棋局正在同步推进。

云安全平台 Wiz 的收购于 3 月正式完成,将纳入谷歌云分部核算。但该收购预计将对 2026 年剩余时间谷歌云的运营利润率构成「低个位数百分点」的拖累。

AI 产品渗透继续加速。Gemini 企业版付费月活跃用户环比增长 40%,自研模型每分钟处理超过 160 亿个 token,较上季度增长 60%。Gemini App 月活用户已达 7.5 亿。

自动驾驶子公司 Waymo 也迎来关键节点。Waymo 每周完成超过 50 万次全自动驾驶出行,已在美国 11 个主要城市运营。今年 2 月,Waymo 完成了 160 亿美元的外部融资,估值达 1260 亿美元。

此外,Alphabet 宣布将季度股息上调 5%至每股 0.22 美元。

Bacaan Terkait

Mundur Terhitung: GPT-5.6 – Tinggalkan Khayalan API Tunggal, Iterasi Daya Komputasi Secepat Apa Pun Takkan Lawan Satu Aturan Kepatuhan

Pada pertengahan Juni, tiga peristiwa industri — pembatasan akses Fable 5 karena kepatuhan regulasi, pengumuman open-source GLM-5.2, dan kebocoran tanggal rilis GPT-5.6 — menandai titik balik dalam industri AI global. Logika dasarnya telah berubah: Pertama, **"ketersediaan" kini lebih penting daripada "kemajuan teknis"**, dengan rantai pasok model besar memasuki fase "sistem ganda": model tertutup yang dikontrol dan model open-source lokal. Kedua, **penghalang kompetisi raksasa model tertutup bergeser**. Fokus teknis beralih dari "kecerdasan bahasa" ke "kecerdasan spasial (model dunia)" yang sangat bergantung pada komputasi. Ketiga, menghadapi risiko kepatuhan regulasi lintas batas yang常态, **desain arsitektur "model-agnostic" telah menjadi kebutuhan dasar bagi pengembang aplikasi untuk menjaga keberlanjutan bisnis**. Fable 5 (Anthropic) dibatasi aksesnya bagi non-warga AS hanya 72 jam setelah diluncurkan, menunjukkan bahwa kemajuan teknologi kini berbanding lurus dengan risiko regulasi. Di sisi lain, model open-source seperti GLM-5.2 menawarkan peningkatan kinerja yang stabil dan keunggulan biaya signifikan (hingga 90% lebih murah), sekaligus menjadi cadangan penting untuk manajemen risiko kepatuhan perusahaan global. Sementara itu, GPT-5.6 dikabarkan akan fokus pada "kecerdasan spasial" atau "model dunia", berusaha membangun keunggulan baru di bidang seperti simulasi industri dan robotika yang membutuhkan daya komputasi masif. Kesimpulannya, logika evaluasi infrastruktur AI telah berubah dari sekadar kinerja teknis menjadi pertimbangan gabungan antara kinerja, kepatuhan regulasi, dan stabilitas akses. Bagi pengembang, ketergantungan pada API tertutup tunggal mengandung risiko tinggi. Menerapkan arsitektur "model-agnostic" untuk memungkinkan peralihan cepat ke alternatif open-source lokal telah menjadi prinsip dasar untuk menjaga kelangsungan bisnis.

marsbit1j yang lalu

Mundur Terhitung: GPT-5.6 – Tinggalkan Khayalan API Tunggal, Iterasi Daya Komputasi Secepat Apa Pun Takkan Lawan Satu Aturan Kepatuhan

marsbit1j yang lalu

Perang Subsidi Token "Raksasa AI", Sudah Hampir Selesai?

Perang subsidi token antara raksasa AI seperti Google, OpenAI, dan Anthropic mungkin tidak akan segera berakhir, tetapi sifatnya berbeda dari perang subsidi era internet. Analisis dari SemiAnalysis menunjukkan bahwa harga token saat ini sebenarnya sudah sangat disubsidi, dengan paket berlangganan AI premium bahkan mungkin disubsidi hingga 70 kali lipat dari biaya berlangganannya. Namun, tidak seperti layanan seperti taksi online atau pengiriman makanan, token AI hampir tidak memiliki efek "penguncian" (*lock-in effect*). Pengguna dan pengembang dapat dengan mudah beralih antara model AI karena API yang semakin standar. Ini berarti begitu subsidi dihentikan dan harga dinaikkan, pengguna bisa langsung beralih. Bill Maris dari Google Ventures memprediksi dengan keyakinan 100% bahwa Google, dengan pendapatan iklannya yang besar, bisa memotong harga token hingga 80% sebagai senjata. Bagi OpenAI dan Anthropic yang bergantung pada pendanaan investor, hal ini akan menjadi tekanan bisnis yang berat, terutama setelah mereka masuk bursa dan harus menunjukkan profitabilitas. Dua skenario akhir yang mungkin adalah: 1) skenario monopolistik ala internet di mana satu pemenang muncul dan kemudian menaikkan harga, atau 2) skenario "listrik-air-bahan bakar" di mana token menjadi infrastruktur dasar yang terstandarisasi dengan margin keuntungan yang sangat tipis. Artikel berargumen bahwa skenario kedua lebih mungkin karena kurangnya efek penguncian pada token AI. Kompetisi ini mungkin bukan perang untuk dimenangkan, melainkan permainan tanpa akhir untuk tetap berada di meja permainan. Bagi pengguna, selama perang subsidi ini berlanjut, mereka akan terus menikmati akses ke kemampuan AI canggih dengan biaya yang sangat terjangkau dibandingkan dengan biaya komputasi sebenarnya.

marsbit1j yang lalu

Perang Subsidi Token "Raksasa AI", Sudah Hampir Selesai?

marsbit1j yang lalu

Di Luar Lapangan: Permainan Mengejar Keuntungan di Sekitar Piala Dunia

Di luar lapangan, Piala Dunia bukan hanya festival penggemar sepak bola, tetapi juga jendela langka bagi spekulasi global. Turnamen ini memusatkan perhatian, emosi, identitas, kesenjangan informasi, dan sumber daya langka selama lebih dari sebulan, menciptakan ekosistem spekulasi yang luas. Pasar prediksi seperti Polymarket dan Kalshi mencatat pertumbuhan pesat, dengan volume perdagangan miliaran dolar, menawarkan narasi kekayaan baru dibandingkan taruhan olahraga tradisional yang tetap menjadi tulang punggung dengan basis pengguna yang matang. Pasar saham juga bereaksi, menciptakan "saham konsep" seperti produsen ayam goreng di Korea Selatan yang harganya melonjak terkait acara nonton bareng. Pasar sekunder tiket menjadi arena arbitrase, di mana harga bisa meroket untuk pertandingan tim populer seperti Portugal, sementara tiket lain justru turun. Barang koleksi seperti stiker Panini dan jersey edisi terbatas juga menjadi komoditas spekulasi, dengan harga melambung di platform seperti eBay. Spekulasi lebih liar muncul di crypto melalui ribuan token meme bertema Piala Dunia yang sangat volatil, meski penuh risiko penipuan. Lapisan terakhir adalah bisnis informasi: alat pelacak tiket seperti SeatSidekick dan layanan berlangganan rekomendasi taruhan memanfaatkan permintaan akan data dan keunggulan informasi. Intinya, Piala Dunia telah menjadi eksperimen spekulasi raksasa di mana aliran perhatian dan emosi menciptakan jaringan perdagangan global yang menyelesaikan transaksinya sendiri jauh dari lapangan hijau.

marsbit2j yang lalu

Di Luar Lapangan: Permainan Mengejar Keuntungan di Sekitar Piala Dunia

marsbit2j yang lalu

Bagaimana Codex Menggunakan Komputer? Tiga Pintu Masuk dan Batasan Izin

Cara Codex Menggunakan Komputer: Tiga Pintu Masuk dan Batas Izin Artikel ini menjelaskan tiga cara Codex berinteraksi dengan lingkungan eksternal: Computer Use, Ekstensi Chrome, dan Browser dalam aplikasi. Ketiganya melayani skenario tugas, batas izin, dan tingkat kepercayaan yang berbeda. 1. **Computer Use (@Computer)**: Cakupan terluas, mengontrol aplikasi desktop asli (macOS/Windows), pengaturan sistem, simulator iOS, dan alur kerja lintas aplikasi melalui antarmuka grafis. Cocok untuk proses yang tidak memiliki dukungan API, plugin, atau alat terstruktur. Namun, lebih lambat dan memiliki batas izin terlebar. Harus digunakan dengan pengawasan untuk tindakan sensitif. 2. **Ekstensi Chrome (@Chrome)**: Mengakses status Chrome yang sudah login, termasuk cookies, tab, dan profil. Ideal untuk tugas di Gmail, LinkedIn, Salesforce, dasbor internal, atau penelitian yang memerlukan status login di beberapa situs. Mendukung kontrol multi-tab dan konteks identitas browser. Batas kepercayaan penting: pisahkan tindakan berisiko tinggi seperti mengirim atau membeli. 3. **Browser dalam Aplikasi (@Browser)**: Browser terisolasi di dalam thread Codex, tidak membawa status login atau ekstensi. Sangat cocok untuk pengembangan web, debugging bug visual, memeriksa tata letak responsif, dan memberikan anotasi desain pada halaman lokal atau pratinjau berbasis file. Menciptakan siklus umpan balik yang ketat antara pengeditan kode dan pratinjau. **Prinsip Inti**: Pilih antarmuka operasi yang paling sempit, aman, dan terstruktur untuk tugas tersebut. Prioritaskan plugin atau MCP jika tersedia. Gunakan Computer Use hanya sebagai "mil terakhir" ketika alat terstruktur tidak mencukupi. **Appshots** berfungsi sebagai alat untuk memberikan konteks visual (dengan menangkap jendela depan), bukan sebagai metode kontrol keempat. Dengan mendorong pemilihan alat yang tepat, pendekatan berlapis ini menunjukkan kunci produk AI Agent: membatasi izin secara proporsional berdasarkan tugas spesifik dan mempertahankan hak pengguna untuk meninjau tindakan kritis.

marsbit3j yang lalu

Bagaimana Codex Menggunakan Komputer? Tiga Pintu Masuk dan Batasan Izin

marsbit3j yang lalu

Trading

Spot
Futures
活动图片