谷歌发布史上最强财报，AI 成为增长引擎，TPU 需求惊人，Gemini 3 年内发布！

这周，Google 的母公司 Alphabet 交出了一份史上最强财报：

2025 年 Q3：Alphabet 实现了有史以来第一个单季营收 1000 亿美元的里程碑。

这是一个什么概念？用 Sundar Pichai 的话来说：

五年前，我们的季度收入是 500 亿美元。自那时以来，我们的收入翻了一番。

五年，营收翻倍，还是在千亿级的巨大规模上，这样的增长是如何实现的？

谷歌的答案简单直接：AI。

我们正看到 AI 在整个公司范围内推动实实在在的业务成果。

财报中披露的一系列数字，都在显示 AI 的威力：

• • 1000 亿美元：首次单季营收破千亿。
• • 1300 万亿 tokens：每月处理的 Token 总量超过 1300 万亿，一年内增长超过 20 倍。
• • 6.5 亿用户：Gemini App 月活跃用户 (MAU) 超过 6.5 亿，Q3 查询量环比增长 3 倍。
• • 1550 亿美元：Google Cloud 积压订单增至 1550 亿美元，季度环比猛增 46%。
• • 100 万 TPU：AI 独角兽 Anthropic 计划调用高达 100 万个 Google TPU。
• • 7500 万用户：Search AI Mode 日活跃用户 (DAU) 已超 7500 万。

这些数字说明，谷歌已经从底层算力、中层模型到上层产品构建起了「AI 飞轮」。

一、Google 的「全栈 AI」战略

Sundar 提出的核心是「全栈 AI」。这个词意味着 Google 的 AI 战略不是零散的，而是从最底层的硬件到最上层的应用，全面掌控。

他将其分为三个层面：

1. 1. AI 基础设施 (Infrastructure)
2. 2. 世界级的 AI 研究 (Models)
3. 3. 产品与平台 (Products)

底层的硬件层面，谷歌的 TPU 开始挑战 NVIDIA GPU 霸权；中间的模型层面，Gemini 表现亮眼；顶层的应用层面，谷歌的产品正在由 AI 全面重构。

1. 基础设施：TPU 和 GPU 的「两条腿」

AI 的竞争，首先是算力的竞争。

Pichai 强调，谷歌的 AI 基础设施是其「关键差异化因素」。这种差异化的核心在于，谷歌是目前全球唯一一家既能大规模提供 NVIDIA 顶级 GPU，又能提供自研专用 TPU 的云厂商。

• • NVIDIA 芯片：Google 宣布，它现在正在向云客户提供由 NVIDIA 最新 GB300 驱动的 A4X Max 实例。这意味着它紧跟市场步伐，为那些依赖 NVIDIA CUDA 生态的客户提供最顶级的算力。
• • 自研 TPU 芯片：Google 的「王牌」是其自研的 TPU。这是 Google 专为 AI 运算设计的 ASIC 芯片。

Sundar 提到，谷歌正在大力投资 TPU 产能，以满足客户和合作伙伴的巨大需求。而他们的第七代 TPU，代号「Ironwood」，即将全面上市。

TPU 的价值有多大？财报会揭示了一个关键客户：Anthropic。这家顶级的 AI 研究公司最近宣布，计划使用高达 100 万个 TPU。

这是一个极其强烈的信号。它证明了 Google 的 TPU 在性能和成本效益上，已经足以吸引最顶尖的 AI 实验室，在 NVIDIA 之外提供了另一个可行的、大规模的算力选择。

谷歌在 TPU 上的布局，终于到了变现的时候。谷歌不再满足于把 TPU 藏在内部产品，而是希望 TPU 成为能和 GPU 掰手腕的拳头硬件。

2. 模型研究：「Gemini 3」即将登场

如果说芯片是「肌肉」，模型就是「大脑」。

Google 今年在模型方面的表现也十分亮眼：

• • Gemini 2.5 Pro：当前的主力多模态模型。
• • Veo：对标 OpenAI Sora 的视频生成模型。目前已有 2.3 亿个视频 是用 Veo 3 生成的。
• • Genie 3：一个「基础世界模型」，可以根据文本或图像提示生成可交互的 2D 游戏世界，这是通往更复杂虚拟环境模拟的重要一步。
• • Nano Banana：一款在社交媒体上引起病毒式传播的文生图模型。

最重要的是，Sundar 预告了 Gemini 3 将在今年晚些时候发布。

基于模型能力的进步，目前已有超过 1300 万开发者 在使用 Google 的生成式模型进行构建。其第一方模型（如 Gemini）现在通过 API 每分钟处理 70 亿个 token。

3. 产品与平台：AI 的「交付」

有了算力和模型，如何将 AI 交到用户手中？Google 在分发渠道上显然具备先天优势。

• • Chrome 浏览器：Google 正在「重新构思」Chrome。通过深度集成 Gemini 和搜索中的「AI 模式」，目标是让浏览器变得更具「智能体能力」。
• • Pixel 10 与 Tensor G5：在 8 月份的发布会上，Pixel 10 系列搭载了 Tensor G5 芯片。Sundar 强调，这是第一款「为运行 Gemini 而设计的最强芯片」。这是端侧 AI 的信号，意味着更快的响应、更好的隐私保护，也是 Google 对标 Apple Intelligence 的关键一步。
• • Android XR 操作系统：上周，Google 正式推出了这个全新的操作系统，首个合作伙伴是三星的 Galaxy XR 设备。这是 Google 在苹果 Vision Pro 和 Meta Quest 之后的，对「空间计算」和「混合现实」的正式回应。它的核心是什么？依然是 Gemini。

Sundar 强调，AI 将成为这些新一代头显和眼镜的核心交互方式。

4. 一个「小彩蛋」：量子计算的突破

在 AI 之外，Sundar 还顺便提到了一个基础研究的重大进展。

上周，Google 宣布其「Willow」量子芯片取得突破，运行某个特定算法的速度比目前世界上最好的超级计算机之一快 13,000 倍。并且结果「可验证」，为未来的实际应用铺平了道路。

Google Cloud：AI 驱动的「第二增长极」

如果说全栈 AI 战略是理论，那么 Google Cloud 就是这一战略在 B 端的「最佳实践」和「最强变现渠道」。

Q3 财报显示，Google Cloud 的增长正在全面提速，营收、营业利润率和积压订单均在加速增长。

其中，最核心的指标——积压订单，从 Q2 的 1060 亿美元飙升至 Q3 的 1550 亿美元，季度环比增幅高达 46%。

这 1550 亿美元的「未来收入」，是企业客户用真金白银为 Google AI 投出的信任票。

Pichai 总结了客户需求走强的三个方面：

1. 1. 签约新客户更快：GCP 新客户数量同比增长近 34%。
2. 2. 签约更大订单：今年前三季度签署的超 10 亿美元大单，已超过前两年之和。
3. 3. 深化现有关系：超过 70% 的现有 Google Cloud 客户正在使用其 AI 产品。

为什么 AI 时代的客户们更青睐 Google Cloud？Pichai 给出的答案又回到了原点：基础设施和模型。

「全球排名前 10 的 AI 实验室中，有 9 家选择了 Google Cloud。」

AI 模型的采用正在迅速加速。Q3 财报显示，基于谷歌生成式 AI 模型构建的产品收入，同比增长超过 200%。

在过去 12 个月中，近 150 家 Google Cloud 客户各自处理了约 1 万亿 Token，应用范围极广。

本月早些时候，谷歌推出了面向企业的 AI 门户 Gemini Enterprise，Pichai 称其为「AI 在工作场所的新前门」。目前，该平台已在 700 家公司中获得了超过 200 万订阅者。

AI 重塑核心：搜索与 YouTube 的「AI 增量」

在 AI 驱动云业务爆发式增长的同时，谷歌也没有忘记自己的「现金牛」——搜索和 YouTube。

Pichai 强调，AI 正在为搜索带来一个「扩张性时刻」。

搜索的「AI 增量」

一个长期存在的疑问是：AI 化的搜索 (如 AI Overviews) 会不会蚕食原有的点击量和广告收入？

Pichai 的数据给出了否定答案。他指出，随着用户了解到他们可以用谷歌新的 AI 体验做什么，他们「越来越频繁地回到搜索」。

• • AI Overviews (AI 概要)：正在推动「有意义的查询增长」，尤其是在年轻人群中效果更为明显。AI 正在帮助谷歌抓住下一代用户。
• • AI Mode (AI 模式)：在美国推出以来，使用量每周都在强劲增长，Q3 查询量翻了一番。目前已在全球 40 种语言中推出，日活跃用户 (DAU) 超过 7500 万。

最重要的是，Pichai 确认：「AI Mode 已经为搜索带来了总查询量的净增量。」

AI 不是在「替代」搜索，而是在「扩大」搜索的边界。

YouTube 的「AI 变现」

在 YouTube 方面，AI 同样在「内容创作」和「商业变现」两端发力。

Pichai 透露：

在美国，YouTube Shorts 的每观看小时收入现在已经超过了 YouTube 上的传统插播广告。

这标志着 Shorts 这一短视频形态已经彻底跑通了商业闭环，解决了长期以来困扰短视频平台的「变现效率」问题。

在 AI 赋能创作者方面，谷歌在「Made on YouTube」活动上推出了一系列 AI 功能：

• • AI 视频生成工具：帮助创作者从 0 到 1 启动。
• • AI 高效编辑：简化剪辑流程。
• • AI 洞察分析：帮助创作者优化频道。
• • AI 扩展变现：自动识别视频中的产品，使其更具「可购物性」。

结语：1000 亿美金的新起点

1000 亿美元的季度营收虽然耀眼，但这是一个「结果」，而不是一个「原因」。

真正的「原因」，是谷歌对「AI 全栈」战略的坚定投入，是谷歌强大且独特的「AI 基础设施」，特别是 TPU 开始对外销售，传达出的信号非常明确：在 AI 时代的算力竞赛中，NVIDIA GPU 并非唯一的答案。

手握 TPU 这张「王牌」，构建「TPU+GPU」混合算力护城河，才是支撑谷歌万亿美金市值，并在生成式 AI 时代继续领跑的真正底气。

正如 Pichai 所说：「我们在 AI 领域的领导地位，使我们为未来的机遇做好了充分准备。」

期待年的 Gemini 3，希望谷歌能端出一个能力超强的超大模型。