谷歌母公司 Alphabet 一份超预期的季报，换来的不是轻松，而是一张更大的账单。

据追风交易台消息，巴克莱在 7 月 22 日的研报中称，在谷歌公布 2026 年第二季度财报后，巴克莱将谷歌 2027 年资本支出预期大幅上调至 3500 亿美元，2028 年进一步升至 5000 亿美元，均超过同期经营性现金流的 100%，这意味着谷歌将在未来两年持续处于自由现金流为负的状态。

推动这一资本支出激增的核心驱动力，是谷歌正在为 Gemini 4 大模型的大规模训练运行积累算力储备。巴克莱认为，谷歌当前正以高于市场的溢价租用外部 GPU 算力，为部分 GCP 客户提供 " 过渡性 " 算力支持，同时释放自有算力用于 Gemini 4 的训练。这一安排每月成本约达 10 亿美元，将对第四季度及 2027 年第一季度的云业务利润率形成压制。

据华尔街见闻文章写道，最新财报显示，谷歌 Q2 云业务收入同比增长 82%，云业务积压订单单季度增加 500 亿美元至 5140 亿美元，搜索广告收入同比增长 17%，YouTube 广告增速加速至 13%。然而，在财报电话会上，AI 全面渗透所带来的运营成本与资本支出的双重膨胀，正在成为市场关注的核心变量。CFO 阿什肯纳齐预计，AI 基础设施投入将持续对利润表和现金流构成压力。

云业务加速，但成本压力同步攀升

巴克莱将本季度最大亮点归结为谷歌云的持续加速。2026 年第二季度，Google Cloud 收入达 247.68 亿美元，同比增长 82%（巴克莱估计剔除 TPU 销售后约为 77%），云业务运营利润率提升至 36%。云业务积压订单从上季度的 464 亿美元跃升至 5140 亿美元，单季净增 500 亿美元，显示出企业客户对 GCP 需求的强劲势头。

然而，云业务的高速增长伴随着显著的成本上升。报告指出，谷歌与 Colossus 签署了一项每月约 10 亿美元的 GPU 租赁协议，以 " 过渡性 " 方式为部分 GCP 客户提供算力，预计持续约两个季度。巴克莱认为，这一安排的实质目的在于释放谷歌自有的第一方算力，为 Gemini 4 的大规模训练运行腾出空间。

巴克莱认为，谷歌支付的溢价租金 " 令人侧目 "，但考虑到当前算力供需的紧迫性以及该安排的临时性质，这一决策具有一定合理性。报告同时指出，这一布局理论上有助于谷歌为其轨道数据中心机架的未来负载容量奠定基础。

Gemini 4 训练催生资本支出 " 爆炸式 " 增长

巴克莱在报告中明确表示，此次大幅上调资本支出预期，直接与 Gemini 4 大模型的训练需求挂钩。报告显示，巴克莱将 2027 年资本支出预期从此前的 2561 亿美元上调至 3502 亿美元，上调幅度达 37%；2028 年资本支出预期则从 3274 亿美元大幅上调至 5003 亿美元，上调幅度约 53%。

按照巴克莱的预测模型，谷歌 2026 年至 2028 年的资本支出将分别达到约 2005 亿、3502 亿和 5003 亿美元，连续两年超过同期经营性现金流，自由现金流将分别转为负 65 亿美元和负 1352 亿美元。

报告同时指出，谷歌管理层在财报电话会议上对Gemini 4 及整体 AI 模型开发节奏表达了明确信心。目前，Gemini API 的调用量已达到每分钟 220 亿个 token，较一个季度前的 160 亿大幅提升，同比增长 3 至 4 倍，巴克莱估计其市场地位已与 Anthropic 并列第二。

AI 全栈布局构筑竞争壁垒，但多线作战成本高企

巴克莱将谷歌定性为 " 当前全球 AI 前沿程度最高的公司 "，其 AI 布局横跨应用层（搜索、Gemini 等）、模型层（Gemini、Flash 等）、基础设施层（GCP）以及原始算力层（TPU），形成完整的全栈覆盖。巴克莱认为，这一广度将在后续季度随着云业务的持续加速而愈发凸显。

然而，这种全线竞争的代价同样显著。巴克莱报告指出，谷歌同时面临来自 Anthropic 和 OpenAI 在模型层的竞争，以及 AWS 和 Azure 在基础设施层的压力，同时还需维持 13 款月活用户超过 10 亿的应用产品的正常运营。这种 " 多线作战 " 的格局，正是推动运营支出和资本支出双双膨胀的根本原因。

在盈利预测方面，巴克莱将 2027 年收入和营业利润预期均上调 5%，主要反映谷歌云收入及利润的上修。但受 Colossus 协议影响，2026 年第四季度及 2027 年第一季度 EPS 预期有所下调，此后各期 EPS 预期则相应上调。

巴克莱将谷歌目标价从 405 美元上调至 425 美元，估值方法基于 2027 年至 2028 年预期 EPS 的 25 倍市盈率与 EBITDA 的 15 倍估值倍数的平均值，维持 " 增持 " 评级不变。

从更长远的视角来看，巴克莱认为，在 AI 价值链的全栈捕获能力上，Alphabet 目前鲜有可比对手，其跨层布局的战略价值将随 AI 需求的持续扩张而逐步释放。