图文 | 躺姐
2025 年第三季度，谷歌交出其历史上首个千亿美元营收季度的答卷。这家被许多人视为在 AI 竞赛中起步较晚的科技巨头，正以令人惊讶的速度证明着自己不仅没有落后，反而可能是整个 AI 时代最被低估的赢家。
1020 亿美元的季度营收、16% 的同比增长，各条业务线均取得不俗业绩的情况下，向来在海外被 AWS 云服务压制的谷歌云取得 34% 的爆发式增长。新发布的 Gemini 3 在多个独立测试基准中击败 GPT-5 登顶榜首，无论是在海外还是在国内，都有不少的使用体验发布，均显示出其在实际场景中的性能和表现。
另外，作为芯片行业的 " 新兵 "，谷歌的芯片业务也取得了重要突破。据悉，公司正与 META 洽谈，拟向其开放谷歌自研 Tensor Al 芯片使用权。不仅如此，谷歌还寻求直接向更多客户销售 TPU 芯片，同时拟最早于 2026 年开始向谷歌云租用 TPU 算力，进一步拓展与英伟达的竞争格局。
我们跟踪谷歌也有接近两年时间了，去年市场还在担忧大语言模型会颠覆传统搜索业务，但他们却巧妙地将 AI 融入其庞大的产品矩阵，不仅守住了 90% 的搜索引擎市场份额，更在 YouTube、Android、云计算等多个战场同时开花，现在在芯片上也是风生水起。
这种全栈式的 AI 布局，配合其独特的 TPU 硬件优势和庞大的数据护城河，正在构建一个其他竞争对手难以复制的生态系统。
01 基本面强势支撑估值
从五年前的 500 亿美元季度营收到如今的 1020 亿美元，五年内实现了翻倍，展现出大型科技公司罕见的持续增长能力，是谷歌各业务板块协同增长的结果。
分业务来看，谷歌服务（包括搜索、YouTube 和其他服务）贡献了 870 亿美元营收，同比增长 14%，依然是公司的现金牛业务。其中，搜索广告收入同比增长 15%，YouTube 广告收入同样增长 15%，双双超越了数字广告市场个位数的平均增速。这种超越市场的表现说明谷歌不仅守住了市场份额，还在持续扩大领先优势。
谷歌云成为增长最快的业务板块，Q3 营收 151.6 亿美元，同比增长 34%，年化运行率超过 600 亿美元。更重要的是，云业务实现了 35.9 亿美元的营业利润，营业利润率从去年同期的 17.1% 提升至 24%。这种盈利能力的快速改善大幅超出了分析师预期，证明了云业务已经进入规模效应的释放阶段。
从盈利能力看，公司整体营业利润率尽管受到欧盟委员会罚款的影响有所下降，但仍然保持在 30% 以上的高位，仅比去年同期降低了 2 个百分点，净利润率超过 34%，净利润同比增加 33%；每股收益达到 2.12 美元，同比增长 31%，远超分析师 1.85 美元的一致预期。
现金流表现同样强劲。过去 12 个月的经营现金流入 1123.1 亿美元，即使扣除 910-930 亿美元的年度资本支出预算，自由现金流依然相当可观。这种大规模的资本投入正是为了抢占 AI 基础设施的制高点，且由于谷歌目前在 AI 加持下全方位收获，安全边际是相当高的。
2025 年全年巨额的资本支出中，不仅会大量用于服务器采购，主要是 GPU 和 TPU 等 AI 训练芯片；也会在数据中心和网络建设中继续投入。这种投资结构明确指向了云服务和 AI 能力的构建，受此影响，折旧费用也从去年同期的 40 亿美元增加到 56 亿美元。
从营收结构看，谷歌的收入来源日趋多元化，YouTube、云和其他业务的贡献度持续提升。
云业务的客户指标尤其亮眼。新客户数量同比增长 34%，超过 70% 的现有客户使用 AI 产品，基于生成式 AI 模型的产品收入增长 200%。第三季度签署的 10 亿美元以上大单数量超过过去两年总和，13 条产品线的年度经常性收入（ARR）均超过 10 亿美元。这些数据显示云业务不仅在快速获客，客单价也在显著提升。
最炸裂的数字是云业务 1550 亿美元的订单储备，环比增长 46%，同比增长 82%。这个数字相当于云业务 2.5 年的营收，为未来增长提供了巨大支撑。管理层在电话会议中特别强调，这些订单主要来自于 AI 基础设施需求，平均合同期限为 3-5 年。
从估值角度分析，谷歌目前的远期 Non-GAAP 市盈率为 27 倍，低于微软和亚马逊。考虑到公司 16% 的营收增长和 31% 的利润增长，当前估值并不算贵。综合华尔街分析师的预期，谷歌 2026 年和 2027 年的 EPS 增长预期分别为 5% 和 14%，考虑到 AI 带来的利润率提升潜力，实际增长可能超出预期。
综合来看，谷歌的财务数据展现出一家成熟科技巨头在 AI 时代焕发的新活力。千亿美元的季度营收里程碑不是终点，而是新征程的起点。随着 AI 技术进一步渗透到各个业务线，利润率依然有继续提升的空间，谷歌会用实际行动证明，即使体量已经如此庞大，创新驱动的增长故事仍将继续。
02 技术构建长期竞争壁垒
谷歌的 AI 故事始于一个关键转折点。
当 OpenAI 的 ChatGPT 在 2022 年底横空出世时，市场一度认为 Google 的搜索帝国将被颠覆，投资者担忧这家搜索巨头会成为 AI 时代的诺基亚。然而，仅仅两年后 Gemini3 的发布，在多项指标上超越了被寄予厚望的 GPT-5。
测试者发现，Gemini 3.0 模型能够完成以往被认为不可能的任务——从单一提示构建完整的网站、生成交互式 3D 场景、甚至创建基础操作系统界面。我们看到有不少深度的大模型使用者表态，Gemini 3.0 就像 " 从自行车直接跳到了跑车 "；相比之下，GPT-5 被更多评价为增量更新，新功能甚至遭到批评。
但从业务的角度看，真正让谷歌脱颖而出的，是将尖端 AI 技术无缝融入 20 亿用户日常生活的能力。
例如，当用户在 Google 搜索时，AI 会自动理解查询意图，提供综合性答案，使用 AI 功能的查询量增加 10% 以上，不仅没有蚕食传统搜索，反而扩大了使用场景。而且，每次用户交互都在训练模型，形成了自我强化的循环。
而安卓生态的 AI 整合展示了另一种可能。Circle to Search 让 3 亿设备用户可以圈选屏幕上任何内容进行搜索，Gemini Live 则像一个无处不在的智能助手。这种深度整合意味着谷歌的 AI 不是用户需要主动打开的应用，而是融入系统的隐形助手。
当然，在这场 AI 军备竞赛中，算力也是决定性因素。谷歌这边，一方面大量采购英伟达 GPU，确保短期需求；另一方面加速自研 TPU，掌握长期主动权。Ironwood TPU 达到 v5 性能的 10 倍飞跃，不仅是技术突破，更是战略独立的宣言。当全球都在抢购英伟达芯片时，谷歌已经有了 Plan B。
TPU 的价值在 Anthropic 的选择中得到验证，这家 OpenAI 的竞争对手承诺使用 100 万个谷歌 TPU，而不是英伟达 GPU。这个决定的背后，是对 TPU 在大规模训练中成本效益优势的认可；而谷歌正在成为 AI 基础设施的核心供应商，就像英伟达主导 GPU 市场一样。
从底层芯片到开发框架，从 AI 模型到终端应用，公司控制了整个技术栈，这种垂直整合不仅提高了效率，也能够快速响应市场需求。当客户需要定制化 AI 解决方案时，谷歌可以在每一层进行优化，这是依赖第三方的竞争对手做不到的。
结合对 AI 的全栈控制，每天数十亿次搜索、500 小时视频上传到 YouTube、数亿 Android 设备的使用数据，这些构成了世界上最丰富的多模态数据集。关键是，这些数据还在指数级增长。Meta 依赖公开数据训练 Llama，OpenAI 甚至需要购买训练数据，对比之下，谷歌的数据护城河优势愈发明显。
令我们印象最深刻的，是谷歌整个组织在 AI 时代迎来的进化。原本被视为搜索杀手的对话式 AI，被巧妙地整合进搜索体验，再从全方位改变谷歌的收入结构。这种对危机的应对策略，比任何技术突破都更有价值。
03 结语
目前来看，国内企业唯一一个能无限接近谷歌的上市公司是阿里，其次是百度。
尽管两家公司都有曝出自研芯片，但阿里的收入规模更大、业务也更多样，能够让 AI 参与并赋能的业务线也就更多。从谷歌的进步路径看，AI 对于本身就是大规模的科技企业来说是指数级的增长引擎。
但需要注意的是，近一段时间以来美股和港股的表现波动较大，谷歌也同样很难幸免。作为一个非常适合用来长期配置的标的，谷歌的投资价值更多体现在穿越周期的能力上，很适合在市场调整时分批建仓，以时间换空间，耐心等待 AI 商业化的全面爆发。
明：本文仅用于学习和交流，不构成投资建议。
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