Alphabet Q2財報前瞻：千億AI投入能否兌現回報
N.R. Finch
Alphabet將於7月22日盤後公布Q2財報，市場預期營收1169.8億美元、按年增長21%，但真正焦點不在數字能否達標，而在千億級AI資本開支能否拿出可驗證的回報證據。
這次財報，市場最緊張的是甚麼？
Alphabet已將2026年全年資本開支上限上調至1900億美元，並明確2027年還會大幅抬升。這意味著→ 公司正以史無前例的速度燒錢押注AI基礎設施。
市場博弈主線已從「算力緊缺」轉向「產能過剩隱憂」——投資者高度警惕任何削減AI預算的信號。
簡單來說＝ 花這麼多錢，市場不再問「夠不夠」，而是問「花出去的錢能不能賺回來」。
搜尋廣告——AI到底是幫手還是威脅？
市場預期Q2廣告營收816.8億美元，按年增長14.5%。Q1搜尋及其他廣告收入604億美元，按年增長19%，基本打消了生成式AI分流搜尋流量的擔憂。
AI搜尋模式升級至Gemini 3大模型後，單條AI檢索響應成本下降30%；AI搜尋模式已承載Google近三分之一的商業檢索需求。這意味著→ AI不但沒有蠶食搜尋，反而在壓低成本的同時拉高廣告轉化率。
AI亦助Google切入零售媒體（在電商平台上投放的廣告）等高價值賽道，行業預測該領域到2027年維持雙位數低位增長。
雲業務67%的增速，能持續嗎？
市場預期Q2雲業務營收227.9億美元，按年增長67.3%。Q1雲業務已突破200億美元，經營利潤率從上年同期的17.8%擴張至32.9%。
積壓訂單環比翻番、突破4600億美元；合約金額在1億至10億美元之間的高價值交易較上年增長一倍。這意味著→ 大客戶正用真金白銀押注Alphabet的AI算力平台。
核心壁壘在於全棧自研：基礎設施層自研TPU（Google專為AI訓練設計的晶片）與Axion CPU，大模型層覆蓋Gemini閉源前沿模型與Gemma開源模型，在大規模AI推理場景下具備顯著單位成本優勢。
成本壓力從哪裡來？
千億資本開支釋放大量新增算力，但行業面臨電力和記憶體供給瓶頸——算力建得出來，電和晶片不一定跟得上。
管理層已預警AI相關營運成本與折舊壓力抬升。簡單來說＝ 伺服器買了就要折舊，電費月月要付，這些硬成本會持續擠壓利潤。
雲業務能否頂住成本壓力、維持利潤率擴張，是本次財報的核心驗證點。
和微軟、Meta比，Alphabet憑甚麼不一樣？
Q1 Alphabet營收1099億美元，按年增長22%，連續第11個季度實現雙位數增長；經營利潤397億美元，按年增長30%，經營利潤率從33.9%擴張至36.1%。
這反映出一個關鍵差異：微軟、Meta上調資本開支後營收與盈利未能同步改善，而Alphabet已兌現營收與利潤率雙重增長。
但隱憂亦在：近期傳聞Gemini 3.5因代碼能力缺陷推遲發布，疊加全行業硬件瓶頸推高成本，進一步放大市場對AI投入效率的疑慮。
對投資者意味著甚麼？
Alphabet今年以來股價上漲近14%，華爾街分析師整體維持強力買入評級，平均目標價437.79美元，較最新收市價高出約28%。
若Q2搜尋與雲兩大板塊同步驗證AI商業化紅利，將為千億級AI投入提供可持續回報的證據，打開估值上行空間。
反之，若AI商業化數據疲軟，市場或將重新定價AI投資風險——這意味著→ 不只Alphabet，整條AI產業鏈的估值都會承壓。
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