Anthropic 在 2025 年 10 月订下最多一百万块 Google TPU，规模达到数百亿美元，计划在 2026 年上线超过 1 GW 算力。半年后，它又与 Google、Broadcom 签了新协议，从 2027 年起增加数 GW 下一代 TPU。买家没有隐藏用途：这些芯片要训练和运行 Claude。

这两份客户公告改变了 TPU 在 Alphabet 账上的位置。TPU 原本主要是 Google 搜索、广告和模型团队的内部工具，价值藏在更低的计算成本和更快的产品迭代里。2026 年第二季度，Alphabet 首次确认销售 TPU 系统的收入，大部分已签硬件收入要到 2027 年才出现。内部基础设施开始成为 Google Cloud 可以直接出售的商品。

商品化让增长更容易看见，也让成本更难归属。Google Cloud 当季收入增长 82%，营业利润率升到约 35.6%；与此同时，Alphabet 一季资本开支达到 449.24 亿美元，比经营现金流还高。Cloud 分部利润没有承担全部前沿模型研发，机房又同时服务搜索、YouTube、Gemini 和外部客户。判断 TPU 生意不能只看 Cloud 的收入和利润，还要把 Alphabet 的整张算力账单重新拼起来。

一百万块 TPU 把客户带进资产负债表

Anthropic 的采购证明了两件事。第一，Google 自研加速器已经离开内部测试环境，进入外部模型公司的长期生产计划。第二，这并不是排他的胜利。Anthropic 同时使用 Google TPU、Amazon Trainium 和 NVIDIA GPU，并把 Amazon 称为主要云服务与训练伙伴。客户把不同工作负载放到不同芯片上，也避免被一家供应商锁住。

Google 因而卖的不是一颗孤立芯片。Alphabet 在监管文件里把 TPU 系统描述为硬件、软件、安装、支持和延长保修的组合。部分客户需要自有机房或专用的大规模基础设施，Google 才签下有限数量的系统供应协议。硬件交付时确认一部分收入，安装、支持和保修则随服务期确认。它更像一座配好软件和运维的计算工厂，而不是从货架上买走一盒芯片。

这种产品形态把价值链向两端拉长。上游需要芯片设计、先进制造、存储、网络和机房建设，Broadcom 是 Anthropic 新协议中公开出现的合作方。下游客户不只购买峰值算力，还要判断模型能否在软件栈上稳定训练，容量能否按时上线，几年后的电力与维护成本是否可控。Google 掌握芯片、编译软件、模型和云平台，确实可以减少中间接口，却也要为更多交付节点负责。

TPU 的单位经济也会随交付方式改变。放在 Google 自己的机房里，Alphabet 先支付芯片和设施成本，再按客户使用量慢慢收回；卖成整套系统时，部分硬件款可以更早确认，客户则承担自己的机房、电力和利用率。前一种模式保留持续服务收入，后一种模式释放部分资本压力，却可能留下安装、支持和保修义务。收入出现得更早，不等于整个合同创造的现金更多。

自研芯片还有一个无法从售价直接读出的价值。Google 可以针对内部模型和软件调整硬件，减少对通用 GPU 供给与定价的依赖。对外销售若扩大产量，制造规模可能降低单位成本；客户若要求不同配置、现场支持或兼容性，产品复杂度又会上升。规模经济能否超过定制成本，要等更多系统完成交付后才能判断。

客户为什么愿意提前锁定如此大的容量，Anthropic 给出了自己的经营理由。它在 2026 年 4 月披露，年化收入已经超过 300 亿美元，年消费超过 100 万美元的企业客户在不到两个月内翻倍至逾一千家。这个数字来自 Anthropic，而不是 Alphabet，无法证明每一块 TPU 都会满载。它至少表明采购并非概念合作，买方已经有付费客户和明确的计算需求。

芯片开始成为 Cloud 收入

Google Cloud 第二季度收入为 247.68 亿美元，去年同期为 136.24 亿美元。增加的 111 亿美元主要来自基础设施和平台服务，TPU 系统销售也在本季首次进入收入。Cloud 营业利润从 28.26 亿美元增至 88.14 亿美元，按当季收入计算，营业利润率约为 35.6%。

这个变化把 Google 与纯芯片供应商区分开。GPU 厂商主要在设备交付后确认收入，云平台则可以从同一套基础设施上持续收取消耗费、订阅费和软件服务费。Alphabet 还可以出售整套 TPU 系统，让需要自有基础设施的客户承担部分资产与运营责任。相同设计因此可能产生三种回报：改善内部产品成本、支持云端按量计费，以及形成硬件和后续服务收入。

三种回报的质量并不相同。云端消耗收入随着客户使用确认，理论上能随利用率扩大；订阅收入按合同期展开，节奏更平滑；TPU 硬件在控制权转移时确认，金额可能集中，毛利还要扣除制造与安装成本。第二季度 82% 的增长混合了这些来源，不能直接外推成长期云增速，也不能把硬件带来的收入增量按软件利润率估值。

Wiz 收购又让比较更复杂。Alphabet 在 3 月以调整后 295 亿美元完成交易，其中 227.05 亿美元成为商誉，83 亿美元成为无形资产，Wiz 随后并入 Google Cloud。第二季度 Cloud 的收入和利润既包含原有 GCP、Workspace 与 TPU，也开始包含新收购的安全业务。判断增长质量，需要在并购贡献、TPU 交付与原有云消耗之间继续拆分，而不是把 82% 当成一条单独的需求曲线。

5139 亿美元合同不是同一种钱

6 月底，Alphabet 披露 5195 亿美元剩余履约义务，其中 5139 亿美元属于 Google Cloud。这个规模约等于当季 Cloud 收入的 20.7 倍。公司预计，略多于一半会在未来 24 个月确认为收入，其余部分更晚出现。

backlog 提供了比单季订单更长的能见度，却不是已经收到的现金。客户可能先签多年容量合同，随后按使用量消耗；硬件要等交付和验收；订阅服务则按时间确认。Alphabet 也明确说，收入节奏取决于合同期限、交付能力以及客户何时使用服务。合同承诺越大，机房能否按时供电、芯片能否按期安装就越重要。

同样一笔十亿美元合同，可能对应完全不同的财务顺序。客户预订未来五年的云容量时，Alphabet 要先建设机房，收入却随着使用量出现；客户购买 TPU 系统时，设备交付可以带来较大单笔收入，支持服务仍留在以后；Workspace 或安全订阅则把收入均匀分摊。把这些合同相加可以衡量需求覆盖，不能直接得到下一年的毛利或自由现金流。

口径变化也不能忽略。Alphabet 从 2026 年第一季度起，把原始期限不超过一年的合同纳入 backlog。新口径扩大了可见合同总额，但使它与更早期间不完全可比。5139 亿美元可以证明客户承诺显著增加，不能单凭总额推导增长率，也不能假设每一美元都有同样的期限和利润率。

Anthropic 的多平台策略进一步限制了合同解释。它扩大 Google TPU 使用量，同时继续建设 Amazon 的 Project Rainier，也保留 NVIDIA GPU。对 Alphabet 来说，客户的分散采购既是机会，也是价格约束。TPU 若在性能、能耗或供给上落后，训练任务可以转移；若 Google 交付更快、软件更顺，客户才会把更多工作负载留在这套平台。

backlog 真正提供的是一张待执行清单。它要求 Alphabet 把晶圆、服务器、网络、电力和软件支持在未来几年依次交付。收入数字排在清单末端，资本支出与建设风险排在前面。

35.6% 利润率漏掉了哪一层成本

Google Cloud 的 35.6% 营业利润率看起来已经接近成熟软件业务，但分部口径需要先拆开。Alphabet 把直接员工、技术基础设施使用、办公设施以及第三方服务分配给 Cloud；同时把集中进行的高级 AI 研究和前沿模型开发放在 Alphabet-level activities。后者第二季度营业亏损 57.89 亿美元，高于一年前的 33.72 亿美元。

这不表示 57.89 亿美元都应扣回 Cloud。Gemini 同时服务搜索、广告、消费者应用和企业产品，部分研究也可能多年后才形成收入。把共享研发全部塞给 Cloud，同样会扭曲分部经济性。问题在于，公开利润率只回答 Cloud 当前分配到多少成本，没有回答下一代模型、芯片与数据中心成本最终应由哪项产品承担。

成本确认还有时间差。尚未投产的机房不会立即形成完整折旧，工程团队的投入却已经发生；设备投入使用后，折旧会在未来数年进入成本。若收入在同一时期快速增加，利润率仍可能上升；若客户消耗慢于资产投产，折旧先到，收入后到。第二季度的高利润率因此混合了已经运行的旧容量、刚确认的硬件销售和仍在建设的新容量。

分部之间共享基础设施，使单项产品回报很难单独测量。一台 TPU 白天可能服务企业推理，另一批容量用于训练内部模型，搜索高峰又需要预留冗余。利用率提高可以让共同资产产生更多收入，但容量调度也可能优先保护 Google 自有产品。外部客户购买的服务等级越高，Alphabet 越需要保留不能随时挪用的容量。

搜索仍是主要现金发动机。第二季度 Google Search and other 收入为 632.71 亿美元，同比增长约 16.8%；付费点击增加 13%，单次点击价格增加 3%。生成式 AI 没有在这一季摧毁搜索变现，反而与查询和广告增长同时发生。Google Services 整体营业利润达到 395.44 亿美元，远高于 Cloud 的 88.14 亿美元。

这种结构给 Alphabet 一项竞争优势：它可以用搜索和其他服务产生的利润，提前建设外部客户尚未完全使用的算力。它也容易掩盖投资回报。搜索若承担大量共享模型和机房成本，Cloud 利润率会显得更轻；若成本更多分给 Cloud，搜索的 AI 改造又会看起来过于便宜。投资者需要观察的不是某一季分部利润率能否继续上升，而是新增资本在公司层面能否持续带来更多营业利润和现金。

449.24 亿美元先停在未投产资产里

第二季度，Alphabet 经营现金流为 390.69 亿美元，购买物业与设备支出 449.24 亿美元，简单相减后出现 58.55 亿美元缺口。上半年经营现金流为 848.59 亿美元，资本开支 805.98 亿美元，简化自由现金流只剩 42.61 亿美元。净利润很高，却包含大额股权证券未实现收益，不能拿来替代经营现金。

资金先进入正在建设的资产。6 月底，Alphabet 净物业与设备达到 3212.12 亿美元，其中尚未投入使用的资产为 1228.14 亿美元，比年初增加 442.22 亿美元。技术基础设施成本为 2471.77 亿美元，约 60% 是服务器和网络设备，其余主要是数据中心土地、建筑及相关设施。

未投产资产不会立即产生收入。土地要接上电力，建筑要完工，服务器和 TPU 要安装测试，客户工作负载还要迁入。建设延误会让折旧和维护时点变化，需求低于计划则会压低利用率。反过来，若容量按时上线并迅速被 backlog 消耗，固定资产可以被更多搜索查询、模型推理与外部客户共同使用，单位计算成本才会下降。

这段时间差把供应链风险留在 Alphabet 一侧。芯片、网络设备和电力设施需要提前下单，客户真正消耗算力却可能更晚。采购不足会失去增长，采购过量会留下闲置设备，而计算硬件的性能和经济价值又会随着新一代产品推出而下降。传统云业务可以通过通用服务器在客户之间调度，专门为大模型设计的高密度集群更依赖网络拓扑、电力与软件配合，调整用途没有账面数字看起来那么轻松。

Alphabet 没有只依靠旧有现金储备。第二季度，公司发行普通股和强制可转换优先股，净融资 496 亿美元，又发行高级无担保票据，净融资 203 亿美元。同期没有回购普通股，而上年同期回购了 132.38 亿美元。资本配置已经从把现金退还给股东，转向补充 AI 基础设施和全球算力。

6 月底，公司仍持有 2424.74 亿美元现金、现金等价物和有价证券，长期债务为 981.65 亿美元，强制可转换优先股账面值 180.23 亿美元。财务安全垫仍然厚。外部融资的意义不是 Alphabet 缺现金，而是建设规模与速度已经大到管理层愿意同时动用经营现金、债券和股权。每一种资金都提高了未来回报的门槛。

337.93 美元在替两台发动机定价

9 月 23 日，GOOGL 收于 337.93 美元。用 6 月底约 122.3 亿股各类普通股粗算，普通股权益价值约 4.13 万亿美元。扣除现金与有价证券，再加上长期债务和强制可转换优先股，简化企业价值约 4.01 万亿美元。不同类别股票价格略有差异，这只是读取市场要求的近似值。

把第二季度收入机械年化为约 4792 亿美元，企业价值约为年化收入的 8.4 倍；把当季营业利润年化为约 1631 亿美元，则约为 24.6 倍。净利润口径受到近 990 亿美元季度股权证券净收益影响，因此营业利润比市盈率更接近主营业务，但年化单季仍会忽略季节、并购和资本投产节奏。

这个价格同时给两台发动机定价。第一台是搜索和消费者服务，它要在 AI 回答改变用户行为时保持查询、广告点击与单价。第二台是 Cloud 与 TPU，它要把 5139 亿美元合同按期变成高质量收入，并让新机房获得足够利用率。两台发动机共享模型、芯片和数据中心，任何一台放慢都会改变另一台承担的成本。

收入倍数也会被业务组合改变。搜索广告拥有高利润和较低新增资本需求，硬件销售可能提高收入却压低综合利润率，云端消耗则要在高资本开支之后形成经常性收入。若未来增长更多来自 TPU 硬件，8.4 倍年化收入会比现在更难解释；若硬件是客户进入 GCP 的起点，后续软件与算力消耗占比提高，同一倍数才可能对应更厚的现金流。

24.6 倍年化营业利润同样不是静态门槛。新资产投产会增加折旧，前沿模型研发还在扩大，公司需要用收入增长和利用率抵消这些成本。倍数若回落，营业利润必须更快增长才能维持相同企业价值；利润率若回落，Cloud 的高增长要贡献更多绝对收入。估值压力来自几项条件一起变化，而非某一个季度低于预期。

压力测试不需要假设 Google 搜索消失。搜索增速若回到较低水平，Cloud 仍可增长；Cloud 硬件收入若降低利润率，搜索仍可提供现金。更难的情形是两者同时遇到资本效率下降：搜索为了守住用户继续增加推理成本，Cloud 又要提前建设客户容量，而新资产投产速度慢于折旧和融资成本。届时 Alphabet 仍会拥有庞大收入，当前估值依赖的利润增长却会变窄。

相反，若 TPU 系统销售带来硬件收入，客户随后又在 GCP 上持续购买模型与数据服务，同一笔基础设施投资就能产生多层收费。真正的经营杠杆不在一百万块芯片的名义数量，而在这些芯片上线后的利用率、后续软件消耗和公司总营业利润。

TPU 卖出去以后，搜索仍要付总账

Anthropic 把一百万块 TPU 和数 GW 后续容量写进自己的计算计划，说明 Google 的芯片已经成为外部客户愿意长期采购的基础设施。Alphabet 随后开始确认 TPU 系统收入，也让这种采用进入财务报表。

可是客户明确保留 Trainium 与 GPU，Alphabet 也把前沿模型研发留在公司层面。TPU 的对外销售扩大了 Google Cloud 的收入边界，却没有自动回答共享研发、机房和电力应该由谁承担。35.6% 的 Cloud 利润率是一项经营结果，不是整套 AI 平台的完整成本表。

下一批 TPU 从在建资产转成可用算力时，Alphabet 要同时完成两件事：让外部客户按合同消耗容量，也让搜索、广告和 Gemini 从同一套基础设施中得到足够回报。若这两类使用共同抬高利用率，内部工具变成商品不会削弱成本优势；若它们争夺稀缺算力，Cloud 的增长反而会把搜索的资本补贴暴露出来。

Google 已经证明 TPU 可以卖出去。接下来要证明的，是卖出以后，Alphabet 的总账仍能比客户手里的多芯片选择更有经济性。