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Alphabet × 2026 年第三季度业绩电话会 · 业绩电话会全文

场合：Alphabet 2026 年第三季度业绩电话会（网络直播）

时间：2026-10-28 16:30 美东｜2026-10-29 04:30 北京｜

出席：桑达尔·皮查伊（CEO）· 菲利普·辛德勒（商务 SVP）· 托马斯·库里安（谷歌云 CEO）· 阿纳特·阿什肯纳齐（CFO）· 吉姆·弗里德兰（投资者关系负责人）

一、纪要内容总结

一句话结论

这份财报最容易被误读的数字是每股收益 2.12 美元——它低于 3.01 美元的共识，原因不在经营，而在对 SpaceX 投资的 82 亿美元未实现亏损把“其他收支”打到 -82 亿，直接把净利和 EPS 一起拖下来；经营层面营业利润其实同比增 30% 到 406 亿、利润率 31.8%。真正值得盯的是另一组数字：单季资本开支 514 亿美元、自由现金流 -91 亿美元、未来采购承诺 9,240 亿美元。云业务增 103%、利润率从 23.7% 抬到 36.2%，证明需求侧没有问题；问题在现金流的时间结构——TPU 从“芯片”变成“整机生意”之后，收入确认要经过签约、备库存、交付、开票四步，现金先出后进，这个会计周期在 2027 年之前不会结束。

关键数字

核心要点总结

·EPS  miss 的原因是 SpaceX，不是经营。 本季“其他收支”为 -82 亿美元，公司明确写的是对 SpaceX 投资的未实现亏损，源于其股价在三季度下跌。这一笔直接压掉净利与每股收益，使 2.12 美元低于 3.01 美元的共识。同期营业利润同比增 30% 到 406 亿美元、营业利润率 31.8%，成本侧只有研发费用增 36%（AI 人才薪酬与折旧）这一项是结构性上升。换句话说，这是一次“投资组合按市值重估”造成的利润表波动，而不是主营业务失速。

·自由现金流 -91 亿美元，是三件事叠出来的，其中两件是主动选择。 第一是 514 亿美元资本开支，65% 投在服务器与网络设备、35% 投在数据中心；第二是为 TPU 整机销售提前备库存，现金先流出、收入后确认；第三是 52 亿美元现金支付 2018 年欧委会罚款，上诉程序终结后一次性付清。前两项是“用现金换 2027 年的收入”，第三项是历史遗留。TTM 自由现金流仍有 197 亿美元，账上现金及有价证券 2,651 亿美元，长期债务 1,251 亿美元——家底足够，但方向已经从“正”转“负”。

·真正该看的表外数字是 9,240 亿美元采购承诺。 截至三季度末，Alphabet 的“开始计租前租赁”及其他义务合计：未来采购承诺 9,240 亿美元，其他义务 1,520 亿美元。公司同时提醒这是“最大合同义务”，其中不少协议带可变价格与数量弹性，实际支出可能更低。但量级本身已经说明问题：这是一份把未来五到十年算力、电力、机柜都提前锁定的合同书，等于用长约换供给确定性。它不出现在资本开支指引里，却是理解“2027 年资本开支将显著增加”这句话的前提。

·云业务的 103% 里，TPU 整机销售是“有意义的贡献”，但不是全部。 云收入 307 亿美元、同比增 103%，经营利润 111 亿美元（去年约 34 亿）、利润率 36.2%。GCP 占本季云收入的绝大部分，公司两次强调“剔除 TPU 系统销售后增速依然非常强”。backlog 5,610 亿美元，其中大部分是常规 GCP 合同，预计 55% 以上在 24 个月内确认收入。

·TPU 从芯片变成整机，改的是现金流周期，不是毛利率口径。 阿什肯纳齐把这条链路讲得很清楚：签约 → 进 backlog → 备库存（现金流出、存货上升）→ 交付开票（现金流入）。她明确说“这不是你们想的那种传统资本开支，而是另一种现金流生成周期”，并给出时间表：目前已有部分系统销售确认收入，更多会在 2027 年进来。库里安补了一句最关键的约束——“所有 TPU 系统的库存都对应已签合同”，即不存在押注式备货。

·2026 年资本开支指引没动，2027 年“显著增加”，Q4 云利润率要吃苦。 全年 1,950 亿至 2,050 亿美元的区间维持不变，2027 年的细节留到 Q4 电话会。同时公司承认：由于供给受限，三季度末已开始使用第三方算力，四季度会加大用量，近期云业务利润率将承压。这是一条容易被忽略的指引——它意味着 103% 的增速有一部分是“买贵算力换来的”，边际利润率会先降后升，拐点取决于自建产能投产节奏。

·需求侧的证据比增速更硬：每分钟 320 亿 tokens，环比增 40%。 第一方模型 API 的吞吐达到每分钟近 320 亿 tokens，比上季度多 40%、比一年前多四倍以上。Gemini App 用户 10 亿，是谷歌历史上增长最快的产品；YouTube Music 与 Premium 订阅（含试用）突破 1.5 亿。企业侧：18 条产品线年收入过 10 亿美元；过去 12 个月有 2,600 多家客户用掉至少 1,000 亿 tokens、近 75 家用掉至少 10 万亿 tokens；财富 100 强中近 90% 在用 Gemini Enterprise；AI 服务累计卖出 1 亿个知识工作岗位席位。

·变现率是这条链上唯一的短板，管理层自己承认了。 搜索收入 633 亿美元、同比增 12%，但查询量增速是五年最高——两者脱节的官方解释是“AI Mode 的查询变现率更低”。辛德勒把二季度到三季度的减速拆成三个原因：汇率（最大单一因素）、欧盟取消小额免税打击亚太零售广告主、世界杯高基数使媒体娱乐支出正常化。他没有把变现率列进“减速原因”，而是列进“结构性拖累”。这条差别很重要：汇率和高基数是会过去的，变现率是要靠产品设计解决的。

·四季度和明年一季度的搜索增速，已经可以提前算出两个拖累项。 CFO 给的算术是：本季度开始面对 2025 年下半年搜索加速形成的高基数，三季度大约吃掉 3 个百分点，四季度继续吃掉“2 个百分点左右”；同时按当前即期汇率，四季度合并收入的汇率逆风还会比三季度“略大”，影响主要在搜索与 YouTube 广告。把这两句并起来读：四季度搜索广告的同比增速大概率还会再降，而管理层没有给出反向的对冲项——变现率改善要等 AI 模式的广告形态跑出规模。

·AI Mode 的广告逻辑已经跑通一半：查询是增量的，广告位是“选择”而不是“答案”。 辛德勒给的两个数据是这轮叙事的支点——AI Mode 的多数查询是“增量查询”，且用户调研显示用户对这些界面的广告“接受度高、认为相关”；AI Mode 内赞助商品条目与自然商品条目的点击率已经接近。今天同步宣布 AI Mode 广告进入国际市场，并在美国上线多轮对话广告。他的立场很清楚：智能体不该替用户“消灭选择”，因为“一个决策几乎从来没有唯一正确答案”。

·智能体先在 enterprise 跑，不是因为企业不重要，而是因为门槛最高。 皮查伊把技术门槛讲成了三件事：一是把 Carbon 蒸馏出可在 10 亿用户规模上跑的版本（算力、时延、质量三个约束同时满足）；二是“健壮的 harness”；三是“高度安全的运行时”——这最后一项落在 GCP 上，要给每个用户一个 24/7 可用的安全沙箱，加上技能与连接器的生态。所以顺序是：先 Gemini agent for Enterprise（安全治理门槛最高、也最愿意付钱），今年晚些时候再推到消费端，起点是 Gemini App 的 10 亿用户。

·他第一次用“RSI”解释模型迭代速度，这是全场最值得记的一句。 原话是“我预计未来 12 个月会继续加速，因为 RSI”——递归自我改进。配套的事实是：Argon 上线两周，开发者平台首周使用量爬升速度是 Gemini 3 的 3.5 倍；谷歌内部用 Argon 写码，交付代码量增 35%、错误率降 30%；Carbon 今天发布，在 Artificial Analysis 智能指数上以 59 分排第一，先开放给受信任的网络安全防御方，并正在接受美国政府测试。把“模型帮我们做模型”当作公开的增长解释，等于承认迭代曲线已经进入自我强化的区间——这既是乐观理由，也是他所谓“2027 是生产率黄金年”的依据。

·Carbon 的首发场景选在网络安全，是商业判断不是技术炫耀。 官方给的两个数字：Gemini Flash cyber 模型可自动发现 20 种编程语言的漏洞，修补可靠性是其他模型的 2.6 倍；Gemini 与 Google Threat Intelligence 每天自主分析数百万条外部事件，准确率 98%。Carbon 的能力关键词是“state-of-the-art cybersecurity”与“long-horizon”，发布路径是先给一小批受信任的防御方、再由政府测试。这条路径同时解决三件事：高价值场景先变现、风险可控、以及把“安全”做成差异化的采购理由。

·TPU 外供的对象里，一半是竞争对手——他的回答是“产品与平台要分开”。 客户名单本身就是答案：Anthropic、苹果、Citadel Securities、Jump Trading、Caltech、Mirendil、Physical Intelligence，分发靠 Oracle 与 Blackstone 合资的 Crux AI，目前约 100 家 TPU 客户。被问到“为什么卖给对手”时，皮查伊给的框架是：有些东西是产品，有些是平台，平台要“交给市场竞争、服务最苛刻的负载”，才能保证团队留在前沿——他举的先例是 Android、Chrome、云，以及在多个领域互为对手的苹果。

·规模经济的说法，解释了为什么外供 TPU 对自己的单位成本是好事。 他说半导体行业规模效应是决定性的，“既能部署在自己数据中心、又能做成整机卖到别人数据中心”这件事本身，就是把这个产品做大、从而改善经济性。这与“卖 TPU 会削弱云业务”的担心相反：出货量越大，单代芯片的流片、封装、软件摊销越薄。配合 CoWoS 涨价 10% 至 20% 的行业背景，这条逻辑更硬——在封装产能紧张时，谁的量更大，谁拿得到更好的价格与优先级。

·资本纪律目前只是承诺，能不能兑现要看 2027 年的两个数。 阿什肯纳齐的表述是：整个投资周期内，ROIC 将“明显高于资本成本”，经营现金流依然强劲，但技术基础设施投入与 TPU 库存会压制自由现金流。可检验的锚点有两个：一是云经营利润率在第三方算力退坡后能否回到 36% 以上，二是自由现金流何时转正。她自己给的顺序是——TPU 系统收入“更多在 2027 年进来”，2027 年资本开支“显著增加”。这两句话放在一起，意味着 2027 上半年大概率仍是现金流最难看的一段。

二、纪要内容原文

01 皮查伊：季度全景与 Gemini 4 系列

桑达尔·皮查伊（CEO）： 谢谢吉姆，大家好。对 Alphabet 来说，第三季度是一个强劲的季度。我们深度的全栈式做法正在推动整个业务的势头，前方还有很多机会。我先给大家一个本季度的快速全景。Alphabet 营收同比增长 25%，我们现在已经处在年化五千亿美元的规模上，这是了不起的增长。

皮查伊： 搜索势头强劲。我们的 AI 投入正在带来使用量提升和整体查询量增长，包括商业类查询。事实上，我们的查询同比增速是过去五年里最高的。谷歌云营收增长 103%。我们的 AI 基础设施与解决方案是云增长的主要驱动因素，客户把我们视为这一领域的领先提供方，所以需求非常巨大。我们正在努力把更多产能上线，以满足这种长期需求。

皮查伊： 与此同时，我们看到各类客户对 TPU 系统的强劲需求，随着我们扩大规模，我们预计这会持续。我很高兴欢迎托马斯参加这次会议，他会分享更多云业务的势头。在 AI 模型方面，客户对我们模型的使用超过以往任何时候。我们的第一方模型 API 现在每分钟处理近 320 亿个 tokens，比上个季度多 40%，是一年前的 4 倍以上。有了 Gemini 4 Argon 以及今天宣布的 Carbon，我们很高兴能在前沿领跑。Gemini App 现在有 10 亿用户，是谷歌历史上增长最快的产品。最后，我们的 YouTube Music 和 Premium 全球订阅用户（含试用）已超过 1.5 亿。

皮查伊： 今天我会多谈一些 AI 进展、以搜索和 YouTube 为首的全球消费平台，然后是我们的长期押注。先从 AI 说起，重点是 Gemini 4 系列前沿模型。两周前发布的 Argon 需求与使用量都很强劲。事实上，在我们的开发者平台上，第一周的使用量爬升速度比 Gemini 3 快 3.5 倍，而且这还是受产能限制的情况下。Argon 在金融、法律、网络安全和科学等领域表现非常好。开发者和云客户已经在用它做这些事情：梳理遗留代码库、加速科学研究、机器人、发现产品改进点，以及需要深度推理的领域特定任务。在谷歌内部，仅仅过去几周，Chrome、广告和搜索的团队就用 Argon 更快地写和优化代码，交付的代码量增加 35%，错误减少 30%。

皮查伊： Argon 只是 Gemini 4 系列的开始。今天我们宣布了 Carbon。它是我们最强的前沿模型，具备最先进的网络安全能力和长程能力。在最近更新的 Artificial Analysis 智能指数上，它以 59 分排名第一。Carbon 在几乎所有领域都超过 Argon，包括全栈网页开发、多模态理解、复杂知识工作和科学推理。我们先把 Carbon 开放给一小部分受信任的网络安全防御方，然后再扩大访问范围，它目前正在接受美国政府的测试。在 Gemini 4 系列之外，昨天我们宣布了 Genie 4，这是我们迄今最先进的世界模型，能实时模拟安全、真实、可交互的世界，并带原生音频。这是训练机器人和智能体的重要基础模块。

皮查伊： 这样的快速进展，印证了我们惊人的模型势头。我们已经到了这样一个阶段：AI 正在帮我们提高训练和发布的速率。由于 RSI，我预计未来 12 个月会继续加速。我们很快会有更多模型，包括更高效的版本，帮助开发者在速度与成本之间做优化，并部署到我们的数十亿用户身上。

皮查伊： 接下来说搜索，它把 AI 的好处带给了比世界上任何其他产品都多的人。就像十多年前我们转向移动端一样，我们专注于先做出最好的搜索用户体验，然后才是变现。我们正在 AI 概览、AI 模式和传统搜索之间构建一个无缝的体验。人们更多使用我们的 AI 功能，以全新的方式搜索。他们的查询更长、更个性化、更多模态。AI 模式下的查询平均比传统搜索长 3 倍，全球每 5 次 AI 模式搜索中就有 1 次使用语音、图像或文档。

皮查伊： 我们的视觉搜索现在每月超过 500 亿次。我兴奋的一个方向是帮人们把事情办成，无论是订餐厅、填表格、约时间还是买东西。当 AI 变得更个性化、开始替人和企业采取行动时，信任和安全就比以往更重要。人们已经信任谷歌帮他们处理日常生活中的事情，我们在这方面的领先仍然是一个重要差异点。我们首先把企业版的 Gemini agent 做对，因为企业客户对安全、保障与治理的要求极高。下一步，我们把这些能力带到搜索，当然也带到 Gemini App 的 10 亿用户那里。人们已经在用 Gemini App 做提问之外的事，包括复杂的多步智能体式查询。

皮查伊： 我们的 Gemini 4 系列在这方面迈了很大一步，已经能很好地处理这些复杂任务。智能体将成为贯穿我们产品的统一层。你们会看到我们把这些智能体体验从搜索和 Gemini App 扩展到 Chrome、Android 以及 Workspace 产品。再说 YouTube，它继续在客厅场景领先，按观看时长计是美国排名第一的流媒体平台。它也看到了不错的订阅增长，正如我提到的。上个月的 Made On YouTube 上，我们为创作者和观众发布了 30 多项产品与功能。一个很好的例子是自定义信息流：你只要选一个喜欢的主题，就能得到基于该主题的定制视频首页。菲利普会多讲一些 YouTube。

皮查伊： 接下来说我们的长期押注。Waymo 的轨迹很好。我们现已完成超过 3 亿英里的完全自动驾驶里程。Waymo 目前在美国 15 个主要城市运营，最近在圣安东尼奥、圣迭戈和坦帕向公众开放了服务，并计划扩展到加拿大、德国、新加坡和西班牙。我们的其他长期项目也有不错的进展。Isomorphic 正在用 Argon 支持药物设计研究。我们在量子计算上首次演示了“魔法态培养”，并通过 Project Suncatcher 把 TPU 送上了太空。这是一个忙碌的季度，还有更多在后面。我要感谢员工本季度的付出。菲利普，交给你。

02 辛德勒：广告、AI 模式与 YouTube

菲利普·辛德勒（全球广告与商务 SVP）： 谢谢桑达尔，大家好。我会重点讲我们在搜索、YouTube 和合作方面的势头。我们继续加快 Gemini 模型在整个广告基础设施中的部署，以提升我之前强调过的三个领域的表现：广告质量、广告主工具和 AI 用户体验。

辛德勒： 第一，广告质量。把 Gemini 模型整合进广告基础设施，正在改善我们解读用户意图、提升广告相关性的方式。例如第三季度，我们对商品列表广告做了十年来最大的一次更新，加入新的 AI 能力，帮用户更有信心地做购买决策。目前我们看到满意度提升 19%，不满意度下降超过一半。我们也看到 AI 模型带来更好的点击与转化预测、更强的整体表现以及更深的广告个性化。

辛德勒： 例如，通过个性化建模上的几项创新，我们在 2026 年为广告主带来了 18% 的增量价值，Discover 广告的用户情绪提升了 8%。总体而言，AI 正在加快我们的广告研发，并驱动了我们大多数产品发布。第二，广告主工具。我们正在确保每一个广告主，从全球品牌到小微企业，都能顺畅地参与我们的 AI 服务。AI Max 和 Performance Max 的采用率持续走高。为了让营销人员有更多控制权，我们现在推出一种方式，可以在一次 AI Max 的 A/B 测试中，跨多个搜索广告系列测试不同的预算与 ROI 目标。为了带来更好的表现，我们把 AI 创意工具直接整合进了 AI Max。仅第三季度，Gemini 模型就帮广告主生成了超过 15 亿个广告素材，同比增长超过 7 倍。

辛德勒： 举例来说，通过用 AI Max 捕捉长尾和多语言查询，Telstra 的转化率提升了 52%，单笔订单成本下降 36%，在客户搜索的关键时刻都能出现。第三，AI 用户体验。桑达尔提到了我们看到的行为变化，用户开始提出全新类别的问题。我们把搜索当作一个整体来看：一个统一的产品，跨越传统结果和 AI 驱动的搜索。在 AI 模式上，很多是这样的漏斗上层查询，让我们能捕捉到新的、高价值的商业意图。此外，AI 模式的多数查询是增量查询，随着时间推移会创造更多变现机会。另外，我们的用户研究显示，人们接受这些界面上的广告，并认为它们高度相关。在 AI 模式内，赞助商品条目与自然商品条目的点击率已经相当接近。

辛德勒： 基于这些整体结果，我们正在把 AI 概览和 AI 模式内的高质量广告扩展到更多用户和更多查询。这包括首次把我们的变现范围推向全球。今天，我们宣布把 AI 模式的广告扩展到国际市场，同时在美国推出 AI 模式的多轮对话广告。一如既往，我们的做法是有节制的：先保证用户体验与参与度，然后再扩展那些能给广告主带来可验证 ROI 的形态。正是这种纪律，给了我们未来坚实而持久的基础。正如桑达尔所说，我们正处于各服务智能体体验的早期阶段，对前方的商业机会感到兴奋。通用商务协议 UCP 正在被零售商迅速采用。今天，UCP 已能在谷歌上为数十万个品牌提供直接结账，包括 Chewy、Nike、Tapestry 等等。

辛德勒： 我们把它与智能体支付协议结合起来，为未来的商务做准备。我们的重点覆盖两条线：一是释放替消费者行动的智能体能力，二是设计让购物者有信心、有控制权的实用工具。本季度我们推出了 Universal Cart 来支持第二条线，它对应的是人们今天在谷歌上真实的购物方式。这既让零售商维持与客户的关系，也帮他们抓住销售、减少弃购。转到 YouTube。我们把 YouTube 看作创作者、观众和广告主构成的飞轮。第一是创作者。每天有超过 2,000 万个视频被上传。我们通过 YouTube Studio 里新的生成式 AI 工具，以及 Shorts 和 YouTube Create 里的对话式剪辑助手，让创作更容易。

辛德勒： 看观看侧。在 Made On YouTube 上，我们推出了短剧集，创作者可以把 Shorts 组织成季与集。连续播放让观众更顺畅地发现新 Shorts 并持续看下去。第三部分是变现，从广告开始。我们的重点仍是在整个漏斗上交付价值。第三季度，客厅场景占 YouTube 广告总收入的超过三分之一。中小广告主继续采用 Demand Gen，驱动直接响应。在 YouTube 上，Wayfair 的 Demand Gen 广告系列带来的广告支出回报，是传统视频覆盖广告的 2.3 倍。我们的 YouTube 创作者合作计划把品牌与超过 300 万名创作者连接起来，做出高效的广告系列。雷克萨斯等品牌持续与 Colin and Samir 这样的创作者合作，品牌考虑度提升了 11%。全球有超过 130 万个频道加入了 YouTube Shopping。

辛德勒： 在这个势头上，我们最近宣布亚马逊加入 YouTube Shopping。美国创作者现在可以在视频、Shorts 和直播中直接标记亚马逊商品，带来直接转化。重要的是，我们的订阅生态继续补充广告业务。订阅增长继续快于广告，由 YouTube Music Premium 领跑。YouTube Premium 的订阅用户已超过 1.5 亿。有了 Premium 和 Premium Lite，观众有得选。随着更多人选择付费体验，这对观众、创作者和我们的业务都是好事。订阅帮助为创作者生态提供资金，推动平台向前。

辛德勒： 最后是战略合作。企业选择谷歌，是因为我们把云、AI、广告和消费平台放在一起，加速它们的转型。我们扩大了与美国运通的合作，支持其呼叫中心的持续现代化，并在搜索与钱包上就智能体商务展开协作。Unity 签署了一份扩大的多年期云合同，用我们的完整 AI 技术栈驱动下一代游戏引擎。我们的商业重点很清晰：扩大广告主 ROI、系统性地提升 AI 变现效率、扩大生态合作以支撑下一个发现时代。最后，我要感谢各地谷歌员工的出色执行，以及客户与合作伙伴的持续信任。托马斯，交给你。

03 库里安：云、Gemini Enterprise 与 TPU

托马斯·库里安（谷歌云 CEO）： 我们强劲的势头来自整合的 AI 组合——芯片、模型、数据、安全和智能体平台，它们被设计成协同工作。我们的产品线、行业和客户都有很强的多元化。谷歌云现在有 18 条产品线年收入各自超过 10 亿美元。本季度的增长由 Google Cloud Platform 的强劲增长驱动，AI 与核心 GCP 两端都强。TPU 系统销售也是有意义的贡献项。

库里安： 过去 12 个月，超过 2,600 家客户使用了至少 1,000 亿个 tokens，近 75 家在 Gemini Enterprise 上使用了至少 10 万亿个 tokens。财富 100 强中近 90% 在使用 Gemini Enterprise，而在 2025 年第三季度就使用 Gemini Enterprise 的客户，与我们的支出同比翻了四倍以上。客户使用 Gemini 的一个重要方式是知识工作。在我们所有的 AI 服务中，我们已经卖出了超过 1 亿个知识工作岗位席位。Gemini Enterprise 现在包含 Gemini agent，深度整合在我们的整个云产品组合中。

库里安： 它可以做研究与问答、写代码并运行代码、用同一个智能体、同一个 API、同一个提示窗口自动执行流程。它给企业提供了强大的安全与成本控制，以及最广泛的前沿模型选择。客户包括法国巴黎银行，正在把 Gemini Enterprise 部署给超过 6.5 万名员工，在保持严格的企业级安全和数据治理的同时简化工作流。塔塔钢铁在短短九个月内部署了 300 多个专用 AI 智能体，以提升制造安全、优化供应链，并把客户服务时间缩短 50%。Ulta Beauty 搭建了 Ulta AI 购物助手，转化率比其网站上的传统浏览方式高 3 倍。

库里安： Gemini 也在推动我们的数据库、分析和网络安全产品加速。Gemini 现在可以帮用户从结构化和非结构化数据中发现、分析并可视化信息。Gemini 使用我们的 Knowledge Catalog 找到正确的信息源与定义，从而提升准确性、降低 token 成本、让回答更可靠。Gemini 使用我们统一的 lakehouse，以零拷贝方式访问多个系统中的信息。为应对智能体式分析，BigQuery 的查询速度同比提升超过 40%，同时查询处理成本同比下降超过 50%。客户包括德国电信，它用 BigQuery、Cloud Storage 和 Knowledge Catalog，在 40 多个遗留本地系统之上构建了统一的数据 lakehouse。Etsy 把 3PB 数据迁移到统一 lakehouse，通过 BigQuery 和 Iceberg，其关键数据关联速度现在快了 60%。

库里安： 网络安全威胁风险的上升，也在推动市场对我们 AI 安全平台的强劲需求。我们的 Gemini Flash cyber 模型是前沿模型，能自动发现 20 种编程语言中的漏洞，修补可靠性是其他模型的 2.6 倍。随着我们推出 Argon 和 Carbon，表现还会更好。我们的安全平台整合了威胁情报、网络响应优先级排序、自动扫描、代码修复和监控。Gemini 与 Google Threat Intelligence 每天自主分析数百万条外部事件，准确率 98%。超过 95% 的 Wiz 客户正在采用 AI 驱动的功能，而且还在增长。这些安全工具保护着关键基础设施，包括 VanOorte、Jack Henry 这样的金融机构，以及 AT&T 这样的电信运营商。

库里安： 所有这些都由我们领先的 AI 基础设施支撑，包括 TPU 系统、Axion CPU、最新的英伟达 GPU，以及我们专为 AI 智能体设计的 Agent Compute Engine。TPU 系统是为 AI 打造的专用系统，把硬件、计算、存储和网络与系统组件、以及为训练和推理优化的软件结合在一起。TPU 8t 和 8i 相比我们上一代 TPU，训练性能最高提升 2.7 倍，推理性价比提升 80%。为了让开发者更容易把负载迁到 TPU，我们最近与 Meta 紧密合作推出了 TorchTPU，让用户可以用他们已经熟悉并依赖的工具，在 TPU 上训练、服务和部署 PyTorch 模型。目前有近 100 家客户使用 TPU，我们还看到许多其他客户的强劲且在增长的需求。

库里安： 除了与 Anthropic 的合作（既有直接合作，也有通过博通的合作），以及苹果这样的公开参考客户——他们正在用最新一代 TPU 扩大其基础模型的预训练——我们还在与新的前沿模型公司合作，包括 Mirendil 和 Physical Intelligence，与 Citadel Securities、Jump Trading 这样的资本市场机构，与加州理工这样的大学，以及与 Cassava、Cirrascale 这样的公共部门服务商。鉴于需求持续强劲并加速，我们最近与 Crux AI 和甲骨文建立了交付 TPU 系统的合作，还有更多在推进中。阿纳特，交给你。

04 阿什肯纳齐：财务与指引

阿纳特·阿什肯纳齐（CFO）： 谢谢托马斯。除另有说明，我的评论将聚焦第三季度的同比比较。我先讲 Alphabet 层面的业绩，然后讲分部业绩，最后谈我们对第四季度和 2026 全年的展望。

阿什肯纳齐： 我们有一个强劲的第三季度，实现了连续第 13 个季度的两位数营收增长。合并营收 1,276 亿美元，报告口径与不变汇率口径均增长 25%。总营收成本 514 亿美元，增长 24%。流量获取成本 164 亿美元，增长 10%。其他营收成本 351 亿美元，增长 32%，主要受硬件成本推动——主要是 TPU 系统销售相关的成本——以及折旧增加、内容获取成本和技术基础设施运营成本。总运营费用增长 20% 至 356 亿美元。

阿什肯纳齐： 研发费用增长 36%，主要由薪酬驱动（主要是 AI 人才投入）以及折旧。销售与营销费用增长 22%，原因是 Gemini 相关的投入和薪酬。一般及行政费用下降 17%，主要是由于去年第三季度较高的法律费用形成了高基数，部分被本年度的法律费用抵消。营业利润增长 30% 至 406 亿美元，营业利润率 31.8%。其他收支为负 82 亿美元，主要由于我们对 SpaceX 的投资因其股价在第三季度下跌而产生的未实现亏损。净利润和每股收益因其他收支下降而减少。第三季度我们产生了强劲的经营现金流 423 亿美元，过去 12 个月为 1,796 亿美元。

阿什肯纳齐： 经营现金流受到两方面负面影响：一是为 TPU 系统销售而增加的存货，二是上诉程序终结后为 2018 年欧委会罚款支付的 52 亿美元现金。第三季度资本开支 514 亿美元，绝大部分投在技术基础设施上，以支持我们的 AI 投入。第三季度技术基础设施投入中约 65% 与服务器和网络设备相关，其使用年限一般为 6 年；其余 35% 用于数据中心，使用年限为 7 至 40 年。第三季度自由现金流为负 91 亿美元，主要由资本开支投入所致。第三季度自由现金流也受到了前面提到的、为支持 TPU 系统销售而增加的存货以及支付欧委会罚款的影响。

阿什肯纳齐： 过去 12 个月自由现金流为 197 亿美元。本季度末，我们持有现金及有价证券 2,651 亿美元，其中包括 904 亿美元的上市股权证券。长期债务为 1,251 亿美元。我们还签署了多年期协议，以锁定技术基础设施与存货的产能，以及租赁和电力。第三季度末，我们的开始计租前租赁及其他义务对应的未来采购承诺为 9,240 亿美元，其他义务为 1,520 亿美元。这些金额反映的是最大合同义务；不过其中不少协议带可变价格与数量弹性，实际支出可能更低。正如新闻稿所述，董事会宣布每普通股 0.22 美元的季度现金股息，12 月支付。

阿什肯纳齐： 转到分部业绩。谷歌服务收入增长 11% 至 963 亿美元，反映搜索和订阅的强劲增长。广告总收入增长 11%，各主要垂直领域均有增长。正如我们上季度展望中所说，汇率对同比增速是小幅逆风，对环比影响更明显。谷歌搜索及其他广告收入增长 12% 至 633 亿美元，零售贡献最大，其次是金融。YouTube 广告收入增长 9% 至 112 亿美元，品牌贡献最大，客厅场景表现突出。网络广告收入 75 亿美元，增长 1%。订阅平台与设备收入本季度增长 11% 至 143 亿美元，由 YouTube 订阅（尤其是 YouTube Music 与 Premium）的强劲增长，以及 Google One 的 AI 套餐需求推动。

阿什肯纳齐： 谷歌服务营业利润增长 17% 至 392 亿美元，营业利润率 40.7%。谷歌云分部第三季度实现了创纪录增长。云收入增长 103% 至 307 亿美元，由 GCP 的强劲增长驱动，AI 两端（AI 基础设施与 AI 解决方案）以及核心 GCP 都强。TPU 系统销售也是有意义的贡献项。GCP 占第三季度云收入的绝大部分。剔除 TPU 系统影响后的云收入增速同样非常强劲。云营业利润 111 亿美元，同比增长超过两倍。营业利润率从去年第三季度的 23.7% 提升至 36.2%。我们在上次电话会上提到的第三方桥接产能，直到第三季度末才上线，因此对本季度利润率的负面影响有限。

阿什肯纳齐： 谷歌云第三季度的合同 backlog 为 5,610 亿美元，其中大部分与常规 GCP 合同相关。我们预计在未来 24 个月内确认全部 backlog 中略超 55% 的收入。其他押注收入 3.72 亿美元，经营亏损 20 亿美元，原因是我们在持续扩大 Waymo 的业务并对关键的其他押注进行投入。在 Alphabet 层面，经营亏损 77 亿美元，由共享的 AI 研发费用驱动。

阿什肯纳齐： 下面谈 2026 年余下时间的展望。第一，收入方面，按当前即期汇率，我们预计第四季度合并收入面临的汇率逆风将比上一季度略大，影响主要体现在搜索和 YouTube 广告。在谷歌服务，我们将继续面临去年第三季度开始的搜索表现加速所形成的高基数，这会给第四季度的收入增长带来压力。在谷歌云，我们预计 TPU 系统销售在第四季度继续扩大规模，随后在 2027 年迎来有意义的收入爬坡。

阿什肯纳齐： 关于云业务利润率，鉴于供给受限的环境，我们在第三季度末开始使用第三方算力，并将在第四季度加大用量。随着我们使用这部分产能，预计近期会出现利润率逆风。转到投入，我们 2026 年全年资本开支指引区间 1,950 亿至 2,050 亿美元维持不变。我们继续预计 2027 年资本开支将显著增加，并会在第四季度电话会上提供更多细节。费用方面，技术基础设施投入的大幅增加，将继续以更高的折旧费用和相关数据中心运营成本（如能源）的形式拖累损益表。

阿什肯纳齐： 在进入问答之前，我要说几句我们如何看待投入资本回报率和自由现金流。我们处在一个独特的位置：可以在覆盖数十亿用户和企业的众多产品上，把 AI 投入变现。我们在搜索上的 AI 投入，正在带来五年来最高的查询增长。谷歌云年初至今已产生数百亿美元的 AI 收入，Google One 是我们增长最快的订阅产品，由 AI 套餐需求驱动。

阿什肯纳齐： 在整个投资周期中，我们预计会实现有吸引力的 ROIC，明显高于我们的资本成本，并预计产生强劲的经营现金流。随着我们扩大 TPU 系统这项业务，在技术基础设施和存货上的可观投入将给自由现金流带来压力。第三季度是一个强劲的季度，亮点是我们在所有业务领域的创新与有纪律的执行，包括 Gemini 4.0 的发布。我想借此机会感谢员工对业绩的贡献。我们现在开放问答。

05 问答一：生产率拐点与搜索减速

主持人： 谢谢。提醒一下，提问请按电话上的星号键一。为避免背景噪音，请在提问结束后静音。第一个问题来自摩根大通的道格·安穆斯。您的线路已开放。

道格·安穆斯（摩根大通）： 谢谢接受提问。一个给桑达尔，一个给菲利普。桑达尔，你在最近一个播客里说，2027 年可能是谷歌的生产率黄金时代，因为新一代模型以及它们与其他产品的整合方式。希望你能展开讲讲，你怎么看前方的机会集。菲利普，关于查询增速——五年最快，但搜索收入增长明显在减速。能不能帮我们理解这个脱节？是不是仅仅因为你们在 AI 概览和 AI 模式里投放的广告还不够多，而这部分现在占整体查询的比例在变大？谢谢。

皮查伊： 谢谢道格。我们确实开始看到一个台阶式变化，我想说的是，从内部的 3.8 Flash 开始，我们的模型在长程任务、智能体式编程等方面变得更强。但真正的拐点，肯定是在我们开始在内部部署 Argon 之后。它是我们在软件工程上见过的最有意义的内部生产率杠杆之一，我们直接跟踪高质量代码的提交量、提交速率，以及回滚次数的减少。但更重要的是，人们开始攻克巨大的问题，我们也开始看到部署这些模型带来的产品与消费体验侧的创新。但这一切只发生在四周前。我们现在正在内部部署 Carbon，Carbon 相对 Argon 又是一次有意义的跃升。

皮查伊： 随着我们把它铺开、在有更多算力的情况下向所有谷歌员工开放，我预计这就是我当时所指的意思。我比在播客里说那句话时更兴奋了，我认为前方是黄金般的一年，我们能变得更有生产率，对前方的创新非常期待。菲利普？

辛德勒： 好的，道格，回答你问题的第二部分。第三季度，搜索同比增长 12% 至 630 亿美元。看二季度到三季度的增速变化，有几个驱动因素。第一是汇率，它是搜索增速相对二季度放缓的单一最大驱动。第二是垂直领域的特定动态。零售方面，我们一些亚太广告主受到欧盟取消小额免税豁免的影响。媒体和娱乐方面，支出在二季度异常强劲之后回归正常——那是 FIFA 世界杯带来的，赛事更多，因此更多广告预算落在 6 月而不是 7 月。另外，就你问题的后半段，值得指出的是，AI 模式查询的强劲增长也产生了影响，因为我们在 AI 模式上看到的变现率更低。

辛德勒： 说清楚一点，我们对自己的轨迹感觉很好。我们的广告实验显示出有希望的结果，我们现在正在把 AI 概览和 AI 模式内的广告扩展到更多用户和更多查询，包括我提到的国际市场以及美国的多轮对话广告。

06 问答二：智能体的技术门槛与搜索基数

主持人： 下一个问题来自摩根士丹利的布莱恩·诺瓦克。您的线路已开放。

布莱恩·诺瓦克（摩根士丹利）： 谢谢接受提问。我有两个。先说智能体。你们今年向部分用户推出了 Spark，桑达尔你也多次谈到要向更大用户**付更多智能体产品。能不能帮我们理解，要把智能体产品推给全部用户，技术上还有哪些关键障碍要跨过？是模型效率？是产能？还是技术本身没准备好？技术上我们需要做什么？第二个问题接着道格关于搜索的问题。阿纳特，能不能帮我们更好地理解你提到的、影响搜索的“表现比较基数”因素，以及我们该怎么看四季度、一季度进入时的基数比较？谢谢。

皮查伊： 谢谢布莱恩。首先关于智能体，这是一个令人兴奋且充满变化的领域。当我看到我们的新模型，看到它们能自动处理复杂任务并以很高质量执行时，很清楚我们所有人设想的智能体能力将会成真。把下一代智能体体验带给用户，我没有比这更兴奋的事。回答你的问题，我说几点。我认为 Gemini 4 模型系列很重要。我们正在做 Carbon 的蒸馏版本，以便能在十亿用户规模上高效部署，在算力、时延和质量三个维度上都成立。所以这一直是一个重要的投入方向。有一点是肯定的：在规模化时，你需要的不只是一个能干的模型。

皮查伊： 你需要一个健壮的 harness，需要一个高度安全的运行时，而这正是 GCP 的用武之处——能给我们的每一个用户一个安全的运行时，在云上 24/7 可用，还有合适的技能与连接器生态。所有这些都是基础。我们一直在努力，我们决定先向企业推出，也就是我们宣布的 Gemini agent for Enterprise，本质上是因为他们对安全、治理和控制的要求最高。它的反响不错，我们正在扩大。今年晚些时候，我们会把同样的体验带给消费者，显然会从 Gemini App 的 10 亿用户开始。我们已经看到应用里的用户从聊天走向任务型和智能体式的体验。

皮查伊： 用户对我们产品的信任，以及他们的全部上下文就在那里，我认为这让我们处于有利位置。但作为一家公司，我们真正专注的是在我们的产品之间交付统一的体验，今年晚些时候你们应该会看到很多进展。

阿什肯纳齐： 谢谢。关于第二个问题，关于我的评论，我想你指的是对搜索的展望。我之前提到过几个动态。一个是环比层面汇率逆风的影响，这一点我们在本季度相对上季度也看到了。按当前的即期汇率，我们预计这会给第四季度业绩带来一定逆风。然后看同比基数，本季度我们开始面对 2025 年、也就是 2025 年下半年搜索增长加速所形成的高基数。相对第三季度，我们大约有 3 个百分点的增长被基数吃掉，我们预计第四季度会继续，再有 2 个百分点左右的高基数影响。

07 问答三：算力分配与 TPU 的分发

主持人： 下一个问题来自高盛的埃里克·谢里丹。您的线路已开放。

埃里克·谢里丹（高盛）： 非常感谢接受提问。基于你最近关于算力约束的一些评论，桑达尔，能不能帮我们刷新一下：随着算力在整个组织内变得可用，你对算力分配的关键优先级是什么？第二部分，也许你或托马斯来答：在谷歌云内部，随着外部 TPU 的出现，你对“把算力用于云客户需求”的看法如何演变？非常感谢。

皮查伊： 谢谢埃里克。我先说，然后托马斯回答后半段。算力分配确实是我们花很多时间的地方，因为需要前瞻规划。我先说，我们很幸运，前方有一组非凡的机会。我们经营着一个触达数十亿人的规模化消费业务，一个势头很好的超大规模云业务，当然还有谷歌和 Alphabet 一系列其他非常重要的领域。

皮查伊： 我们一向做长周期规划。每个业务领域都会提交长期规划，用非常严格的 ROIC 框架来评估。我大致会把这一切看成一个长周期规划过程，而不是短期的分配动作。显然，我们的 AI 模型支撑着我们做的一切，从搜索、YouTube 到云、到 Waymo 等等。它是基础，我们把它看作一个高杠杆的做法。全栈式做法带来很多效率，也让我们在各种各样的机会上有很多可选性。显然那是基础，我们也为此做长期规划。就像我说的，我们真的看各个业务，采取有纪律的长期规划方式。对我们来说，我们显然在很广泛的领域看到非常、非常强劲的需求信号。我们把它看作一组非凡的机会，我们在为那个时刻投资。托马斯。

库里安： 埃里克，关于云的需求，我们一直在管理我们的组合，确保客户有广度、有不同类型——从数字原生公司、AI 实验室，到传统企业、金融与资本市场客户。这是一个很宽的客户集合。他们中很多人一开始是在我们的云里使用 TPU 系统。我们有超过 100 家重要的 TPU 客户是从我们的云开始的，他们学会使用 TPU。记住，TPU 系统是硬件、系统软件、编译器，加上光网络等其他部件组装成的一个系统。在如何把 TPU 带给客户这件事上，我们采取了非常审慎的做法。第一是造对芯片。我们有面向训练的 8t 和面向推理的 8i，两者相对上一代都提供了大幅的性价比与性能提升。

库里安： 第二，我们优化了软件。软件优化不只是让系统跑得更好、给你出色性能，也是让移植变得无缝。比如我们最近推出了 TorchTPU，通过在 TPU 上优化 PyTorch，为我们打开了更大的市场。第三，我们在拓宽分发。过去你只能在我们的云里用 TPU；现在对于希望把 TPU 系统放在自己数据中心的客户，我们把 TPU 系统提供到他们的数据中心。我们也在向其他提供方拓宽可用性。例如我们宣布了与甲骨文的合作，还与 Blackstone 一起就 Crux AI 达成协议，这是一家为客户提供 TPU 系统的合资公司。我们看到来自 AI 实验室、资本市场、金融服务机构和企业两端的非凡需求与强劲增长。

库里安： 如果你设想这 100 多家客户变成更多家，并且把使用规模扩大到 TPU 系统，我们预见未来需求强劲。

08 问答四：TPU 系统销售的现金周期

主持人： 下一个问题来自巴克莱的罗斯·桑德勒。您的线路已开放。

罗斯·桑德勒（巴克莱）： 谢谢。我想接着你刚提到的 TPU 转售业务。阿纳特，我记得上季度你说收入会在系统销售时确认。如果 1GW 的 TPU 整机系统连同周边部件大约要 350 亿美元，我们实际确认的收入占其中多大比例？相对谷歌云分部当前的利润率水平，这带来怎样的利润传导？

罗斯·桑德勒： 问题的第二部分是，当你帮助 Anthropic 这样的公司搭建他们自己的第一方基础设施时，这对 Alphabet 的资本开支强度意味着什么？因为你开始把未来的一部分资本开支交给 AI 实验室，自己在数据中心的资本开支强度可能不再需要那么高。想听听你的想法。谢谢。

阿什肯纳齐： 好，我把这两个问题合起来答。第一，显然我们不在产品层面披露具体财务数据。让我讲讲该怎么理解 TPU 系统销售相关的财务。提醒一下，托马斯也可以补充：TPU 系统不只是一颗芯片，而是一个专用系统，把硬件、计算、存储、网络等多种东西组合在一起。所以我们卖的远不只是一颗芯片，还包括软件、训练、推理。这里有一个为购买 TPU 系统的客户提供的显著附加价值。

阿什肯纳齐： 这个机制是这样的，这也和你问题的第二部分相关：当我们与客户签署销售 TPU 系统的协议，签完之后你首先会看到它出现在我们的 backlog 里。然后我们开始备库存。请从资本开支与现金的角度来想这件事。我们在收入流进来之前先把库存建起来。我想上次电话会上我暗示过这一点。你会看到存货余额上升，而过去存货余额主要是我们的一些硬件产品。现在，那些尚未售出的 TPU 系统会体现在里面，所以你看到现金流出，我们在积累存货基础。

阿什肯纳齐： 当我们开始交付并向客户开票时，你就看到现金流入。这不是你想象的那种传统资本开支——我想这正是你问题的核心——而是另一种现金流生成周期。鉴于我们正在建设和爬坡这项业务，你在我们的现金流量表里看到这些现金需求，也看到这些存货被建起来。到目前为止，我们已有一些系统销售确认了收入，但预计更多会在 2027 年进来。

09 问答五：智能体是增量还是替代

主持人： 下一个问题来自美银的贾斯汀·波斯特。您的线路已开放。

贾斯汀·波斯特（美银）： 好的，谢谢。我有几个关于智能体转型的问题。你们推出了 Universal Cart。显然人们喜欢并在使用智能体式用例。随着这类使用变多，你们打算如何管理搜索向智能体式的过渡？你认为这会成为逆风吗？第二，你认为长期来看智能体是否真的能为你们的流量带来更多变现？然后我再问一次 TPU 利润率。我们想知道，你认为这是一门很好的生意吗，为什么？如果不能给利润率，你为什么认为这是使用这些产能的好方式？谢谢。

辛德勒： 我们处在智能体的早期，但直接回答你问题的第二部分：我们把智能体体验明确定义为增量。我们的专注是构建可信、安全、超大规模、用户喜爱的体验，坦率说，它锚定在你提到的那些智能体商务基础模块上：Universal Commerce、购物车、智能体、支付、协议等等。当用户购物时——这一点很重要——旅程中有一部分他们不喜欢，就是那些琐碎的活，坦率说用 AI 自动化再合适不过。但我们也想增强，而不只是把人们喜爱的发现体验自动化掉。用户喜欢选择，他们要考虑远不止价格的东西，比如品牌忠诚度、客户服务等等。

辛德勒： 我们设计这些智能体工作流的方式，是有意为用户留出探索这些选择的时间与空间。举个简单的例子，智能体可以这样回应：“这是我们找到的这款保险产品，另外还有一个很强的选项，保费可能更高、免赔额可能更低，而且他们目前有一个很特别的折扣。”鉴于一个决策几乎从来不会只有一个完美答案，我们实际上很确信，我们可以为智能体式用例提供非常有趣、有吸引力的广告模式。显然你可以设想在广告之外还有订阅和其他支付方式。但我真的对智能体世界里的广告机会感到兴奋。

皮查伊： 总体上我要补充一点，我会把它看成一个扩张机会，对吧？任何时候，就像几年前把 AI 聊天用例引入搜索，让人们能在搜索里问更多、做更多，这正是我们在使用量上看到的。我认为智能体同样会是一个扩展我们为用户解决问题类型的机会。我觉得人们总是低估交付这些智能体式、这些复杂体验所需要的全部组件。搜索表面上看起来简单，但背后有极深的投入和我们长期构建的东西，知识图谱就是一个例子，还有我们对世界的理解等等。

皮查伊： 我对智能体感到兴奋，我会把它看成一个新前沿，为搜索带来一批新的用例，我们很期待把这件事做通。

阿什肯纳齐： 关于 TPU 系统和利润率，我们不在单个产品或基础设施组件层面披露利润率。不过，设计和制造 TPU 系统带来几个好处。首先提醒一下，TPU 系统不只是一颗芯片，而是一个完整系统。鉴于 TPU 系统相对竞争对手的性价比优势、加速计算需求的增长以及加速计算的稀缺，我们非常专注于随着业务规模扩大持续改善利润率。再补充两点。第一，刚才我提到我们采购组件来建库存，我们只在签完合同之后才这么做。TPU 系统的所有库存都对应已承诺的合同。另外，把 TPU 系统放到第三方设施和客户数据中心，让我们拓宽了可服务市场。

阿什肯纳齐： 对某些行业来说，他们的数据在自己的场地上、不能搬到云上，这让我们能把加速计算带到数据所在的地方。此外，这也抵消了我们必须预先建设设施来托管这些 TPU 系统的需要。

10 问答六：任务标签、规模经济与云增速

主持人： 下一个问题来自联博的马克·施穆利克。您的线路已开放。

马克·施穆利克（联博）： 好的，谢谢接受提问。我也问同样的几个话题。菲利普，关于智能体，当我们观察 Gemini 和 AI 模式上一些早期的、更接近智能体的用例，以及一些第三方与谷歌产品的整合时，有什么让你意外或改变了你的看法？我知道我们谈了很多商务，但也许在消费者生产率方面也有。托马斯或阿纳特，关于云增长，能否分享一下剔除 TPU 系统销售后谷歌云的增速？其中有多少被产能约束住了？随着部分第三方产能在四季度上线，是否可以说云业务会加速？谢谢。

皮查伊： 那我来回答第一部分，关于我们在这些早期智能体式用例上观察到什么。我们确实看到了。最近在 Gemini App 里，我们加了一个任务标签页，人们真的在里面输入智能体式查询，所以我们可以观察到。你看，在所有这些里，用户是真的想被惊艳到，所以他们的标准很高。真正让人反复使用的是你处理这些更长任务、并在最后交付满意结果的能力。就像我们在其他领域（包括编程）看到的，当你做到 70% 的时候，看起来就是不能用，直到跨过某个阈值才真正起飞。我们在密切地从中学，找出差距，铺设我前面说过的那些基础。

皮查伊： 我相信这是这样一个领域：在今年晚些时候到 2027 年，你们会在我们的各个界面上看到很多进展。关于向 TPU 的过渡，我要就 TPU 系统说一点：在半导体行业，规模经济很重要。我把我们既能部署在自己数据中心、又能做成 TPU 系统卖到别人数据中心的能力，看作把这个产品做大的能力，这直接转化为更好的经济性。

库里安： 回答云增速的问题。我们的谷歌云分部第三季度实现了创纪录增长，云收入增长 103% 至 307 亿美元。增长贡献最大的是 Google Cloud Platform，AI 和核心 GCP 两端都强。GCP 占第三季度所产生收入的绝大部分，而剔除 TPU 系统销售影响后的云收入增长，同样非常强劲。各产品线的需求也很强。我们看到三件事在发生。第一，随着人们使用 Gemini，我们看到来自 Gemini 本身的收入增长。我们也看到，随着人们使用 Gemini，它带动我们组合中其他部分的增长。比如当他们构建智能体时，会用算力去执行任务，于是他们买算力。

库里安： 他们用存储来放智能体的记忆，用数据库来提供所谓上下文供智能体推理，而显然，鉴于各种网络安全威胁，我们看到网络安全组合的强劲增长。我们对增长以及增长的多样性有信心。我们也看到新客户进入 GCP，新客户的增长与采用在加速，我们也把这看作增长向量。任何时候，我们显然都可以用产能服务更多需求，但我们在谨慎地管理所有这些参数与增长。

11 问答七：平台哲学与信任

主持人： 最后一个问题来自 MoffettNathanson 的迈克尔·纳桑森。您的线路已开放。

迈克尔·纳桑森（MoffettNathanson）： 谢谢。我有两个问题给桑达尔。在早前回答埃里克关于 TPU 和云的问题时，我们听到你们愿意与一些竞争对手合作，或者是那些在模型和云上可能被视为竞争对手的公司。我想知道你在这个问题上的理念：与可能与你竞争的人合作，为什么长期看这是机会而不是风险？第二，关于智能体的消费行为，争论之一围绕安全与信任。能否分享一下你们迄今在安全与信任上学到了什么，这些变量对消费者重要吗？如果重要，在构建消费级智能体工具时你们如何保护消费者信任与隐私？谢谢。

皮查伊： 谢谢迈克尔，很好的问题。关于第一个，我们长期以来把我们构建的东西分成两类：一类是我们作为产品来构建的，另一类是我们作为平台来构建的。你必须清楚哪个是哪个。当你把东西作为平台来构建时，你会真的努力把平台做好、确保它对所有人都可用。我们有长期运营众多平台的历史，无论是浏览器、操作系统，还是非常成功的云平台。在所有这些里，我们都努力把它提供给所有参与者，并做一个好的供应方。你们看到我们与其他公司就我们的模型合作，包括苹果——我们在很多领域与它竞争。同样，我们把 TPU 系统看作我们正在构建的一个重要平台。

皮查伊： 我们希望把它做到世界级。这意味着你要把它放到市场力量中去检验、去竞争那些最苛刻的负载。我认为这正是让这些团队保持在前沿的原因。这就是我们的想法。随着时间推移，我认为这最终总会扩大机会，而我们很长时间以来用这种做法做得不错。第二，关于智能体行为，接前面那个问题，我想我应该强调：当人们接触这些智能体体验时，我们清楚地看到人们关心安全和信任。这是他们使用这些东西时一个非常高的考量因素。

皮查伊： 几十年来，我们通过在众多十亿级用户规模的消费产品上以安全的方式交付体验所建立的信任，以及在构建模型和智能体时端到端地投入、部署时做大量测试、规模化落地时做的那种实时监控，我认为所有这些最终都会成为巨大的差异点。我们已经从用户那里听到这一点，我认为随着这个前沿推进，他们会用脚投票。

12 结束语

主持人： 谢谢。今天的问答环节到此结束。我把会议交回给吉姆·弗里德兰，看他是否还有补充。

吉姆·弗里德兰： 谢谢大家今天参加。我们期待在 2026 年第四季度电话会上再与各位交流。谢谢，祝各位晚间愉快。

主持人： 谢谢。各位，今天的电话会到此结束。感谢参与，现在可以挂断。

本文依据 Alphabet 2026 年第三季度业绩电话会逐字记录整理，本文不构成投资建议。