谷歌未来的看涨与看跌分析
【看涨理由 (Bull Case)】
Ben
谷歌的核心看涨理由始于其无与伦比的分发渠道——作为几乎全人类的互联网门户，它可以随心所欲地引导流量，这一点在AI概览（AI Overviews）和AI模式中已得到验证。尽管ChatGPT等工具分流了许多应用场景，但谷歌的流量依然维持在历史高位，这源于其作为默认选择的强大用户惯性。
其次，谷歌拥有赢得AI竞赛所需的一切要素，且优势明显：顶尖的基础模型、自研芯片（TPU）、超大规模的云服务，以及能够自我维持的庞大资金流。与其他依赖外部资本的大模型公司不同，谷歌是唯一一家拥有自我造血能力的模型拥有者。其核心业务产生的现金流如此巨大，以至于在全力投入AI的同时，还能向股东返还大量资本。
此外，YouTube是谷歌另一个巨大的看涨点。它不仅是全球唯一的、规模化的UGC长视频和短视频媒体源，可用于训练模型，其本身也是全球第二大搜索引擎。谷歌计划利用AI标记视频中的每一件产品，使其可以即时购买，并在此基础上运行其成熟的广告模型。同时，Veo等视频AI应用的出现，也将进一步提升YouTube的内容生成、用户参与度和商业收入。
最后，谷歌依然拥有惊人的人才储备，并表现出愿意为留住顶尖人才投入巨资的决心。
David
我认为，谷歌目前面临的不是价值创造问题，而是价值捕取问题。Gemini系列模型的产品力并不逊色于OpenAI或Anthropic，其用户体验非常出色。挑战在于，谷歌旧的价值捕取机制（搜索广告）是商业史上最成功的模式之一，而AI时代的新模式尚待确立。
谷歌在基础设施层面拥有独一无二的优势。他们在21世纪初互联网泡沫破裂后，以极低价格收购了大量暗光纤，并在此后十年间持续激活，构建了连接全球数据中心的私有骨干网络，这是任何竞争对手都不具备的。
更关键的是芯片的单位经济效益。所有依赖英伟达的公司都需要支付高达75-80%的毛利率，相当于4到5倍的制造成本溢价。而谷歌通过与博通（Broadcom）合作研发TPU，其供应商的毛利率约为50%，这使得谷歌的芯片硬件成本远低于竞争对手。在AI数据中心的总拥有成本中，芯片及其折旧占据了超过50%的比重，因此成为token的低成本生产者，将构成决定性的长期优势。
谷歌生态系统内的其他产品，如Gmail、地图、文档、Chrome和安卓，为其提供了海量的个性化数据。利用这些独有数据，谷歌可以创造出其他任何公司都无法复制的个性化AI产品。
从理论上讲，AI应该是一个比搜索更好的商业模式。传统网页搜索的平均查询长度是两到三个词，而在AI聊天中，用户通常会输入超过20个词。更长的查询带来了更明确的用户意图，这意味着广告投放的精准度可以大幅提升，广告费率也应随之提高。
最后，还有Waymo的潜在价值，它本身可能成长为一个谷歌规模的独立业务。以及终极的“宇宙级大脑”设想——如果谷歌真的创造出通用人工智能（AGI），那么所有商业模式的讨论都将变得无足轻重。
【看跌理由 (Bear Case)】
Ben
最主要的看跌理由是，目前AI的产品形态并不适合广告变现。尽管AI创造了巨大的用户价值，但其价值捕获的效率远低于搜索。谷歌在美国市场从每个用户身上每年赚取约400美元，而这是一种免费服务。有多少用户愿意每年支付400美元来使用AI？这个比例会非常小。
其次，AI市场格局与搜索时代完全不同。1998年谷歌推出时，它是一个显而易见的优越产品，并最终占据了90%以上的市场份额。而今天，AI领域存在四到五款同样出色的产品，谷歌的AI产品并非绝对领先。未来AI市场的稳定格局可能是由少数几家巨头瓜分，谷歌的市场份额可能只有25%到50%，远达不到垄断地位。
此外，AI可能会取代搜索业务中价值最高的使用场景。例如，用户在计划旅行或查询健康问题时，会优先选择AI而非传统搜索，而这些正是过去利润最丰厚的广告领域。
最后，谷歌这次是作为行业在位者，失去了创业时期的“弱者”光环和公众支持。如今的舆论和生态系统更倾向于支持初创公司，这会给谷歌的转型之路带来额外的阻力。
David
我同意价值捕获路径尚不明确。谷歌推出仅两年后就发布了AdWords，迅速找到了完美的变现模式。而在AI领域，至今没有看到类似的突破。同时，整个科技行业，特别是大型科技公司，如今面临的公众和舆论环境比十年前要严峻得多。谷歌作为巨头，不得不比其初创时期更早地像一家成熟的大公司一样行事，这限制了它的灵活性。
【实力分析 (Hamilton Helmer's Seven Powers)】
1. 规模经济 (Scale Economies): 是。 这是谷歌在AI领域最强大的护城河。他们可以将模型训练的固定成本摊销在谷歌搜索带来的海量推理（inference）请求上。其处理的代币数量在一年内增长了50倍，达到了近千万亿的级别，这种规模是其他公司难以企及的。
2. 网络经济 (Network Effects): 否。 目前，一个用户使用Gemini并不会直接提升其他用户的体验。
3. 反向定位 (Counter-Positioning): 否。 谷歌正在被新兴的AI初创公司反向定位。
4. 转换成本 (Switching Costs): 较低，但有潜力。 目前用户在不同AI工具间切换的成本很低，但未来随着AI与个人数据（邮件、日历）的深度整合，转换成本可能会显著提高。
5. 品牌 (Brand): 是。 谷歌的品牌认知度和用户信任度依然是强大资产，相较于不知名的AI初创公司，用户更倾向于信任谷歌。
6. 垄断资源 (Cornered Resource): 是。 谷歌搜索本身就是一个垄断性的分发渠道，可以源源不断地为AI产品输送用户。
7. 流程实力 (Process Power): 不确定。 虽然谷歌拥有顶尖的研究实验室，但目前AI领域的突破性研究来自多个不同的机构，谷歌尚未展现出能够持续、可靠地产生下一代变革性技术（如Transformer）的流程优势。
总结： 谷歌在AI时代的核心实力在于规模经济、品牌和垄断资源，并拥有转换成本的潜在优势。但这与它在搜索时代几乎拥有全部七种实力的局面相比，护城河已不再那么坚不可摧。
【精髓总结】
David
在我看来，谷歌是商业史上“创新者窘境”最迷人的案例。公司由创始人掌控，他们声称宁愿公司破产也不愿在AI上失败。但现实是，如果AI的商业模式不如搜索业务那样有利可图，他们会作何选择？是坚守“组织全球信息”的使命，还是维护“全球最赚钱的科技公司”的地位？这两种目标之间存在根本性的矛盾。如果只为了使命，他们今天在AI上的推进应该会比现在激进得多。我钦佩他们目前在保护核心业务和推进AI之间取得的平衡，但这可能也意味着，其商业根基正在被一种财务报表上尚未显现的方式侵蚀。
Ben
我完全同意。我认为在所有大型科技公司中，谷歌可能是在试图驾驭AI平衡方面做得最好的。这对桑达尔·皮查伊和他的领导团队来说是极大的功绩。他们做出了艰难但必要的决定，比如整合DeepMind和Brain，统一模型，在“快速但不轻率”的原则下迅速迭代产品。他们既要守护一个伟大的使命，又要对上市公司的股东负责，这是一个极其困难的双重任务。考虑到五年前他们的处境，他们目前处理得相当出色。这将是商业史上最值得观察的转型案例之一。
Gilbert, B., & Rosenthal, D. (Hosts). (2025, October 5). Google: The AI Company. In Acquired.