谷歌市值何時超越微軟

簡單唱多資本開支的小把戲，在華爾街失靈了。谷歌與微軟同日交出財報，都還亮眼，但投資者選擇了谷歌，冷落了微軟。

巨頭們都在講訴相似的故事：花的錢越來越多，賺的錢也越來越多。最新一個財季，谷歌營收同比增長16%至1023億美元，高于預期；全年資本開支從850億美元上調為910億至930億美元。同期，微軟營收同比增長18%至777億美元，高于預期；本季度資本開支349億美元，環比上一季度增長45%，創歷史記錄。

目前兩個巨頭的市值，相差約5000億美元。但無論從財報數據還是AI戰略布局看，谷歌都顯得比微軟更扎實，也更具前瞻性。事實上，早在2019年，時任微軟首席技術官斯科特（Kevin Scott)就曾著急地給CEO納德拉和創始人比爾·蓋茨發了封郵件，對微軟與谷歌之間大模型訓練能力的差距感到“”。

谷歌披露的token消耗量，已成為外界衡量其AI訓練與推理進展的核心窗口。巨頭們的營收規模龐大，業務復雜，合規施展財務“障眼法”，就掩蓋了AI在增長中的真實貢獻比例，token數據是更直接的指標。

目前，谷歌每月消耗1300萬億tokens，已經來到了千萬億(Quadrillion)的量級，一年內增長超過20倍。具體而言，從今年5月的480萬億，到今年6月的980萬億，再到9月底的1300萬億，對應了圖片生成Nano Banana與視頻生成Veo 3等多模態推理需求的爆發式增長。

相比之下，微軟很少公開自己的token消耗量，即使披露，口徑也與同行不一致。若將OpenAI在Azure上消耗的token剔除，微軟恐怕難以躋身“千萬億俱樂部”。或許，微軟選擇沉默反而更安全。隨著OpenAI，掙脫了微軟的限制，說不定微軟幾次公布token消耗數量還會不增反降。

微軟的算力短缺將持續到2026年。微軟商業剩余履約義務（RPO）還有將近4000億美元，是谷歌的1550億美元的2.5倍左右。不過，在云業務領域，谷歌的后勁更足。本財季，谷歌云收入同比增長了34%，高于微軟云收入的26%。

在自研大模型與芯片方面，谷歌的領先地位更加穩固。谷歌第七代TPU Ironwood即將全面上市，它專為推理而生；它不僅支持了谷歌自身的推理業務，還將Anthropic納入自己的算力生態。谷歌確認將在今年晚些時候發布Gemini 3。

相比之下，微軟的自研芯片進度明顯落后。下一代Maia 200預計明年才會問世。微軟在財報會上重點宣傳的是“部署全球首個大規模NVIDIA GB300集群”，并通過軟件優化最大化現有資源的效率。微軟正在為“沒有OpenAI的日子”做準備，但它內部首個端到端大模型MAI-1，依舊運行在英偉達芯片上；它的性能排在一堆中國開源模型之后。

AI的競爭，本質上是基礎設施的競爭。資本開支只是表層，真正決定勝負的，是。誰能以更低的成本，產出更多或更有價值的token，誰才是token經濟學的贏家。

模型-芯片協同設計，屬于典型的人才密集型創新，這正是微軟的短板。

納德拉真正抓住過的機會其實只有兩次。第一次，當斯科特感到落后的時候，建議投資OpenAI，得到了納德拉的同意；這讓微軟間接獲得了OpenAI人才的有限支持，但這既是微軟的支撐，也是它的枷鎖。第二次，就是在2023年底的OpenAI中，穩住了奧特曼與OpenAI多數人的軍心；但小幅動蕩仍然不可避免，微軟卻沒有很好地把握住那些從OpenAI離開的核心人才。

現在，很少有巨頭會從微軟挖人，因為那里缺乏一流人才；包括Meta，寧愿從同樣進展緩慢的蘋果挖人。在這次電話財報會議上，微軟談了好幾次“將繼續增加 AI 投資，包括資本和人才”。

微軟還有時間。這次微軟談論的較多的，仍然是與OpenAI“合作的下一階段”。這為自己贏得了調整與追趕的時間窗口。

具體而言，OpenAI承諾追加采購價值2500億美元的Azure服務。OpenAI仍然是微軟的前沿模型合作伙伴，微軟在2030年前或AGI實現之前，將繼續獨家擁有OpenAI研究型技術和Azure API獨家經營權；模型與產品的IP授權期限延長至2032年。

但要將OpenAI的模型和微軟的業務捏合起來并不容易。微軟與OpenAI的業務存在結構性沖突。OpenAI最近的一個大動作，就是推出了ChatGPT Atlas，這是一款AI驅動的網絡瀏覽器，它擁有用戶的訪問“記憶”，可以隨時調用。此前就有傳言，OpenAI對微軟的技術支持，一直有所保留。

與此同時，微軟自身的業務并無太大起色，或者說，它與OpenAI的契合程度不夠高。在財報會上，微軟高管反復強調企業服務的增長，包括：

• Microsoft 365 Copilot發布9個月，超過90%財富500強企業使用；

• Copilot系列自有產品的月活用戶突破1.5億；

• 面向開發者的GitHub Copilot擁有超過2600萬用戶。

但問題在于，企業服務并不是OpenAI的強項。它在這一領域的市場份額，正在被Anthropic蠶食。在OpenAI的營收結構中，面向企業客戶的API收入約占25%。

從行業趨勢而言，盡管AI的價值已經開始從芯片流向包括云服務與模型調用的AI基礎設施，但是進一步流向應用，。即便流向應用，真正受益的依然是少數硅谷巨頭，尤其是擁有龐大流量與生態閉環的企業；而且往往是消費者業務，它們更容易貨幣化。

谷歌是這一趨勢的受益者。這次，谷歌首次披露其自有模型Gemini通過API每分鐘消耗約70億個token，比OpenAI同期高出10億。這也相當于谷歌API每月消耗約302萬億個token，占比公司整體的23%，與OpenAI的收入結構接近。谷歌在財報會議上披露的運營數據，也可以印證這一點：

• Gemini月活用戶突破6.5億，環比增長2億，查詢量環比增長3倍；

• AI Mode查詢量翻番，僅在美國就擁有超7500萬日活用戶；

• AI Max in Search僅在三季度就解鎖了數十億次全新查詢；

• 使用Veo3生成了超過2.3億個視頻，環比增長1.6億；

• YouTube Shorts每觀看小時收入已超越傳統長視頻。

對于AI泡沫的擔憂仍縈繞市場，分析師提問明顯轉向token經濟學如何成立。他們現在關心，高管們如何“量化或描述云服務容量不足對收入的影響”，同時追問“如何保證不會過度建設”；他們想清楚地知道，“在AI搜索中，每次查詢的點擊量、轉化率和定價方面發生了什么變化”。