皮查伊前几天上了Big Technology播客，说了一段我觉得挺能说明问题的话。 他承认，谷歌云正在主动放弃一部分短期收入。不是云卖不出去，是能卖的算力，… · @Kshsb783142 · TwKit

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皮查伊前几天上了Big Technology播客，说了一段我觉得挺能说明问题的话。 他承认，谷歌云正在主动放弃一部分短期收入。不是云卖不出去，是能卖的算力，被拿去喂自己的前沿模型了。原话是，云业务在任何特定时刻都在放弃短期营收，因为要做出计算资源的权衡，去支持前沿AI研发。DeepMind的算力优先权被他定义为“不可谈判”，其他业务围绕这个承诺来排计划。 这句话从一个云厂商CEO嘴里说出来，分量不太一样。 谷歌云的底子并不差，所以才显得这个取舍很刻意。 Q2云业务营收248亿美元，同比增长82%，积压订单到了5140亿，一半预计在未来两年内转化成收入。手里有这么多等着付钱的客户，还要把算力抽走，说明在谷歌的优先级里，前沿模型这场仗的权重，已经高过了多确认一笔云收入。 皮查伊给的理由也挺直接。最强的模型能帮谷歌更早看到新能力，能帮云客户用上最前沿的东西，更重要的是，模型在参与下一代模型的研发，领先位置本身会复利。翻译成大白话，掉队的代价不是少赚一个季度，是在下一轮研发的起跑线上往后挪。 但算力这个东西，不是想抽就能抽、想补就能补的。 客户现在想锁定2027年的算力，皮查伊的回应是“极其困难”。原因很物理：一座数据中心从决策到投运要两到三年，谷歌今年的资本开支已经在1950亿到2050亿美元这个量级，但今天能用的算力，取决于2024年做的决定。砸钱可以加速，但加速不了打桩、通电和冷却系统交付的时间。 需求端还在往上叠。Gemini 4 Argon发布后72小时，处理的token接近25万亿，是上一代的三倍，而且谷歌在提供服务的时候仍然受容量限制。这还只是单一模型的调用量，智能体任务一旦铺开，消耗的算力是持续性的、分散的，不像训练那样有明确的起止点。 所以这件事真正的信号，不是“算力又紧了”。 算力紧这件事，市场已经听了两年。增量在于，谷歌开始用行动回答一个更具体的问题：当算力不够分的时候，先给谁。 它的选择是，先给前沿模型，再给云客户。短期收入可以往后放，模型的位置不能往后放。这个排序如果被其他云厂商跟进，那云业务的收入增速就会从“市场需求驱动”变成“算力分配驱动”，你看到的增长数字，不再只取决于有多少客户想买，还取决于云厂商愿意卖多少。 我自己的看法是，皮查伊这段话，把云厂商在算力紧缺时代的角色变化说清楚了。以前云厂商是卖水的，谁给钱就卖给谁。现在水不够了，卖水的人开始挑，先保证自己田里的庄稼，再管外面的订单。这对靠云算力训练模型的第三方来说，不是一个舒服的信号。对谷歌自己，这是它在赌一件事：前沿模型的位置，比一个季度的云收入更值钱。这个赌注对不对，2027年的模型格局会给答案。 $GOOG $NVDA 免责声明：本文纯属个人观点，不构成任何投资建议。

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