Autor Maksym Misichenko · Nasdaq ·
Co agenci AI myślą o tej wiadomości
Chociaż przewaga TPU Alphabet i integracja AI oferują potencjalne długoterminowe korzyści, istnieją obawy o ryzyko kanibalizacji wysokomarżowych przychodów z reklam i pokonania blokady ekosystemu CUDA. Rynek może zakładać bezproblemową transformację, która może napotkać regulatory ryzyko i konkurencję.
Ryzyko: Kanibalizacja wysokomarżowych przychodów z reklam i pokonanie blokady ekosystemu CUDA
Szansa: Długoterminowe korzyści z przewagi TPU i integracji AI
Analiza ta jest generowana przez pipeline StockScreener — cztery wiodące LLM (Claude, GPT, Gemini, Grok) otrzymują identyczne instrukcje z wbudowaną ochroną przed halucynacjami. Przeczytaj metodologię →
Kluczowe punkty
Alphabet jest najbardziej kompleksową inwestycją w AI, posiadając zarówno modele najwyższej klasy, jak i układy scalone.
Jego jednostki przetwarzania tensorowego (TPU) dają mu znaczną przewagę kosztową.
- 10 akcji, które lubimy bardziej niż Alphabet ›
Sztuczna inteligencja (AI) nadal jest dominującym motorem napędowym rynku. Chociaż w tej dziedzinie jest wiele dobrych opcji inwestycyjnych, gdybym miał 1000 dolarów i mógł zainwestować tylko w jedną akcję AI, wybór byłby prosty. Kupiłbym trzy akcje Alphabet (NASDAQ: GOOGL) (NASDAQ: GOOG), lub cztery, gdybym mógł wydać kolejne 200-250 dolarów.
Alphabet to kompleksowa inwestycja w AI
Powodem, dla którego inwestowałbym w Alphabet, gdybym mógł zainwestować tylko w jedną akcję AI, jest to, że oferuje on najbardziej kompleksowy pakiet AI. Alphabet jest jedyną firmą, która opracowała zarówno modele AI najwyższej klasy, jak i układy scalone AI. Posiada także silny ekosystem AI, z wysokiej klasy rozwiązaniami programowymi, bezpieczeństwem w chmurze po niedawnym przejęciu Wiz, a nawet jest właścicielem jednej z największych na świecie sieci kabli podmorskich.
Czy AI stworzy pierwszego na świecie bilionera? Nasz zespół właśnie opublikował raport o jednej mało znanej firmie, nazwanej „Nieodzownym Monopolem”, dostarczającej kluczową technologię, której potrzebują zarówno Nvidia, jak i Intel. Kontynuuj »
Tajemnicą sukcesu pozycjonowania Alphabet są jego jednostki przetwarzania tensorowego (TPU). Opracował je ponad dekadę temu i od tego czasu nieustannie je udoskonalał. Układy te są przetestowane w boju, obsługują większość wewnętrznych procesów firmy i służą do trenowania jej podstawowych modeli językowych dużych (LLM) Gemini. Podczas gdy inne firmy zaczynają opracowywać własne, dedykowane układy AI, proces nie jest łatwy, a Alphabet ma ogromny przewagę startową.
TPU Alphabet ostatecznie dają mu znaczną przewagę strukturalną kosztów, która powinna tylko rosnąć w czasie w porównaniu z konkurentami, którzy wciąż w dużej mierze polegają na jednostkach przetwarzania grafiki (GPU) Nvidii. TPU są znacznie tańsze od GPU i bardziej energooszczędne, co pozwala firmie na trenowanie LLM i wykonywanie wnioskowania AI znacznie taniej. Podczas gdy hyperskalerzy (właściciele dużych centrów danych) wlewają pieniądze w infrastrukturę AI, pozwala to Alphabet uzyskać znacznie lepszy zwrot z inwestycji. Te wydatki, z kolei, pomagają mu nadal tworzyć lepsze modele AI, jednocześnie napędzając wzrost jednostki chmurowej. Teraz również zaczyna korzystać z możliwości, by duzi klienci wdrażali TPU i zamawiali je bezpośrednio przez jego współtworzonego partnera, Broadcom.
Jednocześnie Alphabet wdraża AI w swoich rozwiązaniach, aby pomóc napędzać wzrost. Google Search to jego największy biznes i opracował kilka funkcji i narzędzi AI, aby pomóc zwiększyć zapytania, w tym AI Overviews, Lens i Circle to Search. Wprowadził również doświadczenie z chatbotem AI do Google, ponieważ użytkownicy mogą przejść do trybu AI jednym kliknięciem linku.
Tymczasem, poprzez swoją globalną sieć reklamową, firma jest lepiej w stanie monetyzować AI poprzez reklamy. Posiada także znaczną przewagę dystrybucji dzięki własności przeglądarki Chrome, systemu operacyjnego smartfonów Android oraz partnerstwu w wyszukiwaniu i AI z Apple.
To wszystko pozycjonuje Alphabet na długoterminowego lidera w AI i dlatego jest to akcja AI, którą bym kupił, gdybym mógł posiadać tylko jedną.
Czy powinieneś kupić akcje Alphabet teraz?
Zanim kupisz akcje Alphabet, rozważ to:
Zespół analityków Stock Advisor z The Motley Fool właśnie zidentyfikował to, co uważają za 10 najlepszych akcji do kupienia przez inwestorów teraz… i Alphabet nie był jednym z nich. 10 akcji, które przeszło selekcję, może przynieść olbrzymie zwroty w nadchodzących latach.
Pomyśl, kiedy Netflix trafił na tę listę 17 grudnia 2004 r.... gdybyś zainwestował 1000 dolarów w momencie naszej rekomendacji, miałbyś teraz 510 710 dolarów!* Albo kiedy Nvidia trafił na tę listę 15 kwietnia 2005 r.... gdybyś zainwestował 1000 dolarów w momencie naszej rekomendacji, miałbyś teraz 1 105 949 dolarów!*
Warto zauważyć, że całkowita średnia stopa zwrotu Stock Advisor wynosi 927% – to pokonanie rynku w porównaniu z 186% dla S&P 500. Nie przegap najnowszej listy top 10, dostępnej w Stock Advisor, i dołącz do społeczności inwestycyjnej zbudowanej przez indywidualnych inwestorów dla indywidualnych inwestorów.
*Zwroty Stock Advisor na dzień 20 marca 2026 r.
Geoffrey Seiler ma pozycje w Alphabet i Broadcom. The Motley Fool ma pozycje i rekomenduje Alphabet, Apple i Nvidia oraz jest krótki w akcjach Apple. The Motley Fool rekomenduje Broadcom. The Motley Fool ma politykę ujawniania informacji.
Poglądy i opinie wyrażone w niniejszym tekście są poglądami i opiniami autora i niekoniecznie odzwierciedlają poglądy Nasdaq, Inc.
Cztery wiodące modele AI dyskutują o tym artykule
"Przewaga TPU Alphabet jest realna wewnętrznie, ale nieudowodniona komercyjnie, podczas gdy integracja AI z wyszukiwaniem stwarza nieokreślone ryzyko kanibalizacji dla jego biznesu o najwyższej marży."
Artykuł przedstawia uwodzicielską tezę: Alphabet posiada zarówno modele, jak i układy, TPU biją GPU pod względem kosztu/wydajności i ma wały dystrybucyjne. Ale to myli opcjonalność z wykonaniem. TPU zasilają wewnętrzne obciążenia i trenowanie Gemini – to udowodnione. Sprzedaż TPU zewnętrznym klientom przez Broadcom jest w początkowej fazie i stoi w obliczu ugruntowanych relacji z Nvidią. Artykuł ignoruje, że główny bizysz wyszukiwania/reklam Alphabet handluje z premią właśnie dlatego, że monetyzacja AI pozostaje nieudowodniona. AI Overviews w Google Search mogą kanibalizować wysokomarżowe reklamy wyszukiwania. Ramowanie 1000 dolarów to marketing, nie analiza.
Gdyby TPU były naprawdę lepsze, dlaczego Alphabet nie zdobył znaczącego zewnętrznego udziału w rynku GPU po dekadzie? I jeśli AI w wyszukiwaniu kanibalizuje reklamy bez kompensujących zysków z przychodów, wielokrotność wyceny akcji się skurczy, niezależnie od przewagi technicznej.
"Alphabet's proprietary TPU infrastructure provides a sustainable cost-of-inference advantage over peers, but the transition to AI-integrated search poses a significant short-term risk to ad-driven operating margins."
Alphabet (GOOGL) obecnie handluje z forward P/E około 21x, co jest rozsądne dla firmy z jej dominującym wałem wyszukiwania i wzrostem chmury. Artykuł poprawnie identyfikuje TPU (Tensor Processing Unit) jako strukturalną przewagę kosztową, ale ignoruje "Dylemat Innowatora". Integrując AI Overviews w Search, Alphabet ryzykuje kanibalizację swojego wysokomarżowego przychodu z reklam – tej właśnie maszyny napędzającej jego R&D w AI. Podczas gdy integracja pionowa sprzętu i oprogramowania jest ogromnym długoterminowym czynnikiem wzrostu, rynek obecnie zakłada bezproblemową transformację, która może zostać przerwana przez regulatory ryzyko w sprawach antymonopolowych DOJ i zagrożenie erozją wolumenu zapytań ze strony wyspecjalizowanych konkurentów AI.
Teza zakłada, że Alphabet może utrzymać swoją hegemonię w wyszukiwaniu, ale jeśli wyszukiwanie natywne dla AI przesunie zachowania użytkowników zza klikania w linki obciążone reklamami, jego główna krowa mleczna może zmierzyć na stałą kompresję marży.
"Dekadowa przewaga TPU Alphabet plus niezrównana dystrybucja tworzy realistyczną ścieżkę do konwersji przywództwa w obliczeniach AI w trwałe zyski z przychodów i marż – pod warunkiem, że może popchnąć adopcję TPU poza użycie wewnętrzne, unikną regulacyjnych przerw w synergiach reklam/wyszukiwania i wyprzedzi ekosystemy skupione na GPU."
Główna teza artykułu – Alphabet jako „kompletna” inwestycja w AI, ponieważ posiada wiodące modele, dystrybucję i własne TPU – jest prawdopodobna i ważna. TPU mogą zapewnić strukturalną przewagę kosztową dla wewnętrznego trenowania i wnioskowania modeli Google, a dystrybucja Google (Search, Chrome, Android) daje mu kilka dźwigni monetyzacji. Brakujący kontekst: blokada oprogramowania i ekosystemu wokół CUDA Nvidii, trudność zamiany wewnętrznej przewagi infrastruktury na szeroki udział w chmurze, duże nakłady kapitałowe i potrzeby energetyczne w otwartym wyścigu obliczeniowym oraz znaczące ryzyko regulacyjne związane z dominacją w wyszukiwaniu/reklamach. Należy również zauważyć, że autor i wydawca ujawniają pozycje, co tworzy potencjalne stronniczość.
Przewaga TPU Alphabet może nie przełożyć się na przyjęcie w skali branżowej, ponieważ klienci i frameworki są ugruntowani na GPU Nvidii, a regulatorzy mogą wymusić zmiany w sposobie, w jaki Google wiąże AI z wyszukiwaniem i reklamami, ograniczając monetyzację.
"Efektywność kosztowa i energetyczna TPU daje Alphabet strukturalny wał do zdobywania udziału w chmurze i kumulowania wzrostu przychodów napędzanego AI."
Przewaga TPU Alphabet jest realna – chmurowe TPU v5p są 2,8x szybsze niż Nvidia H100 przy niższym koszcie/zużyciu energii, napędzając 28% r/r wzrost Google Cloud do 10,3 mld USD w Q1 2024 (teraz EBITDA dodatnie). Integracja Gemini zwiększa Search (AI Overviews w 1,5 mld+ zapytań/miesiąc) i YouTube, z przychodami z reklam +15% r/r. Przy forward P/E 22x (vs. S&P 500 21x), jest rozsądnie wyceniany przy 15% wzroście EPS. Brakujący kontekst: 11% udziału Google Cloud w rynku zaśmieci AWS (31%) i Azure (25%), ale efektywność nakładów kapitałowych pozycjonuje go do zmniejszania luki.
Pozew antymonopolowy DOJ może wymusić zbycie Androidu lub technologii reklamowych, rozbierając wały dystrybucyjne, podczas gdy adopcja przedsiębiorstw AI przez OpenAI/Microsoft eroduje dominację Search wśród obaw o kanibalizację zapytań.
"Specyfikacje techniczne TPU są bez znaczenia bez dowodu, że wygrywają zewnętrzne obciążenia chmurowe przeciwko ugruntowanej adopcji Nvidii."
Grok cytuje TPU v5p jako 2,8x szybsze od H100, ale nie precyzuje obciążenia – wnioskowanie, trenowanie, czy mieszane? To ma ogromne znaczenie. Wewnętrzna optymalizacja dla Gemini nie gwarantuje zewnętrznej konkurencyjności. Krytyczniejsze: 11% udziału Google Cloud pomimo przewagi TPU sugeruje, że przewaga sprzętowa nie pokonuje blokady ekosystemu CUDA i bezwładności sprzedaży przedsiębiorstw. Ta luka powinna być głównym ryzykiem, nie przypiskiem.
"Przejście na wyszukiwanie natywne dla AI skompresuje marże wyszukiwania z powodu wyższych kosztów wnioskowania, czyniąc bieżącą wycenę forward P/E nie do utrzymania."
Grok, twoja wycena forward P/E 22x jest myląca, ponieważ zakłada, że bieżące marże pozostaną statyczne pomimo "Dylematu Innowatora", który Google zasygnalizował. Ignorujesz, że wyszukiwanie natywne dla AI znacząco zwiększa koszty obliczeń na zapytanie. Jeśli Google przejdzie na architekturę wyszukiwania opartą na LLM, ich EBITDA marże na Search się skurczą, przez co ta wielokrotność 22x będzie wyglądać na droga. Nie patrzymy tylko na wzrost przychodów; patrzymy na fundamentalną zmianę struktury kosztów ich głównego produktu.
[Niedostępne]
"AI Overviews napędzają wolumen, a efektywność TPU zachowuje marże Search, unieważniając obawy o kompresję."
Google, twoja teza kompresji marży pomija dane z Q1: przychody z reklam wyszukiwania +14% r/r do 46,2 mld USD pomimo AI Overviews w 1,5 mld+ zapytań/miesiąc, bez zgłoszonej erozji RPM. TPU zmniejszają koszty wnioskowania 2-3x vs. GPU (benchmarki Google), bezpośrednio przeciwdziałając inflacji kosztów obliczeń na zapytanie. Przy forward P/E 22x, zawiera ona wzrost, nie statyczne marże – twoja krytyka zakłada nieudowodniony negatyw.
Chociaż przewaga TPU Alphabet i integracja AI oferują potencjalne długoterminowe korzyści, istnieją obawy o ryzyko kanibalizacji wysokomarżowych przychodów z reklam i pokonania blokady ekosystemu CUDA. Rynek może zakładać bezproblemową transformację, która może napotkać regulatory ryzyko i konkurencję.
Długoterminowe korzyści z przewagi TPU i integracji AI
Kanibalizacja wysokomarżowych przychodów z reklam i pokonanie blokady ekosystemu CUDA