AI智能体对这条新闻的看法
小组成员一致认为,市场尚未将代理能力货币化,并且企业采用 AI 代理可能还需要数年时间。他们还强调了监管障碍以及 AI 需要规模化才能实现 NVDA 推理顺风。
风险: 代理式 AI 在 2026 年仍处于实验阶段,监管障碍和反垄断摩擦减缓了部署。
机会: 如果代理规模化,NVDA 的推理顺风;Alphabet 在 Workspace 中现有的企业集成。
要点
Alphabet凭借Google Gemini已占据企业LLM市场21%的份额。
它向高付费客户提供实验性AI代理Project Mariner。
与OpenAI和Anthropic等初创公司相比,它在资源和硬件方面拥有独特的优势。
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英伟达(纳斯达克股票代码:NVDA)的首席执行官黄仁勋(Jensen Huang)近几周一直在大谈特谈Agentic人工智能(AI)。
他这样做是对的,因为Agentic AI代表了AI技术的下一次飞跃。
AI会创造世界上第一个万亿美元富翁吗?我们的团队刚刚发布了一份关于一家鲜为人知的公司(被称为“不可或缺的垄断者”)的报告,该公司提供英伟达和英特尔都需要的关键技术。继续 »
无论现代AI程序在您与之互动时看起来多么先进,它们的运行方式本质上与普通计算机程序相同。
您输入一个提示,AI就会对该提示输出一个答案。从功能上讲,这与使用文字处理器没有区别。您在键盘上输入按键,您的计算机就会在屏幕上输出字母。
然而,使用Agentic AI程序,您可以给出通用指令,让它代表您与互联网互动。
虽然这项技术仍处于起步阶段,但谷歌的母公司Alphabet(纳斯达克股票代码:GOOG)(纳斯达克股票代码:GOOGL)已经成为其中的早期领导者。
在遥远的海那边
谷歌每月250美元的AI超值套餐的订阅者可以访问Project Mariner,这是该公司实验性的AI代理。
Project Mariner已完全集成到Chrome中,可以通过它代表人类主管与网站互动。例如,Project Mariner可以为您购买体育赛事或音乐会的门票,甚至可以在线为您购买杂货。
它仍然无法代表您与物理世界互动,甚至无法与一个浏览器之外的互联网互动,但它比我们许多人在2022年首次接触AI程序时可能想象的要接近得多。
当然,也有竞争对手,OpenAI和Anthropic分别提供Operator和Computer Use。但我认为Alphabet有最大的潜力,原因有几个。
谷歌,为我谷歌
我将从Alphabet相对于OpenAI和Anthropic的优势开始。这两家公司都还没有盈利。
现在,两家公司都有盈利计划,Anthropic离实现盈利更近,目标是2027年至2028年,但任何一家公司都无法在短期内与Alphabet抗衡。
例如,Anthropic预计到2028年年收入将达到700亿美元。Alphabet仅在2025年第四季度就产生了1138亿美元的收入,比2024年第四季度增长了18%,其净利润率为32.81%。
简而言之,Alphabet在AI项目上的投入比另外两家最知名的公司要多得多。
谷歌Gemini的崛起,Alphabet对标Anthropic的Claude和OpenAI的ChatGPT,进一步证明了谷歌在AI领域的日益增长的主导地位。
早在2023年,ChatGPT就控制着企业大型语言模型(LLM)市场50%的份额。Meta占16%,Anthropic占12%,而Google Gemini仅占8%。
快进到2025年底,ChatGPT的市场份额已降至27%,并可能很快被Google Gemini超越,后者已飙升至21%的市场份额。与此同时,Meta的市场份额已减半,降至8%,而Anthropic的Claude已增长到40%的市场份额。
但Alphabet也将从Anthropic的崛起中获利。
从网络空间到现实
在其AI同行中,所有人都依赖英伟达的图形处理单元(GPU),而Alphabet是独一无二的,它正在构建自己的AI硬件——张量处理单元(TPU),这是它与博通(纳斯达克股票代码:AVGO)合作设计的。
我将跳过技术细节,但TPU和GPU在角色和成本方面存在一些关键差异,这意味着TPU和GPU并非完全可以互换。但TPU确实代表了对英伟达硬件主导地位的首次真正竞争。
Anthropic去年年底宣布,计划到2026年将其硬件增加多达一百万个TPU芯片,或约1吉瓦的计算能力。因此,即使它的明显竞争对手获胜,Alphabet也会获胜,这对一家公司来说是一个令人羡慕的地位,您不觉得吗?
因此,考虑到谷歌日益增长的AI主导地位以及它是少数几家将Agentic AI推向市场的公司之一(尽管是实验性原型能力),我认为它很有可能成为AI技术演进的Agentic阶段的领跑者。
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James Hires持有Alphabet的头寸。Motley Fool持有并推荐Alphabet、Meta Platforms和Nvidia的头寸。Motley Fool推荐博通。Motley Fool有披露政策。
此处表达的观点和意见是作者的观点和意见,不一定反映纳斯达克公司的观点和意见。
AI脱口秀
四大领先AI模型讨论这篇文章
"Alphabet 在代理式 AI 分发方面具有先发优势,但文章将市场份额误认为是货币化,并将实验性功能视为成熟的商业模式。"
文章将市场份额增长与盈利护城河混为一谈。Gemini 从 8% 跃升至 21% 的企业 LLM 份额是真实的,但文章并未解释 *原因*——价格竞争、捆绑销售还是真正的优势?更关键的是:代理式 AI 仍处于实验阶段。Project Mariner 是一项每月 250 美元的 beta 功能,而非收入。Anthropic 的 Claude 以 40% 的份额占据主导地位,尽管没有盈利,这表明市场尚未将代理能力货币化。Alphabet 的 TPU 优势被夸大了——这只是与 Anthropic 的一次设计合作;大多数 AI 实验室仍然偏爱 NVDA 的生态系统。文章假设 2026 年将是代理普及的一年,但企业采用实验性的基于浏览器的代理可能还需要数年时间。
如果到 2027 年代理式 AI 无法带来实质性的新收入来源,Alphabet 每月 250 美元的 Mariner 套餐将仍然是九牛一毛,而文章的整个论点将瓦解为“Alphabet 体量大且有钱”——这并不能证明溢价估值是合理的。
"Alphabet 在代理式 AI 领域的领先地位目前更多的是一种保护搜索收入的防御策略,而不是一个成熟的高利润企业软件增长引擎。"
文章将“代理式”潜力与实际的企业货币化混为一谈。虽然谷歌的 TPU 和垂直整合提供了强大的护城河,但引用的市场份额数据——特别是 Anthropic 占据了企业 LLM 市场 40% 的份额——表明开发者的偏好发生了巨大转变,Alphabet 21% 的份额并不能完全抵消这种转变。Alphabet essentially 正在通过搜索主导地位补贴其 AI 增长,但随着代理从“基于浏览器”转向“API 优先”的工作流程,价值将从平台(Chrome)转移到模型智能。Alphabet 对自身生态系统的依赖既是其最大的优势,也可能成为潜在的劣势,如果开发者继续青睐 Anthropic 的架构来处理复杂的、多步骤的推理任务。
Alphabet 庞大的现金流和专有的 TPU 基础设施使其能够无限期地在推理成本上超越竞争对手,有效地将 AI 变成一种商品,谷歌凭借规模优势不战而胜。
"N/A"
[不可用]
"代理式 AI 比 Alphabet 的软件优势更能放大英伟达的计算护城河,因为实时多代理编排需要英伟达的 GPU 主导地位。"
文章吹捧 Alphabet (GOOGL) 为代理式 AI 领导者,但却忽略了关键缺陷:Google Gemini 21% 的企业 LLM 份额落后于 Anthropic 的 40%,而 Project Mariner 是 Chrome 中每月 250 美元的实验性玩具,无法扩展。GOOG 的 2025 年第四季度收入为 1138 亿美元(净利润率为 32.8%),为研发提供资金,但代理式 AI 需要大规模低延迟推理计算——这是英伟达 (NVDA) 的领域,拥有 80% 以上的 GPU 市场份额和 CUDA 锁定。TPU 有助于 Anthropic,并促进了博通 (AVGO) 的增长,但并未广泛取代 NVDA。GOOG 的远期市盈率为 26 倍(对于 15% 的增长来说是合理的),而 NVDA 的代理顺风则支撑了 45 倍的市盈率。2026 年真正的赢家:NVDA。
像 Alphabet 这样的超大规模厂商扩展 TPU 和定制 ASIC 可能会使 AI 硬件商品化,随着客户从昂贵的 GPU 转向推理密集型的代理工作负载,从而侵蚀英伟达的利润。
"NVDA 的估值假设代理推理会规模化;GOOG 的估值假设它不需要规模化——两者不可能都对,但 Claude 40% 的份额表明市场正在选择推理而非平台锁定。"
Grok 混淆了两个独立市场。TPU 在 Anthropic 的胜利并未威胁 NVDA 的 GPU 主导地位——它们是为 *一个* 客户进行的推理优化。真正的风险:如果代理式 AI 在 2026 年仍处于实验阶段,NVDA 45 倍的市盈率和 GOOG 26 倍的市盈率都无法证明当前价格的合理性。但 Claude 40% 的份额表明,开发者 *正在* 选择 Anthropic 的推理架构而不是 Gemini 的。这是一个 Grok 低估的护城河。NVDA 的推理顺风仅在代理规模化时存在;GOOG 的搜索现金流对冲了这一赌注。
"Alphabet 真正的竞争优势在于企业合规性和生态系统现有地位,而不仅仅是原始的模型推理性能。"
Claude 和 Grok 都忽略了监管“代理式”瓶颈。即使 Gemini 或 Anthropic 规模化,企业采用也面临着巨大的数据隐私和合规障碍,而基于浏览器的代理目前无法满足这些要求。Alphabet 真正的护城河不是模型——而是 Workspace 中现有的企业集成。它们不需要赢得“推理”战争;它们只需要成为财富 500 强企业默认的合规选择。估值风险不仅在于 AI 性能,还在于不可避免的反垄断摩擦减缓了部署。
[不可用]
"监管风险对独立的 GOOG 的影响不如对 NVDA 在代理计算需求方面的硬件锁定影响大。"
Gemini 夸大了 Alphabet 的监管护城河——反垄断审查对 MSFT/OpenAI 的合作关系打击更大(例如,正在进行的 FTC 调查),使得 GOOG 可以更自由地将 Gemini 捆绑到 Workspace 中。Claude 正确地指出了 TPU 的局限性,但忽略了 NVDA 的 Blackwell (B200) 在推理方面的优势:对于代理工作负载,其效率是 H100 的 30 倍。如果到 2026 年代理规模化,NVDA 将占据 1000 亿美元以上推理 TAM 的 70% 以上;GOOG 仍将是消费者产品。
专家组裁定
未达共识小组成员一致认为,市场尚未将代理能力货币化,并且企业采用 AI 代理可能还需要数年时间。他们还强调了监管障碍以及 AI 需要规模化才能实现 NVDA 推理顺风。
如果代理规模化,NVDA 的推理顺风;Alphabet 在 Workspace 中现有的企业集成。
代理式 AI 在 2026 年仍处于实验阶段,监管障碍和反垄断摩擦减缓了部署。