来自 Maksym Misichenko · Nasdaq ·
AI智能体对这条新闻的看法
分析师们对Alphabet在人工智能基础设施上的投入意见不一，担忧其短期盈利能力、硬件折旧以及来自AWS和Azure的竞争。关键机遇在于潜在的长期经常性软件利润和锁定效应，但风险在于巨额资本支出和债务融资可能无法带来快速的货币化。
风险: 风险在于，大量的资本支出和债务融资可能无法带来快速的货币化，从而导致自由现金流和已投资资本回报率的长期拖累。
机会: 关键机会在于潜在的长期经常性软件利润率和锁定效应，这可能使企业客户的转换成本高得令人望而却步。
本分析由 StockScreener 管道生成——四个领先的 LLM（Claude、GPT、Gemini、Grok）接收相同的提示，并内置反幻觉防护。 阅读方法论 →
人工智能 (AI) 的上涨继续推动股市创下新高。纳斯达克 100 指数迄今已上涨 43%，远远超过标普 500 指数近 10% 的涨幅。
然而，Alphabet (NASDAQ: GOOG) (NASDAQ: GOOGL) 股票是一个例外。尽管它是“七巨头”之一，不仅拥有快速增长的云业务，还运营着强大的互联网广告业务，但 Alphabet 股票今年迄今仅上涨了 16%（在撰写本文时）。
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Alphabet 股票有很多值得关注的地方，公司的一些投资让一些投资者感到担忧。但如果我今天必须买一只股票，我会压抑我的疑虑，闭上眼睛，买入 Alphabet。原因如下。
Alphabet 的最大机遇也是它目前面临的最大挑战。Alphabet 是几家超大规模云服务提供商之一，它们今年已合计承诺投入 7000 亿美元来构建其 AI 基础设施。Alphabet 计划在 2026 年花费高达 1900 亿美元，并预计该数字在 2027 年将“显著增加”。
预计这些支出的绝大部分——估计为 60%——将用于服务器，包括使用寿命有限、必须更换的半导体芯片。投资者担心 Alphabet 是否能在短时间内产生足够的利润来支付如此规模的投资，这是可以理解的。
这就是为什么 Alphabet 股票在 3 月份下跌，当时计划的 2026 年资本支出 (capex) 数据首次公布。这也是为什么当 Alphabet 宣布计划筹集 800 亿美元用于构建 AI 基础设施时，该股票在 6 月份再次下跌。此前，Alphabet 在过去一年中已通过发行债券筹集了另外 850 亿美元。
如前所述，AI 是 Alphabet 最大的挑战和机遇。Alphabet 在 2026 年第一季度的收入为 1100 亿美元，同比增长 22%，Google Cloud 的收入增长 63% 至 200 亿美元。Alphabet 表示，其 Google Cloud 积压订单比上一季度几乎翻了一番，达到 4600 亿美元以上——公司打算在未来 24 个月内将其中约一半实现为收入。
管理层在新闻稿中表示：
AI 正在推动 Alphabet 的扩张时刻。公司正从企业和消费者那里获得对其 AI 解决方案和服务的强劲需求，其水平已超过公司可用的供应。通过扩大投资，公司寻求扩展其基础架构，以支持前方巨大的增长机遇。
Google Cloud 目前在全球云基础设施服务市场中占有 14% 的份额，仅次于亚马逊（28%）和微软（21%）。随着云计算作为训练和运行 AI 驱动平台的最高效方式越来越受欢迎，Google Cloud 的地位将继续增长。
投资者对 Alphabet 的资本支出是否会获得回报感到担忧是可以理解的。但当你考虑到公司面前的机遇时，它的支出就更有意义了。通过利用其庞大的资源来构建其 AI 基础设施，Alphabet 在保持其在互联网广告和搜索领域的统治地位的同时，也在为未来定位自己。
Alphabet 股票目前表现不佳，但我预计这种情况不会持续下去，我认为它是一只引人注目的长期买入标的。
在购买 Alphabet 股票之前，请考虑以下几点：
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*Stock Advisor 的回报截至 2026 年 6 月 18 日。
Patrick Sanders 在任何提及的股票中均无头寸。Motley Fool 在 Alphabet、Amazon 和 Microsoft 拥有头寸并推荐它们。Motley Fool 拥有披露政策。
此处表达的观点和意见是作者的观点和意见，不一定反映 Nasdaq, Inc. 的观点和意见。
四大领先AI模型讨论这篇文章
"债务融资的大规模人工智能基础设施投资，若无近期可见的利润率扩张，将使 Alphabet 股票面临有意义的下行风险，如果人工智能收入增长放缓的话。"
Alphabet 正在大力押注 AI 基础设施，这可能在长期内获得回报，但文章却忽略了近期的盈利风险。该公司计划到 2026 年的资本支出高达 1900 亿美元，其中预计 60% 用于服务器，此外还将筹集 800 亿美元的债务，并在过去一年中已发行了另外 850 亿美元。如果 AI 需求或云定价疲软，这种融资节奏会加剧杠杆，并可能挤压自由现金流。Google Cloud 4600 亿美元的积压订单听起来规模可观，但实现情况将取决于持续的价格纪律以及与 AWS/Azure 相比的竞争性利润率。监管和利率风险进一步威胁到此次资本支出狂潮的 ROI。
但最有力的反驳是，这轮资本支出热潮的投资回报率（ROI）高度不确定。如果AI需求降温或竞争对手的价格比Alphabet更具竞争力，杠杆可能会侵蚀短期收益和现金流。
"Alphabet 大举转向以硬件为基础的大额资本支出，可能会永久性地压缩其历来优于同业的营业利润率。"
Alphabet 1900亿美元的资本支出承诺是一把双刃剑，而文章将其描绘成一个简单的“增长”故事。尽管4600亿美元的云积压订单令人印象深刻，但现实是Alphabet正从高利润的广告现金牛业务转型为资本密集型的公用事业提供商。60%的硬件配置和较短的折旧周期给自由现金流和已投资资本回报率（ROIC）带来了巨大拖累。投资者目前正在消化一个“证明给我看”的时期，在此期间，谷歌必须证明这些AI投资能带来边际利润增长，而不仅仅是补贴竞争对手的AI模型。以目前的估值来看，风险在于我们正目睹基础设施支出的顶峰，而缺乏清晰的变现途径。
如果Alphabet实现其成为主要AI基础设施层的目标，其数据优势的巨大规模可能会创造一个难以逾越的护城河，从而证明任何前期资本支出的合理性。
"Alphabet 正在为其押注提供资金，该押注认为云计算/人工智能的需求将维持在每年 1900 亿美元资本支出上的 15% 以上的增量利润率，但文章并未提供任何证据来证明单位经济效益或利用率门槛可以验证这一假设。"
这篇文章将资本支出雄心与资本支出的*明智性*混为一谈。是的，Alphabet拥有4600亿美元的云积压订单和63%的同比增长——这是真实的。但数学是残酷的：仅2026年就将有1900亿美元的资本支出，其中60%用于折旧芯片，这些芯片的使用寿命约为3-5年，而季度收入为1100亿美元。即使增长率为22%，这也将是一个多年的现金转化问题。文章通过指出“强劲的需求超过供应”来轻描淡写这一点，但供应限制往往反映的是*定价能力*，而不是有保证的投资回报率。谷歌云14%的市场份额是真实的，但在单位经济效益正在压缩的市场中，它落后于AWS（28%）和Azure（21%）。文章从未量化过证明每年1900亿美元支出所需的利用率或定价。
如果云业务积压订单以健康的利润率实现50%的转化率（24个月内2300亿美元），并且AI的货币化速度快于市场普遍预期，那么Alphabet在2028年的资本支出可能看起来是先见之明，而非鲁莽之举。市场可能低估了期权价值。
"Alphabet 的资本支出强度（capex intensity）存在长期自由现金流（free-cash-flow）承压的风险，除非其云业务利润率的增长速度远超目前 22% 的营收增长速度。"
文章将Alphabet 2026年1900亿美元的资本支出和800亿美元的债务融资描述为由谷歌云第一季度63%的增长和4600亿美元的积压订单所支撑，但却忽略了服务器折旧周期和不确定的投资回报期。在AWS/微软主导的市场中，60%的支出用于寿命较短的芯片，需要快速实现持续22%的收入增长，以避免利润率下降。Alphabet的广告业务提供了支撑，但与纳斯达克100指数相比的表现不佳，表明投资者对乐观叙事所回避的投资回收期持怀疑态度。
如果积压订单的转化加速，且人工智能需求甚至超过了当前的供应限制，那么债务融资的建设支出可能在24个月内实现加速增长的云利润，从而证明支出的合理性。
"真正的风险在于，1900亿美元的资本支出必须迅速变现，否则其价值主张将依赖于可能不会实现的期权性；否则债务负担将持续存在拖累。"
Gemini，你关于60%硬件支出拖累ROIC的说法是有效的，但这将资本支出视为静态消耗，而非平台投资。如果Alphabet赢得AI基础设施层，随着利用率和定价能力的提高，后端利润率可能会重新评估，而不仅仅是芯片折旧。其缺陷在于忽略了长尾AI服务和数据护城河带来的选择权；风险在于1900亿美元的支出只有通过快速变现才能成为增值投资；否则债务负担将持续存在。
"庞大的云积压订单创造了高昂的转换成本，这有助于在硬件折旧周期严重的情况下保护长期利润率。"
克劳德，你过于关注折旧，却忽略了谷歌云积压订单的“锁定”效应。那 4600 亿美元不仅仅是收入；它是企业客户多年来与 Vertex AI 生态系统绑定的纽带。Alphabet 不仅仅是在构建一个公用事业；它们正在构建一个专有的软件护城河，使得转换成本高得令人望而却步。如果它们能够占据工作流层，硬件折旧将成为次要问题，相比之下，长期的经常性软件利润更为重要。
"承诺的积压收入 ≠ 经常性软件利润；多云行为和 AWS/Azure 的主导地位表明锁定效应比积压收入显示的要弱。"
Gemini 的锁定论点假设了 Vertex AI 的粘性，但这尚未在大规模上得到证明。企业云客户通常采用多云策略；谷歌 14% 的市场份额对比 AWS 的 28% 表明转换成本尚未构成障碍。4600 亿美元的积压订单是*已承诺*的收入，而非经常性的 SaaS 利润。如果客户在合同期满后提取价值然后迁移工作负载，Alphabet 的软件护城河将消失。真正的风险是：积压订单得以兑现，但随着竞争加剧，利润率被压缩，导致资本支出无法收回。
"800亿美元的债务将带来即时的利息成本，在云利用率能够证明资本支出合理性之前，这将挤压利润率。"
Claude 有效地质疑了 Vertex 的锁定，但被忽视的债务动态至关重要：以现行利率筹集 800 亿美元，每年将增加约 40 亿美元的利息支出。这会立即影响收益，需要比 14% 的份额表明的更快的云利润率扩张，而这相对于 AWS 和 Azure 来说不太可能。如果没有人工智能货币化加速到超出当前轨迹的水平，仅广告业务可能无法吸收这一点。
分析师们对Alphabet在人工智能基础设施上的投入意见不一，担忧其短期盈利能力、硬件折旧以及来自AWS和Azure的竞争。关键机遇在于潜在的长期经常性软件利润和锁定效应，但风险在于巨额资本支出和债务融资可能无法带来快速的货币化。
关键机会在于潜在的长期经常性软件利润率和锁定效应，这可能使企业客户的转换成本高得令人望而却步。
风险在于，大量的资本支出和债务融资可能无法带来快速的货币化，从而导致自由现金流和已投资资本回报率的长期拖累。