谷歌是否會成為第一個削減 AI 支出的公司？

今天廣泛流傳以下信息：一位海外分析師認為谷歌可能是第一個削減資本支出的公司，並且人工智能泡沫將會破裂。

我們將在下面分析他的觀點，但關於資本支出，答案將在今天早上揭曉。谷歌將在 7 月 22 日（美國時間）市場收盤後發佈其 2026 年第二季度財報。電話會議定於 7 月 22 日下午 4:30（美國東部時間），對應北京時間 7 月 23 日上午 4:30。

財報將在電話會議之前發佈。我們將在明天的直播中討論谷歌最新的大數據模型和內部計算能力，以及 WAIC 的超級節點。在他的分析框架中，人工智能基礎設施投資已經超過了公司的現金流能力，模型和計算能力的價格持續下降，最終導致投資回報不足、資本支出達到峯值，並傳導至半導體和科技股的估值。文章中的一些數據是準確的，但這篇文章實際上更多的是對 Damir Tokic 過去兩年對人工智能行業看空觀點的延續。Alphabet 的現金流已不足以覆蓋其人工智能擴張。Damir Tokic 對 Alphabet 的評估主要基於三個事實。首先，Alphabet 的資本支出正在快速增長。在 2026 年第一季度，該公司的運營現金流為 457.9 億美元，而資本支出達到了 356.7 億美元，常規意義上僅剩約 101 億美元的自由現金流。隨着對服務器、數據中心、電力和網絡設備的投資持續增加，資本支出正在消耗越來越多的運營現金流。其次，Alphabet 開始增加外部融資。在 2026 年第一季度，該公司發行了約 313.8 億美元的淨債務，使其長期債務達到 775 億美元。隨後，該公司宣佈進行大規模的股權融資，以擴展其人工智能基礎設施和全球計算能力。第三，Damir Tokic 認為 Alphabet 報告的自由現金流仍然高估了公司的真實現金生成能力。他認為，用於抵消股權稀釋的股權激勵和股票回購也應當扣除。根據這一計算，Alphabet 留給股東的自由現金流可能遠低於其標準財務報表中的數字。因此，他得出結論，Alphabet 再也不能完全依賴內部現金流來維持其人工智能擴張，必須繼續通過債券發行和股票發行來籌集資金。如果人工智能投資未能迅速產生足夠的回報，公司最終將需要減少資本支出。這一邏輯並非沒有依據。Alphabet 的自由現金流確實受到了擠壓，其融資方式也發生了變化。然而，直接從這些事實推導出 “Alphabet 將是第一個削減人工智能支出的公司” 仍然缺乏關鍵證據。融資增加並不一定意味着公司面臨融資限制。在第一季度末，Alphabet 仍持有約 1268 億美元的現金和可交易證券，其運營現金流也在增加。該公司選擇在資本市場籌集資金可能是由於現金流不足或希望保持流動性，在資產負債表、融資成本和股東回報之間進行調整。同樣，資本支出降低自由現金流並不等同於不可持續的投資。真正需要評估的是這些投資是否會導致未來雲收入、廣告效率和人工智能產品收入的增長，而不是資本支出本身是否高。這並不是他第一次宣稱人工智能泡沫破裂。要理解這篇文章，不能僅僅看 Alphabet 的財務數據，還要關注作者過去的判斷。Damir Tokic 自 2024 年以來一直認為人工智能和半導體市場正處於頂峯。在 2024 年中，他判斷半導體 ETF 接近峯值，生成性人工智能泡沫正在破裂。在 2024 年 8 月，他再次認為標準普爾 500 指數的反彈即將結束，Nvidia 的財報可能會引發下一輪下跌，導致經濟衰退性熊市。在 DeepSeek 出現後，他進一步認為低成本模型證明人工智能訓練不再需要如此鉅額的資本投資，其他公司將轉向更便宜的模型和低成本推理解決方案，導致人工智能資本支出顯著減少。到 2025 年，他對標準普爾 500 指數的年終目標為 4100 點，預測市場可能下跌約 30%。然而，到 2025 年底，標準普爾 500 指數收於約 6901 點，創下新高。這代表了顯著的誤差幅度。他還對 Alphabet 保持長期悲觀的觀點。此前，他發表了一篇題為 “在 ChatGPT 取代谷歌之前賣出 Alphabet” 的文章，認為生成性人工智能將顛覆谷歌搜索的商業模式，並給予 Alphabet 遠低於其市場價格的估值。進入 2026 年，他的觀點進一步得到強化。自 6 月以來，他發表了一系列文章，認為大型模型價格的下降表明人工智能資本支出已達到峯值，Meta 出售多餘計算能力表明行業供過於求，公司向開源和小模型的轉變意味着高價尖端模型失去了商業基礎，科技公司的運營現金流被股權激勵會計高估。Alphabet 潛在的資本支出減少只是這一 “人工智能泡沫破裂” 敍事中的最新環節。風險觀察是有價值的，但拐點判斷的可信度較低。Damir Tokic 的問題並不是他完全誤判了風險。人工智能投資的回報是否能覆蓋資本成本，確實是未來幾年科技行業最重要的問題之一。大型模型價格的下降、計算能力租賃價格的變化、折舊增加、債務融資和股權稀釋都可能影響人工智能產業鏈的利潤分配。當前資本支出越高，未來公司對收入和回報的要求就越高。然而，他長期以來表現出明顯的傾向：將 “積累風險” 直接等同於 “泡沫破裂”。這兩者並不是同一回事。一個行業可能存在估值泡沫，但資本支出仍會繼續增長；模型價格可能下降，但使用量增長得更快；每次推理的成本可能降低，但這將刺激更多的應用和計算能力需求。雲服務商出售計算能力可能是其商業模式的擴展，並不一定意味着計算能力嚴重供過於求。Damir Tokic 提出的現金流、融資和投資回報率問題值得關注，但這些問題不足以證明人工智能泡沫已經破裂。考慮到他長期以來反覆且往往過早的看空記錄，他最新判斷的可信度仍需大幅折扣。