Google CEO Sundar Pichai(桑达尔·皮查伊):AI 将比火和电更深远地改变世界撰文:Techub News 整理
导语
2025 年 6 月,Google 与 Alphabet 的 CEO Sundar Pichai(桑达尔·皮查伊)做客知名播客《Lex Fridman Podcast》,进行了一场长达两个多小时的深度对话。作为全球最具影响力的科技领袖之一,Pichai 此次发声正值 AI 技术狂飙突进、行业竞争白热化的关键节点。他不仅回顾了自己从印度普通家庭走向科技巅峰的个人历程,更全面阐述了 Google 在 AI 时代的核心战略、对技术未来的深刻思考,以及如何带领这家科技巨头应对来自内外的巨大挑战与质疑。这场对话是理解 Google AI 路线图及其领导者哲学的一次难得机会。
摘要
童年经历塑造技术观:Pichai 在印度钦奈的成长经历,让他深刻体会到技术(如电话、自来水)如何阶梯式地改变生活,这奠定了他对技术赋能人类的核心信念。
AI 是史上最深刻技术:Pichai 重申并坚信 AI 将是比火或电更深远的技术,因其具备递归自我改进能力,能加速“创造”本身,其影响将远超以往任何发明。
Google 的 AI 战略与反击:面对去年的质疑,Pichai 详解了通过合并 Brain 与 DeepMind、押注 TPU 基础设施等关键决策,带领 Google 在一年内实现 AI 产品密集落地与能力飞跃的过程。
AGI 展望与“毁灭概率”:Pichai 认为 2030 年前可能无法完全达到 AGI,但届时技术进步已足够震撼。他对 AI 可能导致人类毁灭的“p(doom)”持谨慎乐观态度,相信人类在危机面前会团结应对。
AI 赋能创意与责任边界:Pichai 强调 AI 工具(如 Veo)应像“基础设施”或“画笔”一样赋能艺术家自由表达,同时 Google 需要在支持创意与履行社会责任之间找到平衡。
从钦奈的童年到 Google 的使命:技术如何阶梯式改变人生
Sundar Pichai(桑达尔·皮查伊)的科技世界观,根植于他在印度钦奈度过的童年。全家住在一套简陋的两居室公寓里,技术曾是稀缺品。他回忆道,家里申请一部电话需要等待五年,最终装上的转盘电话却彻底改变了生活——邻居会来家里给亲人打电话,取一份验血报告从往返四小时且可能白跑一趟,变成了五分钟就能搞定的事。“那时,我脑海中就像亮起一盏灯泡,明白了技术改变人们生活的力量。”Pichai 说道。
类似的“阶梯式体验”还有很多:在严重干旱时,他和兄弟、母亲需要排队领取按户分配的桶装水;多年后,家里通了自来水并装上了热水器,打开水龙头就能洗热水澡。“对我来说,一切都是这样离散地发生的。所以我一直有这种‘第一次’的感觉,感受技术如何戏剧性地改变你的生活,以及它带来的机遇。”这种对技术赋能作用的切身感受,与他后来被 Google“整合全球信息,使人皆可访问并从中受益”的使命所深深吸引,形成了内在的逻辑闭环。
童年的信息获取主要依靠报纸和书籍,受在邮局工作的祖父影响,Pichai 阅读广泛,从艾茵·兰德到哲学著作再到通俗小说。这种对知识的渴望,与后来 Google 的使命产生了强烈共鸣。他甚至笑着回忆,为了说服父亲买一台 VCR(录像机),花了很长时间,而拥有 VCR 后能够录下世界杯足球赛或观看电影录像带,又是一次全新的体验。“这些离散的记忆让我始终觉得,获得技术访问权是如何驱动你生活中阶跃性变化的。”
当被问及给全球有志青年的建议时,Pichai 强调了两点:一是倾听内心,做自己真正热爱的事情,这能让你展现最好的自己;二是努力与那些你认为比自己更优秀的人共事,让自己处于“不舒服”但能拉伸能力的环境中,这有助于个人成长。
AI 是比火与电更深刻的技术革命
当 Lex Fridman 提出,将 AI 置于人类万年文明史的所有重大发明(如农业革命、电力、工业革命)中进行排序,它是否有机会成为“第一生产力乘数”时,Pichai 给出了坚定而深刻的回答。
“多年前(大概是 2017 或 2018 年),我就说过,AI 是人类将研究的最深刻的技术,它将比火或电更深刻。我必须支持我自己,我仍然认为情况就是这样。”Pichai 承认可能存在“近因偏差”,就像人们总容易认为当下看到的运动员是最伟大的。但从第一性原理出发,他论证 AI 将比所有这些发明都更宏大。
他指出了 AI 的根本独特性:首先,它的进步速度极快,能力边界不明,天花板不清;其次,也是最重要的,它是递归自我改进的。“它是第一个将显著加速‘创造’本身的技术,能够自己改进并达成目标……这使它处于一个不同的联盟。”因此,Pichai 相信 AI 最终产生的影响将远远超过我们之前所见的一切。
他进一步描绘了“AI 技术包”可能带来的早期变化:核心是极大降低创造与表达的门槛。“可以很容易地想象,将你头脑中的想法,转化为存在的事物,这将成技术包的一部分……它将赋能几乎全人类来表达自己。”无论是编写软件、创作内容、开发游戏,还是进行科学研究,都将变得无限可能。AI 将解锁全球 80 亿人的认知潜力,就像互联网博客让更多人发声一样,但规模将是数千万甚至数亿人更深度地向世界输出内容。
Pichai 也预见了这将重塑创意格局,让传统内容生产者感到紧张,但他认为其中存在被低估的扩张性一面。“它将以前所未有的方式释放人类的创造力。”他类比道,如果把 20 世纪 40、50 年代的人带到今天的 YouTube 面前,会让他们震惊;同样,我们也将被未来 10 到 20 年内可能实现的事情所震撼。
领导者的平衡术:谦和、决策与穿越风暴
Lex Fridman 好奇,在竞争激烈的科技世界攀登至顶峰的领导者,往往需要一些“强悍”特质,而 Pichai 以平衡、谦和、善于倾听著称,他的“秘诀”是什么?Pichai 坦言自己也会生气、沮丧,拥有常人所有的情绪,但他逐渐找到了激发团队最佳状态的方法。
“我发现,激励那些有使命感、追求卓越、有内在驱动力的人,并以此实现目标,往往效果更好。”他将此比作体育中的“人员管理”,伟大的教练都擅长此道。很多时候,与你共事的人如果犯错,他们自己比你更难受,因此需要用不同的方式对待。当然,偶尔也需要明确告知对方“这样不行”。但他发现,大多数情况下并不需要如此。
真正的考验出现在去年。当时,外界充斥着“Pichai 是错误人选”、“Google 迷失了、完蛋了”的论调。回顾那段时期,Pichai 展现了他作为领导者的定力与决策逻辑。
“我擅长屏蔽噪音,区分信号与噪声。”他用水肺潜水作比喻:海面可能波涛汹涌,但只需下潜一英尺,下面就是世界上最平静的地方。运营 Google 就像执教巴萨或皇马,总会有糟糕的赛季。关键在于,他内心清楚 Google 正在构建什么。
他列举了此前所做的几个关键决策:一是多年前就开始投资 TPU,为大规模模型训练打下基础;二是将 Google Brain 与 DeepMind 合并,组建 Google DeepMind,汇聚世界级研究人才;三是组建专门的 AI 基础设施团队,全力扩展所需算力。尽管外部可能未充分意识到,但 TPU 的产能爬坡也需要时间。“但我能看到内部的轨迹……对我来说,这个时刻感觉是我们公司未来十年、二十年最大的机遇之一。我认为我们比世界上大多数公司都更有条件去实现这一愿景。”
谈及合并 Brain 与 DeepMind 这一艰难决定,Pichai 承认这就像“有人告诉你,把斯坦福和 MIT 合并,创建一个伟大的院系”。幸运的是,他们遇到了合适的时机和人选。Jeff Dean 希望回归更偏科研的个人贡献者角色,而 Demis Hassabis 自然是领导新团队的合适人选。合并过程不乏“几个不眠之夜”,但团队耐心地将两个世界的精华结合起来,为长远成功奠定了基础。
在压力时期,Pichai 也会更加强硬,但他强调决策的清晰性。“在做出重大决策时,听取每个人的意见很重要……有时你听到的内容会影响你的思考。有时你已有清晰信念,你会表明‘这是我的感受,这是我的信念’,然后你就押注于此,继续前进。”他认为,只要决策清晰,假以时日人们会尊重这一点。
AGI 路径、风险与 Google 的产品哲学
关于 AGI(通用人工智能)的时间表,Pichai 引用了 Andrej Karpathy 提出的“AJI”(人工参差不齐的智能)概念,认为当前正处于这个阶段——在某些方面取得惊人进步,但在另一些方面(如数草莓字母‘R’的个数)却会犯低级错误。他看到了 AGI 的“微光”,例如在旧金山街道上乘坐 Waymo 自动驾驶汽车,或者通过 Gemini Live 进行世界交互时,但同时也清楚距离真正的 AGI 还很远。
对于“2030 年能否实现 AGI”的问题,Pichai 表示:“到 2030 年,将会取得如此巨大的进步。我们将以重要方式处理这种进步带来的后果,无论是积极的还是消极的外部性。”他个人认为,到 2030 年可能“刚好差一点”实现 AGI,但这并不重要,因为进步本身已经足够震撼。
话题转向更严峻的“p(doom)”——即 AGI/ASI(人工超级智能)毁灭人类文明的概率。Pichai 严肃地表示,这确实是他们“厨房谈话”的话题之一。他认为,如果“毁灭概率”真的很高,那么到了某个时刻,全人类会团结起来确保它不会发生,因此人类实际上会取得更多进展来对抗它。“这具有一种自我调节的特性。如果人类齐心协力解决一个问题,我认为我们能够做到。”因此,他对“毁灭概率”情景持乐观态度,但这并不意味着基础风险不高,只是他对人类能够挺身而出迎接那个时刻抱有极大信心。
Lex 补充了“没有 AI 的毁灭概率”视角,认为 AI 可能通过让人类更聪明、更友善、更高效,帮助世界更多地区繁荣发展,从而反而拯救人类文明。Pichai 对此表示赞同,认为要解决一些最棘手的问题,有 AI 的帮助会更好。
在具体产品层面,Pichai 详细解释了 Google Search 的演进。推出“AI 模式”是一个重要决策,其核心设计原则是:AI 提供上下文和摘要,但用户最终仍会去探索网络。“那些核心原则没有改变,但 AI 模式允许我们推进……我们最好的模型在那里,它们将搜索作为深度工具,真正为每个查询展开,进行多次搜索,以你能消费的方式组装知识。”他特别指出,对于非英语用户,AI 在推理过程中整合多语言信息的能力,将极大扩展他们可访问的知识范围,释放巨大的认知潜力。
关于在 AI 体验中引入广告,Pichai 表示早期会更多关注有机体验,但广告作为“商业信息”和支撑免费服务的基础,其根本价值不会改变。AI 本身将帮助找到最佳的实现方式。他强调,Google 目前计划将 AI 模式作为一个独立标签,供希望体验前沿功能的用户使用,而其中验证有效的功能会逐步迁移到主搜索页的 AI 概述中,这是一个连续的演进过程。
赋能艺术与应对边界:AI 作为创意画笔与社会责任
当讨论到 AI 生成内容(如通过 Veo 生成视频)时,Lex 提到了像达伦·阿罗诺夫斯基这样的电影导演正在积极探索用 AI 创作电影,以及一些更“边缘”的艺术家在挑战社会接受度的边界。这给 Google 带来了一个难题:如何既允许艺术家进行自由、甚至“疯狂”的创作,又履行平台的社会责任?
Pichai 明确表示:“当涉及到允许艺术自由表达时,这是一个社会中最重要的价值观之一。艺术家一直是推动边界、拓展思想前沿的人。”因此,他认为 Google 应该提供工具,并将其交到艺术家手中供他们使用和发布作品。“我几乎将其视为基础设施。就像你向人们提供电力时,你不会考虑其上的用例。”AI 工具就像一支“画笔”。
当然,他也承认必须有一些界限。“社会需要在根本层面上决定什么是可以的,什么是不可以的。我们会负责任地处理。”但他强调,在艺术自由表达方面,这是他们应该努力捍卫的价值观之一。
Lex 注意到,Gemini 2.5 Pro 相比早期版本,在回答涉及暴力历史等敏感话题时,显得更少“小心翼翼”,更加客观和细致。Pichai 解释了这一变化背后的思考:随着模型能力增强,它们能够更好地推理这些细微问题。“一旦模型跨越了某个智能和复杂度的门槛,它们就能很好地推理这些有细微差别的问题。我认为用户真的想要这样……他们希望尽可能多地访问原始模型。”
他指出,正确的方向是从第一性原理(科学角度)出发,让模型从底层学会推理世界、理解细微差别,而不是由一部分人类在上面进行硬编码。这是 Google 正在采取的方向,未来也会继续推进。
访谈最后,Pichai 分享了他对 Beam(沉浸式远程呈现技术)和实验性 XR 眼镜等前沿项目的兴奋之情。Beam 让他看到了远程沟通中恢复“临场感”与人际连接的可能性,而 XR 眼镜则展示了将 AI 助手无缝融入日常视觉与听觉体验的潜力。这些探索都指向同一个未来:技术将继续以离散而深刻的方式,融入并提升人类生活的每一个维度。
正如 Pichai 在总结中对人类未来的乐观展望:纵观人类文明历程,我们一直在不懈地让世界变得更好。如果可以选择在任何时代出生,他几乎总是选择现在。“这就是人类文明所取得的非凡成就……我们总是集体崛起,推动前沿向前。所以我预计未来也不会有什么不同。”在 AI 这个可能是人类历史上最深刻的技术革命面前,这位从钦奈走出的 Google 船长,正带着他的信念与谦和,引领巨轮驶向未知而激动人心的深海。
Alphabet CEO Sundar Pichai(桑达尔·皮查伊):AI 是搜索的非凡机遇,而非颠覆性威胁撰文:Techub News 整理
导语
2025 年 5 月,Alphabet 兼谷歌 CEO 桑达尔·皮查伊(Sundar Pichai)罕见地接受了 All-In Podcast 的深度专访。在长达一小时的对话中,皮查伊直面了当前市场对谷歌在 AI 浪潮中可能面临“颠覆者困境”的核心质疑。作为执掌这家科技巨头近十年的领导者,皮查伊的此次发声,不仅是对外界疑虑的集中回应,更是系统性地阐述了谷歌将如何利用其长达二十余年的技术积累——从基础设施到前沿研究——来驾驭并引领这场 AI 革命。本次对话涵盖了搜索的未来、AI 商业模式、芯片战略、能源约束、量子计算以及机器人等广泛议题,为我们理解谷歌在下一个十年的战略方向提供了关键窗口。
摘要
皮查伊坚信 AI 是搜索的“非凡机遇”,而非零和游戏的颠覆者,AI 概览(AI Overviews)等新功能正在扩大搜索的查询范围和用例。
谷歌的核心优势在于其全栈式技术积累,从 TPU 芯片、全球数据中心网络到跨领域的基础研究,这使其能在控制成本的同时持续推动模型创新。
面对 OpenAI、微软、Meta 等激烈竞争,皮查伊认为 AI 创造的将是一个比过去所有技术总和更大的市场,成功的关键在于持续创新和执行。
谷歌在量子计算、机器人(物理 AI)等领域进行长期、耐心的投资,视其为类似早期 AI 的基础性突破,预计未来 3-5 年将迎来关键进展。
皮查伊承认文化管理是持续挑战,近期重点在于重拾“使命聚焦”,激发类似谷歌早期创业阶段的强度与乐观精神,以应对 AI 时代的竞争。
AI 是搜索的进化,而非颠覆
访谈开场便直指核心:在聊天式 AI 重塑人机交互的今天,谷歌的核心搜索业务是否面临被真正颠覆的风险?桑达尔·皮查伊(Sundar Pichai)的回答明确而坚定。他回顾道,自 2015 年担任 CEO 起,他便将谷歌定位为“AI 优先”的公司,因为团队深信 AI 将是驱动搜索最大进步的动力。因此,当前时刻对他而言并非威胁,而是搜索的“非凡机遇”。
皮查伊用数据佐证了他的观点。谷歌约一年前推出的“AI 概览”(AI Overviews)功能,如今已被超过 15 亿用户使用,覆盖 150 多个国家。这不仅没有蚕食传统搜索,反而扩大了用户查询的类型和范围,带来了全新的使用场景。在触发 AI 概览的查询中,谷歌观察到了查询量的增长,且增长具有持续性。他透露,实验室中正在测试一个全新的、名为“AI 模式”的专用搜索 AI 体验,将在谷歌 I/O 大会上详述。在该模式下,用户可以进行完整的对话式追问,谷歌最前沿的模型将利用搜索作为原生工具来回答问题。
“用户正在用行动回应,”皮查伊指出,用户输入的查询平均长度已是两三年前的两到三倍,有时甚至是长段落。这改变了搜索的形态。针对“创新者困境”的经典命题,皮查伊认为困境只存在于你将其视为困境之时。他援引了移动转型和 TikTok 崛起后 YouTube 依然蓬勃发展的例子,指出科技史上每一次重大创新周期,都需要全力投入。“这有点像谷歌最初的原则之一:跟随用户,其他一切自会跟随。”
商业模式过渡:成本可控,广告逻辑依旧
当对话转向敏感的商业模式——即更昂贵的 AI 查询是否会破坏谷歌搜索“查询成本”与“单次查询广告收入”之间精妙的单位经济学时,皮查伊展现了基于基础设施优势的自信。
他承认两年前业界普遍担忧成本问题,但他始终认为,就服务成本而言,他愿意押注谷歌的基础设施能力能够比几乎所有其他公司都做得更好。事实也证明,在过去 18 个月里,服务单次查询的成本已大幅下降。目前更主要的约束在于延迟,而非成本。如何让 AI 体验达到搜索近乎即时的速度,是当前更重要的前沿问题。
关于 AI 查询的广告收入,皮查伊表示,在已经展示广告的 AI 概览中,其效果基准已与传统搜索持平。“我们已经达到了那个阶段。”他进一步从第一性原理分析:广告在搜索中行之有效,是因为商业信息本身就是用户意图的一部分。AI 没有理由不能在这方面做得更好。因此,他对平稳过渡商业模式感到“安心”,尽管部分调整可能需要时间,但所有指标都显示谷歌能够很好地完成这一过渡。
基础设施与芯片:谷歌的“全栈”护城河
皮查伊多次强调,谷歌一个核心且常被低估的优势是其长达二十多年的基础设施投资。从早期可海运的集装箱数据中心,到如今遍布全球的网络,这构成了竞争力的基石。在 AI 时代,这一优势直接体现在性能与成本的帕累托前沿上——谷歌能够以最具成本效益的价格点提供最好的模型。
关键组件之一便是谷歌自研的 TPU 芯片。皮查伊提到,谷歌在 2017 年发布了第一代 TPU,如今已发展到第七代。最新的 “Ironwood” 芯片单块算力超过 40 Exaflops。这些专门为机器学习优化的芯片,尤其在推理环节表现出色,是谷歌有信心以巨大规模服务 AI 搜索查询的重要原因。他表示,谷歌的“全栈”方法——从底层基础设施、基础研发到上层应用创新——将长期为公司带来优势。
关于芯片战略,皮查伊澄清了与英伟达的关系。他盛赞英伟达是“非凡的公司”,CEO 黄仁勋(Jensen Huang)也很出色,双方合作历史悠久。谷歌内部既用 TPU 训练 Gemini 模型,也在 GPU 上服务部分流量,并为云客户提供选择。他认为行业内的公司都会尝试类似(自研芯片)的路径,但英伟达的研发能力和软件栈是世界级的,拥有诸多优势。谷歌的长期策略是保持 TPU 和 GPU 并用的灵活性,两者相互促进,共同推动技术前沿。
模型创新未达瓶颈,数据优势在于个性化
针对外界关于大语言模型性能开始“高原化”、竞争者差异缩小的论调,皮查伊并不认同。他将进步过程比作“人工 jag jag 智能”,即进展并非总是线性的,会经历看似缓慢的时期,然后出现范式突破。过去几年,行业在预训练、后训练、推理计算等方面不断推进,如今又在研究如何将所有技术整合到智能体工作流中。他感觉进步相当持续。
“进步确实会变得更难,而这将区分出精英团队,”皮查伊认为,问题越难,谷歌的准备就越充分。谷歌的研究前沿远比大多数公司更广阔,不仅限于 LLM 或基于 Transformer 的模型,在扩散模型等众多领域都在进行深度探索。他尚未看到计算投入回报递减的根本性拐点出现。
当被问及谷歌是否拥有来自 YouTube 等产品的独特数据优势时,皮查伊的回应侧重于用户体验而非单纯的数据训练。他认为,谷歌的机会在于利用用户使用 Gmail、日历、文档、YouTube、搜索等产品时产生的个人上下文(在获得用户许可的前提下),来提供更优质、更个性化的体验。他将此视为公司未来差异化的创新机遇之一,目前正在审慎推进。
未来交互:无缝、环境计算与 AR 眼镜
展望未来 5 到 10 年的人机交互,皮查伊描绘了一个“无缝”的愿景:人类需要做的“硬性适应”工作越来越少,计算将主动为人服务。他认为这是“圣杯”,而触摸、语音等技术正在一步步迈向这个未来。
他特别看好增强现实眼镜的前景。作为眼镜佩戴者,他亲身体验了 AR 眼镜,虽然目前舒适度尚不及普通眼镜,但正在改善。他相信,当 AR 真正成熟时,它将把无缝体验推向新高度,让计算“环境化”地存在并为你服务。他指的并非沉浸式显示设备,而是 AR 眼镜。结合真正多模态的模型,他认为这一范式非常有趣,能让人感受到下一次飞跃。他将当前 AR 的发展阶段类比于 2006-2007 年的智能手机,可能还需几个周期才能达到理想状态。
皮查伊证实,谷歌在硬件上投入了大量时间,不仅限于 Pixel 手机和数据中心,也对 AR 眼镜、机器人等新形态感到兴奋。
竞争格局:AI 市场足够大,创始人深度参与
面对 OpenAI(萨姆·奥尔特曼 Sam Altman)、xAI(埃隆·马斯克 Elon Musk)、Meta(马克·扎克伯格 Mark Zuckerberg)和微软(萨提亚·纳德拉 Satya Nadella)组成的强大竞争对手矩阵,皮查伊展现了开放与务实的态度。他称赞这是一个“令人印象深刻的群体”,汇集了最好的公司和企业家。竞争的存在恰恰预示着我们将看到巨大的进步。
他特别提到2025 年 5 月与埃隆·马斯克(Elon Musk)的会面,钦佩其“将未来技术变为现实的意志力无与伦比”。皮查伊强调,AI 将开启一个比过去所有技术总和更大的机遇版图。他提醒人们,互联网兴起时,谷歌甚至还不存在。未来 AI 领域的赢家可能包括许多尚未诞生的公司。因此,格局并非简单的“谁击败谁”,而是关于哪些公司能够通过创新和执行,携手最优秀的人才取得成功。
皮查伊还分享了谷歌联合创始人拉里·佩奇(Larry Page)和谢尔盖·布林(Sergey Brin)的深度参与。他经常与两人交流,称赞他们很早就预见了 AI 的今天,并认为这是计算机科学领域最激动人心的时刻。谢尔盖·布林更是以“硬核”方式投入,与 Gemini 团队坐在一起编码、查看损失曲线、反馈模型架构,为团队注入了无与伦比的能量。皮查伊珍视与两位创始人“非线性思维”碰撞带来的灵感。
长期押注:量子计算与机器人
谷歌以对前沿技术进行长期、耐心投资而闻名,如 TPU、DeepMind、Waymo。皮查伊以同样视角看待量子计算和机器人。
他将量子计算目前的发展阶段类比于 2015 年左右的 AI。他预计在未来 5 年时间框架内,将会出现一个真正的“顿悟时刻”——用量子方式完成一项非常有用的实际计算,且远超经典计算机,从而真正展现该领域的潜力。他对此充满信心。谷歌的目标是通过云平台展示更多实用算法,并提供访问。皮查伊认为,就像无人驾驶领域曾充满噪音一样,量子领域目前也有很多宣布,但谷歌自认为处于前沿。
在机器人领域,皮查伊承认谷歌曾过早尝试应用层(如收购波士顿动力后又出售),当时机器人尚未深度受 AI 影响。如今,“AI + 机器人”的结合点已经到来。谷歌拥有世界级的机器人前沿研发团队,Gemini 在视觉-语言-动作模型方面的努力也属顶尖。他们正在思考如何通过合作或推出产品来参与其中。皮查伊观察到,人形机器人的进步神速,以至于他需要仔细辨别视频真假。他预测,距离机器人领域的“神奇时刻”可能还有两到三年。谷歌旗下公司 Intrinsic 正致力于成为“机器人领域的安卓”,而 Gemini 模型也将成为机器人领域的强大基础模型。
文化、人才与未来展望
针对谷歌文化从早期创新乐园演变为“骄纵员工”避风港的外部批评,皮查伊进行了辩护与反思。他解释,提供午餐等福利的初衷是创造积极、乐观、便于跨领域交流的创新氛围,这至今仍是谷歌吸引顶尖人才、激发基层创新的力量源泉。但他也承认,随着公司规模急剧扩大,有时次要议题会掩盖公司的核心使命。
过去几年,他刻意致力于重拾“使命聚焦”,强调员工聚集于此是为了创新并服务公司使命、产生影响力。当前的 AI 时刻带来的高强度与兴奋感,让他回想起早期的谷歌。他通过创建“实验室”等机制,鼓励小团队快速创新。他认为,文化需要不断微调以忠于核心价值观,出现漂移时则需努力拉回。
在人才争夺方面,皮查伊表示,谷歌在吸引顶尖 PhD 研究员方面依然具有竞争力,也有离职员工回归。他预见,AI 将使全球更多地方涌现出卓越人才,而不仅限于少数传统中心。
关于 Alphabet 作为控股公司的结构,皮查伊澄清,其本质并非单纯财务投资,而是基于共同的基础技术(如 AI)去解决不同领域的问题,从而衍生出看似迥异但内核相连的业务。从 Waymo 到 Isomorphic(基于 AlphaFold 的药物发现公司),都是这一逻辑的体现。
最后,被问及十年 CEO 任期内最大的骄傲与遗憾时,皮查伊对谷歌能够同时推动技术前沿(如获得诺贝尔奖级别的基础研究)并将其转化为商业价值感到无比自豪。至于遗憾,他提到了一些曾激烈辩论但最终未完成的收购,例如 Netflix,但他更倾向于向前看,认为这些是“平行宇宙中的另一种可能”。
Alphabet CEO Sundar Pichai(皮查伊)谈 AI 未来:搜索不会消亡,是扩张性时刻撰文:Techub News 整理
导语
2025 年 6 月,Alphabet 兼 Google CEO Sundar Pichai(皮查伊)做客 Bloomberg 知名播客节目「The Circuit」,接受了近半小时的深度访谈。此时正值 Google I/O 开发者大会后不久,AI 竞争白热化,且 Google 面临多项反垄断诉讼的关键节点。作为全球科技巨头之一的掌舵人,Pichai 此次发声不仅阐述了 Google 在 AI 时代的核心战略,也回应了外界对其商业模式、行业影响及技术伦理的诸多质疑,为观察 Google 的未来走向提供了重要窗口。
摘要
AI 是扩张性时刻,将创造新机会而非零和游戏,搜索查询量仍在增长。
2025 年资本支出达 750 亿美元,AI 投资驱动搜索、YouTube、云、Waymo 等全线业务,并已通过 Google AI Pro/Ultra 订阅等创造新收入。
AI 将大幅提升工程师生产力,但公司仍计划扩大工程师规模,以抓住更大的机会空间。
坚决不同意垄断指控,认为用户使用 Google 是出于选择,竞争对世界有益。
承认 AI 可能带来就业冲击等社会问题,但强调需通过技能再培训和社会安全网来应对,而非过度悲观预测。
AI 浪潮下的 Google:搜索进化,而非消亡
当被问及 AI 聊天机器人是否会取代传统搜索时,Sundar Pichai(皮查伊)给出了明确的否定答案。他认为,这远非一场零和游戏。他以 TikTok 崛起为例,指出新平台的出现并未扼杀 YouTube,反而 YouTube 也在同期取得了巨大成功。用户行为是并行的,人们会根据不同需求使用不同工具。
Pichai 强调,搜索在满足用户特定信息需求方面“非常、非常好”,其价值已通过持续增长的查询量得到实证。AI 概述(AI Overviews)等功能是搜索的自然演进,就像多年前推出的精选摘要(Featured Snippets)一样。他承认,有时 AI 概述会直接给出答案,减少用户点击,但 Google 在设计体验时,依然会优先展示链接,并将高质量流量导向外部网站。他援引内部测试数据称,AI 概述改善了上下文质量,用户点击后访问的网站更加多元化,且平均每次点击的停留时间也更长。
对于出版商关于点击率下降的担忧,Pichai 表示理解,但坚信从长远看,Google 的生态会保持良性循环:用户因获取答案而来,也会因好奇心和拓展用例而点击外部链接。Google 的职责是持续优化,确保高质量内容获得展示。
巨额投资与新兴收入:AI 驱动全线业务
面对投资者最关心的 AI 投入与回报问题,Sundar Pichai(皮查伊)首次在访谈中明确了投资规模:2025 年,Alphabet 的资本支出将达到 750 亿美元。这笔巨额投资并非仅用于 AI,而是支撑从搜索、YouTube、云、Workspace 到 Android、Play 乃至 Waymo 自动驾驶的全线业务。
他透露,AI 已经在创造实实在在的新收入流。云端 AI 平台 Vertex AI 的用量(按 token 计)在过去 12 个月里增长了 40 倍。此外,公司2025 年 6 月推出的 Google AI Pro 和 Ultra 等订阅服务也“表现良好”。Pichai 认为,AI 是一项深远的技术,其带来的机遇比过去任何时候都要大。
在内容生态方面,Pichai 承认 AI 生成内容的爆炸式增长带来了高质量与低质量内容并存的问题。但他认为,这正是 Google 擅长的领域——从海量信息中筛选出优质内容。Google 正在利用 Gemini 模型来改进 YouTube 的推荐算法,用 AI 来更好地管理和引导内容。他强调,AI 本身也能被用于创作优秀内容,Google 的目标是“提升高质量内容”。
生产力革命与就业未来:AI 是加速器,而非替代者
关于 AI 对工作岗位的影响,Sundar Pichai(皮查伊)的立场颇为审慎乐观。当被问及 Anthropic CEO 关于 AI 可能在五年内淘汰 50% 白领工作的预测时,他表示应严肃对待这些担忧,但历史经验表明,技术会创造新的就业机会。
他举例说,1940 年时,今天 60% 的工作岗位尚不存在。在印度,YouTube 上已有 1 亿个频道和 1.5 万个百万订阅频道,这是十五年前无法想象的世界。AI 将让几乎每个人都成为“成熟的创作者”,从而创造出海量新机会。他认为,当前时刻是“扩张性”的,我们可能低估了其创造新业态的潜力。
具体到 Google 内部,Pichai 透露目前公司约 25% 的代码由 AI 生成。他预计,即使到明年,公司的工程师基数仍会增长。AI 的作用是让工程师 dramatically 更高效,将他们从繁琐工作中解放出来,专注于高附加值任务。这意味着公司能加速开发,可能推出更多新产品,从而在短期内需要更多人。长远来看,他承认难以精确预测,但更倾向于相信技术会扩展人类的能力边界,而非单纯导致岗位减少。
反垄断、信任与伦理:在监管与创新间平衡
面对法官裁定 Google 在搜索和部分广告市场构成垄断的指控,Sundar Pichai(皮查伊)明确表示公司不同意相关裁决,并正在上诉。他强调,用户使用 Google 是出于自愿,现在的选择比以往任何时候都多。竞争对用户和世界都有益。
对于 AI 是否会加剧科技巨头的权力集中,Pichai 反驳了“赢家通吃”的观点。他坚信,就像互联网催生了当时不存在的 Google 一样,AI 时代也必将诞生新的、我们今天甚至不知道名字的 dominant 公司。这是技术发展的自然规律。
在用户隐私和信任问题上,Pichai 指出,Google 通过长期负责任地处理用户数据(如 Gmail)来赢得信任。面对 AI 带来的深度伪造等挑战,他介绍了 Google 的应对措施:为 AI 生成的视频添加水印,用户可上传任何视频或图片到 Google 以检测是否由 Veo 等模型生成,并为研究人员和记者提供检测工具。他认为,社会将演化出新的规范,并可能需要法规来应对深度伪造等欺诈行为,但人类对 shared reality(共享现实)的追求不会改变。
领导力、未来与 AGI 迷思
回顾过去几年外界对 Google“行动迟缓”的批评,Sundar Pichai(皮查伊)表示,他作为 CEO 的核心工作正是让公司处于 AI 前沿。通过整合团队成立 Google DeepMind、大幅增加基础设施投资(资本支出从几年前的 200 亿美元增至 750 亿美元)、在 Waymo 被看衰时坚持加码等决策,他正带领公司加速前行。他仍然深度参与产品决策,同时得益于 Sergey Brin 等在 Gemini 模型上的深耕。
关于通用人工智能(AGI)的前景,Pichai 保持了开放态度。他认为按照当前路径,前方仍有巨大进步空间,但技术曲线可能存在暂时的高原期,能否实现 AGI 尚无定论。他以自动驾驶为例:Waymo 表现优异,但教会一个孩子开车只需 20 小时,说明现有技术与通用智能仍有距离。
最后,当被问及 Google 50 岁时会怎样,Pichai 希望公司保持敏捷和创新。在科技行业,成功需要每年去赢得。他更关注的是打造一种深入创新、着眼长远、深耕技术并将其转化为影响数十亿人产品的文化。至于那时由人还是 AI 运营公司,他笑着回答:“无论谁运营,都将拥有一位非凡的 AI 伴侣。”
Dell Q2 财报:一切都变了(评级上调)执行摘要
Dell Technologies Inc.(DELL)最新这份财报,几乎让人很难找到什么可以批评的地方。2027 财年第二季度,客观来说,是一个非常出色的季度。
在我上一篇文章里,我的态度要保守一些。当时股价已经大幅上涨,而最重要的是,我仍然在问自己一个问题:Dell 现在是不是只是非常擅长卖大量 AI 服务器,还是说它本身也正在变成一家更好的公司?这两件事并不是一回事。如果大量新增销售收入最终只是流向 Dell 无法控制的昂贵零部件成本,那么这些收入增长本身并不会创造太多价值。
2027 财年第二季度基本给了我所需要的全部答案。Dell 宣布收入创下历史新高,达到 470 亿美元,同比增长 58%;非 GAAP 摊薄 EPS 也创下纪录,达到 7.04 美元,同比增长 203%。Dell 同时宣布,本季度 AI 服务器订单达到 609 亿美元,AI 服务器在手订单已经达到 950 亿美元。不过,对我来说最重要的数字其实是 ISG 的营业利润率达到 15%,相比一年前 8.8% 的营业利润率提高了大约 6.2 个百分点。这意味着公司并不仅仅是卖出了更多产品,而是从这些产品上真正赚到了更多的钱。
【原文图片位置:Dell 2027 财年第二季度业绩摘要(Company Presentation)】
Dell 还将 2027 财年收入预期从 1,670 亿美元上调至 1,920 亿美元,同时将非 GAAP EPS 指引从 17.90 美元大幅提高至 25.50 美元。
【原文图片位置:Dell 2027 财年收入及 EPS 指引上调(Company Presentation)】
股价也对此做出了积极反应,在常规交易时段以大约 425 美元收盘后,盘后上涨约 8% 至 459 美元附近。
【原文图片位置:Dell 财报后股价表现(Agar Capital,Bloomberg Terminal)】
基于这些原因以及后文还会讨论的其他因素,我将 Dell 的评级从“持有(Hold)”上调至“买入(Buy)”。我没有直接上调至“强烈买入(Strong Buy)”,因为我不希望在当前价格追高,尤其是公司仍然存在估值、现金转化以及供应链方面的问题,这些因素让我无法完全忽略风险。不过,即便如此,今天继续维持“持有”评级已经很难说得通。
此前的分析:等待是合理的
我最早对 Dell 进行分析是在 2025 年 11 月。当时 Dell 股价约为每股 139 美元,我给予其“强烈买入”评级,并给出了 180 美元的长期目标价。根据我的研究,当时给予“强烈买入”的核心理由是,市场尚未充分反映 AI 服务器销售增长可能为 Dell 收入和未来盈利带来的巨大提升。在我给出“强烈买入”评级之后,Dell 股价最终上涨至三倍以上。
【原文图片位置:Dell 作者历史评级(Seeking Alpha)】
到今年 8 月时,Dell 股价已经达到 453.77 美元,也就是在那个时候,我将对 Dell 的评级调整为“持有”。我依然非常看好 Dell 的商业模式,但我不再认为按照当时的估值,股票仍然拥有足够大的上涨空间来支持继续建立多头仓位。自从我将 Dell 下调至“持有”之后,虽然期间股价一度高于我下调评级时的价格,但在这次季度财报发布之前,最终还是回落到了 425 美元。我认为这一点非常重要,因为这让我可以耐心等待此前缺失的证据,而不需要追逐市场叙事。
一份几乎挑不出毛病的季度财报
让我们再更详细地看一下这份最新季度财报的财务数据。正如我前面提到的,公司收入同比增长 58% 至 470 亿美元。ISG,也就是基础设施业务,收入同比增长 89%,达到 318 亿美元。
【原文图片位置:Dell 2027 财年第二季度收入增长(Company Presentation)】
AI 服务器收入同比增长 100%,达到 164 亿美元。传统服务器与网络业务收入增长 122% 至 105 亿美元。存储业务收入增长 26% 至 49 亿美元,而我认为存储业务尤其重要,因为它有助于提升整体收入结构的经济质量。CSG,也就是主要由 PC 构成的客户端解决方案业务,收入也增长了 20%。简而言之,并不是只有一个增长引擎在运转,而是几乎整个产品组合都在加速。
【原文图片位置:Dell 各业务收入增长(Agar Capital,Bloomberg Terminal)】
Dell 披露的第二个极其重要的数据是订单。在单个季度内,Dell 新增 AI 订单达到 609 亿美元,而过去 12 个月累计 AI 订单已经超过 1,300 亿美元。这使得公司在手订单从上一季度的 513 亿美元增长至 950 亿美元。Dell 预计第三季度 AI 服务器收入大约为 190 亿美元。如果进行非常粗略的计算,目前 950 亿美元的在手订单大约相当于五个季度这样的收入运行率。当然,我们绝不能简单地把在手订单理解成未来五个季度完全确定的收入,但拥有如此巨大的订单储备,显然让公司的收入可见度相比过去一年高出了很多。
Dell 的指引也大幅降低了市场对这是否只是一个单季度异常现象的担忧。具体来说,公司预计第三季度收入达到 490 亿美元,调整后 EPS 为 6.50 美元。同时,对于截至 2027 年 1 月 29 日结束的整个财年,公司预计总收入达到 1,920 亿美元,AI 服务器收入达到 740 亿美元,调整后 EPS 达到 25.50 美元。
让我改变观点的三个因素
真正让我改变对 DELL 看法的第一个因素,就是它的在手订单。DELL 目前拥有 950 亿美元的 backlog。在手订单达到这种规模之后,“AI 需求到底是不是真实存在”这个争论基本可以结束了。
【原文图片位置:Dell AI 服务器在手订单(Agar Capital,Bloomberg Terminal)】
接下来的问题变成了:Dell 能以多快的速度,通过自己的 Dell AI Factory 把已经卖出去的这些设备真正交付出去?值得注意的是,目前在手订单规模甚至还小于公司的潜在销售管线,而后者还在继续增长。目前使用 Dell AI Factory 解决方案的客户数量已经超过 6,500 家,这是一个非常庞大的数字。
【原文图片位置:Dell AI Factory 客户数量(Seeking Alpha)】
因此,这个故事已经不再局限于 Microsoft、Google 和 Amazon 这三大超大规模云服务商。Dell 的客户还包括 NeoCloud、政府以及大量企业客户。因此,公司的客户基础正在变得更加多元化,而这是一个积极变化,因为公司服务的客户越多,集中度风险通常就越低。
不过,真正让我用完全不同方式来看待这只股票的最重要因素,还是利润率。几个月前,我的问题是:Dell 到底只是非常会卖 AI 服务器,还是它能够在这些服务器上维持较高利润率?现在这个问题已经得到了回答。非 GAAP 营业利润率从 7.7% 上升至 12.6%,而 ISG 营业利润率从 8.8% 提高至 15%,ISG 营业利润同比增长 225%。这里最关键的一点是,Dell 的利润增长速度远远超过收入增长速度,而这正是我一直希望看到的东西。
【原文图片位置:Dell 营业利润率及 ISG 盈利增长(Agar Capital,Bloomberg Terminal)】
在我看来,另一个非常重要的数据是 Dell 正在传统服务器市场获取市场份额。过去两个季度,公司在传统服务器业务中的市场份额累计提升了超过 10 个百分点。
【原文图片位置:Dell 传统服务器市场份额变化(Agar Capital,Bloomberg Terminal)】
还有哪些地方没有完全说服我?
整体表现几乎完美,但仍然存在一些让我无法有足够信心直接把评级从“持有”提高到“强烈买入”的问题。
现金流
第二季度经营现金流下降至 22 亿美元。自由现金流下降至 9.86 亿美元,而 2026 财年第二季度为 18.7 亿美元。此外,公司披露,本季度调整后自由现金流(AFCF)达到 81.5 亿美元。虽然 AFCF 确实可以解释自由现金流指标中存在的一些差异,但这两个指标之间的差距如此之大,仍然让我希望未来持续同时跟踪二者。
【原文图片位置:Dell 经营现金流及自由现金流(Agar Capital,Bloomberg Terminal)】
营运资本
正如前面提到的,为了支撑这种增长速度,Dell 需要投入大量资金。自本财年开始以来,公司库存水平已经翻了一倍以上,而应收账款增加了大约 30%。考虑到 Dell 在这段时间经历了如此快速的增长,营运资本增加本身是可以理解的,但它也意味着,相当大的一部分收入增长目前尚未真正转化为现金。
【原文图片位置:Dell 营运资本变化(Agar Capital,Bloomberg Terminal)】
供应链
管理层已经向投资者表示,公司目前在内存、CPU、硬盘以及其他各种零部件方面面临一定的供应链紧张。从表面上看,高需求和供应紧张听起来似乎属于“幸福的烦恼”,但归根结底,它仍然是一个物流和执行问题。950 亿美元在手订单当然非常惊人,但最终真正有价值的前提是,公司能够把这些订单转换为实际交付产品,再进一步转换成收入以及现金。
估值
我上一篇文章使用的是大约 22.20 美元的 FY28 调整后 EPS 预测,并给予 18 倍市盈率。基于这些数字,我认为 Dell 的合理价值大约在 400 美元附近。即使当时,我也认为 18 倍对 Dell 来说已经是一个相对慷慨的估值倍数。但在这次季度业绩以及随后上调的 FY27 指引之后,这个盈利预测现在看起来已经明显过于保守。Dell 目前预计 FY27 调整后 EPS 达到 25.50 美元,甚至已经高于我此前对 FY28 给出的 22.20 美元预测。
【原文图片位置:Dell EPS 预期变化(Agar Capital,Bloomberg Terminal)】
按照盘后大约 459 美元的价格计算,Dell 当前对应最新 FY27 EPS 25.50 美元指引约 18 倍市盈率。对于一家硬件公司来说,这并不算便宜。不过,我今天愿意支付 18 倍估值的理由,与几个月前完全不同:公司正在实现极高的收入增长,拥有 950 亿美元 AI 服务器在手订单,利润率正在上升,而且盈利增速已经超过收入增速。
因此,我认为上调目标估值倍数也是合理的。我最新的目标价为 550 美元,相当于 FY27 EPS 25.50 美元的大约 21.6 倍。相较于盘后约 459 美元的股价,这意味着大约还有 20% 的上涨空间。
相比我此前采用的 18 倍估值,这确实是一次幅度不小的重估,因此我并不认为 550 美元是一个保守目标。Dell 仍然需要证明自己能够把在手订单真正转换为收入,维持经营杠杆,并且继续实现盈利增长,而不是只经历一次性的业绩爆发。不过,由于在手订单已经显著提升了未来收入可见度,我认为今天这个更高的估值倍数比过去更容易得到支撑。
核心结论
正如我此前所说,我上一篇文章给予 Dell“持有”评级,其核心其实建立在一个非常简单的问题之上:Dell 能不能把 AI 带来的潜在赚钱机会,真正转化成实际利润?至少截至目前,公司最新季度财报给出的答案已经非常明确:可以。
除此之外,Dell 的 AI 在手订单已经达到 950 亿美元,单季度新增订单达到 609 亿美元,ISG 营业利润率提升至 15%,存储和传统服务器业务继续保持强劲增长,同时 2027 财年 EPS 预期从 17.90 美元提高至 25.50 美元。越来越多证据表明,Dell 可能正在证明 AI 能够对整个产品组合产生真正积极的经济影响,而不仅仅只是创造额外收入。
话虽如此,Dell 依然面临几项重要风险,包括现金转化和营运资本问题、供应链扰动,以及一个几乎不给执行失误留下太大空间的估值水平。这也是为什么我没有重新给予“强烈买入”评级。不过,数据已经发生了足够大的变化,因此我将 Dell 的评级从“持有(Hold)”上调至“买入(Buy)”。
Lam Research:买入夏季回调(评级上调)引言
今年 5 月初,我曾对 Lam Research Corporation(LRCX)截至 3 月季度的业绩进行分析,并得出结论:公司增长强劲,利润率也在持续扩张。不过,当时我认为,公司对中国市场潜在风险的敞口较大,而且其溢价估值似乎已经充分反映了稳健的基本面,因此我当时保持了相对谨慎的态度。
【原文图片位置:评级历史(Seeking Alpha)】
在那次更新发布后,Lam Research 股价迎来了一轮不错的上涨,但自 6 月底见顶之后,股价已经出现了相当明显的回调。7 月底,这家芯片设备巨头公布了截至 6 月季度的业绩。今天,我们将看看这些数据,以及 Lam Research 计划如何进一步强化自己的竞争优势。最终,这篇文章的目标是判断,这轮夏季回调是否值得买入。
增长正在加速
【原文图片位置:Lam Research 收入增长走势图(YCharts)】
从 Lam Research 2026 财年 6 月季度的营收表现来看,很明显 AI 带来的顺风正在发挥作用,而且目前很可能还在进一步增强。公司实现总收入 67.2 亿美元,同比增长 30%,这意味着收入增速进一步加快。
Lam Research 更习惯报告环比变化,而如上图所示,环比增速同样没有令人失望。事实上,相比 3 月季度,公司收入增长 15%,这是过去几年中幅度最大的单季度环比增长之一,而且领先幅度相当明显,因此可以看到非常强的行业顺风。Lam Research 的收入还比分析师预期高出 5,093 万美元,这进一步说明公司实际业务活动强于市场预期。
另一个反映当前需求强劲的指标是库存周转率,公司库存周转率从 3 月季度的 2.9 次提高至 3.0 次,而去年同期仅为 2.4 次。这说明公司的产品并没有长时间积压在库存中。
存储业务顺风非常明显
【原文图片位置:存储业务收入结构(Lam Research June Quarter Slides)】
进一步观察公司的收入结构,可以明显看到存储业务一直是 Lam Research 的重要增长驱动力。考虑到目前存储市场供应有多么紧张,这并不令人意外。如右图所示,在 2026 财年 6 月季度,存储业务占公司系统收入的 46%,高于上一季度的 39%,也高于去年同期的 41%,这是一个非常清晰的信号,表明芯片制造商正在积极采购设备,以扩大存储芯片生产能力。有意思的是,DRAM 占系统收入的比例环比实际上略有下降,但同比依然明显提高,这说明数据中心对存储的消费需求仍然强劲。鉴于许多存储芯片厂商都在专注于提高长期产能,我认为未来几个季度乃至未来数年,存储业务都会继续为 Lam Research 提供顺风。因此,如果未来存储业务占收入的比例继续提高,我并不会感到意外。
中国市场风险正在下降
【原文图片位置:Lam Research 按地区收入构成(Lam Research June Quarter Slides)】
在上一篇文章中,我认为中国市场正成为 Lam Research 越来越大的风险。但在 6 月季度,这一风险似乎已经有所缓解。如右图所示,6 月季度公司有 26% 的收入来自中国,相比上一季度的 34% 和去年同期的 35% 都出现了明显下降。这意味着公司对于一个存在较高地缘政治和监管风险市场的依赖程度正在降低。更值得注意的是,Lam Research 在减少对中国市场依赖的同时,还能够加速整体收入增长,这一点非常令人印象深刻。这也说明,中国以外市场对公司设备的需求到底有多么强劲。不过,投资者仍然应该留意一些持续存在的风险。正如上图所示,中国依然是公司的第二大地区市场,因此 Lam Research 仍然可能受到美国出口管制,或者中国政府政策变化的影响。
强劲的利润率
【原文图片位置:Lam Research 利润率表现(Lam Research June Quarter Slides)】
除了强劲增长之外,Lam Research 在 2026 财年 6 月季度也交出了非常优秀的盈利表现。首先,公司非 GAAP 毛利率无论环比还是同比都有所扩张。在 3 月季度,公司报告的非 GAAP 毛利率为 49.9%,而去年同期为 50.3%。很明显,业务组合对毛利率改善发挥了重要作用。无论环比还是同比,公司客户支持相关收入及其他业务的增长速度,都快于系统收入,而前者本身天然就具有更高利润率。此外,毛利率的增长也可能反映出公司在供应紧张市场中的强大定价能力。
对于非 GAAP 营业利润率,如上图所示,公司在 6 月季度实现了 38.4%,明显高于上一季度的 35.0%,也高于去年同期的 34.4%。这一扩张幅度甚至比毛利率还要更加显著,因此 Lam Research 对营业费用的控制可以说非常优秀。在利润端,公司实现调整后 EPS 1.82 美元,同比增长 37%,而且相比分析师一致预期高出 8.10%,表现非常强劲。因此,目前盈利能力显然不是投资者需要担心的问题。
另一个值得关注的变化是,公司股票回购规模出现了相当明显的下降。在 3 月季度,公司回购了价值 7.96 亿美元的股票,而 2025 财年 6 月季度回购金额达到 13.07 亿美元。但在今年 6 月季度,公司只回购了 2.46 亿美元股票。这可能意味着,公司认为当前自身股价已经有些偏贵,如果继续回购,可能反而侵蚀股东价值。稍后我们会更详细地看看公司的估值。
财务展望
【原文图片位置:Lam Research 2026 财年 9 月季度指引(Lam Research June Quarter Slides)】
对于 2026 财年 9 月季度,公司预计收入约为 81 亿美元,这一数字远超市场一致预期,并意味着同比增长 52%。这将比 6 月季度已经相当亮眼的增长进一步显著加速。到了这个阶段,虽然仍有一些人担心半导体繁荣可能很快结束,但实际情况看起来恰恰相反,行业顺风似乎仍然在增强。
对于非 GAAP 毛利率,公司预计将达到 52.0%,高于去年同期的 50.6%。因此,客户支持相关收入的增长可能继续跑赢其他业务,同时公司的定价能力也应该继续保持强劲。与 6 月季度类似,9 月季度营业利润率的扩张速度预计也将快于毛利率扩张,因此公司费用纪律仍然会持续。在利润端,公司预计 EPS 将达到 2.15 美元,同比增长 71%,这再次说明盈利能力完全不是目前需要担心的问题。
如果把时间维度拉得更长,投资者还能看到更多积极信号。首先,公司强调,CY2027 及之后的业务环境“极其出色”。公司表示,“客户已经公布了多个持续数年的新晶圆厂项目时间表。”这进一步强化了行业顺风具有持续性的逻辑。此外,在财报电话会议上,执行副总裁 Bettinger 提到,公司未来几年目标是把毛利率提升至 50% 中段区间,把营业利润率提高到 40% 中段区间。因此,Lam Research 最好的日子很可能还在后面。
投资创新
毫无疑问,Lam Research 长期最核心的竞争优势之一就是创新。在一个半导体性能如此重要的世界里,谁能在技术上领先竞争对手,谁就能够长期推动客户采用并持续扩大市场份额。最近的一些进展表明,Lam Research 正在进行相当大规模的投资,通过创新进一步强化自己的竞争优势。
今年 8 月中旬,公司宣布,未来五年将向其研发实验室网络投资 30 亿美元。在新闻稿中,CEO Tim Archer 表示:
在 AI 时代,创新速度极其迅猛,这要求芯片采用新的架构、不同的材料,以及以纳米级精度制造的复杂结构。我们提高整个研发流程速度的能力,已经成为决定性竞争优势。
这与我上面刚刚表达的观点是一致的。需要指出的是,这些研发投资绝不是某个遥远的长期目标,而是公司现在就正在加大投入。就在几天前,Lam Research 为位于 Oregon 州 Tualatin 的研发中心举行了奠基仪式。COO Sesha Varadarajan 表示:
我们新的 Oregon 先进实验室预计将进一步强化公司的专业能力,并增加数万平方英尺具有高度价值的洁净室空间,从而帮助我们与客户进行更加紧密的合作,同时增强全球实验室网络的专业能力和覆盖范围。
除了提升自身创新能力并强化竞争优势之外,我认为这些投资和承诺也再次说明,管理层对未来 AI 顺风的持续性和耐久性非常有信心。
当前风险收益比已经变得具有吸引力
【原文图片位置:Lam Research 前瞻市盈率走势图(YCharts)】
6 月底时,Lam Research 的前瞻市盈率还在 70 倍以上。此后股价有所回调,但需要明确的是,估值倍数的大幅下降同样是由市场不断上调增长预期推动的。目前前瞻市盈率已经下降至 31.87 倍,低于我上一篇更新文章中看到的 45.25 倍。我认为,对于投资者来说,当前风险收益比已经变得具有吸引力。
今天的分析已经表明,公司收入增长正在加速,而且利润率正在改善。库存周转率表明市场需求依然稳健,而存储业务显然已经成为公司业务增长的重要催化剂。中国依然是投资者需要关注的重要风险,但公司对这一市场的依赖程度已经有所下降。此外,随着 9 月季度指引表现强劲,同时公司继续投资创新,我认为 Lam Research 最近一段时间的业务前景已经显著增强。
自我上一篇更新文章发布以来,Lam Research 股价上涨了大约 13%,因此再次强调,估值倍数收缩主要还是因为市场不断上调盈利目标。不过,即使股价已经上涨,当前风险收益比似乎仍然变得更好了。截至本文撰写时,Seeking Alpha 显示 Lam Research 的前瞻非 GAAP PEG 只有 1.19 倍,甚至比 IT 行业中位数略低。对于一家我们所熟知的 AI 革命关键推动者来说,我认为这样的估值意味着机会。
总结
过去 52 周 Lam Research 股价已经上涨超过 200%,毫无疑问,有一些投资者会认为自己已经错过了这轮上涨。不过,经过今天的分析,我认为,从当前位置出发,公司股价仍然有很大概率继续跑赢市场。总结来看,自我上一篇更新文章发布以来,Lam Research 的基本面和业务前景总体上都变得更强,而风险则有所下降。与此同时,估值已经回落,因此在我看来,风险收益比已经明显转向有利于多头。对于那些一直等待首次建立仓位,或者希望在现有仓位基础上继续加仓的投资者来说,我认为自 6 月底以来的这轮股价回调创造了一个不错的建仓机会。因此,我将 Lam Research 的评级上调至“买入(Buy)”。
卓銳證券「AI·CRYPTO 全球資產配置」線下主題論壇吸引近200名投資者八家資管與數位資產機構同場 共探雙主線配置新範式
(香港,2026 年 8 月 27 日)適逢 Bitcoin Asia 2026 在港召開,由卓銳證券(香港)有限公司(下稱「卓銳證券」)主辦的「AI·CRYPTO 全球資產配置」主題論壇,於今日下午在香港萬麗海景酒店舉行。論壇聚焦 AI 與數位資產雙主線驅動下的宏觀週期研判,現場吸引近 200 名投資者參與,互動環節反應熱烈。
論壇匯聚華夏基金(香港)、易方達基金(香港)、Animoca Brands、VDX、BE Trust、Metalpha、BigQuant、北水金控等機構的業界領袖,議題涵蓋數位資產 ETF 的發展路徑、比特幣的機構化進程以及 AI 算力週期的資本傳導,回應投資者在雙主線交匯下對配置方向的關注。
圖註:「AI·CRYPTO 全球資產配置」論壇現場,吸引近 200 名投資者參與。
宏觀研判:AI 牛市能否繼續,需要爆款應用持續接力
卓銳證券基金經理 Jerry Ou 以「AI 與比特幣雙重敘事下的全球資產配置展望」為題發表主題演講,從宏觀週期出發拆解兩條主線對全球資金流向的影響。
他指出 AI 是過去三年美股牛市的絕對主力,而目前 CAPEX 已經到了 CSP 自由現金流轉負的時刻。繼續高強度 CAPEX 只能靠巨額借債,這要求 AI 應用在 2030 年形成 1 萬億美元 ARR(vs.2026 年才 1 千多億美元)才夠還債。目前全球 AI to C 商業化都沒跑通,今年 ARR 大漲幾乎全靠 Anthropic 跑通了 AI to B,主要是編程 AI 取代程式設計師,這導致美國程式設計師職位大幅萎縮,尤其是應屆畢業生。然而,非農就業總人數為何未見顯著下滑,主要是因為 AI 數據中心建設產生的新工作崗位大多位於共和黨執政州和關鍵搖擺州。接下來,AI to B 的爆款應用方向主要在金融、法律、諮詢等高薪白領崗位。而最終衝上 1 萬億美元 ARR,則需要 AI+機器人跑通,目的是大幅降低勞動力成本,實現美國製造業回流。目前 AI 股票尤其是半導體的估值已經處於歷史頂峰,但是否回落甚至轉熊關鍵要看上述 AI 爆款應用能否持續接力,2000 年代科網泡沫破裂是三重利空的意外疊加。
至於比特幣,他認為按四年減半規律,當前處於熊市週期階段,而熊市底部價格通常由挖礦成本決定。
圖註:卓銳證券基金經理 Jerry Ou 就 AI 與比特幣雙重敘事下的資產配置展望發表主題演講。
配置視角:比特幣與主要資產相關性低,配置價值受關注
華夏基金(香港)投資組合管理總監 William Kung以「比特幣新機遇」為題分享。他從資產配置角度指出,過去十年比特幣與主要資產類別的相關性很低——與標普 500、納斯達克 100 的相關係數分別為 0.17 與 0.19,與黃金、債券則接近於零,具備獨特的風險收益特徵。以過去五年的回測為例,在傳統 60/40 組合中納入比特幣,配置比例較高的組合表現相對更佳。
就市場空間,他提到數位資產目前占全球財富總量的比重不足 0.4%,比特幣市值約相當於黃金的 3.5%。機構資金的動向亦在同步變化:根據截至 2026 年 8 月中旬的 13 F 申報,摩根士丹利與摩根大通的比特幣相關敞口環比分別增加約 3.7% 與 12.2%,以太幣相關敞口增幅更為顯著。他並指出,第四次減半後,效率最高礦工的現金生產成本約在 6 萬美元附近,可作為觀察支撐位的參考。
圖註:華夏基金(香港)投資組合管理總監 William Kung 分享比特幣的配置價值與下半年展望。
圓桌一|比特幣的機構化進程
首場圓桌由 Techub News 聯合創始人 Bobby 主持,VDX 首席戰略官 Paolo、Animoca Brands 投資與戰略合作總監 David Ching 及 BE Trust 投資總監 Yaney 參與討論,議題聚焦 ETF、流動性與新一輪市場週期。三位嘉賓的共同判斷是:這輪上漲並非週期反轉,而是流動性預期、ETF 淨流入與空頭回補疊加的階段性修復。更值得關注的是交易結構的變化。BE Trust 投資總監 Yaney 形容,市場正處於「早期持幣者向華爾街機構換手的關鍵階段」,四年一輪的週期效應正在弱化,波動率將逐步向成熟大類資產收斂。VDX 首席戰略官 Paolo 亦觀察到比特幣與納斯達克科技資產的相關性持續走高,已成為機構眼中的高 Beta 資產。
圖註:圓桌一「比特幣的機構化進程:ETF、流動性與新一輪市場週期」討論現場。
產業滲透:成本下降,反而推高算力需求
易方達香港數碼營銷總監 Sapphire Wang 則從產業滲透與需求端切入,分享 AI 時代的投資新格局。她引述史丹福大學 2026 年 AI Index 報告指出,全球企業的 AI 採用率已超過 88%,滲透速度明顯快於互聯網普及初期。就算力需求的走向,她以傑文斯悖論作解釋:模型推理成本下降並不會減少總消耗,反而因應用場景擴張,推動 Token 與算力需求進一步上升。
她並提到中美 AI 產業鏈高度互補——美國主導模型層與算力晶片,但發電量相對不足,數據中心擴張受制於電力供應;中國掌握光模組、PCB 等硬體產能與能源優勢,先進製程則依賴進口。單一市場難以形成閉環,兩者互為必要條件。
圖註:易方達香港數碼營銷總監 Sapphire Wang 就 AI 時代的投資新格局發表主題演講。
圓桌二|算力新週期:從晶片到雲端,資本開支如何傳導為投資機會
第二場圓桌由卓銳證券市場副總裁 Miranda 主持,BigQuant 首席執行官梁舉、北水金控聯合創始人 Kylie Li 及 Metalpha 生態負責人 Max參與討論。議題圍繞 AI 資本開支沿產業鏈向下游延伸後,投資機會分佈的變化。三位嘉賓認為,近期 AI 資產回撤是高位擁擠交易的出清,而非產業週期見頂——產業仍在高速成長,只是商業化兌現跟不上炒作預期,二級市場估值已明顯透支。Metalpha 生態負責人 Max 將當前的 AI 行業類比早期的區塊鏈行業:「基建投入巨大、資本熱度極高,但真正跑通閉環、持續盈利的應用仍然稀少。」機會的位置也在移動——從堆算力轉向降本與落地,定製晶片、光通信、液冷、電力基建等效率優化環節,以及垂直應用層,被視為下一階段的主戰場。
圖註:圓桌二「算力新週期:從晶片到雲端,資本開支如何傳導為投資機會」討論現場。
跨界對話延續至會後
論壇最後設自由交流環節,與會機構代表就各自關注的議題繼續深入交流。公募基金、數位資產投資平台與量化科技公司,過往關注重點各有不同,但隨著數位資產合規化推進與 AI 產業週期演進,其面臨的核心課題日趨接近:在市場變數增多、週期縮短的環境下,如何建立清晰且可複製的配置方法。
從傳統證券到虛擬資產,從香港到新加坡、澳洲,卓銳證券正沿著同一條路徑推進——讓不同類型的資產,回到同一張配置表上。目前,卓銳證券持有香港證監會第 1、2、4、5 及 9 類牌照,其中第 1 類牌照已獲批面向專業投資者及零售客戶提供虛擬資產存入、交易及提取的全流程服務;自主研發的一站式平台 ZR,讓投資者以單一帳戶完成股票、ETF 與虛擬資產的配置。
「成為備受信賴的全球金融科技平台」——這是卓銳證券的願景,也是舉辦本次主題論壇的初衷。公司表示,未來將持續圍繞全球資產配置議題舉辦更多線下交流活動,與投資者一同把握雙主線下的市場機遇。
風險提示:嘉賓發言僅為個人觀點分享,不構成任何證券、金融產品或工具要約、招攬、建議、意見或任何保證。
Nvidia 刚刚彻底击碎了空头逻辑,而股价依然被低估三个月前,我写道 Nvidia Corporation(NVDA)刚刚交出了我所关注的所有公司中最好的一份季度业绩。如今,它又超越了自己。NVDA 公布了 2027 财年第二季度业绩,交出的数字在如此巨大的体量下几乎令人难以置信。NVDA 实现收入 962.2 亿美元,同比增长 105.85%,比管理层今年 5 月给出的 910 亿美元指引高出 52.2 亿美元。NVDA 实现非 GAAP EPS 2.22 美元,比市场一致预期的 2.09 美元高出 0.13 美元,同比增长 119.80%。季度收入环比增加 146.1 亿美元,超过了 NVDA 仅仅一个季度前刚创下的纪录,这也是公司连续第 4 个季度实现同比增速加快。通常来说,一家公司在年化收入运行率达到 3,850 亿美元时,不应该还能继续加速增长,但这正是 NVDA 现在正在发生的事情。如果这还不够,管理层还给出了第三季度 1,080 亿美元的收入指引,并做了一件 NVDA 过去从未做过的事情。Colette Kress 首次对 2028 财年给出了初步数字,并告诉市场预计收入增长约 70%。她明确表示,这还是一个受供给限制的展望,因为客户预测显示需求实际上可能翻倍,而 Jensen Huang 在问答环节也证实了这一点,他表示实际需求远高于 70%,真正限制增长的是供给。我原本带着一个问题进入这次财报:我今年 5 月提出的资本回报逻辑是否依然成立。结果出来后,我反而认为空头逻辑是在这场电话会议中被现场拆解掉了。本季度,几乎所有针对 NVDA 的主要空头论点都被正面回应,而股价当前的估值倍数依然没有反映管理层刚刚告诉我们的这些信息。
【原文图片位置:NVDA 股价及相关数据(Seeking Alpha)】
继续跟进我此前关于 Nvidia 的文章
今年 5 月底,我曾写过一篇关于 NVDA 的文章,在其中讨论了为什么公司将股息提高 2,400%,并承诺将大约 50% 的自由现金流(FCF)返还给股东,这标志着一个极其强大的股息增长故事正式开始。在那篇文章中,我建立了一个 5 年模型,假设 NVDA 每年将股息增长 50%,同时回购并注销超过 8% 的流通股,并累计向股东返还超过 9,000 亿美元资本。我的核心观点是,市场把这项资本回报计划当成了一个脚注,但实际上它可能是一个多年复利循环的起点。
第二季度比我预期更快地验证了这一逻辑。NVDA 在本季度向股东返还了 260 亿美元,其中 200 亿美元来自股票回购,60 亿美元来自每季度 0.25 美元的股息。Colette Kress 披露,按年初至今计算,NVDA 已经返还了 60% 的自由现金流,超过此前承诺的 50%,并表示管理层未来计划在扣除战略用途后,进一步提高并返还多余自由现金流。目前股票回购授权额度仍剩下大约 990 亿美元,而下一次每股 0.25 美元的股息将在 10 月 1 日支付给截至 9 月 10 日登记在册的股东。不过,我这次继续写 NVDA 并不仅仅是因为资本回报计划依然按计划推进,而是因为第二季度彻底扩大了整个投资逻辑的边界,而我认为市场还没有真正消化这次电话会议里透露的信息。
【原文图片位置:NVDA 相关资本回报及财务数据(Seeking Alpha)】
第二季度业绩大幅超预期,而运营进展比预期更好
表面数字已经非常惊人,但真正让我印象深刻的是这一季度内部结构。NVDA 实现收入 962.2 亿美元,环比增长 17.90%,GAAP 和非 GAAP 毛利率都达到 75%,同比提升 2.6 个百分点。公司实现 GAAP 营业利润 637.3 亿美元,同比增长 124.10%,GAAP 净利润 596.9 亿美元,同比增长 125.90%。NVDA 的 GAAP EPS 达到 2.46 美元,同比增长 127.78%。在一家达到如此规模的公司里,利润增长速度居然依然快于收入增长,这在历史上几乎没有出现过。根据第二季度股东演示材料,NVDA 数据中心收入达到 890 亿美元,环比增长 18%,同比增长 117%。其中,Hyperscale(超大规模云客户)在持续强劲的 Blackwell 需求推动下贡献 490 亿美元收入,而 ACIE——即 AI 云、工业和企业客户业务——贡献 400 亿美元,同比增长 138%。在我看来,这是本季度最重要的变化。过去两年空头逻辑一直围绕一个问题展开:当超大规模云厂商资本开支放缓时会发生什么?现在答案是,Hyperscale 已经只占数据中心业务的 55%,另外 45% 来自主权国家、NeoCloud、AI 原生企业以及传统企业,而这一侧业务的复合增长速度甚至高于 Hyperscale。与此同时,Hyperscale 本身也没有减速,因为云行业积压订单目前已经超过 2 万亿美元,预计前五大超大规模云厂商 2026 年资本开支将接近 8,000 亿美元,2027 年将达到 1.3 万亿美元。
【原文图片位置:2027 财年第二季度数据中心业务(NVIDIA Q2 Deck)】
网络业务又创下了一个季度纪录,收入环比增长 18%,其中 Spectrum-X Ethernet 同比增长 2.6 倍。接下来还有 Vera Rubin,而这才是支撑 NVDA 未来 18 个月增长的核心故事。NVDA 本月早些时候已经开始出货 Vera Rubin,机架目前已经在 CoreWeave, Inc.(CRWV)、Alphabet Inc.(GOOG、GOOGL)旗下 Google Cloud、Microsoft Corporation(MSFT)的 Azure、Oracle Corporation(ORCL)的 Cloud Infrastructure,以及 Nebius Group N.V.(NBIS)运行。管理层已经拿到了所有主要超大规模云厂商、AI 云平台以及系统 OEM 的采购订单,并预计 Vera Rubin 将成为 NVDA 历史上放量最快的产品,第三季度该平台将占数据中心收入约 20%。其性能跃升非常巨大,相比 Grace Blackwell Ultra,Vera Rubin 每兆瓦吞吐量提高 30 倍,同时 token 成本下降 35 倍。
新的产品线同样重要。NVDA 发布了 Vera,这是首款专为 AI Agent 构建的 CPU,目前已经全面量产。Grace CPU 也在悄然之间形成了一项过去 12 个月收入超过 50 亿美元的业务,管理层认为服务器 CPU 的总需求大约达到 200 亿美元,并预计 CPU 收入将在 2028 财年翻倍以上。Groq 3 LPX 是 NVDA 首款机架级 LPU 系统,目前也已经全面量产,其每秒 token 输出能力几乎达到次优替代方案的 4 倍,预计本季度稍晚开始批量出货。NVDA 还宣布扩大与 Amazon.com, Inc.(AMZN)的合作,AWS 将从本季度开始一直到 2029 财年第二季度额外部署 200 万颗 GPU,同时还将部署 Vera CPU 和 NVDA 面向仓储机器人的完整 Physical AI 技术栈。Edge Computing(边缘计算)收入达到 72 亿美元,同比增长 27%,与此同时 NVDA 正与 Microsoft 合作,围绕 RTX Spark 和 DGX Station 重新定义 Windows PC。
【原文图片位置:Vera、Groq 3 LPX 与边缘计算产品进展(NVIDIA Q2 Deck)】
资产负债表本身也说明了很多问题。NVDA 可交易权益证券规模增长至 427.8 亿美元,非上市证券达到 511.6 亿美元,因此公司的投资组合规模在六个月内从本财年初的 350 亿美元增长至大约 940 亿美元。库存增加至 315.8 亿美元,为 Vera Rubin 放量提前备货;同时,应收账款周转天数(DSO)延长至 60 天,主要由于公司给予大型投资级客户更长的付款期限,Colette Kress 在 CFO 评论中对此进行了说明。NVDA 本季度还筹集了约 250 亿美元债务资金,我认为这更像是在为融资平台提前配置低成本资本,而不是警示信号。管理层给出的第三季度收入指引为 1,080 亿美元,对应环比增长 12.24%,同时他们在毛利率问题上也非常直接。由于内存价格上涨幅度超过此前预期,公司预计第三季度毛利率为 74%,第四季度触底于 71%-72%,随后随着已经执行的涨价措施生效,2028 财年恢复至 72%-73%。Kress 表示,她宁愿现在就重新设定市场预期,而不是让这个问题一直悬着不解决,我很欣赏这种透明度。
Nvidia 的关键成功因素解释了为什么它正在赢得 AI 竞赛
如果把所有因素简化,我认为 NVDA 正在凭借三个结构性优势赢得 AI 竞赛,而每一个优势都直接击破了一个具体的空头论点。第一个优势是,NVDA 的架构可以运行所有模型。闭源模型和开源模型的采用率都在爆发式增长,而 NVDA 既运行 OpenAI 和 Anthropic 等领先闭源模型,也几乎运行所有领先的开源模型,这意味着 NVDA 根本不需要押注谁会赢得模型竞争。一套可互换的平台就可以完成数据准备、预训练、后训练以及 Agentic Inference,并且能够在 AI 的完整生命周期内持续创造价值。这直接击破了“开源模型崛起会削弱推动 NVDA 需求的前沿实验室”的论点,因为两类模型实际上都在爆发式增长,而几乎所有主要开源模型同样运行在 NVDA 硬件上。NVDA 的护城河甚至延伸到了大多数投资者根本不会关注的领域,例如支持 confidential computing(机密计算)的 NVDA GPU 现在已经运行在 Apple Inc.(AAPL)的 Private Cloud Compute 中执行机密推理,而 Blackwell 则横扫 MLPerf Training 6.0 基准测试中的所有类别,同时也在 AgentPerf——行业首个 Agentic AI 基础设施基准测试——中取得领先。
第二个优势是完整的 AI 工厂全栈平台,这正在不断提高 NVDA 对每一美元数据中心投资的价值获取比例。NVDA 每吉瓦收入机会已经从 Hopper 时代的大约 180 亿美元,提高至 Blackwell 时代的 250 亿美元,再到 Vera Rubin 时代的 400 亿美元,而 Vera Rubin 平台现在已经覆盖 Vera CPU、Rubin GPU、NVLink、InfiniBand、Ethernet 网络以及 Groq LPU。这正是针对定制硅空头逻辑的答案。当 Jensen 被直接问到 OpenAI 的 Alpamayo 芯片时,他回应称,XPU 本质上是为某一家云或者某一项服务打造的特定推理芯片,而 NVDA 销售的是一整个 AI 工厂,可以在世界任何地方、任何云上运行任何模型。NVDA 已经进入第三代 NVLink 72 机架级系统,而竞争对手甚至还在努力部署第一代系统;随着已安装的网络和软件栈越来越庞大,每年将其整体替换掉的转换成本都在继续上升。
【原文图片位置:Nvidia AI 工厂平台与每吉瓦收入机会(NVIDIA Q2 Deck)】
第三个优势是 CUDA 生态系统,它把 AI 扩展到了单纯一颗芯片永远无法触达的市场。主权国家、NeoCloud 和传统企业都没有兴趣自己设计定制芯片,而 NVDA 是唯一一家能够直接交付一整套经过验证的 AI 工厂设计,并通过自己的开发者生态连接到最终计算需求的公司。主权 AI 收入环比增长 35%,同比增长超过三倍。NeoCloud 合作伙伴预计今年年底将拥有 8 吉瓦已安装容量,高于 2025 年底大约 3 吉瓦。Jensen 表示,非 Hyperscale 这一半业务目前每年增长 100%,而且全球这一部分计算市场最终很可能会比今天整个云计算市场还要大。企业市场也在快速扩张,其中汽车垂直领域过去 12 个月本地部署收入达到 80 亿美元,而金融服务、制造和医疗合计又贡献了另外 70 亿美元。
接下来是融资结构,它反过来击破了“循环融资”的批评。NVDA 已经向前沿 AI 实验室投资接近 500 亿美元,而管理层指出,这只占公司同期预期自由现金流的一小部分。真正承担大部分资本开支的是第三方资金,因为 NVDA 已经与 Apollo Global Management, Inc.(APO)、BlackRock, Inc.(BLK)、Blackstone Inc.(BX)、Brookfield Asset Management Ltd.(BAM)、The Goldman Sachs Group, Inc.(GS)以及 KKR & Co. Inc.(KKR)建立融资平台,计划为 AI 基础设施建设筹集超过 5,000 亿美元机构资本。NVDA 会对部分设施容量提供 take-or-pay(照付不议)承诺,为贷款机构提供一个可以用于承保的最低收入底线,而作为交换,NVDA 可以分享超过该底线部分所产生的收入。换句话说,NVDA 可以赚两次钱:第一次是在硬件销售时获得收入,第二次则通过与使用量挂钩的持续性收入再次获利。Kress 明确表示,NVDA 并没有直接发放贷款,每笔交易都由独立资本方基于自身条件独立承保。NVDA 出货的计算资源最终都由投资级客户使用,或者由投资级机构提供支持;而那些利用 NVDA 资产负债表支持的 AI 实验室,大约只占公司明年业务的四分之一。对于一个计算资源高度可互换且在单个客户出现问题时可以重新部署的平台而言,这种风险敞口仍然可控。仅 OpenAI 现有和计划中的项目,到 2030 年就对应约 12 吉瓦 NVDA 计算资源,其中位于 Ohio 的 PORTS-Pike 园区首期 4.25 吉瓦部署将全部采用 NVDA 计算平台,而这个园区本身也是按照未来 20 年多轮升级周期进行设计的。
需求背景则进一步提升了这一趋势的持久性。2026 年上半年,全球 AI 风险投资融资额已经超过 4,000 亿美元,超过 2025 全年 2,650 亿美元的融资额,而其中大约 70% 最终都会用于购买计算资源。目前已经有接近 20 家 AI 原生企业的年化收入运行率超过 10 亿美元,而两个季度前这一数字只有 13 家。Jensen 表示,Agentic AI 工作负载所消耗的计算资源,是人类单纯向模型输入 prompt 的 15 到 100 倍,而且就在上个月,AI 工作负载中 Agentic AI 已经首次占据多数。他还指出,如今一个 500 亿美元数据中心的投资资本回报周期已经缩短到一年以内。Jensen 在财报新闻稿中用一句话总结了整个逻辑:“Compute is revenue(计算就是收入)。”Token 可以盈利,而真正的约束是计算资源本身,这也正是为什么管理层可以给出 70% 增长指引,同时告诉你真实需求其实接近 100%。
Nvidia 的估值并没有反映管理层刚刚给出的指引
当我查看最新市场一致盈利预测时,其中的错位非常明显。分析师目前预计 NVDA 在 2027 财年实现 EPS 9.05 美元,同比增长 89.76%,对应当前股价约 23.54 倍当年市盈率。到 2028 财年,一致预期 EPS 为 13.13 美元,同比增长 45.03%,对应股价仅为 16.23 倍市盈率。到 2029 财年,市场预期 EPS 为 16.61 美元,对应估值进一步下降至 12.83 倍,而两位给出 2030 财年预测的分析师预计 EPS 为 19.10 美元,对应仅 11.16 倍市盈率。NVDA 股价当前约为 213 美元,对应市值约 5.2 万亿美元。当我今年 5 月写 NVDA 时,股价对应的前瞻市盈率还超过 25 倍。因此,在连续两个极其强劲的季度之后,NVDA 相对于一个规模更大、增速更快的盈利基础,前瞻估值反而变得更便宜了。
【原文图片位置:NVDA 前瞻盈利估值(Seeking Alpha)】
我还认为,市场一致预期本身也太低了。NVDA 在 2027 财年前两个季度已经实现 1,778.4 亿美元收入,同时第三季度收入指引为 1,080 亿美元。如果第四季度继续按照最近几个季度类似的环比增速增长,那么 2027 财年全年收入将达到大约 4,050 亿至 4,100 亿美元。管理层刚刚给出了 2028 财年约 70% 的收入增长指引,这意味着全年收入大约会达到 6,900 亿美元。当前市场一致预期却认为明年 EPS 只增长 45.03%,而收入增长达到 70%,我很难理解这两个数字如何能够同时成立。随着已经执行的涨价措施生效,毛利率预计恢复至 72%-73%,同时运营费用增速低于收入,因此盈利至少应该与收入保持类似增速。我的判断是,未来几个季度 13.13 美元这一 EPS 预测将会被显著上调,而每一次上调都会让当前 16.23 倍的估值显得更加脱节。以大约 16 倍前瞻市盈率买入一家刚刚给出 70% 收入增长指引、同时将 60% 自由现金流返还给股东的公司,我很难在市场其他地方找到类似配置。即使估值倍数完全不扩张,目前一致预期本身也已经认为 NVDA 从 2027 财年到 2029 财年 EPS 将增长超过 80%,而股价理论上也应该随着盈利上升。
投资 NVDA 所面临的风险
虽然我持有 NVDA 多头仓位,并认为股价未来会获得更高估值,但确实存在可能影响我投资逻辑的真实风险。最直接的风险就是毛利率。内存价格涨幅超过管理层此前预期,而且预计明年还会进一步上涨,这也是为什么公司预计第四季度毛利率会触底至 71%-72%。2028 财年恢复至 72%-73%,依赖于已经执行的涨价措施能够真正覆盖成本上涨。如果内存价格上涨速度超过这些涨价幅度,那么毛利率恢复将无法兑现,EPS 预测反而会下调而不是上调。第二个风险是资产负债表结构正在变得越来越复杂。由于大型投资级客户获得延长付款期限,DSO 已经增加至 60 天,应收账款也从本财年初的 384.7 亿美元增长至 630.6 亿美元。由于营运资本大幅增加,第二季度自由现金流只有 213.4 亿美元,显著低于净利润,而 NVDA 本季度还新增了约 250 亿美元债务。大约四分之一的明年业务与 AI 实验室有关,这些实验室通过股权投资、take-or-pay 承诺以及选择性信用增级利用 NVDA 的资产负债表。如果 AI 融资环境趋紧,那么“循环融资”的批评就会变得更加尖锐,而这些结构也将首次真正面临压力测试。管理层的回应是,这些计算资源具有可替代性,也可以重新部署,而且客户本身要么是投资级,要么拥有投资级合作方支持。但无论如何,这是我未来最密切关注的领域。无论多头逻辑看起来多么强劲,任何人在投入资金购买 NVDA 之前都应该进行自己的尽职调查。
结论
NVDA 刚刚交出了迄今最有力的证据,证明 AI 基础设施建设正在扩散,而不是接近顶部。公司连续第 4 个季度实现增长加速,目前数据中心业务的一半已经来自 Hyperscale 以外客户;毛利率下调也伴随着清晰的恢复路径;前沿 AI 实验室基础设施建设依靠的是超过 5,000 亿美元第三方资本,而不是仅仅依赖 NVDA 自己的资产负债表;同时资本回报计划目前已经达到自由现金流的 60%,高于此前承诺的 50%。更重要的是,管理层首次在公司历史上直接给出了 2028 财年 70% 的增长数字,并明确告诉市场,实际需求更接近 100%。我不认为当前股价按照明年盈利仅 16.23 倍估值能够反映这些变化,而且我认为盈利预测未来还会继续上调。我今年 5 月写过的股息复利逻辑依然完全成立,而包裹在这一逻辑外面的增长故事如今反而变得更大。我继续持有 NVDA 多头仓位,而且在看完这份财报之后,我比财报前更加看多,因为空头已经失去了他们最有力的几个论据。
伯克希尔哈撒韦终于成为股票净买家这让我对新任 CEO 更有信心
新任 CEO Greg Abel 已经正式接掌公司,并终于做了一件 Berkshire Hathaway Inc.(BRK.B)(BRK.A)很久没有做过的事情:买入的股票多于卖出的股票。我们总是把 Warren Buffett 说成一个神话般的人物,耐心地端着他的“大象枪”等待完美的出手机会,或者像 Ted Williams 一样等待一个最完美的好球。近些年来,Buffett 对于大规模部署资本显然并不积极,上一次真正大规模净买入股票,还是在 2016-2018 年期间,当时 Berkshire 大举买入 Apple Inc.(AAPL)。
虽然 Abel 现在是 CEO,但 Buffett 仍然担任顾问,而两人似乎都非常看好 Alphabet Inc.(GOOGL)(GOOG)。在最新一份 13-F 文件公布后,我们已经看到这家新的科技巨头在 Berkshire Hathaway 持仓名单中的排名不断上升:
【原文图片位置:Berkshire Hathaway 持仓排名(Whale Wisdom)】
由于 Berkshire 同时持有 Google 两种类别的股票,两类股票合计价值已经达到 377 亿美元,目前 Google 已经成为其投资组合中的第三大持仓。这是一个相当重要的变化,自当年大举买入 Apple 以来,我们还没有看到过如此激进的持仓重新配置。
如果你一直关注我的文章,那么你会知道我对此完全认同,而且从 Google 股价还在每股 100 美元左右的时候开始,我就一直看多这家公司。Google 与 Apple 目前看起来正在形成市场中最强大的 AI 基础设施“双拳组合”之一。Google 的大语言模型和 Google Cloud 正在成为许多企业引入智能体或 AI 能力的核心 AI 引擎。Apple 则是设备领域最大的“收费公路”,而在考察过其他选择后,如今它再次选择 Google 作为首选合作伙伴。今年秋天,随着 Gemini 取代 Siri,或者说与 Siri 深度融合,两家公司在相关产品正式推出时都将获得大量媒体关注。
如果我不提一下 Google 正在成为 AI 领导者的其他原因,那就有失完整了。以下是作者认为的重要因素:
YouTube 是全球最大的流媒体服务。
Google 的办公与工作场所软件目前已经能够与 Microsoft Corporation(MSFT)展开竞争。
Google 拥有增长最快的云业务之一。
通过整合 Wiz,Google 正在强化其网络安全业务。
Waymo 自动驾驶汽车已经成为美国规模最大的实际运营自动驾驶网络。
Google 拥有行业领先的大语言模型以及视频生成模型。
Google 已获得美国国防部的大语言模型相关合同。
Google 可能成为量子计算领域最大的公司之一。
Android 应用商店本身就是一个“收费公路”型业务。
Google 正在推动 Pixel 手机成为 Samsung 和 Apple 的真正竞争对手。
简而言之,我认为建立并持续增加 Google 持仓,是非常优秀的资本配置方式。Berkshire 应该把更多现金部署到优质股票和股票回购上,而不是让如此庞大的现金继续拖累整体回报。
几乎没有人愿意买债券,无论哪个期限
除了等同现金的短久期债务工具之外,在目前这样的利率环境下,市场对债券几乎没有什么兴趣。短端收益率似乎几乎被锁定在当前水平,而长端收益率则正在上升以满足市场需求,目前已经向 4% 高位区间移动。Berkshire、Warren Buffett 和 Charlie Munger 一直都不喜欢长期债务工具。
相反,他们更倾向于持有等同现金的货币市场型资产,并获得当时美联储政策利率附近的收益。这里的逻辑在于,现金等价物始终都在那里,而且当真正需要扣动扳机的时候,它们不会因为价格下跌而产生亏损。对于 Berkshire 来说,也许现在是时候意识到,投资者并不一定会从股票轮动到债券,并因此创造出长期股票买入机会。
随着越来越多混合型产品出现,例如在股票投资组合基础上同时卖出股票或指数看涨期权和看跌期权,只要持续获得现金流收入,很多投资者现在已经愿意承受市场波动。除了混合型 ETF 之外,市场上还有各种私人信贷基金,例如 BDC,以及封闭式基金。如今要寻找收益率已经不再困难,因此债券也不再像过去那样天然成为投资者的默认选择。
现金以及少数其他类别股票,正在成为唯一真正的对冲工具
我们之前已经指出,随着债券目前缺乏吸引力,现金已经成为少数真正能够对冲波动的资产之一。而我所谓的“反向压舱石股票”,也就是当投资者开始担忧增长叙事时可以充当避险资产的股票,正在成为非常优秀的分散投资工具。以下是我最近注意到,在市场下跌时往往反向上涨的几个股票和板块:
能源股。
医疗保健股。
废物管理类股票。
公用事业股过去也属于这一类别,但如今它们同样开始被纳入 AI 叙事之中。Berkshire 也非常愿意以私有化方式持有这些公司。不过,如果 Abel 能够继续保持股票净买家的状态,并且主要将资金配置到那些无论经济环境如何都具备收入增长能力的耐久型行业,我会感到更加鼓舞。在我看来,Berkshire 通过其保险业务持续增持的日本综合商社,也非常适合作为其核心投资组合中的新增持仓。
这些日本综合商社中的大多数既属于价值股,同时又在全球多个领域参与基础设施开发,其中包括能源领域。我理解 Berkshire 不愿意过快使用现金,但我认为,公司应该对具有价值的股票以及遭受重创的行业采取更长期的投资视角,而不是一直持有如此庞大的流动性。至少在这种情况下,公司获得的是不断增长的股息收益率,而不是静态甚至不断下降的现金等价物利息收入。如果能够将目标锁定在股息收益率高于现金等价物收益率的资产上,那么从长期来看,将有助于提高整个经营投资组合的收入。
最后,还有股票回购
正如我们很多人已经逐渐意识到的那样,过去把标普 500 指数 15 倍市盈率视为“合理价格”的时代基本已经过去了。近年来,市场回调时通常也只是回到 18-19 倍市盈率,而考虑到如今股票市场相比几十年前周期性已经有所下降,这可能已经成为新的估值基准。
Berkshire Hathaway 的情况也是如此。过去衡量股票回购是否合理的标准,是股价不高于 1.25 倍账面价值,因为保险浮存金本身至少还值额外的 0.25 倍账面价值。如今,我们看到 Berkshire 在大约 1.4-1.5 倍账面价值附近进行股票回购。这可能意味着市场需要采用一个新的衡量标准,因为目前利率顽固地高于过去十年的水平,而保险浮存金的价值可能也比过去认为的更高。另一个可能的解释是,Berkshire 提升账面价值的效率不够高,因为其股价基本横盘,但市净率却几乎没有明显下降。
这可能是另一个重要数据点,提醒公司它们需要寻找更多投资机会。
【原文图片位置:Berkshire Hathaway 相关估值走势图(YCharts)】
如果公司无法让现金、私人企业账面价值或者投资组合价值的增长速度超过股票价值增长,那么 Berkshire 长期以来承诺持续提高每股账面价值的目标,就没有真正兑现。
【原文图片位置:Berkshire Hathaway 账面价值与股价变化走势图(YCharts)】
我们可以看到,大约从 2022 年开始,当现金等价物收益率开始大幅上升时,Berkshire 股价的涨幅也开始显著超过账面价值的增长。
【原文图片位置:Berkshire Hathaway 现金及短期投资走势图(YCharts)】
并不令人意外的是,这也正是 Berkshire 的现金和短期投资开始快速增长的时间点。简而言之,这说明公司囤积大量现金实际上阻碍了账面价值增长,因为它们没有进行能够持续创造新增价值的投资。
营业利润
【原文图片位置:Berkshire Hathaway 营业利润走势图(YCharts)】
当分析师研究 Berkshire Hathaway 时,他们通常会首先查看公司的经营业务,以判断 Berkshire 实际经营状况究竟如何。尽管上市股票投资组合获得了几乎所有关注,但私人企业的价值仍然占公司资产的大部分。我喜欢对这一数字进行标准化处理,剔除交易活动带来的资本利得和损失。
不过,通过提高现有私人企业收入或者扩大利润率,最终能够带来的增长是有限的,因为这些低增长业务毕竟不是科技巨头。从上图可以看到,Berkshire 的营业利润增长正在趋于平缓。如果公司不部署资产负债表上的部分现金,通过某种方式提高投资组合收入或者收购私人企业,那么营业利润最终将触及平台期,尤其是在现金等价物利率不断下降的情况下。现金本身并不是一种可靠的复利回报来源。
Berkshire 正在增加哪些资产
在私人企业方面,Berkshire 今年有两项值得关注的新增投资:
2026 年 1 月 2 日,Berkshire 完成了对 Occidental Petroleum Corporation(“Occidental”)化工业务 OxyChem 的收购。该交易依据双方于 2025 年 10 月 1 日签署的协议完成,现金交易对价约为 94 亿美元。
2026 年 5 月 31 日,Berkshire 与 Taylor Morrison Home Corporation(“Taylor Morrison”)签署《合并协议与计划》,计划以每股 72.50 美元现金收购 Taylor Morrison 所有已发行普通股,总交易价值约为 68 亿美元。
OxyChem 私有化交易将环境相关负债留在 Occidental Petroleum Corporation(OXY)旗下子公司 Environmental Resource Holdings,因此 OxyChem 有可能成为 Berkshire 经营业务中的一项优质新增资产。Taylor Morrison 则是 Berkshire 对新建住宅开发商市场的又一次押注。相比二手房市场,新房开发商具备一些独特优势,例如内部融资能力,以及能够提供所谓的“points”,也就是房贷折扣。由于按揭贷款利率一直维持在高位,近年来新房开发商已经拥有非常明显的竞争优势。
风险与总结
我把 Berkshire Hathaway 看作是自己投资组合中用于平衡风险的价值型配置工具之一。另一个我经常使用的价值型配置工具是 Schwab US Dividend Equity ETF(SCHD),在最近这轮上涨之前,我曾经大规模买入它。虽然 Berkshire 不支付股息,但公司明确表示,其目标就是耐心等待,并买入被低估的企业和证券。我认为 Berkshire 是市场上最具代表性的“价值投资”代理资产之一。
这里的一个风险在于,Abel 更加积极的投资风格可能会让部分长期股东感到不满,比如 Michael Burry,他此前就曾公开表示支持 Berkshire 囤积现金。这些投资者相信,Berkshire 的“大象枪”已经装满弹药,一旦市场崩盘,公司就会抓住机会全力出击,以折扣价格买下所有资产。
幸运的是,我并不认同上一段所描述的这种叙事。2020 年新冠疫情导致市场暴跌时,Berkshire 手中拥有大量现金,但公司基本什么都没做,反而只是卖掉了航空股。我怀疑,即使未来市场再次出现 30% 甚至更大幅度的回调,Abel 也不会突然投入 1,000 亿美元资金。当 Buffett 和 Munger 进入 80 多岁时,那种老派“枪手式”的投资心态实际上已经逐渐离开了他们,而我也不认为 Abel 会重新点燃这种风格。现阶段最好的做法,是继续私有化那些商业逻辑合理的公司;当机会出现时,买入更多类似 Google 这样的 GARP(合理价格下的增长股)机会——比如 Meta Platforms, Inc.(META)怎么样?——以及如果股价仍然低于 1.5 倍账面价值,就继续进行股票回购。
我喜欢并支持 Abel 终于让 Berkshire 从股票净卖家转变为股票净买家,同时今年完成两项新的私人企业交易,并继续进行股票回购。在我看来,Berkshire 依然值得“强烈买入”。
Applied Materials:随着 AI 制造需求加速,我重申“强烈买入”评级投资观点(Investment Thesis)
我重申对 Applied Materials(AMAT)的“强烈买入(Strong Buy)”评级。同时,尤其是在公司公布 2026 财年第三季度业绩之后,我也希望将目标价从此前的 802 美元下调至 680 美元。不过,我想在这里做一个重要区分。我下调目标价,并不是因为我原本的投资逻辑已经被打破。不,情况并非如此。事实上,我认为恰恰相反。2026 财年第三季度的业绩为我提供了更有力的证据,证明我此前讨论过的 AI 驱动逻辑芯片、DRAM、HBM、先进封装以及服务业务机会,正在以快于我原先模型假设的速度发展。目标价下调的原因,是在 AMAT 的估值倍数出现显著压缩之后,我采用了更加保守的前瞻估值倍数,而与此同时,我对 2027 年盈利的预测反而有所提高。
我最初的投资逻辑建立在这样一个观点之上:AI 正在推动半导体设备需求从一个普通的产能周期,转向一个更具结构性的增长周期。2026 财年第三季度进一步强化了这一观点,因为 AMAT 现在正同时看到 AI 基础设施建设的两个方面。一方面,芯片制造商正在竞相提升先进器件的性能和能效;另一方面,由于先进半导体供应依然紧张,它们也在努力扩大制造产能。公司表示,先进制程晶圆代工逻辑芯片、DRAM 和先进封装预计将在 2026 年和 2027 年分别贡献约 80% 的 WFE(晶圆制造设备)市场增长。更重要的是,AMAT 在这三个市场中都处于强势地位。我认为,这意味着我原本预期未来会发生的投资逻辑,如今正在越来越清晰地体现在客户资本开支和产品需求之中。
我也并不担心财报公布后的股价反应,这是有原因的。在 2026 财年第三季度财报发布之前,由于 AMAT 股价在 2026 年已经上涨超过一倍,投资者的预期门槛异常之高。路透社也报道称,一些投资者希望看到更明确的证据,证明 AMAT 的增长速度能够超过 Lam Research 和其他半导体设备同行。我理解这种担忧。但我认为,这轮抛售反而改善了风险收益比,因为支撑我投资逻辑的基本假设变得更强,而估值却出现了压缩。AMAT 目前的前瞻非 GAAP 市盈率为 38.79 倍,而我此前建立估值模型时这一数字为 50.44 倍。另一方面,最新增长数据显示,公司前瞻收入增长率为 19.07%,前瞻 EBITDA 增长率为 26.56%,前瞻 EPS 增长率为 28.47%,长期 EPS 增长率为 29.76%。在我看来,与此前在经营数据尚未完全跟上之前就支付超过 50 倍盈利估值相比,现在的投资环境健康得多。
【原文图片位置:AMAT 估值评级(Seeking Alpha)】
更新后的增长驱动因素(Updated Growth Drivers)
第一个增长驱动因素仍然是先进制程晶圆代工逻辑芯片和 Gate-All-Around(GAA,全环绕栅极),但我正在提高我为这一业务分配的收入贡献。此前我的模型以 2026 财年第三季度 Semiconductor Systems(半导体系统)业务 69 亿美元的收入指引为基础,对应 276 亿美元的年化收入运行率。如今,AMAT 对第四季度 Semiconductor Systems 收入的指引约为 79 亿美元,这将其年化收入运行率提高至 316 亿美元。如果我继续采用此前相对保守的假设,即其中约 50% 的收入暴露于价值量更高的先进制程晶圆代工逻辑芯片机会,那么可以得到 158 亿美元的收入基础。应用我此前相同的 18% 增长假设,可得到约 28.4 亿美元的新增收入,高于我原模型中的 25 亿美元。我认为继续维持 18% 的增长假设已经相当保守,因为 AMAT 表示,Gate-All-Around 和 FinFET 产能扩张推动公司第三季度晶圆代工逻辑业务收入创下纪录,而管理层预计,在日历年下半年,先进制程晶圆代工逻辑芯片收入还将出现另一次显著增长。
这一增长驱动因素的经营经济性也有所改善。我此前模型采用的是 35% 的利润率假设,而 Semiconductor Systems 在 2026 财年第三季度实现了 38% 的非 GAAP 营业利润率。将 38% 的利润率应用于我预测的 28.4 亿美元新增收入,可以得到约 10.8 亿美元的新增营业利润。随后,我为了保持保守,应用 90% 的利润转化系数,再使用管理层最新给出的 2027 年 13% 税率假设,并除以约 8 亿股摊薄平均流通股数。由此得到先进制程逻辑芯片业务潜在贡献约 1.06 美元 EPS。我并不认为这 1.06 美元会全部作为增量叠加在 2026 财年第四季度盈利之上,因为第四季度指引本身已经包含了部分增长释放。不过,这一计算告诉我,这一增长驱动因素背后的盈利能力比我上一篇文章中所假设的更强。
我的第二个增长驱动因素是 DRAM 和 HBM,而 2026 财年第三季度正是在这一领域最大幅度提升了我的信心。AMAT 披露,包括 HBM 封装在内的 DRAM 收入同比增长 52%,创下历史新高。管理层随后表示,随着客户扩大洁净室产能,公司预计 DRAM 收入将出现非常显著的增长。这比我最初对 DRAM 和 HBM 机会采用 25% 增长假设时所拥有的证据更强。不过,我仍然维持 25% 的增长假设,因为我并不希望简单地将 52% 的季度增长率无限期外推。按照 316 亿美元的 Semiconductor Systems 年化收入运行率,以及第三季度 DRAM 占比 26% 计算,可以得到约 82 亿美元的 DRAM 和 HBM 收入基础。按照 25% 增长率计算,对应新增收入约 20.5 亿美元,高于我此前模型中的约 17.3 亿美元。
对这 20.5 亿美元新增收入应用 38% 的营业利润率,可以得到约 7.8 亿美元的营业利润。在应用 90% 的利润转化系数、最新 13% 税率以及摊薄股数后,我得到约 0.76 美元的潜在新增 EPS。同样,我不会机械地将这全部叠加到 2026 财年第四季度 EPS 运行率之上,因为部分 DRAM 强劲表现已经包含在指引中。对我而言,更重要的一点是,底层收入池已经扩大,而我使用的 25% 增长假设并没有提高。这意味着模型拥有更大的上行空间,而不需要我假设当前 52% 的增长率能够永远维持。我更喜欢这种建模方式,因为半导体行业有一个特点:任何假设增长会沿直线永久延续的人,最终往往都会受到惩罚。
我的第三个增长驱动因素是先进封装,而 2026 财年第三季度显著强化了这一部分投资逻辑。在我上一篇文章中,管理层预计 2026 年先进封装收入增长将超过 50%。最新展望已经提高至增长超过 70%,这是一次显著的上修。AMAT 也正在强化其在电镀、CMP(化学机械抛光)、eBeam(电子束)、沉积、刻蚀以及新兴面板级封装等领域的产品组合,而管理层也将先进封装描述为 AI 计算创新中最重要的领域之一。在我更新后的模型中,我仍然只采用 50% 的增长假设。如果假设先进封装占我 316 亿美元 Semiconductor Systems 年化收入运行率的约 10%,那么其收入基础为 31.6 亿美元,50% 增长意味着新增收入 15.8 亿美元,高于此前的 14 亿美元。
【原文图片位置:先进封装(Q3 2026 AMAT Earnings Call)】
按照 38% 的利润率,这一增长驱动因素可能产生约 6 亿美元新增营业利润。应用相同的 90% 利润转化系数、13% 税率以及 8 亿股摊薄股数后,可得到约 0.59 美元的潜在 EPS 贡献。需要特别指出的是,这里存在一个重要的建模问题,因为 AMAT 将部分 HBM 封装收入计入其 DRAM 数据中。这意味着,如果简单地将 DRAM 与先进封装的全部贡献相加,可能会造成一定程度的重复计算。这也是为什么我不会把每一美元理论上的新增 EPS 全部叠加到 2026 财年第四季度指引之上的原因之一。
第四个增长驱动因素是 Applied Global Services(AGS,应用全球服务),而管理层再次超出了我此前的假设。我最初基于 66.6 亿美元的年化收入基础,并使用 15% 增长率来对 AGS 进行建模。2026 财年第四季度指引目前约为 18.4 亿美元,这意味着年化运行率已经达到 73.6 亿美元。管理层还将 2026 日历年 AGS 增长展望提高至超过 20%,同时仍维持长期可持续的中双位数增长预期。目前已有超过 37,000 个腔室连接到 AMAT 的 AIx 软件,而我此前撰写文章时这一数字为超过 35,000 个,这些系统可以帮助客户改善良率和晶圆厂利用率。我继续使用 15% 的增长假设,对应约 11 亿美元新增收入。
按照 30% 的利润率计算,AGS 可以带来 3.3 亿美元新增营业利润。在应用我的利润转化、税率和股数假设后,对应约 0.32 美元的潜在新增 EPS。AGS 的重要意义并不仅仅体现在这一数字上,因为它使 AMAT 的收入结构不再仅仅依赖新设备出货。AI 晶圆厂正在变得越来越复杂,而客户在设备安装后,越来越需要持续的监控、预测性分析、零部件、维护和良率优化。这使 AMAT 与客户之间形成持续性的经济关系,而不是一次性的设备销售。在我看来,这一点应该得到更多关注,因为它提高了整体盈利质量。
另外还有两个发展因素能够强化上述四个增长驱动因素,而不需要我单独为它们建立收入项目。首先,AMAT 目前预计,由于先进逻辑芯片和 DRAM 需要更多 eBeam 和检测步骤,2026 年工艺诊断和控制业务收入将增长超过 50%。其次,公司计划到 2028 年将季度系统制造能力在当前基础上提高一倍,并且已经在为进一步扩产做准备,以支持直至 2030 年的需求。仅在 2026 财年第三季度,客户就宣布了超过 10 个新的晶圆厂项目,而且部分需求讨论目前已经延伸至 2030 年。我没有将这些因素作为独立增长驱动因素建模,因为那样会重复计算已经包含在晶圆代工逻辑、DRAM 和封装业务中的收入。但它们让我更加确信,我的增长假设背后确实存在真实的产能建设和客户需求,而不只是理论推演。
估值(Valuation)
我做出的最大变化,是调整估值框架。在上一篇文章中,我采用 50.44 倍前瞻非 GAAP 市盈率,以及 15.90 美元的 2027 年 EPS 预测,得出了 802 美元目标价。最新经营数据表明,15.90 美元的 EPS 假设过于保守,但最新估值数据也让我认为,继续使用 50.44 倍作为审慎的目标估值倍数已经较难合理化。AMAT 当前的前瞻非 GAAP 市盈率为 38.79 倍,而行业中位数为 22.86 倍,正如前文图 1 所示。真正重要的变化是,前瞻非 GAAP PEG 已经压缩至 1.3 倍,仅比行业中位数 1.24 倍高约 5%,并且比 AMAT 自身过去五年 1.92 倍的平均水平低约 32%。换句话说,单看前瞻非 GAAP 市盈率,公司仍然享有溢价,但相对于预期增长率而言,其估值已经显著改善。
基于此,我在更新后的目标价中采用 40 倍前瞻非 GAAP 市盈率。这仅比 AMAT 当前 38.79 倍的估值高约 3%,因此我的投资逻辑并不需要依赖显著的估值重估才能成立。从同行比较来看,我也认为 40 倍是合理的,因为 AMAT 当前前瞻非 GAAP 市盈率为 38.79 倍,而 Lam Research(LRCX)为 32.83 倍、KLA(KLAC)为 34.11 倍、ASML(ASML)为 39.92 倍。
在盈利假设方面,我以 2026 财年第四季度非 GAAP EPS 指引中值 4.02 美元作为起点。进行年度化后,对应每股约 16.08 美元的盈利运行率。根据我更新后的各项增长驱动因素计算,晶圆代工逻辑、DRAM/HBM、先进封装以及 AGS 合计可能贡献高达约 2.7 美元的额外 EPS 能力。不过,我不会将这全部加到 16.08 美元之上,因为 2026 财年第四季度指引已经包含了部分增长,而且 HBM 与先进封装之间存在一定重叠。因此,在构建 2027 年预测时,我只确认这部分理论新增贡献的大约三分之一。由此得到 2027 年非 GAAP EPS 约为 17 美元,高于我此前的 15.90 美元预测,但仍为执行风险、更高的 13% 税率以及正常的半导体周期性保留了缓冲空间。
项目
数值
2027 年非 GAAP EPS 预测
$17
前瞻非 GAAP P/E 倍数
40x
隐含目标价
$680
当前价格
$492
上涨潜力
38%
关键风险(Key Risks)
我目前看到的最大风险,是当前晶圆制造设备支出的强劲程度可能比我所假设的更具周期性。我这样说,是因为我的更新模型依赖于先进制程晶圆代工逻辑、DRAM、HBM 以及先进封装领域持续进行投资。但归根结底,如果产能利用率下降、存储芯片价格走弱,或者 AI 基础设施资本开支放缓,半导体客户完全可以迅速推迟设备交付。这一点尤其重要,因为在更新后的模型中,我采用 316 亿美元年化 Semiconductor Systems 收入运行率,作为多个增长假设的起点,而这一数字相比我最初使用的基础有显著提升。因此,如果客户推迟新晶圆厂项目或洁净室扩建,那么我预计的 28.4 亿美元晶圆代工逻辑新增收入和 20.5 亿美元 DRAM/HBM 新增收入,可能需要更长时间才能兑现。这意味着,风险并不是长期 AI 机会消失,而是这些收入和 EPS 贡献实现的时间点比我 2027 年估值所假设的更晚。在我看来,如果管理层对于 2027 年的需求可见度开始缩短、Semiconductor Systems 增长显著放缓,或者计划中的产能扩张开始领先于客户实际需求,我会因此变得更加谨慎。
我的第二个风险是 AMAT 仍然拥有较高估值,这意味着公司能够容忍的执行失误空间更小。即使在近期估值压缩之后,该股前瞻非 GAAP 市盈率仍然达到 38.79 倍,而行业中位数仅为 22.86 倍。我的新模型假设,在新的 680 美元目标价下,AMAT 可以在 2027 年 17 美元 EPS 基础上维持 40 倍估值。这显然比此前 50 倍以上的前瞻非 GAAP 市盈率更容易合理化,但它依然依赖 AMAT 将更高的晶圆代工逻辑、DRAM、封装以及 AGS 收入转化为我模型中所假设的利润率扩张。因此,出口限制、贸易政策变化或者客户产能爬坡速度放缓,都可能对股价造成双重打击:一方面降低前瞻盈利预测,另一方面压缩投资者愿意支付的估值倍数。这一点尤其重要,因为 AMAT 正在大规模投资制造产能、研发以及客户支持体系,以满足延伸至 2030 年的需求,这也提高了公司一旦判断需求错误时所要承担的成本。不过目前,我认为这一风险仍然可控,因为前瞻非 GAAP PEG 已经下降至约 1.3 倍,同时管理层的需求可见度也有所改善。
最后观点(Final Thoughts)
归根结底,我最初关于 AMAT 的投资逻辑依然非常成立,而且虽然我将目标价从 802 美元下调至 680 美元,但第三季度业绩实际上进一步强化了这一逻辑。真正重要的变化是,公司经营基本面已经改善,而我采用的估值框架变得更加保守。先进制程晶圆代工逻辑、DRAM/HBM、先进封装和 AGS 的发展速度都快于我最初的预期,同时管理层目前对于客户需求和产能需求的可见度已经延伸至接近 2030 年。我的更新模型将 2027 年非 GAAP EPS 从 15.9 美元提高至约 17 美元,但我现在采用 40 倍前瞻非 GAAP 市盈率,而不是此前的 50.44 倍,因为我认为,在近期估值压缩之后,这能提供一个更加合理、更加站得住脚的估值。在目前约 492 美元的股价下,我的 680 美元目标价仍然意味着 38% 的上涨空间。在我看来,更强的盈利能力、更低的入场价格以及更加审慎的估值倍数相结合,创造了比此前更好的风险收益结构。这就是为什么我继续重申对 AMAT 的“强烈买入(Strong Buy)”评级。
Marvell 赢得 Alphabet 订单;一切都发生了改变(评级上调)投资观点
今天早些时候,(MRVL)宣布,公司赢得了来自 (GOOG)(GOOGL) 的一项广泛定制芯片开发合作订单,涵盖多个芯片开发项目,包括 AI 推理加速器、存储与网络接口控制器、内存接口控制器以及近内存计算(near-memory compute)。
作为该合作的一部分,Google 也将参与 Marvell 股票潜在上涨带来的收益。该网络芯片公司向这家搜索巨头发行了一份基于收入的股票认股权证,该认股权证将根据未来 Google 授予 Marvell 的潜在业务规模,分阶段完成归属。
在审阅 Marvell 提交的文件后,我认为,根据一个相对保守的估算,该网络与定制硅公司未来至少可以从 Google 这项合作中获得 5 亿美元的收入。
我将 Marvell 的评级上调至强烈看多(Strong Buy),原因是新的网络业务进展表明,其主要云客户基础正在扩大,并进一步推动公司的增长空间。
但首先,快速回顾一下 Marvell 的重大转型
我继续对自己此前对 Marvell 的评级历史感到非常满意。去年我曾对公司保持中性观点,但当我意识到 Marvell 管理层正在抓住机会,将公司转向网络市场中增长速度更快的细分领域——即光互连和光子学领域时,我及时上调了评级。
【原文图片位置:Marvell 作者评级历史(Seeking Alpha)】
正如我在今年 3 月关于 Marvell 的文章中指出的那样,我仍然认为,公司管理层精准地完成了“两项变革性收购”——Celestial AI 和 XConn Technologies,这两项收购改变了公司的增长轨迹,而这一点已经体现在管理层三个月前发布的 2026 财年第一季度财报电话会议中所分享的强劲前景中。
我尤其认为,Marvell 对 Celestial AI 的收购彻底改变了公司的竞争格局,使其获得了一条快速增长的赛道,能够参与 AI 加速器(包括 XPU 和 GPU)周围 AI 网络互连中价值积累最高的领域。Marvell 将这一领域称为“XPU attach(XPU 连接市场)”,并认为该领域推动其整体 940 亿美元数据中心(DC)TAM(总可寻址市场)增长了 26%,主要受益于加速计算和互连解决方案的发展。
Celestial AI 面向 CPO(共封装光学)的光子互连平台解决方案、XConn 的内存控制和内存管理定制硅解决方案、Retimer(重定时器)等产品,都属于 XPU attach 领域。在光网络时代,这一领域已经成为数据中心基础设施中的关键组成部分。在我看来,其重要性与 XPU 或 GPU 本身不相上下。
【原文图片位置:Marvell 年度收入以及作者对 FY27 和 FY28 收入预测(公司数据及作者估算)】
根据 Marvell 管理层最近一次公布的指引,公司不仅上调了 FY27 收入预测,也提高了 FY28 收入预期。
今年 5 月,Marvell 将 FY27 收入预测提高至 115 亿美元,同比增长约 40%-41%,明显高于 6 个月前预期的 34%-35%。
同样是在 5 月,Marvell 也上调了 FY28 收入预测,预计收入将达到 190 亿至 200 亿美元,同比增长加速至 68%,此前预测增长率为 55%。
这些预测建立在行业普遍观点之上,即 Marvell 已经拥有两家大型超大规模云客户——(AMZN)和 (MSFT),同时公司还能够利用近期与 (NVDA)建立的合作关系,参与 NVIDIA 的 NVLink Fusion 项目。
Google 合作如何影响 Marvell 及其估值
根据 Marvell 今天提交的文件,与 Google 扩大的合作意味着,Marvell 将开发一系列“连接至 Google TPU 生态系统的定制硅项目”。
这些项目包括 Marvell 制造的定制产品,例如 AI 推理加速器、存储控制器、网络接口控制器、内存接口控制器以及近内存计算产品。
更重要的是:
作为此次合作的一部分,2026 年 8 月 18 日,公司(Marvell)向 Google 发行了一份认股权证(以下简称“认股权证”),Google 可购买公司最多 58,970,907 股普通股(以下简称“认股权证股份”),执行价格为每股 206.58 美元。
Marvell 表示,在其 2027 财年四个季度期间,Google 每季度将归属获得 130 万股股份,而剩余股份只有在 Google 根据未来从 Marvell 采购定制硅产品的规模进行“自主采购”后才开始归属。
剩余股份的归属计划从 Marvell FY27 第三季度开始,并持续至 2033 年。
直接影响 Marvell 收入的关键条款是:
剩余股份将分为 240 个等额批次归属,Google 每获得来自 Marvell 的 5 亿美元定制产品收入,就可以解锁对应的一批 Marvell 股票。
这意味着,保守来看,我预计 Google 至少会为 Marvell 带来 5 亿美元收入。
考虑到 Marvell 赢得 Google 合作的时间点,我预计这 5 亿美元收入不会全部计入 Marvell FY27 收入,因为我强烈怀疑 Marvell 需要几个月时间,才能完成其定制硅产品在 Google TPU 平台上的集成和验证。
但如果 Marvell 能够证明其产品良率稳定,并成功完成产品验证,那么 Google 有望成为 Marvell FY28 除 Amazon 和 Microsoft 之外的第三大客户。
目前,我制作了一张表格,帮助投资者了解我预计 Marvell 因此次公告将如何逐步获得来自 Google 的收入:
【原文图片位置:作者展示 Google 为 Marvell 定制硅和网络产品贡献收入的预测模型(作者)】
我怀疑 Marvell 此次宣布的新合作中,来自 Google 的收入尚未包含在市场一致预期中。
目前市场一致预期显示,Marvell FY27 收入将增长 41%,达到 116 亿美元,接近公司管理层自身预测,同时预计 FY28 收入增长将进一步加速至 45%-46%,达到 160 亿至 170 亿美元。
从保守角度来看,仅 Google 带来的 2.5 亿至 5 亿美元未来收入,就意味着 Google 对 Marvell 收入贡献将达到低个位数至中个位数增长。
但这只是 Marvell 新阶段的开始。
这家公司去年还面临诸多挑战,而今年正在逐渐把所有关键因素做对。
在这种情况下,以 FY27 收入的 16-17 倍收入倍数买入 Marvell 股票,我认为并不昂贵。
【原文图片位置:基于 FY27 和 FY28 收入计算的 Marvell 前瞻收入倍数(yCharts)】
更有吸引力的是,如果考虑到 Google 明年可能在 Marvell 收入中扮演更重要角色,那么以 FY28 收入的 11 倍收入倍数买入 Marvell 股票可能更加具有吸引力。
风险及其他需要关注的因素
类似 Marvell 向 Google 发行的这种基于股票的认股权证,根据 SEC 在 ASC 606 准则下关于“交易价格分配至履约义务”的规定,通常会导致净收入和毛收入需要进行特殊处理。
如果相关履约义务对应的交易价格分配不利,将影响 Marvell 综合毛利率。
这一点非常重要,因为 Marvell 通常已经暗示,未来数据中心业务的利润率将进一步提升。
Marvell 将于下周 8 月 27 日收盘后公布第二季度财报。我将关注公司是否会披露更多有关 Google 合作的信息,尤其是在产品和利润率方面。
市场对于 Marvell 第二季度的外部预期如下:
Q2 预期:收入增长 35% 至 27 亿美元,EPS 增长 39% 至 0.93 美元。
Q3 预期:收入增长 46% 至 30 亿美元,EPS 增长 41% 至 1.07 美元。
考虑到自 7 月 29 日以来 Marvell 股价已经上涨 42%,短期内股价可能会出现一定回调。
但我会将任何回调视为买入机会,因为我的投资组合目前已经显著跑赢市场。
目前,Marvell 已经是我投资组合中的满仓持仓。
总结
我非常看好 Alphabet 旗下 Google 与 Marvell 展开合作,因为 Marvell 在 AI 加速器和网络应用领域拥有制造定制硅产品的专业能力。
Google 成为 Marvell 的第三大客户,不仅扩大了 Marvell 的客户基础,同时也可以被视为对 Marvell 向 XPU attach 方向进行重大转型的强力认可。
正如我此前关于 Marvell 的分析中指出的,这一战略转型正在逐渐得到市场验证。撰文:Techub News 整理 导语 2025 年 6 月,Google 与 Alphabet 的 CEO Sundar Pichai(桑达尔·皮查伊)做客知名播客《Lex Fridman Podcast》,进行了一场长达两个多小时的深度对话。作为全球最具影响力的科技领袖之一,Pichai 此次发声正值 AI 技术狂飙突进、行业竞争白热化的关键节点。他不仅回顾了自己从印度普通家庭走向科技巅峰的个人历程,更全面阐述了 Google 在 AI 时代的核心战略、对技术未来的深刻思考,以及如何带领这家科技巨头应对来自内外的巨大挑战与质疑。这场对话是理解 Google AI 路线图及其领导者哲学的一次难得机会。 摘要 童年经历塑造技术观:Pichai 在印度钦奈的成长经历,让他深刻体会到技术(如电话、自来水)如何阶梯式地改变生活,这奠定了他对技术赋能人类的核心信念。 AI 是史上最深刻技术:Pichai 重申并坚信 AI 将是比火或电更深远的技术,因其具备递归自我改进能力,能加速“创造”本身,其影响将远超以往任何发明。 Google 的 AI 战略与反击:面对去年的质疑,Pichai 详解了通过合并 Brain 与 DeepMind、押注 TPU 基础设施等关键决策,带领 Google 在一年内实现 AI 产品密集落地与能力飞跃的过程。 AGI 展望与“毁灭概率”:Pichai 认为 2030 年前可能无法完全达到 AGI,但届时技术进步已足够震撼。他对 AI 可能导致人类毁灭的“p(doom)”持谨慎乐观态度,相信人类在危机面前会团结应对。 AI 赋能创意与责任边界:Pichai 强调 AI 工具(如 Veo)应像“基础设施”或“画笔”一样赋能艺术家自由表达,同时 Google 需要在支持创意与履行社会责任之间找到平衡。 从钦奈的童年到 Google 的使命:技术如何阶梯式改变人生 Sundar Pichai(桑达尔·皮查伊)的科技世界观,根植于他在印度钦奈度过的童年。全家住在一套简陋的两居室公寓里,技术曾是稀缺品。他回忆道,家里申请一部电话需要等待五年,最终装上的转盘电话却彻底改变了生活——邻居会来家里给亲人打电话,取一份验血报告从往返四小时且可能白跑一趟,变成了五分钟就能搞定的事。“那时,我脑海中就像亮起一盏灯泡,明白了技术改变人们生活的力量。”Pichai 说道。 类似的“阶梯式体验”还有很多:在严重干旱时,他和兄弟、母亲需要排队领取按户分配的桶装水;多年后,家里通了自来水并装上了热水器,打开水龙头就能洗热水澡。“对我来说,一切都是这样离散地发生的。所以我一直有这种‘第一次’的感觉,感受技术如何戏剧性地改变你的生活,以及它带来的机遇。”这种对技术赋能作用的切身感受,与他后来被 Google“整合全球信息,使人皆可访问并从中受益”的使命所深深吸引,形成了内在的逻辑闭环。 童年的信息获取主要依靠报纸和书籍,受在邮局工作的祖父影响,Pichai 阅读广泛,从艾茵·兰德到哲学著作再到通俗小说。这种对知识的渴望,与后来 Google 的使命产生了强烈共鸣。他甚至笑着回忆,为了说服父亲买一台 VCR(录像机),花了很长时间,而拥有 VCR 后能够录下世界杯足球赛或观看电影录像带,又是一次全新的体验。“这些离散的记忆让我始终觉得,获得技术访问权是如何驱动你生活中阶跃性变化的。” 当被问及给全球有志青年的建议时,Pichai 强调了两点:一是倾听内心,做自己真正热爱的事情,这能让你展现最好的自己;二是努力与那些你认为比自己更优秀的人共事,让自己处于“不舒服”但能拉伸能力的环境中,这有助于个人成长。 AI 是比火与电更深刻的技术革命 当 Lex Fridman 提出,将 AI 置于人类万年文明史的所有重大发明(如农业革命、电力、工业革命)中进行排序,它是否有机会成为“第一生产力乘数”时,Pichai 给出了坚定而深刻的回答。 “多年前(大概是 2017 或 2018 年),我就说过,AI 是人类将研究的最深刻的技术,它将比火或电更深刻。我必须支持我自己,我仍然认为情况就是这样。”Pichai 承认可能存在“近因偏差”,就像人们总容易认为当下看到的运动员是最伟大的。但从第一性原理出发,他论证 AI 将比所有这些发明都更宏大。 他指出了 AI 的根本独特性:首先,它的进步速度极快,能力边界不明,天花板不清;其次,也是最重要的,它是递归自我改进的。“它是第一个将显著加速‘创造’本身的技术,能够自己改进并达成目标……这使它处于一个不同的联盟。”因此,Pichai 相信 AI 最终产生的影响将远远超过我们之前所见的一切。 他进一步描绘了“AI 技术包”可能带来的早期变化:核心是极大降低创造与表达的门槛。“可以很容易地想象,将你头脑中的想法,转化为存在的事物,这将成技术包的一部分……它将赋能几乎全人类来表达自己。”无论是编写软件、创作内容、开发游戏,还是进行科学研究,都将变得无限可能。AI 将解锁全球 80 亿人的认知潜力,就像互联网博客让更多人发声一样,但规模将是数千万甚至数亿人更深度地向世界输出内容。 Pichai 也预见了这将重塑创意格局,让传统内容生产者感到紧张,但他认为其中存在被低估的扩张性一面。“它将以前所未有的方式释放人类的创造力。”他类比道,如果把 20 世纪 40、50 年代的人带到今天的 YouTube 面前,会让他们震惊;同样,我们也将被未来 10 到 20 年内可能实现的事情所震撼。 领导者的平衡术:谦和、决策与穿越风暴 Lex Fridman 好奇,在竞争激烈的科技世界攀登至顶峰的领导者,往往需要一些“强悍”特质,而 Pichai 以平衡、谦和、善于倾听著称,他的“秘诀”是什么?Pichai 坦言自己也会生气、沮丧,拥有常人所有的情绪,但他逐渐找到了激发团队最佳状态的方法。 “我发现,激励那些有使命感、追求卓越、有内在驱动力的人,并以此实现目标,往往效果更好。”他将此比作体育中的“人员管理”,伟大的教练都擅长此道。很多时候,与你共事的人如果犯错,他们自己比你更难受,因此需要用不同的方式对待。当然,偶尔也需要明确告知对方“这样不行”。但他发现,大多数情况下并不需要如此。 真正的考验出现在去年。当时,外界充斥着“Pichai 是错误人选”、“Google 迷失了、完蛋了”的论调。回顾那段时期,Pichai 展现了他作为领导者的定力与决策逻辑。 “我擅长屏蔽噪音,区分信号与噪声。”他用水肺潜水作比喻:海面可能波涛汹涌,但只需下潜一英尺,下面就是世界上最平静的地方。运营 Google 就像执教巴萨或皇马,总会有糟糕的赛季。关键在于,他内心清楚 Google 正在构建什么。 他列举了此前所做的几个关键决策:一是多年前就开始投资 TPU,为大规模模型训练打下基础;二是将 Google Brain 与 DeepMind 合并,组建 Google DeepMind,汇聚世界级研究人才;三是组建专门的 AI 基础设施团队,全力扩展所需算力。尽管外部可能未充分意识到,但 TPU 的产能爬坡也需要时间。“但我能看到内部的轨迹……对我来说,这个时刻感觉是我们公司未来十年、二十年最大的机遇之一。我认为我们比世界上大多数公司都更有条件去实现这一愿景。” 谈及合并 Brain 与 DeepMind 这一艰难决定,Pichai 承认这就像“有人告诉你,把斯坦福和 MIT 合并,创建一个伟大的院系”。幸运的是,他们遇到了合适的时机和人选。Jeff Dean 希望回归更偏科研的个人贡献者角色,而 Demis Hassabis 自然是领导新团队的合适人选。合并过程不乏“几个不眠之夜”,但团队耐心地将两个世界的精华结合起来,为长远成功奠定了基础。 在压力时期,Pichai 也会更加强硬,但他强调决策的清晰性。“在做出重大决策时,听取每个人的意见很重要……有时你听到的内容会影响你的思考。有时你已有清晰信念,你会表明‘这是我的感受,这是我的信念’,然后你就押注于此,继续前进。”他认为,只要决策清晰,假以时日人们会尊重这一点。 AGI 路径、风险与 Google 的产品哲学 关于 AGI(通用人工智能)的时间表,Pichai 引用了 Andrej Karpathy 提出的“AJI”(人工参差不齐的智能)概念,认为当前正处于这个阶段——在某些方面取得惊人进步,但在另一些方面(如数草莓字母‘R’的个数)却会犯低级错误。他看到了 AGI 的“微光”,例如在旧金山街道上乘坐 Waymo 自动驾驶汽车,或者通过 Gemini Live 进行世界交互时,但同时也清楚距离真正的 AGI 还很远。 对于“2030 年能否实现 AGI”的问题,Pichai 表示:“到 2030 年,将会取得如此巨大的进步。我们将以重要方式处理这种进步带来的后果,无论是积极的还是消极的外部性。”他个人认为,到 2030 年可能“刚好差一点”实现 AGI,但这并不重要,因为进步本身已经足够震撼。 话题转向更严峻的“p(doom)”——即 AGI/ASI(人工超级智能)毁灭人类文明的概率。Pichai 严肃地表示,这确实是他们“厨房谈话”的话题之一。他认为,如果“毁灭概率”真的很高,那么到了某个时刻,全人类会团结起来确保它不会发生,因此人类实际上会取得更多进展来对抗它。“这具有一种自我调节的特性。如果人类齐心协力解决一个问题,我认为我们能够做到。”因此,他对“毁灭概率”情景持乐观态度,但这并不意味着基础风险不高,只是他对人类能够挺身而出迎接那个时刻抱有极大信心。 Lex 补充了“没有 AI 的毁灭概率”视角,认为 AI 可能通过让人类更聪明、更友善、更高效,帮助世界更多地区繁荣发展,从而反而拯救人类文明。Pichai 对此表示赞同,认为要解决一些最棘手的问题,有 AI 的帮助会更好。 在具体产品层面,Pichai 详细解释了 Google Search 的演进。推出“AI 模式”是一个重要决策,其核心设计原则是:AI 提供上下文和摘要,但用户最终仍会去探索网络。“那些核心原则没有改变,但 AI 模式允许我们推进……我们最好的模型在那里,它们将搜索作为深度工具,真正为每个查询展开,进行多次搜索,以你能消费的方式组装知识。”他特别指出,对于非英语用户,AI 在推理过程中整合多语言信息的能力,将极大扩展他们可访问的知识范围,释放巨大的认知潜力。 关于在 AI 体验中引入广告,Pichai 表示早期会更多关注有机体验,但广告作为“商业信息”和支撑免费服务的基础,其根本价值不会改变。AI 本身将帮助找到最佳的实现方式。他强调,Google 目前计划将 AI 模式作为一个独立标签,供希望体验前沿功能的用户使用,而其中验证有效的功能会逐步迁移到主搜索页的 AI 概述中,这是一个连续的演进过程。 赋能艺术与应对边界:AI 作为创意画笔与社会责任 当讨论到 AI 生成内容(如通过 Veo 生成视频)时,Lex 提到了像达伦·阿罗诺夫斯基这样的电影导演正在积极探索用 AI 创作电影,以及一些更“边缘”的艺术家在挑战社会接受度的边界。这给 Google 带来了一个难题:如何既允许艺术家进行自由、甚至“疯狂”的创作,又履行平台的社会责任? Pichai 明确表示:“当涉及到允许艺术自由表达时,这是一个社会中最重要的价值观之一。艺术家一直是推动边界、拓展思想前沿的人。”因此,他认为 Google 应该提供工具,并将其交到艺术家手中供他们使用和发布作品。“我几乎将其视为基础设施。就像你向人们提供电力时,你不会考虑其上的用例。”AI 工具就像一支“画笔”。 当然,他也承认必须有一些界限。“社会需要在根本层面上决定什么是可以的,什么是不可以的。我们会负责任地处理。”但他强调,在艺术自由表达方面,这是他们应该努力捍卫的价值观之一。 Lex 注意到,Gemini 2.5 Pro 相比早期版本,在回答涉及暴力历史等敏感话题时,显得更少“小心翼翼”,更加客观和细致。Pichai 解释了这一变化背后的思考:随着模型能力增强,它们能够更好地推理这些细微问题。“一旦模型跨越了某个智能和复杂度的门槛,它们就能很好地推理这些有细微差别的问题。我认为用户真的想要这样……他们希望尽可能多地访问原始模型。” 他指出,正确的方向是从第一性原理(科学角度)出发,让模型从底层学会推理世界、理解细微差别,而不是由一部分人类在上面进行硬编码。这是 Google 正在采取的方向,未来也会继续推进。 访谈最后,Pichai 分享了他对 Beam(沉浸式远程呈现技术)和实验性 XR 眼镜等前沿项目的兴奋之情。Beam 让他看到了远程沟通中恢复“临场感”与人际连接的可能性,而 XR 眼镜则展示了将 AI 助手无缝融入日常视觉与听觉体验的潜力。这些探索都指向同一个未来:技术将继续以离散而深刻的方式,融入并提升人类生活的每一个维度。 正如 Pichai 在总结中对人类未来的乐观展望:纵观人类文明历程,我们一直在不懈地让世界变得更好。如果可以选择在任何时代出生,他几乎总是选择现在。“这就是人类文明所取得的非凡成就……我们总是集体崛起,推动前沿向前。所以我预计未来也不会有什么不同。”在 AI 这个可能是人类历史上最深刻的技术革命面前,这位从钦奈走出的 Google 船长,正带着他的信念与谦和,引领巨轮驶向未知而激动人心的深海。
