谷歌Q3財報電話會全文：AI搜索賺錢效率仍偏低！TPU芯片備貨加劇現金流壓力，明年資本開支還將大增

周三美股盤后，谷歌母公司Alphabet公佈2026年第三季度財報，財報公佈后，谷歌股價夜盤重挫近10%。數據顯示，公司當季營收達到1275.77億美元，同比增長25%，分析師預期1279.3億美元，連續第13個季度實現兩位數增長；GAAP淨利潤為264.68億美元，較上年同期的349.79億美元下降約24%；歸屬於普通股股東的淨利潤為261.70億美元，同比下降約25%；攤薄后每股收益為2.12美元，低於上年同期的2.87美元，同比下降約26%。

下為業績會全文：

一、管理層陳述

主持人：歡迎大家。感謝各位參加 谷歌 2026 年第二季度財報電話會。此時所有與會者均處於僅聽模式。在發言人陳述之后，我們將進入問答環節。如需在問答環節提問，請在電話上按 *1。現在我把會議交給今天的發言人——投資者關係主管 Jim Friedland。請開始。

投資者關係：謝謝。大家下午好，歡迎參加 谷歌 2026 年第二季度財報電話會。今天與我們在一起的有 Sundar Pichai、Philipp Schindler、Thomas Kurian 和 Anat Ashkenazi。

我先快速説明一下安全港聲明。我們今天就業務、運營和財務業績所作的部分陳述可能被視為前瞻性陳述。這些陳述基於當前的預期和假設，存在諸多風險與不確定性。實際結果可能存在重大差異。請參閱我們的 10-K 和 10-Q 表格，包括其中的風險因素。我們不承擔更新任何前瞻性陳述的義務。

在本次電話會期間，我們將同時陳述 GAAP 和非 GAAP 財務指標。非 GAAP 與 GAAP 指標的對賬表包含在今天發佈的財報新聞稿中，該新聞稿已通過我們的投資者關係網站（abc.xyz/investor）向公眾發佈。除非另有説明，我們的評論均基於同比比較。

現在，我將電話轉交給 Sundar。

CEO：謝謝 Jim，大家好。第三季度對 谷歌 來説是一個強勁的季度。我們深厚的全棧方法正在推動整個業務的發展勢頭，未來藴含着諸多機遇。讓我簡要介紹一下本季度的情況。谷歌 營收同比增長 25%。我們目前的年化運行率已達到 5000億美元。這是非常顯著的增長。

搜索業務保持強勁勢頭。我們在 AI 領域的投資正在推動整體查詢量的增長和使用量的提升，其中包括商業查詢。事實上，我們的查詢量同比增長率達到了過去 5 年來的最高水平。谷歌 Cloud 營收增長了 103%。我們的 AI 基礎設施和解決方案是雲業務增長的主要驅動力，我們的雲服務作為該領域的領先提供商，正迎來巨大的需求。我們正在努力上線更多產能，以滿足這一長期需求。與此同時，我們在廣泛的客户群體中看到了對我們 TPU 系統的強勁需求，隨着我們規模的擴大，我們預計這種需求還將持續。我很高興歡迎 Thomas 參加本次電話會，他將分享更多關於雲業務勢頭的細節。

在 AI 模型方面，客户對我們模型的使用達到了前所未有的程度。第一方模型 API 目前每分鍾處理近 320億個 token，比上一季度增長了 40%，是一年前處理量的 4 倍多。

憑藉 Gemini、Argon 以及我們今天發佈的 Carbon，我們非常振奮能夠在前沿領域保持領先。Gemini 應用目前的用户量已達到 10 億，是 谷歌 歷史上增長最快的產品。最后，我們在全球的 YouTube Music 和 Premium 訂閲用户數已突破 1.5 億（含試用用户）。今天，我將重點談談我們在 AI 領域的進展、以搜索和 YouTube 為主導的全球消費者平臺，以及我們的長期押注。

首先談談 AI，其核心是我們的 Gemini 4 系列前沿模型。兩周前發佈的 Argon 迎來了強勁的需求和使用量。事實上，在我們的開發者平臺上，儘管面臨產能限制，其第一周的使用量爬坡速度仍比 Gemini 3 快了 3.5 倍。Argon 已被證明在金融、法律、網絡安全和科學等領域表現極為出色。開發者和雲客户已經將其用於理清遺留代碼庫、加速科學研究、機器人技術、發現產品改進點以及需要深度推理的特定領域任務。此外，在 谷歌 內部，僅在過去幾周內，Chrome、廣告和搜索團隊就使用 Argon 更快地編寫和優化代碼，交付的代碼量增加了 35%，而錯誤減少了 30%。Argon 僅僅是 Gemini 4 系列的開端。

今天，我們宣佈了 Carbon。這是我們最強大的前沿模型，具備頂尖的網絡安全和長任務規劃能力。在最新更新的 Artificial Analysis 智能指數中，它以 59 分位列第一。Carbon 在幾乎所有領域都超越了 Argon，例如全棧 Web 開發、多模態理解、複雜知識工作和科學推理。我們正在逐步推出 Carbon，在擴大訪問權限之前，首先面向一部分值得信賴的網絡防禦者開放，目前它也正在接受美國政府的測試。

除了我們的 Gemini 4 系列，昨天我們還發布了 Genie 4，這是我們迄今為止最先進的世界模型，能夠實時模擬具有原生音頻的安全、逼真且具交互性的世界。這是訓練機器人和智能體的重要基石。這一飛速進展彰顯了我們在模型領域令人難以置信的發展勢頭。我們現在正處於人工智能協助我們提升訓練和發佈速度的階段。我預計接下來的 12 個月里，在 AI 的推動下這一進程還將持續加速。我們即將推出更多模型，包括更高效的版本，以幫助開發者針對速度和成本進行優化，並部署給我們數十億的用户。

接下來轉向搜索業務，搜索將 AI 的優勢帶給了全球比任何其他產品都多的人群。就像十多年前我們轉向移動端一樣，我們首先專注於打造最佳的搜索用户體驗，隨后再推進商業化變現。

我們正在構建跨越 AI 概覽（AI Overviews）、AI 模式（AI Mode）和傳統搜索的一體化無縫體驗。人們越來越頻繁地使用我們的 AI 功能，以全新的方式進行搜索。他們的查詢更長、更個性化且具備多模態特徵。AI 模式下的查詢長度平均是傳統搜索的 3 倍。此外，在全球範圍內，五分之一的 AI 模式搜索使用了語音、圖片或文檔。目前我們每月視覺搜索量已超過 500 億次。

令我感到振奮的一個領域是幫助人們完成各種任務，無論是預訂、填寫表單、安排預約還是進行購買。隨着 AI 變得更加個性化並開始為個人和企業代行操作，信任與安全比以往任何時候都更加重要。人們已經在日常生活中信任 谷歌 來處理事務，而在這方面的領導地位仍是一項重要的差異化優勢。我們首先專注於通過面向企業的 Gemini 智能體來做好這些智能體體驗，因為這里的安全、防護與治理門檻極高。下一步，我們將把這些功能引入搜索。當然，也會帶給 Gemini 應用的 10 億用户。人們已經在利用 Gemini 應用做更多不僅限於提問的事情。他們正在用它來完成實際任務，包括複雜的多步驟智能體查詢。

我們的 Gemini 4 系列在這方面邁出了一大步，並且已經能夠非常出色地處理這些複雜任務。智能體將作為貫穿我們所有產品的統一層發揮作用，因此大家會看到我們將這些智能體體驗從搜索和 Gemini 應用進一步擴展到 Chrome、Android 以及我們的 Workspace 產品中。

接下來是 YouTube，按觀看時長計算，它作為美國第一大流媒體平臺，繼續在客廳場景中保持領先。正如我提到的，它的訂閲用户也實現了良好增長。在上個月的「Made on YouTube」大會上，我們為創作者和觀眾發佈了 30 多款產品和新功能。一個很好的例子是自定義動態（Custom Feeds），您只需選擇一個喜愛的專題，就能獲得基於該專題量身定製的視頻首頁推薦流。Philipp 稍后會詳細介紹 YouTube。

再來看看我們的長期押注。Waymo 正處於極佳的發展軌跡上。我們目前的完全自動駕駛行駛里程已超過 3 億英里。Waymo 目前已在美國 15 個主要城市開展運營，最近剛剛在聖安東尼奧、聖地亞哥和坦帕向公眾開放服務，並計劃進軍加拿大、德國、新加坡和西班牙。我們還看到其他長期舉措也取得了強勁進展。

Isomorphic 正在利用 AlphaFold 支持藥物設計研究。我們在量子計算領域首次展示了魔態蒸餾與製備，並通過 Project Suncatcher 將我們的 TPU 發射到了太空。這是一個充實的季度，未來還會有更多進展。我想感謝全體員工在本季度付出的辛勤努力。接下來交給 Philipp。

Philipp：謝謝 Sundar，大家好。我將重點介紹我們在搜索、YouTube 以及合作伙伴關係方面的業務勢頭。我們繼續加快在整個廣告基礎設施中部署 Gemini 模型，以提升我此前強調的三個領域的表現：廣告質量、廣告主工具以及 AI 用户體驗。

首先是廣告質量。Gemini 模型與我們廣告基礎設施的整合，正在改善我們解析用户意圖和提升廣告相關性的方式。例如，在第三季度，我們對產品詳情廣告（Product Listing Ads）進行了十年來最大的一次更新，增加了新的 AI 功能，幫助用户做出更有信心的購買決策。我們已經看到滿意度提升了 19%，不滿意度下降了一半以上。我們還看到 AI 模型能夠更好地預測點擊率和轉化率，帶來更強大的整體效果表現以及更深層次的廣告個性化。例如，通過多項創新是個性化建模，我們在 2026 年為 Discover 廣告帶來了 18% 的廣告主增量價值，以及 8% 的用户好感度提升。總體而言，AI 正在加速我們的廣告研發，並驅動我們大部分產品的發佈。

其次是廣告主工具。我們正在確保從全球品牌到小型企業的每一位廣告主，都能無縫參與到我們的 AI 服務中。AI Max 和效果最大化廣告（Performance Max）的採用率持續保持強勁。

爲了讓營銷人員擁有更大的掌控力，我們現在推出了一種新方法，允許他們在單次 AI Max A/B 測試中，跨多個搜索廣告活動測試不同的預算和 ROI 目標。爲了推動更出色的表現，我們將 AI 創意工具直接集成到了 AI Max 中。僅在第三季度，Gemini 模型就幫助廣告主生成了超過 15億個廣告系列資產，同比增長超過 7 倍。例如，通過使用 AI Max 捕捉長尾和多語言查詢，澳洲電信（Telstra）的轉化率提高了 52%，每筆訂單成本降低了 36%，無論客户以何種方式搜索，都能在關鍵時刻展現。

第三是 AI 用户體驗。Sundar 提到了我們觀察到的顯著行為轉變，即用户開始提出全新類別的問題。我們從全局視角看待搜索，將其視為貫穿傳統結果與 AI 賦能搜索的統一產品。在 AI 模式下，許多此類查詢屬於漏斗上層的查詢，使我們能夠捕捉到新的高價值商業意圖。此外，AI 模式下的大多數查詢都是增量查詢，隨着時間的推移將創造更多的變現機會。另外，我們的用户研究表明，人們對這些界面中的廣告接受度良好，並認為它們具有高度相關性。在 AI 模式下，贊助類與自然展示的產品列表項之間的點擊率已經十分接近。

Philipp：基於這些綜合成效，我們目前正將 AI 模式（AI Mode）下 AI 概覽（AI Overviews）中的高品質廣告拓展至更多用户與搜索查詢。這包括首次將我們的商業化版圖推向全球。今天，我們宣佈將 AI 模式下的廣告擴展至國際市場，同時在美國推出 AI 模式下的多輪對話廣告。我們的推進方式審慎而明確，首先優先保障用户體驗與參與度，進而規模化推廣能夠為廣告主帶來明確投資回報率（ROI）的廣告形式。正是這種嚴謹自律，為我們構建面向未來的堅實且持久的基礎。正如 Sundar 所提及的，我們在各項服務中推廣智能體（agentic）體驗仍處於早期階段，並對未來的商業機遇倍感興奮。通用商業協議（UCP）正迅速被零售商採納。如今，UCP 已支持數十萬個品牌在 谷歌 平臺實現直接結賬，包括 Chewy、Nike、Tapestry 等眾多知名品牌。我們正在將該協議與智能體支付協議（Agent Payments Protocol）相結合，共同構建商業的未來。我們的核心聚焦點主要涵蓋兩個方面：一是釋放代表消費者執行操作的智能體能力，二是設計能夠帶給消費者信心與掌控感的實用工具。我們本季度推出了通用購物車（Universal Cart），以支持第二個方向，這真實還原了當下用户在 谷歌 上的實際購物行為方式。

這既讓零售商得以維繫與消費者的直接關係，同時也有助於促成交易並避免棄單。接下來談談 YouTube。我們將 YouTube 視為由創作者、觀眾和廣告主構成的增長飛輪。首先是創作者。每天有超過 2000萬個視頻被上傳。我們正在通過 YouTube Studio 中全新的生成式 AI 工具，以及 Shorts 和 YouTube Create 中的對話式剪輯助手，讓創作變得更加輕松。在觀眾收視方面，在「Made on YouTube」活動中，我們推出了 Shorts 劇集系列（Shorts series），創作者可將自己的 Shorts 視頻按季和分集進行組織編排。順次播放功能讓觀眾能夠無縫發現新的 Shorts 並持續觀看。第三部分是商業化變現，首先是廣告業務。我們的重心始終是貫穿整個營銷漏斗提供價值。在第三季度，客廳端（Living Room）佔 YouTube 廣告總收入的三分之一以上。中小廣告主持續採用需求生成廣告（Demand Gen），拉動直接轉化。在 YouTube 上，Wayfair 的需求生成營銷活動相較於傳統的視頻覆蓋營銷活動，廣告支出回報率（ROAS）提升了 2.3 倍。我們的 YouTube 創作者合作計劃將品牌與超過 300 萬名創作者連接起來，推動高效營銷活動的開展。雷克薩斯（Lexus）等品牌持續與 Colin and Samir 等創作者合作，推動品牌考慮度（brand consideration）提升了 11%。

在全球範圍內，已有超過 130萬個頻道加入了 YouTube Shopping。藉此勢頭，我們最近宣佈亞馬遜（Amazon）正式入駐 YouTube Shopping。美國創作者現在可以直接在其長視頻、Shorts 和直播中標記亞馬遜商品，驅動直接轉化。同樣重要的是，我們的訂閲生態系統繼續與廣告業務形成良好互補。在 YouTube Music 與 Premium 的帶動下，訂閲業務的增長速度持續快於廣告業務。YouTube Premium 現已擁有超過 1.5 億名訂閲用户。藉助 Premium 和 Premium Lite，觀眾擁有了更多選擇。隨着越來越多的人選擇體驗 Premium，這對觀眾、創作者以及我們的業務來説是多贏的局面。訂閲收入有助於資助創作者生態，推動平臺持續向前發展。最后是戰略合作伙伴關係。企業之所以選擇 谷歌，是因為我們匯聚了雲計算、AI、廣告和麪向消費者的平臺，能夠加速推進其業務轉型。我們擴大了與美國運通的合作，以支持其聯絡中心的持續現代化改造，並在搜索和數字錢包領域的智能體商業展開合作。Unity Software 簽署了一項擴大的多年期雲協議，將採用我們全棧 AI 技術為下一代遊戲引擎提供支持。我們的商業優先級非常明確：提升廣告主的 ROI、系統性推進我們的 AI 商業化效率，並規模化拓展生態夥伴關係，以支撐下一個探索時代。

最后，我想感謝全球各地的 谷歌 員工所展現出的卓越執行力，也感謝我們的客户和合作夥伴一如既往的信任。Thomas，接下來交給你。

Thomas：我們強勁的發展勢頭，得益於由芯片、模型、數據、安全和智能體平臺構成的集成化 AI 產品組合，這些產品組合專為協同運作而設計。我們在產品線、行業以及客户群體方面均實現了深度的多元化佈局。谷歌 Cloud 目前擁有 18 條年化收入超過 10億美元的產品線。本季度的增長由 谷歌 Cloud Platform（GCP）的強勁增長所驅動，在 AI 和核心 GCP 領域均表現穩健。TPU 系統銷售也是重要的收入貢獻來源。在過去的 12 個月中，有超過 2600 家客户在 Gemini Enterprise 上的使用量至少達到 1000 億 tokens，近 75 家客户的使用量至少達到 10 萬億 tokens。《財富》100 強企業中近 90% 都在使用 Gemini Enterprise，而在 2025 年第三季度使用 Gemini Enterprise 的客户，其在我們這里的支出同比翻了兩番以上。客户使用 Gemini 的重要場景之一是知識型工作。在我們所有的 AI 服務中，我們已售出超過 1億個面向知識型工作的席位。Gemini Enterprise 目前集成了 Gemini Agent，它與我們整個雲產品組合深度集成。它可以通過單一智能體、單一 API 和單個提示詞窗口，進行調研與答疑、編寫並運行代碼，以及自動化流程。

它為企業提供了強大的安全性、成本控制能力以及最廣泛的前沿模型選擇。客户包括法國巴黎銀行（BNP Paribas），該行正向逾 6.5 萬名員工部署 Gemini Enterprise，在保持嚴格的企業級安全和數據治理的同時精簡工作流程；塔塔鋼鐵（Tata Steel）在短短 9 個月內就部署了 300 多個專用 AI 智能體，以提升生產安全、優化供應鏈，並將面向客户的服務時間縮短了 50%；Ulta Beauty 構建了 Ulta AI 購物助手，其轉化率比在其網站上的傳統瀏覽模式高出 3 倍。Gemini 還在加速推動我們的數據庫分析和網絡安全產品的發展。Gemini 現在能夠幫助用户從結構化和非結構化數據中查找、分析並可視化信息。Gemini 利用我們的知識編目（Knowledge Catalog）尋找準確的信息來源和定義，從而提升準確性、降低 token 成本，並使回答更加可靠。Gemini 還利用我們的湖倉一體（Lakehouse）實現零複製跨多系統訪問信息。爲了支持智能體分析，BigQuery 的查詢速度同比提升了 40% 以上，同時查詢處理成本同比降低了 50% 以上。客户包括德國電信（Deutsche Telekom），該公司利用 BigQuery、雲存儲和知識編目，跨 40 多個傳統本地部署系統構建了統一的數據湖倉。

Etsy 將 3PB 的數據遷移到了統一湖倉，通過結合使用 BigQuery 和 Iceberg，其關鍵數據關聯分析速度提升了高達 60%。網絡安全威脅風險的日益增加，也推動了對我們 AI 驅動的安全平臺的強勁需求。我們的 Gemini Flash Cyber 模型屬於前沿模型，能夠在 20 種編程語言中實現漏洞自動發現，其修復可靠性是其他模型的 2.6 倍。此外，隨着 Argon 和 Carbon 的推出，還將展現出更為優異的性能。我們的安全平臺整合了威脅情報、網絡響應優先級排序、自動化掃描、代碼修復與監控。Gemini 和 谷歌 威脅情報（谷歌 Threat Intelligence）每天以 98% 的準確率自主分析數百萬起外部事件。超過 95% 的 Wiz 客户正在採用 AI 驅動的功能，且這一增長仍在持續。這些安全工具保護着關鍵基礎設施，涵蓋 Banorte、Jack Henry 等金融機構，以及 AT&T 等電信運營商。所有這一切均由我們領先的 AI 基礎設施提供支持，涵蓋 TPU 系統、Axion CPU、最新的 英偉達 GPU，以及專為 AI 智能體設計的智能體計算引擎（Agent Compute Engine）。TPU 系統是專為 AI 構建的專業化系統，將硬件、計算、存儲和網絡，與系統組件以及面向訓練和推理的優化軟件融為一體。

與上一代 TPU 相比，TPU v5p 和 v5e 分別提供了高達 2.7 倍的訓練性能提升，以及 80% 的推理性價比提升。爲了便於開發者將工作負載遷移至 TPU，我們近期與 Meta 密切合作推出了 TorchTPU。這使得用户能夠使用自身已經熟悉並信賴的工具，在 TPU 上訓練、提供服務並部署 PyTorch 模型。如今已有近 100 家客户在使用 TPU。我們正看到來自眾多其他客户強勁且不斷增長的需求。除了直接以及通過博通（Broadcom）與 Anthropic 展開合作，以及像蘋果這樣在最新一代 TPU 上擴展其基礎模型預訓練的公開標杆客户外，我們還在與包括 Mistral、Physical Intelligence 在內的新興前沿模型公司，包括城堡證券（Citadel Securities）、Jump Trading 在內的資本市場機構，加州理工學院（Caltech）等高校，以及包括 Cassava 和 Cerascale 在內的公共部門服務商展開合作。鑑於持續強勁且不斷加速的需求，我們近期已與 Crux AI 和甲骨文達成合作以交付 TPU 系統，更多合作目前也正在推進之中。接下來交給 Anat。

CFO：謝謝 Thomas。除另有説明外，我的發言將側重於第三季度的同比比較。我將首先介紹 谷歌 整體層面的業績表現，隨后介紹各業務板塊的業績。最后，我將對 2026 年第四季度和全年的展望進行一些説明。我們在第三季度表現強勁，實現了連續第 13 個季度保持雙位數營收增長。合併營收為 1276億美元，按報告貨幣和固定匯率計算均同比增長 25%。總營收成本為 514億美元，同比增長 24%。流量獲取成本（TAC）為 164億美元，同比增長 10%。其他營收成本為 351億美元，同比增長 32%，主要受與 TPU 系統銷售相關的硬件成本增加、折舊增加、內容獲取成本以及技術基礎設施運營成本的推動。總運營費用同比增長 20%，達到 356億美元。研發費用增長 36%，主要由薪酬支出（尤其是對 AI 人才的投入）以及折舊所驅動。銷售與營銷費用同比增長 22%，主要由於對 Gemini 的投入以及薪酬增長。一般及行政費用下降 17%，主要由於去年同期基數包含較高的法律訴訟費用（同比基數效應出清），部分被當期的法律訴訟費用所抵消。營業利潤同比增長 30%，達到 406億美元，營業利潤率為 31.8%。

CFO：其他收益與費用（OI&E）為負 82億美元，主要原因是我們在 SpaceX 的投資因其股價在第三季度下跌而產生了未實現損失。淨利潤和每股收益受 OI&E 下降影響而減少。我們在第三季度產生了 423億美元的強勁經營現金流，過去 12 個月累計經營現金流達到 1796億美元。經營現金流受到了為 TPU 系統銷售備貨導致的庫存增加，以及上訴程序結束后針對 2018 年歐盟委員會罰款支付的 52億美元現金的不利影響。第三季度資本支出為 514億美元，絕大部分支出用於技術基礎設施，以支持我們在人工智能領域的投資。第三季度技術基礎設施投資中，約 65% 與服務器及網絡設備相關，其使用壽命通常為六年；其余 35% 用於數據中心，其使用壽命為七到四十年。受資本支出投資推動，我們在第三季度的自由現金流為負 91億美元。第三季度的自由現金流同樣受到了前述為支持 TPU 系統銷售而建立庫存以及支付歐盟委員會罰款的影響。

過去 12 個月的自由現金流為 197億美元。截至本季度末，我們持有的現金和有價證券總額為 2651億美元，其中包括 904億美元的上市有價股本證券。長期債務為 1251億美元。我們還簽署了多年期協議，以鎖定技術基礎設施與庫存容量，以及租賃和能源供應。截至第三季度末，我們未來的採購承諾總額為 9240億美元，尚未生效的租賃及其他債務承諾為 1520億美元。這些美元金額反映了合同約定的最高債務總額；然而，其中多項協議具備可變定價和用量彈性，實際支出可能會更低。如新聞稿中所述，我們的董事會宣佈對普通股派發每股 22 美元的季度現金股息，將於 12 月支付。轉向分部業績，谷歌服務（谷歌 Services）收入增長 11%，達到 963億美元，反映出搜索和訂閲業務的強勁增長。總廣告收入增長 11%，各大主要垂直行業均實現增長。正如我們在上季度展望中所述，外匯對同比增速構成了輕微逆風，對環比增速的影響則更為顯著。谷歌搜索及其他廣告收入增長 12%，達到 633億美元，其中零售業貢獻最大，其次是金融業。

YouTube 廣告收入增長 9%，達到 112億美元，品牌廣告貢獻最大，客廳場景表現尤為強勁。網絡廣告（Network advertising）收入為 75億美元，增長 1%。本季度訂閲、平臺及設備收入增長 11%，達到 143億美元，主要受 YouTube 訂閲業務的強勁增長驅動，尤其是 YouTube Music 和 Premium，以及 谷歌 One 中人工智能方案的強勁需求推動。谷歌服務運營利潤增長 17%，達到 392億美元，運營利潤率為 40.7%。谷歌雲（谷歌 Cloud）分部在第三季度實現了創紀錄的增長。雲業務收入增長 103%，達到 307億美元，主要受 GCP 的強勁增長推動，其中人工智能（包括 AI 基礎設施和 AI 解決方案）以及核心 GCP 均表現強勁。TPU 系統的銷售也是一個重要貢獻因素。GCP 佔到了第三季度所產生收入的絕大部分。剔除 TPU 系統影響后的雲業務收入增速依然極其強勁。雲業務運營利潤為 111億美元，同比增長兩倍以上。運營利潤率從去年同期的 23.7% 提升至 36.2%。我們在上一季度電話會上討論過的第三方過渡算力，直到第三季度末纔剛剛上線，因此對本季度的利潤率產生的負面影響有限。

第三季度谷歌雲的在手訂單儲備為 610億美元，其中大部分與典型的 GCP 合同相關。我們預計在未來 24 個月內將總積壓訂單中略高於 55% 的部分確認爲收入。在 Other Bets 業務中，收入為 3.72億美元，運營虧損為 20億美元，主要因為我們繼續擴展 Waymo 的業務並投資於關鍵的 Other Bets 項目。在 谷歌 層面活動方面，運營虧損為 77億美元，主要是由共享的人工智能研發費用所驅動。接下來談談我們對 2026 年剩余時間的展望。首先在收入方面，按照當前即期匯率計算，我們預計第四季度外匯對合並收入的逆風影響將略大於上一季度。這種影響將主要體現在搜索和 YouTube 廣告中。在谷歌服務方面，我們將繼續面臨去年第三季度開始出現的搜索表現加速的高基數對比，這將給第四季度的收入增長帶來壓力。在谷歌雲方面，我們預計 TPU 系統銷售將在第四季度繼續放量，並在 2027 年實現更顯著的收入爬坡。關於雲業務利潤率，鑑於供應受限的環境，我們在第三季度末開始使用第三方計算容量，並將在第四季度擴大使用規模。

隨着我們使用這部分算力，預計短期內利潤率將面臨逆風。談到投資方面，我們維持 2026 全年資本支出在 1950 億至 2050億美元的指引區間不變。我們繼續預計 2027 年資本支出將大幅增加，並將在第四季度電話會上提供更多細節。在費用方面，我們在技術基礎設施方面投資的大幅增加，將繼續以更高的折舊費用以及能源等相關數據中心運營成本的形式對損益表造成壓力。在進入問答環節之前，我想簡要談談我們對投資回報率（ROIC）和自由現金流的看法。我們處於獨特的優勢地位，能夠將人工智能投資在觸達數十億用户和企業的眾多產品中實現商業化變現。我們在搜索領域的人工智能投資，正在推動搜索查詢量實現近五年來的最高增速。谷歌雲今年迄今已產生數百億美元的 AI 收入，而受 AI 方案需求的推動，谷歌 One 是我們增長最快的訂閲產品。在整個投資周期中，我們預計將創造明顯高於資本成本且具備吸引力的 ROIC，並預計將產生強勁的經營現金流。

隨着我們在技術基礎設施上的可觀投資，以及隨着該業務擴張為 TPU 系統建立庫存，都將對自由現金流造成壓力。第三季度是一個強勁的季度，我們在各項業務中的創新和紮實執行都尤為突出，包括 Gemini 4 的推出。我想借此機會感謝全體員工為我們的業績所做出的貢獻。我們現在開始進入問答環節。

二、問答環節

主持人：謝謝。提請各位注意，如需提問，請在電話上按「*1」。為避免背景噪音，提問完畢后請將線路靜音。我們的第一個問題來自摩根大通的 Doug Anmuth。您的線路現已開通。

Doug Anmuth（摩根大通）：感謝接受提問。一個問題給 Sundar，一個問題給 Philipp。Sundar，在最近的一期播客中，您提到 2027 年可能會成為谷歌生產力的黃金時代，這得益於新一代模型及其與公司其他產品的整合方式。希望您能就此進一步闡述，並分享更多您對未來機遇格局的看法。Philipp，關於查詢量增長，雖然達到了五年來的最快增速，但搜索收入增長顯然出現了一定程度的放緩。能否幫我們梳理一下這背后的脱節原因？這僅僅是因為你們在 AI 概覽（AI Overviews）和 AI 模式（AI Mode）中展示的廣告數量相對較少，而這部分在總體查詢中的佔比正在擴大嗎？謝謝。

CEO：謝謝，Doug。我想説，從 3.8 Flash 開始，我們確實看到了階躍式的變化。在內部，隨着我們的模型在長周期任務、智能體編程（agentic coding）等方面表現越來越好，但一旦我們開始在內部部署 Argon，我們確實看到了一個巨大的拐點。這是我們在軟件工程領域見過的最有意義的內部生產力槓桿之一，我們可以直接追蹤到提交的高質量代碼、代碼合入的速度，以及代碼回滾次數的減少。更重要的是，大家正在解決極其龐大複雜的問題，同時隨着這些模型的部署，我們也開始在產品和消費者體驗端看到創新。而這一切僅僅發生在大概四周前。我們現在正在內部部署 Carbon，而 Carbon 相比 Argon 又是一次顯著的跨越。隨着我們逐步推開並投入更多算力讓廣大谷歌員工都能使用，我想這就是我此前所指的內容；自從我在播客中表達過這些之后，我現在甚至更加感到振奮。在我看來，未來一年將是在提升生產力方面的黃金之年。對未來的創新充滿期待。Philipp？

Philipp：好的，Doug。關於你提問的第二部分，第三季度搜索業務同比增長 12%，達到 630億美元。如果觀察從第二季度到第三季度的增速變化，主要有幾個驅動因素：首先是匯率因素，這是導致搜索收入增速相較第二季度放緩的最大單一驅動因素。其次是特定垂直行業的動態變化：在零售領域，由於歐盟取消了微額豁免（de minimis exemption），我們的一些亞太廣告主受到了影響；在媒體與娛樂領域，由於國際足聯世界盃（FIFA World Cup）推動了第二季度的反常強勁表現，廣告支出在隨后迴歸常態——因為 6 月份的比賽場次更多，因而相比 7 月份分配了更多的廣告預算。接下來關於你問題的下一部分，值得注意的是，AI 模式查詢量的強勁增長確實產生了一定影響，因為我們觀察到 AI 模式下的商業化變現水平相對較低。需要明確的是，我們對當前的發展勢頭感覺非常好。我們的廣告實驗展現出了非常可觀的成效，目前我們正在將 AI 概覽和 AI 模式中的廣告投放擴大至更多用户和更多查詢，正如我之前提到的，這包括國際市場以及美國的多輪對話廣告。

Doug Anmuth（摩根大通）：謝謝。

主持人：下一位提問者是來自摩根士丹利的 Brian Nowak。您的線路現已開通。

Brian Nowak（摩根士丹利）：感謝接受我的提問。我有兩個問題，首先從智能體（agentic）開始。你們在過去一年中向部分用户推出了 Spark。我知道，Sundar，你談過很多關於向更廣泛的用户群推出更多智能體產品的內容。你能否幫我們梳理一下，要向全體用户群推出智能體產品，在技術上需要克服哪些關鍵障礙？是模型效率？是算力容量？還是技術本身尚未就緒？爲了實現這一點，我們在技術層面需要做些什麼？第二個問題是接着 Doug 關於搜索的提問，Anat，能否幫我們更好地理解你提到的影響搜索業務的對比基數因素？隨着我們進入第四季度和第一季度，面對這些對比基數，我們應該如何看待？謝謝。

CEO：謝謝，Brian。首先，關於智能體，這是一個多麼令人興奮且充滿活力的領域。我認為，當我審視我們的新模型，看到它們能夠以自動化方式承接並在極高質量下執行各種複雜任務的能力時，很顯然，我們大家所構想的智能體能力即將成為現實。對於能夠為我們的用户帶來下一代智能體體驗，我感到無比興奮。針對你的問題，我想談幾點。我認為 Gemini 系列模型一直至關重要。我們正在研發模型的蒸餾版本，無論從算力和延迟的角度，還是從質量的角度，都能讓我們以極高的效率將它們部署到十億級用户規模中。這是一個重要的投資領域。當然，確保這一點所需的不僅是一個強大的模型。在規模化應用中，你需要一個穩健的評測與運行框架（harness）。你需要一個高度安全的運行時環境（runtime），而這正是 GCP 發揮作用的地方。能夠為我們的每一位用户在雲端提供具備 7x24 小時可用性的安全運行時環境，以及由技能和連接器構成的合適生態系統，所有這些都是基石。

我們一直在全力以赴，並且決定首先向企業級客户推出，這正如我們隨面向企業的 Gemini 智能體所宣佈的那樣，本質上是因為企業對安全性、數據治理和合規管控有着最高的要求。該產品反響極佳，我們目前正在進一步擴大其應用範圍。今年晚些時候，我們將把同樣的體驗帶給消費者端，顯然會從 Gemini 應用中的 10 億用户開始。我們已經在該應用中看到，用户的使用方式正從單純的聊天轉向任務型和類似智能體的體驗。用户對我們產品的信任，加上他們所有的上下文信息都完備地保留在其中，為我們奠定了極好的優勢。作為一家公司，我們正高度專注於在旗下各類產品中提供這種統一的體驗。大家可以期待在今年晚些時候看到諸多進展。

CFO：謝謝。關於針對我發言的第二個問題，我相信你指的是關於搜索業務的前景展望。我提到了幾個動態因素。其一是環比層面受到的外匯逆風影響，與上一季度相比，我們在本季度也看到了這一影響。按當前即期匯率來看，我們預計這會對第四季度業績構成一定程度的逆風。從同比基數來看，從本季度開始，我們迎來了 2025 年（特別是 2025 年下半年）搜索業務加速增長的高基數期。與第三季度相比，高基數效應拉低了約 3 個百分點的增速。我們預計這一情況在第四季度仍將持續，即消化 2025 年底出現的增長加速所帶來的幾個百分點高基數影響。

Brian Nowak（摩根士丹利）：太好了，非常感謝兩位。

主持人：下一個問題來自高盛的 Eric Sheridan。您的線路現已接通。

Eric Sheridan（高盛）：非常感謝接受提問。Sundar，結合你最近就算力限制發表的一些看法，你能否為我們重新梳理一下，隨着全公司範圍內算力的逐步到位，你們在算力應用方面的核心優先級是什麼？第二部分，可能由你或 Thomas 回答，具體在谷歌雲內部，關於將算力應用於滿足雲客户需求與對外提供 TPU 之間的關係，你們的看法是如何演進的？非常感謝。

CEO：謝謝。謝謝，Eric。我先來回答，Thomas 會回答后半部分。算力分配確實是我們投入大量時間的領域，因為這需要嚴密的前瞻性規劃。首先我想説的是，我們感到非常幸運，眼前擁有極為難得的一系列重大機遇。我們運營着觸達數十億用户的規模化消費者業務，以及保持着強勁勢頭的超大規模雲業務。當然，在谷歌 內部還有一系列其他極其重要的領域。我們始終堅持長遠規劃，因此各個業務板塊都會在一個非常嚴謹的 ROIC 框架下提交長期規劃方案。從宏觀上講，我更傾向於將這一切視為一個長遠規劃的過程，而非短期的算力分配操作。顯而易見，我們的 AI 模型是我們一切業務的底層支撐，從搜索、YouTube 到雲計算，再到 Waymo 等等。它是基石，我們認為這是一種具有極高槓杆效應的方式。全棧佈局帶來了極高的效率，同時也讓我們在廣泛的機遇面前擁有極大的選擇權。顯然，這就是基石所在，我們對此同樣進行着長遠規劃。

在此之上，正如我所説，我們認真審視各項業務，並真正採取嚴謹的長遠規劃方式。對我們而言，顯然在諸多不同領域都看到了非常強勁的需求信號。我們將其視為不可多得的歷史性機遇，我們正在為迎接這一時刻全力投資。交給你，Thomas。

Thomas：Eric，關於雲業務的需求，我們始終在管理我們的產品組合，以確保擁有廣泛的客户群體。我們擁有各類不同類型的客户，涵蓋數字原生企業、AI 實驗室、傳統企業、金融及資本市場客户。這是一個龐大的客户群。他們中的許多人都是從在我們的雲端使用 TPU 系統開始的。我們有超過 100 家重要的大型 TPU 客户從我們的雲端起步。他們逐步掌握 TPU 的使用，請記住，TPU 系統是硬件、系統軟件、編譯器等所有模塊的結合體，是作為一個包含光網絡等組件的完整系統組裝而成的。在如何將 TPU 推向客户方面，我們採取了非常深思熟慮的策略。首先是打造合適的芯片。我們有用於訓練的 8T，以及用於推理的 8I。與前幾代產品相比，它們在性價比和性能方面都有大幅提升。其次，我們對軟件進行了深度優化。軟件優化的目的不僅是爲了讓系統運行得更好、提供出色的性能，還要實現無縫的可移植性。例如最近我們引入了 PyTorch，通過在 TPU 上深度優化 PyTorch，為我們打開了廣闊得多的市場空間。第三，我們正在拓寬分發渠道。

過去，客户只能在我們的雲端使用 TPU。現在，對於希望在自身數據中心部署 TPU 系統的客户，我們使 TPU 系統能夠在他們的數據中心落地。同時，我們也在擴大面向其他雲服務提供商的可用性。例如，我們宣佈了與甲骨文的合作，並聯合黑石（Blackstone）與 CoreWeave 達成了一項協議，通過合資合作的方式向客户提供 TPU 系統。我們在 AI 實驗室、資本市場、金融服務機構以及各類企業客户中，都看到了極其旺盛的需求和強勁的增長勢頭。設想一下，這 100 多家客户不僅會擴展到更多客户，而且他們對 TPU 系統的使用規模也在持續擴大，我們看到了未來強勁的需求前景。

主持人：下一個問題來自巴克萊的 Ross Sandler。您的線路現已接通。

Ross Sandler（巴克萊）：謝謝。我想繼續探討你們剛纔提到的 TPU 轉售業務。Anat，上個季度你提到過收入將按系統銷售確認。如果 1 吉瓦（GW）的完整 TPU 系統連同算力及周邊各類組件的成本約為 350億美元，其中實際上有多少比例會被確認爲收入？相較於谷歌雲業務目前的利潤率水平，這對整體利潤率結構會產生怎樣的傳導影響？問題的第二部分是，隨着你們幫助像 Anthropic 這樣的公司引入更多屬於他們自己的第一方基礎設施，當你們開始將未來的部分資本支出分擔給 AI 實驗室、從而可能不再需要在自身數據中心承擔同等強度的資本支出時，這對 谷歌 整體的資本開支密集度（CapEx intensity）意味着什麼？如果能談談對這些問題的看法就太好了。謝謝。

CFO：讓我把這兩個問題結合起來回答。首先，顯然我們不會在產品層面提供具體的財務數據。我來梳理一下該如何理解與 TPU 系統銷售相關的財務邏輯。當然需要提醒的是，Thomas 也可以就此做進一步闡述，TPU 系統不僅僅是一枚芯片，而是一個集成了硬件、計算、存儲和網絡等多重組件的專用系統。我們出售的遠不止芯片、軟件、訓練與推理；對於購買 TPU 系統的客户來説，這里麪包含着巨大的附加值。其運作機制是這樣的，這也與你問題的第二部分相關：當我們與客户簽署銷售 TPU 系統的合同時，一旦協議簽署，你首先會看到這筆訂單計入我們的積壓訂單（backlog）中。隨后我們開始建立存貨。可以從資本開支（CapEx）與現金流的角度來理解這一點：我們在獲得收入流之前先行建立存貨。我想在上一次電話會上我也曾提及這一點。你會看到存貨余額上升，而在以往，存貨余額主要由我們的一些硬件產品構成。

現在，那些尚未售出的 TPU 系統也會體現在存貨中。你會看到現金流出，我們正在擴充存貨基礎。而隨着我們開始交付這些 TPU 系統並向客户開具賬單，你會看到現金流入。這並不等同於大家通常理解的傳統資本開支（我認為這正是你問題的核心所在），而是一個截然不同的現金流生成周期。目前，鑑於我們正處於該業務的起步與規模爬坡階段，大家會在我們的現金流量表中看到這些資金需求，也會看到截至目前的存貨積累。我們已經將部分系統銷售確認爲收入，但預計更多收入將在 2027 年陸續體現。

主持人：下一個問題來自美國銀行的 Justin Post。您的線路現已接通。

Justin Post（美國銀行）：太好了，謝謝。我有幾個關於向智能體演進轉型的問題。你們確實推出了通用購物車功能。顯而易見，人們非常喜歡並且正在使用智能體用例。隨着這種趨勢不斷深化，你們打算如何管理搜索業務向智能體用例的過渡？你認為這會構成逆風嗎？其次，長遠來看，你認為智能體是否實際上能為你們的流量帶來更多的變現機會？另外，我還想再問一下關於 TPU 利潤率的問題，我們想知道，你們是否認為這對你們來説是一門真正優質的業務？原因可能是什麼？如果不能透露具體的利潤率，為什麼你們認為這是消化利用所有這些產能的良好途徑？謝謝。

Philipp：Justin，我們在智能體領域仍處於早期階段。直接回答你問題的第二部分，我們明確認為智能體體驗是純增量的。我們的重點是打造用户喜愛的、建立在信任與安全之上的超大規模體驗，坦率地説，這立足於智能體商業的基礎構件，正如你提到的通用商業、購物車、智能體支付協議等。

當用户購物時——這一點很重要——購物旅程中有一部分是他們不喜歡的枯燥繁瑣工作，用人工智能將其自動化坦率地説非常棒。我們還希望增強而不僅僅是用自動化取代探索發現的體驗，在很多情況下，人們其實非常喜歡這種探索體驗。用户喜歡擁有選擇權，他們考量的事物遠不止價格，還包括品牌忠誠度、客户服務等等。

我們在構建這些智能體工作流時，切實特意為用户設計了探索這些選擇的時間和空間。舉個簡單的例子，智能體可以回答：「這是我們找到的保險產品，這里還有另一個很有競爭力的選項。其中一個保費較高，但免賠額可能較低；他們目前正在提供非常優惠的折扣。」鑑於在決策中幾乎從不會只有唯一完美的選項，我們確實有信心為智能體用例提供極具吸引力且引人注目的廣告模式。

你可以設想未來拓展到訂閲以及其他支付方式。對於智能體世界中的廣告機遇，我確實感到非常興奮。

CEO：總的來説，我想補充説明的是，我認為這是一個業務擴張的機遇。就像幾年前一樣，每當我們能夠在搜索中融入 AI 對話用例，人們就能在搜索中提出更多問題、做更多事情，這正是目前在我們使用量中所體現出來的趨勢。我認為智能體將再次成為一個機遇，拓展我們為用户解決的問題類型。

我認為人們往往低估了為用户提供這些智能體、這些複雜體驗所需的全部技術組件。搜索表面看起來很簡單，但其背后藴含着極其深厚的持續投資和長期積累，例如知識圖譜（Knowledge Graph）以及我們對現實世界的理解等。我對智能體感到非常振奮，並將其視為一個全新的前沿領域，它將為搜索帶來一套全新的用例。我們對推進這一進程充滿期待。

Thomas：關於 TPU 系統和利潤率，我們不會單獨披露具體產品或基礎設施組件的利潤率。然而，我們從設計和製造 TPU 系統中看到了諸多優勢。首先需要提醒的是，TPU 系統不僅是一枚芯片，而是一個完整的系統。

鑑於 TPU 系統相對於競爭對手的性價比優勢，以及對加速計算不斷增長的需求和加速計算的稀缺性，我們非常專注於在擴大業務規模的同時持續提升利潤率。

另外補充兩點：首先，正如 Anat 剛纔提到的，我們在採購零部件建立庫存時，只有在簽署合同后纔會這麼做。所有 TPU 系統的庫存都與已承諾的合同相對應。此外，通過將 TPU 系統部署在第三方設施和客户本地數據中心，一方面使我們能夠擴大目標市場規模。對於某些行業而言，他們的數據存放在本地且無法遷移到雲端，這種方式使我們能夠將加速計算直接帶到數據所在之處。另一方面，這也抵消了我們爲了託管這些 TPU 系統而必須預先建造設施的需求。

主持人：下一個問題來自聯博（AllianceBernstein）的 Mark Shmulik。您的線路已接通。

Mark Shmulik（聯博）：好的，感謝接受提問。我想繼續探討相同的幾個話題。首先問 Philipp，關於智能體（agentic），在審視 Gemini AI 模式上的一些早期智能體風格用例，並觀察到一些第三方與谷歌資產的整合之后，是否有任何令你感到驚訝或改變你觀點的地方？我知道我們談了很多關於商業的內容，但或許在消費者生產力方面也有新的看法？

問 Thomas 或 Anat，關於雲業務的增長，能否分享一下排除 TPU 系統銷售后 谷歌 Cloud 的增速？其中有多少受到了產能的制約？隨着第四季度部分第三方產能上線，假設 谷歌 Cloud 業務會加速是否合理？謝謝。

CEO：好的，也許我先來回答第一部分，關於我們在這些早期智能體風格用例中所觀察到的情況。我們確實清晰地看到了這一趨勢。就在最近，我們在 Gemini 應用中新增了一個任務標籤頁（Tasks tab），人們正在上面實際輸入，我們能夠觀察到這一點。在所有這些體驗中，用户真正期望獲得超出預期的驚喜體驗，因此他們的門檻實際上非常高。促進重複使用的關鍵，在於你是否有能力更好地處理這些更長鏈路的任務，並在最終切實交付令人滿意的結果。就像我們在包括代碼編寫等其他領域所看到的那樣，當你做到 70% 時，它看起來像是行不通，直到你跨越了某個臨界點，它纔會真正迎來爆發式增長。

我們正在緊密地從中學習，發現差距並打好各項基礎，正如我之前談到的那樣。我堅信，隨着我們邁入今年晚些時候乃至 2027 年，你們將看到我們在旗下各個產品界面上取得顯著進展。

另外，在我們轉向 TPU 的過程中，我想對 TPU 系統發表的一點評論是，在半導體行業中，規模經濟至關重要。我認為，我們既能在自己的數據中心部署 TPU，又能在其他機構的數據中心部署 TPU 系統，這種能力使我們能夠擴大產品規模，而這直接轉化為更優越的經濟效益。

Thomas：針對關於雲業務增速的問題，谷歌 Cloud 業務部門在第三季度實現了創紀錄的增長，雲業務收入同比增長 103%，達到 307億美元。最強勁的增長貢獻者是 谷歌 Cloud Platform（GCP），AI 和核心 GCP 業務均表現強勁。GCP 貢獻了第三季度絕大部分的收入，而且排除 TPU 系統銷售的影響后，雲業務的收入增長依然非常非常強勁。

我們各個產品線的需求也同樣強勁，我們看到有三方面動態正在發生：第一，隨着人們使用 Gemini，我們看到來自 Gemini 本身的收入增長；第二，我們看到人們在使用 Gemini 的同時，帶動了我們產品組合中其他部分的增長。例如，當他們構建智能體時，會使用算力來執行任務，因此他們會購買算力；他們會使用存儲來保存智能體的記憶，使用數據庫來提供供智能體進行推理的所謂上下文。鑑於所有網絡安全威脅的存在，我們的網絡安全產品組合也實現了強勁增長。我們對我們的增長勢頭以及增長的多元化充滿信心。同時，我們還看到新客户不斷簽約採用 GCP，新客户的採納率以及增長都在加速。

我們也將其視為我們的一個增長引擎。在任何時候，只要有充足的產能，我們始終能滿足多得多的需求，但我們正在審慎地管理所有這些參數和增長節奏。

主持人：我們最后一個問題來自 MoffettNathanson 的 Michael Nathanson。您的線路已接通。

Michael Nathanson（MoffettNathanson）：謝謝。我有兩個問題想請教 Sundar。在早前回答 Eric 關於 TPU 和雲的問題時，我們聽到了你們願意與一些競爭對手開展合作的態度。對於那些在模型和雲領域可能被我們視為競爭對手的公司，我想了解您在與可能存在競爭關係的企業合作這一問題上的經營哲學是怎樣的？從長遠來看，為什麼這項策略是一次機遇而非風險，並在邏輯上講得通？

第二，關於智能體在消費者端的行為，目前的爭論之一集中在安全與信任上。您能否與我們分享一下到目前為止在安全與信任方面的體會？這些變量對消費者重要嗎？如果您認為這些變量確實重要，在構建面向消費者的智能體工具時，你們正在採取哪些措施來保護消費者的信任和隱私？謝謝。

CEO：謝謝 Michael，提得很好。關於第一個問題，你看，長期以來我都把我們所構建的東西劃分爲兩類：一類是我們作為「產品」來構建的事物，另一類則是我們作為「平臺」來構建的事物，對吧？你必須對哪一個是哪一個有清晰的界定。當你將事物作為平臺來構建時，你會竭盡全力打造出優秀的平臺，並確保它能服務於每一個人。在運營眾多平臺方面我們有着悠久的歷史，無論是一款瀏覽器、一個操作系統，還是一個極其成功的雲平臺。在所有這些平臺中，我們都努力將其提供給所有參與者，併成為優秀的合作伙伴。

你們已經看到我們在模型層面與其他公司展開合作，包括在諸多領域與我們存在競爭關係的蘋果。同樣地，我們將我們的 TPU 系統視為我們正在構建的一個重要平臺。我們希望在構建它的過程中做到世界頂尖水平。這意味着要將其置於市場力量中經受檢驗、進行實戰測試，並去爭取那些在其上運行最嚴苛工作負載的客户。正是這一點確保了這些團隊能夠持續保持在前沿地位。這就是我們的思考方式。隨着時間的推移，這種方式總能轉化為更加廣闊的機遇，並且在極其漫長的時間跨度中，我們秉持這種理念都取得了良好成效。

第二點，關於智能體行為，回到早先的問題，我認為我本應該強調的是，當人們接觸這些智能體體驗時，我們清楚地看到人們對安全和信任非常關切。我的意思是，在他們如何使用這些工具方面，這是一個權重極高極高的考量因素。數十年來，我們在服務數十億用户的眾多消費級產品中，通過安全可靠的方式交付這些體驗所積累起來的信任，如今正被傾注於此。從端到端構建我們的模型和智能體，到以廣泛嚴謹的測試進行部署，再到我們在大規模部署時所實施的實時監控，我認為所有這些最終都將成為巨大的差異化競爭優勢。我們已經從用户那里聽到了這樣的反饋。我相信，隨着這一前沿技術的演進，用户會用腳投票。

謝謝。

主持人：謝謝。今天的問答環節到此結束。現在將會議交還給 Jim Friedland 作總結發言。

投資者關係：感謝大家今天的參與。我們期待在 2026 年第四季度財報電話會上再次與大家交流。謝謝大家，祝各位晚安。

主持人：謝謝大家。今天的電話會議到此結束。感謝各位的參與。大家現在可以斷開連接了。

風險提示: 投資涉及風險，證券價格可升亦可跌，更可變得毫無價值。投資未必一定能夠賺取利潤，反而可能會招致損失。過往業績並不代表將來的表現。在作出任何投資決定之前，投資者須評估本身的財政狀況、投資目標、經驗、承受風險的能力及瞭解有關產品之性質及風險。個別投資產品的性質及風險詳情，請細閲相關銷售文件，以瞭解更多資料。倘有任何疑問，應徵詢獨立的專業意見。