Alphabet两端押注AI互连战局，Google Cloud积压订单达5140亿美元

通过同时资助英伟达NVLink Fusion与AMD UALink，Alphabet将驱动其TPU项目的供应商独立逻辑延伸至AI基础设施的下一关键层——互连织物——而其当前运营规模使这一押注具有实质性战略意义。

据Tech Times报道，Alphabet同时资助英伟达NVLink Fusion与AMD UALink——两套竞争中的下一代AI集群互连框架——其背后的战略逻辑，与其说揭示了这家公司的基础设施野心，不如说折射出超大规模AI经济学的成熟走向。此举旨在规避曾历史性地将定价话语权拱手相让给英伟达的那种供应商锁定。这一姿态与Alphabet更长时间维度的一贯逻辑一脉相承：早在定制芯片成为行业风尚之前，这家公司就已自主研发张量处理器（TPU），如今它将同样的思路延伸至连接加速器的互连织物层。两笔资金承诺能否最终转化为对一项或两项标准的架构影响力，尚待观察；但其意图已清晰表明，这家公司将互连层视为下一个可竞争的技术前沿。

Alphabet当前的运营规模，使得任何单一基础设施决策都远非注脚。Sundar Pichai在最近一个财季将全年资本支出指引上调至2050亿美元——这一数字已获多份财报披露和分析师报告证实——同时，Google Cloud的合同积压订单达到5140亿美元，创该部门历史新高。为支撑这场建设浪潮，Alphabet于8月初完成一笔250亿美元债券发行，据报道是有史以来最大规模的单次数据中心融资，随后又完成一轮800亿美元股权融资，吸引伯克希尔·哈撒韦以重量级出资方身份参与。即将接任沃伦·巴菲特出任伯克希尔首席执行官的Greg Abel本周公开称Google为AI领域的「重要参与者」——这句话的分量在于，伯克希尔百亿美元的承诺正是在巴菲特宣布退休之后作出的，折射出该公司自身的长期资本逻辑，而非短期动量押注。

与此同时，谷歌与定制芯片的关系正进入新的商业化阶段。2026年第二季度，Alphabet首次录得来自TPU芯片的对外收入；7月底，Google Cloud开始直接向企业客户发货TPU系统，在商业意义上真正成为一家芯片制造商，而不再只是内部消费者。这一转变的重要性在于，它将一个历史上纯属成本中心的业务转化为收入来源和竞争差异化支点——同时也在芯片采购决策之外，为Alphabet向英伟达施压增添了第二个维度。Alphabet还支持了跨越10个项目、总计2.4吉瓦GPU及高性能计算容量的租赁协议，涵盖正从加密挖矿转型为AI基础设施的矿场——这是对当下约束条件的务实承认：在超大规模AI建设中，电力和物理容量而非芯片供应，已成为真正的瓶颈所在。超大规模云商在第二季度财报电话会上亲口证实了这一点：电力、网络与部署速度，已取代GPU稀缺，成为AI竞争的决定性制约因素。

然而，Alphabet近期的信号并非全部指向同一方向。Gemini AI模型系列的开发延迟在Q2财报公布前引发了投资者的审视——尽管营收超出预期，Alphabet股价当日仍下跌约7%，市场的反应指向资本支出轨迹，而非云端业绩本身。Google DeepMind的领导层延续性也是一个变量：Demis Hassabis晋升Alphabet首席科学家，在谷歌任职27年的Jeff Dean于8月离职，创立AI科学创企Discovery Loop。这些人事变动是否会影响该集团基础AI实验室的研究节奏，目前尚无定论。此外，PPC Land援引的一项估算称，谷歌云2027年或有高达48%的收入依赖于OpenAI和Anthropic消耗的算力——该数字尚未获得独立核实——但其背后隐含的集中度风险在结构上是真实存在的：上述两家公司均已公开表达随时间推移自建并拥有AI基础设施的意愿，这将从内部侵蚀这部分需求。

竞争格局仍处于动态演变之中。摩根士丹利于8月预测，全球云计算资本支出将在2027年达到1.2万亿美元，较此前预估上调30%，Alphabet是推动这一加速的主要力量之一。24/7 Wall St.的一份分析将其描述为攫取了2026年的「资本支出阿尔法」——受益于早期TPU芯片建设布局——同时预测亚马逊将凭借Trainium和Graviton芯片项目在2027年加速追赶。微软则据多数分析维持支出节奏，未作出Alphabet式的大幅上调。选择在英伟达与AMD两条互连路线图上同时押注——而非独家押注其中之一——契合Alphabet的这一竞争姿态：这是一家认为值得为保留选择权付出巨大代价的公司，因为在资本密集型技术周期中，掌控技术栈——或至少避免对任何单一供应商定义的依赖——往往是唯一持久的杠杆形式。

未来几个季度，有三个信号值得重点关注。其一，TPU外部收入能否在Google Cloud损益表上成长为有意义的份额，还是在每季度250亿美元的营收基数面前始终停留于误差范围——答案将揭示谷歌的芯片制造商雄心能否在规模上实现商业可行性。其二，Gemini模型的发布节奏：持续延迟将在Alphabet同时为OpenAI和Anthropic提供大量算力之际加剧其竞争压力，而这一张力没有简单的化解之道。其三，两笔互连资金承诺——NVLink Fusion与AMD UALink——的具体条款及落地情况：若Alphabet能在任一标准的架构层面取得真正的影响力，这笔押注的回报将远不止于规避供应商附加费，而将深入到未来十年行业所建每一个AI集群的结构性经济学之中。