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AI燒錢是所有人都不想玩的遊戲，巴菲特爲什麼反而重倉Alphabet？

引言

2026年7月15日，禾倫·巴菲特在CNBC採訪中確認，伯克希爾·哈撒韋（BRK.A、BRK.B）對 $谷歌-A (GOOGL.US)$ （GOOGL、GOOG）的投資由他主動發起；此前一個月，伯克希爾又以100億美元參與Alphabet定向增發。Alphabet正在建設的是一套覆蓋芯片、數據中心、模型、雲服務和消費級產品的AI計算體系，2026年資本開支預計達到1800億至1900億美元。巨額投入用於滿足模型訓練、搜索推理和企業AI服務的算力需求，也會顯著提高折舊、融資需求和固定成本。

一個長期偏好高資本回報率的投資者，爲何在Alphabet資本密集度快速上升時擴大倉位，取決於Google過去二十年形成的商業底盤，以及這些新增資產能否被搜索、廣告、雲計算和訂閱業務共同消化。

01 巴菲特親自推動，伯克希爾對Alphabet的加倉

伯克希爾從2025年第三季度開始建立Alphabet倉位，2026年一季度繼續大幅增持。SEC披露顯示，截至3月末，伯克希爾及納入合併申報的投資主體持有約5425萬股Alphabet A類股和359萬股C類股，合計約5784萬股。CNBC在採訪中估算，將100億美元私募配售計算在內，伯克希爾持有的Alphabet權益價值已經超過310億美元。

6月，Alphabet公佈約800億美元股權融資計劃，其中包括300億美元承銷發行、400億美元按市價發行計劃，以及伯克希爾認購的100億美元私募股份。伯克希爾計劃分別投入50億美元購買Alphabet A類股和C類股。融資用途包括擴大AI基礎設施和計算能力，同時也包括員工股權歸屬相關稅款及一般公司用途。

連續增持與定向認購釋放了不同於普通財務投資的信號。二級市場買入可以根據估值和市場波動靈活調整，私募配售則意味着伯克希爾直接爲Alphabet的資本擴張提供長期資金。這項投資的規模和推進方式說明，巴菲特接受了Alphabet短期資本回報下降的可能，同時判斷公司在AI競爭中的長期勝率足以補償這一風險。

02、巴菲特親口表達的三層判斷

巴菲特在採訪中主要表達了三層判斷。第一，他承認過去沒有投資Google是一個錯誤。當主持人問到，爲什麼過去在Google資本投入較輕、市場更喜歡這門生意時沒有買入，如今公司開始大規模投入資本，伯克希爾反而開倉，巴菲特直接回答：「我犯了一個錯誤。」這並非他第一次承認錯過Google。

第二，他投的Alphabet過去形成的經營記錄。巴菲特表示，Alphabet成爲贏家的概率高於華爾街推銷的90%或95%的公司。這裏的核心詞是「record」，即公司過去長期積累的經營記錄。他認爲，一門優秀生意需要在較長時間內獲得高於無風險資產的資本回報，並且最好還能以較高回報繼續投入新增資本。AI公司的問題正在於，它們需要投入數千億美元，但投資者暫時難以判斷這些資本最終能產生多少現金回報。

第三，他認爲各大公司都在快速燒錢，是因爲這些AI公司已經沒有停止投入的選擇。巴菲特談到超大規模科技平台時表示，這些公司正在參加一場自己並不想參加的遊戲。AI基礎設施投資之所以繼續擴大，並不完全因爲管理層都確信回報足夠高，而是任何一家企業都無法承擔主動退出的後果。只要競爭對手可能通過更好的模型、更低的推理成本或新的產品入口改變現有市場，縮減投資就可能威脅搜索、雲計算、辦公軟件和廣告等核心業務。

這三層判斷放在一起，巴菲特的投資邏輯就比較清楚了。他沒有否認AI資本開支存在過度投資風險，也沒有判斷所有AI公司都會得到高回報。他更接近於認爲：既然這是一場無法退出的高成本競賽，最終勝率會向已經擁有現金流、用戶入口、基礎設施和商業化能力的少數公司集中，而Alphabet是其中經營記錄較容易驗證的一家。

03 爲什麼要重倉Alphabet？巴菲特買是Alphabet的商業底盤

1. 他押注經營記錄，判斷Alphabet將AI轉化爲收入和現金流的概率，高於多數競爭者。

生成式AI行業經常按照模型的推理、編程、多模態和上下文能力進行排名，但這些優勢可能隨着下一代產品發佈迅速變化。

巴菲特認爲其並不擅長判斷排名，也很難擅長。伯克希爾不需要判斷Gemini未來每一代都領先，只需要判斷Alphabet將AI轉化爲收入和現金流的概率，高於多數競爭者。

Alphabet與大量純AI公司的差異，首先在於它不需要從零開始尋找用戶。Google 控制搜索、Chrome、Android、YouTube、Gmail、Google Maps、Workspace和Google Cloud等入口。Alphabet披露，Gemini已經接入公司13款月活用戶超過10億的產品，其中5款產品用戶超過30億。AI Overviews月度用戶超過25億，AI Mode推出約一年後月度用戶超過10億。這意味着Alphabet可以把模型直接部署到現有產品中。每一次搜索、視頻推薦、廣告投放、郵件處理和企業辦公，都可能成爲AI的應用場景。相比之下，許多獨立AI公司需要先承擔模型訓練和推理成本，再通過廣告、應用商店或合作渠道購買用戶，最後才能測試訂閱、API或企業服務是否能夠覆蓋算力成本。

Alphabet還擁有多種變現方式。搜索可以通過廣告變現；Google Cloud可以出售算力、模型、數據平台和安全服務；Gemini和Google One可以通過訂閱變現；Workspace可以通過企業席位費變現；YouTube可以通過廣告、訂閱和推薦效率獲得收益。

這些收入渠道並不要求模型API本身保持很高的利潤率。即使未來基礎模型能力趨同、API價格下降，Alphabet仍可以通過流量入口、雲服務、企業軟件和廣告系統承接AI產生的價值。巴菲特押注的是一套經過驗證的商業系統，而不是某一項技術指標能夠永久領先。

2. 他過去錯過Google，是因爲把商業模式誤判成了技術問題

2017年伯克希爾股東大會上，巴菲特曾回顧自己錯過Google的原因。伯克希爾旗下汽車保險公司GEICO 很早就是Google廣告客戶。當時，GEICO獲得一次廣告點擊，需要向Google支付大約10至11美元。這個數字已經揭示了Google搜索廣告的經濟價值。Google獲得一次新增點擊的邊際交付成本則相對較低。搜索基礎設施需要持續投入，但一旦索引、廣告系統和流量入口形成規模，多一次商業搜索並不需要增加等比例的人工、門店或銷售人員。廣告收入可以隨着查詢量和競價強度增長，而交付成本不必同步增加。

巴菲特當年已經通過GEICO看到了這門生意的客戶價值，卻仍然把Google歸入自己難以預測的科技行業。他關注的是搜索技術可能快速變化，沒有充分重視Google已經控制了用戶意圖、廣告預算和商業分發渠道。

他錯過Google的關鍵，不是沒有看懂搜索技術，而是沒有及時把搜索廣告識別爲一門可以衡量投入產出、具有低邊際成本和網絡效應的生意。

今天Alphabet的產品和技術遠比2017年複雜，但商業底盤並沒有消失。用戶仍需要尋找信息、比較商品、觀看視頻、處理郵件和完成工作；企業仍需要獲取客戶、購買計算資源和提高員工效率。AI改變了產品形態，卻沒有消除這些需求。

對巴菲特而言，這使Alphabet重新變得「可以理解」。他不必預測所有技術細節，只需要回答幾個商業問題：用戶是否繼續使用Google的產品，廣告主是否繼續獲得可衡量的回報，企業客戶是否願意爲Cloud和AI服務付費，Alphabet是否能夠以低於收入增量的成本提供這些服務。

只要這些問題的答案仍然爲正，Alphabet就不只是AI模型開發商，也是一套連接用戶、企業客戶、廣告預算和計算資源的商業基礎設施。

04 AI資本開支越大，爲什麼反而可能強化Alphabet的壁壘

Alphabet預計2026年資本開支達到1800億至1900億美元，約爲2022年310億美元的六倍，也約爲2025年的兩倍。公司同時預計，2027年資本開支還將顯著高於2026年。

2026年一季度末前的過去十二個月，Alphabet經營現金流約1740億美元，而公司預計全年資本開支達到1800億至1900億美元。資本開支已經可能超過同期經營現金流，公司因此同時擴大債務和股權融資。

圖：Alphabet經營現金流、現金與債務變化

數據來源：Alphabet 2026年6月投資者演示材料

但資本開支越大，也可能產生第二種結果：大幅提高參與AI競爭的最低門檻。

基礎模型競爭已經不只是研究團隊之間的算法競爭。企業需要同時擁有芯片、數據中心、電力、網絡、訓練數據、模型人才、雲平台和產品分發渠道。即使一家初創公司能夠開發出優秀模型，也可能因推理成本過高、缺少穩定算力或沒有足夠用戶而難以實現商業閉環。

Alphabet的優勢在於，同一套基礎設施可以被多個業務共同使用。底層TPU、服務器、光纖和數據中心可以服務Gemini訓練，也可以支持搜索推理、廣告系統、YouTube推薦、Workspace、開發者API和Google Cloud客戶。

Alphabet披露，其基礎設施包括約1000萬公里陸地和海底光纖、30多個數據中心和40多個Cloud區域。公司同時提供自研TPU、Axion CPU和英偉達GPU，試圖在芯片、數據中心、模型、開發工具與產品之間形成一體化體系。

自研TPU是這一結構的重要環節。TPU即張量處理器，是Google爲機器學習負載設計的專用芯片。Alphabet已經推出第八代TPU 8t和TPU 8i，分別服務大規模訓練和推理需求。公司披露，2025年Gemini服務成本下降78%，Gemini 3推出後，核心AI響應成本又下降超過30%。它們說明Alphabet正在同時擴大總算力和降低單位推理成本。

這正是高資本開支可能形成壁壘的條件：投入規模大隻是起點，真正重要的是基礎設施利用率。如果同一座數據中心只能服務單一聊天機器人，資本回收路徑會比較狹窄；如果它能夠同時支持搜索、廣告、雲計算、視頻推薦、辦公軟件和外部開發者，固定成本就可以由多個業務分攤。

規模較小的AI公司則可能面臨相反局面：需要向外部雲廠商購買昂貴算力，收入來源主要依賴訂閱或API，獲客還要支付額外渠道費用。一旦模型價格下降或用戶增長放緩，基礎設施成本很難迅速收縮。

因此，AI資本開支對Alphabet具有雙重作用：短期壓縮自由現金流，長期可能把算力規模、單位成本和產品分發變成更難複製的壁壘。巴菲特真正押注的，並不是花錢本身會創造優勢，而是Alphabet比大多數公司更有能力提高這些資產的使用率。

05 高資本開支是否合理，最終要通過收入、利潤和客戶需求驗證，而Alphabet已經開始有正面信號

高資本開支是否合理，最終要通過收入、利潤和客戶需求驗證。Alphabet披露的2026年一季度數據，目前提供了部分正面信號。

一季度Alphabet收入接近1100億美元，同比增長22%；營業利潤達到400億美元，同比增長30%。Google搜索及其他業務收入同比增長19%，Google Cloud收入同比增長63%。Cloud積壓訂單環比接近翻倍，達到4620億美元，其中略高於一半預計在未來24個月確認收入。

Google Services收入同比增長16%，營業利潤率由上年同期的42%提高至45%；Google Cloud一季度收入達到200億美元，營業利潤達到70億美元，利潤率提高至33%。Alphabet稱，企業AI解決方案首次成爲Cloud最大的增長貢獻來源。

圖：Google Services與Google Cloud 2026年一季度經營表現

數據來源：Alphabet 2026年6月投資者演示材料

這組數據說明，Alphabet目前還不是用一項持續衰退的舊業務補貼尚未形成需求的AI項目。搜索收入仍在增長，Cloud同時實現收入增長和利潤率提升，訂閱業務也在擴大。Alphabet付費訂閱數量已經達到3.5億，2025年YouTube廣告和訂閱收入合計超過600億美元。

搜索業務的驗證尤其重要。AI回答可能減少傳統網頁點擊，也會增加單次查詢的計算成本。如果用戶在AI答案中直接獲得信息，廣告展示和點擊模式需要重新設計。但Alphabet披露，AI Overviews和AI Mode正在提高用戶參與度，搜索查詢量在最近一個季度達到歷史高點，搜索收入仍增長19%。

這還不能證明AI搜索的長期商業模式已經穩定。搜索增長可能同時受到廣告價格、查詢量和宏觀廣告需求影響，資本開支與折舊的壓力也會在後續季度逐步體現。從當前數據看，AI產品部署尚未破壞Google最重要的現金流來源。

Google Cloud則提供了另一類驗證。4620億美元積壓訂單表明，企業客戶正在簽署期限較長的雲計算和AI合同。75%的Cloud客戶已經使用Google的AI產品，公司一季度簽署的1億至10億美元大型合同數量同比增加一倍。

Alphabet已經提供的驗證可以概括爲三點：搜索沒有明顯衰退，Cloud正在獲得企業AI訂單，訂閱和廣告爲AI提供了更多變現出口。這些證據足以解釋巴菲特爲什麼認爲Alphabet的勝率高於大量尚未建立收入模式的AI公司。

06 總結一下：他爲什麼選擇Alphabet，而不是廣泛押注所有AI公司

第一，Alphabet已經擁有能夠支持AI投資的現金流。許多AI公司需要先融資建設算力，再依靠未來收入覆蓋成本。Alphabet過去十二個月經營現金流約1740億美元，截至2026年一季度末持有1270億美元現金及可交易證券。雖然1800億至1900億美元資本開支仍然需要債務和股權融資，但公司不必把生存完全建立在資本市場持續開放的假設上。

第二，Alphabet已經擁有廣泛的用戶。搜索、Chrome、Android、YouTube、Gmail和Workspace讓Alphabet可以直接向全球用戶部署AI。獨立AI公司通常要從零建立品牌，或者依賴瀏覽器、操作系統、應用商店和搜索廣告獲客。Alphabet把Gemini嵌入現有產品，能夠減少新增產品的分發成本，並獲得更大規模的使用數據。

第三，Alphabet擁有多個變現渠道。AI可以通過搜索廣告變現，也可以通過Cloud算力、企業軟件、消費者訂閱和開發者API變現。即使其中一條路徑低於預期，其他業務仍可能吸收部分基礎設施成本。這種收入結構降低了Alphabet對單一模型訂閱或API價格的依賴。

第四，Alphabet同時控制模型和基礎設施。公司既有Google DeepMind和Gemini模型，也有TPU、數據中心、全球網絡與Cloud平台。全棧模式不保證每個環節都最強，卻使Alphabet能夠在芯片、模型和產品之間聯合優化成本。例如，自研TPU可以根據內部負載調整設計，搜索和Cloud又可以提供足夠大的使用規模。

第五，Alphabet已經證明自己能夠把技術能力轉化爲商業收入。這也是最符合巴菲特語言習慣的一點。搜索廣告、YouTube和Google Cloud都經歷了從技術產品到大規模收入來源的過程。巴菲特不需要相信管理層講述的全部AI願景，只需要判斷這家公司過去是否具備反覆商業化新產品的記錄。

伯克希爾選擇的不是最「純」的AI公司，而是一家即使基礎模型利潤下降，也可以依靠廣告、雲計算、訂閱和分發渠道獲得收益的公司。

這種選擇符合巴菲特過去對蘋果的理解方式。他並不一定要把公司視爲單純的科技製造商，而是觀察用戶關係、品牌、生態系統和重複消費。Alphabet的商業模式與蘋果不同，但兩者都擁有大量用戶入口和可持續變現渠道。

07 多一層反思：巴菲特的判斷的潛在風險在哪裏？

Alphabet的投資邏輯成立，至少需要跨過以下幾道關口。

第一，搜索可能被AI改變。Google當前最大的利潤來源仍是搜索廣告。生成式AI可以直接回答用戶問題，減少跳轉到網站的需要。廣告位置、點擊率和商業查詢的呈現方式都可能變化。Alphabet需要證明，AI搜索帶來的新增查詢量、更復雜的商業意圖和更高廣告轉化，能夠覆蓋點擊減少和推理成本上升。

第二，資本開支、折舊和融資成本可能長期快於AI收入增長。1800億至1900億美元資本開支意味着大量新增服務器、芯片、數據中心和電力資產，相關折舊將在未來數年持續進入利潤表。Alphabet還在擴大債務併發行普通股和強制可轉換優先股，新增資本同時帶來利息成本和潛在股權稀釋。如果設備利用率低於預期，或者新一代芯片使既有設備提前落後，收入增長未必能夠同步轉化爲每股自由現金流。

第三，自研芯片也可能帶來路線風險。TPU能夠幫助Alphabet降低成本，但自研芯片需要持續投入研發、軟件生態和供應鏈資源。如果行業負載變化，或者外部通用芯片在性能和生態上保持明顯優勢，Alphabet仍需同時採購多種計算平台。全棧體系能夠帶來協同，也提高了技術投資和資源配置的複雜度。

第四，Cloud積壓訂單不等於已經實現的利潤。4620億美元積壓訂單爲未來收入提供了可見度，但訂單需要經過算力建設、客戶部署和收入確認。大型AI合同可能伴隨較高的設備投入和價格優惠，收入增長不必然對應同等幅度的自由現金流增長。

第五，Alphabet的產品協同也可能受到監管限制。搜索、瀏覽器、移動操作系統、廣告技術和帳戶體系之間的協同，是Alphabet降低分發成本的重要基礎。如果監管措施限制默認入口、數據共享或廣告業務整合，Alphabet利用現有產品推廣AI的能力可能減弱。

巴菲特押注的是Alphabet在AI淘汰賽中的相對勝率，不是1900億美元資本開支必然獲得高回報。如果AI收入能夠持續覆蓋折舊、融資成本和股權稀釋，高資本開支會強化Alphabet的規模壁壘；如果收入增長跟不上資產擴張，今天的基礎設施優勢也可能變成未來的固定成本壓力。

結論1、巴菲特投資Alphabet，核心依據不是某一代Gemini模型領先，而是公司長期將用戶流量、商業意圖和技術能力轉化爲現金流的經營記錄。

2、AI資本開支是一場大型平台難以退出的競爭，短期會壓縮自由現金流，長期則可能淘汰缺少資金、基礎設施和用戶分發能力的參與者。

3、Alphabet的主要優勢在於搜索、廣告、Cloud、YouTube、Workspace和訂閱等多個商業化出口，可以共同分擔AI基礎設施成本。

4、真正需要驗證的不是巴菲特是否看好Alphabet，而是AI收入增量能否持續覆蓋1800億至1900億美元資本開支、折舊、融資成本和股權稀釋。

風險提示:上述內容均爲筆者個人觀點，投資者需風險自擔。

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