AI需求还在高速增长，Alphabet却先被市场泼了一盆冷水。第三季度，谷歌母公司Alphabet营收同比增长25%，云业务收入更是翻倍至307亿美元，Gemini应用用户突破10亿。但与此同时，公司自由现金流转为负值，净利润明显下滑，长期债务同比激增约479%。财报发布后，Alphabet股价下跌超过10%。这并不意味着AI需求退潮，而是市场正在重新检验：巨额AI投资究竟何时能够转化为足够回报。
营收增长25%，为何市场仍不买账？
从表面数据看，Alphabet本季度并不差。
公司第三季度营收为1275.8亿美元，同比增长25%；但略低于分析师预期的1282.2亿美元。调整后每股收益为2.67美元，低于市场预期的3.02美元。
更重要的是，这是Alphabet近四年来首次出现营收和利润双双不及预期。
净利润从去年同期的349.8亿美元降至261.7亿美元。经营利润为405.8亿美元，也低于FactSet给出的431.9亿美元预期。
真正令市场警觉的，是自由现金流。
Alphabet第三季度自由现金流为负90.7亿美元，远低于分析师预期的负27亿美元。也就是说，AI基础设施建设带来的现金支出，已经开始明显超过公司当期产生的自由现金。
对于一家长期被视为“现金奶牛”的科技巨头来说，这一变化自然触动了投资者敏感神经。
云业务翻倍，AI需求并不冷
不过，Alphabet的业务基本盘并没有失去增长动能，尤其是云业务。
第三季度，Google Cloud收入同比增长超过一倍，达到307亿美元，高于分析师预期的287亿美元。公司继续从亚马逊（AMZN）AWS和微软（MSFT）Azure手中夺取市场份额。
Google Cloud CEO托马斯.库里安在首次公开财报电话会议发言中表示，公司正看到来自AI实验室、资本市场、金融服务机构和企业的“非凡需求”和强劲增长。
这部分业务几乎成为财报中的唯一亮点。
Jefferies分析师布伦特.希尔表示，云业务是Alphabet唯一超预期的业务，增速达到103%；但市场预期约为100%，因此超预期幅度并不大，其他业务则普遍未达预期。
换言之，云业务很强，却不足以抵消市场对成本、利润和现金流的担忧。
Gemini用户破10亿，AI产品仍在加速普及
在消费（883434）端，Alphabet的AI产品也展现出了惊人的扩张速度。
公司透露，Gemini应用用户已达10亿，成为谷歌历史上增长最快的产品。CEO桑达尔.皮查伊还表示，公司近期推出的Argon Gemini模型需求强劲；周三发布的Carbon版本则在“几乎所有领域”都优于Argon。
搜索业务同样体现了AI带来的需求变化。
第三季度，Alphabet搜索收入同比增长12%，至633.5亿美元，但低于分析师预期的649.6亿美元。皮查伊指出，公司的AI投资推动搜索查询量达到过去五年来的最高增速。
这意味着，虽然搜索收入未能达到市场预期，但用户并未离开搜索，反而因AI功能获得了更活跃的查询需求。
巨额资本开支，才是股价下跌的真正压力源
真正令市场紧张的，是AI投资所伴随的巨额支出。
Alphabet第三季度资本开支达到513.6亿美元，虽然低于分析师预期的550.9亿美元，但整体规模仍处于历史高位。公司维持全年资本开支预期在1950亿至2050亿美元之间，并预计年度资本开支将先超过2000亿美元，再在2027年进一步超过3000亿美元。
Alphabet CFO阿纳特.阿什肯纳齐在财报电话会上表示，公司继续预计2027年资本开支将显著增加，具体细节将在第四季度财报电话会上披露。
与此同时，公司的长期债务已从一年前的216亿美元增至1251亿美元，增幅约479%。
在AI投资回报尚未完全兑现之前，资本开支和债务同步上升，自然会让市场重新审视Alphabet的估值逻辑。
股权投资收益大幅波动，也放大了利润压力
除了主营业务，股权投资相关项目也加剧了业绩波动。
第二季度，Alphabet曾从股权投资中获得990.3亿美元收益，主要受SpaceX（SPCX）和Anthropic持股推动。但到了第三季度，该类别转为亏损86.6亿美元。
这种大幅波动进一步压低净利润，也让投资者看到了AI股权投资对财报的放大效应：上行时可以显著增厚利润，下行时同样会拖累业绩。
AI没有退潮，但市场已经开始“验真”
这份财报最鲜明的特点，是业务前景与市场反应之间的错位。
一方面，Alphabet的AI需求仍然旺盛：云业务翻倍，Gemini用户突破10亿，搜索查询增速达到五年最高，AI模型迭代也在加速。
另一方面，自由现金流转负、净利润下滑、资本开支和债务同步攀升，又让投资者不得不面对一个现实问题：AI竞赛不是只看谁增长更快，也要看谁能更高效地把增长变成利润和现金流。
市场这次抛售Alphabet，并不是否定AI，而是在给AI投资做一次“压力测试”。
未来Alphabet需要证明的，不只是自己能够继续抢到AI需求，更是这些庞大的数据中心、芯片和模型投入，最终能够换来足够快、足够厚的财务回报。(凤凰AI研究院)
