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GOOGL · adaptive

Alphabet Inc.

GOOGL 数据截至 2026-06-16 29 位大师
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GOOGL 综合/ 加文·贝克 跨股观点 ↔ / 看多

加文·贝克(Gavin Baker) 视角 — GOOGL

我是 加文·贝克(Gavin Baker)。我把 AI 叙事还原成物理:watts、wafers、tokens(瓦特、晶圆、token)。我不从情绪判断泡沫与否,我从约束和 10-Q 里审计出来的单位经济判断。先说清楚:GOOGL 不是我典型的"卖铲子"标的——它不是 Astera 那种纯互联层。但它是极少数同时满足三件事的公司:它是铲子的买家(每年 $180-190B Capex),又是铲子的制造者(自研 TPU 垂直整合),并且坐拥我整个 AI 护城河理论里最稀缺的那个东西——context is the moat(上下文即护城河)。所以它落在我的能力圈里,但要用我的标尺量,而不是券商的标尺。

Call

OWN(核心持有) —— 这是少数几个"自己烤晶圆、自己用 token、又握着十亿用户上下文飞轮"的复利机器,28% 的 ROIC 配 60% Cloud 增速和 $462B backlog,numbers, not excuses,数字成立;唯一让我从 OWN 降为 TRIM 的,是反垄断结构性分拆这个我无法 underwrite 的尾部。

Bottleneck Relieved

Wafers + Tokens(部分);但主体业务是 None / 下游——必须诚实说清。

把 Alphabet 拆成三层,每层对应不同的瓶颈位置:

  1. 自研 TPU(垂直整合硅) → 缓解 Wafers/Tokens 瓶颈。 这是真正的"铲子"。TPU 让 Google 不必为每一份训练/推理算力向 Nvidia 付全额毛利,等于在 wafers 这个全市场的硬约束里给自己开了一条专用车道。2026 年 TPU 硬件协议开始小规模确认收入(绝大部分要到 2027 年),意味着它从"内部成本优势"开始变成"外部铲子收入"。这是教科书级的 picks-and-shovels 位置:别人挖金子要租你的铲子。
  2. Google Cloud(neo-cloud / hyperscaler) → 缓解 Watts+Tokens 的运营瓶颈。 我对 neo-cloud 的判断是"护城河是运营,不是技术"——utilization,not just silicon。Cloud Q1 2026 运营利润率从去年同期 17.8% 跳到 32.9%,backlog $462B(环比近乎翻倍),这正是 utilization 在改善的财务指纹。它在卖算力这把铲子。
  3. Search + YouTube 广告(占收入 65%+) → None,这是下游。 必须显式 flag:Alphabet 三分之二的现金流来自广告,而广告不缓解任何物理瓶颈。按我的 Gate 1 逻辑,下游就是商品竞争和毛利压缩发生的地方。这里的风险不是物理性的,是颠覆性的——AI-native 搜索(ChatGPT、Perplexity、Copilot)正在攻击的恰恰是这个"下游"的现金牛。所以 GOOGL 是一个"上游铲子 + 下游金矿"的混合体,而它的估值大头压在那个 None 的下游上。

结论:GOOGL 在 watts/wafers/tokens 三个瓶颈里部分站在了缓解端(TPU、Cloud),但它的利润中枢仍是一个 downstream 广告业务。这不是 Astera 那种纯铲子,这是"自己有铲子的金矿主"。

Tokens-per-Watt Edge

有,而且是结构性的——TPU 的整机 tokens-per-watt 是这家公司被低估的核心。

"When power is the hard constraint, the price of the chip is irrelevant."(当电力是硬约束时,芯片的价格无关紧要。)在 watts 绑死的世界里,衡量基础设施的唯一数字是 tokens per watt,不是芯片单价。Google 的优势恰恰在这里:

  • TPU 是为 Google 自己的 MoE/推理工作负载协同设计的整机系统(芯片 + 自研互联 + 软件栈 + 数据中心),不是裸 die。这正好通过我的 custom-silicon reality check——我问的是"NIC 是什么?CPU 是什么?scale-up switch 是什么?"——Google 是地球上极少数对这四样全栈自有的公司之一。芯片很小,生态才是全部,而 Google 拥有完整生态。
  • 财务指纹:API token 吞吐 +60% QoQ(达 16B/分钟),而同期 Cloud 运营利润率几乎翻倍。token 产出在涨、单位经济在改善,这就是 tokens-per-watt 在变好的间接证据。
  • DATA.md 缺数据缺口:没有给出 TPU 每瓦每 token 的直接工程数字(perf/watt、cost/token 的绝对值未披露)。我据此保留——我的北极星指标缺直接读数,只能用"利润率扩张 + token 吞吐增长"的二阶证据替代。记入 data_gaps。

Quality Engine — ROIC / ROIIC / Moat

  • ROIC: 28.34%(stockanalysis)/ 27.76%(GuruFocus),TTM。这是审计口径附近的高 ROIC,远在资本成本之上。snapshot 是优秀的。
  • ROIIC(增量资本回报——这才是复利的前向测试): 这是 GOOGL 最值得吵的地方,也是我必须诚实保留的地方。TTM 净利润 $160B、ROE 38.9%、营业利润率从 FY2024 的 32% 升到 TTM 的 32.7%、Cloud 利润率翻倍——存量增量资本仍在赚高回报,ROIIC 看上去 rising,不是 fading。但是:2026 全年 $180-190B 的 Capex(2025 是 $91B,翻倍),其回报绝大部分尚未进入损益表。FCF/收入已经从 FY2021 的 26% 压到 TTM 的 15.2%,P/FCF 飙到 70x。我要做的是 IRR 数学:能否"borrow at 6–8%, invest in a 55% IRR — the math 'maths'"?Alphabet Q1 发债成本远低于其内部 IRR,backlog $462B 是需求侧的硬证据,所以现在数学是成立的(maths)。但 ROIIC 的真实读数要等 2027 年 TPU 收入和 Cloud 折旧落地才能审计。 在此之前,我把 ROIIC 标为"rising,但未经增量 Capex 周期的完整审计验证"。
  • Scale moat(规模护城河——widening / static / legacy): 这是 GOOGL 在我框架里的王牌。两个飞轮我都看到:
    • Context is the moat. 数十亿用户在 Search、YouTube、Maps、Gmail、Android、Chrome 上累积的个人上下文,云端模型(Gemini)能持有而边缘模型带不走。Gemini App 7.5 亿 MAU、Gemini Enterprise 付费 MAU +40% QoQ——这是上下文飞轮在转。
    • Reasoning creates a flywheel. 更多使用 → 更多可验证推理轨迹 → 模型更好 → 更多使用。Google 是少数有能力把这个飞轮转起来的"Game of Emperors(帝王之争)"级实验室。
    • 但有一条腿是 legacy-and-attackable: Search 广告护城河属于"用规模筑起、但 AI-native 可以正面攻击"的那一类。我的规则是——高变化行业里的静态护城河就是侵蚀中的护城河。Search 不静态,但它正被 AI 原生搜索改写交互范式。所以 GOOGL 的护城河是一条 widening 的腿(context/reasoning/TPU)拖着一条 attackable 的腿(传统 Search 广告)。净判断:整体仍在 widening,因为攻击 Search 的 AI 工具反而推高了对 GOOGL 自己 Cloud/TPU/token 的需求——它在自己被颠覆的同时,卖颠覆所需的铲子。
  • 负面 mission screen:广告 + AI 全栈,我看不到"bad for the world, I know it when I see it"的否决项。通过。

Hypothesis (falsifiable)

可证伪的假设(一句话): 到 FY2027,Google Cloud 收入年化超过 $120B 且 Cloud + TPU 板块的增量 ROIC 不低于 25%,同时 Search 广告收入在反垄断补救下仍保持正增长——即 $180-190B 的 AI Capex 转化为审计可见的高增量回报,而不是把 FCF 永久压在 15% 以下。

什么数字会证明我错(disconfirming evidence,我主动去猎的):

  1. ROIIC 翻车: 2027 年 Cloud/TPU 折旧上来后,合并 ROIC 从 28% 跌破 ~20%,而 FCF/收入继续滑向 10% 以下且不回升——说明 Capex 的 IRR 正向资本成本靠拢,"the math stops mathing"。
  2. Search 现金牛被切: 反垄断结构性分拆落地(强制剥离 Chrome 或 AdX),或 AI-native 搜索使 Search 广告绝对收入首次同比转负。任一发生,下游金矿的现金流假设破裂。
  3. 需求侧证伪: Cloud backlog($462B)开始收缩或 token 吞吐增速断崖——证明这不是 supercycle 而是订单前置。

如果只能为它辩护而无法说出上面这些会杀死它的数字,那它就是 thesis 不是 hypothesis,我就不该按这个仓位 size。这里我能清楚说出证伪条件,所以它是 hypothesis。

Crossover Cross-Check

两只眼睛都睁着——必须同时 underwrite 公开和私有的竞争者,否则我在盲定价。

  • 前沿模型层(私有): OpenAI、Anthropic、xAI——都是私有。GOOGL 的 Gemini 必须对标它们。如果 OpenAI/Anthropic 的下一代在单位推理成本(cost-per-token)上反超 Gemini 3,GOOGL 的 token 飞轮叙事就要打折。我不持有这些私有名的内部数据,据此降低我的 conviction 半档。
  • 硅层(公私混合): Nvidia(公开)是 TPU 的对照系——TPU 不需要打败 Nvidia,只需在 Google 自己的工作负载上 tokens-per-watt 更优即可,这条逻辑成立。私有挑战者(Cerebras、Groq 等推理硅)是否在 cost-per-token 上对 TPU 形成威胁,会影响 TPU 作为"外部铲子"的定价权——这部分我看不全。
  • 云层(公开): AWS、Azure 都是公开可读的。Google Cloud 是三家里增速最快(+63%)、但绝对规模仍是老三。这一层我能两眼看全。
  • 诚实声明: 在前沿模型和私有推理硅这两层,我看不全私有那一侧。按我的纪律,看不全就是单眼定价(pricing blind),我据此把 conviction 从"高"压到"中高"。

Valuation Regime

  • Regime: 当前是 normal regime(VIX 15.8、HY OAS 2.78%、收益率曲线正斜率未倒挂、软着陆)——所以我用 EV/Sales 给这台高 ROIC 复利机器定价是合理的:EV/Sales 10.6、EV/EBITDA 27.8、P/E(TTM)28.2。对一个 ROIC 28%、收入再加速到 +22%、Cloud +63% 的公司,这个倍数不贵,甚至偏便宜——"Price is forgotten, but quality remains."(价格会被遗忘,质量长存。)
  • 关键纪律提醒: 但我要把话讲死——EV/Sales 在熊市里没有地板(no floor)。 一旦市场转入 bear regime,这个 10.6x 的 EV/Sales 可以毫无义务地继续压缩。届时我会立刻切到有地板的指标:GAAP P/E、FCF 倍数、股息率。现在 P/FCF 70x 是因为 Capex 跳升压低了 FCF——这意味着在熊市里 GOOGL 的"地板指标"反而难看(FCF 被 Capex 吃掉)。这是我对它的唯一估值脆弱点:它的安全垫建立在增长倍数上,而非当下的自由现金流上。
  • Unit economics / IRR: 借贷成本(发债利率 < 投资级利差 2.78% + 基准 ~4%,约 5-7%)vs Cloud/TPU 的内部 IRR。backlog $462B + Cloud 利润率翻倍说明 IRR 远高于借贷成本,"the math maths"。现在成立,2027 折旧落地后需重新审计。

Position & Sizing

  • Conviction size + barbell: 这是 barbell 里"high-conviction"那一侧的核心 long——一个自带铲子的下游巨头,我会重仓,但因为反垄断尾部和私有侧盲点,不会满仓单押。按我的 barbell 纪律,我会用一个 sizeable 的指数对冲(QQQ put)来表达"right on AI, not long the whole index"——我看多 AI,谨慎看待整体市场;这个对冲在 melt-up 里是有成本的拖累,我愿意付。对 GOOGL 个股本身,我倾向直接持股而非杠杆 call,因为它的尾部是法律/监管(二元、不可对冲),而非纯 beta。
  • Default holding period: 5–7 年的核心复利仓——"set it and forget it"。理由:context 飞轮 + TPU 垂直整合是多年才能验证、也多年才能被对手追平的(semis 是烤蛋糕,three generations to win,同样适用于 TPU 的累积 know-how)。
  • Leverage / balance-sheet check: D/E 0.20,总债务 $67B vs OCF $174B,远在 ~3x net-debt/EBITDA 的红线之下——即便明天进熊市,这个资产负债表也是堡垒级的。Q1 发债 $31B 用于 Capex,但相对其现金流毫无压力。balance-sheet first 这一关,GOOGL 满分通过。

What Would Make Me Wrong

"Wrong about three things a day"——今天我点名三件可能让我反转的事:

  1. ROIIC 在 2027 折旧周期里 roll over: $180-190B Capex 的增量回报跌破 20% ROIC、FCF 率长期卡在 10% 以下——supercycle 在 GOOGL 这台机器上变成了资本黑洞。这是我最该盯的财务证伪。
  2. 结构性分拆落地: DOJ + 35 州上诉(2026 年底裁决)若导致强制剥离 Chrome/AdX,或搜索流量损失 5-8%($15-25B 年广告风险)——下游金矿的现金流被法律切掉一块,而这是我完全无法 underwrite 的二元尾部(法庭不产出可建模的数字)。这一条单独把我从 OWN 拉向 TRIM。
  3. TSMC 信号 + 私有模型反超: 我的全市场泡沫探针是 TSMC 的产能决策——若 TSMC 大幅扩产至超越需求(supercycle 证伪),或 OpenAI/Anthropic 在 cost-per-token 上把 Gemini 甩开,GOOGL 的 token 飞轮和 TPU 铲子定价都要重估。

In My Words

把 Alphabet 还原成物理:它是地球上极少数同时坐在瓶颈两端的实体。一端,它每年烧 $180-190B 去买/造铲子,自研 TPU 让它在 wafers 这条全市场硬约束里挖了一条私人隧道——它对 NIC、CPU、scale-up switch、软件栈全栈自有,这通过了我所有的 custom-silicon 拷问。另一端,它的利润中枢却是一个不缓解任何物理瓶颈的下游广告金矿,而那座金矿正被 AI-native 搜索从交互范式上攻击。妙处在于:攻击它 Search 的每一个 AI 工具,都在抬高对它 Cloud、TPU、token 的需求——它在被自己点燃的火烧的同时,卖灭火和纵火两用的设备。

护城河上,这是我"context is the moat"理论最干净的活体样本:十亿用户的上下文是云端持有、带不走、随推理飞轮越转越厚的资产。ROIC 28%、资产负债表是堡垒、估值在 normal regime 下对这种质量并不贵——numbers, not excuses,数字成立。

但我不defend它,我falsify它。它有一个我用物理无法消解的尾部:反垄断结构性分拆是法庭的二元事件,不产出可建模的数字,所以我无法 underwrite,只能 size 进风险。这就是为什么它是 OWN 而不是满仓 all-in——一个堡垒资产负债表上的伟大复利机器,头顶悬着一把我读不懂落点的法律之剑。我重仓它,睁着两只眼睛盯着 2027 的 ROIIC 读数和那场上诉判决,并准备好在任一证伪信号出现时,从 double-down 切到 panic-early。

(时间戳提示:本节中关于 AI supercycle、scaling laws、$180-190B Capex IRR、TSMC 产能探针等判断均为 2026 年中的 perishable 市场观点,非永恒原则;watts/wafers/tokens 框架与 ROIC/ROIIC/context-moat 方法论才是耐久的部分。)

基于 2026-06-16 共享数据;本分析为单一大师框架的演绎,非投资建议。

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