谷歌会率先削减AI开支吗？

下面这个今天被传的非常广，海外有个分析师，认为谷歌可能会率先削减资本开支，而且AI泡沫会破裂。

我们下面会分析一下他的观点，但关于资本开支，凌晨就可以揭晓了，谷歌将在美国时间7月22日盘后公布2026年第二季度财报，电话会定于美东时间7月22日下午4:30举行，对应北京时间7月23日凌晨4:30。财报将在电话会开始前发布。

关于谷歌最新大模型已经谷歌内部算力情况的故事，我们将会在明天的直播中讲一下，也会讲一下这次WAIC的超节点。

在他的分析框架中，AI基础设施投资已经超过企业自身现金流能够承受的范围，模型和算力价格又在持续下降，最终会导致投资回报率不足、资本开支见顶，并向半导体和科技股估值传导。

文章中有些数据都是真实的，但这个文章其实更多的是Damir Tokic过去两年看空AI产业的一次延续。

Alphabet的现金流已经无法覆盖AI扩张

Damir Tokic对Alphabet的判断主要建立在三个事实之上。

首先，Alphabet的资本开支增长速度很快。2026年一季度，公司经营现金流为457.9亿美元，资本开支达到356.7亿美元，按通常口径计算，自由现金流只剩约101亿美元。随着服务器、数据中心、电力和网络设备投入继续增加，资本开支正在消耗越来越多的经营现金流。

其次，Alphabet开始增加外部融资。2026年一季度，公司净发行债务约313.8亿美元，长期债务升至775亿美元。此后，公司又宣布大规模股权融资，用于扩建AI基础设施和全球算力。

第三，Damir Tokic认为Alphabet报告的自由现金流仍然高估了公司的真实现金创造能力。他主张将股权激励以及用于抵消股权稀释的股票回购也扣除。按照这种口径，Alphabet留给股东的自由现金流可能远低于标准财务报表中的数字。

由此，他得出结论：Alphabet已经不能完全依靠内部现金流维持AI扩张，只能通过发债和增发股票继续融资。如果AI投资不能迅速产生足够回报，公司迟早需要降低资本开支。

这套逻辑并非毫无依据。Alphabet的自由现金流确实受到挤压，融资方式也发生了变化。但从这些事实直接推导出“Alphabet将率先削减AI开支”，中间仍然缺少关键证据。

融资增加并不必然意味着公司已经陷入融资约束。Alphabet一季度末仍持有约1268亿美元现金及有价证券，经营现金流也在增长。公司选择在资本市场融资，既可能是现金流不足，也可能是希望保留流动性，在资产负债表、融资成本和股东回报之间进行调整。

同样，资本开支压低自由现金流，也不等于投资不可持续。真正需要判断的是这些投资未来能否带来云业务收入、广告效率和AI产品收入的增长，而不是资本开支本身是否很高。

这不是他第一次宣布AI泡沫破裂

理解这篇文章，不能只看Alphabet的财务数据，还要看作者过去的判断。

Damir Tokic至少从2024年开始，就持续认为AI和半导体行情正在见顶。

2024年中，他判断半导体ETF已经接近顶部，生成式AI泡沫正在破裂。2024年8月，他又认为标普500的反弹即将结束，英伟达财报可能触发下一轮下跌，市场将进入衰退型熊市。

DeepSeek出现后，他进一步认为，低成本模型证明AI训练不再需要如此庞大的资本投入，其他企业将转向更便宜的模型和更低成本的推理方案，AI资本开支会随之大幅下降。

到了2025年，他给出的标普500年末目标是4100点，预计市场可能下跌约30%。但2025年末，标普500收在约6901点，并创下历史新高。这是一个幅度很大的判断偏差。

他对Alphabet也长期偏悲观。此前，他曾发表“在ChatGPT取代Google之前卖出Alphabet”的文章，认为生成式AI会破坏Google搜索的商业模式，并给Alphabet明显低于市场价格的估值。

进入2026年以后，他的观点进一步强化。6月以来，他连续发表文章，认为大模型价格下降代表AI资本开支见顶，Meta出售富余算力代表行业出现算力过剩，企业转向开源和小模型意味着高价前沿模型失去商业基础，科技公司的经营现金流又被股权激励会计高估。

Alphabet可能削减资本开支，只是这套“AI泡沫破裂”叙事中的最新一环。

风险观察有价值，拐点判断可信度较低

Damir Tokic的问题不是完全看错了风险。

AI投资回报率能否覆盖资本成本，确实是未来几年科技行业最重要的问题之一。大模型价格下降、算力租赁价格变化、折旧增加、发债融资和股权稀释，都可能影响AI产业链的利润分配。当前资本开支越高，未来企业对收入和回报率的要求也会越高。

但他长期存在一个明显倾向：把“风险正在积累”直接等同于“泡沫已经破裂”。

这两者并不是一回事。

一种产业可能存在估值泡沫，但资本开支仍会继续增长；模型价格可能下降，但使用量增长得更快；单次推理成本可能降低，却反而刺激更多应用和算力需求。云厂商出售算力，也可能是商业模式扩张，而不一定代表算力已经严重过剩。

Damir Tokic提出的现金流、融资和投资回报率问题值得关注，但这些问题不足以证明AI泡沫已经破裂。考虑到他长期、反复而且经常过早的看空记录，其最新判断的可信度仍然需要打一个较大的折扣。