通信行业周报：谷歌的AI一体化-硬件、大模型、应用生态三体一体250602

<p style="text-indent:32px"><span style="letter-spacing: 0px; font-size: 16px;"><span style="">市场预期差</span><span style="">——与其内耗“杀手级应用何时诞生”，不如聚焦确定性高、布局完善的科技巨头。在 AI 浪潮席卷全球的当下，市场亟需明确一个核心问题：AI 投入如何实现商业回报？我们认为，与其频繁追问“杀手级应用何时落地”，不如聚焦于具备完整 AI 战略闭环的科技龙头，Google 作为全球少数具备“AI 基础硬件+大模型+终端应用群”全面布局的科技巨头，正逐步验证其 AI 战略的可行性与商业化路径。基础财务数据验证 AI 驱动增长，云业务引领商业化突破。25Q1 总营收902.3 亿美元（YoY +12%），净利润 345 亿美元（YoY +46%），营业利润率 33.9%；其中，谷歌云营收 123 亿美元（YoY +28%），增速领跑全业务，25 年初至 25Q1 期末 Vertex AI Studio 和 Gemini API 的活跃用户数量增长了超过 200%；广告业务 AI Overview 功能覆盖 15 亿月活用户，使用 Demand Gen 的企业在购买和潜在客户等目标上的单位支出转化率同比平均增长 26%，Demand Gen 与产品 Feed 结合使用时平均单位支出转化率同比增长超过一倍，抵消传统搜索流量见顶压力。我们认为，AI 杀手级应用不只是个体创新，而是硬件+大模型+应用生态的三位协同。当前 AI 产业链比拼正进入系统性优化阶段，具备从底层算力、自研模型、应用整合能力的大型科技公司，更有可能率先孵化出具规模的商业化应用。Google 的战略特点在于，没有走大部分 AI 创业公司单点突破的道路，而是构建出一个““基础设施-模型-场景”三位一体的闭环系统。Google 凭借多年积累的自研芯片（TPU）、全球范围的数据中心部署、领先的 Gemini 大模型体系以及广泛的底层应用生态（包括Search、Workspace、Android、YouTube、Cloud 等），已经初步形成全链路优势。这种““自研硬件障算算力率率、大模型驱动技迭代、、全 应用反哺数据飞轮”的战略组合，有望成为未来 AI 应用规模化落地的重要依托：（1）硬件层：TPU+OCS 重构 AI 基础设施标准Google 在 AI 基础设施方面持续自研，TPU 与自建光互连网络构成其核心算力优势。谷歌第六、 TPU Trillium 单芯片计算性能相比第五、提升4.7 倍，内存带宽提高一倍，节能 67%，第七、 TPU Ironwood 作为首款转为大规模推理设计的 TPU，与之前最高性能 TPU 对比计算速度提升十倍以上；Apollo OCS 光交换 136 端口功耗仅为 108W，同等 136 端口的 EPS 功耗为 3000W，且交换速度更快、灵活性更高，可向前和向后兼容谷歌数据中心的任何带宽或波长。我们认为，TPU+OCS 的基础硬件储备，让谷歌在 AI 热潮下可能面临的“芯片卡脖子”风险，具备更强的应对弹性。</span></span></p><p><br/></p>