文 | 版面之外
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如果你在2023年和2024年初关注科技新闻,一定看过不少这样的标题:谷歌要完蛋了。
彼时,ChatGpt横空出世,大众铺天盖地的谈论谷歌如何被OpenAI逼到死角,担心这家依靠搜索广告生存了二十多年的巨头会重演诺基亚的悲剧。
然而,刚刚进入2026年,谷歌母公司Alphabet公布的2025年第四季度及全年财报,就彻底终结了这个质疑。
根据最新的财报显示,2025年谷歌的年营收历史性地突破了4000亿美元。去年第四季度,拿下了1138亿美元的收入,平均到每一分钟,这家公司都能赚进几十万美元。更令行业惊讶的是,谷歌云业务的增速达到了惊人的48%,年化收入已经冲过700亿美元大关。
这意味着,即便剥离掉核心的搜索业务,谷歌云也足以成为全球排名前列的独立科技巨头。
这份财报厉害的地方不在于它赚了多少钱,而在于它揭示了一个事实:谷歌已经悄无声息地完成了从搜索入口向全球AI基础设施的转变。
不妨看看财报里的一个细节,谷歌目前的订单积压额高达2400亿美元,环比增长了55%。这说明全球的企业界并不是在试用谷歌的AI,而是在排队抢购它的算力和模型服务。Gemini应用的月活用户已经突破了7.5亿,每分钟处理的Tokens超过100亿。
这种规模的爆发,不是靠一个爆款App就能带动的,而是一套运行了20多年的系统在AI时代突然加速的结果。
当国内的巨头们,百度、阿里、腾讯,纷纷在喊出要对标谷歌、要做中国的AI基础设施时,这份财报像是一面镜子,照出了理想与现实之间巨大的鸿沟。
1、中国巨头都有一个谷歌梦
聊完谷歌,回头看看国内。
在中国互联网的语境里,“成为谷歌”几乎是一种最高等级的赞美。
百度李彦宏在每一个场合都在强调AI第一,阿里吴泳铭上台后,砍掉非核心业务,ALL in“AI+云”,腾讯虽然低调,但混元大模型和云业务的结合也处于内部优先级。
大家为什么都在前赴后继地往谷歌这个模子里挤?
其实道理很简单。如果你是一家科技公司的老板,你会发现谷歌的剧本是全世界最完美兼具养老和奋斗的方案,它拥有全球科技股里最稳定的赚钱能力,又占据着大模型技术天花板。
在资本市场眼中,谷歌就是那个永远有新故事可以讲,且老故事依然在源源不断赚钱的佼佼者。
回到中国市场的商业环境,说白了,传统的消费互联网红利消耗殆尽。 外卖、打车、电商、游戏……这些行业卷得不行,每增加一个用户都要付出巨大的成本。
当资本市场不再相信单纯的规模故事,这时候,技术叙事成为巨头们的新标的。
“成为谷歌”意味着你不再是一家卖衣服的,也不是一家卖广告的,而是一家定义未来的科技公司。这背后的估值逻辑,是10倍甚至20倍的差距。
与此同时,大厂们太怕被颠覆了。
当年字节跳动的崛起让百度和腾讯都出了一身冷汗。
在全球大模型竞速的今天,巨头们拥有统一的共识:AI是下一场战争的必备武器。如果我没有,而对手有,那就不只是少赚点钱的问题,可能会直接掉队。
2、执念与迷失
谷歌的故事和情结在百度、阿里和腾讯身上,表现得尤为明显,但每家的动因和路径却截然不同。
百度,显然是国内最像谷歌,也最渴望成为谷歌的公司。
百度的底层逻辑和谷歌极度相似,都是靠搜索起家,靠广告服务变现。对于李彦宏来说,今天AI不再是选修课,更像是百度的救命符。谷歌面临的危机,百度同样感同身受,如果用户习惯了直接向AI要答案,谁还会去点开那个搜索框?
所以百度比谁都坚决,它是国内最早全量投入自动驾驶、自研芯片(昆仑芯)和预训练模型的大厂。百度希望通过文心大模型,把搜索引擎变成一个巨大的智能体。
但问题在于,百度缺乏谷歌那种全球化的操作系统的支撑。谷歌有Android和Chrome,它可以把Gemini塞进5.8亿台安卓设备里,而百度的流量入口更多局限在百度App这个孤岛上。
入口权的缺失,让百度的AI叙事空有一身武艺,却找不到施展的擂台,难以产生谷歌那种全方位的渗透力。
阿里的谷歌梦则更多体现在阿里云和通义千问的结合上。
阿里的核心是商业交易。在过去十年里,阿里的增长逻辑是通过淘宝、天猫聚合消费场景,然后通过支付宝链接资金流,再通过菜鸟处理物流,最后把这些能力进行数字化打包,卖给企业,也就形成了阿里云。
阿里对标谷歌的逻辑是算力和生态。既然谷歌能让全球前100大SaaS公司中的80%都跑在它的Gemini平台上,阿里也希望中国的企业级应用都长在通义大模型之上。
吴泳铭带队后,对阿里进行了极其剧烈的变革,投入3800亿去攻坚AI,砍掉边缘业务,核心就是为了让云业务回归技术底色,摆脱单纯的***售卖,转而向技术溢价要利润。
但阿里的挑战在于,它的基因太贴近交易了。尤其是,当阿里的电商业务遭到字节、拼多多的挤压时,阿里的AI投入短期内很难形成规模效应和正收益。
腾讯的逻辑则更加内敛。
腾讯的核心是社交和内容,它的护城河是人与人的连接。腾讯的混元大模型,在宣传上没有百度那么激进,但它在内部的渗透很高,一个数据显示,腾讯内部有900多款应用都接入了AI,足见其对AI的渴望和决心。
腾讯想做的是AI时代的操作系统,就像它当年通过微信抢占移动互联网入口一样。
腾讯不需要用户直接去赞美混元模型有多强,它只需要让微信的搜索更聪明、让***号的推荐更精准、让腾讯会议的翻译更流畅。
腾讯对标谷歌的地方在于,它拥有最海量的用户规模和大数据。
但腾讯的隐忧在于,他太擅长洞察人性,能做出让人上瘾的游戏、顺手的社交工具。但当战场转到AI大模型这种需要硬核底层的B端竞技场时,腾讯那种轻量化和重体验的打法就显得有点吃力。
3、为什么“中国谷歌”是伪命题?
为什么我们拥有同样聪明的工程师,也不缺研发投入,甚至在某些模型评测上还能互有胜负,却始终无法在商业版图上真正复制出一个谷歌?
如果我们把谷歌比作一个制定全球交通规则的公司,那么国内大厂更像是在经营一个个高效、繁华的购物中心。
谷歌是外向型的,它的Android、Chrome是全球互联网的公用基础设施。中国巨头是内向型的,生态建立在微信、淘宝、百度App这些超级应用之上,且各自有一套自己的闭环策略,互不开放,各占一方天地。
谷歌的强大,在于它对互联网底层协议的控制力。它不仅仅有模型,还有全球最流行的浏览器内核Chromium,有最普及的手机操作系统Android,有全世界最大的***知识库YouTube。这意味着,当谷歌发布Gemini模型时,它可以直接把这些能力注入到这些底座里。
举个例子,当谷歌云的客户想要调用AI能力时,会发现自己使用的开发环境、分发渠道甚至是硬件芯片(TPU),全都是谷歌体系内的。这种全栈的能力和服务,让谷歌可以制定标准,让别人在它的规则里玩游戏。
而国内大厂的优势在于应用。我们能做出全世界用户体验最好的外卖软件、购物平台和短***App,有着极其高效的工具。但工具和协议之间,隔着一个时代的等级。
当谷歌在思考如何重塑人类获取信息的路径时,国内大厂往往在思考如何让这一个季度的转化率更高。这种短周期的商业反馈机制,决定了我们很难诞生出那种改变全球技术走向的原创性突破。
4、全球化视野 vs 单一市场局限
谷歌的4000亿美元营收里,很大一部分来自全球200多个国家和地区。这意味着它的AI模型每天都在处理几百种语言,对接不同文化的商业逻辑。
这种全球化的颗粒度,不仅带来了海量的收入,更带来了模型的泛化能力。一个在硅谷训练、在印度部署、在东南亚变现的模型,鲁棒性是极其惊人的。
相比之下,国内大厂的AI模型,首要战场是国内。虽然我们的市场足够大,但竞争的烈度也远超想象。为了在有限的存量市场里抢份额,大厂们不得不把精力放在适配上,适配国内复杂的合规要求,适配不同行业的定制需求,起点就被限制在了特定的商业土壤里。
这导致两者的导向完全不同,一个在追求通用智能的巅峰,一个在追求特定战场的胜率。
我们的AI模型在某些垂直细分领域(如中文文案生成、国内物流调度)可能比谷歌更强,但它缺乏一种通用性的霸权。当试图走向世界舞台时,会发现自己缺乏像Android那样全球通用的抓手。
5、工程师文化与产品经理文化
文化层面可能是一个最微妙,也很难改变的差异。
谷歌的组织是工程师驱动。
在谷歌,一个能够优化算法底层效率的工程师,地位往往高于一个能拉来千万级用户的运营主管。他们允许那些看似没用的技术在内部孵化很多年。比如,改变大模型格局的Transformer架构,最初并不是为了盈利而开发的,它甚至在谷歌内部被束之高阁了一段时间。
这种容忍度,是产生原始创新的基础。
而国内巨头更多是产品经理驱动,推崇的是快速迭代,小步快跑。在这种文化下,如果一个项目在两个财报周期内看不到清晰的变现路径,它很可能会被缩减开支或者直接关停。
典型的像腾讯、字节,内部***的目的,都是为了短期内找到一个爆款产品,这种效率很高,但是缺少沉淀和厚积薄发。极高的商业效率,让我们在过去二十年里诞生了微信、抖音这样伟大的产品,但在需要冷板凳、长周期的基础研究面前,它很难孕育出Transformer这种改变世界技术走向的底层原创。
聊了这么多,我们不得不承认一个现实:百度、阿里、腾讯永远成不了“中国谷歌”。
这不是因为我们的工程师不够努力,也不是因为投入的钱不够多,而是因为谷歌那个全球底层协议的生态,是特定时代背景下的孤品。
那是一个全球化红利爆发,互联网标准刚刚建立的特殊窗口期,现在那个窗户已经关上了。
6、全球视野下的中国AI,机会在哪里?
聊到这里,很多人可能会觉得有点悲观。
其实不然。
我反而觉得,中国互联网巨头最大的误区,就是太想成为别人了。
我们不需要中国谷歌,就像美国也没有美国微信、美国抖音一样。一味地在谷歌定义的赛道上追赶,只会让我们永远处于跟随的位置。
中国互联网大厂迫切需要做的,是跳出“成为谷歌”的影子,寻找属于自己的独特叙事。
站在全球视野去看,会发现中国大模型拥有一些谷歌也望尘莫及的独特优势。
中国拥有全球最完整、也最复杂的产业场景。从义乌的小商品加工厂,再到遍布全国的即时配送网络,甚至是满大街跑的外卖。这些场景的数字化程度极高,且产生了海量的、具有实操价值的数据。
谷歌的Gemini可能很擅长写代码、写诗、做PPT,但在面对如何调度十万台无人车在城市巷战中配送,如何优化一个拥有几千道工序的钢铁厂效率时,谷歌不一定有中国大模型更有经验。
AI的普及,最终拼的是成本。当谷歌还在纠结如何平衡高昂的TPU算力成本时,中国的AI创业公司和大厂已经通过精细化的工程调优,把大模型的价格打到了极低的水平。
除此之外,春节期间巨头的红包大战,45亿撒向市场的同时,某种程度上是在加速AI的全民级渗透。
谷歌定义了AI的高度,而中国科技公司正在定义AI的广度。
这不是谷歌的叙事,但也许是更有生命力的故事。
【版面之外】的话:
很多时候我们谈论谷歌,是在谈论一种确定性。在充满变数的2026年,我们太渴望看到一种只要投钱搞研发,就一定能赢的逻辑。
谷歌给了我们这种安慰。
但我更想对国内的科技公司说:不要怕不像谷歌。
AI下半场,拼的不再是谁更像领跑者,而是谁能解决最难的烂摊子。这条路不一定有谷歌那么优雅,甚至有点笨拙、有点泥泞,但它足够真实。
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