Alphabet公布第二财季云业务收入超出华尔街预期，但与搜索引擎业务相关的销售略低于预期，这可能加剧市场对其大举投入人工智能的担忧。
详见：Alphabet第二季度营收1198亿美元 同比增长24%
财报发布后，谷歌CEO桑达尔·皮查伊（Sundar Pichai）、首席商务官菲利普·辛德勒（Philipp Schindler）以及CFO阿纳特·阿什肯纳齐（Anat Ashkenazi）召开了分析师电话会议，回答了相关业务的问题。
以下是分析师电话会议回答摘要：
摩根士丹利分析师Brian Nowak：我有两个问题。首先，桑达尔，随着时间推移，我们看到市场上出现了更多生成式人工智能（GenAI）的产品和工具，而且公司也在持续加大投资力度。能否请您谈一谈，相比一年前，您现在如何看待整个生成式人工智能领域的投资回报率（ROIC）？具体而言，对于该机遇的规模以及实现投资回报的时间节点，目前您的看法是否发生了变化？
我的第二个问题想问阿纳特。在前面的简报中，您花了不少时间与我们细致分享目前公司面临的算力供应受限的问题。我的问题也与此相关，是关于公司未来的资本支出。随着管理层展望2027年，如果公司想解决当前的算力产能瓶颈，在制定未来的资本支出预算时，你们会秉持怎样的制定思路？公司对于资本支出的规划和控制原则又会有哪些新的变化？管理层如何判断公司在2027年应该投入多少资金，才能有效缓解目前的产能限制？
桑达尔·皮查伊：在我看来，我们目前仍然处在非常早期的阶段。我相信，生成式人工智能将在多个领域推动具有长期影响的结构性变革。
就我们核心的信息业务而言，当前的前沿AI能力可以让我们实现各种可能性，我始终相信我们仍有大量工作要做，才能将这些先进能力真正转化为面向消费者的产品体验。举例来说，大家可以想象一下端到端的智能体，让AI真正能够为用户完成更多、更有价值的工作。我认为这些都意味着巨大的发展机遇。如果我们能够把握住这些机遇，我相信这也将为我们带来非常可观的投资回报。
企业用户市场也是如此，我们的产品需求表现也反映出了这一点，大家也可以从我们的增长率等业绩指标上观察到。而且，在我和一众CEO、企业用户交流时，我发现大多数公司实际上都还只是刚刚开始探索AI技术的潜力，距离真正的价值释放还有很长的路要走。
过去，我们常常讨论云计算的发展。当时，真正迁移到云端的企业工作负载只占总工作量的很小一部分。现在，大家也可以思考一个类似的问题：真正实现 AI原生或AI赋能的工作负载目前占多大比例？在我看来，这一比例仍然非常低，可以说我们依然处于AI技术发展的早期阶段。
而从投入资本回报率的角度来看，我们采取的是一种全栈战略。无论是在消费者市场、企业市场，还是从开发者生态的角度来看，我们都看到了持续增强的发展势头。
总而言之，如果说过去一年我们的想法、思路发生了什么变化的话，那就是我们比一年前更加看好未来的发展机遇，也更加坚定地相信这些机会所蕴含的长期价值。
阿纳特·阿什肯纳齐：关于你提到的未来资本支出以及如何应对算力供应约束的问题，目前我们所处的环境并没有发生根本变化，供给仍然是限制业务发展的主要因素。
这一点我们其实已经连续多个季度反复与大家提及。无论是来自Google Cloud外部用户的需求，还是公司内部各项业务对算力资源的需求，其实都保持着非常强劲的增长态势。我们的资本投入原则始终没有改变：只要我们认为这笔投资能够为公司带来具有吸引力的回报，我们就会持续加大投入。正如桑达尔刚才所说，我们对当前这些投资机会充满信心。
在资本规划方面，我们仍然会坚持长期视角。换言之，我们既会从未来数年的业务发展需求角度出发进行统筹规划，也会聚焦下一年度以及更短期的需求，持续加快基础设施建设，以满足不断增长的市场需求。
在过去三年里，我们已经大幅提升了基础设施容量，但市场需求增长依然快于我们的扩张速度。因此，与整个行业一样，我们目前仍处于算力供给紧张、资源受限的环境之中。与此同时，我们也在积极提升自身的供给能力。谷歌采用的是全栈布局策略，这一优势让我们能够持续提升技术基础设施的运营效率和技术效率，从而在现有资源条件下实现更高的算力。
因此，只要我们能够看到具有吸引力的投资机会，我们就会继续保持投资力度。
摩根大通分析师Doug Anmuth：我也有两个问题。首先，桑达尔，能否请您谈一谈，您对Gemini模型持续保持全球领先水平的信心如何？
本周谷歌刚刚发布了Gemini Flash系列新模型。不过，相较于其他一些行业领先的大模型实验室，谷歌似乎并不像它们那样频繁发布产品，也没有那么高的市场声量。因此，我也想借此机会听一听您对外界担忧的看法：谷歌是否能够持续开发并保持行业领先的大模型能力？另外，能否请管理层与我们谈谈谷歌在AI编程领域的布局规划？以及管理层计划如何进一步缩小在企业市场这一细分领域与竞争对手之间的差距？
我的第二个问题想问阿纳特。近期，谷歌先后进行了股权和债务融资。能否请您为我们介绍一下，公司目前如何看待最优资本结构？同时，在推进融资决策的过程中，管理层是如何权衡“债务融资成本”与“股权融资成本”的？
桑达尔·皮查伊：当前，全球前沿大模型的竞争正处在d快速演饿进阶段，技术迭代速度非常快。从任何一个时间点来看，行业格局都可能发生变化。
谷歌一直拥有全球领先水平的模型，在许多关键能力上，我们依然保持着行业领先地位。当然，也有一些领域我们认为仍需进一步提升，例如AI编程和智能体编码等，目前团队正集中资源持续推进这些能力的优化。
以本周发布的Gemini 3.6 Flash为例。Flash系列是我们最核心、应用最广泛的模型产品，也是目前需求最旺盛的模型之一。它在性能、成本、可靠性和响应延迟之间实现了非常好的平衡，因此得到了用户的广泛欢迎。目前，我们已经将Gemini Flash广泛应用于整个产品体系，包括网络安全、数据分析等多个解决方案。
以用户服务场景为例，企业不仅需要高质量的语音能力、实时交互能力，还需要模型具备实时推理能力；而对于专业服务机构而言，它们则更加依赖高质量的内容摘要、文本生成等能力。Gemini Flash模型在这些应用场景中都表现出了非常优秀的性能。
在智能体编码方面，我们也在持续快速迭代，并将在未来继续推出新的版本。例如，相比Gemini 3.5 Flash，最新发布的Gemini 3.6 Flash在DeepSuite基准测试中的表现提升了超10个百分点；同时在实现性能提升的过程中，Token使用效率也实现了进一步提高。
目前，我们已经在谷歌内部全面应用这一模型，同时也正与多位企业用户共同测试其在编程场景中的应用效果。从时间上看，从上一代产品到如今的最新版本，仅用了约六周的时间我们就取得了显著进步。未来，我们还将继续保持这样的快速迭代节奏。
至于你问题里提到的全球前沿模型的竞争，我们既充满信心，也将始终坚定投入。对于下一代全球领先模型，我们认为需要更大规模的基础模型作为支撑。目前，我们已经启动对Gemini 4的预训练，并且设定了非常高的目标。我对目前所看到的Gemini 4研发进展感到非常兴奋，也相信当它正式对外发布时，会给用户带来惊喜。
为了能在下一阶段继续保持全球领先的地位，我们需要拥有像Gemini 4这样规模更大、能力更强的基础模型。因此，我认为我们当前最重要的任务就是把这项工作扎实推进、做到最好。
阿纳特·阿什肯纳齐：关于你问题里提到的资本结构以及近期股权和债务融资的问题。我们在规划未来投资时，既会着眼下一年度，也会从更长期的角度评估未来数年的资金需求。
首先，我们会评估经营活动产生的现金流到底能够支持多大规模的投资。从今天公布的业绩中大家可以看到，谷歌持续保持着强劲、健康的经营现金流，这始终是公司最主要的资金来源。
在此基础上，我们会综合考虑债务融资。过去12个月，我们大幅扩大了债务融资规模。大约一年前，公司债务余额约为160亿美元；目前已增至约1000亿美元，并形成了覆盖多个币种和多个地区市场的债务融资体系，债务融资渠道更加多元。此外，在支撑公司持续增长的同时，我们更希望保持稳健、富有韧性的资产负债表。这也是我们近期进入股权融资市场的重要考量。
就目前而言，除特殊安排外，我们暂无再次进行股权融资的计划。正如大家所知，我们此前的股权融资方案中包含了一部分ATM（At-the-Market，市价增发） 发行计划。未来一段时间，公司将继续通过这一机制抵消股票薪酬所带来的股份稀释，以及支付与股票薪酬相关的税务成本。
总体来看，在资本配置方面，我们将主要围绕三个维度进行统筹平衡，包括经营活动现金流、债务融资规模以及股权融资安排。我们的目标是在满足持续投资需求的同时，始终保持健康、稳健的资产负债表。
高盛分析师Eric Sheridan：我有两个关于TPU（张量处理单元）的问题。桑达尔，能否请您谈一谈谷歌在持续扩大TPU部署规模的过程中有哪些重要经验和体会？具体来说，一方面，随着TPU应用范围的不断扩大，管理层如何看待未来市场对TPU的需求？另一方面，未来几年，面对外部客户对TPU的需求与谷歌内部业务对自研芯片需求同时增长的情况下，公司将如何在两者之间进行资源配置和平衡？
我还有一个跟进问题。阿纳特，在简报中您提到，TPU对谷歌云业务产生了积极影响。能否请您为我们进一步介绍更具体的情况？比如，TPU相关业务目前在Google Cloud中已签约但尚未确认收入的订单里大约占比多少？此外，未来几年，TPU相关业务将如何逐步转化为收入？又会对公司利润率产生怎样的影响？
桑达尔·皮查伊：首先，我们对TPU产品路线图的进展非常满意。无论是性能表现，还是它带来的竞争优势，都达到了我们的预期，因此我们也在内部广泛使用TPU。
至于TPU的资源分配，我们的首要原则始终没有改变：首先我们要确保有足够的TPU支持谷歌在通用人工智能（AGI）领域保持全球领先。这是我们一切工作的基础。与此同时，市场对算力的需求非常旺盛，因此我们也需要在内部需求和外部客户需求之间做好平衡。
对于大多数Google Cloud客户而言，我们目前主要使用TPU和GPU来运行、提供谷歌自己的AI模型服务，比如Vertex AI、Gemini Enterprise等产品，以及当前增长迅速的各类AI智能体应用，都依赖这些算力资源。至于那些希望直接使用TPU作为基础设施的客户，他们希望租用TPU算力来运行自己的模型，我们正在通过扩大基础设施部署来满足这部分需求。例如，我们正在评估、推进更多方案，将TPU部署到客户的数据中心，或者部署到其他合作伙伴的数据中心。目前我们与黑石集团（Blackstone）合作开展的项目即是如此。
通过这种方式，我们希望更好地平衡算力资源的分配：一方面，尽可能保障最先进AI模型的研发需求；另一方面，我们也能够持续支持谷歌面向消费者和企业客户提供的自有AI模型服务。
阿纳特·阿什肯纳齐：关于TPU系统销售的收入确认方式，大家可以这样理解：当我们签署此前提到的相关协议后，这些合同会被计入Google Cloud的积压订单。目前5140亿美元的Google Cloud 积压订单中，绝大部分来自Google Cloud Platform（GCP）的客户合同，但其中也包含TPU系统销售相关的订单。在签订协议之后，我们会提前建设库存，以便未来能够交付这些TPU系统。由于我们需要在业务扩张和规模提升过程中提前进行生产和准备，因此这一过程会体现在经营活动现金流中。而当我们开始向客户交付这些TPU系统时，我们通常会从那个阶段开始确认收入。
本季度，我们确认的收入只占整个合同金额中的一小部分。未来，我们将在2026年持续提升交付规模，而这份协议的大部分收入预计将在2027年得到确认。
巴克莱分析师Ross Sandler：我想回到当前行业内的“大模型之战”。桑达尔，我想进一步问一下关于模型发布速度的问题。我们注意到，谷歌近期与SpaceX达成了第三方算力合作协议。我想了解的是，除了这一举措之外，谷歌还采取了哪些措施来加快Gemini模型的迭代和发布节奏，从而进一步提升更新速度？
您刚才还提到了Gemini Flash系列模型，它们的表现非常成功，这一点也符合你的介绍。不过，考虑到目前低成本模型市场竞争已经非常激烈、参与者众多，你是否相信Flash模型的市场定位仍然是正确的方向？对于未来AI模型市场的发展趋势，以及谷歌将如何参与其中，管理层有哪些看法？
桑达尔·皮查伊：我想谈两点。首先，我们一直在思考如何让公司产品能覆盖完整的AI模型竞争格局。对谷歌的用户来说，我们希望能够提供不同价格带下最好的模型选择。也就是说，一方面，我们非常重视打造行业领先的顶级模型；另一方面，我们也需要为用户提供性能强、成本更低、适合大规模应用的模型。
因此，大家可以看到我们推出了Gemini Flash-Lite、Flash Pro等不同版本的大模型。我们的目标是覆盖整个AI模型市场，从最高性能的前沿模型到高性价比模型，全面满足不同用户的需求。
关于模型发布速度，我们会持续加快迭代速度。举例来说，我们在谷歌开发者大会上发布了Gemini 3.5 Flash，随后又推出了Gemini 3.6 Flash。未来，大家还会看到这一系列模型持续更新，我们在智能体推理能力等方面也会不断提升。
与此同时，我们还在投入大量资源推进Gemini 4的研发。这是一项非常重要的项目。我们的目标是，随着Gemini 4的发布，它能够在彼时AI前沿模型竞争中保持领先水平。因此，我们正在集中投入大量算力和研发力量，推动这一目标的实现。
在打造Gemini 4的过程中，我们还会建立一个更强大的基础平台。在此基础上，未来我们能够更快速地推出后续版本，不断进行迭代升级。提高模型更新速度、实现大约每月一次的模型发布节奏，是我们开发Gemini 4大模型过程中的重要规划之一。
MoffettNathanson分析师Michael Nathanson：我的第一个问题想问桑达尔，问题还是有关今天电话会议一直讨论的模型竞争问题。我想请您谈一谈，在这场新的AI模型竞争中，您认为谷歌真正的长期竞争优势是什么？换句话说，即使未来所有公司都能够达到类似的大模型能力水平，您认为谷歌有哪些战略优势能够帮助公司继续保持增长势头？您认为有哪些优势能让谷歌在竞争中保持领先？
阿纳特，我还想跟进一下Eric刚才关于TPU的问题。我想进一步了解，未来TPU对公司利润率可能产生怎样的影响？具体来说，TPU业务带来的利润率会高于Google Cloud当前的整体利润率，从而提升整体利润率？还是说由于硬件投入、基础设施成本等因素，TPU业务会导致利润率低于目前的Google Cloud业务水平？
桑达尔·皮查伊：首先，我们提供解决方案的层次非常丰富。我们“全栈布局”的价值之一在于，用户选择谷歌并不是单纯为了购买一个模型，而是为了获得完整的解决方案。比如在网络安全或数据分析领域，客户部署的是完整的业务解决方案，而模型只是其中的一部分。以网络安全为例，客户可以使用Chronicle、Wiz以及我们即将推出的CodeMender等产品，利用AI工具来发现安全漏洞、修复漏洞等。
再比如数据分析领域。过去，企业的数据往往分散在不同系统中，彼此隔离。现在，用户可以将这些分散的数据整合起来，并通过Gemini Enterprise在数据之上建立一个智能化分析层。
总的来说，在这些应用中，模型只是整个解决方案中的一个组成部分。我认为这一点非常重要。
即使是在那些看起来只是单纯使用模型的场景中，AI模型本身也正在逐渐发展成为端到端的智能系统。它不再只是一个简单的模型，而是包括了工作流程、智能体工作流程在内的一整套系统。想要构建这样的系统，你需要的不仅仅是训练和运行模型所需的算力，还需要高质量的数据、合适的开发和运行环境、持续优化模型的能力以及让用户放心的数据安全和隐私保护能力。用户需要确信他们的数据、使用数据产生的行为轨迹只有自己知晓，并且这些信息不会以任何方式反馈给模型训练过程。
同时，企业还需要能够以安全的方式配置系统、部署服务、管理资源、调配算力。这些都是复杂的端到端能力，而这也正是我们整个云业务正在重点打造的方向。目前，我们在这些不同环节都看到了非常强劲的客户需求。
当然，拥有自己的模型也让我们能够进一步优化这些解决方案，并为用户提供更加一体化的产品体验。与此同时，我们也会在这些解决方案中提供其他公司的模型选择。除此之外，我们还会提供底层基础设施能力等。从这个角度来理解，我们采取的是完整的全栈战略。
我认为，谷歌在这一领域具备非常好的竞争优势与能力。
阿纳特·阿什肯纳齐：关于TPU的利润率，我们不会单独披露某一款产品或某一类基础设施组件的利润率情况。
当然，自主设计和生产芯片确实会为我们带来一定优势。大家可以这样理解我们的业务：TPU实际上扩大了我们的整体可服务市场（TAM）。也就是说，通过向那些希望在自己数据中心部署这类系统的客户提供解决方案，我们拓展了新的业务机会。
如果从Google Cloud整体利润率的角度来看，本季度云业务利润率提升至 35.6%，表现非常出色。这反映出整个业务具备很强的运营管理能力，同时也受益于收入规模增长带来的效率提升。
展望第三季度以及今年剩余时间，正如我在前面简报中提到的，由于目前公司仍处于算力供应受限的环境中，我们计划在第三季度增加对第三方算力资源的使用。这是一种过渡性安排，换言之，在我们持续建设自有基础设施能力的同时，也会利用外部资源来满足当前需求。
不过，由于第三方算力资源的成本较高，这部分投入将在短期内对Google Cloud的营业利润率造成一定压力。
另外，我们之前也提到过Wiz收购整合的问题。这项收购在短期内也会对公司2026年的利润率形成一定压力。
伯恩斯坦研究所分析师Mark Shmulik：阿纳特，关于刚才您提到的这些第三方算力采购以及作为过渡方案的产能补充，我想跟进一下这个问题。目前限制最严重的业务，是否集中在某一个具体领域？还是说，从整体来看，各个业务线都面临比较普遍的算力供应压力？
另外，从宏观来看，或者说从公司整体来看，在不同业务之间分配算力资源时，管理层目前的思路有没有发生变化？比如，面对有限的计算资源，你们现在如何权衡？有多少会用于Google Search（谷歌搜索业务）？有多少用于AI模型训练？有多少用于Google Cloud（云业务）？管理层如何评估这几个方向之间的算力投入优先级？
桑达尔·皮查伊：这个问题我可以回答。
关于算力分配，我想再次强调，我们的基础原则是首先要确保谷歌能够继续在AGI（通用人工智能）领域保持全球最前沿的研发能力。当然，具体的投资优先级会随着AI模型技术前沿的发展而变化，因为未来的模型竞争具体需要多少算力取决于行业发展到什么阶段。
因此，我们首先会把满足下一代AI技术研发需求作为基础。
在此基础之上，我们会优先支持公司的核心产品领域，比如搜索业务、YouTube等业务，同时也支持Google Cloud。在Google Cloud业务内部，我们会优先保障算力，用于运行和提供我们的核心AI模型服务，具体包括Vertex AI、Gemini Enterprise、数据分析解决方案、网络安全解决方案等等。
总的来说，目前我们的算力主要投入在两大方向，一方面是支持面向消费者的核心产品；另一方面是支持面向企业客户的核心AI服务。这就是我们进行算力配置时的基本思路。
关于你刚才提到的第三方算力过渡方案，我想强调一点：从短期来看，我们确实是在帮助一些非常重要的大型Google Cloud客户度过当前这个特殊阶段。这些客户已经向我们提出大量新增需求。为了满足这些需求，我们可能需要在短期内承担较高的成本，比如未来几个月的算力采购成本会上升，但从整个合作周期来看，随着我们逐步增加自身算力供给，这些长期合作机会将带来非常好的投资回报。这也是我们在评估这些机会时重点考虑的因素。
换句话说，我们会问自己：为了抓住一个持续多年的重要客户合作机会，是否值得先承担前期几个月较高的成本？如果这个客户未来几年能够为我们带来非常有吸引力的利润和回报，那我们认为这样的投入是值得的。
希望我的这些解释能够帮助大家理解公司做这些决策时的考量。
花旗银行分析师Ron Josey：我想换个话题聊聊谷歌的搜索业务。菲利普，能否请您进一步谈谈搜索业务和YouTube的商业化情况？管理层现在对AI搜索带来的用户行为变化和商业价值有了更多观察，同时您在前面的简报中也提到了YouTube业务的强劲表现。能否请您为我们进一步介绍一下，目前广告主是如何利用Google更强的个性化能力和精准投放能力，来提升广告投放效果和投资回报率的？
另外，投资者们经常会问我们一个问题：虽然Google已经拥有如此庞大的业务规模，但搜索业务的广告收入仍然保持了同比17%的增长。在这样的体量下，您认为是什么因素推动了搜索业务达到历史最高水平的增长表现？
菲利普·辛德勒：第二季度搜索及其他业务收入同比增长17%，实际上这是我们多个业务板块共同发挥作用的结果，同时也得益于Gemini在广告体系中的深度融合。
如果从更宏观的角度来看，我们搜索业务的增长来自多个行业领域的共同贡献。其中，零售板块带来的增长贡献最大，其次分别是金融、科技、媒体和娱乐行业，这些领域也贡献了非常明显的增长。
我认为非常重要的一点是：Gemini显著增强了我们理解用户需求、将合适广告匹配给用户的能力。这也正好回应了你的问题。我们正在将Gemini模型应用到整个广告技术体系中，包括提升广告质量、优化广告主使用的工具、支持AI新型搜索体验中的广告展示。我们正在把Gemini深度整合到广告客户使用的各种工具中，帮助他们更高效地创建和优化广告活动。而这只是整体能力提升的一部分。
此外，我们还推出了AI驱动的广告产品，例如Google Ads AI Max。它可以帮助广告主突破传统关键词广告的限制，自动发现更多潜在机会。换句话说，它让我们得以更深入地理解用户意图、更精准地匹配广告，进而找到过去没有覆盖到的潜在需求。正如我们之前提到的，AI Max正在帮助我们挖掘数十亿次此前无法变现的新搜索机会。
YouTube方面。整体来看，YouTube业务广告增长主要来自两个方向：一是效果广告，二是品牌广告。之前我也提到过，我们看到“客厅场景”（电视端）正在快速发展。也就是说，越来越多用户通过电视等大屏设备观看YouTube，这正在为我们创造新的广告机会。
未来，无论是在品牌广告还是效果广告方面，我们都有非常令人期待的广告产品发展路线。其中，需求挖掘广告（Demand Gen）和YouTube Shorts仍然是非常有潜力的增长方向。当然，这些业务同样依赖精准定位能力，也就是更好地找到合适的用户。
此外，我们也在持续大力创新效果广告。例如，在电视大屏场景中推出可购物广告（shoppable ads），帮助用户直接完成产品购买。这些都将进一步推动我们在零售广告领域的增长。
富国银行分析师Ken Gawrelski：我的第一个问题有关算力投资。考虑到目前管理层看到的供应链限制以及供应链成本上涨，管理层如何看待公司在2027年投入算力基础设施所能获得的回报？相比过去几年，尤其是2025年和2026年的算力投资，管理层认为 2027 年以及未来的算力投资回报情况会有什么不同？
另外，我还想了解一下，在当前的供需环境下，管理层如何评估未来算力投资的回报水平，以及它与过去几年基础设施投入相比有哪些变化？
我的第二个问题有关Waymo无人驾驶汽车。
如果管理层要调整Waymo的公司架构或组织形式，您主要会关注哪些关键因素？我知道此前管理层对于这个问题一直比较谨慎，不太愿意做太多评论。但现在随着Waymo业务的不断扩大，显然业务已经具备了一定规模，而且团队的领导力很强，业务发展势头也很好。那么，在什么条件下，管理层认为让Waymo业务脱离Alphabet，实现独立运营会是更合适的选择？
桑达尔·皮查伊：关于你的第一个问题，如果我的理解没问题的话，你问的其实是我们如何看待未来算力投资的回报。
我们的投资始终是基于严格的投入资本回报率管理框架。如果投入成本上升，我们会将这些成本变化纳入考量，并通过调整定价能力来确保能够获得相应的回报。所有的这些因素都会被纳入我们的投资规划之中。
关于公司2027年的算力投资，就像我刚才回答问题时提到的，我们目前看到了非常强劲的需求信号，比如长期合作协议、现有客户不断续约、未来需求的持续增长等等。我们会基于这些需求情况来制定投资计划并合理配置资源。
如果要说有什么变化的话，我认为当前的市场环境实际上比一年前更加健康。也正是得益于这些变化，我们更有信心继续进行这些投资。
关于你问题里提到的Waymo业务，我想说的是，目前我们最关注的是推动Waymo扩大规模、实现商业化增长。我们已经通过Alphabet内部的业务安排为Waymo业务提供了支持，也给予团队充分的发展空间。
Alphabet长期以来一直具备的重要优势之一就是我们能够进行长期思考和规划，并持续投入业务发展，为团队提供清晰的长期发展路线。而对于Waymo这样需要长期投入的业务来说，能够按照长期规划推进并逐步扩大规模，这一点非常重要。
总而言之，我们当前真正的关注点在于不断扩大Waymo的业务规模，并把它巨大的发展潜力转化为实际成果。这也是我们当前的业务重点。
Wolfe Research分析师Shweta Khajuria：我有两个问题想请教管理层。第一个问题是关于TPU的长期战略。从更长期来看，随着TPU销售规模的不断扩大，我们是否可以认为谷歌未来可能会发展成为一家销售自研芯片的芯片供应商？并且公司会围绕这些芯片建立起配套的软件生态和技术栈？
我的第二个问题有关YouTube业务的收入增长。考虑到YouTube目前的用户参与度非常强劲，未来推动YouTube业务收入增长进一步加速的主要因素有哪些？从未来发展的角度来看，哪些业务机会可能帮助YouTube提升增长速度？
桑达尔·皮查伊：我先回答第一个问题。有关YouTube收入增长的问题稍后请菲利普再补充。
关于TPU，我想说的是，我们已经使用TPU很多年了。目前，Google Cloud很大一部分的AI服务都是基于TPU提供的。同时，我们也看到越来越多客户希望直接采购TPU系统，市场需求确实非常强劲。
当然，整个行业目前仍然面临算力和供应方面的限制。因此，我们必须做好长期规划，并按照我前面提到的原则提前进行资源配置和产能安排。
至于更长远的发展，我现在不想做过多预测。但可以肯定的是，我们会根据市场机会和客户需求，逐步扩大TPU的业务规模。不过，这种扩张也会综合考虑当前的供应限制以及我们自身的算力分配需求。我们首先要确保有足够的算力支持团队前沿AI模型的研发，同时也要满足面向消费者业务和企业业务的服务需求。
菲利普·辛德勒：正如我刚才提到的，目前推动YouTube广告收入增长的因素有很多，而对于未来的广告产品规划，我们也感到非常期待。
首先，在品牌广告方面，我们认为“有线电视”和“家庭客厅”场景仍然拥有很大的增长空间。我们正在开发更多工具，帮助广告主更方便地找到合适的内容创作者、在手机、电脑、电视等不同终端之间开展广告投放以及更准确地衡量广告效果。与此同时，我们还将推出一系列全新的创作者栏目，同时也会有回归的创作者，这些内容都将在YouTube平台独家上线。
在效果广告方面，我们同样看到了很大的机会，尤其是Demand Gen产品。正如我刚才提到的，Demand Gen和YouTube Shorts依然是未来的重要增长方向。它们能够帮助我们吸引更多中小广告主，并覆盖更多行业领域。此外，短视频广告本身也带来了一个很重要的优势：它能够为用户提供更多干扰更小的广告展示方式，从而提升整体广告效果。
未来，我们还会继续在效果广告方面加大创新力度。例如，在电视大屏（客厅场景）推出可购物广告，让用户可以直接在观看视频时购买商品。正如我们之前提到的，这类产品也将进一步带动零售广告业务的发展。
在今年的YouTube Brandcast大会上，我们还发布了几项新的广告功能，比如“Buy with Google Pay”可以让用户在电视上观看广告时，只需点击两次就能直接使用Google Pay完成商品购买。我们相信，这是一项具有长期发展潜力的新功能。此外，我们还推出了“Affiliate Partnership Boost”计划，帮助品牌通过创作者合作带来更多销量，同时也帮助创作者通过YouTube Shopping的佣金获得更多收入。
总的来说，我们认为YouTube业务当前正处在非常令人兴奋的发展阶段。（完）