谨慎阅读提示

下文是一份针对 J.P. Morgan《Alphabet Inc.：2025 年第二季度业绩与估值报告》 的深度解读。全文采用通俗易懂的语言，对报告中的财务数据、业务亮点、风险因素及估值方法等进行逐一拆解，并穿插基础概念科普，方便非金融背景读者快速吸收。文中凡涉及“Google”“Alphabet”“报告”“云业务”等均指代报告原文对应内容；文中引用的所有具体数据、图表位置及原句均来自该报告。

一、写在前面——为什么这份报告值得读

1. “定义性季度”背后隐藏的 3 个核心信号

• 云业务加速：Alphabet 的 Google Cloud 收入同比增长 32%，经营利润率升至 21%，年化收入逼近 550 亿美元，成为推动公司估值的“第二引擎”[k]。

• 生成式 AI 落地：AI Overviews 月活突破 2 亿，Gemini 日请求量季度环比激增 50%，搜索广告承压预期不但没有出现，反而在 AI 助推下加速[k]。

• 资本开支大幅上调：2025 年 CAPEX 预算由 750 亿美元抬升至 850 亿美元，“花得多”却被视为“好消息”，反映对 AI 基础设施需求激增的提前布局[k]。

二、业务层面：三条增长曲线的拆解

1. Google Cloud：从“追赶者”到“领跑者”

1.1 规模与增速双突破

• 规模：年化营收约 550 亿美元，已达 AWS 的一半、Azure 的三分之二[k]；

• 增速：32% 的同比增幅接近 Azure、水平约为 AWS 的两倍。报告在 第 2 页 明确指出，“$250 M+ 合同数量同比翻倍，10 亿美元级大单上半年数量已与 2024 年全年持平”，表明企业客户在大模型时代对 Google Cloud 有更高认同[k]。

1.2 TPU 与“全栈 AI”战略

TPU（张量处理器）是 Google 自研芯片。报告认为 TPU 优势体现在：[k]

1. 自用效率：公司内部训练 Gemini 2.5 时，每月处理 Token 数从 5 月的 480 万亿暴增至 7 月的 980 万亿[k]；

2. 对外差异化：几乎所有“AI 独角兽”都能在 Cloud 上获得包含 TPU、Nvidia GPU 与 CPU 的可选架构[k]。

小科普：为什么自研芯片重要？

• 成本：自家模型自家算，边际算力成本更低[k]；

• 供应链安全：减少对单一 GPU 供应商的依赖[k]；

• 软件协同：硬件‑框架‑模型闭环优化[k]。

2. 广告与搜索：AI 没有“抽走”变现能力

2.1 搜索广告仍在提速

• Search & Other 营收同比 +12%，高于市场预期[k]。

• 付费点击数 从 1 季度的“闰年高基数”中走出，重回正增长 4%[k]。

2.2 “AI Overview”究竟赚不赚钱？

报告在 第 2 页 强调，AI Overview 的单次变现率“与传统搜索大体相当”，且带来 10% 的额外查询量。这意味着：[k]

更多流量 × 类似单价 = 收入增量，而非市场担心的“收入空窗期”[k]。

3. YouTube 与其他业务：短视频商业化提质

• YouTube Ads 同比增长 13%，核心驱动力来自 Shorts[k]；

• Shorts 在美国的千次展示（CPM）已经与长视频相当，部分市场甚至溢价[k]。

结论：短视频非但没有稀释 ARPU，反而在“广告位紧缺”背景下抬价[k]。

三、财务层面：四张关键表的“隐藏信息”

下文大量引用报告 第 3‑6 页 的表格与图表，请结合原页码查看[k]。

1. 利润表（Income Statement）

注：报告原表格以美元百万计，本文已做单位简化[k]。

要点提炼

• 营收结构：服务（广告）≈ 80%，云≈ 15%，其他≈ 5%[k]；

• 利润率韧性：即便 CAPEX 抬升 & 诉讼费用扰动，仍维持 >30%[k]；

• EPS 上调：2026、2027 年 EPS 分别上调 7% 与 5%，推高目标价[k]。

2. 现金流（Figure 11 Balance Sheet & CF）

• 经营现金流：2025E 157 B → 2027E 211 B[k]；

• 资本性支出：2025E 85 B → 2027E 111 B[k]；

• 自由现金流：2025E 72 B → 2027E 100 B，年复合增速 17%[k]。

解读：[k]

1. CAPEX 增速高于营收增速，但自由现金流仍正向增长[k]；

2. 现金流安全垫为持续回购/分红与 AI 投资“买保险”[k]。

3. 估值（Valuation）

• 目标价 232 USD，对应 2027 年 GAAP EPS 19.5×；[k]

• 剔除现金后 PE≈18×，仍低于多数 AI 同行[k]；

• 理由：1) DD%（两位数）营收与 EPS 增长；2) 30%+ 的 GAAP OPM[k]。

PE 乘数法简化示例

• 2027E GAAP EPS = 11.89 USD[k]

• 目标倍数 = 19.5×[k]

• ⇒ 目标价 ≈ 231.9 USD（与报告 232 USD 略差 0.1，四舍五入误差）[k]

4. 风险（Risks to Rating & PT）

报告列出四大下行风险：[k]

1. AI 与广告领域竞争加剧（OpenAI、Amazon、TikTok）[k]；

2. 成本再度失控（大模型训练、TPU 迭代）[k]；

3. 监管高压（反垄断、隐私、数据安全）[k]；

4. 新增长点不及预期（Waymo、硬件）[k]。

个人提示：对普通投资者而言，可重点关注 监管落地进度 与 竞争格局变化 两条“先行指标”，其余多体现在财报滞后数据[k]。

四、热点问题深挖

1. “CAPEX 暴增 = 利润杀手” 吗？

• 时间错配：CAPEX 先花钱后折旧；折旧缓慢侵蚀利润，而 AI 需求却可能使新设备在折旧完毕前已赚回投入[k]。

• 行业对比：AWS 2024 年 CAPEX 710 亿美元，Azure 同期 680 亿美元。Google 的绝对额虽抬升，但相对收入占比仍处中位[k]。

结论：对于 AI 基建型巨头，“花得多”可能意味着 护城河加深；需观察 资本效率 而非单纯 Capex/Gross Revenue 比值[k]。

2. AI 搜索是否威胁广告变现？

• 流量 vs 意图：ChatGPT 类“直接答案”削弱链接点击，但广告价值取决于购买意图（商业查询）密度[k]；

• Alphabet 数据显示商业查询占比未显著下降[k]；

• AI Overview 提供更丰富上下文 → 广告主更愿意溢价[k]。

3. Google Cloud 能否继续保持 30%+ 增速？

• 基数效应：营收逼近 550 亿美元，再保持 30% 以上增速难度上行[k]；

• 后续驱动：1) 大模型推理托管服务；2) 行业解决方案（医疗、金融）；3) 混合云 Anthos 绑定企业工作负载[k]。

• 报告预测 H2 2025 增速将进一步升至 35%，其中有 FX（汇率）尾风 加持，应注意剔除[k]。

五、面向投资者的“行动清单”

六、术语扫盲小贴士

1. MAU / DAU：月/日活跃用户数，衡量产品粘性。

2. TAC（流量获取成本）：为获得流量向平台或设备厂商支付的费用。

3. FXHN：固定汇率（Constant Currency）下剔除对冲影响的增长。

4. Operating Margin（OPM）：营业利润÷总营收，衡量经营效率。

5. TPU / GPU：前者专为深度学习设计，后者通用并行计算更强。

七、写在最后——我的三点思考

1. AI 为何先推高 CAPEX 再推高利润？

• 类比高铁先铺轨后运客。算力‑算法‑数据三者循环优化需要先期基础设施扩容。

2. 大模型红利能持续多久？

• 关键在于“推理”阶段的商业模式。训练是一次性投入，推理是按量付费；若 Google 能将 Gemini 的推理卖给更多开发者，则毛利有望稳步提升。

3. 监管风险是否足以逆转投资逻辑？

• 反垄断最终目的是保护消费者与竞争，而不是扼杀创新；若裁定禁止独家预装，Google 需提高产品差异化与品牌忠诚度，长期可能催生创新而非削弱壁垒。

一句总结：在生成式 AI 浪潮与云迁移加速的背景下，Alphabet 通过“芯片‑云‑应用”三位一体的纵深布局，既保住了广告现金牛，又开辟了高成长护城河，CAPEX 的阶段性上升更像是下一轮增长引擎的燃料，而非制动。长线投资者可将 2025‑2027 年的“三大观察点”——云收入曲线、AI 产品渗透率、监管落地节奏——作为跟踪指南。