Alphabet CEO 桑达尔·皮查伊在 10 月 20 日的一次访谈中谈到谷歌的算力取舍：部分本可用于 Google Cloud、带来短期收入的计算资源，正被用于支持前沿 AI 研究。与此同时，算力建设需要提前规划，需求增长又快于产能调整，因此客户现在申请 2027 年的谷歌算力，可能很难得到满足。41722

前沿 AI 研发优先占用算力

皮查伊表示，确保谷歌拥有足够算力进行前沿研究，是公司的基础优先事项。这延续了他在 2015 年提出的“AI 优先”方向，也包括为 Google DeepMind 的研究和模型开发提供资源。617

这一安排有明确的商业代价。皮查伊说，谷歌在分配算力以支持前沿 AI 开发时，云业务会“放弃短期收入”。4 这并不代表谷歌要放弃云业务，而是说公司需要在云客户的需求和潜在销售，与自研、运行先进模型所需的资源之间作出权衡。

为什么 2027 年的新算力需求难以承接

皮查伊称，谷歌目前的算力规模取决于 2024 年作出的决策，而基础设施规划需要提前数年进行。因此，如果客户现在提出 2027 年新增算力需求，谷歌将“极其难以”满足。1722

他还表示，谷歌在上一年曾租用短期外部算力，帮助满足部分客户需求。这说明供给存在压力，但不等于所有 Google Cloud 客户都无算力可用。22

访谈中，主持人提到一则有关亚马逊算力可能售罄至 2028 年的说法。皮查伊的回答针对的是谷歌难以满足 2027 年新增需求；这既不是对亚马逊算力供应情况的确认，也不意味着谷歌所有算力都已售罄。1722

Gemini 4 Argon 的使用量加大服务压力

皮查伊称，Gemini 4 Argon 在上线后的前 72 小时处理了近 25 万亿个 token，约为 Gemini 3.0 同期总量的三倍。谷歌在提供 Argon 服务时也受到算力限制。48

Token 是 AI 模型处理的输入或输出单位。这个数字反映的是模型使用量，不是收入。对需要云算力的企业来说，更值得关注的是：AI 服务需求旺盛时，谷歌可用资源既要应对客户需求，也要满足公司为前沿研究预留算力的安排。企业讨论算力供应时，需要确认可用时间和规模；现有报道没有披露任何单一客户能够获得多少算力。822

“正在使用”不等于未来投资必然回本

谈到外界对 AI 基础设施可能过度建设的担忧时，皮查伊把当前算力与闲置的通信光纤作了区分：“这不像光纤，它不是暗着的。我们正在使用它。”17 他强调的是现有算力正在投入使用，而不是保证每一项未来基础设施投资都一定会带来回报。

这个区别很重要。访谈材料呈现的是当前算力紧张、基础设施建设周期较长；但这并不能证明过度建设不可能发生，也不能证明所有规划中的算力最终都会有需求。皮查伊的说法针对现阶段的使用情况，并非未来收益的保证。1722

企业应关注供给时间，而不只是需求规模

谷歌的策略是优先保障前沿 AI 研发，即使这意味着少做一些短期云业务收入。模型使用量上升，加上基础设施建设需要较长时间，也限制了供给快速响应的能力。对计划部署大型工作负载的企业而言，未来算力应与谷歌具体确认，而不应仅凭市场需求旺盛就假定资源一定可用。访谈并未提供逐一对应客户的供应情况，也没有作出供给保证。4822

Alphabet CEO 桑达尔·皮查伊在 10 月 20 日的一次访谈中谈到谷歌的算力取舍：部分本可用于 Google Cloud、带来短期收入的计算资源，正被用于支持前沿 AI 研究。与此同时，算力建设需要提前规划，需求增长又快于产能调整，因此客户现在申请 2027 年的谷歌算力，可能很难得到满足。41722

前沿 AI 研发优先占用算力

皮查伊表示，确保谷歌拥有足够算力进行前沿研究，是公司的基础优先事项。这延续了他在 2015 年提出的“AI 优先”方向，也包括为 Google DeepMind 的研究和模型开发提供资源。617

这一安排有明确的商业代价。皮查伊说，谷歌在分配算力以支持前沿 AI 开发时，云业务会“放弃短期收入”。4 这并不代表谷歌要放弃云业务，而是说公司需要在云客户的需求和潜在销售，与自研、运行先进模型所需的资源之间作出权衡。

为什么 2027 年的新算力需求难以承接

皮查伊称，谷歌目前的算力规模取决于 2024 年作出的决策，而基础设施规划需要提前数年进行。因此，如果客户现在提出 2027 年新增算力需求，谷歌将“极其难以”满足。1722

他还表示，谷歌在上一年曾租用短期外部算力，帮助满足部分客户需求。这说明供给存在压力，但不等于所有 Google Cloud 客户都无算力可用。22

访谈中，主持人提到一则有关亚马逊算力可能售罄至 2028 年的说法。皮查伊的回答针对的是谷歌难以满足 2027 年新增需求；这既不是对亚马逊算力供应情况的确认，也不意味着谷歌所有算力都已售罄。1722

Gemini 4 Argon 的使用量加大服务压力

皮查伊称，Gemini 4 Argon 在上线后的前 72 小时处理了近 25 万亿个 token，约为 Gemini 3.0 同期总量的三倍。谷歌在提供 Argon 服务时也受到算力限制。48

Token 是 AI 模型处理的输入或输出单位。这个数字反映的是模型使用量，不是收入。对需要云算力的企业来说，更值得关注的是：AI 服务需求旺盛时，谷歌可用资源既要应对客户需求，也要满足公司为前沿研究预留算力的安排。企业讨论算力供应时，需要确认可用时间和规模；现有报道没有披露任何单一客户能够获得多少算力。822

“正在使用”不等于未来投资必然回本

谈到外界对 AI 基础设施可能过度建设的担忧时，皮查伊把当前算力与闲置的通信光纤作了区分：“这不像光纤，它不是暗着的。我们正在使用它。”17 他强调的是现有算力正在投入使用，而不是保证每一项未来基础设施投资都一定会带来回报。

这个区别很重要。访谈材料呈现的是当前算力紧张、基础设施建设周期较长；但这并不能证明过度建设不可能发生，也不能证明所有规划中的算力最终都会有需求。皮查伊的说法针对现阶段的使用情况，并非未来收益的保证。1722

企业应关注供给时间，而不只是需求规模

谷歌的策略是优先保障前沿 AI 研发，即使这意味着少做一些短期云业务收入。模型使用量上升，加上基础设施建设需要较长时间，也限制了供给快速响应的能力。对计划部署大型工作负载的企业而言，未来算力应与谷歌具体确认，而不应仅凭市场需求旺盛就假定资源一定可用。访谈并未提供逐一对应客户的供应情况，也没有作出供给保证。4822