Alphabet CEO Sundar Pichai 在Q1 2026财报电话会上表示，公司的全栈AI策略推动了多项业务增长：Search广告与其它业务营收增长19%，Cloud营收增长63%并首次超越200亿美元，付费订阅达到3.5亿。公司在算力（自研TPU/CPU与NVIDIA GPU）、模型（Gemini系列、Lyria、Nano Banana、Veo、Gemma 4）和产品化（Gemini app、AI Mode、AI Overviews）上持续推进，并强调面向agent与自动化工作流的长期研发重点。
概览
– Q1表现：Search及其他收入同比增长19%；Cloud收入同比增长63%，首次超过200亿美元；付费订阅总数达3.5亿。\n- 公司将增长归因于AI投资与“全栈AI”策略。\n\nAI基础设施
– 计算组合：继续采用自研TPU、Axion CPU与NVIDIA GPU的混合策略。\n- 新硬件：将率先提供NVIDIA Vera Rubin NVL72，同时已有Blackwell与Hopper实例。\n- TPU第八代：TPU 8t用于高性能训练（较Ironwood快3倍、较前代快2倍）；TPU 8i用于低延迟推理，性能/美元比前代提升80%。\n\n模型与研究亮点
– Gemini系列：3.1 Pro在推理、多模态理解与成本上提升；推出更省成本的Flash模型。\n- 语音与多模态：3.1 Flash Live提升语音交互精度，已支持70种语言的语音转文本，并驱动Search与Gemini app的会话功能。\n- 专用模型：Lyria 3生成超1.5亿首歌曲；Nano Banana 2在更短时间内达10亿图像；Veo 3.1 Lite为最低成本的视频生成模型。\n- 开放模型：Gemma 4上线数周内下载超5000万；公司开放模型累计下载超5亿次。\n\n产品化与用户指标
– 企业与订阅：Gemini Enterprise付费活跃用户环比增长40%；消费者AI计划推动订阅新增，YouTube与Google One为主要拉动因素。\n- API使用：自研模型由客户直接调用，处理速率从上季的每分钟100亿tokens增至160亿tokens。\n\n未来方向与内部变革
– 研发重点：继续推进基础模型的智能化、agent能力与agentic编码。\n- 内部效率：通过“Antigravity”等项目实现更自动化的agent式工作流，提高工程构建速度与自治能力。\n\n要点小结
– 全栈AI（算力、模型、产品）是本季增长核心；Cloud与Search明显受益。\n- Google既在封闭商业模型上扩张，也在开放模型与开发者生态上投入资源。\n
谷歌正用全栈算力+模型打法实现短期营收和长期研发的双向推进，但能否在成本与差异化上持续领先仍是关键。