美国时间 4 月 25 日，谷歌和微软，同一天发布了财报，财报发布之后，两家公司的股价都出现上涨，微软因为各项指标超出预期且市场对微软在 AI 技术上的领先抱有更大信心，盘后上涨超过 8%。

而谷歌在 4% 的涨幅后，快速回落。

(相关资料图)

说实话，这两家最近几个月“爱恨纠缠”，在同一天发布财报，我们还以为谷歌的股价表现不会太好。但在财报发布后，虽然回落，但依然有 4% 的短暂涨幅，并不算小。

而仔细看过财报之后，我们会发现，为了能稳住股价，谷歌这一次非常“努力”。

这份财报，是谷歌“努力”过的结果

谷歌 Q1 财报的承压水平可想而知。占了 8 成收入的广告业务是否能逆转颓势，发家业务搜索是否受到挑战，AI 上的短暂落后是否影响到其他业务线例如利润率相对更高的谷歌云，是大家都想在这次财报中找到答案的几个问题。

我们先简单看下财报数据来尝试找到一些线索。

根据 Q1 财报数据，谷歌一季度收入 698 亿美金，同比增长 3%（去年同期数据为增长 23%），营业利润 174 亿美金，营业利润率 25%（去年同期 30%），净利润 150 亿美金（去年同期 164 亿美金）。

从 2021 年下半年开始，谷歌，以及多数公司都进入了增长乏力的状态，这个季度，谷歌止住了收入增长速率继续下降的趋势，698 亿美金的收入高于分析师预期的 689 亿美金，但几乎也是在 0 线附近徘徊，从利润的角度，谷歌赚钱能力与去年同期相差不大。

谷歌主要分 4 块来确认，以搜索+YouTube+广告网络构成的广告业务线，包括应用商店、健身、YouTube 订阅在内的非广告业务产生的收入，前两者合在一起叫做 Google Service，然后就是谷歌云和创新业务 | 图片来源：App Economy

分业务线去看，最大一块的广告收入 545 亿美金，同比下降 0.2%，但分析师预期是下降 1.6%，其中，和上一季度三条广告线都拉胯不同的是，发家之本搜索广告的收入同比增长 2%，可以说是这季度财报的最大亮点。但 YouTube Ads 继续拉胯，广告网络也依然是同比下降趋势。

包括 Google Play、Fitbit 等业务在内的非广告收入业务线，保持 9% 的同比增长，上季度同比增长率 2%，表现平稳。

而 Google Cloud 是这一季度财报的第二个亮点。同比增长了 28%，收入 74.54 亿美金，关键是自披露以来首季度实现盈利，录得营业利润 1.91亿美金，去年同期亏损 7.06 亿美金。创新业务还是没有太大起色。

2022 年 Q1 和 2023 年 Q1，谷歌云的营业利润/损失 | 图片来源：财报

这也对应回答了上面的 3 个关键问题，最大的收入来源广告基本上止住了下降趋势；从收入的角度来看，谷歌的搜索业务貌似并未受到实质性影响；谷歌云业务也增长良好并未受AI短暂落后的影响、甚至实现了首季度盈利。

但如果再进一步去综合看数据，会发现一些有意思的地方，主要集中于后 2 个问题，也就是 AI 搅动的搜索市场及可能产生的连带反应。

其实在 AI 加入的语境下，谷歌的财报，大家会更关注搜索的市场份额，而非利润，而对于云服务这样的第二增长曲线，份额固然非常重要，但谷歌可能还手动给这条业务加了 buff。

这是因为财报发布前，谷歌对财务信息的报告和披露方法进行了调整。

其中比较有意思的一点是调整了成本的确认方法，例如之前一些无法直接归属到某个部门的成本，现在只要是面向 C 端消费者的，就放入 Google Service，之前一些共享的研发成本，会按照“受益原则”来分配，总之原则就是，面向C端的 Google Service 分摊到的成本更多，面向 B 端的 Google Cloud 分摊到的成本变少。

我不知道这是不是 Google Cloud 首季度实现盈利的原因，但理论上讲，Google 需要有一条新的业务线盈利，提振投资者的信心。

而在这之外，谷歌还宣布了 700 亿美金的股票回购来保底，这一次可谓是非常努力。但这也只换来股价 4% 的短暂上扬。还算不错的财务数据+谷歌的异常努力，市场情绪依然不高，是真的“无脑看好”ChatGPT 吗？

这可能还是要回到根本问题上来。

“表面努力”之外，谷歌真的守住了搜索基本盘吗？

其实，更综合去看各方数据可以发现，搜索广告收入的同比小幅增长并不能完全说明问题。

在上一次发 Q4 的财报时，我们也做了解读：《三条广告收入线全都下滑，就这美国还要拆分 Google？》。从标题也能看出来，当时包括搜索在内，三个细分的广告业务线收入同比都是下降的，这一季，被大家重点关注的搜索又回到了同比增长的轨道里，1.8%，不多，但是回稳了。

谷歌搜索收入的同比增长率艰难回到“0 线”之上 | 数据来源：谷歌财报

按说在今年开年，微软发起了一系列魔法攻击，重点针对搜索，刚结束的财报会议上，微软表示 Bing 的 DAU 达到 1 亿，鉴于之前并没有披露过相关数据，估计起点不高，这里面会有很大一部分增量。

而对应地，谷歌的搜索广告收入表现又还算坚挺，市场调研数据也表明 Google Search 并没有被 Bing 吃掉市场份额。信号似乎有些矛盾。

2023 年 3 月，全球搜索引擎市场份额 | 数据来源：Stat Counter

但如果看收入和调研数据，不免落入某些陷阱。这里面可能存在几个问题。

1. 统计口径，可能显得Google Search未受任何影响

虽然 Stat Counter 的数据覆盖了桌面、移动、平板等等，但移动端覆盖移动网页，是否覆盖 App 就不知道了。从点点数据来看，Bing 的移动 App从 1 月份 65 万日活上涨到了现在的 208 万日活。浏览器 Microsoft Edge，虽然涨幅不多，1 月份到现在也有大几十万的 DAU 上涨，如果从去年 3 月到今年 3 月，Bing 搜索的市场份额几乎没有变化，还是不太可能的。

近 6 个月 Bing 全球 DAU 变化 | 图片来源：点点数据

2. Bing用户增加但还未正式启动广告业务，对收入的冲击可能还未显现

3 月底，微软想要在 Bing Chat 里面加入广告，已经被 Google Search 的前员工“捕捉”到。所以再过 1~2 个季度，大概率在 Q3 财报，可能会有所体现并对谷歌的搜索广告收入产生一定的冲击。

微软广告业务的年收入大概是 180 亿美金，谷歌是 2000 亿美金左右（包括搜索、YouTube 和广告网络）。两者差不多是 1:10 的体量。在并入ChatGPT 之前，微软其实就在基于 Windows 在 PC 端大推 Bing，这也是 Bing 在桌面端的份额一直比移动端更高的原因。而这样的举措也带动微软的广告年收入从 100 亿美金，差不多翻了一倍到 180 亿美金。而如果真的借助于 ChatGPT 继续发力，在 BingChat 中加入广告，增速可能会提高。

但是鉴于 ChatGPT 有时还是挺不靠谱的，如果 BingChat 推出广告服务了，你会尝试吗？

3. 支撑广告收入的用户搜索行为是多样化的，谷歌搜索也不是只有Google Search

上一季的财报，我们提过，起码美国搜索广告的整体大盘一直到 2023 年都是保持两位数增长的，谷歌没有吃掉的增量，流向了 Amazon、TikTok 等竞争对手那里，上一季度和谷歌同一天发布财报的 Amazon 广告收入同比增长 19%，可谓一枝独秀。

而近期的一些调研数据显示，搜索多样化的趋势依然在强化，以最容易产生广告收入的电商搜索行为为例，搜索引擎的占比继续下降，Amazon 虽然份额也在下降，但被同为零售企业的沃尔玛补了回来。谷歌有 YouTube（核计到 YouTube Ads），但同时有 TikTok 给到压力。

2023 年 Q1 vs 2022 年 Q1 美国消费者在线上购物时的搜索起点 | 图片来源：eMarketer

而这一趋势，对于 Google 来说，也并不是只有负面影响。Google 旗下还有拥有几十亿用户的 Google Play 和 Google Map 等等，这些 App 产生的收入也都体现在谷歌搜索收入部分。

以最近发现的 Google Play 的搜索栏广告为例。在几个月前，其实就有从业者看到 Google Play 的搜索栏里出现了类似于广告的内容，但谷歌表示只是智能推荐，但现在却带上了“Ad”的标志，同时还显示评分和下载量。英国、日本和其他几个市场，现在是能看到这类广告的，出海的开发者们可以关注下。当然，这是 4 月份的事情，只是举例说明，搜索的行为泛化，对于 Google 来说，也有相应的方式来弥补搜索引擎份额丢失带来的影响，这也是看谷歌搜索广告收入时需要考虑的。

Google Play 的搜索栏广告

从结果来看，微软的冲击，还没有体现在谷歌的搜索广告收入数字上，但并不意味 Google Search 还像之前一样是许多用户的唯一选择，三方数据去统计搜索引擎的市占比时，不但不会看 TikTok、Amazon 等等，也不会看大家正在疯狂使用、已经能联网的 ChatGPT。

对于谷歌来说，守住自己的发家之本，在未来几年还有一场恶战要打，但也并非全无机会。

“防守”不是长久之计，主动“进攻”才有希望赢到未来

尽管 Bing 的市场份额比起谷歌仍然很小，但它近年来一直在稳步增长。尤其在推出整合了 ChatGPT 的新版 Bing 后，热度和用户数量迎来一波小爆发。

微软的消费者营销主管 Yusuf Mehdi 在一篇博文中分享，“经过多年的稳步发展，加上新版 Bing 的数百万体验用户，Bing 的日活跃用户已突破 1 亿。”彼时距离新版必应发布，刚过去不到 1 个月。

而且微软发现，大约三分之一测试使用 Bing Chat 的用户是首次使用 Bing，同样有大约有三分之一的日活跃用户，每天都会用 Chat 功能。这就意味着，在 AI 加持下，必应开始抢占其他搜索引擎的份额，并且 Chat 功能的用户粘性很高。

图注：过去 90 天 bing、Bard 和 google search 的热度变化趋势。| 来源：google trends

虽然，当下无论 ChatGPT 还是新版 Bing，还暂不足以对谷歌的搜索业务造成致命影响，但微软在 AI 尤其大语言模型领域“突飞猛进”，足以让谷歌、也让我们看到了 AI 潜在的颠覆性力量。想要保卫搜索业务，“防守”不是长久之计，主动“进攻”才有希望赢到下个时代。

这也直接促使谷歌加快了在 AI 领域的动作，态度由此前“更谨慎地、负责任地发展”，转为更进取的状态。

美国时间 3 月 21 日，在新版Bing发布一个多月后，谷歌宣布正式开放对话式 AI 模型 Bard 。4 月 20 日，谷歌 CEO 桑德尔·皮查伊（Sundar Pichai）在官网发文宣布，将谷歌在 AI 领域两支中坚力量 DeepMind 和 Google Brain 合并，成立新的 AI 部门 Google DeepMind。

用 Pichai 自己的话说，“将人才整合到一个专注的团队中，并以谷歌的计算资源为后盾，将大大加快在人工智能方面的进展。”

1. 巨头论AI，谷歌不算“后发”

其实无论从发展历史、团队能力、还是已经取得的成就来看，谷歌在 AI 领域都不能算“后发”。

谷歌的 AI 发展历史可以追溯到 2000 年代初期，当时，谷歌开始研究机器学习算法，或组建或收购，建设起自己的 AI 研发力量，以下是为外部所知的一些知名团队。

Google AI：AI 研究部门，谷歌首席执行官 Sundar Pichai 在 2017 年谷歌 I/O 大会上正式对外公布。专注于开展研究，推进 AI 领域的发展，并开发新的 AI 技术和应用，GLaM、LaMDA 等大语言模型就是 Google AI 发布的。

X（原 Google X）：X 成立于 2010 年，是 Alphabet Inc. 的子公司。旨在发明和推出可能对世界产生重大影响的“moonshot”技术。虽然 X 独立于谷歌的其他人工智能部门，但可能会在某些项目上进行合作。

Google Brain：Google Brain 成立于 2011 年，最初是 Google X 的一个项目，由 Google Fellow Jeff Dean、Google 研究员 Greg Corrado 和斯坦福大学教授 Andrew Ng 兼职研究合作。起初的工作重点是，在 Google 的云计算基础设施之上，构建一个大规模的深度学习软件系统 DistBelief，并取得了巨大的成功。

随后，Google Brain 归属到谷歌公司，并在后续许多成功的 AI 技术的开发中，发挥了重要作用，包括 TensorFlow 机器学习库、BERT 自然语言处理算法，以及广泛应用于自然语言处理任务的 Transformer 架构。

DeepMind：DeepMind 成立于 2010 年，位于英国伦敦，以强化学习方面的工作闻名。2015 年，DeepMind 被谷歌母公司 Alphabet Inc.收购。其最“出圈”的成就包括，2016 年，DeepMind 研发的围棋机器人 AlphaGo 以 4:1 击败顶尖职业棋手李世石；2020 年，DeepMind 推出可预测蛋白质结构的 AlphaFold 2，帮助生物学家解决困扰多年的难题。

如今 Google Brain 和 DeepMind 合并，可谓 AI 领域顶尖团队强强联合，可以看出谷歌集中“优势兵力”、全力投入竞赛的决心。

2. 谷歌在LLM方面的积累：大而全

ChatGPT 和 GPT4 的横空出世，让微软在大语言模型领域暂时领跑，那谷歌进展如何呢？在了解了谷歌近年来在 LLM 领域的工作和成绩后，我们发现，谷歌在 AI 领域的布局，与其曾在广告行业的经营思路有相似之处，追求的也是全链路、大而全、闭环。

从系统到工具，从底层技术到上层应用，从通用到垂直领域，可以说该有的都有，也取得了很多突破性进展。

图注：谷歌过去几年在大语言模型领域的部分关键产品 | 来源：Bing Chat、Bard，及其他网络信息

表格中，有一部分产品已经面向开发者或大众开放了，例如，由 LaMDA 驱动的对话式 AI Bard 已面向测试者开放了。大部分模型和技术仍在研发过程中，具体发布日期还未公布。

但可以看出，不同模型和技术的结合，或者在不同垂直领域的落地，可能在未来诞生许多“高潜力”应用。

例如，谷歌推出的通才机器人模型 PaLM-E，是将谷歌最新的 LLM PaLM 与最先进的视觉模型之一 ViT-22B2 结合在一起，可将知识从不同的视觉和语言领域，转移到机器人系统。

例如，谷歌最近开发的医学大型语言模型 Med-PaLM 2，它利用谷歌的 LLM 的能力，与医学领域相结合，可以更准确、更安全地回答医学问题。

此外，谷歌还公布了一项新计划，要开发一种支持世界上“1000 种最常用语言”的单一 AI 语言模型。可以说很宏大，很野心勃勃。

从一个非技术专业普通用户的视角来看，巨头们目前在 AI 领域的竞争阶段，也就相当于马拉松刚开始的第一公里，还远未到能分胜负高下的阶段。

3. “王炸”级别的应用还未出现，最大竞争对手可能是自己

鉴于目前大语言模型还在发展初期，目前，主要用在改进原有产品和服务上。以谷歌自己的产品为例，Google 搜索可以用 LLM 来提高搜索结果的准确性和相关性；谷歌翻译可以用 LLM 提高翻译的准确性和流畅性；Google Assistant 可以用 LLM 来提高语音命令的准确性和响应能力等。

行业普遍认为，随着大型语言模型的发展成熟，人与计算机和互联网交互的方式可能彻底改变，搜索引擎业务首当其冲。谷歌将如何平衡原有商业模式和创新技术的应用，在人工智能（AI）时代创造第二增长曲线，决定了谷歌能否赢到下一个时代。

（文章来源：白鲸出海）