云业务增速创下新高，全球科技行业正在见证一场由AI驱动的变革。透过这些数字，AI概念已从[烧钱黑洞]蜕变为[盈利引擎]，一种全新的[AI内循环]增长逻辑正在重塑行业格局。

　　三家巨头在营收规模上持续突破。谷歌母公司Alphabet以964.3亿美元营收领跑，同比增长14%，创下近三个季度以来的增速高点；

　　微软营收764.4亿美元，同比增长18%，刷新2024年以来的最快增速；

　　Meta表现最为抢眼，营收475.2亿美元同比增长22%，增速创下近四个季度新高。

　　利润端的增长更为迅猛。谷歌净利润281.9亿美元，同比增长19%；微软净利润272.3亿美元，同比增长24%；

　　Meta净利润183.4亿美元，同比激增36%，营业利润率攀升至43%。

　　广告业务仍是Meta和谷歌的[压舱石]。Meta广告收入465.6亿美元，占总营收的98%，同比增长21%。

　　谷歌的广告业务同样受益于AI优化，其搜索广告收入542亿美元（+12%），YouTube广告98亿美元（+13%）。bwin必赢官方授权平台

　　AIOverviews和AIMode等新功能推动美国及印度用户超1亿/月，大幅提升了广告点击率和转化率。

　　云服务成为增长新引擎。微软智能云业务收入298.8亿美元，同比增长26%，其中Azure云服务增速高达39%，创2022年末以来新高。

　　更值得关注的是，微软AI相关业务年化收入已达130亿美元，同比暴增175%。

　　谷歌云收入136亿美元，同比增长32%，订单积压量达1060亿美元，大型AI合同占比显著提升。

　　微软二季度资本开支242亿美元，同比增长27%，全年计划投入800亿美元建设AI智算中心，下一季度资本开支预计超300亿美元；

　　谷歌将全年资本开支从750亿美元上调至850亿美元，二季度单季资本开支224亿美元，同比激增70%；

　　Meta将资本开支区间提升至660-720亿美元，计划未来投资数千亿美元建设超大规模数据中心，2026年资本开支预计超1000亿美元。

　　这些投入并非盲目扩张。微软Azure因AI服务需求旺盛已出现容量限制，正加速扩展数据中心和电力供给；

　　Meta则直言[基建和人才是首要优先事项]，为AI算力不惜出售20亿美元非核心资产。

　　传统互联网时代，科技巨头的增长逻辑是[资本开支吸引用户-向零售业售卖广告-再投资扩大用户规模]的循环。

　　但现在，一种更高效的[AI内循环]正在形成：AI应用拉动广告与云收入增长，资本支出反哺算力基础设施，进一步支撑更多AI应用落地，形成正向反馈机制。

　　①AI应用广告收入算力投资的闭环：Meta推出的AI广告工具已吸引近200万广告商使用，直接推动日活用户达34.8亿，Facebook和Instagram用户使用时间分别增加5%和6%。

　　广告收入的增长反过来支撑AI基础设施投入，形成[广告效果提升-收入增长-算力加码]的良性循环。

　　谷歌则通过AI优化核心搜索业务。Gemini大模型月活用户达4.5亿，6月每月处理的Tokens从5月的480万亿翻倍至980万亿，较去年同期飙涨100倍。

　　AIMaxinSearch工具显著提高广告转化率，让搜索广告这一[现金牛]业务焕发新活力。

　　②云服务与AI模型的共生关系：微软Azure的爆发印证了云与AI的深度绑定。bwin必赢官方授权平台

　　企业客户无需从零搭建AI基础设施，可通过Azure平台以API调用方式安全使用GPT系列模型，极大降低了应用AI的门槛。

　　目前，微软Copilot系列产品月活用户已达1亿，M365Copilot的普及还提高了Office商业云产品的每用户收入，形成[模型服务-云资源消耗-收入增长]的循环。

　　谷歌云则通过出租自研TPU芯片资源给OpenAI等企业，既降低客户对单一供应商的依赖，又扩大基础设施利用率。

　　③用户数据与技术迭代的飞轮效应：用户规模与数据积累是AI内循环的关键燃料。

　　Meta拥有34.8亿日活用户，每天产生海量与社交关系、兴趣爱好相关的内容，为AI广告模型提供了优质训练数据。

　　用户越多，数据越丰富，AI推荐精度越高；而更精准的内容和广告又能吸引更多用户，形成[用户增长-数据积累-模型优化]的飞轮。

　　谷歌同样受益于数据优势。其搜索、地图、邮箱等产品覆盖全球数十亿用户，AI概览工具月活超20亿，用户交互数据持续反哺模型迭代，让AI功能的实用性和用户粘性不断提升。

　　AI内循环的运转，离不开算力基础设施的支撑。当前，科技巨头的算力竞赛已进入白热化阶段，这场较量不仅关乎当下的市场份额，更决定着未来十年的行业线%。

　　这些投入主要流向三大领域：AI服务器采购、超大规模数据中心建设、网络设备升级。

　　集群，计划2026年将AI训练算力提升一个数量级。在芯片架构上，巨头们走出了差异化路线。微软与

　　深度合作，定制AzureMaiaAI芯片；谷歌坚持自研TPU路线e芯片支撑起AIMode的低延迟响应；

　　散热和能源技术也成为竞争焦点。液冷已成为AI数据中心标配，微软Azure单柜功率达兆瓦级，采用高压直流输电技术降低能耗损失；

　　谷歌数据中心通过先进的冷却系统，将能源利用效率（PUE）控制在1.1以下，远低于行业平均水平。

　　当美国巨头通过AI内循环实现盈利爆发时，中美AI市场的发展路径呈现明显差异。这种差异并非技术差距，更多源于商业环境和市场需求的不同。

　　企业客户对AI工具的付费意愿强烈，微软Copilot在全球90%的《财富》100强企业中普及；

　　C端用户也愿意为优质AI服务买单，AI教育产品单月定价可达200美元，AI伴侣应用付费率超40%。

　　中国市场则呈现[场景落地优先]的特点。AI更多赋能实体经济，如外卖配送算法优化效率、短视频推荐提升用户粘性、智能驾驶推动汽车产业升级。

　　但2B企业服务市场规模仅为美国的1/10，企业付费意愿相对较低，导致AI商业化周期更长。

　　正如业内人士所言，中国AI应用需[回到物理世界赚实在钱]，在硬件、供应链等领域寻找突破口。

　　当微软、Meta、谷歌用财报证明AI已从成本中心变为利润中心时，科技产业的价值排序正在重构。

　　算力基础设施成为新的[石油开采权]，AI模型成为[炼油技术]，而应用场景则是[成品油市场]。

　　在这场重构中的上游企业液冷技术供应商、高压直流输电设备商、光模块厂商等已享受AI基建红利。

　　像独立AI公司的后来者需依附巨头云平台生存，OpenAI依赖微软Azure、Anthropic依赖谷歌云的模式可能成为常态。

　　当美国巨头通过[AI内循环]形成增长闭环时，中国企业或许需要探索适合本土市场的路径。

　　不是简单复制美国模式，而是在制造业升级、智慧城市等实体经济场景中找到AI的价值锚点。

　　不再依赖单一业务扩张，而是通过[应用-收入-基建-技术]的正向反馈实现持续增长。

　　这场变革中，拥有庞大用户基础、数据资产和算力储备的巨头将持续领跑，而算力基础设施、AI芯片、云服务等产业链环节也将同步受益。

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