微软魔法攻击下，谷歌财报的“面子”和“里子”

本来在移动互联网时代无甚交集的两巨头，如今只能打破“王不见王”的局面。

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%。

(相关资料图)

而谷歌在 4% 的涨幅后，快速回落。

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，我们也做了解读发布文章《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还是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，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。

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。

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。

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