從巴菲特“補票”Google，看懂字節、阿里與騰訊的AI入口大戰

▎兩件事的本質，均是對生態競爭力的重新排序。

2026年開年，一場圍繞AI入口與生態的爭奪戰已在國內科技巨頭間全面打響：騰訊“元寶”率先撒錢十億搶佔使用者心智，字節、阿里等巨頭亦不遑多讓，向廣大C端使用者祭出金元攻勢。

如何理解這場所謂的“中國本土AI入口大戰”？我們不妨可以嘗試從最新發生的“巴菲特賣蘋果買Google”這一案例中找到答案。

十年懊悔後終補票

巴菲特曾不止一次表達對錯失Google早期投資機會的懊悔。

2017年股東大會上，巴菲特首次透露，在2004年IPO時，Google創始人拉里佩奇和謝爾蓋就當面拜訪，為他提供直接深入瞭解公司的機會：“我認識那些創始人，本有無數種方式去提問去學習，但我搞砸了”。

芒格則將錯過Google稱為：在科技領域最糟糕的錯誤，當時Google的廣告模式已展現出明顯優勢。

再為錯過而懊悔十年後，巴菲特終於建倉了Google：

根據 2025年11月15日披露的13F持倉報告，2025Q3波克夏團隊啟動了一次重大戰略性調倉：賣出蘋果買入Google。

這是波克夏連續第二個季度大幅拋售蘋果股票，套現106億美元，減持力度較上一季度直接翻倍；截至季末，其蘋果持倉已從2023年底大降近70%。

與此同時，巴菲特首次大手筆建倉Google，斥資43億美元，估算買入價格集中在210美元/股左右，這一持倉直接躋身波克夏第十大重倉股，佔總持倉的1.6%。

這是巴菲特除蘋果外，首次大規模佈局網際網路科技巨頭。

且此次操作恰逢巴菲特宣佈年底卸任CEO的退休關鍵期，被市場普遍解讀為他為波克夏錨定AI時代核心資產的戰略佈局。

減持蘋果好理解，市盈率超過 33 倍，但硬體創新的邊際效應持續遞減，折疊屏手機放量處理程序延遲，iPhone 出貨量增速回落至個位數，核心產品增長動力不足。

而建倉Google時，雖然彼時處於相對低位，但當時Google預期市盈率也超過25 倍，並不符合巴菲特用十多倍買優秀公司的歷史慣例。

那巴菲特看中了Google的什麼？

變了的是Google，老巴並沒有變：還是喜歡有生態的生意。

其實巴菲特的投資邏輯從未改變，始終買入並持有“具備強大護城河的生態型生意”。

蘋果的iOS生態就是吸引他重倉的原因：通過iPhone硬體入口，疊加APP Store、iCloud等服務，形成“硬體+軟體+服務”的閉環，能夠持續從使用者身上獲取穩定收益。

之所以老巴在十年前懊悔錯過Google，就是因為當年Google在移動網際網路時代就建立起了優秀的生態——擁有Android和搜尋兩大核心資產；芒格說Google的搜尋業務本質是網際網路時代的獨家報紙，具備強網路效應。

不過後續的雲端運算時代業務起步較晚，僅拿到行業門票而未能成為領軍者，雲時代Google並沒有明顯的生態優勢，這也是過去波克夏這個階段沒有建倉的原因。

直到現在，Google完成了從單一產品領先到AI全端生態閉環的雛形建設，吸引巴菲特終入局。

實際上，這一投資又經過了長達半年的評估。

2025 年初，波克夏團隊啟動對Google的系統性調研；2025 年5月，巴菲特在股東大會首次將 AI 定義為改變遊戲規則的工具；2025 年三季度，團隊完成深度評估，最終在 9 月底前完成建倉。

調倉完成後，蘋果與Google的市場表現呈現顯著分化：近半年，Google跑贏蘋果50個點左右，並且完成絕對市值的反超。

Google率先建立起AI時代的生態

市值切換的背後，表明AI時代的競爭已從單一維度比拚（演算法、算力、資料、電力、入口等），升級為生態體系的綜合較量。

Google的成功驗證了“晶片+模型+雲+應用”全端生態的可行性，而其他科技巨頭的掙扎與佈局（比如蘋果最後還是選擇了外接Google的大模型Gemini），則進一步凸顯了生態自立的重要性。

所以，巴菲特賣蘋果買Google的核心邏輯，本質是對生態競爭力的重新排序。

智慧型手機時代，蘋果的生態建立在硬體入口之上；而AI時代，Google的生態建立在 AI 全端能力之上，更契合AI的技術趨勢與商業邏輯。

回到Google的案例，其全端 AI 生態更符合“作業系統+主控晶片”的核心架構：大模型（Gemini）是AI時代的作業系統，成為連接使用者、應用與服務的核心樞紐；AI晶片（TPU）是主控晶片SoC，為整個生態提供底層算力支撐。

通過軟硬體協同最佳化，TPU與Gemini模型實現高效適配，不僅降低了算力成本，更提升了模型運行效率，最終才能支援形成了算力-模型&雲—>應用（搜尋、視訊、地圖等）的正向循環。

1. 算力晶片TPU保障成本優勢和自主性。

Google自研 ASIC 的主要原因是生態自立。自研晶片可應對爆發式增長的內部 AI 計算需求、擺脫對外部供應商的過度依賴、通過軟硬體協同最佳化提升性能，最關鍵的是降低算力 TCO（總持有成本）。

GoogleNano Banana 等模型 100% 基於 TPU 完成訓練與推理，也支撐其內部語音搜尋、圖片搜尋等核心功能，成本總體低於 GPU，Google內部評價TPU性能表現優異，在部分場景優於 GPU。

同時成功走向外部市場：

• Meta，計畫2026年租用 TPU，並從 2027 年開始購買超100萬顆、價值數十億美元的 TPU，用於 Llama 模型部署，通過乙太網路與功耗最佳化實現 15%-20% TCO 節省；
• OpenAI，達成合作協議，將部分推理工作負載從輝達晶片遷移至TPU ；
• Anthropic，已承諾在GCP叢集中使用TPU訓練模型，202510簽署 100 萬 TPU訂單；
• Apple，2024年就採購TPU用其進行LLM訓練；
• 潛在客戶：部分新興雲廠商（如 Fluidstack、TeraWulf）因 GCP 提供付款擔保而嘗試採用 TPU。

樂觀測算，到 2027 年，TPU 可能搶佔輝達15% 的訓練市場份額：現有輝達使用者遷移雖需時間，但新增工作負載更易轉向 TPU。Semianalysis更是預測2027年GoogleTPU（v6-v8）合計出貨量達到600萬顆。

2. 模型能力全球領先，是AI時代的作業系統。

Google最新一代 Gemini 3 大模型，各項表現指標大幅領先於 Claude 4.5、ChatGPT 5.1 等競爭對手，深度思考、程式設計、Agent 能力突出。

通過多模態融合技術，Nano Banana 和 Veo 3 模型在圖片、視訊領域的綜合能力全球頂尖；通過成功預訓練，Gemini 3 突破性能天花板，再現Scaling-Law 效應，在 LMArena 排行榜上以1501的 Elo 評分居榜首。

截至 2025 年，Gemini 月活躍使用者已超 6.5 億，每月處理Token總量一年內增長超過20倍，tokens 規模從32K逐步拓展至200萬。

3. 如此AI才能賦能廣告、雲。

Google不管是搜尋、Youtube還是瀏覽器、Android，主要的變現手段仍是廣告，業務比重超過 70%。

Google將AI逐步整合到上述業務流程中，一方面為Google獲取了海量資料，用於訓練完善 AI 模型，而 AI 模型的迭代又反哺各業務線提升效率與使用者體驗，形成正向循環。

C端：AI 搜尋使用者量達到 20 億、Android系統全球裝機量超 30 億台、Chrome 瀏覽器市場份額穩居全球第一，都為AI提供充足彈藥；Gemini AI 助手月活達6.5億，成為使用者日常智能互動的核心工具。

落在具體業務層面上，AI 技術的融入讓Google的廣告業務有了增長動力，而不是此前市場對 AI 搜尋替代廣告位的擔憂。其搜尋廣告連續多個季度實現同比加速增長，因為AI 拓展了使用者提問場景，反而促進查詢量提升。

此外，AI多模態搜尋還創造新增量，語音搜尋、圖片搜尋等成為新的廣告載體。

B端：在雲端運算時代，雖然Google拿到了門票，但是份額上遠遠落後於亞馬遜的AWS和微軟的Azure；但“TPU+Gemini”正在扭轉這一頹勢，市場份額在快速提升。

2025年 Q3 公司雲端運算收入同比增長 33.5% 達 151.6 億美元，經營利潤 35.9 億美元，對應經營利潤率 23.7%，均創歷史新高。

AI時代，Google雲在 IaaS、PaaS、SaaS 三大層面均展現出強勁競爭力：

• IaaS

層面：依託TPU晶片建構差異化優勢。對於客戶而言，使用TPU v7p的成本較GB300低50% 以上；對Google而言，自研晶片成本較低，算力租賃EBIT Margin能達44% ，遠超Coreweave-Meta算力租賃18%的利潤率水平。

• PaaS-MaaS

層面：依託Gemini系列模型，提供從模型微調、部署到維運的全流程服務，超過70%的現有Google Cloud客戶使用其AI產品，每月處理Token數已超過1300兆。

• SaaS

層面：GoogleWorkplace定價僅14美金 / 月，對比ChatGPT 20美金 / 月和微軟Copilot 30美金 / 月的定價，兼具Gemini AI助手能力與雲盤、郵件、辦公套件等功能，性價比優勢明顯，在生產力SaaS 賽道中市場份額達9% ，排名全球第二。

Google 2025 年資本開支指引 910-930 億美元，2026 年一致預期超 1180 億美金，排名三朵雲榜首，Google雲計畫每六個月將算力容量翻倍，未來 4 到 5 年目標實現 1000 倍的能力提升。

理解了巴菲特補票Google 就理解了字節、阿里與騰訊的AI入口大戰

在這場更加殘酷的生態戰中，只有建構起自我循環、自我強化的生態體系，才能在AI時代立於不敗之地。

在Google建構全端 AI 生態的同時，其他科技巨頭也在AI 賽道加速佈局，但均面臨各自的挑戰。

這些廠商的掙扎與突破，將決定未來 AI 生態競爭的格局，而能夠成功建構自立生態的玩家，有望成為下一批估值重估的核心標的。

1. 亞馬遜：雲業務在被蠶食，補短板刻不容緩。

亞馬遜 AWS 作為全球雲市場份額第一的玩家，擁有最完善的生態和客戶至上的文化，且與Anthropic 深度繫結（股權+晶片定製+基礎設施支援）。

但在AI時代，AWS 的核心短板在於生成式AI 起步晚，AI 產品賦能滯後。AWS面臨著“模型、晶片落後”的雙重挑戰，雲業務市場份額正被微軟和Google雲蠶食——AWS北美市佔率從47%下滑至45%。

儘管推出了 Bedrock 平台，整合自研模型與第三方頂級模型（第一大模型提供商是Anthropic），但相較於Google的全端自研，AWS 的模型生態落後了不止一個身位。

晶片方面，自研Trainium晶片雖已迭代至第二代，但性能仍落後於Google TPU，計畫發佈的 Trainium3 晶片目標是追平Google TPU V5、V6。

不過AWS 仍有很大的容錯空間，一方面家大業大，另一方面雲市場整體供不應求（近期北美雲廠商紛紛開啟漲價），AWS 仍有充足時間彌補短板。

如果能夠在模型自研與晶片性能上實現突破，結合其龐大的客戶基礎與電商生態優勢，AWS不一定沒有翻盤的機會。

2. Meta：模型能力暫時落後，但最吃虧的在沒有雲。

Meta作為社交巨頭，擁有全球最大的社交生態，AI 應用落地場景豐富。

但其在 AI 賽道的最大痛點是模型能力不足，以及缺乏雲業務，所以雖然AI投資最果斷，但股價卻持續下跌，市場敘事從AI 提效先鋒轉向資本開支帶來高昂的折舊費用。

儘管死磕Llama，但大模型能力不及Google Gemini 3是不爭的事實，導致 Meta AI 嵌入核心平台後月活雖達 10 億，但 DAU/MAU 僅 10%。

更關鍵的是，Meta目前無雲端運算業務，CAPEX 投入基本為內部工作流消耗，2025 年全年資本開支上調至 700-720 億美元，2026 年或超千億美元，3Q25 首次出現成本費用同比增速超過收入增速的情況，市場擔憂其利潤率持續承壓。

3. 微軟：後發者慣性，自研模型和晶片明顯落後，雲與模型解綁雪上加霜。

微軟憑藉與 OpenAI 的獨家合作（2025 年10 月前 OpenAI 的所有算力需求由微軟獨家提供）和Office 生態優勢，在 AI 應用落地方面有先發優勢。

微軟持有 OpenAI 27% 的股份，對 OpenAI 的 130 億美金投資可通過雲收入逐步回款，OpenAI 的商業化對微軟雲業務帶動明顯。

目前，90% 的財富五百強在使用 365 Copilot，AI 功能月活已達 9 個億左右，微軟AI 開發平台 Foundry 季度有超 7 萬家企業使用，處理超 100 兆個 token，同比增長五倍。

但微軟的核心短板在於沒有自有大模型、且晶片技術落後。沒有自主研發的核心大模型，使得在與Google的競爭中處於被動地位；自研 Maia 100 加速器實為圖像處理設計，未為公司 AI 服務提供支援，最近公告的200更多是放了個衛星。

更嚴峻的是，微軟與OpenAI 的合作面臨變局，Azure產能不足，OpenAI 已與 Oracle、CoreWeave等合作，未來可能拓展至 AWS/Google，Azure 不再是其唯一計算供應商。

模型與雲解綁的趨勢下，除 Gemini 等獨家模型外，多數模型將實現多雲部署。如果微軟不能快速補齊大模型與晶片的短板，僅依靠合作模式，未來在 AI 生態競爭中的優勢將逐步被侵蝕。

當然，微軟今日的處境跟公司戰略有關，一直是敢為人後的謹慎型思路，所以在Mag7中，微軟的自由現金流僅次於輝達，未來可撬動的資源還有最多。

4. OpenAI、Claude 等 AI 原廠，有建立生態的急迫訴求.

OpenAI、Anthropic 等 AI 原廠憑藉技術先發優勢，在大模型領域的聚光燈下，但由於缺乏自有生態（流量入口、雲服務、硬體設施），不得不通過瘋狂與產業合作的方式彌補短板。

OpenAI面臨市場份額被Google蠶食的壓力，通用 AI 模型全球市佔率持續下滑，為應對競爭，OpenAI曾一度暫停了廣告業務、AI Agent 等項目開發，將所有資源調配到GPT模型改進。

為彌補生態短板，OpenAI 展開全方位產業合作：

• 算力方面，與微軟、輝達、甲骨文、AWS 等達成巨額合作，啟動星際之門項目；
• 硬體方面，與博通達成 100 億美元晶片合作，計畫聯合開發專屬推理晶片；
• 應用方面，推出 ChatGPT 應用程式商店，整合多款第三方應用；
• 客戶拓展方面，重視 B 端使用者，全球企業客戶突破百萬，ChatGPT for Work 商業使用者席位超 700 萬。

Anthropic同樣依賴與雲廠商的合作實現算力供應與商業化落地，與Google達成百萬片 TPU 訂單，與亞馬遜共同打造 AI 超級電腦。

這些 AI 原廠的戰略本質是用股權和技術換生態。

Google，由於最早大手筆投入AI，得以率先建立從晶片到模型到雲及應用的AI全端生態，近期躋身4兆美元俱樂部並不意外，是一場超長線戰鬥後的極速重估。

更大的產業發令槍意義在於，不管是北美大廠，還是國內巨頭，都在加速補齊自己的短板，因為他們都開始明白，AI時代，只有建立生態才能立於不敗之地。

如是，理解了巴菲特“補票”Google，也就理解了字節、阿里與騰訊的AI入口大戰當前的隱喻。 (鈦媒體)