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文｜白鲸出海
微軟和谷歌前後腳發布了财報，本來在移動互聯網時代無甚交集的兩巨頭，如今隻能打破 " 王不見王 " 的局面。
美國時間 4 月 25 日，谷歌和微軟，同一天發布了财報，财報發布之後，兩家公司的股價都出現上漲，微軟因爲各項指标超出預期且市場對微軟在 AI 技術上的領先抱有更大信心，盤後上漲超過 8%。
而谷歌在 4% 的漲幅後，快速回落。
說實話，這兩家最近幾個月 " 愛恨糾纏 "，在同一天發布财報，我們還以爲谷歌的股價表現不會太好。但在财報發布後，雖然回落，但依然有 4% 的短暫漲幅，并不算小。
而仔細看過财報之後，我們會發現，爲了能穩住股價，谷歌這一次非常 " 努力 "。
這份财報，是谷歌 " 努力 " 過的結果
谷歌 Q1 财報的承壓水平可想而知。占了 8 成收入的廣告業務是否能逆轉頹勢，發家業務搜索是否受到挑戰，AI 上的短暫落後是否影響到其他業務線例如利潤率相對更高的谷歌雲，是大家都想在這次财報中找到答案的幾個問題。
我們先簡單看下财報數據來嘗試找到一些線索。
根據 Q1 财報數據，谷歌一季度收入 698 億美金，同比增長 3%（去年同期數據爲增長 23%），營業利潤 174 億美金，營業利潤率 25%（去年同期 30%），淨利潤 150 億美金（去年同期 164 億美金）。
從 2021 年下半年開始，谷歌，以及多數公司都進入了增長乏力的狀态，這個季度，谷歌止住了收入增長速率繼續下降的趨勢，698 億美金的收入高于分析師預期的 689 億美金，但幾乎也是在 0 線附近徘徊，從利潤的角度，谷歌賺錢能力與去年同期相差不大。
谷歌主要分 4 塊來确認，以搜索 +YouTube+ 廣告網絡構成的廣告業務線，包括應用商店、健身、YouTube 訂閱在内的非廣告業務産生的收入，前兩者合在一起叫做 Google Service，然後就是谷歌雲和創新業務 | 圖片來源：App Economy
分業務線去看，最大一塊的廣告收入 545 億美金，同比下降 0.2%，但分析師預期是下降 1.6%，其中，和上一季度三條廣告線都拉胯不同的是，發家之本搜索廣告的收入同比增長 2%，可以說是這季度财報的最大亮點。但 YouTube Ads 繼續拉胯，廣告網絡也依然是同比下降趨勢。
包括 Google Play、Fitbit 等業務在内的非廣告收入業務線，保持 9% 的同比增長，上季度同比增長率 2%，表現平穩。
而 Google Cloud 是這一季度才報的第二個亮點。同比增長了 28%，收入 74.54 億美金，關鍵是自披露以來首季度實現盈利，錄得營業利潤 1.91 億美金，去年同期虧損 7.06 億美金。創新業務還是沒有太大起色。
2022 年 Q1 和 2023 年 Q1，谷歌雲的營業利潤 / 損失 | 圖片來源：财報
這也對應回答了上面的 3 個關鍵問題，最大的收入來源廣告基本上止住了下降趨勢；從收入的角度來看，谷歌的搜索業務貌似并未受到實質性影響；谷歌雲業務也增長良好并未受 AI 短暫落後的影響、甚至實現了首季度盈利。
但如果再進一步去綜合看數據，會發現一些有意思的地方，主要集中于後 2 個問題，也就是 AI 攪動的搜索市場及可能産生的連帶反應。
其實在 AI 加入的語境下，谷歌的财報，大家會更關注搜索的市場份額、而非利潤，而對于雲服務這樣的第二增長曲線，份額固然非常重要，但谷歌可能還手動給這條業務加了 buff。
這是因爲财報發布前，谷歌對财務信息的報告和披露方法進行了調整。
其中比較有意思的一點是調整了成本的确認方法，例如之前一些無法直接歸屬到某個部門的成本，現在隻要是面向 C 端消費者的，就放入 Google Service，之前一些共享的研發成本，會按照 " 受益原則 " 來分配，總之原則就是，面向 C 端的 Google Service 分攤到的成本更多，面向 B 端的 Google Cloud 分攤到的成本變少。
我不知道這是不是 Google Cloud 首季度實現盈利的原因，但理論上講，Google 需要有一條新的業務線盈利，提振投資者的信心。
而在這之外，谷歌還宣布了 700 億美金的股票回購來保底，這一次可謂是非常努力。但這也隻換來股價 4% 的短暫上揚。還算不錯的财務數據 + 谷歌的異常努力，市場情緒依然不高，是真的 " 無腦看好 "ChatGPT 嗎？
這可能還是要回到根本問題上來。
" 表面努力 " 之外，谷歌真的守住了搜索基本盤嗎？
其實，更綜合去看各方數據可以發現，搜索廣告收入的同比小幅增長并不能完全說明問題。
在上一次發 Q4 的财報時，我們也做了解讀發布文章《三條廣告收入線全都下滑，就這美國還要拆分 Google？》，從标題也能看出來，當時包括搜索在内，三個細分的廣告業務線收入同比都是下降的，這一季，被大家重點關注的搜索還是又回到了同比增長的軌道裏，1.8%，不多、但是回穩了。
谷歌搜索收入的同比增長率艱難回到 "0 線 " 之上 | 數據來源：谷歌财報
按說在今年開年，微軟發起了一系列魔法攻擊，重點針對搜索，剛結束的财報會議上，微軟表示 Bing 的 DAU 達到 1 億，鑒于之前并沒有披露過相關數據，估計起點不高，這裏面會有很大一部分增量。
而對應，谷歌的搜索廣告收入表現又還算堅挺，市場調研數據也表明 Google Search 并沒有被 Bing 吃掉市場份額。信号似乎有些矛盾。
2023 年 3 月，全球搜索引擎市場份額 | 數據來源：Stat Counter
但如果看收入和調研數據，不免落入某些陷阱。這裏面可能存在幾個問題。
1、統計口徑，可能顯得 Google Search 未受任何影響。
雖然 Stat Counter 的數據覆蓋了桌面、移動、平闆等等，但移動端覆蓋移動網頁、是否覆蓋 App 就不知道了。從點點數據來看，Bing 的移動 App 從 1 月份 65 萬日活、上漲到了現在的 208 萬日活。浏覽器 Microsoft Edge，雖然漲幅不多，1 月份到現在也有大幾十萬的 DAU 上漲，如果從從去年 3 月到今年 3 月，Bing 搜索的市場份額幾乎沒有變化，還是不太可能的。
近 6 個月 Bing 全球 DAU 變化 | 圖片來源：點點數據
2、Bing 用戶增加，但還未正式啓動廣告業務，對收入的沖擊可能還未顯現。
3 月底，微軟想要在 Bing Chat 裏面加入廣告，已經被 Google Search 的前員工 " 捕捉 " 到。所以再過 1-2 個季度，大概率在 Q3 财報，可能會有所體現并對谷歌的搜索廣告收入産生一定的沖擊。
微軟廣告業務的年收入大概是 180 億美金，谷歌是 2000 億美金左右（包括搜索、YouTube 和廣告網絡）。兩者差不多是 1:10 的體量。在并入 ChatGPT 之前，微軟其實就在基于 Windows 在 PC 端大推 Bing，這也是 Bing 在桌面端的份額一直比移動端更高的原因。而這樣的舉措也帶動微軟的廣告年收入從 100 億美金，差不多翻了一倍到 180 億美金。而如果真的借助于 ChatGPT 繼續發力，在 BingChat 中加入廣告，增速可能會提高。
3、支撐廣告收入的用戶搜索行爲是多樣化的，谷歌搜索也不是隻有 Google Search。
上一季的财報，我們提過，起碼美國搜索廣告的整體大盤一直到 2023 年都是保持兩位數增長的，谷歌沒有吃掉的增量，流向了 Amazon、TikTok 等競争對手那裏，上一季度和谷歌同一天發布财報的 Amazon 廣告收入同比增長 19%，可謂一枝獨秀。
而近期的一些調研數據顯示，搜索多樣化的趨勢依然在強化，以最容易産生廣告收入的電商搜索行爲爲例，搜索引擎的占比繼續下降，Amazon 雖然份額也在下降，但被同爲零售企業的沃爾瑪補了回來。谷歌有 YouTube（核計到 YouTube Ads），但同時有 TikTok 給到壓力。
2023 年 Q1 vs 2022 年 Q1 美國消費者在線上購物時的搜索起點 | 圖片來源：eMarketer
而這一趨勢，對于 Google 來說，也并不是隻有負面影響。Google 旗下還有擁有幾十億用戶的 Google Play 和 Google Map 等等，這些 App 産生的收入也都體現在谷歌搜索收入部分。
以最近發現的 Google Play 的搜索欄廣告爲例。在幾個月前，其實就有從業者看到 Google Play 的搜索欄裏出現了類似于廣告的内容，但谷歌表示隻是智能推薦，但現在卻帶上了 "Ad" 的标志，同時還顯示評分和下載量。英國、日本和其他幾個市場，現在是能看到這類廣告的，出海的開發者們可以關注下。當然，這是 4 月份的事情，隻是舉例說明，搜索的行爲泛化，對于 Google 來說，也有相應的方式來彌補搜索引擎份額丢失帶來的影響，這也是看谷歌搜索廣告收入時需要考慮的。
從結果來看，微軟的沖擊，還沒有體現在谷歌的搜索廣告收入數字上，但并不意味 Google Search，還像之前一樣，是許多用戶的唯一選擇，三方數據去統計搜索引擎的市占比時，不但不會看 TikTok、Amazon 等等，也不會看大家正在瘋狂使用、已經能聯網的的 ChatGPT。
對于谷歌來說，守住自己的發家之本，在未來幾年還有一場惡戰要打，但也并非全無機會。
" 防守 " 不是長久之計，主動 " 進攻 " 才有希望赢到未來
盡管 Bing 的市場份額比起谷歌仍然很小，但它近年來一直在穩步增長。尤其在推出整合了 ChatGPT 的新版 Bing 後，熱度和用戶數量迎來一波小爆發。
微軟的消費者營銷主管 Yusuf Mehdi 在一篇博文中分享，" 經過多年的穩步發展，加上新版 Bing 的數百萬體驗用戶，Bing 的日活躍用戶已突破 1 億。" 彼時距離新版必應發布，剛過去不到 1 個月。
而且微軟發現，大約三分之一測試使用 Bing Chat 的用戶是首次使用 Bing，同樣有大約有三分之一的日活躍用戶，每天都會用 Chat 功能。這就意味着，在 AI 加持下，必應開始搶占其他搜索引擎的份額，并且 Chat 功能的用戶粘性很高。
圖注：過去 90 天 bing、Bard 和 google search 的熱度變化趨勢。| 來源：google trends
雖然，當下無論 ChatGPT 還是新版 Bing，還暫不足以對谷歌的搜索業務造成緻命影響，但微軟在 AI 尤其大語言模型領域 " 突飛猛進 "，足以讓谷歌、也讓我們看到了 AI 潛在的颠覆性力量。想要保衛搜索業務，" 防守 " 不是長久之計，主動 " 進攻 " 才有希望赢到下個時代。
這也直接促使谷歌加快了在 AI 領域的動作，态度由此前 " 更謹慎地、負責任地發展 "，轉爲更進取的狀态。
美國時間 3 月 21 日，在新版 Bing 發布一個多月後，谷歌宣布正式開放對話式 AI 模型 Bard 。4 月 20 日，谷歌 CEO 桑德爾 · 皮查伊（Sundar Pichai）在官網發文宣布，将谷歌在 AI 領域兩支中堅力量 DeepMind 和 Google Brain 合并，成立新的 AI 部門 Google DeepMind。
用 Pichai 自己的話說，" 将人才整合到一個專注的團隊中，并以谷歌的計算資源爲後盾，将大大加快在人工智能方面的進展。"
1. 巨頭論 AI，谷歌不算 " 後發 "
其實無論從發展曆史、團隊能力、還是已經取得的成就來看，谷歌在 AI 領域都不能算 " 後發 "。
谷歌的 AI 發展曆史可以追溯到 2000 年代初期，當時，谷歌開始研究機器學習算法，或組建或收購，建設起自己的 AI 研發力量，以下是爲外部所知的一些知名團隊。
- Google AI：AI 研究部門，谷歌首席執行官 Sundar Pichai 在 2017 年谷歌 I/O 大會上正式對外公布。專注于開展研究，推進 AI 領域的發展，并開發新的 AI 技術和應用，GLaM、LaMDA 等大語言模型就是 Google AI 發布的。
- X（原 Google X）：X 成立于 2010 年，是 Alphabet Inc. 的子公司。旨在發明和推出可能對世界産生重大影響的 "moonshot" 技術。雖然 X 獨立于谷歌的其他人工智能部門，但可能會在某些項目上進行合作。
- Google Brain：Google Brain 成立于 2011 年，最初是 Google X 的一個項目，由 Google Fellow Jeff Dean、Google 研究員 Greg Corrado 和斯坦福大學教授 Andrew Ng 兼職研究合作。起初的工作重點是，在 Google 的雲計算基礎設施之上，構建一個大規模的深度學習軟件系統 DistBelief，并取得了巨大的成功。随後，Google Brain 歸屬到谷歌公司，并在後續許多成功的 AI 技術的開發中，發揮了重要作用，包括 TensorFlow 機器學習庫、BERT 自然語言處理算法，以及廣泛應用于自然語言處理任務的 Transformer 架構。
- DeepMind：DeepMind 成立于 2010 年，位于英國倫敦，以強化學習方面的工作聞名。2015 年，DeepMind 被谷歌母公司 Alphabet Inc. 收購。其最 " 出圈 " 的成就包括，2016 年，DeepMind 研發的圍棋機器人 AlphaGo 以 4:1 擊敗頂尖職業棋手李世石；2020 年，DeepMind 推出可預測蛋白質結構的 AlphaFold 2，幫助生物學家解決困擾多年的難題。
如今 Google Brain 和 DeepMind 合并，可謂 AI 領域頂尖團隊強強聯合，可以看出谷歌集中 " 優勢兵力 "、全力投入競賽的決心。
2. 谷歌在 LLM 方面的積累：大而全
ChatGPT 和 GPT4 的橫空出世，讓微軟在大語言模型領域暫時領跑，那谷歌進展如何呢？在了解了谷歌近年來在 LLM 領域的工作和成績後，我們發現，谷歌在 AI 領域的布局，與其曾在廣告行業的經營思路有相似之處，追求的也是全鏈路、大而全、閉環。
從系統到工具，從底層技術到上層應用，從通用到垂直領域，可以說該有的都有，也取得了很多突破性進展。
圖注：谷歌過去幾年在大語言模型領域的部分關鍵産品 | 來源：Bing Chat、Bard、及其他網絡信息
表格中，有一部分産品已經面向開發者或大衆開放了，例如，由 LaMDA 驅動的對話式 AI Bard 已面向測試者開放了。大部分模型和技術仍在研發過程中，具體發布日期還未公布。
但可以看出，不同模型和技術的結合，或者在不同垂直領域的落地，可能在未來誕生許多 " 高潛力 " 應用。
例如，谷歌推出的通才機器人模型 PaLM-E，是将谷歌最新的 LLM PaLM 與最先進的視覺模型之一 ViT-22B2 結合在一起，可将知識從不同的視覺和語言領域，轉移到機器人系統。
例如，谷歌最近開發的醫學大型語言模型 Med-PaLM 2，它利用谷歌的 LLM 的能力，與醫學領域相結合，可以更準确、更安全地回答醫學問題。
此外，谷歌還公布了一項新計劃，要開發一種支持世界上 "1000 種最常用語言 " 的單一 AI 語言模型。可以說很宏大，很野心勃勃。
從一個非技術專業普通用戶的視角來看，巨頭們目前在 AI 領域的競争階段，也就相當于馬拉松剛開始的第一公裏，還遠未到能分勝負高下的階段。
3. " 王炸 " 級别的應用還未出現，最大競争對手可能是自己
鑒于目前大語言模型還在發展初期，目前，主要用在改進原有産品和服務上。以谷歌自己的産品爲例，Google 搜索可以用 LLM 來提高搜索結果的準确性和相關性；谷歌翻譯可以用 LLM 提高翻譯的準确性和流暢性；Google Assistant 可以用 LLM 來提高語音命令的準确性和響應能力等。
行業普遍認爲，随着大型語言模型的發展成熟，人與計算機和互聯網交互的方式可能徹底改變，搜索引擎業務首當其沖。谷歌将如何平衡原有商業模式和創新技術的應用，在人工智能（AI）時代創造第二增長曲線，決定了谷歌能否赢到下一個時代。
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