谷歌下调AI模型成本 计算规模驱动效率提升

谷歌正通过增加算力来加速性能并削减成本，使其AI模型变得更便宜、更快速——这一策略在行业面临价格攀升与使用上限争议之际，向竞争对手OpenAI和Anthropic施加了压力。

"通过扩大计算规模，我们能够以更低的每个token成本提供更优性能，"一位谷歌发言人表示。"这是我们投资定制TPU硬件和模型架构优化的直接成果。"

此番成本下降恰逢谷歌AI势头加速。该公司最近一个季度实现总营收1100亿美元，同比增长22%，其中云业务收入飙升63%。Alphabet股价目前在387美元附近交投，年初至今上涨25%，获得54位分析师给予的"温和买入"共识评级，平均目标价412.65美元。富国银行将目标价上调至435美元，而Citizens JMP维持华尔街最高目标价515美元。

时机具有战略意义。竞争对手Anthropic和OpenAI均因定价调整遭到抵制——Anthropic将其Claude Code的开发者估算成本翻倍，OpenAI则因测试新的计算层级选项引发用户担忧性能被削弱。谷歌自己的Gemini应用本月引入了基于计算量的使用限制，将重度用户锁定长达五小时，此举虽然招致批评，但也表明该公司对推理经济学管理的重视。

计算规模如何降低成本

谷歌的优势建立在三个其端到端控制的层面：定制张量处理单元（TPU）、Gemini模型系列，以及覆盖40多个区域的云基础设施。在2026年谷歌I/O大会上，该公司推出了Gemini 3.5 Flash——一款专为以较低计算成本实现强劲性能而设计的轻量级模型，同时发布了用于模拟物理环境的Omni世界模型，以及可在互联应用间自主行动的智能体AI——Gemini Spark。

经济学规律倾向于规模化。正如Palantir首席技术官Shyam Sankar在另一场合所指出的："随着推理成本降低，可以经济地分配给AI的任务数量呈指数级增长。"谷歌将TPU开发成本摊薄到每日数百万次推理的能力，使其相对于依赖以市场价格采购英伟达GPU的竞争对手而言，拥有结构性成本优势。

这对竞争对手和投资者意味着什么

此番成本削减有可能扩大谷歌与小型AI实验室之间的差距。据报道，Anthropic的Claude Code定价迫使微软撤回内部许可证，尽管开发者对该工具更为青睐。OpenAI的GPT-5.5 Instant本月成为ChatGPT的默认模型，但该公司未能跟上谷歌降价的节奏。

对投资者而言，影响是双重的。更低的推理成本扩大了AI应用的可触达市场，有利于谷歌云的企业客户管道。但同时也会压缩缺乏谷歌硬件垂直整合能力的AI原生公司的利润率。Alphabet高达1740亿美元的经营活动现金流为其基础设施扩建提供了资金支持——这是纯AI实验室无法复制的护城河。

本文仅供信息参考，不构成投资建议。