谷(歌净)利润狂涨81%，谁说AI杀死【搜索】？,韩再芬吧：最新动态与粉丝交流专区

文 | 字母 AI

都说 AI 杀死了搜索，谷歌用财报告诉你，事实恰恰相反。

谷歌母公司 Alphabet2026 财年一季度收入 1099 亿美元，同比增长 22%；经营利润 397 亿美元，经营利润率 36.1%；净利润 626 亿美元，同比增长 81%。

这两个数字都远超华尔街预期。分析师原本预测营收 1070 亿美元，每股收益 2.67 美元，结果谷歌交出了每股 5.11 美元的成绩单。

财报发出后，谷歌盘后股价一度暴涨 5%。

谷歌搜索及其他业务 Q1 收入增长 19%，皮查伊说搜索查询量创下历史新高。

过去一年，外界一直认为 AI 会取代搜索。

我有什么问题，直接打开 ChatGPT 这样的 AI 产品，开口直接问大模型，再也不需要点进一堆网页，然后挨个找答案。

谷歌把 AI 能力直接嵌入到搜索里，推出了 AIOverview、AI 搜索体验，用户不仅没有流失，查询量反而创了新高。这说明谷歌做对了，AI 不是搜索的替代品，AI 是搜索的最佳辅助。

用户还是习惯打开搜索框，只不过现在他们能通过 AI 更快拿到更好的答案。

数字广告市场整体增速在放缓，谷歌能保持这个增长，说明它在广告主心中的地位依然稳固。AI 驱动的搜索体验，不仅提升了用户满意度，也提高了广告的精准度和转化率。

过去我们通常认为，广告主的想法是让用户见到更多的广告，但事实截然相反。谷歌通过 AI，提升了广告的推送质量，广告主也愿意为这种由 AI 带来的转化付更多钱。而这一整条链路，才是谷歌搜索业务的底层逻辑。

皮查伊在财报的电话会议中说，"2026 年开局非常棒。我们的 AI 投资和全栈方法正在点亮业务的每一个部分。"

这一季度，谷歌搜索查询量创历史新高，云业务收入同比增长 63%，达到 200.3 亿美元，付费订阅用户突破 3.5 亿。

谷歌 ToB 业务大涨

皮查伊表示，企业 AI 解决方案首次成为云业务的主要增长驱动力。Gemini Enterprise 的付费月活用户环比增长 40%，云业务积压订单环比几乎翻倍，达到 4600 亿美元。

这说明一件事，企业客户终于开始为 AI 买单了。

企业客户不再只是试用和观望，他们开始把 AI 能力嵌入到真实业务场景里。

比如谷歌的 Gemini Enterprise，它是一个可以用来处理文档、分析数据、自动化流程的生产力工具。企业愿意为这些能力付费。

其实过去很长一段时间，所有 AI 大厂都在研究一个问题，AI 怎么才能走出对话，走进企业的工作流。

为此，阿里成立了 ATH，推出悟空；字节推出了企业版扣子（Coze）agent 搭建平台等等。

当然，谷歌云能有今天的表现，离不开它在 AI 芯片上的布局。上周谷歌在 Cloud Next 2026 大会上发布了两款新的 TPU 芯片：TPU 8t 和 TPU 8i。

谷歌的全栈策略，就是从芯片、模型、再到应用层全部自己做，这样才能在成本和性能上形成差异化优势。

YouTube 的表现也值得一提。

YouTube 广告收入 Q1 达到 98.8 亿美元，同比增长 10.6%。这个增速不算爆炸，但很稳健。更重要的是，谷歌在财报中透露，付费订阅用户已经突破 3.5 亿，YouTube 和 Google One 就是主要功臣。

按照谷歌财报中的描述，YouTube 的订阅收入已经占据了很大一部分。YouTube Premium、YouTube TV、YouTube Music，这些订阅服务为谷歌带来了非常稳定的收入。

订阅收入的好处在于，它比广告收入更可预测、更抗周期。当经济下行时，广告主会削减预算，但用户不会轻易取消订阅。

谷歌的 " 订阅、平台和设备 " 业务 Q1 收入 123.8 亿美元，同比增长 19%。这个分类里包括了 YouTube 的订阅收入、Play Store 的分成以及 Pixel 手机等硬件收入。这部分业务虽然占比不大，但增速稳定，而且利润率通常高于广告业务。

对谷歌来说，多元化收入结构是抵御风险的关键。

搜索广告是现金牛，云业务是增长引擎，订阅业务是稳定收入。三角形具有稳定性。

但这份亮眼的财报背后，谷歌其实也有难处。

Q1 的资本开支达到 357 亿美元，谷歌还把全年资本开支指引从 1750 亿 -1850 亿美元上调到 1800 亿 -1900 亿美元。CFO 阿纳特 · 阿什克纳齐在财报电话会上说，预计 2027 年的资本开支会比 2026 年 " 显著增加 "。

1800 亿美元是什么概念？摩洛哥 2025 年全国 GDP 才 1796 亿美元。

谷歌要用这笔钱来建数据中心、买服务器、采购芯片。

皮查伊在电话会上说，" 我们在短期内面临算力约束。" 这句话的意思就是，谷歌现在不是不想提供更多 AI 服务，而是算力不够用。

企业客户的需求太旺盛了，谷歌必须拼命扩张基础设施才能跟上。

可能这才是 AI 的本质，算法不是钱，算力才是。谁能提供更多算力，谁就能服务更多客户，谁就能占据更大市场份额。

谷歌、微软、亚马逊、Meta，所有科技巨头都在这场算力军备竞赛里拼命烧钱。

问题是，这场竞赛什么时候是个头？

谷歌 Q1 净利润 625.78 亿美元，同比增长 81%，这个增长对于一家 4 万亿美元市值的公司来说有点太猛了。

事实上这个数字是有点 " 带妆 " 的。

谷歌这季度确实赚钱更多了，他们的各项业务都在涨，但净利润暴增不是全靠主业。一大块来自它手里投资的公司估值涨了，账面上多记了一笔收益。

简单说，就是谷歌以前投过的一些公司，这季度估值涨了，按会计规则，谷歌要把这部分账面收益算进利润里。财报显示，这类股权投资收益税后给净利润多加了约 287 亿美元。

所以 625.78 亿美元净利润里，有相当一部分不是搜索、YouTube、云业务这季度直接赚来的现金，而是投资资产升值带来的账面收益。

这就像你买了一套房，房价涨了 300 万。你还没卖，钱也没进银行卡，但你的账面身家已经变高了。

真正看主业，谷歌的经营利润增长大概 30%。这其实也不错了，只是没净利润数字看起来那么夸张。

谷歌正在经历一场深刻的身份转变

过去，谷歌是一家广告公司。它的商业模式很简单，提供免费服务，比如搜索、邮箱这些，吸引用户，然后把用户注意力卖给广告主。

AI 时代的到来，逼着谷歌必须改变。

它不能只做一个广告平台，它必须成为一家基础设施公司。云业务、企业 AI 解决方案、订阅服务，这些都是谷歌在广告之外开辟的新战场。

谷歌这一季度的表现，说明它在这场转型中走对了方向。

但是转型从来不是一蹴而就的，它需要时间、需要投入、需要试错。

谷歌现在面临的最大挑战，不是技术，而是组织。

一家以广告为核心的公司，怎么变成一家以 AI 和云为核心的公司？工程师文化怎么和销售文化融合？快速迭代的产品节奏怎么和企业客户的稳定性需求平衡？

这些问题，比训练一个更强的模型要难得多。

亚马逊在模型上做得很失败，但是现在通过芯片和云业务，借着 Anthropic 的强势崛起，亚马逊也在 AI 基础设施这片战场上有了自己的立足之地。亚马逊不懂技术，但是他们非常清楚企业要什么，知道怎么和 CIO、CTO 对话，知道怎么包装解决方案，还有怎么把它给卖出去。

谷歌要学的东西还有很多，最典型的就是他们的 AI 编程和 agent。

谷歌不是没有产品。Gemini 3 发布时，谷歌把 AI 编程平台 Antigravity 放在了很重要的位置，称它是新的智能体开发平台。

按照谷歌自己的说法，Antigravity 可以让 agent 直接访问编辑器、终端和浏览器，自主规划、写代码、跑验证，还能同时处理复杂的软件任务。单看描述，这是超越 Claude Code 和 Codex 的超级 AI 编程产品。

但产品做出来以后大家傻眼了，这是个啥啊？

Antigravity 的稳定性糟糕，开发者报告说 "agent 经常在复杂任务中崩溃 "、" 语法高亮缺失 "、" 扩展功能损坏 "。

不仅如此，Antigravity 的配额管理混乱，谷歌在 4 个月内砍了 4 次额度，连最高档 Ultra 付费用户也被突然限额，且没有事先通知。而且 Antigravity 还存在幽灵消耗问题，有用户反映 " 两天没用 Antigravity，但 Gemini 3.1 Pro 的配额却显示已用完 "。

V2EX 上的中文开发者也在吐槽：" 这个 Antigravity 基本上就是不可用啊，一直 generating 和 working 但是不出来东西，要么提示 fail。"

Reddit 上甚至有人直接问：" 谷歌是不是要放弃 Antigravity 了？" 下面的回答更扎心：" 谷歌最让人无语的一点，就是推出没完没了的测试版产品，最后全都不了了之、悄然下架。"

这不是说谷歌在 AI 编程上没有机会。实际上还是有的，毕竟谷歌有模型、有浏览器、有安卓、有云、有 Workspace，还有整个开发者生态。如果它能把这些东西真正串成一个稳定的 agent 工作流，空间很大。

但眼下的问题是，谷歌的强项还是 " 能力展示 "，不是 " 工作流占领 "。Gemini 的 benchmark 可以很好看，Antigravity 的演示也可以很完整，可开发者最后看的不是发布会，而是它能不能每天少犯错、少打断、少折腾，能不能真的接住一个真实项目。

所以谷歌这次财报证明了它在 AI 基础设施上确实是有大作为，但还没有证明它已经拿下当前最火热的这两条赛道。

agent 和 AI 编程非常关键。因为谁能控制开发者每天写代码的地方，谁就更容易定义下一代软件怎么被生产出来。

常见情况是：同一条演出信息在不同渠道会出现细微差异，尤其遇到临时调整（换场、延期、取消、演员更换）时更明显。在吧里看到消息后，与其立刻扩散，不如先看发帖人对“信息来源”是否交代清楚，是否有补充“更新记录”，以及评论区有没有“已变更”的提醒。把“疑似”“待定”“暂定”当成定论，是新粉最容易踩的坑。

“韩再芬吧”的交流内容大致可以分为三类：作品讨论（剧目、唱段、舞台表现、角色理解），信息互助（求某场演出信息、节目播出时间、历史资料线索），以及同好分享（观演感受、票务经验、周边收藏展示）。一个真正好用的交流区，不在于帖子数量多，而在于信息能沉淀下来：标题清楚、时间地点明确、引用规范，旧帖还能补链、便于回查。

参与讨论时也有几条边界值得把握。第一，尽量不要把个人好恶上升为对演员的标签化评价。戏曲讨论很容易从“审美差异”滑向“人身判断”，交流氛围也会因此变味。第二，涉及未公开行程、私人信息或来源不明的拍摄素材时，转发与追问都应克制；公共人物的讨论空间并不等于私人领域可以被无限挖掘。第三，把“我听说”尽量换成“我看到的来源/我亲历的细节”，让信息更可核对，也更尊重彼此。

搜索相关内容时，经常会遇到“旧帖翻新”：标题看起来像是今天发布，实际却是多年前的排期或活动回顾。判断并不难——先看帖内是否写明具体日期，是否引用当年的节目单或现场照片，再看楼层里有没有人标注“历史存档”。另一个常见误区是短视频剪辑带来的断章取义：一段唱腔或几句对白被剪成“名场面”，容易引发过度解读。讨论如果能回到完整节目、完整舞台语境，信息质量往往会高很多。

核对信息时，可以按“确定性”分层：官宣级信息、场馆/主办方公开信息、媒体播出表与栏目预告、观众现场实证、转述与二传。越靠后越需要谨慎措辞。很多争议并非立场问题，而是大家手里的信息层级不同，导致判断基准不一致。

信息类型	可靠性倾向	常见风险	更稳妥的处理
官宣/正式公开发布	高	截图不全导致误读	尽量保留完整上下文与时间
场馆/主办公开信息	较高	临时改动不同步	关注更新提示与变更公告
观众现场反馈	中	主观描述、记忆偏差	多人交叉印证，标注“个人观感”
二传转述/剪辑片段	低到中	标题党、断章取义	不当作结论，回找原出处

“韩再芬吧”能留住不少老粉，不只靠追踪行程，更在于对作品的持续讨论。戏曲的魅力在于，同一出戏、同一段唱腔，不同场次会因舞台状态、搭档配合、现场声场等因素出现细微变化。交流时如果能把“我喜欢/我不喜欢”讲得更具体：是行腔处理、咬字归韵、身段节奏，还是角色理解，就更容易形成有价值的讨论，也能给新入坑的观众更清晰的理解路径。

另外，“比较”本身并不坏，但要避免用单一指标给艺术下结论。把不同阶段的舞台影像放在同一语境里观看，既能看见艺术成长的轨迹，也更能减少无意义的对立。

如果想在吧里参与整理与建设，不必一上来就做“大工程”。更实用的做法，是从一条可复用的高质量帖开始：标题写清时间、地点、剧目/活动类型；正文把已知信息列明，未知部分用“待确认”标注；如果是观演分享，分开写“事实记录”和“个人感受”；并在评论区持续更新变动。这类帖子更容易被反复搜索到，也更可能成为交流区的“信息底座”。

当信息流足够清晰、讨论足够克制时，这里就不只是追更的地方，更像一个让人安心交流、随时能回看的资料库。对演员的关注，最终还是会落到作品与舞台上；而一个好的吧，恰恰能把这种关注整理得更有序，也更有温度。

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特别说明：嗯～啊～轻一点🈲🔞听小说软件园提供的安装包中含有安卓模拟器和软件APK文件，电脑版需要先安装模拟器，然后再安装APK文件。

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进入嗯～啊～轻一点🈲🔞听小说教程

1.打开嗯～啊～轻一点🈲🔞听小说，进入嗯～啊～轻一点🈲🔞听小说前加载界面。

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3.狂按ctrl+f1，当听到系统“滴”的一声。

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以上就是没有记录的使用方法，希望能帮助大家。

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相关介绍

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更新内容

一、新增线索调查笔记UI模块

二、新增自动保存草稿功能，防止数据丢失

三、新增“逻辑构建板”推理系统

四、提升扫码识别速度

五、加载进度条优化显示

六、强化老设备内存适配