为什么要摒弃自由现金流？把不断贬值的现金换成不断升值的GPU和存储当然是更好的选择

第一，Google Cloud继续加速增长。云业务（Google Cloud）收入248亿美元，同比增速不仅没有放缓，反而进一步提升至82%，相比上一季度的63%、再上一季度的48%再次加速。

第二，资本开支再次上调。电话会议上，Google将2026年全年资本支出（CapEx）预期从之前的1800-1900亿美元上调至1950-2050亿美元，并指出2027年的资本开支还要“显著高于”2026年。

第三，自由现金流首次转负为-58.6亿美元。如果脱离前两项来看，这毫无疑问是一份“变差”的财报。所以肯定要结合云业务的加速增长和资本开支继续上调来看自由现金流的首次转负。

自由现金流首次转负之后，Google不仅没有削减资本开支，反而再次提高了全年CapEx指引，只意味着Google已经做出了一个重要的判断：

AI时代，对比GPU、存储以及整个AI基础设施，现金是差得太多的资产。

现金，本质上是一种等待投资的资源。现金当然重要，它能够保证企业安全，也能够应对风险。但是现金本身并不会创造价值。只有当现金投入到能够产生高回报的资产中，它才真正开始增值。

在过去的互联网时代，Google、Meta等公司的资本开支有限，大量经营现金流沉淀下来，因此自由现金流成为评价企业的重要指标。

因为那个时代最大的瓶颈不是服务器，而是用户。广告库存有限，互联网人口有限，继续增加服务器，并不能成倍提高收入。

所以，在互联网时代，把现金留在账上几乎没有机会成本；而在AI时代，现金第一次出现了真正意义上的、重大的机会成本。

对于一家AI公司来说，现金并不能直接创造收入，真正创造收入的是：GPU、HBM、SSD、高速网络、电源等等组成的AI数据中心。

如果GPU、存储芯片长期供不应求（全世界都在排队抢购英伟达的Vera Rubin机柜，马斯克要感谢美光给出的存储配额，都证明了这一点），那么企业账上的每一美元现金，其实都面临着巨大的机会成本。

因为它没有及时转换成算力资产，就意味着未来少提供一次推理服务、少训练一个更大的模型、少承接一批企业客户。

对于AI公司而言，现金只是中间形态，而GPU和存储才是真正的生产工具。

Google Cloud加速增长到82%，正在证明这件事情。Kimi K3不得不暂停会员开放，要加速建设算力，也是证明，切肤之痛的证明。

很多人看到Google的自由现金流转负，却故意忽略了同一份财报中更重要的数据。Google Cloud收入同比增长82%，而且增速较上一季度进一步提升。它说明Google过去几年投入的数据中心、GPU和存储，并没有沉没，它们正在持续转换成新的收入。

更重要的是，它们还在产生规模效应：

新的GPU部署之后，可以承载更多企业客户；更多企业客户，又推动更多AI应用；更多AI应用，再推动Google继续采购更多GPU。

这就形成一个正向循环：

资本开支增加→算力提升→云收入增长→经营现金流增长→继续扩大资本开支。

从这个角度来看，自由现金流下降，绝对不能说明是Google的经营在恶化，而是企业主动把现金重新投入到回报率更高的资产中。

AI消费的对象已经发生了变化

过去，人们消费的是商品；企业消费的是机器；互联网公司消费的是流量。

而今天，AI消费的对象已经变成了算力。

人类消费现金，AI消费GPU；

人类消费商品，AI消费存储。

大模型不会因为账上多了100亿美元现金而变得更聪明。大模型只会因为增加了数十万块GPU、更多HBM、更大的存储系统以及更高带宽的网络而变得更聪明，更智能。

因此，对于AI公司而言，GPU和存储已经不仅仅是固定资产，它们就是一种能够持续产生现金流的“生产性资产”。这就是Google无论如何也要牺牲自由现金流的原因。

只要新增GPU和AI基础设施能够持续创造高于资本成本的回报，继续投资就是理性的选择。

Google昨晚再次提高资本开支，本质上就是在表达这个判断。

自由现金流只是暂时让位于资本效率

如果因此而得出结论：“自由现金流已经不重要了。”

这肯定是不对的，真正的关键点在于：

在AI基础设施仍然供不应求、边际投资回报率依然很高的阶段，管理层更应该优先关注资本投入效率，而不是短期自由现金流。

资本配置的重心，本来就应该是随着产业周期变化而变化的。所以，对于Google这份财报，真正值得记住的是：

即使自由现金流已经转负，Google仍然选择继续增加资本开支。

最后在说一句：

电话会议这些可听可不听，有些公司不断开电话会议只是为了留住你，“老乡别走”。但真金白银巨额且持续掏钱的，可以信信。

 （全文完）