揮別慘澹第一季!Alphabet Q2回神,靠兩大業務榨出更多營收
揮別慘澹第一季!Alphabet Q2回神,靠兩大業務榨出更多營收
2019.07.26 | Google

經歷第一季讓投資者失望的慘澹財報後,Alphabet終於在第二季扳回一城,營收、每股盈餘雙雙打破預期,緩解外界對成長停滯的憂慮。

Alphabet 2019年第二季財報中,季度營收為389億美元,同比成長19%,每股盈餘則為14.21美元;高於外界預測的381.5億美元營收,以及11.3美元每股盈餘。本季財報高於預測的表現,加上董事會批准回購250億美元庫藏股的決定,讓Alphabet股價大漲9%。

值得注意的是,儘管表現高於外界預估,但結合第一季的營收成長,這是Alphabet時隔3年再度連續兩季營收成長低於20%,表現與往年相比仍顯低迷。(Alphabet第一季財報令外界失望,兩大因素市值蒸發600億美元

YouTube表現強勁,帶動營收成長

身為全球最大的廣告業者,Alphabet本季廣告營收為326億美元,同比成長16%,占整體營收的84%。

本季廣告營收的流量獲得成本(TAC)比例為22%,相比去年同期的23%略為下降。TAC包括為讓Google成為iOS系統預設搜尋引擎所支付的費用,根據先前報導,Google在2018年支付蘋果高達95億美元的TAC費用。

上季營收表現疲乏,主要歸咎於YouTube成長下滑。儘管並未透露確切數據,Alphabet財務長露絲.波拉特(Ruth Porat)表示,YouTube營收表現強勁,是本季第二大營收貢獻來源。

YouTube
YouTube依舊是本季Alphabet營收成長主要動力來源。
圖/ shutterstock

YouTube前陣子因平台上的爭議內容而受非議,迫使公司採取行動刪除影片或停止廣告投放,但波拉特聲稱此舉對營收幾乎沒有影響。

Google執行長桑德爾.皮蔡也表示,越來越多創作者聚集在YouTube上,破百萬訂閱的頻道同比增長75%。YouTube也積極開發新營收來源,例如即將上線的動態貼紙、會員分級制度,期望在為創作者廣開財源的同時,促進營收增長。(YouTube推會員分級制,為創作者創造6倍收入

雲端營收高速成長,落後亞馬遜、微軟

Alphabet廣告營收外的「其他收入」為61.8億美元,同比成長近4成。其他收入大部分歸功於雲端業務的成長,是Alphabet營收的第三大成長動能。

皮蔡指出,雲端業務Google Cloud年營收預估達80億美元,並維持高速成長。去年2月Google曾透露,雲端部門季度營收為10億美元,一年來雲端業務成長逾1倍,相當可觀。

Google Cloud Looker
Google上個月收購數據分析新創Looker,期望藉此拓展雲端業務。
圖/ Google

Google正持續推動雲端業務。上個月,Alphabet雲端部門斥資26億美元買下數據分析新創Looker;近期也有三座資料中心破土動工;皮蔡透露,公司預計將在未來數年內,將雲端部門業務人力擴增至3倍。(不甘做老三!Google雲端事業催油門,出手併購儲存公司

不過就目前而言,Google雲端業務仍遠遠落後亞馬遜AWS與微軟Azure,這兩位雲端市場的領跑者。AWS預估年營收超過300億美元,Azure也達110億美元。

最後,Alphabet的自駕公司Waymo、生技公司Verily等其他投資項目,創造1.62億美元營收,不過這部份投入遠大於產出,過去2年來,Alphabet已在其他投資部份虧損66億美元。

各國審查趨嚴,Google面臨考驗

各國政府近來對科技巨頭越加嚴密的審查,是Alphabet未來業務上的一大風險。這兩個月來,美國FTC與司法部相繼針對科技巨頭展開反壟斷調查,在美國搜尋引擎市場市占率達9成的Google,無疑是政府審查的重點。

前陣子,知名創投家彼得.泰爾更指控Google與中國軍方合作,可能已被滲透,有「叛國」嫌疑,川普表示會對此嚴加調查。

上個月,Alphabet也就歐盟裁定的17億美元罰款提起上訴,該公司被指控以不當手段打壓網路廣告的競爭對手。

責任編輯:陳映璇

資料來源:CNBCCNNReuter

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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