Google优先向尖端AI研发分配算力，皮查伊承认牺牲短期云收入

这场由Alex Kantrowitz主持、在Google山景城总部录制的访谈，首先触及了Google是否仍要追求最先进模型的问题。皮查伊明确回应，公司会继续推动AI能力前沿，并解释了这一承诺如何影响内部资源分配：Google正在把本可用于云业务销售的部分计算资源留给尖端模型开发，短期收入机会已经因此受到影响。这是对正在执行的资源安排的说明，访谈没有披露被放弃收入的金额，也没有列出受影响的具体客户。Kantrowitz随后在10月23日发布的访谈要点中，再次确认了这项取舍。

DeepMind先获算力

按皮查伊的说法，Google先为DeepMind的研究与下一代模型开发安排充足算力，再以此为基础规划其他业务。云业务则根据客户需求、已签合同和业务预期制定长期容量计划。两项安排最终都要落实到有限的计算资源上；供应紧张时，研发获得优先保障，云业务就会失去部分近期销售机会。他没有表示云客户的合同被取消，披露的代价集中在短期收入机会。

这项优先顺序背后，是皮查伊对模型研发用途的判断。他说，自己在2015年推动公司转向“AI优先”，AI此后成为支撑搜索、云等业务的核心技术。对Google而言，研发所消耗的资源服务于整个产品体系。皮查伊还提出，处在能力前沿可以更早看到新能力，也能让模型参与下一代模型的开发；这些是他为持续投入给出的理由，尚不是已经兑现的财务回报。

扩容落后于需求

皮查伊说，现在可用的计算资源，是他在2024年作出投资决定的结果。Google需要提前两至三年估算需求，自行建设芯片和数据中心。到去年同期，编码智能体的快速增长还未充分展开，今天已经出现的需求很难在当时准确预见。他形容整个行业都缺算力，并认为研究团队也会受到一定约束；在他的解释中，这种约束还可能推动算法效率的改进。

模型上线后的调用已经给容量带来压力。10月13日，Google向开发者、企业和付费消费者开放Gemini 4 Argon，入口包括API、Gemini应用及搜索中的AI Mode。皮查伊在访谈中披露，Argon发布后的前72小时，使用量接近25万亿个token，并说公司在提供该模型服务时受到容量限制。token是模型处理文本等内容的计量单位；这里披露的是调用规模，并没有给出这些调用对应的算力成本。

扩容涉及的还有整套互联系统。Google在2025年11月6日发布的Ironwood技术说明中披露，一座机柜包含64颗TPU，组成一个cube；TPU是专门加速AI计算的芯片。cube内部通过ICI芯片间互联交换数据，多个cube再通过OCS光路交换网络连接。OCS还可以绕过故障单元并接入备用单元。这份架构说明展示了计算资源背后的组织方式：新增芯片需要与网络、系统配置协同，才能形成可供模型使用的计算集群。

外部客户也在排期

外部模型公司的扩容安排，让云业务的交付责任更具体了。Anthropic在4月6日宣布，已与Google和Broadcom签署新协议，取得数吉瓦规模的下一代TPU容量，预计从2027年开始上线。Anthropic称，这些资源将支持Claude前沿模型和客户需求，绝大部分新增算力将设在美国。公司把它称为自身迄今最大的算力承诺，但公告没有列出合同金额。

这项协议给出了未来容量的用途和预期上线时间。结合皮查伊对建设周期的解释，可以看出，签下长期需求与形成当期可用容量之间存在时间差。皮查伊同时强调，云客户使用Google基础设施，有助于扩大运营规模，并在实际应用中验证技术。因此，研发优先仍然伴随着对外建设和交付任务，云业务也是其芯片到软件体系获得实际使用反馈的渠道。

模型研发仍需人参与

优先供给研发算力，也没有让Google宣称模型已经能够独立完成下一代AI的开发。皮查伊在同一次访谈中强调，行业距离递归自我改进的最终形态还很远。递归自我改进指AI自主改进自身的过程；他描述的当前进展，是研究人员与AI智能体在模型开发的不同环节共同工作。研发资源投入的近期用途，仍包括帮助这些团队完成具体任务、改善模型能力和开发效率。

从这些安排看，Google愿意承担一部分当期收入的机会成本，以争取模型能力对搜索、云和研发流程的长期回报。皮查伊已经说明优先顺序，却还没有为这项取舍给出金额。对外部客户而言，已有公开时间安排的下一步，是Anthropic预计从2027年开始上线的新增TPU容量；这批资源需要实际投入运行，才能承接公告中所说的模型与客户需求。