解析谷歌处理的人工智能令牌（与微软和ChatGPT相比）

核心观点

• 谷歌每月处理的推理令牌数量从去年的 9.7 万亿增长到 480 万亿，主要受搜索中的 AI 概览、Lens 和 Circle to Search 等其他 AI 搜索功能以及第三方开发者的推动。
• 与微软 Azure 相比，谷歌处理的令牌数量多 5-6 倍，因为搜索的规模大约是 ChatGPT 的 6 倍，而 ChatGPT 的规模大约是 Gemini 的 2-4 倍。
• 谷歌将其总 AI 计算资本支出的近 10% 用于推理令牌，其中大部分（90% 以上）仍用于训练新模型和为推荐系统等 AI 产品提供动力。
• 所有这些推理令牌在 2025 年第一季度仅花费了 7.5 亿美元，使用 Gemini 2.5 的费率卡和一些假设，因此将 AI 融入搜索的去杠杆化速度似乎是可控的。
• AI 概览的成本可能约占搜索收入的 1%，而核心成本约占收入的 18%。

关键数据

• 谷歌每月处理的推理令牌数量：480 万亿
• 微软（Azure）每月处理的推理令牌数量：100 万亿
• 谷歌 2025 年第一季度推理令牌消耗量：634 万亿
• 谷歌 2025 年第一季度推理令牌成本：7.5 亿美元
• 谷歌 AI 计算资本支出中用于推理令牌的比例：近 10%
• AI 概览的成本占搜索收入的百分比：约 1%
• 核心成本占搜索收入的百分比：约 18%

研究结论

• 尽管谷歌的 AI 令牌消耗量正在快速增长，但尚未看到对公司层面的 OI 利润率产生负面影响。
• 随着免费 AI 产品和付费 AI 产品的快速发展，令牌消耗量将继续增长。
• 谷歌正在增加对计算资本支出的投资，以支持不断增长的 AI 需求。