过去一个月，硅谷的情绪诡异地分裂：

一边是华尔街开始担心“AI 泡沫”；另一边则是 Google、Nvidia、OpenAI 等巨头疯狂扩建数据中心，算力永远不够。

这种割裂，在最新流出的谷歌内部全员会上，再一次被搬上了讨论桌。

谷歌核心高管上来就点名：每6个月就得扩充算力1000倍！

而CEO Sundar Pichai 则更为直白为明年定下了基调：2026年会是紧张的一年，大家不要躺在功劳簿上！

谷歌内部全员会：

算力每半年就得涨1000倍，否则“死”

本月初， 11 月 6 日的全员会上，Google 负责 AI 基础设施的最高负责人 Amin Vahdat 给员工展示一页 PPT，可以说数字让人惊掉了下巴。

上面写着：

“现在我们必须每 6 个月翻一番……未来 4 到 5 年实现 1000 倍增长。”

这是 Google 内部首次明确提出“半年翻倍”的算力目标，意味着工程和资金压力将以指数级方式上涨。

Vahdat 接着说：

“AI 基础设施的竞争，是整个 AI 竞赛中最关键、也最昂贵的部分。”
“我们会花很多钱，但目标不是比竞争对手砸得更多，而是打造全行业最可靠、最高性能、最可扩展的基础设施。”

尽管计算能力提升1000倍听起来雄心勃勃，但 Vahdat 同时指出了一些关键的限制——

“我们必须在成本几乎不变、能耗几乎不变的情况下，在未来五年把算力、存储和网络能力提升 1000 倍。这不容易，但通过协作和共同设计，我们会做到。”

这基本意味着：Google 必须在有限电力与有限预算的前提下，让算力跃迁到另一个时代。

CEO提醒：2026 年会“非常紧张”

最大瓶颈不是用户，而是算力

另外，谷歌 CEO Sundar Pichai 也非常直白的在会上释放了一个预警：

“2026 年将会是非常紧张（intense）的一年。”

原因是 AI 竞争和满足云及算力需求的压力。

内部员工也很犀利，直接对着CEO提问：

“在 AI 投资巨大且市场讨论潜在泡沫破裂的情况下，如果 AI 市场未能如预期成熟，我们如何确保长期可持续性与盈利？”

Pichai 承认了这种担忧：“这是个很好的问题。这绝对是当下的时代氛围，大家都在讨论。”

随后他重申了过去的观点——过度保守、不够积极投入的风险更高。

他在这里点名了谷歌的云业务，其在本季度取得了 34% 的同比增长，收入超 150 亿美元，积压订单达到 1550 亿美元。

这种阶段总是很难，因为投入不足的风险非常高。

我甚至认为，如果我们拥有更多计算资源，云业务本可以更强劲，业绩会更好。

当然对于泡沫带来的风险，谷歌也有所准备，他表示，公司遵循纪律性路径，依托坚实的核心业务和强健的资产负债表。

“我们比其他公司更有能力承受失误。”

随后他举了 Veo（Google 的视频生成产品）的例子：

如果我们能在 Gemini App 中把它提供给更多用户，我们会获得更多用户，但我们做不到，因为我们受限于算力。

可以看出，谷歌更在乎的瓶颈，绝不是泡沫，而是算力资源远远不够发展节奏。

对此，展望2026年，Pichai 表示：

市场情绪毫无疑问会有起伏。

这是竞争非常激烈的时刻，你不能躺在功劳簿上。我们还有很多艰苦工作要做，但我认为我们有足够实力穿越当前阶段。

巨头排队抢卡是事实，已经顾不上担心泡沫

事实上，整个硅谷都在被同样的问题压着。

本周 Nvidia 发布财报，CEO 黄仁勋直接反驳外界的“AI 泡沫论”：

“我们看到的是完全不同的情况。”

Nvidia 的数据中心业务单季度暴涨，再次“供不应求”。Google、OpenAI、Meta、Amazon 全都在排队抢 GPU。

但即便如此，仍然不够。

Google、Microsoft、Meta、Amazon 的资本开支今年总和超过 3800 亿美元，并且还在继续涨。

是不是泡沫放一边，算力短缺确实是不争的事实：

• 市场需求很大，并不是不够

• 但是，基础设施无法支撑需求

• 巨头们必须先把地基打够深，才能继续往上走

谷歌如何实现1000倍扩张？

自研 TPU + DeepMind 的效率革命

除了构建必要的物理基础设施以外，Amin Vahdat 在会上点出了谷歌的两张底牌：

其一，自研 AI 芯片（Ironwood，第七代 TPU）

他强调：

“我们通过更高效的模型和自研芯片来增强容量。”

就在上周，谷歌刚刚发布的 TPU Ironwood，比 2018 年第一代 Cloud TPU 能效提升近 30 倍。也就是说，Google 正在用芯片效率去对抗算力瓶颈。

其二，DeepMind 的未来模型研究。

会上，Vahdat 还提到了新形态模型的研究：

“DeepMind 在未来模型方向上的研究，是我们的巨大优势。”

外界普遍将此解读为：

谷歌的未来路径或不是“买更多 GPU”，而是“用更聪明的模型减少对 GPU 的需求”。

关于这一点，越来越多的AI圈人士表示认同，就连 tranformer 之父前不久也公开表示，已经受不了现有的 Tranformer 模型了。（只能靠堆参数、堆算力才能获得大幅 Scaling 的能力，属实难受。）

而这两点，也是未来五年，所有巨头都必须奔向的方向。

硅谷的真正分歧：跑得是否够快

会上，还有一位员工问 Google CFO Anat Ashkenazi：

资本开支涨得比收入还快，未来现金流怎么办？

CFO 回答得非常“硅谷”：

“摆在我们面前的机会太大了，我们不能错过这个势头。”

其实潜台词还是一个“卷速度”的逻辑。

你不投，别人投；你不扩产，别人扩；你不涨算力，用户就会去竞品那里。

这也一直是硅谷的主流判断：

• 短期：资本市场确实有泡沫情绪；

• 长期：算力需求远未触顶，巨头必须在这个窗口期全力扩建。

对于谷歌这样的巨无霸来说，唯一危险，只有落后。

毕竟，OpenAI 这个实力强横的对手早已亮剑，联手软银、甲骨文打造“星际之门”，3 年内投入 4000 亿美元，这可不是闹着玩的。

参考链接：

https://www.cnbc.com/2025/11/21/google-must-double-ai-serving-capacity-every-6-months-to-meet-demand.html