[谷歌] AI下的谷歌:没有鬼故事,只有大丰收
三、云：翻倍积压订单 + 坚定高投入，印证火爆需求
云业务是谷歌 AI 重估中的关键支撑，从前瞻角度而言，市场也更关注积存订单的增长情况。
Q1 云业务的表现再次超预期，其中关键的情绪指标——剩余待履行积存订单累积达到 4620 亿，环比净增加 2200 亿（计算得新增合同额 2400 亿）。积压订单中，超一半会在两年内确认收入，如此丰厚的订单 “存粮”，足以支撑谷歌短期 1-2 年内的云业务保持高增长。
当下企业对 AI 的需求上升的斜率很陡，以谷歌为例，公司在 Next 大会上披露，目前谷歌自有模型通过直连 API 每分钟处理 160 亿 Token，相比去年四季度的 100 亿环比大幅增长。
云业务的增长正式顺应当下 AI 时代发展，再加上谷歌在企业端的 “全栈技术优势”（TPU、Gemini 基础大模型、Gemini 企业智能体等）的共同作用。最近第八代 TPU 的发布，整体性能相比前一代 v7 成倍提升（更高的吞吐、更大的存储、更优的带宽），进一步完善了云业务端在完整 AI 基础设施平台上的产品力。几个特点：
（1）不同场景的专属芯片：第八代 TPU 首次针对训练、推理场景侧重的不同要求（高算力吞吐 vs 低延迟 + 高并发 +Agentic 负载优化）做了专用芯片的划分，其中 TPU 8t 面向大规模训练，TPU 8i 面向推理。早在 v5 时期就出现过类似的场景专用划分（v5p 适用偏超大规模训练，v5e 偏成本与推理在中等规模的应用），但这次的场景分类肯定更加清晰，对应的芯片性能特征也有明确的差异。
从单颗芯片性能的对比来看，TPU v8 计算精度首次支持 FP4，从而在提高吞吐的情况下保持能耗性价比，另外将内存和带宽也做了明显扩充，以此来实现降低延迟的目标。
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