4/29 盤後，四大科技巨頭(GOOG、MSFT、AMZN與META)同日交卷。合計 2026 年資本支出約$700B，「AI 燒錢」的恐慌敘事再度感染MSFT、AMZN與META的股價，但市場獨獨鍾愛GOOG。
Google Cloud 營收突破 $200 億、年增 63%；營業利益率從去年同期的 17.8% 翻到 32.9%；backlog 季對季翻倍至$462B。最重要的是，Google 在財報中首度將 TPU 硬體外銷列為新營收來源。同一天，聯發科法說會上修 2027 年 Cloud ASIC TAM 至 $70–80B(比市場原先預估提前整整一年)。很明顯地，算力需求遠遠超過供給，所以 Google 要正式開始賣晶片了。Google正在把算力從成本中心變成利潤中心，而這條路正在重塑整條供應鏈的定價權。
一、市場用力檢視燒錢的效率
過去十年，CSP業者的資本支出(CapEx)大約吃掉營業現金流的四成，剩下六成是自由現金流(FCF)。2025 年，CapEx佔比跳到 60%，FCF開始顯著下降，表示這些公司幾乎把所有賺到的現金都砸回去做算力軍備競賽。資本支出持續加速擴張、屢創新高，自由現金流卻成長有限、近期明顯走弱，現金流缺口正在持續擴大。
4/29 最新一季的數字拉出來看更清楚：
¹ Microsoft 財年截止六月，2026Q1 對應 Q3 FY2026，依此類推 括號表示現金流出或負值
四家科技巨頭的CapEx從 2025Q1 到 2026Q1皆在不斷增加，而原本可用於股東回饋(買回庫藏股、發放股利)的FCF，皆沒有跟上CapEx的增速。
同樣在燒錢，回收路徑的清晰程度差異很大。GOOG本季CapEx翻倍、FCF亦大幅減少，但 Cloud 營收年增 63%、營業利益增長三倍、利潤率翻倍、backlog $462B，CapEx都有可追蹤的營收對應。而META本季再度上調預估2026年的資本支出到$125-145B，但目前為止仍無法說服資本市場燒錢的效益體現在哪。
GOOG在財報中首度將TPU硬體外銷列為新營收來源，表示它除了自己挖金礦外，還開始賣鏟子，事業版圖跨足到了NVDA的領域。
二、市場正在Price in「TPU Gain Share GPU」
Google 過去七代 TPU 都是單一晶片，第八代首次拆成兩顆，但市場的認知是「一顆訓練、一顆推論」。不過聯發科在法說會上特別強調：「客戶有兩顆晶片，兩顆都能做 training 和 inference，差別在 rack topology。Training 或 Inference 是 second order，市場總量快速成長才是 first-order effect。」表示這兩顆晶片不是功能被鎖死，而是硬體規格針對不同部署場景優化。差異在 BOM 和機架設計，不在晶片本身被鎖定只能做一種事。拆開來看：
GOOG按部署場景拆分硬體規格，犧牲通用性換取每個場景的成本最優解。SemiAnalysis 估算 TPU 對大型買家的 cost per useful FLOP 比通用 GPU 低 20–50%。
目前客製化ASIC(如TPU)的成長速度持續超越GPU(TrendForce預估2026 年ASIC出貨成長率 +44.6%，GPU 僅 +16.1%)，預計 2028 年ASIC出貨量首度超越GPU。AVGO股價 30 天漲 29%、MTK四月漲 78%、MRVL更是翻倍，三家ASIC供應商同時漲，市場論述的重點不是在「誰Gain Share了ASIC市占率」，而是ASIC的TAM將會爆炸性的成長。
GOOG的資本效率之所以能拉開差距，不僅是自己設計的TPU壓低了算力成本，真正使策略奏效的是整個Google生態系，包含：Gemini搭售2TB雲端儲存、把AI功能綁進十億級用戶的Google Workspace(Gmail、Docs、Sheets)等，整個生態系才是難以攻破的護城河。
不過，短期市場買單「TPU擴大市佔」的敘事，不代表終局已定。NVDA在GTC 2026發表七顆晶片、五種機架配置，首度加入專用推論硬體 Groq 3 LPU，「按場景特化」的方向看起來是大勢所趨。ASIC 的成長率確實更快，但絕對出貨基數與 GPU 仍有數量級的差距，TPU 能否真正在規模上追上，還需要時間驗證。
