在大模型竞争从参数规模转向商业落地的关键一年，谷歌正凭借Gemini的快速迭代，悄然扭转其AI云业务的盈利轨迹。据The Information援引内部数据，Gemini API通过谷歌云的调用量从去年 3 月Gemini 2. 5 发布时的 350 亿次，飙升至 8 月的 850 亿次，半年增长超140%；而 11 月推出的Gemini3 更引发新一轮使用热潮，推动企业级采纳加速。
这一增长不仅是数量的胜利，更是商业模式的转折点。早期Gemini 1. 0 与1. 5 因大幅折扣抢占市场，利润率长期为负；而随着2. 5 及3. 0 版本在推理、多模态和上下文理解上的显著提升，谷歌得以摆脱“价格战”泥潭，转向以性能溢价驱动的正向边际利润。知情人士透露，当前新版本API的单位经济效益已转正，标志着AI投入开始产生真实回报。
支撑这一跃升的是史无前例的资本投入——谷歌 2025 年资本支出预计高达 910 亿至 930 亿美元，接近 2024 年的两倍，主要用于建设AI数据中心与定制芯片。投资者正紧盯即将发布的Q4 财报，寻找巨额开支转化为收入的明确信号。
在企业市场，谷歌力推Gemini Enterprise，目前已吸引 1500 家企业客户，订阅用户达 800 万，另有超 100 万在线注册用户。谷歌强调其云业务“整体势头强劲”，尤其在AI应用层。
然而，市场反馈却呈现明显分化。咨询公司Sada的Simon Margolis指出，客户对Gemini Enterprise的评价“几乎五五开”——喜欢者赞其响应快、集成深；不满者则抱怨其在特定业务场景（如财务合规、供应链优化）中表现乏力。他直言：“谷歌更像是‘建造者’的云，而非‘购买产品’的云。”许多客户宁愿调用基础模型自行开发智能体，也不愿采用预制套件。
星座研究机构分析师Chirag Mehta也观察到类似现象：尽管Gemini在回答基于企业知识库的通用问题上表现优异，但在执行复杂工作流任务时仍有局限。但与某些竞品遭遇“用完即弃”不同，客户普遍持“再试一次”的态度，显示出对谷歌技术底座的长期信任。
这场由Gemini驱动的AI云转型，正站在关键十字路口：一边是API调用量与利润率的双升曲线，一边是企业落地深度与产品易用性的持续挑战。当AI竞赛进入“既要规模、又要利润、还要体验”的三重考验，谷歌能否将技术优势真正转化为不可替代的商业护城河，答案或许就藏在下一份财报与下一个版本更新之中。
