新智元報道

編輯：KingHZ

谷歌一夜覺醒，左手TPU拆解英偉達的芯片暴利，右手Gemini 3圍剿OpenAI的流量帝國。硅谷AI徹底結束了「好日子」，血腥的三國混戰才剛剛開始。

驚天逆轉！

谷歌Gemini 3 Pro一夜屠戮基準榜單，OpenAI夢碎預訓練瓶頸，Nvidia芯片霸權搖搖欲墜——

昔日「天行者」雙雙跪地，63億美元算力大遷徙箭在弦上，華爾街AI估值泡沫何時爆裂？

美國AI，三分天下

最近，谷歌再次重回AI的舞臺中央——

但在過去三年，AI傳奇中的主角當屬兩家企業：OpenAI與Nvidia。

前者借ChatGPT橫空出世，被期許為下一代消費科技巨頭；后者曾是以游戲芯片聞名的周期股，在黃仁勛掌舵下，蛻變為AI革命最關鍵的基礎設施提供者。

然而，最近兩周，這兩家科技巨頭雙雙被Gemini帶來的恐懼支配，直面其最嚴峻的試煉：谷歌帝國正在全面強勢反擊。

知名科技博主Ben Thompson，則把OpenAI與Nvidia比作《星球大戰》中的「原力覺醒」的天行者。

之前，他們就是AI時代的英雄，是時代垂青的「天行者」；但現在，昔日沉睡的科技帝國「谷歌」開始反擊了。

谷歌、Nvidia和OpenAI，三分AI，大勢已成！

谷歌：天下英雄誰敵手？

谷歌的第一記重拳是Gemini 3。

谷歌高管毫不掩飾，直言「Gemini 3開啟智能的新紀元」。

在多項基準測試中，Gemini 3超越了OpenAI的最先進的GPT-5——當然，實際應用表現仍有波動。

據DeepSeek最近測試，Gemini-3-Pro在多項基準測試中全面領先GPT-5。

龐大的模型規模與海量算力投入，是Gemini 3的最大優勢。

這一點尤為關鍵，因為在突破GPT-4級別的規模與復雜度上，OpenAI已遇瓶頸。

OpenAI在多類任務中表現更優，突破來自一系列推理模型，但代價是高昂的時間與算力成本。

谷歌可謂出奇制勝，讓OpenAI坐立難安。為了解決預訓練Scaling問題，OpenAI計劃發布下一代大模型，據稱性能將超過Gemini 3。

據最新爆料，OpenAI已準備好了內部代號「Garlic」（大蒜）的新一代預訓練大模型。

Gemini 3的成功對Nvidia而言看似利好：

其他企業必須立即回應Gemini的挑戰，而非等待自家芯片成熟——谷歌的TPU研發始于十年前，其他競爭者若想追趕，堅守Nvidia平臺仍是現實選擇；

Gemini再次印證算力規模才是超越或追趕的核心要素。

然而，這一分析遺漏了關鍵一點：若谷歌將TPU作為Nvidia的替代方案對外銷售呢？

這家搜索巨頭正步步為營：

先與Anthropic達成合作，

再傳出與meta聯手的風聲，

繼而瞄準第二代云服務商（其中多由加密貨幣礦商轉型，正利用能源優勢進軍AI）。

Nvidia危機已現，將面臨價值63.2億美元的推理算力大遷移。

驟然間，Nvidia被迫應戰：若芯片領域出現強力對手，長期增長前景與高利潤率必遭質疑。

無疑，這也為OpenAI的下一代預訓練模型增添壓力：基礎模型本身依然舉足輕重，OpenAI需要更優解，而Nvidia亟需證明其芯片能承載這樣的突破。

值得深思的是：谷歌對哪家企業威脅更大？為何？

Nvidia雖日進斗金，且若Blackwell表現出色，下一代Vera Rubin芯片前景更佳；加之除meta外，其他超大規模云廠商未必天然倒向谷歌。

反觀OpenAI：虧損持續擴大，業務戰線越鋪越薄，甚至承諾以尚未實現的收入預購天量算力。

不過，OpenAI已布下了一張大網，在硅谷的主導地位前所未有：

芯片巨頭（Nvidia、博通）、云服務商（微軟、甲骨文、谷歌、AWS）、另類托管商（CoreWeave），乃至meta/Anthropic及部分政府/主權級合作方，OpenAI全部接入其中

Ben認為，OpenA成功的可能性似乎更高。

Nvidia的護城河，還剩多少？

如果把時間倒回一兩年，NvidiaGPU相較谷歌TPU，還有三道明顯的護城河：

性能優勢：GPU算力碾壓

架構靈活性：GPU比專用TPU更具通用性

CUDA生態：開發者體系筑起高墻

而OpenAI的壁壘則在于：頂級模型、廣泛API調用、海量ChatGPT用戶。

但如今，核心問題浮出水面：

若兩家公司的最大優勢同時瓦解呢？

這正是過去兩周行業震蕩的核心拷問——

當TPU性能比肩GPU，Nvidia的護城河是否依然堅固？

若失去「戰無不勝」光環，OpenAI能否長遠存續？

靈活性仍是Nvidia的第一防線。

Nvidia的靈活性真實存在。這不是偶然，正因GPU可在不同任務間靈活切換，微軟和meta才愿意為其大幅增加資本開支。

相比之下，TPU在硬件層面更專用，在軟件層面也更難開發。只要客戶重視靈活性，Nvidia就依舊是默認選項。

而CUDA被撕開第一道口子。

CUDA一直是Nvidia的核心壁壘之一。這一開發平臺不僅提供底層硬件訪問權限，還形成了開發者網絡效應：只要你家技術棧跑在 Nvidia 上，就更容易招到熟手工程師。

但這反過來也帶來挑戰。對于像大型云廠商這種「超大客戶」，CUDA的優勢可能反成包袱。

雖然他們工作負載種類繁多，正好能充分發揮GPU的通用性，但他們也有足夠資源，去打造自有軟件棧繞過 CUDA。

過去沒這么做，是因為投入產出不劃算；可一旦投資規模上升到「千億美元」級別，「值得」與否的標準就變了。

AMD的歷史給Nvidia的教訓：大客戶會出手。

對比AMD在數據中心的崛起，很有啟發。

這波崛起并非發生在本地部署或政府系統（這些仍由 Intel 主導），而是在那些大型云廠商手中。

他們愿意投入精力，重寫極低層級的軟件棧，以實現對AMD與Intel的硬件「中立」，從而讓性能領先的AMD贏得市場。

如今，Nvidia面對的局面也一樣：客戶數量不多，但都是大體量、集中度極高的巨頭。

他們有資源、有動機（雖尚未全面啟動）去「攻破」 CUDA的壁壘，就像他們曾打破Intel的壟斷一樣。

其實，Nvidia早就意識到此隱患，已有所行動。

Nvidia用DGX Cloud，搶占這一批「已經綁定」的市場。

而NIM（Nvidia Inference Microservices）也是另一種方式的「鎖定手段」。

與此同時，還有一個值得關注的現象：Nvidia對Blackwell的定價似乎比外界預期的「溫和」不少。

當然，現在Blackwell的利潤率依然可觀。這個時代，全世界都渴望算力，GPU理應賺錢。

也因此，這場關于GPU與TPU誰能勝出的爭論，也許本身就有些「偽命題」：它背后的假設是「零和博弈」，但真正擁有決定權的，可能是臺積電（TSMC）——

他們既生產GPU，也代工TPU，是真正能夠控制AI泡沫速度的「閘門」。

摩根士丹利預計，谷歌將在2026年生產逾300萬顆 TPU，2027年增至約500萬顆。

谷歌內部消息人士稱，部分客戶被告知該數字可能更高，但臺積電是否能提供足夠產能尚不明確。

谷歌通過Broadcom下單定制最強版本的 TPU，后者不僅與臺積電協作制造芯片，也為 TPU 提供部分核心技術。

據透露，Nvidia當前的GPU年產量約為谷歌TPU的三倍。

ChatGPT的護城河，韌性更強？

與Nvidia相比，ChatGPT面向的是兩個體量更大的市場。

其一，是API市場，也就是開發者用戶。

OpenAI自稱，這類用戶的黏性更高、流動性更低。

這確有道理：開發者使用AI模型的API，本質上是為了打造好產品。

雖然大家總掛在嘴邊說要「避免被綁定」，但對大多數公司來說，在熟悉的系統基礎上優化迭代，帶來的收益遠遠大于切換平臺的代價。

而OpenAI，恰恰是很多開發者最熟悉的平臺。相比之下，谷歌要「敲開應用之門」去搶客戶，比起只需向企業高層「展示一份成本優化Excel表格」的方式，顯然更費勁。

當然，API成本依然重要。而這方面，谷歌幾乎勝勢已定。

但真正最大、最關鍵的市場，是消費者市場——也就是谷歌的「老本行」。

在搜索上，谷歌不斷「鞏固地盤」，但真正決定勝負的，是它對用戶需求的掌控力。

此前，Ben點明了谷歌的優勢：

數字化程度越高，集中趨勢越強（這與互聯網早期的去中心化愿景恰恰相反）。

聚合者（Aggregator）靠不斷優化用戶體驗贏得市場，因此也更受歡迎，不同于傳統壟斷企業。

確實，關于谷歌是否「掐死」了生態中那些依賴搜索的網站——比如購物搜索、本地搜索等——外界有不少批評。但你很難說谷歌阻止了用戶訪問這些網站或下載他們的App。

對互聯網而言，有時候，免費的才是最貴的。

在對抗谷歌時，ChatGPT與Nvidia的護城河存在本質分野

英偉達的困境：當超大規模云廠商CEO一紙令下，CUDA生態墻可能從內部被重構

OpenAI的韌性：改變每周8億+用戶主動養成的使用習慣，是一場必須逐個心智攻防的戰爭

護城河圖譜與廣告模式

Ben Thompson我、認為這揭示了一個更深刻的觀點：在技術護城河上，淺層分析往往聚焦于「切換成本」；但事實上，護城河的強度更關鍵地取決于獨立用戶數量。

2018年， Ben提出了「護城河圖譜」（Moat Map）理論，用兩個維度來分析科技巨頭的商業模式。

第一個維度，是供應商的差異化程度：

第二個維度，是網絡效應的「外部化」程度：

將這兩個維度結合起來，就有了「護城河圖譜」：

右上角是平臺型公司（如應用商店），通過賦能差異化供應商抽成獲利

左下角則是聚合型公司——它們徹底商品化供應商，通過匯聚注意力并以廣告變現

ChatGPT正處在左下角的聚合象限：

大語言模型實現了比谷歌/Facebook更極端的「內容商品化」——答案是對海量知識的統計合成，且為每個用戶生成獨特響應

理論上，每個用戶的使用行為都在持續優化模型

這種模式天然呼喚廣告變現，ChatGPT理應擁抱廣告模式。

這不僅是為了錢，更是為了成為更好的產品——有更多用戶、更高頻使用、更多反饋、更精準理解用戶意圖。而用戶的數據，反過來提升回答質量。更重要的是，廣告模式將極大加深OpenAI的護城河。

未竟的戰爭

過去，谷歌被Ben視為聚合理論的終極主角——控制需求即掌控一切。

互聯網讓「得用戶者得天下」取代了「得渠道者得天下」：谷歌、Uber、Airbnb這些聚合器靠海量用戶反制供應商，形成贏家通吃的壟斷

如今，ChatGPT的8億用戶成為新信仰，但其拒絕采用聚合者最優商業模式（廣告）的行為，正讓理論面臨終極考驗：

當既有聚合者（谷歌）以全棧優勢（變現、數據、基建、研發）碾壓時，僅憑產品優勢能否守住王座？

谷歌曾憑更優產品在開放市場中贏得搜索之戰；如今，它試圖以資源碾壓奪回AI王座。

而OpenAI手中最大的牌——8億用戶形成的習慣壁壘——是否足以抵御一場全面戰爭，取決于它能否意識到：

拒絕廣告太天真，放棄了將用戶規模轉化為更深護城河的機會。

當算力洪流撞上用戶心智，AI王座豈容天真守望？

谷歌的反擊，已非風暴，而是滅頂的海嘯——誰先醒悟，誰便主宰下一個萬億帝國。

參考資料：

https://stratechery.com/

https://www.ainewshub.org/post/nvidia-vs-google-tpu-2025-cost-comparison

https://www.ainewshub.org/post/ai-inference-costs-tpu-vs-gpu-2025

https://www.theinformation.com/articles/googles-ai-chips-stack-nvidias

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