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從英偉達到谷歌,AI時代的護城河是什么?

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賽格特約作者 余紹清

一切要從股神巴菲特旗下伯克希爾的持倉說起。

在AI浪潮席卷華爾街的最初幾年,谷歌的母公司Alphabet曾一度被視為“落后者”,甚至被視為“AI的原罪”——谷歌作為技術(shù)領(lǐng)導者越是推動AI發(fā)展,就越可能加速其賴以生存的搜索廣告模式的衰落。也因此,當ChatGPT橫空出世,谷歌內(nèi)部一度驚呼“代碼紅色”,面臨生死存亡的威脅。


谷歌大腦和 DeepMind被公認為AI領(lǐng)域的頂尖技術(shù)先驅(qū),兩個團隊已于2023年合并

然而,三年時間,足以讓華爾街操盤手們的觀念發(fā)生逆轉(zhuǎn)。

近期,隨著谷歌發(fā)布Gemini 3,并持續(xù)在應用層展示其驚人的多模態(tài)能力——從實時翻譯到復雜邏輯推理——市場開始對谷歌投下更堅定的信任票。在AI發(fā)展進入一個有回撤、有調(diào)整的階段時,谷歌的市值反而逆勢上揚,其勢頭已經(jīng)追上了曾經(jīng)遙不可及的微軟,并正在向GPU霸主英偉達發(fā)起沖擊。

這顯示出資本市場對AI發(fā)展趨勢做出了一個新的、更成熟的判斷:AI時代最大的競爭力,乃至最終的護城河,并不完全取決于基礎(chǔ)大模型的技術(shù)指標如何領(lǐng)先,更不是簡單地堆積了多少算力,或者砸了多少錢投資電力和數(shù)據(jù)中心。

如果說,第一波AI熱潮是關(guān)于“誰能造出最強跑車(基礎(chǔ)模型)”的軍備競賽,那么目前已經(jīng)悄然切換到了“誰能讓跑車行駛在真實場景和應用的高速公路上”。


更新AI認知:從顛覆者到倍增器

一個被初次技術(shù)狂熱者們所忽略的真理是:AI能力,和所有技術(shù)一樣,都同樣必須進入到具體的用戶場景中,才能去為用戶創(chuàng)造真正的價值。AI不是一個憑空存在的“魔法”,它必須依附于“服務”才能生效。

三年前,當GPT驟然興起,市場的反應是,AI將以一種獨立的產(chǎn)品形態(tài)重塑技術(shù)與用戶的關(guān)系。這令谷歌陷入了擔憂,因為新的交互模式似乎繞開了搜索框。但三年后的今天,市場開始傾向于認為,AI未必一定是獨立的產(chǎn)品形態(tài),也可以融入以往產(chǎn)品或服務,以效率倍增器的形態(tài)呈現(xiàn)。

換言之,AI從“顛覆論”過渡到了“倍增論”,也許沒有那么性感,但變得務實了一些。

在這種新認知的塑造下,擁有大模型、云服務,以及數(shù)十億用戶產(chǎn)品所提供的場景和流量,反而成了谷歌獨特且難以復制的護城河。

而回看OpenAI,無論其技術(shù)多么驚艷,它面臨的最大挑戰(zhàn)始終是,技術(shù)必須找到應用場景,也就是人們通常說的“流量入口”,如何讓普通人日復一日地、無縫地使用AI,而不是偶爾打開一個獨立的對話框。

仔細審視OpenAI面臨的根本性挑戰(zhàn)——入口問題,在谷歌那里卻不存在:

  • Google Search:全球信息流和商業(yè)變現(xiàn)的巨型入口,AI可以直接服務于數(shù)萬億次查詢。

  • YouTube:世界上最大的視頻內(nèi)容庫和流量池,AI可以直接賦能內(nèi)容創(chuàng)作、審核和推薦。

  • Android生態(tài)系統(tǒng):覆蓋全球數(shù)十億設(shè)備的移動操作系統(tǒng),AI可以直接融入到設(shè)備底層。

  • Gmail & Workspace:強大的生產(chǎn)力工具,AI的每一次增強都意味著用戶粘性的指數(shù)級提升。

與單純的大模型企業(yè)不同,谷歌不再需要花費數(shù)十億去“買流量”或“教育用戶”使用新APP。當GPT渴求流量入口的時候,谷歌已經(jīng)將AI能力植入到用戶每天使用的操作系統(tǒng)和工具鏈中。

說白了,移動互聯(lián)網(wǎng)時代“流量為王”的邏輯,在AI時代沒有被削弱,反而得到了強化。這也讓谷歌從最初的驚恐,轉(zhuǎn)為擁有了無與倫比的AI滲透率優(yōu)勢。


市值風云與反脆弱性

市場的判斷是殘酷而直接的,它體現(xiàn)在市值上。

在經(jīng)歷了一段時間的追趕后,谷歌已經(jīng)成功在市值上追平甚至在特定時期反超了微軟,并向“宇宙中心”英偉達發(fā)起沖擊。未來一段時間,假如谷歌市值接近乃至反超英偉達,也并非“黑天鵝”事件。

因為在增長敘事下,谷歌建立起了令人生畏的強大護城河;在收縮敘事下,谷歌的商業(yè)模式更凸顯其在風暴下的反脆弱性。

谷歌CEO桑達爾·皮查伊(Sundar Pichai)近期財報會上的提醒,更像是一種預言,“AI泡沫覆滅,誰也跑不掉”,但在風暴中,大家都抗風險能力并不一致。


谷歌CEO桑達爾·皮查伊,以冷靜務實的領(lǐng)導風格著稱


  • 純模型公司:風險在于,一旦模型性能被開源或競爭對手追平,其估值就可能迅速崩塌,且缺乏穩(wěn)定的收入來源支撐巨額研發(fā)投入。

  • 賣算力公司:雖然強大,但其核心業(yè)務是硬件周期,一旦AI CapEx進入調(diào)整期,或出現(xiàn)強大的替代芯片,營收波動性將極大。

  • 字母表公司:谷歌母公司的營收構(gòu)成是多元化的。其搜索廣告收入是全球最穩(wěn)定、最龐大的現(xiàn)金牛;Google Cloud為其提供了To B的穩(wěn)定收入;而AI是提升這三塊業(yè)務效率和價值的賦能劑。

這種“現(xiàn)金牛+AI+云服務”的模式,使得谷歌相對于單純的大模型產(chǎn)品公司,或者純粹賣算力的硬件公司,在AI風暴下?lián)碛懈鼜姶蟮姆创嗳跣裕ˋnti-fragility)。它可以在市場狂熱時獲得估值溢價,也能在泡沫破裂時,憑借其核心業(yè)務的穩(wěn)定現(xiàn)金流,繼續(xù)投入研發(fā),吞噬那些倒下的競爭者。


反思護城河:英偉達、蘋果和谷歌

當然,我們并不能因此低估英偉達在AI時代的霸主地位。

英偉達是AI淘金熱中,近乎壟斷鏟子的公司,其地位無可撼動。但值得深思的是,英偉達的護城河,是否會因為“算力效率提升”而崩塌?

答案是否定的。

以DeepSeek等新一代模型為例,它們聲稱能夠顯著降低訓練和推理所需的算力。這似乎是GPU的利空。但事實恰恰相反:這導致了算力需求的降低,更廣大的應用場景就會被解鎖,成千上萬的中小企業(yè)和獨立開發(fā)者都能負擔得起AI,對GPU的總需求量反而會激增。


全球主流的大模型、機器人和自動駕駛公司,都依賴CUDA 生態(tài)系統(tǒng)

英偉達的真正護城河,與谷歌驚人地相似,它不是單純的硬件,而是一種軟硬結(jié)合的生態(tài):

  • CUDA生態(tài):這是一個持續(xù)了數(shù)十年的軟件、工具和開發(fā)者生態(tài),是全球AI科學家和工程師的通用語言。新進入者即使芯片性能追上,也需要數(shù)年才能建立起等效的軟件兼容性。

  • 創(chuàng)新基礎(chǔ)設(shè)施提供者:英偉達實際上已經(jīng)跳出了“賣芯片”的范疇,它提供的是AI時代的“水電煤”——創(chuàng)新的基礎(chǔ)設(shè)施。

這種模式與谷歌、蘋果的邏輯高度一致:他們都不是靠單一產(chǎn)品或某項技術(shù)建立優(yōu)勢,而是依靠提供平臺級的、不可或缺的創(chuàng)新基礎(chǔ)設(shè)施來構(gòu)建獨特的結(jié)構(gòu)性優(yōu)勢。

也因此,在經(jīng)歷了長達三年的大模型性能錦標賽后,市場開始確認一個基本常識:

單純的基礎(chǔ)模型技術(shù)領(lǐng)先,往往是短暫的。只要有類似 Llama、DeepSeek、Qwen這樣的優(yōu)質(zhì)開源模型涌現(xiàn),技術(shù)鴻溝很快就會被追平。

在開放生態(tài)下,技術(shù)本身是可追趕的,但建立在數(shù)十億用戶之上的生態(tài)和流量,才是真正的不可撼動的核心壁壘。


AI時代的護城河:中國與美國

硅谷AI競技場的邏輯演化,必然啟迪著大洋彼岸的中國追趕者。

目前,中國科技企業(yè)在AI領(lǐng)域的資本開支顯著落后于美國同行,這在某種程度上避免了美國那樣的巨額泡沫隱憂,但也意味著基礎(chǔ)算力的相對劣勢。這種不對稱的競爭格局迫使中國企業(yè)必須汲取硅谷的經(jīng)驗教訓,即AI競賽的終局不在于技術(shù)的虛高排名,而在于價值創(chuàng)造的深度。

在技術(shù)差距日益縮小的背景下,真正的考驗是如何將AI能力高效地注入到獨特的中國場景中,將模型的“能”轉(zhuǎn)化為實際的“用”,創(chuàng)造不可替代的商業(yè)價值。中國企業(yè)需要將競爭焦點從基礎(chǔ)模型的“軍備競賽”,徹底轉(zhuǎn)向“應用效率和商業(yè)變現(xiàn)”。

AI的進化本質(zhì)上是一場漫長而殘酷的馬拉松。最終的勝利者,可能不是單純的大模型創(chuàng)業(yè)企業(yè),而是能力類型逼近谷歌的企業(yè):

它匯聚數(shù)十億用戶入口以掌控流量主權(quán),擁有自己的云服務基礎(chǔ)設(shè)施以保障成本和效率,并能將高效匹配自身的大模型深度植入到核心場景中。

AI時代的護城河,不是技術(shù)的一時領(lǐng)先,而是將技術(shù)轉(zhuǎn)化為價值的生態(tài)能力。

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