防走失，電梯直達(dá)安全島

來源：新智元

作者：定慧

【導(dǎo)讀】當(dāng)所有人都以為AI發(fā)展的劇本是「英偉達(dá)賣鏟子，OpenAI挖金礦」時(shí)，谷歌用Gemini 3告訴世界：如果我自己造了一臺全自動(dòng)挖掘機(jī)，還需要買誰的鏟子，誰能挖得過我？

在谷歌最新的Gemini 3和Nano Banana Pro發(fā)布前，黃仁勛和奧特曼都一直雄心勃勃，自信非常。

英偉達(dá)和OpenAI的日子過得可謂是風(fēng)生水起。

Nano Banana Pro生成

然而，Gemini 3全家桶的橫空出世，瞬間打斷了這場雙贏的美夢。

彭博、財(cái)富等外媒則更加直接，他們認(rèn)為：

谷歌，這家曾被認(rèn)為在AI時(shí)代稍顯落后、有點(diǎn)沉睡的巨頭，正在全面覺醒。

在OpenAI的藍(lán)圖里，AI的發(fā)展會(huì)一直遵循著一種簡單而傲慢的「暴力美學(xué)」：Scaling Law。

他們堅(jiān)信，只要數(shù)據(jù)更多、算力更強(qiáng)，模型就會(huì)無限聰明下去，而他們握著通往AGI的唯一鑰匙。

就像從GPT-3一直到現(xiàn)在GPT-5、GPT-5.1，然后明年的GPT-6、一直到AGI實(shí)現(xiàn)的那一天。

而在英偉達(dá)的賬本里，邏輯則更加粗暴直接：我是這個(gè)淘金時(shí)代唯一賣鏟子的人。（不是非常嚴(yán)格，但基本事實(shí)如此）

全世界的AI公司，無論誰輸誰贏，都得乖乖排隊(duì)交「GPU稅」。

然而硅谷的夜，這幾天格外漫長。

當(dāng)奧特曼在深夜罕見地發(fā)推承認(rèn)「OpenAI在某些關(guān)鍵維度上確實(shí)落后了」時(shí)，大洋彼岸的投資者們還沒回過神來。

緊接著，英偉達(dá)股價(jià)應(yīng)聲下挫，逼得英偉達(dá)官方不得不親自下場，在X平臺上發(fā)長文辯護(hù)，強(qiáng)調(diào)CUDA生態(tài)的不可替代性。

在祝賀谷歌成功的同時(shí)，這個(gè)回復(fù)也能明顯聞到一股酸酸的味道：英偉達(dá)有點(diǎn)急了。

啊英偉達(dá)領(lǐng)先行業(yè)整整一代——它是唯一能在所有計(jì)算場景中運(yùn)行各類人工智能模型的平臺。

相較于專為特定AI框架或功能設(shè)計(jì)的專用集成電路，英偉達(dá)提供更卓越的性能、更強(qiáng)的通用性與可替代性。

能讓這兩位AI時(shí)代的「雙子星」同時(shí)感到寒意的，只有一個(gè)名字：Gemini 3。

在此之前，AI領(lǐng)域的敘事邏輯清晰且固化：英偉達(dá)是「收稅」的，OpenAI是「布道」的，而谷歌、Meta、Anthropic等只是追隨的。

但Gemini 3的發(fā)布，不僅是一次模型升級，更是一場「降維打擊」。

谷歌這波操作，可以說是左手一拳打掉了OpenAI的模型護(hù)城河，右腳一腳踢翻了英偉達(dá)的算力神壇。

Nano Banana Pro生成

如果你這幾天真的在和Gemini 3對話，在和Nano Banana Pro畫圖，你一定知道我在說什么。

人們開始發(fā)現(xiàn)，不用英偉達(dá)的芯片，不需要等OpenAI的新模型帶領(lǐng)，只用TPU也能訓(xùn)練出最頂級的AI模型。

谷歌究竟做了什么？

第一拳：打懵OpenAI

從「堆參數(shù)」到「原生思考」

過去兩年，OpenAI一直維持著一種「暴力美學(xué)」的優(yōu)勢：Scaling Law（大力出奇跡）。

只要數(shù)據(jù)更多、算力更強(qiáng)，模型就更聰明。

同時(shí)OpenAI也有創(chuàng)新，比如GPT-4o引發(fā)的吉卜力熱，Sora 2的爆火等。

但Gemini 3不僅是「更強(qiáng)大」，它是「更奇怪」，尤其是Nano Banana Pro帶來的社交狂歡。

以下圖片全部由Gemini生成，并且在社區(qū)中廣泛傳播的圖片。

并且生成提示詞都極其簡單，甚至比谷歌曾經(jīng)理解的「自然語言」還要簡單。

下面請欣賞一下。

一句話生成各種戰(zhàn)力排行榜

一句話生成各種戰(zhàn)力排行榜：鬼滅之刃版本

一句話生成各種知識繪本和解讀

一句話生成表情包

一句話生成表情包

一句話將低分辨率圖像精準(zhǔn)放大至 4K 畫質(zhì)

它用我的真實(shí)筆跡正確解答了這個(gè)問題。

還有太多驚艷的案例。

Gemini 3給人的感覺就是他第一次真正實(shí)現(xiàn)了原生多模態(tài)的終極形態(tài)。

之前的模型（包括GPT-4o），本質(zhì)上還是像一個(gè)把眼睛、耳朵和嘴巴拼湊起來的怪人，需要不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理圖像和文本，然后再縫合。

Gemini 3的突破在于，它「天生」就是感官互通的。

它理解一段視頻，不是把它翻譯成文字再理解，而是像人類一樣直接理解光影和動(dòng)態(tài)。

這不僅帶來了極致的低延遲，更讓它的「直覺」可怕地敏銳。

丹尼爾·卡尼曼（Daniel Kahneman）在他的諾貝爾獎(jiǎng)獲獎(jiǎng)著作《思考，快與慢》（Thinking, Fast and Slow）中，將人類的認(rèn)知系統(tǒng)分為兩種模式：

系統(tǒng)1：快思考 (Fast Thinking)和系統(tǒng)2：慢思考 (Slow Thinking)

Gemini 3第一次讓人類感受到，在硅基芯片上實(shí)現(xiàn)了「系統(tǒng)2」思維的常態(tài)化。

OpenAI的o1模型開啟了「慢思考」時(shí)代，但那更像是一個(gè)外掛插件。

Gemini 3則將這種邏輯推理能力內(nèi)化了。

它不需要用戶提示「請深思熟慮」，它會(huì)在后臺自動(dòng)判斷：這個(gè)問題是該用直覺秒回，還是該調(diào)動(dòng)邏輯電路進(jìn)行推演。

這種「動(dòng)態(tài)計(jì)算」能力，讓Gemini 3在代碼生成、復(fù)雜數(shù)學(xué)和長邏輯鏈條任務(wù)上，第一次對OpenAI構(gòu)成了代際優(yōu)勢。

第二腳：踢翻英偉達(dá)

擺脫「CUDA依賴」

如果說Gemini 3打OpenAI還是AI技術(shù)之爭，那么讓英偉達(dá)緊張的，則是生存邏輯變了。

過去，所有的AI公司都患上了「英偉達(dá)依賴癥」。

沒有H100/GB 200的英偉達(dá)芯片，AI模型就訓(xùn)練不出來。

英偉達(dá)還靠著CUDA生態(tài)，建立了牢不可破的軟硬件壁壘。

但是，這道密不透風(fēng)的鐵幕被谷歌用TPU撕開了一道鐵幕。

Gemini 3后，谷歌啟動(dòng)激進(jìn)的TPU@Premises計(jì)劃，直接要把算力賣進(jìn)巨頭的后院。

目標(biāo)就是虎口奪食，豪言要拿下英偉達(dá)10%的營收。

Meta已經(jīng)倒戈。

Gemini 3是完全在谷歌自研的最新一代TPU集群上訓(xùn)練出來的。

這意味著什么？

1. 谷歌不需要給黃仁勛交「蘋果稅」。

   當(dāng)OpenAI每訓(xùn)練一次模型都要燒掉數(shù)億美元給英偉達(dá)買卡時(shí)，谷歌用自家的芯片，成本可能只有對手的一半，甚至更低。

2. 軟硬一體的效率恐怖。

   就像蘋果的iOS配合A系列芯片能吊打安卓一樣，Gemini 3的模型架構(gòu)是專門為了TPU設(shè)計(jì)的，TPU也是為了Gemini優(yōu)化的。這種契合度，讓算力利用率突破了行業(yè)天花板。

英偉達(dá)官方在X上的辯護(hù)顯得蒼白，因?yàn)槭袌雎牰斯雀璧臐撆_詞：如果最強(qiáng)的模型不需要英偉達(dá)的GPU就能跑出來，那么英偉達(dá)高達(dá)80%的毛利率還能維持多久？

這里不得不重點(diǎn)提谷歌埋藏了十年的伏筆——TPU（張量處理單元）。

谷歌十年磨一劍。

TPU是如何煉成的

在Gemini 3爆火后，谷歌的官方博客迅速跟進(jìn)了一篇最新TPU的介紹帖子。

翻譯一下就是：「關(guān)于我的強(qiáng)大，你們需要了解三件事」。

你要說這沒有內(nèi)涵英偉達(dá)的成分，我第一個(gè)不相信。注意日期，11月25日。

第七代TPU別名Ironwood，鐵木。

Ironwood是谷歌迄今為止性能最強(qiáng)、能力最出眾且能效最高的TPU。

專為大規(guī)模驅(qū)動(dòng)推理型人工智能模型而設(shè)計(jì)。

Ironwood有三大特性：

1. 專為推理時(shí)代量身打造

隨著行業(yè)焦點(diǎn)從訓(xùn)練前沿模型轉(zhuǎn)向?qū)崿F(xiàn)實(shí)用、響應(yīng)迅速的人機(jī)交互，Ironwood提供了關(guān)鍵的硬件支撐。

這款定制芯片專為高吞吐量、低延遲的AI推理和模型服務(wù)而打造，其單芯片在訓(xùn)練與推理工作負(fù)載上的性能表現(xiàn)較上一代提升逾四倍，使Ironwood成為谷歌迄今最強(qiáng)大且高能效的定制芯片。

1. 這是一個(gè)龐大的算力網(wǎng)絡(luò)

TPU是AI超級計(jì)算機(jī)的關(guān)鍵組成部分，這是谷歌集成的超級計(jì)算系統(tǒng)，旨在提升計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)、存儲和軟件層面的系統(tǒng)級性能與效率。

該系統(tǒng)的核心是將單個(gè)TPU組合成名為「計(jì)算集群」的互聯(lián)單元。

借助Ironwood，谷歌能夠在超級集群中擴(kuò)展至9,216 顆芯片。

這些芯片通過突破性的芯片間互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)相連，運(yùn)行速率達(dá)9.6Tb/s。

1. 專為AI而生，由AI賦能

Ironwood是谷歌持續(xù)閉環(huán)研發(fā)的成果——研究人員推動(dòng)硬件設(shè)計(jì)，硬件加速研究進(jìn)程。

當(dāng)競爭對手依賴外部供應(yīng)商時(shí)，谷歌 DeepMind 若需為Gemini等模型實(shí)現(xiàn)特定架構(gòu)突破，會(huì)直接與TPU工程師團(tuán)隊(duì)協(xié)同創(chuàng)新。

因此谷歌的模型始終基于最新代際TPU進(jìn)行訓(xùn)練，相較前代硬件常實(shí)現(xiàn)顯著提速。

研究人員甚至運(yùn)用名為 AlphaChip 的AI技術(shù)設(shè)計(jì)下一代芯片——通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)已為包括 Ironwood在內(nèi)的連續(xù)三代TPU生成了更優(yōu)布局方案。

除了TPU，谷歌是唯一一家，沒有之一，全棧人工智能公司：數(shù)據(jù)→算法→硬件→云服務(wù)器，全都自研。

為什么是現(xiàn)在？谷歌的「核聚變」時(shí)刻

很多人會(huì)問，谷歌早干嘛去了？

答案是：組織架構(gòu)的物理反應(yīng)終于變成了化學(xué)反應(yīng)。

兩年前的谷歌，雖然有DeepMind和Google Brain兩個(gè)頂尖大腦，但內(nèi)部內(nèi)耗嚴(yán)重，資源分散。

現(xiàn)在的谷歌，在合并團(tuán)隊(duì)后，終于打通了「任督二脈」。

更可怕的是谷歌的數(shù)據(jù)飛輪：

• YouTub：提供了全球最高質(zhì)量的視頻數(shù)據(jù)（訓(xùn)練多模態(tài)的黃金）；
• 谷歌Search：提供了最實(shí)時(shí)的世界知識；
• Android：：提供了數(shù)十億的端側(cè)落地場景。

除了模型、硬件，另一個(gè)容易被忽略的就是谷歌的「創(chuàng)始人回歸」。

這在公司文化上帶來更加底層的影響。

聯(lián)合創(chuàng)始人謝爾蓋·布林（Sergey Brin）的回歸則是這場變革的精神圖騰。

布林早已重返谷歌山景城總部。

作為谷歌的創(chuàng)始人和圖騰人物，謝爾蓋放棄退休后在私人小島享受生活。

而是腳踏實(shí)地的重返硅谷，拯救谷歌。

布林的回歸不是為了發(fā)表愿景演講，而是為了寫代碼。

據(jù)說，他回到谷歌后提交了多年來的第一個(gè)CL（Changelist，谷歌內(nèi)部的代碼修改請求），這一行為在工程師內(nèi)部產(chǎn)生了地震般的效應(yīng)：

如果身價(jià)千億的創(chuàng)始人都在修補(bǔ)配置文件，那么任何產(chǎn)品經(jīng)理都沒有理由以「流程」為借口阻礙發(fā)布。

布林的存在直接催化了Gemini 3項(xiàng)目的加速，他專注于解決模型在長邏輯鏈推理上的「長尾問題」，這是之前職業(yè)經(jīng)理人們因追求短期指標(biāo)而忽視的領(lǐng)域。

AI下半場，誰能獲勝？

Gemini 3的出現(xiàn)，標(biāo)志著AI戰(zhàn)爭正式進(jìn)入下半場。

上半場是「淘金熱」，誰鏟子好（英偉達(dá)），誰挖得快（OpenAI），誰就贏。

下半場拼什么？

芯片、算力、全棧能力、人才，還是架構(gòu)？

OpenAI的締造者之一，人工教父的辛頓的愛徒，神秘的Ilya，今天剛好首次公開最新采訪。

他被社區(qū)認(rèn)為一直是最接近AGI的男人。

他爆出驚人觀點(diǎn)：Scaling時(shí)代已終結(jié)，我們正走向研究時(shí)代。

昨天有一篇論文很火，說的是Attention is All You Need（2.0）版本。

意思是Transformer已經(jīng)過時(shí)，AI亟需新的架構(gòu)。

有趣的是這篇文章，也是谷歌的!

這個(gè)觀點(diǎn)這對于一直依賴Scaling的OpenAI并不是什么利好。

反而對于擁有DeepMind的谷歌來說，這是絕佳的助攻。

要知道2016年啟蒙世界人民AI認(rèn)知的AlphaGo、奠定AI時(shí)代的Transformer論文、解碼生命的AlphaFold、世界模型Genie 3、帶來量子霸權(quán)的量子計(jì)算機(jī)。。。

拼研究？谷歌多的是研究項(xiàng)目。

谷歌Gemini 3這波突破向世界證明了：在未來的AI時(shí)代，自研才是終極王道。

或許就像當(dāng)年的蘋果，不滿足于用別人的芯片造手機(jī)，最終造出了M系列芯片一統(tǒng)江湖。

回頭望去，不得不感慨這一年AI還是發(fā)展得太快了。

2025年在AI發(fā)展史上無疑是具有里程碑意義的一年。

英偉達(dá)的芯片+Scaling Law為我們創(chuàng)造一個(gè)敘事：只要英偉達(dá)繼續(xù)研發(fā)芯片，OpenAI繼續(xù)加大算力，奧特們不是都去印度造電廠了嗎，AI就會(huì)一直發(fā)展。

其他人跟著就好。

然而，Gemini 3的橫空出世，徹底終結(jié)了「線性增長」的敘事。

它證明了模型架構(gòu)和定制化硬件的深度協(xié)同，可以帶來非線性的能力突破。

彩蛋：不公布研究成果了

最后，讓我們把目光投回到多年前，谷歌發(fā)布Transformer論文的那天。

自從OpenAI開始靠著ChatGPT拿到AI時(shí)代話語權(quán)后，外媒、甚至包括谷歌自己的工程師和前CEO都在說：谷歌已經(jīng)落后。

這導(dǎo)致多年后一個(gè)小小的插曲，那就是DeepMind的老大哈薩比斯，嚴(yán)禁工程師對外發(fā)表最新成果的論文。

如果結(jié)合今天Ilya所說的話，或許明年AI的話語權(quán)要從OpenAI回落到谷歌手里了。

畢竟沒人知道谷歌手里究竟藏了多少東西了。

硅谷AI權(quán)力游戲，今天才剛剛開始。

又一個(gè)彩蛋：黃仁勛出招了

在谷歌將TPU賣給Meta后，英偉達(dá)的股價(jià)應(yīng)聲下跌。

英偉達(dá)除了在X上發(fā)帖酸了一下谷歌后，英偉達(dá)準(zhǔn)備故技重施。

根據(jù)外媒報(bào)道，英偉達(dá)準(zhǔn)備通過向Meta注入巨額投資來換取其繼續(xù)使用英偉達(dá)芯片的承諾。

這招此前英偉達(dá)已經(jīng)在OpenAI身上用過了。

極具諷刺意味的是，這場「商戰(zhàn)」的資金優(yōu)勢已經(jīng)逆轉(zhuǎn)：得益于高達(dá)73%的利潤率，英偉達(dá)今年的自由現(xiàn)金流預(yù)計(jì)將飆升至970億美元，一舉超越谷歌的650億美元。

這意味著，英偉達(dá)正在用從科技巨頭們身上賺來的錢，反過來「收買」這些客戶，從而通過資本手段構(gòu)建起一道谷歌難以逾越的護(hù)城河。

參考資料：

https://fortune.com/2025/11/25/google-sleeping-giant-dark-horse-ai-race-gemini/

https://blog.google/products/google-cloud/ironwood-google-tpu-things-to-know/