最近几周，投资者不得不面对人工智能（AI）转变的无情速度。有业内人士表示，这感觉就像《星际穿越》中时间膨胀的场景：科技投资领域的⼀⼩时相当于标普500指数中的七年。

除了各界频繁谈论的“循环投资风险”“终端应用能否盈利”等担忧，最新的一点扰动在于，谷歌的Gemini可能要迎头赶上OpenAI了，Gemini 3模型发布导致的负面后果是，其他所有厂商的产品周期都会被推迟，但资本支出却上升，这意味着投资回报变得更不确定。

因此我们也可以看到，谷歌母公司Alphabet股价狂飙突进，即使在近期的AI抛售狂潮中也屹立不倒，上周一举突破320美元，市值逼近4万亿美元大关；而英伟达以及其生态链上的一众企业都受到冲击。尽管未来GPU、TPU将共存，但赢家、输家，以及模型领域出现“赢家通吃”动态的风险上升。

谷歌Gemini 3“偷袭”OpenAI

我们正在经历AI交易领域的新范式转变，与该交易的前三年相⽐，质疑和审查⽇益增多，⽽前三年⼤多数AI基础设施股票都表现为⼀块整体。如果说OpenAI CEO奥特曼（Sam Altman）的挥霍狂潮打开了关于AI存在性问题的潘多拉魔盒，那么最新Gemini 3的发布则给市场带来了更大的冲击——AI交易已进入一个根本不同的阶段。

具体而言，2025年11月18日，市场期待已久的谷歌Gemini 3 pro-preview终于发布，给市场带来的不仅是兴奋，更是一场残酷的洗牌。之所以引发科技板块集体跳水，根本逻辑在于它打破了行业原有的追赶节奏：

1.技术代差引发的资产贬值：Gemini 3展现出的质变能力，瞬间将竞争对手现有的研发管线推向了“过时”的边缘。这意味着其他大模型厂商不得不推迟产品发布周期，重新进行技术对齐。

2.投资回报率（ROI）黑洞：为了填补这一巨大的技术鸿沟，全行业的资本开支将被迫进一步飙升。这种无底洞式的投入让未来的盈利预期变得极度模糊。

3.“赢家通吃”的恐慌：市场开始意识到，AI领域可能正在从“百花齐放”转向“寡头独大”。如果谷歌一家独大，其他玩家的生存空间将被极限压缩。

TMTBreakout提及，Gemini 3虽然优秀，但它的发布缺乏病毒式传播，早前OpenAI的Sora2的发布就引爆社区，图像和视频比纯聊天机器人LLM的升级更可能推动病毒式传播，但NanobananaPro（已发布，为谷歌的图像生成和编辑模型）及其下一代视频模型Veo4的发布可能会改变这一局面，因此也更有可能吸引用户打破习惯，尝试竞争对手的产品。

未来，模型改进的变化速度可能会越来越多地体现在多模态领域，如图像生成和视频创作，于是token的成本优势将变得更加关键。谷歌刚刚证明了自己在这方面的优越性，这种优势很可能随着视频而扩大，因为谷歌拥有整个YouTube数据语料库可供训练。

面对竞争格局的转变，OpenAI是否会继续追求多模态并加大投入？对此TMTBreakout表示，多模态是“边际成本”的游戏，⽽推理是“边际价值”的游戏。如果OpenAI继续在多模态消费者功能上与谷歌竞争，它们将陷入一场注定会输的消耗战。更不用提谷歌还拥有“一体化”生态系统的优势——搜索、Gmail、Workspace、Android（未来可能还有iPhone）。竞争格局正日益从“谁拥有最智能的聊天机器人”转向“谁拥有最集成的一体化工作流程”——目前，谷歌两者兼备。

这让OpenAI陷入了“无人区”。它要么在多模态的算力大战中烧钱，而这场战争OpenAI大概率赢不了；要么退守企业利基市场（即聚焦Chatbox模式，即Anthropic的策略）。但即使是这种退守也充满危险，因为谷歌正利用其“一体化”生态系统，通过Android和Workspace将Gemini融入数十亿用户的日常workflow中。

此外，Gemini 3在后端企业任务⽅⾯表现出⾊，有关调查已经显示出⼀些市场份额的转移。

至此，OpenAI“大力出奇迹”的模式越发受到质疑。奥特曼在一次公开场合表示，公司已承诺约1.4万亿美元的基础设施投入，用于建设约30GW的算力。未来，OpenAI是否有可能将研发重心转向效率，专注于让模型更小、更快，而不仅仅是更智能？毕竟中国在这方面已经证明了自己的实力。

OpenAI会否将战场转向“谁能在手机上本地运行GPT-5级别的智能”而不是“谁拥有云端最智能的模型？”

在业内人士看来，这些问题的答案将对整个AI基础设施生态系统产生深远影响。Gemini 3的发布加速了OpenAI和整个行业需要多快地面对这些问题。

TPU展露优越性

谷歌的进展对英伟达而言也存在影响。在谷歌自己的核心模型训练上，主力是TPU（Tensor Processing Unit，张量处理单元），TPU是谷歌专门为“跑AI”这一件事而造的专用芯片。而GPU则具有通用性，除了AI还能挖矿、打游戏、做视频渲染。

谷歌最核心的优势是，它拥有从芯片（TPU）到框架（JAX/TensorFlow）再到模型（Gemini）的全栈闭环。用TPU训练自家模型，成本比采购英伟达 GPU 低得多，效率也更容易优化。Gemini 3大概率是纯TPU训练出来的。

不过，谷歌也是英伟达的超级大客户。谷歌也需要确保自家的开源模型（如Gemma系列）在英伟达硬件上跑得顺畅，否则开发者就不爱用了。因此，他们内部研发团队也需要大量GPU进行验证、微调和跨平台测试。即使TPU再强，谷歌也不会把鸡蛋放在一个篮子里。

可见，巨头之间的博弈很有趣——如果谷歌不买，英伟达的产能就会全部释放给微软和Meta，这会让对手跑得更快。谷歌维持一定的GPU采购量，某种程度上也是在抢占供应链资源。

因此，短期直接影响在于，虽然谷歌用的是TPU，但其竞争对手们没有TPU。Gemini 3的质变会让OpenAI（微软）、Meta、xAI以及亚马逊感到极度恐慌。为了追赶谷歌的模型能力，这些公司必须不计成本地堆算力，即向英伟达购买现货。

但是，TPU不再仅仅是谷歌的“自留地”，它已成为市场上唯一能真正替代英伟达GPU进行万卡级训练的成熟方案。苹果在2024年发布的关于Apple Intelligence的技术白皮书中，罕见地披露了其底层大模型（Apple Foundation Model）是在谷歌的云端TPU集群上训练的；Anthropic也是典型的“不把鸡蛋放在一个篮子里”。他们同时使用亚马逊的Trainium和英伟达的GPU，但Claude3的高水平表现证明了：不全靠英伟达，也能做出世界顶级的模型。这对TPU的声誉是巨大的提振。

过去英伟达高估值的核心逻辑是：“没有CUDA生态，就没有SOTA（最先进）模型”。如今，Gemini 3如果真的遥遥领先，且完全是在TPU集群上训练出来的，这就向世界证明了：搞顶级AI并不一定需要英伟达的GPU，也不一定需要CUDA生态。这种“示范效应”是致命的。

多位业内人士对笔者提及，未来科技巨头可能会更多用TPU，但中小型科技企业仍会继续用GPU。原因很简单，巨头算“经济账”——算力需求规模庞大，切换TPU节省下来的硬件成本是天文数字，足以覆盖软件适配的人力投入；但小厂图的是“通用性”——算力需求小，显卡的费用比人力成本贵。英伟达CUDA生态成熟，“代码下载即用”，买GPU买的是开发效率和不被特定云厂商锁死的自由。

从14倍到28倍

同样值得一提的还有谷歌的股价变化。

当OpenAI横空出世后，谷歌的搜索引擎业务前景一度被看衰，股价曾出现暴跌，然而截至上周收盘，谷歌母公司Alphabet股价冲破320美元，年初至今的涨幅接近70%，市值逼近4万亿美元。

高盛近期感叹，Alphabet的估值从年内最低的14倍附近一路修复到约28倍，这一估值重估令人印象深刻，而且当前的估值并非限制股价继续上涨的理由。

未来的潜力在于，如果谷歌开始向外部数据中心销售TPU，利润增速则可能提升。

有报道称，Meta拟于2027年斥资数十亿美元在其数据中心使用TPU，并计划明年从谷歌云租赁TPU。值得注意的是，Meta与谷歌的洽谈聚焦于将TPU用于模型训练，而非支撑其现有推理工作负载。

此前，谷歌已开发TPU命令中心（TPU Command Center）软件，旨在简化客户对TPU的使用流程 —— 客户可通过Pytorch框架与控制TPU服务器集群的该软件进行交互。

此外，Anthropic近期与谷歌云达成协议，约定将获取约100万片谷歌 TPU，这也是里程碑事件。

这两大事件标志着谷歌长达12年的TPU技术取得了关键进展。摩根士丹利估算，2025年博通（Broadcom）为谷歌生产了约180万片TPU，其中大部分用于谷歌内部业务。不过，半导体团队预计，TPU产量将持续扩大，2027年有望达到300万片。敏感性分析显示，每对外销售约50万片TPU，可能为2027年谷歌云预测营收（高于市场普遍预期）带来130亿美元（约11%）的增量，同时为2027年谷歌EPS带来 3%（0.37美元）的提升。

对于AI行业而言，在各界因OpenAI的挥霍而担忧AI泡沫的背景下，谷歌带来的积极意义更加凸显——谷歌Gemini 3的亮相不仅是一轮技术升级，更像是为企业级AI注入了一剂“高效与节约并举”的强心针。

它以更迅捷的推理速度与更灵活的多模态能力，让复杂流程变得流畅顺滑，极大提升了业务运行效率；通过深度优化模型结构与算力利用，它将原本高昂的训练与部署成本显著压低，让先进AI不再是少数巨头才能负担的奢侈品；而在“同样的算力，做出更好的结果”这一核心指标上，Gemini 3更是以亮眼表现重塑了模型性价比，为企业在资源有限的情况下依然获得高质量AI产出提供了前所未有的可能。

No.6650 原创首发文章｜作者

「 投资有风险 入市需谨慎 」

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