谷歌Gemini 3.0揭秘AI競(jìng)賽新邏輯：從參數(shù)比拼到生態(tài)落地的轉(zhuǎn)向
從曾經(jīng)被質(zhì)疑“掉隊(duì)”到如今實(shí)現(xiàn)逆轉(zhuǎn)，谷歌以全模態(tài)技術(shù)路線傳遞出明確信號(hào)：AI領(lǐng)域的競(jìng)爭(zhēng)焦點(diǎn)已從單純的參數(shù)規(guī)模競(jìng)賽，轉(zhuǎn)向生態(tài)落地能力的全面比拼。
AI賽道前景廣闊，但真正的較量或許才剛剛拉開帷幕，而谷歌的一系列動(dòng)作似乎已揭示了獲勝的關(guān)鍵所在。
一、持續(xù)創(chuàng)新：保持競(jìng)爭(zhēng)資格的核心能力
DeepMind首席科學(xué)家、Gemini項(xiàng)目負(fù)責(zé)人奧里奧爾·維尼亞爾斯（Oriol Vinyals）透露，谷歌實(shí)現(xiàn)逆轉(zhuǎn)的關(guān)鍵在于“優(yōu)化了預(yù)訓(xùn)練與后訓(xùn)練流程”。
業(yè)內(nèi)分析認(rèn)為，Gemini 3.0的進(jìn)步源于多維度創(chuàng)新，包括數(shù)據(jù)質(zhì)量提升、模型架構(gòu)微調(diào)、訓(xùn)練穩(wěn)定性增強(qiáng)，以及思維樹（Tree of Thoughts）、語境工程（Context Engineering）等創(chuàng)新方法的應(yīng)用，這些共同塑造了更具理解力的Gemini 3.0。
大模型訓(xùn)練是復(fù)雜的系統(tǒng)工程，數(shù)據(jù)、算力、參數(shù)等每個(gè)環(huán)節(jié)的優(yōu)化，都能推動(dòng)模型性能提升。
過去，部分大廠依賴“規(guī)模定律”（Scaling Law），通過大量投入算力、擴(kuò)充數(shù)據(jù)和增加參數(shù)來提升模型性能。而華人工程師曾因“擅長(zhǎng)在規(guī)模定律框架內(nèi)優(yōu)化，缺乏架構(gòu)級(jí)創(chuàng)新”的偏見被誤解，但在規(guī)模定律瓶頸顯現(xiàn)的當(dāng)下，這種“深挖規(guī)模潛力”的能力反而成為優(yōu)勢(shì)。即便未來規(guī)模定律在數(shù)據(jù)和算力層面失效，華人工程師的規(guī)模優(yōu)勢(shì)仍可能發(fā)揮作用。
事實(shí)上，華人工程師的數(shù)量與質(zhì)量已成為硅谷風(fēng)投評(píng)估AI初創(chuàng)公司的核心指標(biāo)之一。
黃仁勛多次強(qiáng)調(diào)一個(gè)數(shù)字：100萬。中國(guó)擁有100萬全職AI開發(fā)者，全天候投入研發(fā)；而整個(gè)硅谷，全職從事基礎(chǔ)模型研發(fā)的人員最多僅2萬。
盡管中國(guó)企業(yè)的薪酬暫難與硅谷匹敵，但正如OpenAI聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO山姆·奧特曼（Sam Altman）所言：“最終勝出的將是‘傳教士’，而非‘雇傭兵’?！?/p>
無論AI競(jìng)賽的終點(diǎn)是通用人工智能（AGI）還是超級(jí)人工智能（ASI），人類邁向AI時(shí)代的進(jìn)程仍充滿挑戰(zhàn)。在激烈競(jìng)爭(zhēng)中，唯有持續(xù)創(chuàng)新才能避免被淘汰。
谷歌曾是AI領(lǐng)域的絕對(duì)霸主，它發(fā)明了Transformer架構(gòu)，卻讓OpenAI等后來者搶占了先機(jī)。
OpenAI以ChatGPT開啟生成式AI新紀(jì)元，DeepSeek則以創(chuàng)新打破了OpenAI的商業(yè)壁壘。
AI領(lǐng)域沒有永遠(yuǎn)的王者。
DeepSeek證明了中國(guó)具備競(jìng)爭(zhēng)實(shí)力。
谷歌則證明，比“贏”更重要的是保持競(jìng)爭(zhēng)資格的能力。
二、應(yīng)用為王：生態(tài)協(xié)同的降維打擊
2023年初Bard失利后，谷歌果斷合并Google Brain與DeepMind，集中資源全力發(fā)展Gemini，并要求所有產(chǎn)品線與Gemini整合。這一戰(zhàn)略既為打造頂尖模型集中資源，也充分利用了谷歌的生態(tài)優(yōu)勢(shì)——而生態(tài)正是OpenAI等后起之秀的短板。
借助Gemini 3.0，谷歌終于打通了模型與生態(tài)的協(xié)同通道。
原生多模態(tài)能力是Gemini 3.0的核心優(yōu)勢(shì)。在ScreenSpot-Pro測(cè)試中，其得分達(dá)72.7%，是GPT-5.1（3.6%）的20倍，顯示出在理解屏幕截圖和用戶界面方面的巨大進(jìn)步。谷歌CEO桑達(dá)爾·皮查伊（Sundar Pichai）表示：“短短兩年，AI已從處理文本和圖像，發(fā)展到能‘讀懂’場(chǎng)景?！?/p>
Gemini 3.0的發(fā)布并非單純的模型升級(jí)，而是谷歌全生態(tài)的協(xié)同行動(dòng)。
發(fā)布當(dāng)天，Gemini 3.0便與谷歌全系產(chǎn)品深度整合，通過Gemini App、谷歌搜索AI模式、AI Studio和Vertex AI等渠道開放，直接觸達(dá)20億搜索月活用戶、6.5億Gemini App用戶和1300萬開發(fā)者，構(gòu)建了覆蓋消費(fèi)端、企業(yè)端和開發(fā)者工具的全模態(tài)AI矩陣。
這種“生態(tài)預(yù)裝”策略消除了AI模型與應(yīng)用場(chǎng)景的割裂，讓技術(shù)升級(jí)快速轉(zhuǎn)化為智能體驗(yàn)，也使谷歌原本分散的產(chǎn)品線形成協(xié)同效應(yīng)——從消費(fèi)到企業(yè)，從產(chǎn)品到基礎(chǔ)設(shè)施，通過Gemini 3.0實(shí)現(xiàn)全面貫通。
谷歌的這一策略，是對(duì)“大力投入算力”模式的調(diào)整，也是對(duì)AI應(yīng)用價(jià)值的回歸。
與美國(guó)“算力優(yōu)先”的路徑不同，中國(guó)始終堅(jiān)持“應(yīng)用為王”。上海世界人工智能大會(huì)（WAIC）展示了AI應(yīng)用的多樣性，從大模型到具身智能，從產(chǎn)業(yè)案例到生活場(chǎng)景，應(yīng)用百花齊放?！叭斯ぶ悄?”行動(dòng)更推動(dòng)AI在科研、經(jīng)濟(jì)、民生、治理等領(lǐng)域的落地。
構(gòu)建繁榮應(yīng)用生態(tài)需兩個(gè)關(guān)鍵條件：足夠大的市場(chǎng)規(guī)模（用戶量）和足夠開放的環(huán)境。
中國(guó)恰好擁有龐大市場(chǎng)，并支持AI開源，使AI應(yīng)用能快速?gòu)母拍钭呦蛏虡I(yè)化、普惠化，通過“應(yīng)用—數(shù)據(jù)—技術(shù)”的循環(huán)，讓AI成為經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的引擎，而非燒錢的“黑洞”。
美國(guó)也意識(shí)到算力投入與應(yīng)用回報(bào)失衡的問題，特朗普近期簽署的“創(chuàng)世紀(jì)計(jì)劃”（被稱為AI版“曼哈頓計(jì)劃”），核心目標(biāo)便是用AI推動(dòng)核聚變、芯片、生物技術(shù)等領(lǐng)域的科研突破。
三、算力平權(quán)：英偉達(dá)壟斷的松動(dòng)信號(hào)
此前，英偉達(dá)憑借“AI算力唯一供應(yīng)商”的地位壟斷市場(chǎng)，以80%的毛利率收取“GPU稅”，全球AI公司即便不滿也只能接受。
但Gemini 3.0完全基于谷歌自研的第七代TPU（Ironwood）訓(xùn)練，成本僅為英偉達(dá)路線的一半。
這是算力平權(quán)的標(biāo)志性事件。
相比依賴英偉達(dá)的OpenAI和Anthropic，谷歌在相同預(yù)算下可完成雙倍任務(wù)。這種成本差距可能導(dǎo)致兩種結(jié)果：英偉達(dá)降價(jià)，或更多芯片廠商分割市場(chǎng)。
Meta第一時(shí)間宣布計(jì)劃采購(gòu)數(shù)十億美元谷歌TPU，無論其真實(shí)意圖如何，都反映出“市場(chǎng)對(duì)英偉達(dá)壟斷的不滿”。
英偉達(dá)雖稱其芯片性能、通用性和可替代性領(lǐng)先定制化芯片一代，但Gemini 3.0證明，模型架構(gòu)與定制化芯片的深度協(xié)同，能帶來非線性的能力突破。
市場(chǎng)逐漸接受一個(gè)事實(shí)：不用英偉達(dá)芯片也能訓(xùn)練頂級(jí)AI模型。
中國(guó)在算力領(lǐng)域的“自主可控”路徑與谷歌有相似之處。
黃仁勛預(yù)測(cè)：“到2027年，中國(guó)的AI算力將超過全球其他國(guó)家之和?！?/p>
得益于相對(duì)廉價(jià)的算力，中國(guó)企業(yè)能將更多資源投入應(yīng)用研發(fā)。算力從“奢侈品”變?yōu)椤盎A(chǔ)設(shè)施”，是AI產(chǎn)業(yè)走向普惠的前提。
四、架構(gòu)創(chuàng)新：AI發(fā)展的多元路徑
Gemini 3.0的性能證明規(guī)模定律目前仍有效，但前沿研究者已將目光投向更遠(yuǎn)的方向。
OpenAI創(chuàng)始人之一伊利亞·蘇茨克維（Ilya Sutskever）認(rèn)為，“預(yù)訓(xùn)練+規(guī)?！甭肪€已遇瓶頸，應(yīng)重構(gòu)“研究范式”。這與圖靈獎(jiǎng)得主、Meta前首席AI科學(xué)家楊立昆（Yann LeCun）“LLM已死”的觀點(diǎn)不謀而合。
那么，LLM之外，AI的下一站在哪里？
世界模型（World Model）是公認(rèn)的方向之一。
李飛飛在《世界模型宣言》中指出：LLM已達(dá)天花板，空間智能是AI下一個(gè)十年的關(guān)鍵。她定義了世界模型的三大核心能力：生成性（創(chuàng)造符合物理定律的3D世界）、多模態(tài)（處理圖像、視頻、文本等多種輸入）、交互性（通過動(dòng)作預(yù)測(cè)世界狀態(tài)）。這一范式轉(zhuǎn)換讓AI從“描述世界”轉(zhuǎn)向“創(chuàng)造和互動(dòng)世界”。
類腦研究也值得期待，因?yàn)楦呒?jí)智能善于小樣本學(xué)習(xí)。
Aizip聯(lián)合創(chuàng)始人陳羽北提出：大模型的“大”未必在數(shù)據(jù)，而在架構(gòu)。人腦數(shù)據(jù)效率極高，十幾歲孩子的語料不到100億Token，但大腦有860億神經(jīng)元。類腦研究可能推動(dòng)AI從“暴力計(jì)算+海量數(shù)據(jù)”轉(zhuǎn)向“生物結(jié)構(gòu)+高效計(jì)算”的新架構(gòu)。
伊利亞宣稱：AI正從“規(guī)模時(shí)代”回歸“科研時(shí)代”。
這對(duì)依賴規(guī)模定律的OpenAI未必有利，但對(duì)谷歌這樣的研究型公司是機(jī)會(huì)。
中國(guó)也早已啟動(dòng)AI架構(gòu)級(jí)創(chuàng)新計(jì)劃：
一是多路并進(jìn)，加強(qiáng)基礎(chǔ)理論研究，支持多路徑技術(shù)探索和架構(gòu)創(chuàng)新；
二是高效訓(xùn)推，研發(fā)更高效的訓(xùn)練和推理方法，推動(dòng)理論、技術(shù)、工程協(xié)同；
三是擴(kuò)充模態(tài)，探索應(yīng)用新形態(tài)，提升復(fù)雜任務(wù)處理能力；
四是迭代提升，建立評(píng)估體系，以科學(xué)評(píng)估促進(jìn)模型進(jìn)步。
Gemini 3.0讓谷歌的AI競(jìng)爭(zhēng)策略更加清晰，其“老牌AI帝國(guó)”的護(hù)城河深厚。但假以時(shí)日，中國(guó)AI的護(hù)城河可能更寬廣。科技競(jìng)爭(zhēng)中，唯有創(chuàng)新者才能勝出。
（作者陶鶴山為數(shù)字經(jīng)濟(jì)工作者，從事數(shù)字化領(lǐng)域政策規(guī)劃）
本文僅代表作者觀點(diǎn)，版權(quán)歸原創(chuàng)者所有，如需轉(zhuǎn)載請(qǐng)?jiān)谖闹凶⒚鱽碓醇白髡呙帧?/p>
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