谷歌，英偉達(dá)接連扔出“王炸”。 

11月19日盤后，英偉達(dá)發(fā)布2025年三季度財(cái)報(bào)，一如既往地超出市場(chǎng)預(yù)期，期內(nèi)實(shí)現(xiàn)營(yíng)收570.06億美元，同比上漲62%，高于市場(chǎng)預(yù)期的542億美元；實(shí)現(xiàn)凈利潤(rùn)319.10億美元，同比上漲65%。

此外，英偉達(dá)對(duì)下一季度的業(yè)績(jī)作出指引，預(yù)測(cè)2026財(cái)年第四財(cái)季的銷售額將達(dá)到驚人的650億美元，上下浮動(dòng)2%，中位數(shù)高于市場(chǎng)預(yù)期的620億美這樣的成績(jī)，直接引發(fā)了新一波的AI企業(yè)上漲。 

而在前一日，谷歌也發(fā)布了截至目前最強(qiáng)的大模型Gemini 3系列，不僅在各項(xiàng)基準(zhǔn)測(cè)試“屠榜”，還展現(xiàn)出卓越的多模態(tài)理解能力、更豐富的交互界面和令人眼前一亮的前端表現(xiàn)，而極強(qiáng)的推理能力更是推動(dòng)了AI從工具走向助手的過(guò)程。

 可以說(shuō)，盡管模型領(lǐng)域有OpenAI與Anthropic競(jìng)逐前沿，云服務(wù)賽道上微軟、AWS和主打AI基礎(chǔ)設(shè)施Oracle各顯其能，硬件側(cè)AMD、Intel加速追趕，互聯(lián)網(wǎng)陣營(yíng)中Meta也頻頻亮劍——但站在當(dāng)前的時(shí)間點(diǎn)來(lái)看，在這一輪AI浪潮聚光燈下的主角，一定是谷歌與英偉達(dá)。

 而他們，本質(zhì)上折射出的是AI時(shí)代的兩種頂級(jí)范式：從硬件起家、用“力大磚飛”的GPU和“算力同盟”讓自己成為不可或缺的AI基建設(shè)施，和依靠自研TPU芯片+全棧生態(tài)，在封閉體系中打造端到端智能體驗(yàn)的科技巨頭。

01

英偉達(dá)

要做AI時(shí)代的“中央銀行”

在很長(zhǎng)一段時(shí)間里，英偉達(dá)不過(guò)是一個(gè)“邊緣玩家”。

盡管它早在1999年就推出了全球首款GPU，并憑借GeForce系列在游戲顯卡市場(chǎng)站穩(wěn)腳跟，但在主流科技敘事中，它始終被歸類為“硬件廠商”，一個(gè)為別人提供零部件的配角，而非定義時(shí)代的核心力量。

2000至2010年的多數(shù)時(shí)間，英偉達(dá)屢陷困境。

移動(dòng)芯片業(yè)務(wù)敗給高通，智能手機(jī)和平板熱潮中錯(cuò)失先機(jī)；試圖進(jìn)軍CPU領(lǐng)域也未能撼動(dòng)英特爾的地位；即便黃仁勛堅(jiān)持將CUDA作為通用計(jì)算平臺(tái)來(lái)打造，外界仍普遍認(rèn)為這只是“工程師的理想主義”，缺乏商業(yè)落地的土壤。

但黃仁勛從未動(dòng)搖，他堅(jiān)信未來(lái)屬于并行計(jì)算，而GPU正是通往這一未來(lái)的鑰匙。

即使在公司長(zhǎng)期的低谷期間，他依然持續(xù)投入研發(fā)，推動(dòng)GPU從圖形渲染工具向通用計(jì)算引擎轉(zhuǎn)型。這種近乎偏執(zhí)的戰(zhàn)略定力，在當(dāng)時(shí)看來(lái)像是孤注一擲，卻為后來(lái)的AI革命埋下了最關(guān)鍵的伏筆。

轉(zhuǎn)機(jī)出現(xiàn)在2012年。多倫多大學(xué)的Alex Krizhevsky等人使用英偉達(dá)GPU訓(xùn)練出深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AlexNet，證明了利用GPU實(shí)現(xiàn)大規(guī)模并行計(jì)算的可行性，也讓學(xué)術(shù)界和工業(yè)界第一次意識(shí)到：GPU不僅能打游戲，更能“思考”。

而真正的爆發(fā)則來(lái)到了2022年之后，隨著大模型技術(shù)突破、生成式AI席卷全球，算力需求呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。

訓(xùn)練一個(gè)千億參數(shù)模型所需的計(jì)算資源，相當(dāng)于過(guò)去數(shù)年數(shù)據(jù)中心總和。在這場(chǎng)前所未有的算力軍備競(jìng)賽中，英偉達(dá)的H100、A100等高端AI芯片成為稀缺戰(zhàn)略資源，供不應(yīng)求。

至此，蟄伏二十余年的英偉達(dá)終于站上舞臺(tái)中央。曾經(jīng)被視為“小眾硬件商”的公司，一躍成為全球AI基礎(chǔ)設(shè)施的基石。

但是，作為幾乎可以被稱作是全球唯一、一度卡了所有CSP廠商脖子的企業(yè)，自然不允許讓它長(zhǎng)期壟斷下去，于是谷歌的TPU、AWS的Trainium也加快了研發(fā)。

為了穩(wěn)固自己的“算力霸權(quán)”，英偉達(dá)在2025年除了繼續(xù)加大研發(fā)、提高出貨量之外，更重要的是編織了一張大網(wǎng)，利用投資與合同控制住了大半的AI相關(guān)企業(yè)，悄然演變?yōu)锳I世界的“中央銀行”角色。

而早在生成式AI爆發(fā)前夜，英偉達(dá)其實(shí)就已經(jīng)開始悄然布局其“算力生態(tài)護(hù)城河”。其中最具標(biāo)志性的一步，便是與CoreWeave這家名不見經(jīng)傳的云服務(wù)商建立深度綁定關(guān)系。

CoreWeave成立于2017年，最初只是一家挖礦的小公司。但在2019年的礦難后，為了處理手上的GPU，它敏銳地轉(zhuǎn)向云計(jì)算與AI的相關(guān)業(yè)務(wù)，并幾乎將全部賭注押在英偉達(dá)GPU上——成為當(dāng)時(shí)少數(shù)純粹以NVIDIA架構(gòu)構(gòu)建數(shù)據(jù)中心的云廠商。

這一戰(zhàn)略選擇，讓它迅速吸引了英偉達(dá)的注意。黃仁勛團(tuán)隊(duì)意識(shí)到：要真正掌控AI算力的“貨幣發(fā)行權(quán)”，光賣芯片遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。必須確保這些芯片被部署在可控、高效、且忠誠(chéng)于NVIDIA生態(tài)的基礎(chǔ)設(shè)施中。

而像AWS、Azure、GCP這樣的大型云廠商，雖采購(gòu)量大，卻也在同步推進(jìn)自研芯片，存在“脫鉤”風(fēng)險(xiǎn)。相比之下，CoreWeave這樣輕資產(chǎn)、高專注度、無(wú)自研芯片野心的合作伙伴，反而成了理想的“算力代理人”。

于是，英偉達(dá)開始以非同尋常的方式扶持CoreWeave：在A100/H100極度緊缺的2022–2024年，CoreWeave屢次獲得遠(yuǎn)超行業(yè)平均的GPU配額，甚至早于部分大型CSP拿到新品。

為了讓CoreWeave成為成為英偉達(dá)最新產(chǎn)品的展示窗，英偉達(dá)專門為其開放DGX SuperPOD架構(gòu)、NVLink高速互聯(lián)等核心技術(shù)，助其打造媲美甚至超過(guò)頭部云廠的AI集群性能。

資本端，在2024年CoreWeave沖刺IPO前夕，英偉達(dá)罕見地直接參與其私募融資，并在2025年初達(dá)成一項(xiàng)震驚市場(chǎng)的協(xié)議——承諾在未來(lái)七年內(nèi)采購(gòu)CoreWeave未售出的全部GPU算力，總價(jià)值預(yù)計(jì)高達(dá)63億美元。

這項(xiàng)協(xié)議表面上是“產(chǎn)能兜底”，實(shí)則是一次精妙的戰(zhàn)略控制：它既保障了CoreWeave的現(xiàn)金流與擴(kuò)張能力，使其能持續(xù)大規(guī)模采購(gòu)英偉達(dá)芯片；又通過(guò)長(zhǎng)期綁定，將一家新興云廠商徹底納入自己的“算力同盟”體系。

更重要的是，此舉向整個(gè)市場(chǎng)釋放信號(hào)：與英偉達(dá)深度合作，不僅能拿到芯片，還能獲得“準(zhǔn)官方背書”和資本支持。

如今，CoreWeave已躍升為美國(guó)增長(zhǎng)最快的AI云服務(wù)商之一，估值突破百億美元，客戶包括OpenAI、微軟、Meta等頭部AI公司。

CoreWeave的崛起，本質(zhì)上是英偉達(dá)“中央銀行”戰(zhàn)略的縮影——不直接運(yùn)營(yíng)云服務(wù)，卻通過(guò)芯片、資本與協(xié)議，間接掌控了算力的分配權(quán)、定價(jià)權(quán)乃至生態(tài)準(zhǔn)入權(quán)。

但在這張網(wǎng)下的，遠(yuǎn)不止于一家或幾家像CoreWeave這樣的NeoCloud企業(yè)。當(dāng)大模型公司成為新時(shí)代的“石油開采者”，英偉達(dá)便開始系統(tǒng)性地用資本和產(chǎn)能承諾，換取它們對(duì)未來(lái)算力需求的長(zhǎng)期綁定——一場(chǎng) “投資換訂單”運(yùn)動(dòng)悄然鋪開。

其中，交易金額最大、最經(jīng)典的，莫非英偉達(dá)與Oracle、OpenAI之間的“三角綁定”。

OpenAI與Oracle簽署一份為期五年、總金額高達(dá)3000億美元的云計(jì)算協(xié)議，由Oracle為其建設(shè)4.5GW的AI數(shù)據(jù)中心——而這些數(shù)據(jù)中心的核心，正是數(shù)百萬(wàn)顆英偉達(dá)GPU。

而在不久后，英偉達(dá)宣布與OpenAI達(dá)成10GW算力部署意向，每落地1GW，英偉達(dá)則將向OpenAI投資100億美元。

OpenAI獲得未來(lái)數(shù)年確定性的超大規(guī)模算力供給；Oracle借頂級(jí)AI客戶一舉躍升為一線云廠商；而英偉達(dá)則提前鎖定了相當(dāng)于全年出貨量級(jí)別的GPU訂單。

而除了OpenAI和oracle外，英偉達(dá)也在最近與微軟聯(lián)手投資了另一家新興模型巨頭Anthropic。

根據(jù)合同，英偉達(dá)將向Anthropic投入至多100億美元，微軟則投入至多50億美元。同時(shí)，Anthropic已承諾購(gòu)買價(jià)值300億美元的Azure云計(jì)算容量，并計(jì)劃額外購(gòu)買高達(dá)1GW的計(jì)算容量。

翻譯一下，就是英偉達(dá)和微軟投資Anthropic，Anthropic購(gòu)買由英偉達(dá)GPU硬件支持的微軟云服務(wù)，又是一“投資換訂單”的案例。

而在模型廠商之外，英偉達(dá)的“投資換訂單”策略也延伸至芯片與基礎(chǔ)設(shè)施生態(tài)。

9月18日，英偉達(dá)宣布將以每股23.28美元的價(jià)格向英特爾普通股投資50億美元，同時(shí)還宣布共同合作開發(fā)AI基礎(chǔ)設(shè)施和計(jì)算中心產(chǎn)品，以加速超大規(guī)模、企業(yè)和消費(fèi)者市場(chǎng)的應(yīng)用程序和工作負(fù)載。

此舉有兩重目標(biāo)，在技術(shù)上，GPU和CPU巨頭的合作可以讓英偉達(dá)的AI和加速計(jì)算堆棧與英特爾的x86生態(tài)系統(tǒng)緊密結(jié)合，同時(shí)還能借助英特爾進(jìn)入消費(fèi)市場(chǎng)。

而在政治上，剛剛被美國(guó)入股的英特爾是實(shí)打?qū)嵉貒?guó)家隊(duì)，英偉達(dá)投資英特爾也算是為自己未來(lái)的發(fā)展買了一道“護(hù)身符”。

此外，xAI、Figure AI、Lambda、Nebius等眾多企業(yè)的股東或投資名單中，也都有著英偉達(dá)的身影，而這也正是英偉達(dá)構(gòu)建算力帝國(guó)的一角。

其實(shí)到了今天，英偉達(dá)的壟斷早已超越了單純的技術(shù)突破。在硬核的GPU架構(gòu)與CUDA生態(tài)之外，它更通過(guò)資本之手，悄然構(gòu)建了一套以“算力綁定”為核心的產(chǎn)業(yè)控制體系。

從CoreWeave到OpenAI，從Oracle到xAI，從Anthropic到英特爾，每一筆投資、每一份長(zhǎng)期采購(gòu)協(xié)議，都不是孤立的商業(yè)行為，而是一根根精心編織的絲線，最終織成一張覆蓋云基礎(chǔ)設(shè)施、大模型研發(fā)與行業(yè)應(yīng)用的全域網(wǎng)絡(luò)。

而英偉達(dá)，早已經(jīng)不只是AI芯片供應(yīng)商，更是事實(shí)上的“AI中央銀行”——左手握著全球最稀缺的GPU產(chǎn)能，右手揮動(dòng)千億美元級(jí)資本，既決定誰(shuí)能在何時(shí)獲得算力，也引導(dǎo)著整個(gè)AI產(chǎn)業(yè)演進(jìn)的方向。

在這場(chǎng)定義未來(lái)的競(jìng)賽中，黃仁勛和他的帝國(guó)，正以技術(shù)為矛、資本為盾，牢牢掌控著通往智能時(shí)代的閘門。

02

谷歌，真正的全棧AI

當(dāng)黃仁勛用一張張長(zhǎng)期采購(gòu)協(xié)議和數(shù)十億美元的投資，將OpenAI、Anthropic、CoreWeave乃至Oracle牢牢綁上自己的戰(zhàn)車時(shí)，一個(gè)危險(xiǎn)的信號(hào)傳遍整個(gè)科技界：在這個(gè)由算力定義話語(yǔ)權(quán)的新時(shí)代，誰(shuí)掌控了GPU的分配權(quán)，誰(shuí)就掌握了AI創(chuàng)新的命脈。

而這恰恰觸碰了云計(jì)算巨頭們最敏感的神經(jīng)。

AWS、微軟Azure、Google Cloud，這些曾被視為基礎(chǔ)設(shè)施提供者的CSP，如今發(fā)現(xiàn)自己竟成了“算力打工人”——即便擁有全球最龐大的數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)，卻不得不仰仗一家毛利率超70%的外部芯片公司來(lái)驅(qū)動(dòng)其最核心的AI業(yè)務(wù)。

更令人心驚的是，英偉達(dá)不僅賣硬件，還在通過(guò)資本深度介入模型層、應(yīng)用層，甚至影響客戶的技術(shù)路線選擇。

顯然，CSP們不會(huì)允許這種情況持續(xù)下去。于是，在2022年之后，一場(chǎng)靜默但堅(jiān)決的“去英偉達(dá)化”運(yùn)動(dòng)在各大云廠商內(nèi)部全面提速。它們紛紛重啟或加速自研AI芯片項(xiàng)目，試圖奪回對(duì)算力底層的控制權(quán)。 

其中，AWS的Trainium進(jìn)展迅速，已支撐起AWS的部分推理負(fù)載；微軟則一邊加大N卡采購(gòu)，一邊推進(jìn)Maia定制AI芯片；就連Meta，也在醞釀自己的ASIC芯片。

 然而，在這場(chǎng)突圍戰(zhàn)中，真正跑出領(lǐng)先身位的，是谷歌。

 并非因?yàn)樗鼊?dòng)作最快，而是因?yàn)樗�的布局最早、最深、也最徹底。早在生成式AI爆發(fā)前十年，谷歌就已經(jīng)預(yù)見到通用計(jì)算架構(gòu)的局限，并悄然打造了一套從芯片到框架、從模型到產(chǎn)品的完整閉環(huán)——而這一切的核心，正是TPU。

 據(jù)報(bào)道，早在2006年，谷歌的內(nèi)部就討論過(guò)在自家的數(shù)據(jù)中心中部署圖形處理器（GPU）、現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列（FPGA）或自研專用集成電路（ASIC）的可能性。

 但當(dāng)時(shí)能夠在特殊硬件上運(yùn)行的少數(shù)應(yīng)用程序可以幾乎0代價(jià)的利用當(dāng)時(shí)谷歌大型數(shù)據(jù)中心的過(guò)剩算力完成，那什么比免費(fèi)的午餐更有吸引力呢？于是此課程并沒(méi)有落地。

 但是在2013年，風(fēng)向突變，當(dāng)時(shí)谷歌的研究人員做出預(yù)測(cè)：如果人們每天使用語(yǔ)音搜索并通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）進(jìn)行3分鐘的語(yǔ)音識(shí)別，那么當(dāng)時(shí)谷歌的數(shù)據(jù)中心需要雙倍的算力才能滿足日益增長(zhǎng)的計(jì)算需求，而僅僅依靠傳統(tǒng)CPU來(lái)滿足這種需求是非常昂貴的。

 于是，在這個(gè)背景下，谷歌TPU項(xiàng)目在高度保密下啟動(dòng)。

 2016年，第一代TPU首次亮相，用于提升搜索排名和街景圖像識(shí)別的推理效率。彼時(shí)外界普遍將其視為“內(nèi)部?jī)?yōu)化工具”，并未意識(shí)到這是一場(chǎng)戰(zhàn)略級(jí)的底層重構(gòu)。

 但谷歌從未打算止步于此。從TPU v2開始支持訓(xùn)練，到v3實(shí)現(xiàn)Pod級(jí)互聯(lián)，再到v4引入液冷與光互聯(lián)技術(shù)，TPU的演進(jìn)始終圍繞一個(gè)目標(biāo)：為大模型時(shí)代量身定制計(jì)算基座。

 實(shí)話實(shí)說(shuō)，在AI浪潮來(lái)臨之前，TPU的發(fā)展更像是可有可無(wú)的預(yù)備役，到2021年時(shí)，才剛剛發(fā)布了TPUv4。

 不過(guò)，這一切都被ChatGPT點(diǎn)燃了。

 一夜之間，原本被視為“長(zhǎng)期技術(shù)儲(chǔ)備”的TPU項(xiàng)目，被緊急提升至公司最高戰(zhàn)略優(yōu)先級(jí)。TPU的研發(fā)節(jié)奏徹底改變。過(guò)去以兩年為周期的迭代模式被打破，取而代之的是近乎“戰(zhàn)時(shí)體制”的一年一更。

 可以說(shuō)，當(dāng)其他云廠商還在為H100配額爭(zhēng)得頭破血流時(shí)，谷歌的ASIC卻已經(jīng)越過(guò)了和英偉達(dá)GPU相比較經(jīng)濟(jì)性上的奇點(diǎn)，在自己的TPU集群上完成了多輪千億參數(shù)模型的迭代。

 當(dāng)AWS還在因Trainium的“不爭(zhēng)氣”止步不前、導(dǎo)致季度營(yíng)收增速遲遲未突破20%（三季度剛剛突破）時(shí)，谷歌卻已經(jīng)開始考慮對(duì)外租賃了。

 而這，讓谷歌不再需要繳納高昂的“英偉達(dá)稅”，反而能成為下一個(gè)英偉達(dá)。

 目前，谷歌已同OpenAI達(dá)成金額未知的TPU租賃，并將為Anthropic部署100萬(wàn)片TPU芯片（金額約為700~800億美元），并還在加速對(duì)外租賃，預(yù)計(jì)2027年發(fā)貨量將到達(dá)400萬(wàn)片。

 而在硬件之外，谷歌模型層的實(shí)力也不遑多讓。

 事實(shí)上，在2022年底ChatGPT引爆全球時(shí)，谷歌正處于前所未有的被動(dòng)之中。大模型項(xiàng)目進(jìn)展遲緩，倉(cāng)促推出的Bard不僅在事實(shí)準(zhǔn)確性上頻頻出錯(cuò)，更在多模態(tài)、長(zhǎng)上下文等關(guān)鍵維度全面落后。彼時(shí)，連《紐約時(shí)報(bào)》都發(fā)文質(zhì)疑：“這家曾定義AI時(shí)代的公司，是否已經(jīng)掉隊(duì)？”

 但轉(zhuǎn)折來(lái)得極快。2023年初，谷歌將分散在Brain、DeepMind和Search團(tuán)隊(duì)的AI力量徹底整合，全力推進(jìn)統(tǒng)一架構(gòu)的Gemini項(xiàng)目。

 同年12月，Gemini 1.0發(fā)布，首次實(shí)現(xiàn)文本、圖像、音頻、視頻、代碼的原生多模態(tài)對(duì)齊，雖因部署延遲未能一舉翻盤，卻奠定了技術(shù)基調(diào)。

 真正的反超始于2024年，谷歌不再局限于單一通用模型，而是構(gòu)建起“基礎(chǔ)大模型 + 垂直專家模型”的協(xié)同生態(tài)：Gemini作為通用認(rèn)知引擎，負(fù)責(zé)理解意圖與規(guī)劃任務(wù)；而Image專精超高保真圖像生成，Veo可生成長(zhǎng)達(dá)數(shù)分鐘的電影級(jí)視頻，AlphaCode在編程競(jìng)賽中超越90%人類選手，Lyria則實(shí)現(xiàn)情感化語(yǔ)音合成。

 這些模型并非各自為戰(zhàn)，而是通過(guò)與Gemini深度協(xié)同，實(shí)現(xiàn)“1+1>2”的能力躍升。Gemini負(fù)責(zé)任務(wù)理解與調(diào)度，專家模型則在各自領(lǐng)域提供極致輸出。

 二者共同構(gòu)成一個(gè)可組合、可擴(kuò)展的智能服務(wù)矩陣。例如前段時(shí)間在社交平臺(tái)爆火的Nano Banana項(xiàng)目，正是這一模式的最佳體現(xiàn)。

 Gemini 3的發(fā)布則徹底奠定了谷歌AI霸權(quán)的道路，作為當(dāng)前最強(qiáng)的基礎(chǔ)模型，Gemini最大的突破在于實(shí)現(xiàn)了從“回答問(wèn)題”到“完成工作”的根本性轉(zhuǎn)變，將AI從一個(gè)需要人類監(jiān)督使用的工具成為了可自主工作助理。

 硬件定義算力邊界，模型決定智能高度，而應(yīng)用才是價(jià)值落地的終極戰(zhàn)場(chǎng)，但谷歌已經(jīng)擁有數(shù)個(gè)月活超十億的超級(jí)應(yīng)用，只要按部就班地完成類似于AI overview對(duì)谷歌搜搜的改造，在這場(chǎng)三位一體的AI競(jìng)賽中，谷歌就已經(jīng)勝利。

 03

誰(shuí)能成為中國(guó)的英偉達(dá)和谷歌？

 當(dāng)英偉達(dá)以“算力中央銀行”之姿掌控全球AI命脈，谷歌以全棧閉環(huán)構(gòu)建智能帝國(guó)之時(shí)，中國(guó)科技界也在追問(wèn)：我們有沒(méi)有自己的“黃仁勛”和“Pichai”？有沒(méi)有可能復(fù)制甚至超越這兩種范式？

 答案是：有嘗試者，但尚無(wú)真正的對(duì)標(biāo)者。

 若論硬件雄心，華為無(wú)疑是當(dāng)前最接近英偉達(dá)的中國(guó)企業(yè)。自2019年遭制裁以來(lái)，華為將昇騰AI芯片、MindSpore框架、CANN異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)作為突圍核心，試圖打造中國(guó)版的“GPU+CUDA”生態(tài)。

 然而，華為的困境在于：它只有“鏟子”，卻沒(méi)有“礦場(chǎng)”和“礦工”。

 其中，華為在模型層近乎空白，盡管盤古大模型系列持續(xù)迭代，但其開源程度低、社區(qū)生態(tài)弱，遠(yuǎn)未形成開發(fā)者引力，甚至還有套殼的丑聞傳出。

 此外，應(yīng)用層也存在嚴(yán)重缺失，作為一直以來(lái)的硬件廠商，華為并沒(méi)有互聯(lián)網(wǎng)基因，這也決定了其沒(méi)辦法通過(guò)軟件來(lái)直接溝通用戶，也沒(méi)長(zhǎng)出任何一款真正的可以黨走AI出口的APP，缺乏高頻AI應(yīng)用場(chǎng)景反哺芯片優(yōu)化。

 而更直接的，是客戶關(guān)系的尷尬，雖然明面上大家和和氣氣，但互聯(lián)網(wǎng)巨頭如阿里、騰訊、字節(jié)，對(duì)采用華為AI基礎(chǔ)設(shè)施始終持謹(jǐn)慎態(tài)度，既擔(dān)心技術(shù)能力不足，又不想被某一家計(jì)算制造巨頭綁定，再加上過(guò)去幾年不太愉快的關(guān)系，導(dǎo)致互聯(lián)網(wǎng)A1并不愿意大手筆采購(gòu)華為計(jì)算產(chǎn)品。

 而曾經(jīng)的“金主”運(yùn)營(yíng)商和地方國(guó)資，在財(cái)政壓力下，也無(wú)力支撐千億級(jí)AI基建投入。

 于是，華為只能走一條更原始的路：力大磚飛�？繃�(guó)家意志推動(dòng)、靠政企項(xiàng)目輸血、靠國(guó)產(chǎn)替代政策護(hù)航。但這條路能否讓華為彎道超車是一個(gè)值得商榷的問(wèn)題。畢竟，英偉達(dá)的“力氣”不僅是在技術(shù)層面，更是來(lái)自全球生態(tài)的正向循環(huán)——而華為，仍在孤島中負(fù)重前行。

 另一邊，阿里巴巴則試圖扮演“中國(guó)谷歌”的角色。

 從底層看，阿里云早在2017年就推出含光AI芯片，后升級(jí)為PPU（Pingtouge Processing Unit），雖未大規(guī)模商用，但技術(shù)路線明確：專為大模型訓(xùn)練優(yōu)化。

 模型層，通義千問(wèn)（Qwen）系列已成為全球最強(qiáng)的開源大模型之一，Qwen-Max、Qwen-VL、Qwen-Audio等多模態(tài)版本持續(xù)迭代，GitHub星標(biāo)超10萬(wàn)，被海內(nèi)外開發(fā)者廣泛采用。

 應(yīng)用層，阿里系擁有淘寶、天貓、釘釘、高德、菜鳥等月活數(shù)億的產(chǎn)品矩陣，理論上具備將AI深度嵌入日常場(chǎng)景的能力。

 但理想豐滿，現(xiàn)實(shí)骨感。

 阿里的應(yīng)用層缺乏一個(gè)真正意義上的“超級(jí)入口”：淘寶、釘釘雖用戶量大，但使用時(shí)長(zhǎng)和交互深度遠(yuǎn)不及微信、抖音這類“數(shù)字生活操作系統(tǒng)”，難以支撐高頻、沉浸式的AI代理體驗(yàn)。

 模型層仍處追趕階段：盡管開源生態(tài)亮眼，但在閉源頂尖模型（如Gemini 3、GPT-5）面前，Qwen在復(fù)雜推理、工具調(diào)用、自主規(guī)劃等能力上難以逾越的巨大代差。

 而硬件方面，受限于先進(jìn)制程獲取困難，中芯國(guó)際產(chǎn)能優(yōu)先，阿里自研芯片更多停留在原型驗(yàn)證階段，實(shí)際訓(xùn)練仍嚴(yán)重依賴英偉達(dá)GPU，所謂“全棧自研”在硬件端名不副實(shí)，至少三年內(nèi)難以解決，而就算解決，國(guó)產(chǎn)的落后也不可能提供足夠的最先進(jìn)制程產(chǎn)能給到阿里。

 但困局之中，亦有突圍之志。

 雖然英偉達(dá)手握算力命脈，谷歌坐擁智能閉環(huán)，二者以不同路徑共同定義了AI時(shí)代的權(quán)力結(jié)構(gòu)。而在中國(guó)，華為與阿里各自披甲上陣，一個(gè)在封鎖中鍛造“中國(guó)芯”，一個(gè)在開源中構(gòu)筑“全棧夢(mèng)”。

 他們或許尚不足以比肩硅谷雙雄，但在這場(chǎng)關(guān)乎未來(lái)十年國(guó)運(yùn)的競(jìng)賽中，已經(jīng)邁出了最關(guān)鍵的一步——不是等待答案，而是成為問(wèn)題的一部分，并試圖親手寫下解法。

       原文標(biāo)題 : “賣鏟人”英偉達(dá)和“全棧帝國(guó)”谷歌，誰(shuí)能主導(dǎo)AI時(shí)代？