全棧式AI是谷歌翻盤的王牌。

如果僅看過去這一個月，很難想象這是那個在 2023 年因為 Bard「翻車」而被全球科技圈集體嘲笑的 Google。

上周（11 月 18 日），Google 發(fā)布了新一代大模型 Gemini 3，用恐怖的實力碾壓了更大模型，基于 Gemini 3 Pro 的 Nano Banana Pro 更是延續(xù)了 Google 在 AI 生成圖像上的「王座」，也讓 OpenAI 更加「焦慮」。

不單如此，Gemini 3 也徹底了扭轉(zhuǎn)「Google 掉隊論」，自研 TPU 也被視為英偉達算力霸權(quán)的最大變量，Meta 都被傳出正評估大規(guī)模采購 TPU，直接讓英偉達股價下跌近 7%，隨后英偉達官方也在 X（原 Twitter）上發(fā)文稱：

「我們?yōu)楣雀枞〉玫某晒Ω械礁吲d——他們在 AI 領(lǐng)域取得了重大進展，而我們也將繼續(xù)向谷歌（云）提供產(chǎn)品�！�

圖片來源：X

與此同時，Anthropic（Claude）在上月也剛宣布了最新一批百萬級的 Google TPU 訂單 ，包括 OpenAI 聯(lián)合創(chuàng)始人、前首席科學(xué)家 Ilya Sutskever 新創(chuàng)立的 SSI 也在年初選擇了 Google TPU 作為算力來源。

坦白講，這一切也不僅僅因為從 Gemini 2.5 到 Gemini 3 「模型的勝利」，也因為 Google 身上的另一種敘事——體系的勝利。Gemini、TPU、Google Cloud、Android、Google Search 這套長期被認為「太慢」「太重」的策略，突然顯得有了壓迫力。

行業(yè)的態(tài)度的變化尤為明顯。

今年以前流行的論調(diào)是：Google 老了、官僚化了。如今卻幾乎是反向的情緒：Google 的節(jié)奏穩(wěn)了、產(chǎn)品線統(tǒng)一了、技術(shù)底座終于顯露了威力。甚至有分析師將  Google 稱為「醒來的巨人」，暗示這家公司可能正在重新定義整個產(chǎn)業(yè)的技術(shù)路線。

不過，真正讓人感到戲劇性的并不是今天的掌聲，而是它與過去的落差。兩年前，Google 還在為 Bard 的「翻車」公開道歉，被當(dāng)作大模型時代最典型的失敗案例之一。而如今，同一家公司卻成了最受追捧的那一個。

從被群嘲到被追捧，Google 到底是怎么做到的？

被 ChatGPT 打醒了，但路線從未改變

2022 年底的 ChatGPT 是一聲驚雷，被這聲雷劈醒最徹底的，恰恰是設(shè)計開發(fā)了 Transformer 架構(gòu)、當(dāng)時如日中天的 Google。

基于 Transformer 架構(gòu)和 Scaling Law（擴展法則），GPT-3.5 的橫空出世讓全球第一次意識到通用大模型的潛力。而 Google 內(nèi)部的反應(yīng)遠比外界猜測得更激烈，搜索團隊緊急成立「Code Red」應(yīng)急小組，DeepMind 與 Google Brain 在內(nèi)部反復(fù)討論路線，管理層數(shù)周連續(xù)加班開會，甚至內(nèi)部郵件里都彌漫著一種壓力和窘境：

「如果再慢，我們會被歷史淘汰�！�

圖片來源：Google

在這種背景下，Bard 倉促上線，問題百出，甚至因為一條錯誤回答導(dǎo)致市值狂跌千億美元，社交媒體和科技圈都在質(zhì)疑 Google「尚能飯否」？至少在當(dāng)時，更關(guān)鍵的還不是產(chǎn)品本身，而是背后很多人的行業(yè)判斷：

Google 失去了節(jié)奏感，躺在功勞簿上，被 OpenAI 打得措手不及。

這就是「Google 掉隊論」的起點。但真正反轉(zhuǎn)的是，Google 在最被看衰的那段時間，并沒有換路線。2016 年起，Google 就宣布「AI-first」（AI 優(yōu)先），并在那之后持續(xù)投入了一條業(yè)內(nèi)最重、最系統(tǒng)的「全棧式 AI」路線：

不僅作為全球第三大云計算廠商運營遍布全球的數(shù)據(jù)中心，自研 AI 芯片（TPU），還自主訓(xùn)練大模型，甚至開發(fā) AI 應(yīng)用（如 Nano Banana、NotebookLM）。

圖片來源：Google

更不用說，Google 還有全球規(guī)模最大的搜索場景、Google Photos、YouTube 上海量的多模態(tài)訓(xùn)練素材。這些看起來「不性感」「非爆發(fā)式」的長期工程，在 ChatGPT 的巨大沖擊下并沒有被拋棄。

掉隊不是方向錯，而是路線太長。既然路線正確，那就不能換，而是要加碼。所以 Google 在經(jīng)歷 ChatGPT 的沖擊和 Bard 的失敗后，也經(jīng)歷了最猛烈的調(diào)整期。

「Google 式全�！梗菏�年投入，一朝兌現(xiàn)

首先是當(dāng)年被認為「不可能」的事情發(fā)生了，2023 年 4 月，Google Brain 與 DeepMind 合并為一個統(tǒng)一團隊，兩支全球最強的研究力量被強行揉成一支，路線和節(jié)奏由曾經(jīng)主導(dǎo)開發(fā) AlphaGo 的 DeepMind 創(chuàng)始人 Demis Hassabis（杰米斯·哈薩比）統(tǒng)一指揮。

圖片來源：Google

對外的說法是「統(tǒng)一資源」，但業(yè)內(nèi)都知道，這背后真正清理掉的是 Google 內(nèi)部長期存在、幾乎無法調(diào)和的路線分歧和組織壁壘。AI-first 戰(zhàn)略喊了很多年，但直到這次重組，它才第一次真正「力出一孔」。

與此同時，Google 過去十年一點點打下的底座開始顯露出價值。TPU 本來就是為谷歌自身服務(wù)的芯片，先是給搜索和廣告做推理加速，然后逐步支撐內(nèi)部模型的訓(xùn)練。當(dāng)大模型時代到來，這種優(yōu)勢恰好成為了一個行業(yè)變量，也是 Google 與其他所有大模型廠商最核心的差異之一。

尤其是在 ChatGPT 之后，TPU v5、v6、v7（Ironwood）的節(jié)奏明顯加快、加大。從 Anthropic 開始，Google 也開始把自家芯片拿出去做外部大規(guī)模商用，從本地訓(xùn)練、云部署，到現(xiàn)在的專線算力、TPU@Premises 等方案，一步一步抬升自家云的含金量。

圖片來源：Google

而從 Bard 到 Gemini，本質(zhì)上還伴隨著一次「架構(gòu)統(tǒng)一工程」：從跑在 Pixel 和 Chrome 上的 Gemini Nano，到側(cè)重吞吐和延遲的 Gemini Flash，再到最強的 Gemini Pro，背后都共享同一套架構(gòu)、訓(xùn)練方法和評測體系。

這套統(tǒng)一后的體系，讓 Gemini 2.5 能在推理和多模態(tài)上重返第一梯隊，也讓 Gemini 3 能在視覺、語音、文本和代碼理解上全面進化。Google 過去被嘲笑的「慢」，恰恰來自于它在為這條統(tǒng)一路線鋪底，而不是沒有方向。

體系的成形，最終還是要落地到產(chǎn)品上才能證明價值。在 Bard 的失敗后，Google 可能也意識到模型的核心價值，以及盲目生成式 AI 化的問題，選擇了一條不同優(yōu)先級的路線。

最激進的突破是搜索，不僅支持了 AI 預(yù)覽，還在早些時候下定決心，正式上線了 AI Mode。Pixel 手機也是 Google AI 化改造的另一個主力，云端和設(shè)備端不同尺寸、不同設(shè)計目的的 Gemini 模型，也在影像、翻譯、信息處理以及語音助手體驗上帶來質(zhì)的改變，Magic Cue 智能信息提示更是手機 AI 化的關(guān)鍵方向之一。

圖片來源：Google

不同于已有產(chǎn)品和服務(wù)的 AI 化改造，NotebookLM 和 Nano Banana 作為今天原生 AI 應(yīng)用的代表，則是代表了 Google 探索 AI 時代的另一種路徑，一個重構(gòu)了學(xué)習(xí)與知識管理，一個把視覺生成推向了更輕、更快、更自由的方向。

可以說，過去差不多十年 Google 把芯片、模型、云基礎(chǔ)設(shè)施、搜索規(guī)模、移動端生態(tài)、視頻和圖像數(shù)據(jù)全部捏成了一套體系。這看上去笨重、緩慢，但當(dāng)模型能力、算力底座和產(chǎn)品矩陣在同一條路徑上匯合時，也突然具備了別人難以復(fù)刻的整體性。

阿里、百度能否實現(xiàn) Google 式「反轉(zhuǎn)」？

如果把國內(nèi)這兩年的大模型競爭放到同一個坐標(biāo)系里，豆包的領(lǐng)先已經(jīng)不是「更快一點」，而是徹底甩開了身后的所有追趕者。

QuestMobile 的數(shù)據(jù)顯示，今年第三季度豆包 App 的月活已經(jīng)沖到 1.59 億，超越了 DeepSeek，并且遙遙領(lǐng)先其他 AI 應(yīng)用。同時，火山引擎的公有云大模型調(diào)用量份額更是逼近一半，日均 token 調(diào)用量突破三十萬億。

圖片來源：QuestMobile

這種規(guī)模帶來的滾雪球效應(yīng)，讓豆包在用戶側(cè)、應(yīng)用生態(tài)和模型調(diào)用上都形成了「越用越強」的正循環(huán)。

但如果把視角稍微拉高一點，又會發(fā)現(xiàn)豆包的領(lǐng)先并不意味著這場競爭已經(jīng)蓋棺定論。因為在 Google 身上我們已經(jīng)看到，真正決定勝負的從來不是一兩次爆發(fā)，而是體系。阿里這兩年在模型、算力、開源和應(yīng)用層的連招，正在讓它成為最有可能走出「Google 式反轉(zhuǎn)」的國內(nèi)玩家。

千問 App 的爆發(fā)只是最外層的信號。真正支撐它的，是阿里過去兩年在全球開源社區(qū)建立起來的 Qwen 模型號召力，以及大規(guī)�；�礎(chǔ)設(shè)施投入帶來的底層優(yōu)勢。

Qwen2.5 到 Qwen3-Max 這條路線，把模型的推理、多模態(tài)和代碼能力推到國際一線；Qwen 在 Hugging Face、GitHub 的累計下載量已經(jīng)擺在全球前列，甚至多次登上全球開源榜前幾的位置。

而阿里今年明確以千問取代通義，也是在把這些底層能力重新壓縮成一個 C 端入口，讓自身的技術(shù)體系第一次具備了向大眾規(guī)�；�輸出的可能。

圖片來源：阿里

某種意義上，千問現(xiàn)在的狀態(tài)很像 Google 之前的階段——模型夠強，生態(tài)夠深，入口剛剛成型，真正的大考才剛開始。

而百度雖然在產(chǎn)品，尤其是在 C 端產(chǎn)品的節(jié)奏上慢半拍，但仍然有著極強的技術(shù)底座。文心 5.0 原生全模態(tài)架構(gòu)、萬億參數(shù)規(guī)模、與昆侖芯的深度綁定，讓百度在技術(shù)完整性上保持著獨特的位置。它的 AI 云、城市級業(yè)務(wù)、自動駕駛體系，也讓它在 To B / To G 領(lǐng)域擁有別人難以復(fù)制的縱深。

只是，這種體系化的投入并不會自然轉(zhuǎn)化成 C 端用戶規(guī)模，中間還有很多路要走。

把國內(nèi)這三家放在一起看，更能理解 Google 的啟示意義。豆包證明了「規(guī)�！贡旧砭褪悄芰Φ囊徊糠�，是最現(xiàn)實、最直接的飛輪；阿里證明了開源、全棧和大生態(tài)的深耕可以在關(guān)鍵時刻形成反轉(zhuǎn)勢能；百度則證明了底座的完整性永遠不會過時，只是在等待一個足夠大的應(yīng)用窗口把體系推向前臺。

國內(nèi)的競爭還遠沒結(jié)束，而真正決定未來的，很可能不是誰跑得最快，而是誰能把模型、算力和應(yīng)用最終捏成一條完整的路徑。

谷歌阿里百度字節(jié)跳動Gemini

來源：雷科技

本文圖片來自：123RF 正版圖庫       

       原文標(biāo)題 : Gemini立功了！谷歌AI再次偉大，百度阿里們可以抄作業(yè)了？