從Gemini3到千問恐慌，中美AI競爭加速升級

谷歌旗下的AI王牌Gemini3一夜刷屏全球。

北京時間11月19日凌晨，Google正式發布了其最新一代人工智能模型Gemini 3。這款被CEO桑達爾·皮查伊（Sundar Pichai）稱為“最智能模型”的產品，終于浮出水面。

相比GPT5的全球一片罵聲，從目前社區用戶體驗來看，Gemini 3沒有讓人失望。在LMArena排行榜上，它以1501分的ELO評級登頂。

在學術界用來測試AI系統是否具備博士級推理能力的“人類最后的考試”（Humanity's Last Exam）中，Gemini 3在不使用任何工具的情況下達到了37.5%的準確率。

在考察研究生水平科學問題理解能力的GPQA Diamond基準測試中，它的得分更是高達91.9%。

而就在Gemini發布之前一天，阿里巴巴同一天連發兩款大模型應用入口。其中的Qwen3,更是在此之前引發了美國白宮的注意。

英國《金融時報》近期引述的一份白宮備忘錄將“千問恐慌（Qwen Panic）”這一詞匯推向了臺前。

華盛頓的焦慮不僅僅源于技術的追趕，更源于中國AI正在改寫全球開源模型和應用生態的規則。

斯坦福大學人工智能研究所《2025年人工智能指數報告》稱，中美頂級AI大模型性能差距已大幅縮至0.3%，這意味著在基礎“引擎”層面，技術壁壘已被無限拉平。

然而，這僅僅是序幕。

隨著模型能力的趨同，商業競爭的重心正在發生根本性的轉移：從中美AI的參數競賽，轉向了更為殘酷、也更為決定性的“生態入口”爭奪。

這是一場從“造更好的發動機”到“造最好的車”的范式轉移。

模型競爭轉向

全球大模型競賽的戰火，最初是在參數規模和算力堆疊的戰場上點燃的。但進入2025年，風向驟變。

這一轉變的標志性事件，始于DeepSeek的異軍突起，它打破了“大即是強”的迷信，證明了通過蒸餾和優化，更低成本的模型同樣能展現驚人的邏輯能力。

而這種對“性價比”和“極致效率”的追求，正在中國科技界引發連鎖反應，推動模型競爭進入了一個全新的維度——不僅要強，還要輕，更要便宜。

最近的一個典型案例是微博發布的Vibe Thinker。這款僅有15億參數的小模型，在頂級的數學競賽基準上擊敗了擁有6710億參數的DeepSeek R1模型。

這種“小模型，大邏輯”的技術突破，正在重塑市場的預期。

中國AI企業正在探索一條不同于硅谷堆疊算力的“暴力美學”的路徑。這種路徑不再單純依賴萬卡集群的蠻力，而是更注重算法的精巧與數據的質量。

當算力成本被“打成白菜價”，AI的門檻被大幅降低，這意味著模型本身正在迅速從昂貴的奢侈品變成通用的工業品。

更深層的“恐慌”來自于中國開源生態的系統性崛起。目前的開源界正在發生一種微妙的權力交接。

彭博社數據顯示，Qwen的下載量已經反超了Meta的Llama；在OpenRouter的全球市場份額中，Qwen超越了Llama系列位列全球第四。

這種局面直接導致了硅谷的“千問恐慌”。

包括Airbnb CEO Brian Chesky在內的多位硅谷科技領袖公開表示依賴Qwen模型，因為它“更好更便宜”。

甚至有美國AI專家稱“硅谷是建立在Qwen之上的”。因為當大量的美國初創公司、甚至像英偉達這樣的巨頭都開始基于Qwen進行二次開發和應用適配時，由于開源的特性，全球AI開發者的習慣、工具鏈和生態標準正在潛移默化地向中國模型傾斜。

這種競爭轉向揭示了一個商業真相：在“引擎之戰”中，通過開源開放，中國不僅追平了差距，甚至在某些維度實現了反超。

但技術參數的領先或拉平，從來不是商業戰爭的終局。

當模型能力變得唾手可得，當訓練成本不再是天價，真正的決勝點便順理成章地移向了下一階段。

口戰爭時代

當前的AI競爭，正處于一個關鍵的十字路口。

第一條戰線是“引擎之戰”。中國通過開源開放，國產模型已經站在了世界第一梯隊，甚至引發了美國對于技術領導力喪失的擔憂。

第二條戰線是“入口之戰”。這是決定未來十年科技版圖的終局之戰。在這場戰爭中，比拼的不再是單一的參數大小，而是誰能最快地將AI嵌入到人類的衣食住行中，誰能最先讓AI成為像水、電、煤一樣的基礎設施。

如果說模型層的競爭是關于“誰更聰明”，那么應用層的競爭就是關于“誰更不可或缺”。現在，真正的巨頭游戲——AI入口爭奪戰，已經全面打響。

回顧移動互聯網的崛起史，我們能清晰地看到這種“全面競爭”的本質。

商業史反復證明，最終定義時代的并非是3G或4G技術本身，而是建立在這些技術之上的超級入口：微信定義了社交與通訊，淘寶定義了消費，而字節、百度等則定義了信息獲取。

這些“超級APP”一旦占據了用戶心智，就構建起了牢不可破的生態壁壘，成為連接億萬用戶與數字世界的橋梁。

這正是當下AI領域所有玩家的終極夢想。

AI時代，已經到了搶占生態入口的時刻。全世界都在等待一款AI時代的“超級APP”，這反過來也解釋了為什么AI領域會出現泡沫論的爭議——

資本下注的其實不是前沿技術本身，而是誰能率先找到那個“超級入口”。

因為所有人都不知道，這個入口究竟會以何種形態出現，它是一個更聰明的聊天機器人，一個深度集成到操作系統里的助手，還是一個能調度萬千工具的“AI總管”？這種巨大的不確定性，伴隨著“贏者通吃”的巨大誘惑，催生了這場史無前例的軍備競賽。

在這場入口之戰中，擁有強大的引擎只是入場券，如何將強大的AI能力“產品化”，使其從一個聰明的玩具轉變為不可或缺的工具，才是決勝的關鍵。

ChatGPT率先用簡潔的對話界面教育了市場，但所有人都明白，現在的用戶對于AI的要求，已經從單純的“聊天（Chat）”進化到了“辦事（Do）”。

未來的AI超級應用，必然是一個“AI Agent”，它不僅提供信息，更能執行任務。它將是用戶的個人助理、研究員、旅行規劃師乃至健康顧問。

這也是為什么說，入口戰爭會是“巨頭的游戲”的原因。

要實現這一目標，首先需要極強的底層基礎設施支撐。從底層芯片、超節點服務器到高性能網絡，這種重資產的投入是創業公司難以企及的壁壘。

此外，這也需要海量的場景數據。社交、電商、支付、物流、本地生活數據，是訓練AI Agent最寶貴的燃料。而擁有這些的公司，必然會有先發優勢。

今天，AI技術與商業進化的道路再次來到了一個“范式轉移”的關口。這場爭奪“超級入口”的戰役，不僅關乎萬億市值的歸屬，更將決定未來十年全球科技力量的版圖。