賽格特約作者 余紹清
一切要從股神巴菲特旗下伯克希爾的持倉說起。
在AI浪潮席卷華爾街的最初幾年,谷歌的母公司Alphabet曾一度被視為“落后者”,甚至被視為“AI的原罪”——谷歌作為技術領導者越是推動AI發展,就越可能加速其賴以生存的搜索廣告模式的衰落。也因此,當ChatGPT橫空出世,谷歌內部一度驚呼“代碼紅色”,面臨生死存亡的威脅。
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谷歌大腦和 DeepMind被公認為AI領域的頂尖技術先驅,兩個團隊已于2023年合并
然而,三年時間,足以讓華爾街操盤手們的觀念發生逆轉。
近期,隨著谷歌發布Gemini 3,并持續在應用層展示其驚人的多模態能力——從實時翻譯到復雜邏輯推理——市場開始對谷歌投下更堅定的信任票。在AI發展進入一個有回撤、有調整的階段時,谷歌的市值反而逆勢上揚,其勢頭已經追上了曾經遙不可及的微軟,并正在向GPU霸主英偉達發起沖擊。
這顯示出資本市場對AI發展趨勢做出了一個新的、更成熟的判斷:AI時代最大的競爭力,乃至最終的護城河,并不完全取決于基礎大模型的技術指標如何領先,更不是簡單地堆積了多少算力,或者砸了多少錢投資電力和數據中心。
如果說,第一波AI熱潮是關于“誰能造出最強跑車(基礎模型)”的軍備競賽,那么目前已經悄然切換到了“誰能讓跑車行駛在真實場景和應用的高速公路上”。
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更新AI認知:從顛覆者到倍增器
一個被初次技術狂熱者們所忽略的真理是:AI能力,和所有技術一樣,都同樣必須進入到具體的用戶場景中,才能去為用戶創造真正的價值。AI不是一個憑空存在的“魔法”,它必須依附于“服務”才能生效。
三年前,當GPT驟然興起,市場的反應是,AI將以一種獨立的產品形態重塑技術與用戶的關系。這令谷歌陷入了擔憂,因為新的交互模式似乎繞開了搜索框。但三年后的今天,市場開始傾向于認為,AI未必一定是獨立的產品形態,也可以融入以往產品或服務,以效率倍增器的形態呈現。
換言之,AI從“顛覆論”過渡到了“倍增論”,也許沒有那么性感,但變得務實了一些。
在這種新認知的塑造下,擁有大模型、云服務,以及數十億用戶產品所提供的場景和流量,反而成了谷歌獨特且難以復制的護城河。
而回看OpenAI,無論其技術多么驚艷,它面臨的最大挑戰始終是,技術必須找到應用場景,也就是人們通常說的“流量入口”,如何讓普通人日復一日地、無縫地使用AI,而不是偶爾打開一個獨立的對話框。
仔細審視OpenAI面臨的根本性挑戰——入口問題,在谷歌那里卻不存在:
Google Search:全球信息流和商業變現的巨型入口,AI可以直接服務于數萬億次查詢。
YouTube:世界上最大的視頻內容庫和流量池,AI可以直接賦能內容創作、審核和推薦。
Android生態系統:覆蓋全球數十億設備的移動操作系統,AI可以直接融入到設備底層。
Gmail & Workspace:強大的生產力工具,AI的每一次增強都意味著用戶粘性的指數級提升。
與單純的大模型企業不同,谷歌不再需要花費數十億去“買流量”或“教育用戶”使用新APP。當GPT渴求流量入口的時候,谷歌已經將AI能力植入到用戶每天使用的操作系統和工具鏈中。
說白了,移動互聯網時代“流量為王”的邏輯,在AI時代沒有被削弱,反而得到了強化。這也讓谷歌從最初的驚恐,轉為擁有了無與倫比的AI滲透率優勢。
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市值風云與反脆弱性
市場的判斷是殘酷而直接的,它體現在市值上。
在經歷了一段時間的追趕后,谷歌已經成功在市值上追平甚至在特定時期反超了微軟,并向“宇宙中心”英偉達發起沖擊。未來一段時間,假如谷歌市值接近乃至反超英偉達,也并非“黑天鵝”事件。
因為在增長敘事下,谷歌建立起了令人生畏的強大護城河;在收縮敘事下,谷歌的商業模式更凸顯其在風暴下的反脆弱性。
谷歌CEO桑達爾·皮查伊(Sundar Pichai)近期財報會上的提醒,更像是一種預言,“AI泡沫覆滅,誰也跑不掉”,但在風暴中,大家都抗風險能力并不一致。
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谷歌CEO桑達爾·皮查伊,以冷靜務實的領導風格著稱
純模型公司:風險在于,一旦模型性能被開源或競爭對手追平,其估值就可能迅速崩塌,且缺乏穩定的收入來源支撐巨額研發投入。
賣算力公司:雖然強大,但其核心業務是硬件周期,一旦AI CapEx進入調整期,或出現強大的替代芯片,營收波動性將極大。
字母表公司:谷歌母公司的營收構成是多元化的。其搜索廣告收入是全球最穩定、最龐大的現金牛;Google Cloud為其提供了To B的穩定收入;而AI是提升這三塊業務效率和價值的賦能劑。
這種“現金牛+AI+云服務”的模式,使得谷歌相對于單純的大模型產品公司,或者純粹賣算力的硬件公司,在AI風暴下擁有更強大的反脆弱性(Anti-fragility)。它可以在市場狂熱時獲得估值溢價,也能在泡沫破裂時,憑借其核心業務的穩定現金流,繼續投入研發,吞噬那些倒下的競爭者。
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反思護城河:英偉達、蘋果和谷歌
當然,我們并不能因此低估英偉達在AI時代的霸主地位。
英偉達是AI淘金熱中,近乎壟斷鏟子的公司,其地位無可撼動。但值得深思的是,英偉達的護城河,是否會因為“算力效率提升”而崩塌?
答案是否定的。
以DeepSeek等新一代模型為例,它們聲稱能夠顯著降低訓練和推理所需的算力。這似乎是GPU的利空。但事實恰恰相反:這導致了算力需求的降低,更廣大的應用場景就會被解鎖,成千上萬的中小企業和獨立開發者都能負擔得起AI,對GPU的總需求量反而會激增。
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全球主流的大模型、機器人和自動駕駛公司,都依賴CUDA 生態系統
英偉達的真正護城河,與谷歌驚人地相似,它不是單純的硬件,而是一種軟硬結合的生態:
CUDA生態:這是一個持續了數十年的軟件、工具和開發者生態,是全球AI科學家和工程師的通用語言。新進入者即使芯片性能追上,也需要數年才能建立起等效的軟件兼容性。
創新基礎設施提供者:英偉達實際上已經跳出了“賣芯片”的范疇,它提供的是AI時代的“水電煤”——創新的基礎設施。
這種模式與谷歌、蘋果的邏輯高度一致:他們都不是靠單一產品或某項技術建立優勢,而是依靠提供平臺級的、不可或缺的創新基礎設施來構建獨特的結構性優勢。
也因此,在經歷了長達三年的大模型性能錦標賽后,市場開始確認一個基本常識:
單純的基礎模型技術領先,往往是短暫的。只要有類似 Llama、DeepSeek、Qwen這樣的優質開源模型涌現,技術鴻溝很快就會被追平。
在開放生態下,技術本身是可追趕的,但建立在數十億用戶之上的生態和流量,才是真正的不可撼動的核心壁壘。
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AI時代的護城河:中國與美國
硅谷AI競技場的邏輯演化,必然啟迪著大洋彼岸的中國追趕者。
目前,中國科技企業在AI領域的資本開支顯著落后于美國同行,這在某種程度上避免了美國那樣的巨額泡沫隱憂,但也意味著基礎算力的相對劣勢。這種不對稱的競爭格局迫使中國企業必須汲取硅谷的經驗教訓,即AI競賽的終局不在于技術的虛高排名,而在于價值創造的深度。
在技術差距日益縮小的背景下,真正的考驗是如何將AI能力高效地注入到獨特的中國場景中,將模型的“能”轉化為實際的“用”,創造不可替代的商業價值。中國企業需要將競爭焦點從基礎模型的“軍備競賽”,徹底轉向“應用效率和商業變現”。
AI的進化本質上是一場漫長而殘酷的馬拉松。最終的勝利者,可能不是單純的大模型創業企業,而是能力類型逼近谷歌的企業:
它匯聚數十億用戶入口以掌控流量主權,擁有自己的云服務基礎設施以保障成本和效率,并能將高效匹配自身的大模型深度植入到核心場景中。
AI時代的護城河,不是技術的一時領先,而是將技術轉化為價值的生態能力。
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