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      從14倍到28倍市盈率:谷歌Gemini 3稱王,大模型戰場重洗牌

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      最近幾周,投資者不得不面對人工智能(AI)轉變的無情速度。有業內人士表示,這感覺就像《星際穿越》中時間膨脹的場景:科技投資領域的??時相當于標普500指數中的七年

      除了各界頻繁談論的“循環投資風險”“終端應用能否盈利”等擔憂,最新的一點擾動在于,谷歌的Gemini可能要迎頭趕上OpenAI了,Gemini 3模型發布導致的負面后果是,其他所有廠商的產品周期都會被推遲,但資本支出卻上升,這意味著投資回報變得更不確定。

      因此我們也可以看到,谷歌母公司Alphabet股價狂飆突進,即使在近期的AI拋售狂潮中也屹立不倒,上周一舉突破320美元,市值逼近4萬億美元大關;而英偉達以及其生態鏈上的一眾企業都受到沖擊。盡管未來GPU、TPU將共存,但贏家、輸家,以及模型領域出現“贏家通吃”動態的風險上升。

      谷歌Gemini 3“偷襲”OpenAI


      我們正在經歷AI交易領域的新范式轉變,與該交易的前三年相?,質疑和審查?益增多,?前三年?多數AI基礎設施股票都表現為?塊整體。如果說OpenAI CEO奧特曼(Sam Altman)的揮霍狂潮打開了關于AI存在性問題的潘多拉魔盒,那么最新Gemini 3的發布則給市場帶來了更大的沖擊——AI交易已進入一個根本不同的階段。

      具體而言,2025年11月18日,市場期待已久的谷歌Gemini 3 pro-preview終于發布,給市場帶來的不僅是興奮,更是一場殘酷的洗牌。之所以引發科技板塊集體跳水,根本邏輯在于它打破了行業原有的追趕節奏:

      1.技術代差引發的資產貶值:Gemini 3展現出的質變能力,瞬間將競爭對手現有的研發管線推向了“過時”的邊緣。這意味著其他大模型廠商不得不推遲產品發布周期,重新進行技術對齊。

      2.投資回報率(ROI)黑洞:為了填補這一巨大的技術鴻溝,全行業的資本開支將被迫進一步飆升。這種無底洞式的投入讓未來的盈利預期變得極度模糊。

      3.“贏家通吃”的恐慌:市場開始意識到,AI領域可能正在從“百花齊放”轉向“寡頭獨大”。如果谷歌一家獨大,其他玩家的生存空間將被極限壓縮。

      TMTBreakout提及,Gemini 3雖然優秀,但它的發布缺乏病毒式傳播,早前OpenAI的Sora2的發布就引爆社區,圖像和視頻比純聊天機器人LLM的升級更可能推動病毒式傳播,但NanobananaPro(已發布,為谷歌的圖像生成和編輯模型)及其下一代視頻模型Veo4的發布可能會改變這一局面,因此也更有可能吸引用戶打破習慣,嘗試競爭對手的產品。

      未來,模型改進的變化速度可能會越來越多地體現在多模態領域,如圖像生成和視頻創作,于是token的成本優勢將變得更加關鍵。谷歌剛剛證明了自己在這方面的優越性,這種優勢很可能隨著視頻而擴大,因為谷歌擁有整個YouTube數據語料庫可供訓練。

      面對競爭格局的轉變,OpenAI是否會繼續追求多模態并加大投入?對此TMTBreakout表示,多模態是“邊際成本”的游戲,?推理是“邊際價值”的游戲。如果OpenAI繼續在多模態消費者功能上與谷歌競爭,它們將陷入一場注定會輸的消耗戰。更不用提谷歌還擁有“一體化”生態系統的優勢——搜索、Gmail、Workspace、Android(未來可能還有iPhone)。競爭格局正日益從“誰擁有最智能的聊天機器人”轉向“誰擁有最集成的一體化工作流程”——目前,谷歌兩者兼備。

      這讓OpenAI陷入了“無人區”。它要么在多模態的算力大戰中燒錢,而這場戰爭OpenAI大概率贏不了;要么退守企業利基市場(即聚焦Chatbox模式,即Anthropic的策略)。但即使是這種退守也充滿危險,因為谷歌正利用其“一體化”生態系統,通過Android和Workspace將Gemini融入數十億用戶的日常workflow中。

      此外,Gemini 3在后端企業任務??表現出?,有關調查已經顯示出?些市場份額的轉移

      至此,OpenAI“大力出奇跡”的模式越發受到質疑。奧特曼在一次公開場合表示,公司已承諾約1.4萬億美元的基礎設施投入,用于建設約30GW的算力。未來,OpenAI是否有可能將研發重心轉向效率,專注于讓模型更小、更快,而不僅僅是更智能?畢竟中國在這方面已經證明了自己的實力。

      OpenAI會否將戰場轉向“誰能在手機上本地運行GPT-5級別的智能”而不是“誰擁有云端最智能的模型?”

      在業內人士看來,這些問題的答案將對整個AI基礎設施生態系統產生深遠影響。Gemini 3的發布加速了OpenAI和整個行業需要多快地面對這些問題。

      TPU展露優越性


      谷歌的進展對英偉達而言也存在影響。在谷歌自己的核心模型訓練上,主力是TPU(Tensor Processing Unit,張量處理單元),TPU是谷歌專門為“跑AI”這一件事而造的專用芯片。而GPU則具有通用性,除了AI還能挖礦、打游戲、做視頻渲染。

      谷歌最核心的優勢是,它擁有從芯片(TPU)到框架(JAX/TensorFlow)再到模型(Gemini)的全棧閉環。用TPU訓練自家模型,成本比采購英偉達 GPU 低得多,效率也更容易優化。Gemini 3大概率是純TPU訓練出來的。

      不過,谷歌也是英偉達的超級大客戶。谷歌也需要確保自家的開源模型(如Gemma系列)在英偉達硬件上跑得順暢,否則開發者就不愛用了。因此,他們內部研發團隊也需要大量GPU進行驗證、微調和跨平臺測試。即使TPU再強,谷歌也不會把雞蛋放在一個籃子里。

      可見,巨頭之間的博弈很有趣——如果谷歌不買,英偉達的產能就會全部釋放給微軟和Meta,這會讓對手跑得更快。谷歌維持一定的GPU采購量,某種程度上也是在搶占供應鏈資源。

      因此,短期直接影響在于,雖然谷歌用的是TPU,但其競爭對手們沒有TPU。Gemini 3的質變會讓OpenAI(微軟)、Meta、xAI以及亞馬遜感到極度恐慌。為了追趕谷歌的模型能力,這些公司必須不計成本地堆算力,即向英偉達購買現貨。

      但是,TPU不再僅僅是谷歌的“自留地”,它已成為市場上唯一能真正替代英偉達GPU進行萬卡級訓練的成熟方案。蘋果在2024年發布的關于Apple Intelligence的技術白皮書中,罕見地披露了其底層大模型(Apple Foundation Model)是在谷歌的云端TPU集群上訓練的;Anthropic也是典型的“不把雞蛋放在一個籃子里”。他們同時使用亞馬遜的Trainium和英偉達的GPU,但Claude3的高水平表現證明了:不全靠英偉達,也能做出世界頂級的模型。這對TPU的聲譽是巨大的提振。

      過去英偉達高估值的核心邏輯是:“沒有CUDA生態,就沒有SOTA(最先進)模型”。如今,Gemini 3如果真的遙遙領先,且完全是在TPU集群上訓練出來的,這就向世界證明了:搞頂級AI并不一定需要英偉達的GPU,也不一定需要CUDA生態。這種“示范效應”是致命的。

      多位業內人士對筆者提及,未來科技巨頭可能會更多用TPU,但中小型科技企業仍會繼續用GPU。原因很簡單,巨頭算“經濟賬”——算力需求規模龐大,切換TPU節省下來的硬件成本是天文數字,足以覆蓋軟件適配的人力投入;但小廠圖的是“通用性”——算力需求小,顯卡的費用比人力成本貴。英偉達CUDA生態成熟,“代碼下載即用”,買GPU買的是開發效率和不被特定云廠商鎖死的自由。


      14倍到28倍

      同樣值得一提的還有谷歌的股價變化。

      當OpenAI橫空出世后,谷歌的搜索引擎業務前景一度被看衰,股價曾出現暴跌,然而截至上周收盤,谷歌母公司Alphabet股價沖破320美元,年初至今的漲幅接近70%,市值逼近4萬億美元。

      高盛近期感嘆,Alphabet的估值從年內最低的14倍附近一路修復到約28倍,這一估值重估令人印象深刻,而且當前的估值并非限制股價繼續上漲的理由。

      未來的潛力在于,如果谷歌開始向外部數據中心銷售TPU,利潤增速則可能提升。

      有報道稱,Meta擬于2027年斥資數十億美元在其數據中心使用TPU,并計劃明年從谷歌云租賃TPU。值得注意的是,Meta與谷歌的洽談聚焦于將TPU用于模型訓練,而非支撐其現有推理工作負載。

      此前,谷歌已開發TPU命令中心(TPU Command Center)軟件,旨在簡化客戶對TPU的使用流程 —— 客戶可通過Pytorch框架與控制TPU服務器集群的該軟件進行交互。

      此外,Anthropic近期與谷歌云達成協議,約定將獲取約100萬片谷歌 TPU,這也是里程碑事件。

      這兩大事件標志著谷歌長達12年的TPU技術取得了關鍵進展。摩根士丹利估算,2025年博通(Broadcom)為谷歌生產了約180萬片TPU,其中大部分用于谷歌內部業務。不過,半導體團隊預計,TPU產量將持續擴大,2027年有望達到300萬片。敏感性分析顯示,每對外銷售約50萬片TPU,可能為2027年谷歌云預測營收(高于市場普遍預期)帶來130億美元(約11%)的增量,同時為2027年谷歌EPS帶來 3%(0.37美元)的提升。

      對于AI行業而言,在各界因OpenAI的揮霍而擔憂AI泡沫的背景下,谷歌帶來的積極意義更加凸顯——谷歌Gemini 3的亮相不僅是一輪技術升級,更像是為企業級AI注入了一劑“高效與節約并舉”的強心針。

      它以更迅捷的推理速度與更靈活的多模態能力,讓復雜流程變得流暢順滑,極大提升了業務運行效率;通過深度優化模型結構與算力利用,它將原本高昂的訓練與部署成本顯著壓低,讓先進AI不再是少數巨頭才能負擔的奢侈品;而在“同樣的算力,做出更好的結果”這一核心指標上,Gemini 3更是以亮眼表現重塑了模型性價比,為企業在資源有限的情況下依然獲得高質量AI產出提供了前所未有的可能。

      No.6650 原創首發文章|作者
      Irene Zhou

      「 投資有風險 入市需謹慎 」

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