Gemini3封神，谷歌碾壓OpenAI、Meta的秘密武器曝光

2025年底，大模型行業的“年終決戰”如期而至，全球科技巨頭紛紛亮出底牌。在這場萬眾矚目的角逐中，Google DeepMind推出的Gemini 3以絕對優勢強勢突圍，橫掃多項權威基準測試，憑借“世界最強多模態理解”“交互最深智能體”等硬核表現，刷新了行業對AI能力的認知邊界。谷歌CEO桑達爾·皮查伊親自站臺，直言其是“迄今為止最智能的模型”。一時間，整個AI圈沸騰，所有人都在追問：Gemini 3的強悍實力，究竟藏著怎樣的秘訣？隨著Gemini 3預訓練負責人Sebastian Borgeaud在播客中深度拆解背后的實驗室邏輯，答案逐漸清晰——這不僅是單一技術的突破，更是AI行業發展范式的全面革新。

一、不只是“更好的訓練”：大模型競爭進入“系統戰”時代

Gemini 3發布之初，Google DeepMind研究與深度學習副總裁Oriol Vinyals的一條推文引發行業熱議：“Gemini 3這么強，核心秘訣就兩點：更好的預訓練，更好的后訓練。”這番看似樸素的表述，卻在Sebastian Borgeaud的解讀中展現出深層邏輯。在他看來，Gemini 3的跨越式進步并非源于某一項“顛覆性技術”，而是無數細節優化的累積，是數百人團隊協同作戰的成果?！拔覀儙缀趺刻於寄苷业阶屇Ｐ妥兏玫牡胤?，整個團隊都在加速前進。”

更關鍵的是，Sebastian Borgeaud點出了谷歌AI研發的核心轉變：從單純“做模型”轉向“做系統”。這一觀點與DeepMind聯合創始人兼CEO戴密斯·哈薩比斯不謀而合，后者強調Gemini 3的強大根源在于“研究、工程和基礎設施”的深度融合。這種端到端的整合優勢在訓練硬件上體現得尤為明顯——Gemini 3全程基于TPU訓練，而非行業主流的英偉達芯片，這種垂直整合能力讓研究與工程的邊界逐漸模糊，形成了獨特的技術壁壘。

二、預訓練的核心突破：規模仍重要，但創新更關鍵

作為Gemini 3預訓練負責人之一，Sebastian Borgeaud的研究經歷為這項工作埋下了重要伏筆。從Transformer架構到BERT、XLNet，再到DeepMind第一篇大語言模型論文Gopher，豐富的積淀讓他形成了獨特的“研究品味”——既重視技術突破，更強調團隊協作與復雜性管理。在他看來，好的研究不僅要讓模型變好，更要能與其他團隊的成果高效整合，避免因局部優化拖慢整體進度。

針對行業內“預訓練Scaling Law已死”的爭議，Sebastian Borgeaud給出了明確回應：“規模依然重要，但架構創新和數據創新的權重已經顯著提升，甚至變得更為關鍵。”這一結論源于DeepMind多年的實踐經驗，早在Chinchilla項目中，團隊就發現：在訓練計算量固定的前提下，更快地擴展數據規模比盲目擴大模型規模，能訓練出更優的模型。這一規律至今仍深刻影響著模型的推理效率與使用成本，成為企業AI落地的核心考量。

在架構上，Gemini 3采用基于Transformer的混合專家（MoE）架構。簡單來說，這種架構將“計算量”與“參數規?！苯怦睿ㄟ^動態路由把計算分配給特定“專家”，既保證了模型能力，又提升了訓練效率。而在數據上，Gemini 3從一開始就采用原生多模態數據，融合多種來源的信息，這也為其多模態優勢奠定了基礎。

三、行業范式轉移：從“無限數據”到“有限數據”的挑戰與機遇

Gemini 3的成功，也側面反映了當下AI行業的深刻變革：從“無限數據”的規?；瘯r代，正式邁入“數據有限”的新階段。這一趨勢倒逼整個行業重新思考創新方向，而合成數據、推理軌跡、長上下文等成為關鍵探索領域。

對于當下熱門的合成數據，Sebastian Borgeaud保持著審慎態度。他認為，合成數據的核心風險不是“沒效果”，而是“用錯了還渾然不覺”——一旦數據分布偏移，模型可能陷入“自嗨”的閉環。為此，谷歌采用“強模型生成+小規?？煽叵趯嶒灐钡姆€妥方案，先驗證收益與潛在副作用，再逐步推廣。而行業普遍關注的“用合成數據訓練的模型能否超越老師”這一問題，仍是團隊重點研究的方向。

在數據受限的背景下，架構創新的價值更加凸顯。Sebastian Borgeaud認為，架構改進的核心目標之一，就是用同樣的數據訓練出更好的模型，或用更少的數據達到舊模型的同等效果。而長上下文與注意力機制成為當下預訓練的重要突破口：“上下文越長，模型推理時可攜帶的信息越多，能力邊界也就越寬?！蔽磥?，谷歌還計劃將檢索與搜索更深地融入訓練，讓模型把“會檢索”變成內生能力，而非上線后再外掛工具。

四、未來方向：持續學習、評估體系與科學賦能

談及未來的研究熱點，Sebastian Borgeaud重點提及了持續學習。當前，基礎模型一旦完成預訓練，知識就基本定格，無法自動吸收新論文、新發現。行業目前的可行方案是在產品推理側接入檢索，實時獲取最新信息，但這只是權宜之計。更遠的目標是改變訓練方式，讓模型能在真實世界的數據流上持續訓練，實現真正意義上的“持續更新”。

此外，評估體系被他視為預訓練階段的核心難題。“如果評估體系跟不上，很容易陷入‘看似提升’的假象內耗?！庇捎谕獠炕鶞嗜菀妆晃廴?，谷歌內部搭建了專屬的評估體系，重點攻克兩道鴻溝：一是小模型上驗證有效的改進能否遷移到大規模模型；二是預訓練階段的優勢能否轉化為真實可用的能力。同時，隨著用戶規模擴大，推理預算變得敏感，預訓練環節也必須兼顧能力提升與成本控制。

展望未來，Sebastian Borgeaud充滿信心。他預測，Gemini將更好地服務于科學研究，甚至有望助力重大發現拿下諾貝爾獎；同時也會更深入地融入普通人的生活，解決各類實際問題?！斑M步的腳步看不到盡頭，至少未來一年，這種加速前進的勢頭不會放緩?！?/p>

結語

Gemini 3的強勢突圍，不僅展現了頂級AI模型的強悍實力，更揭示了行業發展的底層邏輯——從追求單一技術突破到構建系統能力，從盲目堆規模到重視創新與效率的平衡。在數據受限的新范式下，架構創新、持續學習、精準評估將成為AI行業的核心競爭力。而Google DeepMind的探索，也為整個行業指明了方向：真正的AI進步，從來不是孤軍奮戰的結果，而是研究、工程與基礎設施深度融合的必然。