僅用一周時間，谷歌就讓OpenAI認清現實

究竟是什么樣的更新，才能讓谷歌CEO皮查伊稱之為“眾望所歸”（Answering a top request from our users）？

那就是谷歌Gemini最新的Personal Intelligence功能。

它通過用戶Gmail、Google Photos、YouTube和搜索等應用的數據，讓AI能夠跨數據源推理，提供個性化回答。真正意義上實現了AI全能管家。

幾乎同時，谷歌還與蘋果達成多年期合作，Gemini 3將成為新版Siri的技術底座。還有通用商務協議的發布。一系列動作密集而迅猛。

資本市場的反應也是立竿見影，Alphabet市值突破4萬億美元，19年來首次超越蘋果。

這一系列更新背后，是谷歌全棧優勢的體現。

從硬件到軟件，得益于谷歌在AI產業鏈的每個環節都有布局，而他們也正在用技術棧控制越來越多的生態。

谷歌釋放的信號很明確，不僅要贏，還要贏得更徹底。

技術代差可以追趕，資金差距可以彌補，但生態位的差距一旦形成，OpenAI們可能就永遠無法追趕上谷歌了。

01

谷歌和蘋果的合作，是一次世紀握手。

1月12日，兩家公司聯合宣布達成多年期合作協議，Gemini 3將成為下一代蘋果智能（Apple Intelligence）的技術底座。

這次合作并非單純的提供基座大模型那么簡單。文章《“套殼”谷歌Gemini，但蘋果還沒死心自研模型》中提到，Gemini作為后臺訓練導師與復雜任務處理引擎（負責信息摘要、跨應用調度等），蘋果自研模型處理本地敏感數據。

所有用戶交互與數據流轉通過蘋果私有云完成，Siri控制權與隱私標準仍由蘋果掌控，核心落地場景為今年晚些時候推出的新版個性化Siri。

根據外媒報道，這筆交易預計每年為谷歌帶來約10億美元的收入，但更重要的價值是數據。Siri每天處理約15億次請求，這些交互數據將進一步強化Gemini的Agent能力。

即便不觸碰任何用戶的敏感數據，但是Gemini依然會了解用戶的需求和處理結果。因此，當用戶習慣在新版Siri中完成各種任務時，谷歌就掌控了從用戶意圖到應用執行的完整鏈條。

幾乎在同一時間，谷歌在美國零售聯合會推出通用商務協議（Universal Commerce Protocol，UCP）。這是一個開源的AI電商標準，可以讓AI代理與商業系統無縫對接。

谷歌與Shopify、Walmart、Target、Wayfair、Etsy等20余家零售和支付巨頭聯手打造這一協議，使用戶可以直接在Gemini應用和AI Mode中完成商品搜索、比價、下單和支付，無需跳轉到商家網站。

這種“原生結賬”體驗徹底改寫了電商的流量邏輯，入口從獨立電商網站轉移到了AI對話界面。

在零售端，Gemini還接入了Google Shopping Graph。這是一個包含超過百億商品信息的知識庫，支持AR虛擬試穿、價格保護、實時庫存查詢等功能。

說回谷歌的Personal Intelligence功能，它與ChatGPT僅能參考過往對話歷史不同，這個功能主打的是可以跨應用推理，分析數據點之間的關系。

谷歌提供的案例顯示，當用戶站在輪胎店排隊卻不知道自己的2019款本田小型貨車需要什么型號的輪胎時，Gemini可以從Google Photos中識別車輛配置，從Gmail收據中找到車牌詳細信息，然后建議不同的選項。

比如一種適合日常駕駛，另一種適合全天候條件，參考的是在Google Photos中找到的家庭前往俄克拉荷馬州的公路旅行記錄。

用戶可以單獨控制每個數據源的訪問權限，在隱私保護和功能體驗之間取得平衡。

谷歌強調，Gemini不會直接在Gmail收件箱或Google Photos庫上進行訓練，而是僅使用“有限信息，如Gemini中的特定提示和模型的響應”來改進這一能力，且會采取措施過濾或模糊對話中的個人數據。目前該功能已向AI Pro和Ultra訂閱用戶開放測試。

02

AI產業正在進入一個被稱之為“inference economics”（推理經濟學）的時代。

在這個時代，競爭優勢不再由訓練模型的參數量定義，而是由“以最低成本提供有用信息”的能力決定。而谷歌在這方面的布局堪稱教科書級別。

谷歌使用自研的TPU芯片訓練模型，它的優勢主要集中體現在在推理環節上。

這是因為GPU每做一次運算，都要頻繁地從緩存或內存（HBM）中讀寫數據。這種“存取-計算-存取”的循環在推理時會消耗大量帶寬和電力。

TPU讓數據在處理單元之間直接傳遞。一旦權重加載進陣列，數據流進去就能連續完成成千上萬次乘加操作，無需中間寫回內存。

不僅如此，為了兼顧圖形渲染、科學計算等任務，GPU擁有復雜的調度邏輯、分支預測和指令緩存。這些在純粹的推理運算中屬于“無效載荷”，但又必須耗費計算資源。

TPU剝離了所有非AI相關的電路。在推理時，由于模型結構是固定的，TPU能以極高效率的批處理（Batching），幾乎沒有時鐘周期被浪費在指令調度上。

此外，谷歌在TPU Pod中使用了自研的OCI（光學電路交換）技術。

相比于英偉達依賴的電纜和 NVLink 開關，谷歌的光學互聯能以更低的功耗提供數 Tbps 的跨芯片帶寬。這使得 TPU 在處理超長上下文或超大模型推理時，通信開銷更小。

當Gemini每天處理數十億次查詢時，每次推理哪怕只節省幾美分，累積下來就是數億美元的成本優勢。

更深層的優勢體現在商業模式上。

谷歌并不追求AI訂閱收入的最大化，Gemini Advanced的定價策略比ChatGPT Plus更便宜，甚至在某些場景下完全免費，比如edu賬號可以全年免費。

谷歌的戰略是“羊毛出在豬身上”，強化生態鎖定、增加用戶停留時間、提升廣告定向精度。

根據財報，谷歌約80%的收入仍然來自廣告。對于谷歌來說，AI 并不是一個新生意，而是一次“廣告引擎的史詩級大修”。

谷歌將Gemini深度嵌入。用得越多，用戶的數據畫像就越清晰，廣告推送也就越精準。

不僅如此，傳統的藍色鏈接是搜索引擎讓你盡快離開，點擊去別的網站。

但是和Gemini對話截然相反，谷歌需要用戶繼續留在Gemini里。用戶停留時間越長，展示高價值廣告的機會就越多。

谷歌不靠賣AI賺錢，而是用AI讓現有的廣告生意變得更賺錢。

迭代速度的優勢同樣關鍵。

從DeepMind的研究idea到TPU的芯片優化，再到模型訓練和產品部署，谷歌可以在一個閉環內完成整個鏈條。

而像OpenAI這樣的AI企業，想要更新就需要協調微軟的Azure云、英偉達的芯片供應、第三方的數據合作，決策鏈條冗長，響應速度必然慢半拍。

在AI軍備競賽的“以周計算”節奏中，這種速度差異可能決定市場窗口的得失。

所以谷歌才會更新得越來越快，同時他們還在擴大優勢，形成“贏家總贏”的局面。

打下推理成本后，通過與蘋果的合作，谷歌獲得了大量的Siri請求數據，相當于ChatGPT日均25億次提示詞的60%。而通過UCP，谷歌還將在電商AI入口的爭奪戰中搶得先機。

這不是簡單的技術合作，而是對流量分發權的重新定義。

數據飛輪是谷歌最難以復制的護城河。谷歌擁有Search、YouTube、Gmail、Maps等九個用戶超過10億的產品，每天產生的數據量遠超任何競爭對手。

Personal Intelligence功能的推出，讓這些數據首次被深度整合到AI體驗中。

用戶每一次與Gemini的交互，都在強化模型對個體偏好的理解，形成正反饋循環。這種“數據→模型→體驗→更多數據”的飛輪效應，是OpenAI等獨立AI公司難以企及的。

03

視角切換到OpenAI這邊，他們此刻正陷入前所未有的困境。

2025年底，就在Gemini 3發布后不久，OpenAI CEO Sam Altman向全體員工發出了“紅色警報”(code red)。OpenAI公司暫停了所有商業化項目，包括廣告平臺、個人助手Pulse、購物代理以及健康AI工具的開發。

全員轉向一個目標，那就是追上Gemini 3的水平。

奧特曼后來在播客中承認，這種“紅色警報”狀態通常會持續6到8周，但他補充說：“Gemini 3的影響沒有我們擔心的那么大。”

然而市場數據講述了另一個故事。

根據Similarweb的分析，ChatGPT在生成式AI市場的份額從2025年1月的87.2%跌至2026年1月的64%，而Gemini在同期從5.7%漲至21%。

ChatGPT的網絡流量在近幾周下降了22%，從12月初的約2.03億日均訪問量降至1.58億，而Gemini的使用量保持穩定在5500萬至6000萬日均訪問量。

此消彼長之間，ChatGPT的統治地位正在被撼動。

根據谷歌財報電話會議，Gemini的月活躍用戶從2025年7月的4.5億增長到10月的6.5億，三個月內增長44%。

反觀，Similarweb的數據顯示，ChatGPT同期增長僅為5%-6%。

蘋果合作的“降級”更是一記重擊。

OpenAI曾是蘋果在AI領域的首選合作伙伴，ChatGPT被整合到蘋果智能中，用于處理復雜查詢。

但在谷歌與蘋果的新協議下，OpenAI的角色被邊緣化了。

投資研究公司Equisights Research的CEO Parth Talsania一針見血地指出：“蘋果選擇Gemini作為Siri的底層技術，意味著OpenAI轉變為輔助角色。ChatGPT仍然可用于復雜的、用戶主動選擇的查詢，但不再是默認的智能層。”

更深層的跡象在于，谷歌全棧優勢正在放大。

OpenAI沒有自己的搜索引擎、操作系統以及產品矩陣。每一個APP之間除了賬號相通以外，都是獨立運作的。

但谷歌可以將Gemini無縫嵌入Gmail、Docs、YouTube等用戶日常使用的工具中，反之還有Personal Intelligence功能。

ChatGPT卻只能要求用戶主動離開現有工作流程，用戶想生成視頻就得從ChatGPT里退出來打開Sora App。

谷歌很清楚一件事：用戶對AI模型本身并不忠誠。

這個行業的殘酷真相是，用戶會毫不猶豫地在ChatGPT、Gemini、Claude之間來回切換，誰的模型在某個任務上表現更好，他們就用誰。

數據顯示，越來越多的開發者開始使用LangChain這樣的抽象層，讓應用可以在不同的AI提供商之間無縫切換，而不需要重寫代碼。這種“多模型策略”正在成為常態，ChatGPT用于寫作，Claude用于任務編排，Gemini用于多模態理解。

但用戶對他們的數據、使用習慣、費用預算和工作效率倒是非常忠誠。

他們的數據不可能輕易遷移到其他平臺，這些習慣也不可能一夜之間改變。

所以谷歌的戰略就是抓住這些真正的忠誠度，通過更大的AI生態讓用戶感受到持續的價值增長，鎖住用戶。

當用戶發現在Gmail里就能直接用Gemini起草郵件，在Google Docs里就能讓AI幫忙潤色文章，在YouTube里就能獲得視頻摘要，他們為什么還要打開一個獨立的ChatGPT標簽頁？

這種“無縫體驗”遠比模型更有吸引力。

別的模型可能更聰明，但Gemini就在每天使用的工具里，不需要切換窗口，不需要復制粘貼，這就夠了。

關鍵的是，谷歌還在不斷降低用戶使用AI的門檻，用價格戰進一步擴大優勢。

免費用戶現在可以在Gemini CLI中使用Gemini 3，以前只有付費用戶才能使用。

1月初，新用戶年訂閱Google One的AI Pro半價促銷。這些動作的目標很明確：讓更多用戶進入谷歌的生態系統，讓他們習慣在谷歌的產品中使用AI，讓遷移的成本變得越來越高。

當技術競賽演變為生態位競爭，先發優勢和資金儲備都不再是決定性因素。

谷歌正在用全棧建造一個AI帝國。

而對于OpenAI和其他競爭者來說，亮出“紅色警報”并不能解決問題，他們想要追上谷歌的腳步，只會越來越艱難。