當Google帝國反擊時：ChatGPT的8億使用者護城河還能守多久？

前些天，科技分析領域最受尊敬的聲音之一 Ben Thompson 在 Stratechery 上發表了一篇重磅文章，標題是 "Google, Nvidia, and OpenAI"。

大多數解讀會聚焦在 Gemini 3 的發佈、TPU vs GPU 的技術對比，或者 OpenAI 簽了多少錢的算力合同上。

但我認為這篇文章真正重要的資訊不在這裡。

作為一個 AI 工程布道者，我看到的是另一件事：ChatGPT 擁有8億周活使用者，卻可能正在犯一個致命的戰略錯誤。

讓我解釋一下。

Ben Thompson 用《星球大戰》的"英雄之旅"敘事框架，來描述過去三年 AI 領域發生的故事。

主角有兩個：OpenAI 和 Nvidia。一個靠 ChatGPT 成為增長最快的消費科技公司，一個從遊戲顯示卡公司變成 AI 時代最關鍵的基礎設施供應商。

但在過去兩周，兩位英雄同時進入了"考驗之洞"——Google 帝國正在反擊。

第一擊：Gemini 3 的發佈

Gemini 3 在一系列基準測試中超越了 OpenAI 的最強模型。更關鍵的是，它展示了一個 OpenAI 難以複製的優勢：巨大的模型規模和海量的訓練計算。OpenAI 在 GPT-4 之後一直難以突破規模瓶頸，靠的是推理能力的技術突破來彌補，但這以時間和成本為代價。

第二擊：TPU 開始外銷

Google 不再把 TPU 藏著掖著了。先是和 Anthropic 簽約，然後傳聞和 Meta 在談，接著是一批從加密礦場轉型過來的新雲服務商。突然之間，Nvidia 的壟斷地位受到了實質性威脅。

第三擊：結構性優勢的全面碾壓

從變現能力、資料積累、基礎設施到研發投入，Google 的每一項都是壓倒性的。Ben Thompson 說了一句很重的話：你現在明白為什麼 OpenAI 當年成立時，核心恐懼就是"Google 贏下 AI"了吧。

這篇文章最有價值的部分，是 Ben Thompson 對"護城河"的重新定義。

傳統的護城河分析聚焦於切換成本——使用者離開你有多難。

但 Thompson 指出，護城河的真正強度，和獨立使用者數量正相關。

他畫了一張圖：從左到右，使用者數量從少到多；從下到上，護城河從脆弱到堅固。

Nvidia 賣晶片給誰？幾個超大規模雲廠商。一個 CEO 發一道命令，就能決定繞過 CUDA 開發新的軟體棧。

OpenAI 的 API 賣給誰？成千上萬的開發者。切換成本確實存在，但一個創始人決定換模型，一個團隊就能執行。

ChatGPT 的使用者是誰？每周8億獨立消費者。要改變他們的習慣，只能一個人一個人地打。

這是 ChatGPT 真正的護城河。

Thompson 引用了他2020年分析 Google 搜尋壟斷案時的觀點：Google 最大的力量來源，恰恰是它看起來的脆弱——競爭真的只是一次點選的距離。但正因為如此，如果使用者還是選擇 Google，那就說明他們是真的想用 Google。

監管可以改變很多東西，但改變不了數以億計消費者的自主選擇。

這個邏輯同樣適用於 ChatGPT。

這是全文最尖銳的批評。

Ben Thompson 認為，ChatGPT 三年來拒絕推出廣告產品，是一種"商業上的失職"——尤其是在公司簽下超過一兆美元算力合同的背景下。

他的論點不是"廣告能賺錢"這麼簡單。他的論點是：廣告會讓 ChatGPT 成為一個更好的產品。

怎麼理解？

首先，更多免費使用者 = 更多使用資料 = 更好的模型反饋循環。訂閱制天然有使用者規模的天花板。

其次，廣告帶來的購買訊號（而不是聯盟連結）可以幫助 ChatGPT 更深入地理解每個使用者的偏好，從而提供更好的回答。

第三，也是最關鍵的：廣告模式會大幅加深 OpenAI 的護城河。

Thompson 指出了一個有趣的對比：Nvidia 面臨的 TPU 威脅本質上是"利潤率稀釋"——當你賣實體產品時，你必須真的向買家收費，這就會引發和更便宜替代品的比較。買家越大越精明，這個壓力就越大。

但廣告模式完全相反。使用者不付費，所以你從單個使用者身上能賺的錢沒有上限。使用者越多，你的利潤率潛力越高，你能投入的資源就越多。

Google 就是靠這個模式，用搜尋廣告收入養活了過去二十年所有的創新。ChatGPT 不用廣告，等於是把這個武器讓給了對手。

但 OpenAI 偏偏不做。

Sam Altman 在今年早些時候接受採訪時說，他對"用廣告賺一些零錢"不感興趣，更感興趣的是"讓人們為真正優秀的自動化軟體工程師或其他 Agent 付高價"。

Thompson 的評價是：這種想法和僱傭 Fidji Simo（前 Facebook 廣告產品負責人、前 Instacart CEO）來當應用業務負責人的決定，是自相矛盾的。你不可能同時相信廣告只是"零錢"，又認為一個靠廣告發家的人是最適合領導你應用業務的人。

讀到這裡，你可能會想：這是商業分析師和投資人關心的事，跟我一個做 AI 的有什麼關係？

我來說說我的看法。

第一，技術領先可能不如商業模式重要。

這篇文章最讓我震撼的一點是：OpenAI 可能擁有（或曾經擁有）最好的模型、最多的使用者、最強的品牌認知——但如果商業模式選錯了，這些優勢可能都會被稀釋。

Google 當年創辦不到兩年就開始做廣告變現。那不是因為他們缺錢，而是因為他們明白：可持續的收入是進一步創新的燃料。OpenAI 拿了幾百億風投，簽了上兆算力合同，但核心商業模式還是訂閱。

我見過太多技術團隊把"我們先做好產品再考慮商業化"當成美德。但 Thompson 的分析提醒我們：商業模式不是產品的附屬品，它是產品戰略的一部分。錯誤的商業模式會讓你在有足夠資源建立護城河之前，就被對手追上。

第二，護城河的邏輯在 AI 時代變了。

傳統軟體的護城河往往建立在資料鎖定、網路效應、切換成本上。但 AI 產品的護城河本質上是關於"誰擁有更多的使用者行為資料來改進模型"。

這意味著，一個免費但有廣告的產品，可能比一個付費產品有更強的長期競爭力——因為前者能觸達更多使用者，收集更多反饋，形成更強的改進飛輪。

對於正在做 AI 產品的團隊來說，這是一個值得深思的問題：

你的商業模式是在幫你建立護城河，還是在限制你的使用者規模？

第三，Google 的反擊提醒我們：大公司的"慢"可能被高估了。

過去兩年，創業圈流行的敘事是：大公司太慢、太官僚、太傲慢，創業公司可以靠速度和創新打敗它們。

但 Gemini 3 的發佈、TPU 的外銷、YouTube AI 功能的推進——這些都在提醒我們：當大公司真的決定全力投入時，它們的資源優勢是碾壓性的。

更重要的是，大公司有一個創業公司沒有的東西：成熟的變現機器。Google 每年超過2000億美元的廣告收入，意味著它可以長期承受虧損來搶市場。OpenAI 可以嗎？

最後，我想說一個更大的問題。

Ben Thompson 在文章結尾寫道，他的"聚合理論"——控制需求的一方最終獲勝——正在接受終極測試。Google 是他理論中的終極主角，現在變成了對手。

他的核心問題是：一個已經達到規模的聚合者，能否被資源的壓倒性投入所擊敗？尤其是當這個聚合者拒絕採用最優商業模式時？

我覺得這個問題的答案，可能會定義未來十年科技行業的格局。

如果 ChatGPT 最終被迫採用廣告模式，那說明聚合理論是對的——控制消費者需求的一方，最終會被市場邏輯推向最優變現策略。

如果 ChatGPT 堅持訂閱模式但被 Google 超越，那說明在 AI 時代，即使是8億使用者的護城河，也擋不住一個有成熟商業模式、無限資源的對手。

如果 ChatGPT 找到了某種全新的變現方式（比如 Agent 交易抽成），那可能意味著 AI 創造了新的商業模式範式。

無論那種結果，這都不只是 OpenAI 一家公司的命運。這是關於 AI 產品應該如何建構、如何變現、如何建立護城河的範式之爭。

作為 AI 從業者，我們每個人都在這場爭論中有自己的位置。 (LLM-X-Factors)