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僅用一周時間，Google就讓OpenAI認清現實
究竟是什麼樣的更新，才能讓GoogleCEO皮查伊稱之為“眾望所歸”（Answering a top request from our users）？
那就是GoogleGemini最新的Personal Intelligence功能。
它通過使用者Gmail、Google Photos、YouTube和搜尋等應用的資料，讓AI能夠跨資料來源推理，提供個性化回答。真正意義上實現了AI全能管家。
幾乎同時，Google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佈。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4兆美元，19年來首次超越蘋果。
這一系列更新背後，是Google全端優勢的體現。
從硬體到軟體，得益於Google在AI產業鏈的每個環節都有佈局，而他們也正在用技術堆疊控制越來越多的生態。
Google釋放的訊號很明確，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Google了。
01
Google和蘋果的合作，是一次世紀握手。
1月12日，兩家公司聯合宣佈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。
這次合作並非單純的提供基座大模型那麼簡單。文章《“套殼”GoogleGemini，但蘋果還沒死心自研模型》中提到，Gemini作為後台訓練導師與複雜任務處理引擎（負責資訊摘要、跨應用調度等），蘋果自研模型處理本地敏感資料。
所有使用者互動與資料流轉通過蘋果私有雲完成，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。
根據外媒報導，這筆交易預計每年為Google帶來約10億美元的收入，但更重要的價值是資料。Siri每天處理約15億次請求，這些互動資料將進一步強化Gemini的Agent能力。
即便不觸碰任何使用者的敏感資料，但是Gemini依然會瞭解使用者的需求和處理結果。因此，當使用者習慣在新版Siri中完成各種任務時，Google就掌控了從使用者意圖到應用執行的完整鏈條。
幾乎在同一時間，Google在美國零售聯合會推出通用商務協議（Universal Commerce Protocol，UCP）。這是一個開放原始碼的AI電商標準，可以讓AI代理與商業系統無縫對接。
Google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，使使用者可以直接在Gemini應用和AI Mode中完成商品搜尋、比價、下單和支付，無需跳轉到商家網站。
這種“原生結帳”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對話介面。
在零售端，Gemini還接入了Google Shopping Graph。這是一個包含超過百億商品資訊的知識庫，支援AR虛擬試穿、價格保護、即時庫存查詢等功能。
說回Google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，分析資料點之間的關係。
Google提供的案例顯示，當使用者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麼型號的輪胎時，Gemini可以從Google Photos中識別車輛配置，從Gmail收據中找到車牌詳細資訊，然後建議不同的選項。
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。
使用者可以單獨控制每個資料來源的存取權，在隱私保護和功能體驗之間取得平衡。
Google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“有限資訊，如Gemini中的特定提示和模型的響應”來改進這一能力，且會採取措施過濾或模糊對話中的個人資料。目前該功能已向AI Pro和Ultra訂閱使用者開放測試。
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資訊”的能力決定。而Google在這方面的佈局堪稱教科書等級。
Google使用自研的TPU晶片訓練模型，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，都要頻繁地從快取或記憶體（HBM）中讀寫資料。這種“存取-計算-存取”的循環在推理時會消耗大量頻寬和電力。
TPU讓資料在處理單元之間直接傳遞。一旦權重載入進陣列，資料流進去就能連續完成成千上萬次乘加操作，無需中間寫回記憶體。
不僅如此，為了兼顧圖形渲染、科學計算等任務，GPU擁有複雜的調度邏輯、分支預測和指令快取。這些在純粹的推理運算中屬於“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，由於模型結構是固定的，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，Google在TPU Pod中使用了自研的OCI（光學電路交換）技術。
相比於輝達依賴的電纜和 NVLink 開關，Google的光學互聯能以更低的功耗提供數 Tbps 的跨晶片頻寬。這使得 TPU 在處理超長上下文或超大模型推理時，通訊開銷更小。
當Gemini每天處理數十億次查詢時，每次推理那怕只節省幾美分，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。
Google並不追求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帳號可以全年免費。
Google的戰略是“羊毛出在豬身上”，強化生態鎖定、增加使用者停留時間、提升廣告定向精度。
根據財報，Google約80%的收入仍然來自廣告。對於Google來說，AI 並不是一個新生意，而是一次“廣告引擎的史詩級大修”。
Google將Gemini深度嵌入。用得越多，使用者的資料畫像就越清晰，廣告推送也就越精準。
不僅如此，傳統的藍色連結是搜尋引擎讓你盡快離開，點選去別的網站。
但是和Gemini對話截然相反，Google需要使用者繼續留在Gemini裡。使用者停留時間越長，展示高價值廣告的機會就越多。
Google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的晶片最佳化，再到模型訓練和產品部署，Google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雲、輝達的晶片供應、第三方的資料合作，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Google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。
打下推理成本後，通過與蘋果的合作，Google獲得了大量的Siri請求資料，相當於ChatGPT日均25億次提示詞的60%。而通過UCP，Google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。
資料飛輪是Google最難以複製的護城河。Google擁有Search、YouTube、Gmail、Maps等九個使用者超過10億的產品，每天產生的資料量遠超任何競爭對手。
Personal Intelligence功能的推出，讓這些資料首次被深度整合到AI體驗中。
使用者每一次與Gemini的互動，都在強化模型對個體偏好的理解，形成正反饋循環。這種“資料→模型→體驗→更多資料”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發佈後不久，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，包括廣告平台、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。
奧特曼後來在播客中承認，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麼大。”
然而市場資料講述了另一個故事。
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的網路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Google財報電話會議，Gemini的月活躍使用者從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的資料顯示，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領域的首選合作夥伴，ChatGPT被整合到蘋果智能中，用於處理複雜查詢。
但在Google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仍然可用於複雜的、使用者主動選擇的查詢，但不再是默認的智能層。”
更深層的跡像在於，Google全端優勢正在放大。
OpenAI沒有自己的搜尋引擎、作業系統以及產品矩陣。每一個APP之間除了帳號相通以外，都是獨立運作的。
但Google可以將Gemini無縫嵌入Gmail、Docs、YouTube等使用者日常使用的工具中，反之還有Personal Intelligence功能。
ChatGPT卻只能要求使用者主動離開現有工作流程，使用者想生成視訊就得從ChatGPT裡退出來打開Sora App。
Google很清楚一件事：使用者對AI模型本身並不忠誠。
這個行業的殘酷真相是，使用者會毫不猶豫地在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。
資料顯示，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，而不需要重寫程式碼。這種“多模型策略”正在成為常態，ChatGPT用於寫作，Claude用於任務編排，Gemini用於多模態理解。
但使用者對他們的資料、使用習慣、費用預算和工作效率倒是非常忠誠。
他們的資料不可能輕易遷移到其他平台，這些習慣也不可能一夜之間改變。
所以Google的戰略就是抓住這些真正的忠誠度，通過更大的AI生態讓使用者感受到持續的價值增長，鎖住使用者。
當使用者發現在Gmail裡就能直接用Gemini起草郵件，在Google Docs裡就能讓AI幫忙潤色文章，在YouTube裡就能獲得視訊摘要，他們為什麼還要打開一個獨立的ChatGPT標籤頁？
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裡，不需要切換窗口，不需要複製貼上，這就夠了。
關鍵的是，Google還在不斷降低使用者使用AI的門檻，用價格戰進一步擴大優勢。
免費使用者現在可以在Gemini CLI中使用Gemini 3，以前只有付費使用者才能使用。
1月初，新使用者年訂閱Google One的AI Pro半價促銷。這些動作的目標很明確：讓更多使用者進入Google的生態系統，讓他們習慣在Google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。
Google正在用全端建造一個AI帝國。
而對於OpenAI和其他競爭者來說，亮出“紅色警報”並不能解決問題，他們想要追上Google的腳步，只會越來越艱難。 (字母AI)