Open AI危？劈柴哥獨家揭秘Gemini 3為何將改寫AI戰局：谷歌的長期主義與半年重大突破節奏

來源：AI前線

作者：木子、高允毅

“谷歌的新人工智能模型，正在讓 OpenAI 的處境變得更加岌岌可危。”

這是華爾街著名評論員、CNBC 資深評論員Jim Cramer，近日在分析文章中給出的一個耐人尋味的判斷。

他認為，不同于當年 ChatGPT 石破天驚的技術突破，谷歌把 AI 系統性地塞進了搜索、廣告、云服務等已經能賺錢的業務里，長期來看，這種商業模式或許才是能走得更遠的那個。

在Gemini 3與Nano Banana Pro引爆行業討論后，谷歌 CEO“劈柴哥”（Sundar Pichai）本人也終于出來接受了一次公開采訪。

他和谷歌最具影響力的 AI 宣傳者、前 OpenAI 開發者關系負責人 Logan Kilpatrick（外號 LoganGPT） 展開了深度對話，從 Gemini 3、Nano Banana Pro，聊到了谷歌在模型、基礎設施和產品上的 AI 戰略。

“我們所在的行業需要快速行動、快速迭代，我也很享受這種節奏。但與此同時，能夠抽身而出，做出長期投注，并在這段時間里專注于這些長期目標，我認為這始終至關重要。”

劈柴哥深入揭秘，谷歌為何能殺出重圍

這場對談，第一次透過內部視角，講述了 Gemini 3 是如何在谷歌生態中迅速鋪開，以及谷歌為何能在競爭激烈的 AI 賽道上堅持極少數公司才能做到的“長期主義工程”。

劈柴哥強調，如今 Gemini 的爆發并非突發奇想，而是谷歌多年埋頭鋪路、重倉投入后水到渠成的結果。在一個被“快速迭代”主導的行業里，這種耐心反而顯得珍貴。

回顧谷歌的 AI 發展史，他捋出了一條清晰的時間線：

早在 2016 年正式提出“AI-First”戰略之前，谷歌已在悄然完成多項深度鋪墊。

• 2012 年，Google Brain 發表《Building High-Level Features Using Large Scale Unsupervised Learning》（即“貓臉論文”），首次讓谷歌預見深度學習的顛覆性潛力

• 2014 年，谷歌戰略性收購 DeepMind

• 2016 年初，AlphaGo 引爆全球關注，同年 5 月首代 TPU 發布，谷歌的“算法 + 算力”雙引擎模式由此奠基

這些看似分散的節點，共同構成了谷歌的 AI 技術底座，也讓 Transformer、BERT、MUM 等成果得以不斷涌現，并在搜索、相冊等產品中大規模落地。

等到生成式 AI 真正席卷行業時，劈柴哥很快意識到：行業窗口比想象中更大，而谷歌的積累到了可以開蓋的那一刻。

當外界還在盯著“模型榜單上多 1% 性能”時，谷歌已經把目光放在了更深處——以 Gemini 為核心，將 Google Brain 與 DeepMind 合體升級為統一的 Google DeepMind，同時繼續強攻基礎設施：自研 TPU、擴容全球數據中心、優化端到端訓練—推理流水線……

谷歌想要打造的，是一個“全棧式 AI 引擎”。

劈柴哥把這種效果稱為“乘法效應”：——當底層越扎實，預訓練、強化學習、推理效率、產品能力都會像連鎖反應一樣層層放大。

他也坦言，谷歌曾有一段時間算力嚴重不足，那段時期外界看起來谷歌“沒動靜”，但實際公司在埋頭補地基。地基補全后，Gemini 系列才得以全面鋪開，從研發系統、開發者生態到每一個對外產品線都開始加速。

于是，一個從內部貫穿到外部實用場景的“超級大腦”終于成型。

Gemini 正在成為連接搜索、YouTube、Gmail、云服務、Waymo 等全家桶的統一智能底座，而 Gemini 3 更讓這些業務首次實現同步升級。

Logan 的形容更直白：

“這就像把谷歌所有產品的神經系統，全部換成了同一個大腦。”

劈柴哥點頭認同：

Gemini 是 “人工智能為先” 戰略的一個非常清晰的體現。

Gemini 3 發布當天，谷歌上演了罕見的“全家桶同步換腦”：搜索、YouTube、Gmail、Android、云服務同時接入同一模型。

他坦言這是“地獄級難度”——等于一次給幾十億用戶的所有核心產品同時換心臟。但也因為規模極大，谷歌形成了獨有的協同飛輪：模型一升級，全線一起進化。

聊完長期主義后，劈柴哥還透露了谷歌的一些趣味細節。

谷歌的工程節奏——每半年一次重大突破

劈柴哥表示，谷歌的工程節奏正在被徹底推向極限。

DeepMind 內部，由德米斯（Demis Hassabis）牽頭的核心研究與大模型規劃團隊，以及由科里（Koray Kavukcuoglu）帶領的技術一線與模型研發主力，正在形成一種高度緊繃卻異常高效的推進機制——每半年一次重大突破。這種節奏已經成為一種鮮明的工程節奏，也逐漸成為谷歌 AI 戰略的核心韻律。

在今年的谷歌 I/O 大會上，Gemini 2.5 Pro 成為這一節奏的階段性產物。它在多項評測中展現出強勁能力，它在不少關鍵能力上依然保持 SOTA 水平，但谷歌內部對于它的定位卻異常清醒：2.5 Pro 并非在所有維度都處于行業頂尖，競爭者正在快速逼近。

DeepMind 團隊依然在不斷“壓榨極限”，試圖在同一層級的算力預算下，逼出更高的性能邊界。

不過，相比旗艦型號，劈柴哥特別點名了正在打磨的 下一代 Flash 模型——一個被他稱為“可能是迄今最強的輕量級模型”的項目。它本質上是谷歌在“帕累托前沿（Pareto Frontier）”上的一次關鍵押注：在性能、速度和成本三者之間找到最優平衡點。

這一方向直接透露了谷歌未來兩年的 AI 戰略重心——規模化部署將優先于單純追求最高性能。Flash 不再是 Gemini 的輕量補充，而是谷歌降低推理成本、覆蓋更大用戶群的核心武器。

Flash 的研發正在全速推進，而另一邊，下一輪大模型的預訓練也已啟動。劈柴哥直言：“團隊已經在行動，預訓練團隊正在構思下一個版本。”也就是說，在 2.5 剛發布的同時，Gemini 3 系列的訓練已提前進入加速階段，研究與工程以流水線方式并行推進，迭代節奏比外界想象得更快。

在更長的時間尺度上，劈柴哥也給出一個清晰指向：隨著團隊邁向 2026 年，谷歌將重新回到“全棧式架構”的所有層面進行系統性升級。

早期谷歌味——谷歌的創新文化集中在微型廚房

在談到谷歌的創新文化時，Logan 提到一個非常有趣的現象：谷歌不少最具突破性的點子，都誕生在公司的微型廚房（Micro Kitchen）里。

DeepMind 創始人兼 CEO 德米斯（Demis）也曾在一次內部分享中提到，許多來自 DeepMind 的關鍵工作，其實都是在 Gradient Canopy 辦公室的微型廚房 推動起來的。

這讓“劈柴哥”瞬間想起了“早期谷歌味”：頂尖科學家云集、討論不斷、靈感四溢。

他自己也是微型廚房的常客——在那里，你隨時可能遇到 Google 的共同創辦人 Sergey Brin（謝爾蓋·布林）、Google AI 負責人 Jeff Dean（杰夫·迪恩）、傳奇工程師 Sanjay Ghemawat（桑杰·格赫馬瓦特）；或者 Transformer 論文第一作者 Noam Shazeer（諾姆·沙澤爾）、DeepMind 聯合創始成員 Koray Kavukcuoglu（科里·卡武克丘格魯）、DeepMind 首席科學家 Oriol Vinyals（奧里奧爾·維尼亞爾斯）。

當這些大牛一邊泡濃縮咖啡，一邊結對調試代碼，那種熱鬧而充滿張力的場景，足以讓任何人心潮澎湃。

劈柴哥還提到，他上周又去了一趟微型廚房——那里依舊人聲鼎沸：有人在交流，有人在參觀，服務團隊也穿梭其中。如果他想查看當前的每秒查詢量（QPS），甚至能直接站在同事的屏幕前了解情況。

而這種開放、自然、隨時發生高質量交流的氛圍，正是谷歌文化中最迷人的地方。

發布日正是最好的用戶反饋時，專屬劈柴哥的儀式感

在談到產品發布日的盛況時，劈柴哥表示：發布日正是他獲取用戶反饋的最佳時刻，而且他本人會格外活躍。

比如，他會密切關注 X 平臺上用戶對產品的各種反饋——逐條閱讀、逐條回復，把大家提出的問題都記錄下來，用來反思產品表現。而團隊內部也會借助儀表盤監控 Gemini 產品的實時情況，系統化地收集和整理反饋。

劈柴哥始終強調 親身體驗的重要性。除了報告，他還會主動了解用戶實際如何使用產品、在社交平臺上分享了什么、遇到了哪些困難。

他甚至會直接走到同事的工位旁，查看他們大屏幕上實時滾動的監控數據：各種儀表盤、每秒查詢量（QPS）、流量變化等。

“我會擔心算力是否夠用。”他說，“但也正是這些實時數據和現場交流，讓我真正理解用戶的行為和反饋。”

對他而言，一個成功的產品判斷體系由多種方式構成：線上監控 + 團隊溝通 + 實地走訪 + 深度交流。

尤其是在發布首日，這些信息能幫助他迅速判斷：哪些地方做得很好，哪些地方還需要立即改進。

在聊到發布日的“儀式感”時，Logan 提到了 Google 產品總監 Josh Woodward（喬希·伍德沃德） 一個頗具趣味的小習慣：發布會當天一定要吃干麥片。

劈柴哥表示自己同樣有一套節奏。他每天醒來第一件事，就是了解世界發生了什么——先看新聞，而不是先打開谷歌郵箱。發布會當天尤為如此，他會更加頻繁地關注 Google 產品在媒體和社交平臺上的表現，觀察公眾對發布內容的反應。

為了更好地理解團隊的狀態，他也會盡量讓自己的日程保持彈性。“我喜歡走路，”他說，“這樣我就能去看看那些參與產品開發的團隊，和他們聊聊他們對自己剛剛發布的產品有什么感受。”在他看來，這種面對面的交流不可替代，能夠傳遞最真實的情緒與洞察。

而在關注發布日用戶反饋的過程中，劈柴哥也越來越直觀地看到AI 正在改變人們的實際生活方式。

他最近在 X 上刷到硅谷科技產業分析師 Ben Bajarin 做的 CoreWeave 信息圖，直接被震住——它不僅內容有料，更象征著一種轉向：AI 正把冗余的信息重新壓縮成可理解的表達。

過去工具限制了人們的表達，如今 Gemini 讓普通人也能做專業級呈現。

最典型的例子，谷歌一位不會寫代碼的公關同事，用 Gemini 3 自動生成了一個動畫網頁給孩子講西班牙語動詞變化，這在以前絕對做不來。

劈柴哥用一個詞總結這種變化：Vibe Coding（氛圍編碼），即“用想法直接生成 Demo”。

這不僅讓編程重新變得有趣，也像當年博客讓更多人成為寫作者、YouTube 讓更多人成為創作者一樣，正在把軟件創作的門檻整體拉低。

談到未來，劈柴哥的視野直接拉到十年甚至更遠。他透露谷歌正在押注一批“未來式”項目——每一個都可能成為下一個 AI 級別的技術浪潮。

首先是量子計算。他希望五年后量子技術能像今天的 AI 一樣“全民熱議”，這是谷歌最重的超長期賭注之一。

其次是Waymo。十年投入換來現在的加速時刻，他直言自動駕駛“拐點已經到來”。

第三個是陽光捕捉器項目（Project Suncatcher）：在太空建數據中心。

這聽起來瘋狂，但在算力需求爆炸的時代是必然選擇——未來的算力需求將遠超地球資源上限。

劈柴哥的路線圖也很直接：拆成 27 步，一步步推進，目標是 2027 年讓第一批 TPU 上天，甚至開玩笑說“也許還能遇到那輛在太空漂的特斯拉跑車”。

除此之外，機器人、無人機、AlphaFold 等，都是谷歌面向未來的深度籌碼。

十年前，谷歌押下 AI、YouTube、云等長線大棋。谷歌雖然“天生云原生”，但要把內部的世界級系統重構為全球企業可用的產品，是一場漫長且昂貴的深度投資。Waymo 也走的是同樣的長周期路徑——十年后才迎來真正拐點。

現在，相同的曲線正在新產品上重現。

Flow、NotebookLM 等工具正在快速走紅，從記者到博士，再到普通用戶都涌入，社區以肉眼可見的速度擴張。

它們正在成為谷歌下一波長期押注的起點。

華爾街資深評論員：AI 公司正從“拼技術”轉向“拼整合”

華爾街著名評論員、CNBC 作者Jim Cramer在其最新分析中強調了一點：

OpenAI 以 ChatGPT 破圈效應固然很強大，但谷歌已經另辟蹊徑，他們把 AI 系統性地塞進了搜索、廣告、云服務等已經能賺錢的業務里。

換句話說，OpenAI 現在必須努力把技術變現，商業化的重點較為單一；而谷歌只需要把 Gemini 系統能力深度集成進自己的巨大生態，畢竟他們這么多年已經積累了多條賺錢的業務線。

Cramer 稱，OpenAI 是典型的“創新者”陷入困境：技術領先，但商業結構不占優勢。雖然 OpenAI 承諾投入數千億美元，目標是 “成為有理解力的谷歌”，但目前看來實力不足。

連宣稱要和 OpenAI 深度合作的英偉達也受到影響：英偉達在發布超亮眼財報后，卻出現了 “島式反轉” 暴跌（從上漲轉為下跌），核心原因是市場擔憂 OpenAI 的困境，以及科技行業過度建設的風險。

一邊是 OpenAI 需要不斷融資來支撐擴張，而另一邊，Alphabet（谷歌母公司）的 AI 能力是融在整個業務里的，不需要單獨證明盈利。

事實上，企業用戶的關注點也已開始偏向于 Gemini 與 Google Workspace、云平臺的組合。對于很多公司來說，能夠直接已有接入流程，比普通換模型更重要。

在 Cramer 看來，這意味著AI 市場正在從“拼技術”邁向“拼整合能力”。誰能把 AI 穩定地嵌入成熟業務，誰就能在下一階段站穩腳跟。

對投資者來說，這或許是一個信號：不要只追尋“最強模型”；誰能真正把 AI 融入能長期盈利的業務中，或許才能成為“整合浪潮”下最后的贏家。

至于面對嚴峻挑戰的Open AI 未來將何去何從，Cramer 分析列出了三種可能：

樂觀結局是，依賴政府擔保貸款，靠 “后備方案”（OpenAI CFO 提及的 “backstop”）獲得資金支持，市場隨之上漲。

中性結局是，微軟察覺 OpenAI 價值被高估，強行斥資數千億美元收購，市場恢復上漲勢頭（即便英偉達少了一個客戶）。

悲觀結局是，市場切斷 OpenAI 的信貸，甲骨文無法繼續為其建數據中心，無人救援；過度建設導致科技公司資金缺口，引發類似 2000 年 4 月的科技股暴跌。

One More Thing

最近，在 AI 時代暫時落后的“昔日霸主”英特爾，倒是傳出了不少好消息。

先是在 10 月份，英偉達宣布將對這個多年“老對頭”投資，高達 50 億美元（約合人民幣 356 億元）。

另外據 trendforce 消息，谷歌計劃在廣受關注TPU v9 AI芯片中，采用英特爾 EMIB 先進封裝技術，替代部分臺積電 CoWoS 封裝方案。

其實谷歌在 TPU 上已經投入了近十年，不過伴隨著 Gemini 3 爆火出圈，最新一代的 Ironwood 的關注度也創下新高。

在大規模 AI 計算全面提速的背景下，谷歌 TPU 正被視為英偉達 GPU 之外最有潛力的一條選擇。

劈柴哥訪談傳送門：

https://www.youtube.com/watch?v=iFqDyWFuw1c&list=PLOU2XLYxmsIJCVXV1bLV7qnT5hilN3YJ7

https://www.cnbc.com/2025/11/23/cramer-googles-gemini-puts-openai-on-shakier-ground-with-big-market-implications-.html

https://www.trendforce.com/presscenter/news/20251125-12796.html

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https://wx.zsxq.com/group/454854145828

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