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$英伟达(NVDA)$ $谷歌(GOOG)$

过去三年，AI世界的叙事由两家公司主导：OpenAI 用 ChatGPT 点燃了消费端的燎原之火，英伟达则凭借 GPU 成为这场革命的“卖铲人”。但最近，沉默已久的谷歌突然亮剑——Gemini 3 不仅在性能上叫板 GPT-4，更悄然将自研 TPU 推向市场，直指英伟达的利润心脏。

在这场三方博弈中，技术优势正在被稀释，真正的胜负手或许不在芯片、也不在模型，而在于谁真正掌控了用户——以及，谁敢用广告把8亿人的注意力变成护城河。

本文基于 Ben Thompson 的深度分析，带你拆解 AI 三巨头的战略底牌与致命软肋。

本文由投阅笔记（ID: touyubiji）翻译整理分享，内容做了部分删减。

过去三年人工智能领域的双雄当属OpenAI与英伟达。前者是初创企业OpenAI，凭借ChatGPT问世被誉为下一个伟大的消费科技公司；后者则以游戏芯片公司起家，其创始人以远见卓识和永不言弃的乐观主义推动公司经历多次兴衰周期，如今已蜕变为人工智能革命的核心基础设施供应商。然而过去两周，两家公司都步入险境，面临着最严峻的考验：谷歌正发起猛烈反击。

谷歌的反击

谷歌的首轮攻势是推出Gemini 3模型，该模型在多项基准测试中超越了OpenAI的尖端模型（尽管实际应用表现略有起伏）。Gemini 3的核心优势在于其庞大规模和海量计算投入——这尤为关键，因为OpenAI在突破GPT-4级别的模型规模与复杂度时已显露困境。支撑该公司的突破在于推理能力的真正革新，这在许多场景下能产生更优结果，但代价是时间和资金的消耗。

Gemini 3的成功看似对英伟达是利好消息——我在发布时曾将其列为赢家：

这或许是最耐人寻味的一点。今日稍晚将公布财报的英伟达，一方面是输家，因为全球顶尖模型并未在其芯片上训练，这彻底证明无需支付英伟达的高价也能具备竞争力。

另一方面，英伟达仍有两大理由保持乐观。其一是所有竞争者都必须立即应对Gemini，而非等到自家芯片足够成熟时再行动。谷歌十年前就启动了TPU研发计划；其他厂商若想追赶，至少目前仍应坚持使用英伟达产品。其次，Gemini再次印证了追赶或超越的关键在于更强大的计算能力。

然而这种分析忽略了关键问题：若谷歌将TPU作为英伟达的替代品销售呢？这正是这家搜索巨头正在实施的战略——先与Anthropic达成合作，随后传出与Meta的交易，接着是第二波新兴云服务商的涌现（其中许多企业最初从事加密货币挖矿，正利用其电力资源优势进军AI领域）。转眼间，英伟达反而成为众矢之的。若真出现芯片领域的强劲竞争者，其长期增长前景——尤其是当前惊人的利润率——将面临全新质疑。毋庸置疑，这给OpenAI基于英伟达Blackwell芯片的下一轮预训练带来巨大压力：基础模型依然至关重要，OpenAI需要更优方案，而英伟达则亟需证明其芯片能实现此目标。

值得玩味的是：哪家公司更易受谷歌冲击？原因何在？一方面，英伟达正赚得盆满钵满，若Blackwell表现出色，Vera Rubin将更胜一筹；更何况，虽然Meta可能是谷歌的天然合作伙伴，但其他超大规模企业并非如此。与此同时，OpenAI正面临前所未有的巨额亏损，资源分散程度也达到历史新高——这家初创企业甚至同意用尚未产生的收入购买更多计算资源。然而尽管如此（且我对英伟达仍持相当乐观态度），我依然更看好OpenAI的前景。事实上，我最大的担忧在于：我似乎比OpenAI自身更看好其发展前景。

英伟达的护城河

若回溯一两年前，或许能论证英伟达相较于TPU拥有三重护城河：卓越的性能表现、基于GPU通用性远超TPU的显著灵活性，以及CUDA及其周边的开发者生态系统。与此同时，OpenAI则拥有顶尖的模型、广泛应用的API，以及海量使用ChatGPT的用户群体。

那么核心问题在于：当各公司的首要差异化优势消失时会发生什么？这正是过去两周引发的讨论焦点：若TPU性能与GPU持平，英伟达能否保持优势？若OpenAI失去无可争议的最佳模型地位，其长期发展能否持续？

英伟达的灵活性优势确凿存在——微软和Meta将GPU跨工作负载的通用性作为增加资本支出的依据绝非偶然。TPU在硬件层面更具专属性，软件编程难度更高；因此只要客户重视灵活性，英伟达仍是理所当然的选择。

与此同时，CUDA长期以来一直是英伟达锁定客户的关键因素，这既源于它为开发者提供的底层访问权限，也源于开发者网络效应：如果你的技术栈基于英伟达，你更容易招聘到底层工程师。然而，英伟达面临的挑战在于，“大公司效应”可能使CUDA在灵活性方面产生相反的效果。虽然超大规模企业等大型公司拥有多样化的工作负载，能够受益于GPU的灵活性，但它们也具备构建替代软件堆栈的实力。它们长期未采取行动，仅仅是因为不值得花费时间和精力；然而，当资本支出计划达到数千亿美元时，“值得”花费时间和精力的标准就发生了变化。

这里可参考AMD在数据中心崛起的故事。其崛起并未发生在本地部署或政府领域（这些领域仍由英特尔主导），而是大型超大规模企业投入时间精力重写底层软件，实现对AMD与英特尔的真正中立支持，从而让AMD凭借性能优势赢得市场。当前英伟达面临的挑战在于：其市场由少数高度集中的客户构成，这些客户拥有（目前尚未充分利用的）资源来突破CUDA壁垒——正如他们此前对英特尔差异化策略所做的那样。

显然英伟达对此忧心已久。以下引文摘自《英伟达的浪潮与护城河》——该文撰写于2024年Blackwell架构发布后市场炒作周期顶峰期：

这篇文章由此形成闭环：在ChatGPT问世前的时代，英伟达正围绕其GPU构建强大的（免费）软件护城河；但当时面临的挑战在于，尚不明确谁将使用这些软件。而今，这些GPU的应用场景已清晰可见，且应用层级远高于CUDA框架（即模型之上）；加之寻找NVIDIA替代方案的巨大激励，使得逃离CUDA的压力与可能性都达到了前所未有的高度（尽管在底层工作尤其是训练领域仍遥不可及）。

英伟达已开始应对：我认为理解DGX云服务的一种方式是，这是英伟达试图在AMD芯片性能更优（因客户已标准化采用）的时代，继续抢占仍在采购英特尔服务器芯片的市场；而NIM则是另一种构建锁定效应的尝试。

但值得注意的是，英伟达在Blackwell架构上的利润率似乎低于市场预期；未来是否需要进一步让利，不仅取决于芯片性能，更取决于能否在软件护城河领域重新构筑优势——而正是推动GTC大会成为盛会的技术浪潮，正不断侵蚀着这道护城河。

需要说明的是，Blackwell的利润率表现良好——在计算资源普遍紧缺的当下本应如此。事实上这或许使整个争论失去意义：假设TPU会蚕食GPU市场份额，其隐含前提是两者非此即彼；真正的决策者可能是同时生产这两类芯片的台积电，它才是制约AI泡沫的真正制动器。

ChatGPT与护城河韧性

与英伟达不同，ChatGPT面向两个规模更大的市场。其一是开发者使用其API的市场——至少根据OpenAI的说法，这个市场粘性更强且更抗拒改变。这合乎逻辑：使用特定模型API的开发者旨在打造优质产品，尽管人人都在强调避免锁定的必要性，但多数企业更倾向于基于现有技术进行扩展以获取更大收益，而对许多公司而言，OpenAI正是其技术根基。对谷歌而言，逐个应用程序争取业务远比向企业高层展示电子表格演示文稿（说明前期成本和总拥有成本）困难得多。但API成本依然重要，而谷歌在此几乎必然具有结构性优势。

然而最大的市场当属消费领域——谷歌的立身之本。谷歌能在搜索领域占据压倒性优势，既不受竞争威胁也不受监管制约，根本原因在于数十亿消费者每日主动选择使用谷歌服务，且日均使用多次。诚然谷歌通过向合作伙伴支付费用促进了这一过程，但这只是其掌控需求链条的下游环节，而非核心驱动力。

这种现实的悖论在于：谷歌看似脆弱的地位——竞争者只需一次点击就能取代它！——实则正是其力量源泉。正如美国诉谷歌案所揭示：

数字化进程加速导致集中化加剧（这与许多人最初对互联网的设想恰恰相反）。它同时也为消费者带来诸多益处——归根结底，聚合平台正是通过打造更优质的产品赢得市场——这正是聚合平台广受欢迎而传统垄断者却不然的原因。遗憾的是，太多针对科技行业的反垄断批评都忽略了这一本质差异……

确实存在一种观点认为，谷歌不仅在购物领域，甚至在本地搜索等垂直领域，正通过不断提供自有搜索结果来扼杀搜索引擎所依赖的网站。但与此同时，消费者完全可以绕过谷歌直接访问这些网站或下载其应用程序。消费者选择不这样做，并非因为谷歌在限制他们——这根本不可能！——而是因为他们自己不愿如此。监管机构当真有权纠正消费者自愿做出的选择吗？

这个问题的答案不仅在哲学层面上是“否”，在现实层面上也应是“否”——正如欧洲持续上演的谷歌购物风波所证明的。正如我去年十二月指出的，欧盟委员会在该案中不断改变补救措施的立场，并非因为谷歌态度傲慢，而是因为试图通过改变消费者偏好来瓦解聚合平台，无异于徒劳无功。

超大规模企业的CEO可下令绕开CUDA；应用开发者可权衡谷歌成本结构，决定是否值得改变支撑其应用的模型；但要改变每周使用ChatGPT的8亿多人习惯，这场战役只能由每个个体单独应战。这正是ChatGPT与英伟达对抗谷歌时真正的差异所在。

应用商店这类平台通过支持差异化供应商，得以从这些供应商驱动的交易中抽取利润分成；而聚合商则将供应商完全商品化，但此举旨在最大化用户注意力，进而通过广告实现变现。

实现供应商商品化与网络效应内部化的关键在于拥有海量独立用户。由此延伸，广告既是变现用户群体的最佳途径，也是最初积累庞大用户基数的核心手段。

ChatGPT显然处于有利位置。曾几何时，人们认为内容商品化程度不可能超越谷歌或脸书，但大型语言模型恰恰实现了这一点：其生成的答案是对模型构建者所能获取全部知识的统计整合，对每个个体而言完全独特；同时，每个用户的操作行为——至少理论上——都将使模型随时间推移不断优化。

由此可知，ChatGPT理应采用广告模式。这不仅关乎盈利需求：广告将使ChatGPT成为更优质的产品。它能吸引更多用户高频使用，获取更丰富的反馈；通过捕捉购买信号——并非来自联盟链接，而是来自个性化广告——将形成更深入的用户画像，从而提供更精准的响应。此外，这还将显著加深OpenAI的护城河——这一附加价值与本文主题高度契合。

谷歌的优势

谷歌赢得用户注意力之战并非没有可能。该公司在图像和视频生成领域拥有明显领先优势，这也是我撰写《YouTube：谷歌长矛的尖端》一文的原因：

简言之，尽管众人皆知人工智能将颠覆搜索领域，但对YouTube而言，人工智能实为持续性创新：它能绝对意义上增加优质内容总量，且长期来看能实现更优利润率。

这里存在一个价值万亿的问题：从长远看，文本与视频何者更具决定性？谷歌固然渴望全面主导，但若必须抉择，是掌控视频领域更重要，还是掌控文本领域？我前文所述的社交网络发展史表明，从长远来看，视频对更广泛人群的吸引力远超文本。

换言之，科技与媒体从业者关注的焦点历来与真正创造最大服务规模或最高利润的领域存在偏差：像我这样的人，或阅读我文章的读者，关注文字与思想；真正重要的服务则专注于视频与娱乐领域。鉴于人工智能对后者的关键作用，YouTube极有可能成为最大赢家——尽管那些曾不解Twitter为何不及Facebook的人，如今正为文本生成和编码能力而疯狂。

谷歌显然具备用户变现能力，即便其尚未在Gemini启用广告（尽管已在AI概览功能中实现）。正如埃里克·塞弗特在近期Stratechery访谈中所指出的：谷歌在搜索引擎公开上线不到两年就实现了盈利。多年来支撑谷歌所有创新的根基，远非风险投资资金所能比拟的，正是搜索业务收入造就了今日的科技巨头。由此观之，OpenAI拒绝为已面世三年的ChatGPT推出广告产品并持续迭代，实属商业失职——尤其当该公司正签署价值逾万亿美元的计算资源合同时。

反观谷歌，其雄厚资源足以发动“一战式消耗战”追赶ChatGPT的用户领先优势。OpenAI本应保持不可撼动的领先地位，但该公司执意仅通过订阅制变现——这不仅导致多数用户体验下降，更在收入最大化层面面临价格弹性挑战——此举正为真正重视盈利的企业敞开大门。

换言之，TPU对英伟达的长期威胁在于利润率稀释：实体产品的困境在于必须向购买者收费，这容易引发与低价替代品的不利比较——尤其当客户规模扩大且价格敏感度提升时。对OpenAI持更乐观态度的原因在于广告模式颠覆了这一逻辑：由于用户无需付费，其盈利潜力没有上限，这意味着规模越大，潜在利润率越高，从而扩大投资总额。但问题在于，广告模式尚未真正成型。

最后

我的重点始终是聚合理论，以及“控制需求凌驾于一切之上”的信念；而谷歌正是我心中的终极主角。此外，我确实认同英伟达这类创始人主导企业所具备的创新力与发展速度，也始终担忧谷歌的官僚体系与颠覆性潜力会使其不如OpenAI灵活激进。但最重要的是，我坚信8亿用户带来的市场力量与防御能力，这正是我认为ChatGPT仍拥有显著护城河的原因。

与此同时，我理解市场为何对谷歌如此恐慌：从变现能力、数据储备、基础设施到研发实力，谷歌的结构性优势如此显著，足以让人明白OpenAI创立的初衷正是源于对谷歌称霸人工智能领域的忧虑。很容易想象这样一种结局：谷歌的投入将比任何其他因素都更具决定性——这意味着我最重要的理论之一正面临终极考验（或许正因如此，我对OpenAI回避广告的做法深感沮丧）。

谷歌曾有过先例：搜索引擎就是企业仅凭更优产品就能赢得开放市场的终极范例。聚合者凭借优势开拓新市场；如今的关键问题在于：当某家企业已形成规模优势时，能否被资源的压倒性投入所颠覆？尤其当其因拒绝采用聚合者的最优商业模式（编者注：广告）而削弱自身优势时。我既紧张又兴奋地期待着聚合理论究竟能走多远。

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