Google千日逆轉 打出漂亮反攻

Gemini 3大獲好評,逼急OpenAI


當OpenAI忙著結盟擴張,Google已用近千天時間,悄悄把AI變成基礎能力,成功靠「生態系」走出反超之路。

文—林以璿

迪士尼近期宣布攜手Open-AI,將生成式AI導入旗下內容製作與角色互動場景。幾個月內,OpenAI接連拉攏超微、輝達等晶片大廠,頻頻對外釋出合作消息。以ChatGPT生成式AI吃下八成市佔的新創,正以前所未見的速度擴張朋友圈。

表面上看,這是一場明星IP與頂尖模型的強強聯手;但在矽谷科技圈眼中,這強力結盟的動作被解讀為:OpenAI緊張了。

Google的AI化升級

讓他們警覺的是老牌科技巨頭Google,正用「生態系」打出翻身仗。Google推出的Gemini3,在業內引發大規模的試用後好評。

焦點不只在模型本身,而在於Google如何把AI快速嵌入既有產品之中。搜尋可以直接「看懂」影片內容,Android能跨app幫你完成任務,YouTube的影音資料庫成為模型的即時感官。

「AI不再是某個app,而是無處不在,」Google台灣區前董事總經理簡立峰簡潔詮釋。

「Google本來就站在一個不可能輸的位置,」Digitimes副總監蔡卓邵分析,Gemini 3把Google現有的生態系做了一次AI化升級,把競爭重心從「誰的模型更強」,轉向「誰的生態更完整」。

實際上,早在二○二四年九月,外界還沒意識到時,Google就已出現「發功」跡象。

佈局反超早見苗頭

當時在國際上具指標性的AI模型評測平台LMArena上,透過開放社群機制、累計超過三百萬次人類投票、完成逾四百項模型對照測試的結果顯示,Google發表的圖像生成模型「Nanob anana」,在多項評測中明顯領先OpenAI的既有模型,讓Google在單一模型能力上,首度出現關鍵交叉,在特定面向超越OpenAI。

由於LMArena採取開放社群、盲測比對的評測機制,Google、OpenAI、Meta、xAI等一線業者的最新模型,往往會在這裡率先接受外部實戰測試;其排名與使用者回饋,也因此被視為觀察模型實力消長的重要參考指標。

LMArena的共同創辦人、來自台灣的江韋霖告訴《天下》,這次評測結果的意義,並不在於單一模型分數的高低,而在於它釋放出一個明確訊號:「這是第一次讓市場清楚看見,Google不只在生態系與資源上佔優勢,連模型本體能力,也已完成追趕,甚至在部份場景中出現反超。」

這也意味著,在暫時不談生態系、只比較單一模型能力前提下,Google已不再處於落後位置,為後續生態系反攻奠定了技術上的正當性。

回頭看這場近千天的逆轉,關鍵並非單一產品發布,而是從二○二二年底ChatGPT帶來的震撼、二三年啟動並完成關鍵組織整併,到二四年後全面加速追趕,Google一步步把戰線拉回自己熟悉的節奏。


Google的AI實力不容質疑,卻因管理問題導致AI進程延宕,但仍讓對手繃緊神經。(Getty Images)

反攻關鍵:改體制、穩算力

這場近千天的反攻,關鍵在於兩件事:改體制、穩算力。

ChatGPT在二二年底掀起風暴後,市場一度質疑,為何技術底蘊深厚的Google反應顯得遲緩。江韋霖觀察,問題並非缺乏技術,而是長期累積的結構矛盾。

多年來,Google的AI能量分散在不同體系之中,一邊是由資深工程權威迪恩(Jeff Dean)領軍的Google Brain,另一邊則是以哈薩比斯(Demis Hassabis)為首、研究取向濃厚的Deep Mind。研究成果豐碩,卻難以在第一時間形成統一戰力,甚至連對外推出的產品,都橫跨多個部門。

「Google在人才與研究上其實沒有輸過,很多OpenAI的早期突破,都是基於Google十年前的研究,」江韋霖說。ChatGPT出現後,Google在二三年正式啟動組織整併,並做了一個關鍵決策,將Gemini定位為唯一核心模型,藉此把分散多處的AI能量,整合到同一個決策與產品節奏之下。

這次組織整併的關鍵意義,不只是把模型統一命名為Gemini,而是讓研究、算力與產品推進,第一次被拉回同一條時間線上運作。等於是以Gemini為核心,打造一個生態系,也正因如此,進入二四年後Google的追趕速度才會明顯加快。

一名資料服務科技公司執行長觀察,「目前看到Google算是佔上風了。」她解釋,OpenAI產品佈局較單一,Google某種程度像雲端的微軟,等於它嵌入自家AI服務的時候,打擊點很廣。

「這是它(Google)的優勢,而且自產自銷,還擁有全世界web page的資料,這事情很可怕,」這名執行長觀察Google反超模式並總結:Google在個人市場是王者,也有企業服務,還自有資料做演算法,嵌進自家AI服務;這比OpenAI強。



撐起生態系的算力基礎TPU

一名使用Google Cloud和AI服務的台灣電商高層指出,Google數據處理能力之所以強大,關鍵是「從硬體層面開始解決問題」。他透露,Google內部有客製化晶片TPU設計團隊,甚至連AI資料中心架構都不假手他人,而由自家團隊來設計。

生成式AI在二三年後進入大規模部署階段,算力迅速成為產業共同瓶頸。但早在生成式AI成為主流之前,Google就投入自研客製化晶片(ASIC)TPU,至今有十年光景,遠早於同樣發展雲端服務的AWS及微軟。

隨著生成式AI需求爆發,Google提早佈局硬體基礎底盤的策略,開始顯現戰略價值,讓AI能夠被大量、低成本地嵌入既有產品之中,成為如簡立峰口中「像電力一樣」的基礎設施。也讓Google有底氣,打破算力成為成長天花板的瓶頸。

根據摩根士丹利十一月份報告,二○二六年Google的TPU晶片出貨量預估總計為三百萬,是台積CoWoS ASIC領域中量體最大的客戶。

蔡卓邵分析,不同於高度仰賴外部GPU供應的競爭者,Google在這一輪競賽中展現出結構優勢。「許多企業在評估要採用哪家模型時,其實會一併考量背後的算力來源、成本結構,以及能否穩定部署在既有雲端環境中。」從組織整併到算力底盤,再到模型能力的關鍵交叉,Google終於具備把AI規模化、常態化,推進到整個生態系的能力。

Google以生態系站回第一線,並不意味著OpenAI就此出局。這場競爭,已不只是兩個模型的對決,而是兩條截然不同的路線,正在分岔。

OpenAI仍然市佔率最高

生成式AI的市場規模仍在快速擴張,從個人助理、創作工具到企業應用,遠未定型。江韋霖指出,OpenAI目前仍是市佔率最高的玩家,擁有規模龐大的使用者基礎,這本身就是一項難以忽視的資產。

「它現在最關鍵的問題,變成怎麼變現,」江韋霖說,只要能在訂閱、企業服務或廣告等模式中,找到穩定的商業路徑,OpenAI仍有機會在這場競賽中站穩腳步。

回顧這場近三年的競逐,AI產業的戰場已悄然轉換──從最初比拚模型誰先推出、誰更驚豔,到如今,逐步走向定位與角色的分化。隨著AI進入下一個階段,二○二六年或將是各家路線愈發清晰的一年。

…本文摘錄自 天下雜誌 2025/12月 第839期
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