在一片AI泡沫论的声浪中，谷歌携Gemini 3.0上演王者归来 ，全面碾压GPT5.1等竞品 ，重登AI大模型王座 。
从群嘲掉队到逆风翻盘，谷歌以全模态路线宣告：AI之争已从参数军备竞赛转向生态落地鏖战 。
长坡厚雪的AI赛道 ，正赛或许才刚刚开始 ，而获胜的底牌似乎已被谷歌揭晓。
一 、持续创新，保持不下牌桌的能力
DeepMind首席科学家（Gemini项目负责人奥里奥尔·维尼亚尔斯（Oriol Vinyals）透露 ，谷歌从掉队到翻盘的秘诀 ，就在于“改进了预训练和后训练” 。
专家分析，Gemini 3.0的进步可能源于谷歌的多维度创新 ，包括数据质量提升 、架构微调、训练稳定性增强 ，以及Tree of Thoughts（思维树）和Context Engineering（语境工程）等一系列前所未有的创新，成就了一个更“懂你 ”的Gemini 3.0 。
大模型训练作为一项复杂系统工程，数据 、算力 、参数等每一个环节的增益 ，都能推升模型性能。
在大厂们笃信大力出奇迹的Scaling Law（规模定律） ，纷纷砸钱堆算力、扩数据 、加参数来提升模型性能的路径依赖之外，还有大量调整参数 、优化算力配置、打磨数据效率的“苦活累活 ” 。过去 ，华人工程师因为“只擅长在Scaling Law框架下做优化 ，却做不出 Transformer 这类架构级创新”的偏见，被戏称为“参数调优工 ” 。
而在Scaling Law瓶颈愈发显现的当下 ，“榨干Scaling Law ”的本领 ，恰恰成为华人工程师最明显的优势。即便哪天Scaling Law在数据和算力上完全失效，至少在华人工程师规模上还会依然奏效 。
事实上 ，华人工程师的数量和质量 ，已经成为硅谷风投评估AI初创公司的核心指标之一 。
100万，这是黄仁勋在讲话里反复强调的数字。中国拥有100万全职AI开发者 ，全天候投入AI研发 ，而放眼整个硅谷，最多只有2万人全职在做基础模型。
虽然中国公司给出的薪酬，尚难与硅谷的竞争对手相匹敌 ，但正如OpenAI联合创始人兼CEO山姆·奥特曼（Sam Altman）所说 ，“最后赢的会是‘传教士’，而不是‘雇佣兵’” 。
无论AI竞赛的终点是AGI（通用人工智能）还是ASI（超级人工智能） ，人类迈向AI时代的科技长征依然雄关漫道 。大浪淘沙 ，千帆竞渡，唯有创新 ，持续创新 ，才能不被淘汰出局。
曾几何时，谷歌仍是傲视寰球的AI霸主 ，它亲手缔造了Transformer架构 ，却为OpenAI等后来者送上嫁衣 。
OpenAI以颠覆性的ChatGPT开启了生成式AI新纪元，而DeepSeek又以面壁者的姿态 ，一举击碎OpenAI精心构筑的商业壁垒 。
华山之巅 ，没有永远的王者。
DeepSeek证明了中国有能力赢 。
谷歌证明了比赢更重要的是，保持不下牌桌的能力 。
二 、应用为王，生态协同路线的降维打击
经历了2023年初Bard的黯然失利 ，谷歌痛下决心 ，合并Google Brain和DeepMind两大山头，集中优势兵力All in Gemini ，同时要求谷歌所有产品线积极寻求与Gemini整合。这既是为了集中资源打造最强模型 ，也是基于谷歌商业帝国生态优势作出的战略选择 。应用生态正是OpenAI等后起之秀最大的短板 。
凭借Gemini 3.0，谷歌终于打通了模型+生态的任督二脉。
原生多模态能力构成了Gemini 3.0的核心优势 。特别值得注意的是 ，在ScreenSpot-Pro测试中 ，Gemini 3.0的得分达到72.7%，是GPT-5.1（3.6%）的20倍 ，表明该模型在理解屏幕截图和用户界面方面实现了质的飞跃 。正如谷歌CEO Sundar Pichai所言："令人惊叹的是 ，仅仅两年时间，AI已从单纯处理文本和图像 ，发展到能够读懂场景。"
Gemini 3.0的发布绝非一次单纯的模型升级 ，而是整个谷歌生态的“联合作战 ”。
发布当天即实现与谷歌全系产品的深度整合，通过Gemini App 、Google搜索AI模式、AI Studio和Vertex AI等渠道向用户开放，直接触达20亿搜索月活用户、6.5亿Gemini App用户和1300万开发者 。构建了覆盖消费级应用 、企业服务和开发者工具的全模态AI产品矩阵 。
这种“生态预装 ”的策略 ，打破了AI模型与应用场景的割裂感 ，使技术升级第一时间转化为更智能的用户体验，也让谷歌旗下原本各自为战的产品线形成了前所未有的协同效应——从消费端到企业端 ，从产品层到基础设施层 ，通过Gemini 3.0，实现“一通百通”。
谷歌这回的打法 ，是对大力飞砖模式的纠偏 ，也是AI应用价值的回归 。
区别于美国算力优先的发展路径，中国一直坚持应用为王的发展模式 ，上海一年一度的世界人工智能大会（WAIC） ，就是一面很好的镜子，从大模型到具身智能 、从产业实例到生活场景 ，AI应用百花齐放、目不暇接 。新一轮规划实施的“人工智能+ ”行动 ，又持续力推AI在科研 、经济 、民生、治理等重点领域里的应用落地。
构建繁荣的应用生态有两个关键条件，一是足够大的市场规模（用户量），二是足够开放的发展环境 。
恰好中国拥有庞大的市场规模 ，并坚定支持AI开源的政策立场 ，使AI应用能够迅速从概念实现商业化 、普惠化，通过“应用—数据—技术 ”循环 ，使AI真正成为经济社会发展新引擎 ，而非纸面繁荣的烧钱黑洞 。
美国显然意识到AI算力投入与应用回报严重失衡的问题，最近特朗普正式签署“创世纪计划” ，被称为AI版“曼哈顿计划” ，核心目标是：利用AI推动核聚变 、芯片、生物技术等领域科研突破。
三 、算力平权，英伟达帝国的第一道裂缝
在此之前 ，英伟达凭借“唯一卖铲人 ”的地位 ，几乎垄断了AI算力市场，以80%毛利率坐收“GPU税 ” ，全世界的AI公司再嫌贵 ，也得咬牙买单 。
但Gemini 3.0完全依托谷歌自研的第七代TPU（Ironwood）训练得来，成本仅仅是英伟达路线的一半 。
这是算力平权的标志性转折。
换句话说，对比深度绑定英伟达路线的OpenAI和Anthropic等AI公司 ，在同样的预算下 ，谷歌可以干成双倍的事情 。如此悬殊的成本差距，只会造成两个结果 ，要么英伟达降价 ，要么更多芯片开始分食英伟达的市场 。
Meta就在第一时间宣布起义投诚，准备下单数十亿美元采购谷歌TPU ，无论是否真心 ，都在说明一个不争的事实，天下苦英伟达久矣。
尽管英伟达自诩领先行业整整一代——相较于定制化芯片 ，英伟达能提供更卓越的性能 、更强的通用性与可替代性。
但Gemini 3.0证明了模型架构和定制化芯片的深度协同 ，可以带来非线性的能力突破 。
市场已经逐渐接受这一共识：不用英伟达的芯片也能训练出最顶级的AI模型 。
目光转到中国，这一幕似曾相识 ，自主可控 ，殊途同归。
黄仁勋预测，“到2027年，中国将拥有比全世界其他国家加起来还多的AI算力 。”
得益于相对廉价的算力 ，中国公司能够用更多的资源去投入AI应用研发 。算力从“奢侈品 ”向“基础设施 ”的回归 ，也是AI产业真正走向普惠的前提。
四、架构级创新，条条大路通罗马
Gemini 3.0的卓越性能证明了Scaling Law至少目前依然有效 ，但活跃在AI前沿的研究者已经把目光投向了更远的地方 。
OpenAI创始人之一Ilya认为 ，“预训练+Scaling”路线已经明显遇到瓶颈 。与其盲目上大规模，不如把注意力放回到“研究范式本身 ”的重构上。
这与图灵奖得主 、Meta前首席AI科学家Yann LeCun（杨立昆）坚定呼吁“LLM已死 ”的观点高度一致 。
那么 ，在LLM之外 ，AI的下一站何去何从？
World Model（世界模型）是一个公认的选项 。
李飞飞在《世界模型宣言》中旗帜鲜明地指出：LLM 已触及天花板，空间智能才是AI的下一个十年。她为世界模型定义了三大核心能力：生成性 ，创造符合物理定律 、空间一致的3D世界；多模态 ，处理图像、视频、文本 、动作等多种输入；交互性，基于动作预测下一个世界状态 。这种范式转换 ，使AI从“能说会道”到“能看会做 ” ，从“描述世界 ”到“创造和互动世界” 。
类脑研究或许也值得期待，因为越高级的智能，越善于小样本学习。
Aizip联合创始人陈羽北提出一个观点：大模型未必大在数据 ，而是大在架构。人脑拥有极高的数据效率 ，十几岁小孩接触的语料总共不到100亿Token，但人类的大脑结构却非常复杂 ，包含860亿个神经元 。类脑研究的进展 ，极有可能推动AI从“暴力计算+海量数据 ”的低效范式，转向“生物结构+高效计算 ”的新架构 。
Ilya宣称：AI正从“规模时代” ，重新走向“科研时代”。
对于深度依赖Scaling Law红利的OpenAI来说 ，不一定是好事 。但对谷歌这样的研究型公司，一定是机会 。
相比在Transformer架构下进行极致调优 ，中国也早已启动AI的架构级创新计划：
一是多路并进 ，加强人工智能基础理论研究，支持多路径技术探索和模型基础架构创新。
二是高效训推 ，加快研究更加高效的模型训练和推理方法 ，推动理论创新 、技术创新、工程创新协同发展 。
三是扩充模态，探索模型应用新形态，提升复杂任务处理能力 ，优化交互体验 。
四是迭代提升 ，建立模型能力评估体系，以科学评估促进模型能力持续迭代提升。
Gemini 3.0之后 ，谷歌把AI竞赛打成了明牌 ，“老牌AI帝国 ”的护城河深不可测 。但假以时日，中国AI的护城河可能更深更广 。科技竞争 ，唯创新者胜。
（作者陶鹤山为数字经济工作者 ，从事数字化领域政策规划）
东财图解·加点干货（文章来源：澎湃新闻）
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