Matthew Berman 谈 Gemini 3 与 AI 竞争格局

2025 年 11 月 Gemini 3 发布后，我认为 Google 在 AI 领域处于异常有利的位置。The Information 报道了 Sam Altman 的一份内部备忘录：他承认 Google 的进展，警告 OpenAI 可能面临暂时的不利影响，同时表示相信 OpenAI 最终会领先。我借这篇报道来审视竞争格局。

我认为模型性能差距正在缩小，Google 和 Anthropic 在一些测试中超过了 OpenAI。据报道，Altman 说对许多人而言，ChatGPT 仍然是 AI 的代名词；我同意其品牌很强大，但随着竞争对手把 AI 集成到人们已经使用的产品中，这种优势可能逐渐减弱。

据报道，备忘录还描述了同时成为领先研究实验室、基础设施公司和产品平台的挑战。我欣赏这种雄心，但认为这份清单体现了 OpenAI 处境的艰难。我的比较旨在探讨哪些公司已经具备参与竞争所需的要素。

展示的基准表显示，Gemini 3 Pro 在多项列出的指标上领先 GPT-5.1。我认为 Gemini 是领先模型，同时强调基准成绩只是拼图的一部分。我将 Google 最近的股价上涨与投资者认识到它更广泛的优势联系起来，但这种因果解释是我的解读。

我的评分表比较 Google、Microsoft、Meta、Apple、AWS、xAI、OpenAI 和 Anthropic。标准包括前沿模型、基础设施、模型多样性、自研芯片、现有收入、研究人员、消费硬件、用户群、数据和产品集成。绿色表示我认为公司具备该能力，黄色表示正在努力，红色表示我没有看到；这些都是简化的判断。

在前沿模型方面，我把 Gemini 3 Pro 与 xAI、OpenAI 和 Anthropic 的产品列在一起。我将 Meta 标为正在研发更强的模型，并认为 Microsoft、Apple 和 AWS 没有可比较的前沿模型。这些评分描述的是我录制时的看法，并不意味着其他公司没有 AI 模型。

我认为 Google、Microsoft、Meta、AWS 和 xAI 具备 AI 基础设施，也把 Apple 列入其中，因为它的芯片可以在本地和私有云中运行模型。我将 OpenAI 和 Anthropic 标为正在建设基础设施。这是对不同类型能力的简化比较，而不是对所有权或云服务使用情况的详细核算。

基础设施需要大量资本。我认为，拥有多元收入和现金的成熟公司可以大举投资 AI，同时承受错误决策的后果，而 OpenAI 和 Anthropic 面临更大的融资压力。我引用 Mark Zuckerberg 愿意大规模投资的说法，以及他认为 Meta 即使赌错也能生存的观点；我提到的破产情景是我看到的风险，并非已经确定的结果。

提供其他公司的模型是另一项优势。企业客户可能希望根据价格、效率或特定任务在不同模型间切换，而非依赖一家供应商。我把 Microsoft 和 AWS 作为提供广泛模型选择的平台例子，尽管我不认为它们自己的模型处于前沿。

自研芯片通过协调硬件与模型工作负载，可能改善效率、成本和延迟。我重点提到 Google 成熟的 TPU、Apple silicon 和 AWS Trainium，并表示 Microsoft 与 Meta 正在开发自己的芯片。我的图表还将 xAI 和 OpenAI 标为正在研发芯片，而我对 Anthropic 的情况不确定。

即使 AI 投资需要时间才能获得回报，现有收入也能让公司有余力为基础设施提供资金。Google、Microsoft、Meta、Apple 和 Amazon 拥有成熟业务，而我认为 xAI、OpenAI 和 Anthropic 在建设方面更依赖融资。这比较的是资金来源的多元程度，并不是说 AI 公司没有收入。

在我看来，顶尖研究人员不可或缺。由于 Apple 行事保密，我不确定其研究团队的具体情况；我也好奇 AWS 如何安排研究人员的工作。这些是我的印象，并非对每家公司人才的全面评估。

消费硬件可能成为重要的 AI 交互界面，无论是手机、眼镜还是耳机。Google、Microsoft、Meta、Apple 和 Amazon 已经拥有设备或平台；我还提到 OpenAI 与 Jony Ive 合作开发未来硬件。在我看来，Anthropic 采取的是不同的、以企业为重点的路线。

推出新的 AI 功能时，现有用户群能够提供分发渠道。我提到了 Google Search、Microsoft 产品、Meta 的社交平台、Apple 设备、Amazon 客户、X 和 ChatGPT。我认为 Anthropic 更关注企业，而非建立同类消费用户群。

我认为专有数据也是潜在优势，特别是 Google Search、YouTube、Maps、Android 和办公产品的数据。Microsoft、Meta、Apple、Amazon 和 X 的服务也有数据。数据的存在并不意味着可以将私人用户内容用于训练：权限、隐私政策和技术访问条件都很重要。

最后一项是集成：把模型变成消费者和企业已在使用的产品中的实用功能。我认为 Google 和 Microsoft 特别适合通过现有产品套件分发 AI。我觉得 Meta 对社交的侧重范围较窄，Apple 还有更大的集成潜力；OpenAI 和 Anthropic 则往往需要连接其他公司的产品。

综合来看，我把 Google 排在第一。录制后，我得知 Google Cloud 提供 Anthropic 模型，于是把最初的模型多样性评分从红色改为黄色。这个更正加强了我的判断，但分类和评分仍然是我个人的看法，并非客观排名。

我支持 Google 的理由是其结合了领先模型、基础设施、TPU、现有收入、研究人员、设备、用户、数据和产品集成。我因 Microsoft 的平台和模型分发能力将其排在第二，尽管我认为它没有自己的前沿模型。如果 Meta 和 Apple 改进其 AI 产品，我也看到了它们的机会。

最后，当时的报道说 Meta 正在就斥资数十亿美元购买 Google TPU 进行深入洽谈。我认为潜在采购可以降低对单一芯片供应商的依赖，也表明 Google 可能在技术栈更多环节与 NVIDIA 竞争。报道描述的是讨论，并非已经完成的交易；战略影响则是我的解读。