文章核心观点 - Google通过发布新一代大模型Gemini 3和自研TPU芯片，实现了从被质疑到被行业追捧的戏剧性反转，其长期投入的“全栈式AI”体系开始显现威力 [1][2] - 公司的成功并非仅因模型技术的突破，更关键在于其整合了芯片、模型、云基础设施、搜索规模、移动端生态和数据资源的系统性优势 [2][15] - 国内AI竞争格局中，豆包在用户规模上领先，但阿里和百度展现出通过构建类似Google的完整技术体系以实现长期反转的潜力 [16][18][22] Google的AI实力反转 - 新一代大模型Gemini 3在性能上碾压了更大模型，基于Gemini 3 Pro的Nano Banana Pro巩固了公司在AI生成图像领域的领先地位 [1] - 自研TPU芯片被视为英伟达算力霸权的最大变量，Meta正评估大规模采购，导致英伟达股价下跌近7% [1] - Anthropic宣布了最新一批百万级的Google TPU订单，OpenAI前首席科学家Ilya Sutskever新创立的SSI也选择Google TPU作为算力来源 [1] Google的AI战略与体系 - 公司坚持“AI-first”战略和“全栈式AI”路线，整合了全球第三大云计算、自研AI芯片、大模型训练和AI应用开发 [5] - 2023年4月，Google Brain与DeepMind合并为统一团队，由DeepMind创始人Demis Hassabis统一指挥，消除了内部路线分歧和组织壁垒 [8] - TPU芯片的研发节奏加快，从为内部服务扩展到外部大规模商用，提升了Google云的竞争力 [10] - 从Bard到Gemini的转变伴随着“架构统一工程”，所有模型共享同一套架构、训练方法和评测体系 [12] Google的AI产品化应用 - 搜索业务支持AI预览并正式上线AI Mode，Pixel手机集成不同尺寸的Gemini模型，在影像、翻译等方面带来体验升级 [13] - NotebookLM和Nano Banana作为原生AI应用，分别重构了学习与知识管理、推动了更轻快的视觉生成 [15] - 公司拥有全球规模最大的搜索场景、Google Photos和YouTube的海量多模态训练素材，构成数据优势 [7] 国内AI竞争格局 - 豆包App月活用户达到1.59亿，超越DeepSeek的1.45亿，火山引擎公有云大模型调用量份额逼近一半，日均token调用量突破30万亿 [17][18] - 阿里通过Qwen系列模型在全球开源社区建立号召力，Qwen2.5到Qwen3-Max将模型能力推到国际一线，并以千问整合技术体系向C端输出 [19] - 百度文心5.0采用原生全模态架构和万亿参数规模，与昆仑芯深度绑定，在AI云、自动驾驶等To B/To G领域保持技术完整性和纵深优势 [21]