文章核心观点 - AI产业主导权正从硬件算力向软件应用和全栈生态转移 英伟达凭借GPU和CUDA生态建立的硬件霸主地位面临挑战 谷歌凭借Gemini 3模型、TPU芯片及庞大的应用生态 正在挑战并可能改变AI行业的竞争格局 行业竞争焦点已从“算力竞赛”转向“应用比拼” [2][4][5] 英伟达面临的挑战 - 其基于通用GPU算力的商业模式面临专用芯片的挑战 谷歌TPU经过十年研发 在算力能效比上已超越通用GPU [2] - 其算力版图出现分裂迹象 谷歌TPU已开放租售给Meta等公司 Anthropic计划弃用GPU转而购买百万TPU芯片用于训练Claude模型 [2] - 公司投资OpenAI以绑定供应链 此举被解读为应对算力分裂趋势的防御策略 同时其剑指五万亿美元市值的雄心遭遇阻力 显示市场预期可能见顶 [2] - 行业周期发生变化 早期硬件是瓶颈 英伟达可“挟算力以令诸侯” 如今应用成为关键 其优势被削弱 [4] 谷歌的竞争优势与战略 - 采用“模芯耦合 软硬一体”的系统化战法 Gemini 3模型在推理、多模态、编程能力上表现卓越 尤其具备智能体能力 可实现自主任务拆解和应用生成 推动AI从“答问”进入“干事”阶段 该模型完全基于TPU训练和推理 反哺芯片迭代 形成软硬一体的闭环优势 [3] - 拥有强大的生态网络以实现即刻变现 旗下YouTube、Android、Workspace、云服务等产品成为Gemini 3的分发渠道 月活用户达数十亿量级 模型发布当日即注入核心产品 云业务AI收入已达每季度数十亿美元 同比增长超过200% [3] - 资本雄厚且进行长线全栈布局 Alphabet每年投入数百亿美元用于AI基础设施建设 涵盖TPU工厂、数据中心和模型研发 公司构建了从底层芯片、数据治理到上层模型和应用的完整自主可控产业链 增强了产业韧性 [3] - 其战略恰逢行业从“硬”转“软”的大趋势 软银、桥水等资本从投资英伟达转向投资OpenAI 反映了这一趋势 谷歌以模型为矛、生态为网、芯片为根 抓住了时机 [4] 行业竞争格局演变 - AI争霸已从“算力竞赛”转向“应用比拼” 得场景者得天下 [4] - 竞争格局正演变为多元竞合的局面 下一轮竞争中 算力仅是入场门票 而应用场景才是决定座次的关键 [5] - 谷歌凭借技术、战略和时机的结合 正展现出成为行业新主导者的强劲势头 [5]