究竟是什么样的更新，才能让谷歌CEO皮查伊称之为“众望所归”（Answering a top request from our users）？
那就是谷歌Gemini最新的Personal Intelligence功能。
它通过连接用户的Gmail、Google Photos、YouTube和搜索等应用数据，使AI能够跨数据源进行推理，并提供高度个性化的回答，真正意义上向“AI全能管家”迈进了一步。
几乎在同一时间，谷歌还与苹果达成了一项多年期合作协议，Gemini 3将成为新版Apple Intelligence的技术底座。与此同时，一项通用商务协议（UCP）也被推出。这一系列动作密集而迅猛。
资本市场的反应立竿见影，Alphabet市值突破4万亿美元，19年来首次超越苹果。
这些更新背后，是谷歌全栈优势的集中体现。从硬件到软件，得益于其在AI产业链每个环节的深度布局，谷歌正试图通过其强大的技术栈控制越来越多的生态。
谷歌释放的信号很明确：不仅要赢，还要赢得更彻底。技术代差或许可以追赶，资金差距也能弥补，但一旦生态位的差距形成，像OpenAI这样的竞争者可能就永远无法追赶上谷歌的步伐。
01 世纪握手与生态锁死
谷歌和苹果的合作，堪称一次世纪握手。
1月12日，两家公司联合宣布达成多年期合作协议，Gemini 3将成为下一代苹果智能（Apple Intelligence）的技术底座。
这次合作并非单纯的提供基座大模型那么简单。在相关分析文章中提到，Gemini将作为后台训练导师与复杂任务处理引擎（负责信息摘要、跨应用调度等），而苹果的自研模型则处理本地敏感数据。
所有用户交互与数据流转通过苹果私有云完成，Siri的控制权与隐私标准仍由苹果掌控，核心落地场景为今年晚些时候推出的新版个性化Siri。
根据外媒报道，这笔交易预计每年为谷歌带来约10亿美元的收入，但更重要的价值是数据。Siri每天处理约15亿次请求，这些交互数据将进一步强化Gemini的Agent能力。
即便不直接触碰用户的敏感数据，Gemini依然能够了解用户的需求和处理逻辑。因此，当用户习惯在新版Siri中完成各种任务时，谷歌实质上就掌控了从用户意图到应用执行的完整链条。
几乎在同一时间，谷歌在美国零售联合会推出了通用商务协议（Universal Commerce Protocol，UCP）。这是一个开源的AI电商标准，旨在让AI代理与商业系统无缝对接。
谷歌与Shopify、Walmart、Target、Wayfair、Etsy等20余家零售和支付巨头联手打造这一协议，目标是使用户可以直接在Gemini应用和AI Mode中完成商品搜索、比价、下单和支付，无需跳转到商家网站。
这种“原生结账”体验正在彻底改写电商的流量逻辑，将入口从独立电商网站转移到了AI对话界面。在零售端，Gemini还接入了Google Shopping Graph——一个包含超过百亿商品信息的知识库，支持AR虚拟试穿、价格保护、实时库存查询等功能。
说回谷歌的Personal Intelligence功能，它与ChatGPT仅能参考过往对话历史不同，主打的是跨应用推理，分析分散在不同数据点之间的关系。
谷歌提供的案例显示：当用户站在轮胎店排队，却不知道自己的2019款本田小型货车需要什么型号的轮胎时，Gemini可以从Google Photos中识别车辆配置，从Gmail收据中找到车牌详细信息，然后建议不同的轮胎选项（例如一种适合日常驾驶，另一种适合全天候条件），其参考依据可能来自Google Photos中记录的家庭前往俄克拉荷马州的公路旅行照片。
用户可以单独控制每个数据源的访问权限，在隐私保护和功能体验之间取得平衡。谷歌强调，Gemini不会直接在Gmail收件箱或Google Photos库上进行训练，而是仅使用有限信息来改进能力，并会采取措施过滤个人数据。目前该功能已向AI Pro和Ultra订阅用户开放测试。
02 “推理经济学”下的全栈护城河
AI产业正在进入一个被称为“推理经济学”（inference economics）的时代。在这个时代，竞争优势不再由训练模型的参数量定义，而是由“以最低成本提供有用信息”的能力决定。而谷歌在这方面的布局堪称教科书级别。
谷歌使用自研的TPU芯片训练和运行模型，其优势在推理环节尤为突出。
这是因为GPU每进行一次运算，都需要频繁地从缓存或内存中读写数据。这种“存取-计算-存取”的循环在推理时会消耗大量带宽和电力。相比之下，TPU的设计让数据在处理单元之间直接传递，一旦权重加载进阵列，数据流入后就能连续完成成千上万次乘加操作，无需中间写回内存，从而大大提升了计算效率。
不仅如此，为了兼顾图形渲染、科学计算等任务，GPU拥有复杂的调度逻辑、分支预测和指令缓存，这些在纯粹的AI推理运算中属于“无效载荷”，却仍需耗费计算资源。TPU则剥离了所有非AI相关的电路，在推理时能以极高的效率进行批处理，几乎没有时钟周期被浪费在指令调度上。
此外，谷歌在TPU Pod中使用了自研的OCI（光学电路交换）技术。相比于英伟达依赖的电缆和NVLink开关，光学互联能以更低的功耗提供极高的跨芯片带宽，这使得TPU在处理超长上下文或超大模型推理时，通信开销更小。
当Gemini每天处理数十亿次查询时，每次推理哪怕只节省几美分，累积下来就是数亿美元的成本优势。
更深层的优势体现在商业模式上。谷歌并不追求AI订阅收入的最大化，Gemini Advanced的定价策略比ChatGPT Plus更便宜，甚至在某些场景下完全免费。谷歌的战略核心是“羊毛出在猪身上”：通过强化生态锁定、增加用户停留时间、提升广告定向精度来获利。
根据财报，谷歌约80%的收入仍然来自广告。对于谷歌而言，AI并不是一个全新的生意，而是一次“广告引擎的史诗级大修”。传统搜索的蓝色链接旨在让用户尽快离开，点击前往其他网站；但与Gemini对话则恰恰相反，谷歌需要用户继续留在对话界面中。用户停留时间越长，展示高价值广告的机会就越多。谷歌不直接靠卖AI能力赚钱，而是用AI让现有的广告生意变得更赚钱。
迭代速度的优势同样关键。 从DeepMind的研究想法，到TPU的芯片优化，再到模型训练和产品部署，谷歌可以在一个闭环内完成整个创新链条。而像OpenAI这样的企业，想要更新往往需要协调微软的Azure云、英伟达的芯片供应以及第三方的数据合作，决策链条相对冗长，响应速度可能慢半拍。在AI竞赛以“周”为单位的节奏中，这种速度差异可能直接决定市场窗口的得失。
因此，谷歌的更新越来越快，同时还在不断扩大优势，试图形成“赢家通吃”的局面。通过降低推理成本、获取海量Siri交互数据、抢占电商AI入口，谷歌正在重新定义流量分发权。
数据飞轮是谷歌最难以复制的护城河。谷歌拥有九个用户超过10亿的产品（如Search、YouTube、Gmail、Maps），每天产生的数据量远超任何竞争对手。Personal Intelligence功能的推出，首次将这些数据深度整合到AI体验中。用户每一次与Gemini的交互，都在强化模型对个体偏好的理解，形成“数据→模型→体验→更多数据”的正反馈循环。
03 OpenAI的困境与生态位竞争
视角切换到OpenAI这边，他们此刻正陷入前所未有的困境。
据报道，在Gemini 3发布后不久，OpenAI CEO Sam Altman曾向全体员工发出“红色警报”（code red）。公司暂停了所有商业化项目，全员转向一个目标：追上Gemini 3的水平。
奥特曼后来在播客中承认，这种“红色警报”状态通常会持续6到8周，并补充说“Gemini 3的影响没有我们担心的那么大”。然而，市场数据讲述了另一个故事。
根据分析机构Similarweb的数据，ChatGPT在生成式AI市场的份额从2025年1月的87.2%跌至2026年1月的64%，而Gemini在同期则从5.7%涨至21%。ChatGPT的网络流量在近期下降了约22%，而Gemini的使用量保持稳定。此消彼长之间，ChatGPT的统治地位正在被撼动。
根据谷歌财报，Gemini的月活跃用户在三个月内增长了44%。反观ChatGPT，同期的增长仅为5%-6%。
苹果合作的“降级”对OpenAI而言更是一记重击。OpenAI曾是苹果在人工智能领域的首选合作伙伴，但在谷歌与苹果的新协议下，其角色被边缘化了。投资研究公司CEO指出：“苹果选择Gemini作为Siri的底层技术，意味着OpenAI转变为辅助角色。”
更深层的挑战在于，谷歌的全栈优势正在被放大。 OpenAI没有自己的搜索引擎、操作系统以及深度整合的产品矩阵。而谷歌可以将Gemini无缝嵌入Gmail、Docs、YouTube等用户日常工具中。ChatGPT却常常需要用户主动离开现有工作流程，切换到独立应用。
这个行业的一个残酷真相是：用户对AI模型本身并不忠诚。他们会根据任务在不同模型间切换。数据显示，越来越多的开发者开始使用LangChain这类抽象层，让应用可以在不同AI提供商间无缝切换，“多模型策略”正在成为常态。
但用户对他们的数据、使用习惯和工作流却非常忠诚。 这些习惯和数据不可能轻易迁移。因此，谷歌的战略就是抓住这些真正的忠诚度，通过打造更大的、无缝的AI生态来锁住用户。
当用户发现在Gmail里就能直接用Gemini起草邮件，在Google Docs里就能让AI润色文章时，他们为什么还要特意打开一个独立的ChatGPT标签页？这种“无缝体验”的便利性，有时比模型本身的性能更有吸引力。
关键在于，谷歌还在不断降低使用门槛，通过价格战扩大优势。例如，免费用户现在可以在Gemini CLI中使用Gemini 3，而新用户的年订阅也有促销活动。这些动作的目标明确：让更多用户进入谷歌生态系统，习惯在其中使用AI，从而不断提高用户的迁移成本。
当技术竞赛演变为生态位竞争，先发优势和资金储备都不再是唯一的决定性因素。谷歌正在用其全栈能力构建一个庞大的AI帝国。而对于OpenAI和其他竞争者来说，亮出“红色警报”或许只是开始，他们想要追上谷歌的脚步，未来只会越来越艰难。这场生态之争的激烈动态，也成为了开发者社区中热议的话题。
发表于 17 小时前
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