谷歌逆袭：从AI困境到引领未来

即将过去的2025年，谷歌凭借其卓越表现，成为了硅谷科技巨头中的佼佼者：

其股价累计上涨了63%，最高涨幅达70%，显著超越了标准普尔500和纳斯达克指数；谷歌的市值一度逼近4万亿美元大关，一度被认为是继微软、英伟达、苹果之后，即将成为第四家市值突破4万亿美元的公司。

过去一年半的时间里，谷歌的崛起堪称一部“绝地反击”的史诗，其成功历程足以被搬上大银幕。

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截至2024年5月，在生成式AI的浪潮下，谷歌似乎已处于崩溃边缘：Gemini大模型表现平平，TPU无人问津，TensorFlow平台更是被PyTorch所取代。

人们普遍认为，大模型终将取代搜索引擎，成为未来十年用户获取信息的主要渠道。尽管谷歌的核心广告业务依然强劲，但华尔街认为这只是暂时的——关键在于谷歌在AI领域的组织能力和战斗力不足，未能及时做出有效反应，这背后可能反映了其决策机制和企业文化上的某种缺陷。

然而，随后谷歌便展开了强势反击：

2024年5月发布的Gemini 1.5 Flash让谷歌在基座大模型领域迎头赶上，2025年1月的Gemini 2.0再次证实谷歌处于大模型技术的领先地位，而最近的Gemini 3.0则证明其大模型技术已与OpenAI并驾齐驱。

Gemini 3.0完全基于TPU训练，这进一步激发了外部客户对TPU的兴趣，预示着2026-2027年将成为TPU大举占领外部市场的关键时期，未来人工智能芯片市场的冠军依旧是英伟达，而亚军则可能是谷歌而非AMD。

更重要的是，谷歌正在迅速用生成式AI重塑其核心业务。数以亿计的用户每天都在使用搜索引擎的“AI模式”；安卓操作系统已与Gemini聊天机器人深度融合，相对于iOS形成了优势；基于生成式AI的新商业化模式也在开发中，如AI导购；广告推送的精准性正在稳步提升；谷歌发布的AI创作工具对YouTube创作者产生了积极影响。

如果有人认为AI是泡沫、不能改变大多数用户的工作和生活，那么他应该看看谷歌。这并不是一项艰巨的任务。如果一个人连谷歌都懒得研究或不知道如何研究，那他可能不适合研究互联网行业（以及一切与科技相关的行业）。

从表面上看，OpenAI在生成式AI领域依然占据领先地位:

截至2025年四季度，ChatGPT的周活跃用户约为8亿，而Gemini的月活跃用户只有6.5亿。然而，最近一年来Gemini的用户增速远超ChatGPT，更不用说超过20亿的谷歌搜索引擎用户可以通过“AI总结”功能使用Gemini。如果Gemini的用户数量在2026年的某个时间节点超过ChatGPT，我也不会感到惊讶。我相信在企业端的API调用方面，Gemini同样在迅速赶上。

2022年底，ChatGPT问世后，谷歌曾向全公司发布了“红色警报”，承认其核心业务受到严重威胁。而到了三年后的Gemini 3.0发布时，轮到OpenAI拉响“红色警报”了。无论如何，从被OpenAI严重威胁到对OpenAI构成威胁，过去三年的谷歌成功完成了保护核心领地的任务。

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这一切是如何发生的？为什么直到2024年一季度还显得摇摇欲坠的谷歌帝国，到了2025年四季度就焕发了生机？其实背后的逻辑并不复杂：

谷歌在AI技术（不仅限于生成式AI）上的积累非常深厚，只是在2023年以前未能意识到生成式AI的重要性，因此在此领域的资源投入不足。

谷歌的组织规模庞大，存在一定的管理问题。例如Google Brain和DeepMind两个AI研发机构看似内部竞争，实则混乱不堪。二者于2023年整合后，又花了很长时间才重回正轨。

然而，在意识到生成式AI的重要性并看到OpenAI的成功之路后，谷歌的技术积累和资源优势便得以充分发挥。只要它不再犯错，赶上OpenAI只是时间问题。

OpenAI自2023年底经历剧烈震动后，核心研发人员流失，技术进步的速率明显下降，不再是一家朝气蓬勃的技术创业公司。这为谷歌的追赶创造了外部条件。

2025年，资本市场逐渐意识到谷歌是全球唯一具备所谓“AI全栈技术能力”的公司：从最上游的AI算力到云计算及开发环境再到基座大模型及消费端应用谷歌均具备并在大部分环节均堪称市场上的第一或至少前三。

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我想进一步指出：正是谷歌的存在说明所谓的“AI泡沫”即使存在也是有限的:

作为一家每个季度都能实现两位数的收入利润增长、现金流充裕且在AI领域具有巨大潜力的公司谷歌目前的动态市盈率也仅为29倍。