近日，美國科技巨頭谷歌發(fā)布了新一代自研 TPU 芯片，并同步推出其新一代大模型 Gemini3.0，直接引爆外網(wǎng)，話題熱度甚至一度將推特服務干癱瘓。另一方面，美國資本市場也給出積極反應，谷歌概念儼然取代OpenAI和Nvdia，重新成為美國AI技術(shù)的風向標。

相比天花板級別的AI性能，更值得關注的是，谷歌通過自研加速器（TPU）、大模型（Gemini系列）和自家云/產(chǎn)品的無縫集成，讓大家看到的不只是一次孤立技術(shù)的迭代，而是一套把算力、模型和產(chǎn)品綁定在一起的整體方案，打造出一條“硬件—模型—產(chǎn)品”高度整合的封閉收斂路線，這種封閉帶來了性能、成本和產(chǎn)品化速度的顯著優(yōu)勢。

值得注意的是，過去幾年間谷歌模式已經(jīng)成為美國科技巨頭們的共識，這也讓美國在全球AI技術(shù)競爭中保持領先。而作為主要競爭對手的中國，則在“大廠閉環(huán)”與“開源生態(tài)”雙軌并行中尋找平衡。一個值得所有人思考問題是，當美國AI技術(shù)路線走向“封閉+整合”時，我們該如何抉擇？是否要押注大廠復刻美國的谷歌模式？

01

谷歌模式：

--把技術(shù)做成一臺“閉環(huán)機器”

谷歌谷歌在 AI 上的強勢回歸，核心不是“靈感”或“堆錢”，而是它在過去十年持續(xù)構(gòu)建的封閉式技術(shù)體系。其背后是一套清晰的產(chǎn)業(yè)策略，即通過自研硬件與模型把研發(fā)效率和產(chǎn)品落地能力緊密耦合。

具體而言，首先是谷歌強大的自研能力使得設計可以以產(chǎn)品需求為出發(fā)點，而不是被外部硬件約束，這讓其不用看英偉達等芯片公司的臉色。其次，模型與產(chǎn)品的深度綁定，使得每次模型改進都能直接轉(zhuǎn)化為用戶體驗的提升，從搜索到辦公套件都能迅速受益。最后，內(nèi)部數(shù)據(jù)與其豐富的場景反饋形成迭代閉環(huán)，讓芯片迭代和模型優(yōu)化更接地氣、更高效。

這種閉環(huán)就像一臺高效運作的巨型機器，帶來的效果是多層面的：工程效率高、產(chǎn)品落地速度快，同時形成了較高門檻壁壘，外部企業(yè)尤其是中小企業(yè)和創(chuàng)業(yè)企業(yè)難以復制整套體系。

02 美國AI的真實邏輯：

--少數(shù)派的“小院高墻”

一直以來，美國在AI領域都在標榜開源開放，但真正驅(qū)動美國AI技術(shù)躍遷的主力從來不是開源力量。谷歌模式實際上不是個例，而是美國AI行業(yè)發(fā)展的趨勢縮影，即以巨頭主導的集中化產(chǎn)業(yè)格局。

當前，美國 AI 發(fā)展路徑存在三個顯著特征。首先是資源高度集中，訓練與服務頂級模型所需的算力和資本門檻很高，主要掌握在少數(shù)大型科技公司手中。其次是工程優(yōu)先于開源，學術(shù)界和社區(qū)活躍，但真正能推進大規(guī)模商用的，是那些將研究工程化并嵌入產(chǎn)品線的大公司。最后是產(chǎn)品化驅(qū)動研發(fā)方向，模型研發(fā)越來越貼合可落地的產(chǎn)品場景，優(yōu)先級以商業(yè)回報和用戶閉環(huán)為導向。

這種路徑雖能夠迅速把技術(shù)推向大規(guī)模用戶，但創(chuàng)新生態(tài)高度依賴少數(shù)巨頭，外部中小企業(yè)難以直接參與底層研發(fā)，行業(yè)創(chuàng)新主要在巨頭內(nèi)部循環(huán)。無論 OpenAI 的基礎設施、微軟的 Azure 超級集群、Meta 的自研訓練集群，還是Anthropic 的封閉研究環(huán)境，也都呈現(xiàn)出同一個特征：超級算力、數(shù)據(jù)、人才向極少數(shù)大公司集中。

另一方面，模型也不再是“公共資源”，而是平臺武器。比如OpenAI的模型越來越閉環(huán)，API 成為新的“應用層操作系統(tǒng)”；微軟則將所有模型深度綁定到 Office、Windows、GitHub；亞馬遜也推動模型工程化與 AWS 云深度綁定……

03 中國的產(chǎn)業(yè)抉擇：

--大廠化能否復制？

看到美國AI的大廠模式效果，有觀點主張中國也應復制“封閉堆棧”的路徑。問題在于，我們是否有大廠可以成為“中國谷歌”？答案是肯定的，中國并不乏類似的科技大廠。比如，華為、阿里、百度等科技巨頭都有高度整合“硬件—模型—產(chǎn)品”的能力和成熟方案。

但現(xiàn)實卻比簡單的模仿要復雜得多，中美AI產(chǎn)業(yè)存在根本的結(jié)構(gòu)性差異。

首先，我國AI產(chǎn)業(yè)中小企業(yè)數(shù)量眾多，行業(yè)應用豐富且碎片化，產(chǎn)業(yè)升級更依賴“多點突破”。其次，封閉體系覆蓋能力有限，即便某家大廠能搭建完整閉環(huán)，也可能只形成單點強項，而非推動全行業(yè)升級。

更為關鍵的是，我國人工智能需要“規(guī)模效應”來追趕美國，中小企業(yè)和開發(fā)者參與形成的大規(guī)模應用端創(chuàng)新是競爭力核心，封閉路徑可能讓許多潛在創(chuàng)新者失去機會，降低產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新密度。

簡言之，封閉體系可以支撐大廠工程化突破，但難以根本帶動我國AI的全產(chǎn)業(yè)發(fā)展。在中國，封閉模式適合集中力量辦大事，作為特定領域快速突破和商業(yè)化的手段效果顯著，但不能成為唯一路徑。

04 中國式AI路徑：

--開放主導的多元創(chuàng)新

客觀而言，中美的AI對決中，我國算力、模型、人才與美國頂尖水平仍有顯著差距，中國AI發(fā)展固然需要大廠兜底，但我們真正缺的不是一個巨頭，而是十萬個創(chuàng)新者。

一直以來，開放生態(tài)和多主體參與為中國AI賦予了獨特價值和活力。開源模型、開放接口和共享算力讓中小企業(yè)可低成本參與創(chuàng)新，從而讓更多企業(yè)和團隊參與其中，使商業(yè)模型和場景驗證更快發(fā)生，成功案例更密集。同時，多條路線并行意味著單一技術(shù)或企業(yè)的失誤或受限不會拖垮整個產(chǎn)業(yè)，從而分散風險，提升韌性。

不可否認，封閉體系確實能讓單個公司快速取得重大突破， 復刻谷歌憑借 TPU + Gemini重構(gòu) AI 基礎設施的輝煌。但如果讓封閉體系成為中國 AI 的主導結(jié)構(gòu)，就意味著中小企業(yè)、研究機構(gòu)、創(chuàng)業(yè)團隊被邊緣化，大量潛在創(chuàng)新和新應用將被鎖死。

過去兩年，Deepseek的開源模型、宇樹科技的開放接口，以及國產(chǎn)計算芯片和超節(jié)點建設的集體突破，都印證了開放生態(tài)在技術(shù)擴散和應用創(chuàng)新上的優(yōu)勢。真正能縮小與美國差距、推動中國 AI 產(chǎn)業(yè)起飛的，不是美國式的大廠封閉體系，而是“開放+多主體+應用導向+多路線并行”。

用封閉體系造“高塔”，用開放生態(tài)造“森林”。中國AI需要的是森林，而不是一兩座孤塔。只有這樣，中國才可能形成兼顧頂層基礎能力、靈活應用能力和創(chuàng)新密度的“封閉牽引+開放主導”的混合型生態(tài)。

回到中美兩國的AI博弈話題，我們不妨把目光放得更長一點，不只是看誰先跑在前面，而是看誰能最久站立在峰頂。封閉能讓巨頭跑得快，但開放讓國家走得遠。