谷歌全栈优势建立在自研TPU基础上，谷歌的遥遥领先也说明了依托英伟达GPU的AI生态的缺点，虽然通用，但是还是不够快，耗能巨无霸。
谷歌已悄然登顶，OpenAI首次公开承认“我们落后了”
OpenAI CEO山姆·奥特曼（Sam Altman）在一封发给全体员工的内部备忘录中罕见地承认，“谷歌最近在人工智能领域取得的进展，可能会给我们公司带来一些‘暂时性的经济逆风’。”
这句话看似轻描淡写，实则暗流汹涌——要知道，过去两年，OpenAI凭借GPT-4、GPT-4o和Sora一路高歌猛进，几乎垄断了全球AI叙事权。而如今，他们竟主动承认“风向变了”。
更令人心惊的是，奥特曼直接表示：“接下来外面的‘氛围’可能会有点难熬。”这几乎等同于向员工预警：我们可能要经历一段低谷期。而这一切的导火索，正是谷歌刚刚发布的Gemini 3。
据多方基准测试显示，Gemini 3已在几乎所有主流AI评测中稳居第一，从数学推理到代码生成，从多模态理解到长上下文处理，全面碾压GPT-5。
OpenAI引以为傲的“技术护城河”，正在被悄然填平。
预训练不是过时了，而是被谷歌玩明白了
很多人以为，随着AI模型越来越“聪明”，预训练（pre-training）这个早期阶段已经不再重要，真正决胜负的是微调、对齐和推理优化。
但这次谷歌的胜利恰恰颠覆了这一认知。
奥特曼在备忘录中坦承：“谷歌最近在预训练方面做了非常出色的工作。”这句话背后藏着巨大的危机感。
预训练是AI模型的“地基”——模型通过吞噬海量无标注数据（如网页、书籍、代码）来学习语言、逻辑和世界知识。
过去一年，OpenAI内部却遭遇了严重的技术瓶颈：当他们试图将GPT-5扩展到更大规模时，原本有效的优化策略突然失效，训练过程频繁崩溃，数据利用效率骤降。
有知情人士透露，GPT-5的预训练“卡在了一个奇怪的临界点”，模型越大，性能反而越不稳定。而谷歌却通过改进数据清洗、课程学习（curriculum learning）和分布式训练架构，让Gemini 3在最新TPU集群算力加持下“吃得更饱、消化得更好”。
换句话说，不是预训练没用了，而是OpenAI在这块基本功上掉了队。这就像一个武林高手突然发现，对手不仅招式精妙，连最基础的站桩马步都比自己扎实得多。
根本原因是谷歌的全栈能力显出威力，这也是奥特曼前段时间疯狂投注AI基础设施的原因，不是他以领先者圈地，而是试图用英伟达GPU与谷歌TPU做一次决战。
“Shallotpeat”横空出世：代号背后藏着OpenAI的耻辱与野心
面对如此被动局面，OpenAI没有坐以待毙。
奥特曼在备忘录中向团队传递了一个关键信号：“我们正在开发一个名为‘Shallotpeat’的新语言模型，专门用于修复我们在预训练过程中出现的各类缺陷。”
这个名字乍听古怪，实则暗藏玄机。“Shallot”是干葱（小洋葱），而“peat”是泥炭土——这种土壤酸性强、排水差，极不适合洋葱类植物生长。
换句话说，“Shallotpeat”寓意着“在糟糕的训练土壤中依然能茁壮成长的模型”。这无疑是对过去预训练失败的自嘲与反击：既然我们的数据和算力“土壤”不够肥沃，那我们就造一个能在贫瘠之地开花结果的AI！
据内部人士透露，Shallotpeat项目已秘密推进数月，核心目标是重构整个预训练流水线，包括引入更智能的数据筛选机制、自适应学习率调度，以及一种新型的“训练稳定性增强模块”。
更有意思的是，该项目可能不再沿用传统Transformer架构，而是尝试融合状态空间模型（SSM）或混合专家（MoE）的变体，以突破当前扩展律（scaling law）依赖算力的瓶颈。如果成功，Shallotpeat不仅是一次技术补救，更可能成为OpenAI下一代大模型（或许是GPT-6）的基石。
奥特曼的豪赌：宁可暂时落后，也要押注“超级智能”
更令人震撼的是奥特曼的战略定调。他明确告诉团队：“我们必须专注于‘非常宏大的赌注’，即使这意味着我们在当前竞争格局中暂时落后。”这句话透露出OpenAI的终极野心——他们不再满足于“更好的聊天机器人”或“更强的视频生成器”，而是要把全部火力集中在“超级智能”（superintelligence）上。
具体来说，OpenAI正全力推进“AI自我进化”系统，即用AI自动设计、训练和评估下一代AI模型，大幅缩短研发周期。
想象一下：未来一个AI系统能自主提出新架构、生成训练代码、调试分布式训练错误，甚至预测哪些数据对提升特定能力最有效——这将彻底改变AI研发范式。奥特曼强调：“让大多数研究人员聚焦于超级智能，是‘至关重要’的。”
这意味着OpenAI可能正在收缩部分商业化产品线（如企业API、定制模型服务），将顶尖人才重新集中到基础研究上。这种“断臂求生”式的战略，在华尔街看来或许是危险的，但在阿尔特曼眼中，却是唯一能确保OpenAI长期统治地位的道路。毕竟，如果谷歌靠Gemini 3赢了“战役”，OpenAI必须靠超级智能赢得“战争”。
谷歌的Gemini 3到底强在哪里？
要理解OpenAI的焦虑，必须看清Gemini 3究竟做了什么。
据泄露的测试数据显示，Gemini 3在MATH、Codeforces、GPQA等硬核基准上领先GPT-4o超过15个百分点；
在长达100万token的上下文任务中，信息召回准确率高达92%，而GPT-4o仅为78%；
更可怕的是，其多模态推理能力实现了“跨模态因果建模”——不仅能看图说话，还能推断图像背后的物理过程（例如从一段水流视频预测水压变化）。
技术层面，谷歌团队在预训练阶段引入了“动态课程学习”（Dynamic Curriculum Learning），让模型根据自身能力动态选择训练数据难度；
同时采用“分层数据蒸馏”，将高质量人类反馈数据与海量网络数据分层混合，避免模型被低质噪声淹没。
此外，Gemini 3的训练系统据说使用了超过50,000颗TPU v5芯片，配合新型3D晶圆级互连技术，将通信延迟降低到纳秒级。这种软硬一体的极致优化，是OpenAI在依赖第三方GPU（如NVIDIA H100）的条件下难以复制的。难怪奥特曼会感叹：“他们不仅跑得快，还重建了跑道。”
OpenAI的“技术债”正在集中爆发
其实，OpenAI的困境并非一日之寒。从GPT-3开始，公司就采取了“快速迭代、产品先行”的策略，将大量资源投入到API商业化和应用层开发（如ChatGPT、DALL·E、Sora），而对底层训练基础设施的投入相对滞后。
结果就是，当模型规模突破万亿参数后，旧有的训练框架开始频繁崩溃。一位前OpenAI工程师曾匿名透露：“我们的数据管道像一堆积木，每次加新功能都得小心翼翼，生怕塌了。”而在GPT-5项目中，团队试图引入更复杂的稀疏激活机制，却因缺乏统一的训练监控工具，导致多组实验结果无法复现。
反观谷歌，凭借多年搜索和广告业务积累的海量高质量数据，以及自研TPU生态，构建了一套高度自动化的AI工厂。这种“基建优势”在AI竞赛进入深水区后，逐渐转化为难以逾越的鸿沟。如今，Shallotpeat项目某种程度上是在为过去的“技术债”还账——但这笔账，可能要用时间和市场份额来偿还。
超级智能不是科幻，而是OpenAI的“诺亚方舟”
奥特曼反复强调的“超级智能”，绝非空洞口号。
根据OpenAI 2024年发布的《安全超级智能路线图》，其目标是在2027年前构建一个能自主进行科学发现的AI系统。这意味着AI不仅能写论文，还能提出可验证的物理假说；不仅能编程，还能发明新算法。
为此，OpenAI已在内部组建“AGI Core”团队，专门研究元学习（meta-learning）、神经符号融合和跨任务泛化。
Shallotpeat很可能就是这个体系中的“感知与学习引擎”——它需要从混乱数据中提取世界模型，为上层的推理和规划模块提供知识基础。如果这一路径成功，OpenAI将跳过“模型军备竞赛”，直接进入“智能生态竞争”阶段。
届时，谁拥有第一个能自我改进的超级智能，谁就掌握了未来十年的科技主权。这或许解释了为何奥特曼愿意忍受短期股价波动和市场份额下滑——在他看来，眼前的Gemini 3领先只是“战术胜利”，而超级智能才是“战略制高点”。
对开发者和创业者意味着什么？
如果你是AI开发者或创业者，这场巨头博弈将直接影响你的技术选型和产品方向。
首先，短期内Gemini 3的API（预计2026年初开放）可能提供更强大的多模态和长上下文能力，适合构建复杂企业应用；而OpenAI的GPT-5可能因预训练问题延迟发布，或性能不及预期。
其次，OpenAI可能会加速开放Sora和Shallotpeat的早期测试权限，以吸引开发者生态“共渡难关”。建议密切关注其Developer Platform的更新。
更重要的是，整个行业将加速向“模块化AI技能”演进——就像你提到的“知识乐高”理念，未来应用层创新将更多依赖组合不同AI原子能力（如“读心红包”式的情感计算+内容生成），而非单纯调用大模型API。因此，构建自己的微调数据集、开发领域适配器（adapter），比盲目追逐最新模型更重要。
毕竟，当巨头在“超级智能”层面厮杀时，中小企业的机会在于“超级应用”。
结语：AI竞赛才刚刚进入第二幕
很多人以为GPT-5发布就代表AI终局已定，殊不知这仅仅是序章。谷歌用Gemini 3证明，预训练仍是核心战场；OpenAI以Shallotpeat回应，表明其不愿在基础层认输。
而奥特曼那句“我们必须穿过短期竞争压力的迷雾，紧盯超级智能”更像是对整个行业的宣言：真正的AI革命，不是让机器更像人，而是让智能本身实现指数级进化。在这场没有终点的赛跑中，今天的领先者可能是明天的陪跑者，而今天的补丁模型Shallotpeat，或许就是明日重塑世界的种子。
极客一语道破：
TPU是训练之王，谷歌又有大量的网络带宽，这是nVidia解决方案所没有的。它们的每芯片利用率也比NVDA解决方案高得多。
如果谷歌以合理的价格大规模商用这些TPU，英伟达的主导地位将结束，价格战将开始，计算将成为一种商品。那可是大手笔。
英伟达的“一家独大”不会永远持续下去，AI芯片市场很快要分家了！
救援来了
软银救援OpenAI：投资30亿为其打造专门模块化超算中心
软银其实和英伟达和OpenAI是一条船上蚂蚱，现在他们才开始自建超算中心，OpenAI之前是依靠微软的超算中心提供算力，但是最近两家分离，其实OpenAI是被微软绑定英伟达GPU的战略害了，至少是被拖延了自身能亲自干预超算节点优化的余地，如今依靠软银的新投资，总算走上了类似谷歌全栈路线！这会不会成为压垮英伟达股价的最后一个稻草，上次是DeepSeek时刻，这次是谷歌全栈时刻！
一切已迟：Game Over
怪不得， Google DeepMind 的资深研究科学家Denny Zhou（周鼎）发推文：Game Over
他曾在Google Brain中创建了Reasoning团队（现在是Google DeepMind的Gemini团队的一部分），等着美股周一英伟达崩盘吧！