Google、Nvidia 與 OpenAI：帝國大反擊

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關於《星際大戰》為何如此走紅，且在上映近半個世紀後仍能引起共鳴，一個常見的解釋是它近乎完美地呈現了「英雄旅程」。你有在塔圖因（Tatooine）感到無聊的路克，受到 R2-D2 傳遞的神秘訊息召喚去冒險，他起初拒絕了；導師歐比王·肯諾比帶領他跨越離開塔圖因的門檻，在尋找新盟友與敵人的同時面臨考驗。他進入了洞穴——死星——在歐比王犧牲的磨難後逃脫，並帶著戰鬥站的藍圖交給反抗軍，同時為重返死星之路做準備。他在最終考驗中信任原力，並在回歸時獲得蛻變。而當你放大到整個三部曲時，它只是這個故事的擴展版：然而這一次，磨難變成了整部第二集：《帝國大反擊》。

過去三年 AI 故事中的英雄一直是兩家公司：OpenAI 和 Nvidia。第一家是名為 OpenAI 的初創公司，隨著 ChatGPT 的發布，它被召喚成為下一個偉大的消費科技公司；另一家則曾以遊戲顯卡公司著稱，其特點是由富有遠見且永遠樂觀的創始人帶領的暴漲暴跌週期，如今已轉型為 AI 革命中最不可或缺的基礎設施供應商。然而，在過去兩週內，兩者都進入了洞穴並面臨著最大的磨難：Google 帝國正在強力反擊。

Google 的反擊

Google 的第一擊是 Gemini 3，它在多項基準測試中得分超過了 OpenAI 最先進的模型（即便實際現實世界的應用表現略顯參差不齊）。Gemini 3 最大的優勢在於其龐大的規模以及投入其中的巨大算力；這點值得注意，因為 OpenAI 在創造超越 GPT-4 規模與複雜度的下一代模型時遇到了困難。支撐這家公司的是在推理方面的真正突破，這在許多情況下能產生更好的結果，但代價是時間和金錢。

Gemini 3 的成功對 Nvidia 來說似乎是個好消息，我曾將其列為發布後的贏家：

這或許是最有趣的一點。Nvidia（將於今日晚些時候公布財報）一方面是輸家，因為世界上最好的模型並非在他們的晶片上訓練的，這徹底證明了不支付 Nvidia 的溢價也能具備競爭力。

另一方面，看好 Nvidia 的理由有二。首先，每個人都需要對 Gemini 做出回應，而且是現在就得回應，而不是等到未來某天自己的晶片夠好時。Google 十年前就開始研發 TPU；其他所有人最好還是堅持使用 Nvidia，至少如果他們想趕上的話。其次，與此相關的是，Gemini 再次證實了追趕或領先的最重要因素是更多的算力。

然而，這項分析遺漏了一個重點：如果 Google 將其 TPU 作為 Nvidia 的替代品出售呢？這正是這家搜尋巨頭正在做的事，首先是與 Anthropic 的交易，接著是傳聞中與 Meta 的交易，第三則是與第二波「新雲端」（neoclouds）服務商合作，其中許多公司最初是加密貨幣礦工，現在正利用其電力資源進軍 AI 領域。突然之間，Nvidia 成為了眾矢之的，如果市場上確實出現了對其晶片的合法競爭對手，其長期增長（特別是極高的毛利率）將面臨新的質疑。毋庸置疑，這增加了 OpenAI 在 Nvidia Blackwell 晶片上進行下一次預訓練的壓力：基礎模型依然重要，OpenAI 需要一個更好的模型，而 Nvidia 需要證據證明在其晶片上能創造出更好的模型。

值得思考的是，哪家公司受 Google 的威脅更大，原因為何？一方面，Nvidia 賺得盆滿缽滿，如果 Blackwell 表現出色，Vera Rubin 承諾會更好；此外，雖然 Meta 可能是 Google 的天然合作夥伴，但其他超大規模雲端業者（hyperscalers）則不然。與此同時，OpenAI 的虧損比以往任何時候都多，戰線拉得比以往任何時候都長，即便這家初創公司同意用尚未實現的收入購買更多的算力。儘管如此——雖然我依然非常看好 Nvidia——我還是更看好 OpenAI 的機會。事實上，如果說有什麼擔憂的話，那就是我似乎比 OpenAI 自己更看好 OpenAI 的機會。

Nvidia 的護城河

回溯一兩年，你可能會認為 Nvidia 相對於 TPU 擁有三道護城河：卓越的性能、由於 GPU 比 TPU 更具通用性而帶來的顯著靈活性，以及 CUDA 及其周邊的開發者生態系統。與此同時，OpenAI 擁有最好的模型、廣泛的 API 使用量，以及使用 ChatGPT 的海量消費者。

那麼問題在於，如果每家公司的第一個差異化優勢消失了會怎樣？簡而言之，這就是過去兩週提出的問題：如果 TPU 和 GPU 一樣好，Nvidia 還能保持優勢嗎？如果 OpenAI 不再擁有毫無疑問的最佳模型，它還能長期生存嗎？

Nvidia 的靈活性優勢是真實存在的；微軟和 Meta 在解釋增加資本支出時，都強調了 GPU 在不同工作負載間的通用性，這並非偶然。TPU 在硬體層面更專業化，在軟體層面更難編程；就此而言，只要客戶在意靈活性，Nvidia 仍是顯而易見的選擇。

與此同時，CUDA 長期以來一直是 Nvidia 鎖定客戶的關鍵來源，這既是因為它賦予開發者的底層權限，也是因為存在開發者網絡效應：如果你的技術棧是建立在 Nvidia 之上，你更有可能招募到底層工程師。然而，Nvidia 面臨的挑戰是，「大公司」效應在 CUDA 上的表現可能與靈活性論點相反。雖然像超大規模雲端業者這樣的大公司擁有工作負載的多樣性，能從 GPU 的靈活性中受益，但他們也有財力構建替代軟體棧。他們長期以來沒有這樣做，是因為這不值得花費時間和精力；然而，當資本支出計劃達到數千億美元時，「值得」花費時間和精力的標準就改變了。

這裡一個有用的類比是 AMD 在數據中心的崛起。這種崛起並非發生在仍由 Intel 主導的企業內部部署或政府部門；相反，大型超大規模雲端業者發現，重寫極底層軟體以實現 AMD 和 Intel 之間的完全中立是值得的，這讓前者在性能上的領先優勢贏得了戰鬥。在這種情況下，Nvidia 面臨的挑戰是其市場由少數高度集中的客戶組成，這些客戶擁有資源（大部分尚未利用）來打破 CUDA 的圍牆，就像他們之前打破 Intel 的差異化一樣。

顯然，Nvidia 長期以來一直對此感到擔憂；這段文字摘自《Nvidia Waves and Moats》，寫於 2024 年 Blackwell 發布後 Nvidia 炒作週期的頂峰：

這讓文章回到了原點：在「前 ChatGPT 時代」，Nvidia 正在圍繞其 GPU 構建相當強大的（免費）軟體護城河；挑戰在於當時並不完全清楚誰會使用所有這些軟體。而今天，這些 GPU 的應用場景非常明確，且這些應用場景發生在比 CUDA 框架更高層次（即模型之上）；這一點，加上尋找 Nvidia 廉價替代品的巨大動力，意味著逃離 CUDA 的壓力和可能性都達到了前所未有的高度（即便對於底層工作，特別是訓練而言，這依然很遙遠）。

Nvidia 已經開始做出回應：我認為理解 DGX Cloud 的一種方式是，它是 Nvidia 試圖在 AMD 晶片更好（因為已經標準化）的世界中，捕捉那些仍在購買 Intel 伺服器晶片的相同市場；NIM 則是另一種建立鎖定效應的嘗試。

不過與此同時，值得注意的是，Nvidia 在 Blackwell 上的利潤率似乎並沒有像許多人預期的那樣高；他們未來幾代是否需要讓出更多利潤，將不僅取決於其晶片的性能，還取決於能否重新挖掘出一道軟體護城河，而這道護城河正日益受到讓 GTC 成為壯觀盛會的同一股浪潮的威脅。

我應該指出，Blackwell 的利潤率表現良好，在一個每個人都渴望算力的世界裡理應如此。事實上，這可能使整個爭論變得有些毫無意義：TPU 可能奪取 GPU 份額的假設隱含了一個前提，即一方獲勝另一方必輸；真正的決策者可能是台積電（TSMC），它同時生產這兩種晶片，並且處於真正能制動 AI 泡沫的位置。

ChatGPT 與護城河的韌性

與 Nvidia 不同，ChatGPT 銷往兩個大得多的市場。第一個是使用其 API 的開發者，而且——至少根據 OpenAI 的說法——這個市場的黏性更強且不願改變。這是有道理的：使用特定模型 API 的開發者尋求的是做出好產品，雖然每個人都在談論避免被鎖定的重要性，但大多數公司會發現，在既有知識基礎上構建和擴展能獲得更多收益，而對許多公司來說，那個基礎就是 OpenAI。對 Google 來說，逐一贏得應用程式業務，會比單純向公司高層展示一份關於前期成本和總持有成本的試算表簡報要困難得多。儘管如此，API 成本依然重要，而在這方面 Google 幾乎肯定擁有結構性優勢。

然而，最大的市場是消費者市場，這是 Google 的命脈。Google 在搜尋領域如此強大，無視競爭與監管，是因為數十億消費者每天選擇使用 Google——事實上是每天多次。是的，Google 通過向合作夥伴付費來輔助這一過程，但那是控制需求後的結果，而非驅動力。

對許多人來說，這個現實的矛盾之處在於，Google 地位的表面脆弱性——競爭對手真的只需點擊一下即可到達！——實際上正是其力量源泉。摘自《美國訴 Google 案》：

數位化的增加導致了中心化的增加（這與許多人最初對互聯網的假設相反）。它也提供了大量的消費者利益——再次強調，聚合者（Aggregators）通過為消費者構建更好的產品而獲勝——這就是為什麼聚合者在廣大群眾中受歡迎，而傳統壟斷者則不然。遺憾的是，太多針對科技業的反壟斷批評都忽略了這一本質區別……

確實有論點認為，Google 不僅在購物領域，還在本地搜尋等垂直領域，通過越來越多地提供自己的結果來扼殺搜尋所依賴的網站。與此同時，絕對沒有任何力量阻止客戶直接訪問這些網站或下載其 App，完全繞過 Google。消費者選擇不這樣做，並非因為 Google 以某種方式限制了他們——那是做不到的！——而是因為他們不想。監管機構的職責真的是去糾正消費者自願做出的選擇嗎？

不僅出於哲學原因這個答案是「不」，出於務實原因也應該是「不」，正如歐洲正在進行的 Google 購物案所顯示的那樣。正如我去年 12 月指出的，歐盟委員會在該案的補救措施上不斷改變主意，並非因為 Google 傲慢無禮，而是因為試圖通過改變消費者偏好來瓦解一個聚合者，就像在推一根繩子一樣（徒勞無功）。

超大規模雲端業者的 CEO 可以下令繞過 CUDA；App 開發者可以決定 Google 的成本結構值得忍受更換模型帶來的痛苦；然而，要改變每週使用 ChatGPT 的 8 億多人的習慣，是一場只能逐一攻克的戰鬥。這就是 ChatGPT 在對抗 Google 的戰鬥中與 Nvidia 的真正區別。

護城河地圖與廣告

我認為這是一個更廣泛的觀點：對護城河的幼稚理解側重於切換成本；但事實上，與護城河強度更重要的相關性是獨特購買者/使用者的數量。

這肯定是我製作過的最簡單的圖表之一，但這並非護城河類別中的第一張；在 2018 年的《護城河地圖》（The Moat Map）中，我主張可以從兩個維度來定位大型科技公司。首先是供應商差異化的程度：

其次是一家公司的網絡效應被外部化的程度：

將這些結合起來，就得到了護城河地圖：

你在右上角看到的是平台（Platforms）；左下角是聚合者（Aggregators）。像 App Store 這樣的平台賦予了差異化供應商能力，這讓它們能從這些供應商驅動的購買中獲利分成；與此同時，聚合者則完全將其供應商商品化（commoditized），但這樣做是為了最大化注意力，並通過廣告將其變現。

我上面那張簡化圖表描述的正是左下角：將供應商商品化並內部化網絡效應的方法，就是擁有海量的獨特使用者。延伸來看，將該使用者群變現——以及最初獲得海量使用者群——的最佳方式就是通過廣告。

ChatGPT 顯然位於左下角。曾幾何時，似乎不可能比 Google 或 Facebook 更進一步將內容商品化，但這正是 LLM 所做的：答案是模型製作者所能獲取的所有知識的統計綜合，且對每個個體都是獨一無二的；與此同時，理論上每個個體使用者的使用都應該隨著時間推移讓模型變得更好。

因此，ChatGPT 顯然應該擁有廣告模式。這不僅是為了賺錢：廣告會讓 ChatGPT 成為更好的產品。它會有更多使用者更頻繁地使用，提供更多回饋；捕捉購買信號——不是來自聯盟連結，而是來自個性化廣告——將創造對個人使用者更豐富的理解，從而實現更好的回應。而且，作為一個額外的紅利——且與本文密切相關——這將極大地加深 OpenAI 的護城河。

Google 的優勢

Google 並非沒有可能贏得這場消費者注意力的爭奪戰。該公司在圖像和影片生成方面具有明顯領先優勢，這也是我寫下《YouTube 是 Google 矛尖》的原因：

簡而言之，雖然每個人都立刻看到 AI 如何對搜尋產生顛覆性影響，但 AI 對 YouTube 來說更像是一種持續性創新：它從絕對值上增加了引人入勝的內容，且至少從長遠來看，它能帶來更好的利潤率。

這是一個價值百萬億美元的問題：長遠來看，文字和影片哪個更重要？當然，Google 希望主宰一切，但如果必須選擇，主宰影片好還是主宰文字好？我上面記錄的社交網絡歷史表明，長遠來看，影片對更多人來說更具吸引力。

換句話說，科技界和媒體界感興趣的事物，在歷史上並不總是與真正能成就最大服務或賺最多錢的事物一致：像我這樣的人，或閱讀我文章的人，在乎文字和思想；而真正重要的服務則專注於影片和娛樂。就 AI 對後者的重要性而言，YouTube 註定會成為最大的贏家，即便那些無法理解為何 Twitter 比不上 Facebook 的人正為文字生成和編程能力而瘋狂。

Google 顯然也有能力將使用者變現，即便他們尚未在 Gemini 中開啟廣告（儘管已在 AI Overviews 中開啟）。同樣值得指出的是，正如 Eric Seufert 在最近的 Stratechery 訪談中提到的，Google 在公開發布後不到兩年就開始將搜尋變現；正是搜尋收入，而非風險投資，支撐了 Google 多年來的所有創新，並成就了今天的巨頭地位。從這個角度看，OpenAI 拒絕為已經三歲的 ChatGPT 推出並迭代廣告產品，是一種商業職責的失職，特別是在該公司簽署了超過一兆美元算力協議的情況下。

反過來說，這意味著 Google 有資源與 ChatGPT 的消費者領先地位進行一場一戰式的消耗戰；OpenAI 的領先地位本應是不可撼動的，但該公司堅持僅通過訂閱變現，導致大多數使用者的體驗下降，且在收入最大化方面面臨價格彈性挑戰，這正為一家真正關心賺錢的公司敞開了大門。

換句話說，TPU 對 Nvidia 的長期威脅是利潤稀釋；實體產品的挑戰在於你必須向購買者收費，這引發了與廉價替代品之間可能不利的對比，特別是當買家規模變大且對價格更敏感時。看好 OpenAI 的理由在於廣告模式將此反轉：因為使用者不付費，你從他們身上能賺多少錢沒有上限，這延伸意味著你規模越大，利潤率潛力就越高，從而投資總額也越大。然而，問題在於廣告模式尚未存在。

一個理論的旅程

我以講述英雄旅程開始這篇文章，部分是為了輕鬆過渡到《帝國大反擊》；然而，這其中也有個人視角。本網站的英雄一直是「聚合理論」（Aggregation Theory）以及「控制需求勝過一切」的信念；在那裡，Google 是我的終極主角。此外，我確實相信像 Nvidia 這樣由創始人領導的公司所帶來的創新和速度，我也確實擔心 Google 的官僚主義和顛覆潛力會使其不如 OpenAI 靈活和激進。但最重要的是，我相信 8 億使用者的市場力量和防禦性，這就是為什麼我認為 ChatGPT 仍擁有具意義的護城河。

與此同時，我理解市場為何對 Google 感到恐慌：他們在從變現到數據、從基礎設施到研發的各個方面的結構性優勢是如此巨大，以至於你能理解為何 OpenAI 的創立是源於對 Google 贏得 AI 的恐懼。很容易想像這樣一個結果：Google 的投入要素比其他任何東西都重要，也就是說，我最重要的理論之一正面臨最終考驗（這或許也是為什麼我對 OpenAI 規避廣告感到如此沮喪）。Google 現在成了我的反派！

Google 已經做到過一次：搜尋是公司僅憑更好的產品贏得開放市場的終極範例。聚合者通過變得更好來贏得新市場；現在懸而未決的問題是，一個已經達到規模的聚合者，是否會因為拒絕採用最優商業模式而削弱其固有優勢，進而被壓倒性的資源投入所拉下馬。我既緊張又興奮地想看看聚合理論究竟能走多遠。

我在這篇每日更新中寫了本文的後續。

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