從英偉達到谷歌，AI時代的護城河是什麼？_風聞

賽格特約作者  餘紹一切要從股神巴菲特旗下伯克希爾的持倉説起。

在AI浪潮席捲華爾街的最初幾年，谷歌的母公司Alphabet曾一度被視為“落後者”，甚至被視為“AI的原罪”——谷歌作為技術領導者越是推動AI發展，就越可能加速其賴以生存的搜索廣告模式的衰落。也因此，當ChatGPT橫空出世，谷歌內部一度驚呼“代碼紅色”，面臨生死存亡的威脅。

谷歌大腦和 DeepMind被公認為AI領域的頂尖技術先驅，兩個團隊已於2023年合併

然而，三年時間，足以讓華爾街操盤手們的觀念發生逆轉。

近期，隨着谷歌發佈Gemini 3，並持續在應用層展示其驚人的多模態能力——從即時翻譯到複雜邏輯推理——市場開始對谷歌投下更堅定的信任票。在AI發展進入一個有回撤、有調整的階段時，谷歌的市值反而逆勢上揚，其勢頭已經追上了曾經遙不可及的微軟，並正在向GPU霸主英偉達發起衝擊。

這顯示出資本市場對AI發展趨勢做出了一個新的、更成熟的判斷：AI時代最大的競爭力，乃至最終的護城河，並不完全取決於基礎大模型的技術指標如何領先，更不是簡單地堆積了多少算力，或者砸了多少錢投資電力和數據中心。

如果説，第一波AI熱潮是關於“誰能造出最強跑車（基礎模型）”的軍備競賽，那麼目前已經悄然切換到了“誰能讓跑車行駛在真實場景和應用的高速公路上”。

********更新AI認知：從顛覆者到倍增器

一個被初次技術狂熱者們所忽略的真理是：AI能力，和所有技術一樣，都同樣必須進入到具體的用户場景中，才能去為用户創造真正的價值。AI不是一個憑空存在的“魔法”，它必須依附於“服務”才能生效。

三年前，當GPT驟然興起，市場的反應是，AI將以一種獨立的產品形態重塑技術與用户的關係。這令谷歌陷入了擔憂，因為新的交互模式似乎繞開了搜索框。但三年後的今天，市場開始傾向於認為，AI未必一定是獨立的產品形態，也可以融入以往產品或服務，以效率倍增器的形態呈現。

換言之，AI從“顛覆論”過渡到了“倍增論”，也許沒有那麼性感，但變得務實了一些。

在這種新認知的塑造下，擁有大模型、雲服務，以及數十億用户產品所提供的場景和流量，反而成了谷歌獨特且難以複製的護城河。

而回看OpenAI，無論其技術多麼驚豔，它面臨的最大挑戰始終是，技術必須找到應用場景，也就是人們通常説的“流量入口”，如何讓普通人日復一日地、無縫地使用AI，而不是偶爾打開一個獨立的對話框。

仔細審視OpenAI面臨的根本性挑戰——入口問題，在谷歌那裏卻不存在：

·Google Search：全球信息流和商業變現的巨型入口，AI可以直接服務於數萬億次查詢。

·YouTube：世界上最大的視頻內容庫和流量池，AI可以直接賦能內容創作、審核和推薦。Android生態系統：覆蓋全球數十億設備的移動操作系統，AI可以直接融入到設備底層。

·Gmail & Workspace：強大的生產力工具，AI的每一次增強都意味着用户粘性的指數級提升。

與單純的大模型企業不同，谷歌不再需要花費數十億去“買流量”或“教育用户”使用新APP。當GPT渴求流量入口的時候，谷歌已經將AI能力植入到用户每天使用的操作系統和工具鏈中。

説白了，**移動互聯網時代“流量為王”的邏輯，在AI時代沒有被削弱，反而得到了強化。**這也讓谷歌從最初的驚恐，轉為擁有了無與倫比的AI滲透率優勢。

********市值風雲與反脆弱性

市場的判斷是殘酷而直接的，它體現在市值上。

在經歷了一段時間的追趕後，谷歌已經成功在市值上追平甚至在特定時期反超了微軟，並向“宇宙中心”英偉達發起衝擊。未來一段時間，假如谷歌市值接近乃至反超英偉達，也並非“黑天鵝”事件。

因為在增長敍事下，谷歌建立起了令人生畏的強大護城河；在收縮敍事下，谷歌的商業模式更凸顯其在風暴下的反脆弱性。

谷歌CEO桑達爾·皮查伊（Sundar Pichai）近期財報會上的提醒，更像是一種預言，“AI泡沫覆滅，誰也跑不掉”，但在風暴中，大家都抗風險能力並不一致。

谷歌CEO桑達爾·皮查伊，以冷靜務實的領導風格著稱

純模型公司：風險在於，一旦模型性能被開源或競爭對手追平，其估值就可能迅速崩塌，且缺乏穩定的收入來源支撐鉅額研發投入。

賣算力公司：雖然強大，但其核心業務是硬件週期，一旦AI CapEx進入調整期，或出現強大的替代芯片，營收波動性將極大。

字母表公司：谷歌母公司的營收構成是多元化的。其搜索廣告收入是全球最穩定、最龐大的現金牛；Google Cloud為其提供了To B的穩定收入；而AI是提升這三塊業務效率和價值的賦能劑。

這種“現金牛+AI+雲服務”的模式，使得谷歌相對於單純的大模型產品公司，或者純粹賣算力的硬件公司，在AI風暴下擁有更強大的反脆弱性（Anti-fragility）。它可以在市場狂熱時獲得估值溢價，也能在泡沫破裂時，憑藉其核心業務的穩定現金流，繼續投入研發，吞噬那些倒下的競爭者。

********反思護城河：英偉達、蘋果和谷歌

當然，我們並不能因此低估英偉達在AI時代的霸主地位。

英偉達是AI淘金熱中，近乎壟斷鏟子的公司，其地位無可撼動。但值得深思的是，英偉達的護城河，是否會因為“算力效率提升”而崩塌？

答案是否定的。

以DeepSeek等新一代模型為例，它們聲稱能夠顯著降低訓練和推理所需的算力。這似乎是GPU的利空。但事實恰恰相反：這導致了算力需求的降低，更廣大的應用場景就會被解鎖，成千上萬的中小企業和獨立開發者都能負擔得起AI，對GPU的總需求量反而會激增。

全球主流的大模型、機器人和自動駕駛公司，都依賴CUDA 生態系統

英偉達的真正護城河，與谷歌驚人地相似，它不是單純的硬件，而是一種軟硬結合的生態：

CUDA生態：這是一個持續了數十年的軟件、工具和開發者生態，是全球AI科學家和工程師的通用語言。新進入者即使芯片性能追上，也需要數年才能建立起等效的軟件兼容性。創新基礎設施提供者：英偉達實際上已經跳出了“賣芯片”的範疇，它提供的是AI時代的“水電煤”——創新的基礎設施。

這種模式與谷歌、蘋果的邏輯高度一致：他們都不是靠單一產品或某項技術建立優勢，而是依靠提供平台級的、不可或缺的創新基礎設施來構建獨特的結構性優勢。

也因此，在經歷了長達三年的大模型性能錦標賽後，市場開始確認一個基本常識：

單純的基礎模型技術領先，往往是短暫的。只要有類似 Llama、DeepSeek、Qwen這樣的優質開源模型湧現，技術鴻溝很快就會被追平。

在開放生態下，技術本身是可追趕的，但建立在數十億用户之上的生態和流量，才是真正的不可撼動的核心壁壘。

********AI時代的護城河：中國與美國

硅谷AI競技場的邏輯演化，必然啓迪着大洋彼岸的中國追趕者。

目前，中國科技企業在AI領域的資本開支顯著落後於美國同行，這在某種程度上避免了美國那樣的鉅額泡沫隱憂，但也意味着基礎算力的相對劣勢。這種不對稱的競爭格局迫使中國企業必須汲取硅谷的經驗教訓，即AI競賽的終局不在於技術的虛高排名，而在於價值創造的深度。

在技術差距日益縮小的背景下，真正的考驗是如何將AI能力高效地注入到獨特的中國場景中，將模型的“能”轉化為實際的“用”，創造不可替代的商業價值。中國企業需要將競爭焦點從基礎模型的“軍備競賽”，徹底轉向“應用效率和商業變現”。

AI的進化本質上是一場漫長而殘酷的馬拉松。最終的勝利者，可能不是單純的大模型創業企業，而是能力類型逼近谷歌的企業：

它匯聚數十億用户入口以掌控流量主權，擁有自己的雲服務基礎設施以保障成本和效率，並能將高效匹配自身的大模型深度植入到核心場景中。

AI時代的護城河，不是技術的一時領先，而是將技術轉化為價值的生態能力。