當奧特曼讓OpenAI寧可選擇日活十億的應用，而不是頂尖的大模型時，是不是大模型的歷史已經終結了？

大模型最前沿的對決，將發生在谷歌與OpenAI之間。OpenAI在大模型性能稍稍領先，谷歌在基礎設施與應用生態優勢明顯，雙方都在加速奪取對方陣地控制權。在巨頭這里，AGI的探索人類智能邊界的意義已經褪色，它自己的問題還遠未解決，卻聲稱要準備解決人類的許多問題。

短兵相接的節奏，已經要以天來計。差不多一周時間，谷歌推出了，迭代了一大串多模態模型，又推出了更省算力的思考模型Gemini 2.5 Flash；OpenAI讓ChatGPT記住用戶告訴過它的一切，發布了號稱要淘汰GPT-4.5的GPT-4.1系列，以及會用圖像思考的滿血版o3與o4-mini。好幾次都臉貼臉發布，火藥味濃厚。

如今，在Scale AI打造的“人類最后的考試”（Humanity's Last Exam）中，排在最前列的，只有谷歌與OpenAI的前沿模型，包括這周的o4-mini與Gemini-2.5-Flash。其他能進入前十的，只有Anthropic的Cloude-3.7-Sonnet，以及DeepSeek的R1（僅限文本類排名）。

來源：scale.com，人類最后考試（僅文本）模型評測

如此快節奏的發布，以及逐步趨同的功能，預示著在擴展定律邊際效應減弱后，這個行業的技術路線開始收斂。這個時候，比拼的就是執行力了。員工主觀意愿雖然重要，但是客觀的基礎設施與應用生態，在很大程度上又可以“縮放”主觀意愿的效果。

下一代大模型的預訓練，越來越依賴于團隊對基礎設施的熟悉程度與優化能力。近日，OpenAI公開討論了GPT-4.5的訓練經驗，以及據此對訓練下一代模型的展望。大模型參數規模越大，預訓練數據集越大，硬件故障導致的損失也就越大；而基礎設施的規模增長，也在放大硬件故障的復雜度，計算、存儲、通信、能源，需要系統性考慮；當算力需求超出單集群的供給能力時，就不得不轉向多集群訓練架構，這又是全新的挑戰。。

因此，即使擁有無限的GPU、網絡和電力，也“無法在GPT-4的技術棧上訓練GPT-4.5”。不從基礎設施的起點解決這個問題，GPT-5.5或許就是OpenAI上限。

行業正在進入推理時代。在大模型商品化趨勢明顯的當下，性價比是擴大用戶規模的關鍵之一。對于AI應用來說，用更低的成本提供相近的服務，也是增厚利潤率的來源之一。這就意味著，誰能盡可能地壓榨基礎設施的單位成本的算力，誰的優勢就更明顯。

目前看來，優勢也在谷歌這一邊。盡管在解決編碼問題時，o3以微弱的優勢領先于Gemini 2.5 Pro，但代價是需要用戶付出近20倍的成本。反觀主打小巧高效的o4-mini，與Gemini相比，結果不僅更貴，水平也略低一點。o4-mini所謂的高性價比，是相對OpenAI自身的產品體系而言的，不是相對整個市場而言的，這無疑削弱了它的競爭力。

目前無法完全將其歸因于谷歌的硬件優勢。在算法與產品層面，整個行業也還有不小降本空間。谷歌今天發布的Gemini-2.5-Flash就是如此，開發者可以通過設置預算上下限，來控制模型在思考階段的推理深度；模型也會根據提示的復雜度，自動判斷所需推理量和思考時間。

但最終競爭還是會落到芯片與基礎設施上。半導體分析機構Semianalysis認為谷歌的定制TPU，總擁有成本要低于英偉達的通用GPU。“剖析數據中心，就像是窺探AGI的核心……在AI的軍備競賽中，不同公司（數據中心的）架構差異非常大。”今年2月，該機構的Dylan Patel在X上寫道。當時，谷歌尚未發布專為推理而設計的AI芯片Ironwood，它的能效是上一代的TPU的2倍，Pathways技術可以助其實現高效分布式計算。

OpenAI仍是追趕者，采購英偉達的GPU，租用微軟、甲骨文等的基礎設施，無法最大程度地獲益于芯片與基礎設施優化。去年，它，但是即使一切順利，它與博通合作的定制芯片，也要等到2026年才能啟動規模量產；而且，初代自研芯片達不到成熟水平，無法迅速規模部署，至少經歷三次迭代。亞馬遜的Trainium已經迭代到第二代，，但實際總擁有成本仍然遠不及英偉達。，目前采購的仍是英偉達的Blackwell架構芯片。

時間站在谷歌這一邊。在追趕基礎設施的兩三年時間里，OpenAI的對策是培育更為龐大的應用生態。這不僅關系到規?；儸F，讓自己活著見到那一天，還因為這是提升用戶粘性的有效手段。只有這樣，才能將用戶關于“性價比”的比較，鎖定在自己的產品體系內。無論是豐富軟硬件生態中的蘋果用戶，還是社交媒體網絡效應下的Meta用戶，不會輕易因為價格就離開這個生態。

從去年開始，，為的正是孵化或并購出“一整套圍繞AI打造的生態”，包括新的搜索框與硬件設備。

OpenAI加入了。搜索是生成式AI最有希望的爆款應用之一，也是奧特曼產品矩陣理念中關鍵拼圖。去年初，市場就流傳著出OpenAI要做搜索的消息，媒體還打探到OpenAI正在積極地挖谷歌的員工；7月，SearchGPT正式內測；年底，ChatGPT上線搜索，奧特曼稱這是他自ChatGPT發布兩年以來最喜歡的功能，讓他的使用頻次翻了番。今年，OpenAI進一步將搜索與智能體組合起來，包裝成最高月薪2萬美元的博士級的研究助手。

近日，OpenAI還被傳出正在開發一個類似X的社交網絡項目。在更早一點時間，奧特曼看到Meta計劃為其AI助手添加社交動態時表示，“也許我們會做一個社交應用”；他還在與馬斯克斗嘴的時候反擊，。這都讓傳言變得更具體生動。

智能體是大模型應用落地的確定性路徑。， OpenAI仍然在構筑自己的智能體生態。o3與o4-mini擁有智能體級別的工具使用能力（agentic tool use），相較以往大模型往往是被動執行指令，它們能夠思考何時以及如何使用工具。直播中，OpenAI總裁布洛克曼（Greg Brockman)還提到，o3在解決一個復雜任務時，曾被觀察到連續調用了高達600次工具。1個月前OpenAI還發布了Responses API，將OpenAI模型和內置工具的互動變得更為輕松。

日前，奧特曼在接受Stratechery專訪時聲稱，“一款10億日活的產品，比最頂尖的AI模型更有價值”。OpenAI正在接近這個目標。去年底，OpenAI周活用戶達到3億，今年2月突破4億；在剛過去的TED 2025大會上，奧特曼稱全球10%人口頻繁使用ChatGPT，短短幾周內就實現翻倍。

但這一切，仍然都沒有逃出谷歌的勢力范圍。在今年2月的財報會議上，谷歌稱Gemini已經接入旗下七個擁有超過20億用戶的產品和平臺。在其他產品逐步將搜索作為AI對話框的其中一項功能后，谷歌一方面繼續用AI增強搜索，AI 概覽覆蓋了10億月活用戶，超過2億部安卓手機可以使用“畫圈即搜索”的AI功能；另一方面，去年底率先推出Deep Research功能，讓它幾乎成為行業標配。谷歌的A2A協議也號稱比MCP更懂如何讓智能體與智能體互動。

在技術仍然發散式創新的階段，谷歌曾短暫地迷失過方向，倉促起舞，幾場災難性的發布會，成為了笑料。但在技術逐步收斂的階段，估值3000億美元的OpenAI，想要對決市值1.8萬億的谷歌，每一天都是挑戰。