AI之爭就是生態之爭作者 | 呂敬之
來源 | #融中財經
11月20日，Gemini3推出兩天後，在被稱為「硅谷投資人春晚」的Cerebral Valley AI峯會上，OpenAI就被選成了「第二大可能倒閉的AI獨角獸」。
同一天，Sam Altman推送了一條內部備忘錄，承認了OpenAI在預訓練上已經落後於谷歌的表現。
十天後，在12月1日，Altman再次推送全員內部信，這一次，口氣更加嚴厲，發起內部「紅色預警」叫停廣告商業化、AI agent的所有嘗試，把所有人的所有注意力重新調回到ChatGPT性能提升上。硅谷知名投資人Deedy Das在X上評價，Gemini3上線十五天，ChatGPT的日均訪問量已經掉了約1200萬，這也是OpenAI拉響紅色警報的真正原因。
隨着谷歌的窮追猛打，用戶和投資人也開始意識到，AI之爭，爭的不只是用戶數據、快速商業化，而是長遠的生態之爭。
被谷歌搶走1000萬流量的ChatGPT
在Gemini3上線的第十六天，OpenAI傳出發佈新的大模型開啓反擊戰的消息。
據The information最新報道，OpenAI在近幾周的人工智能開發競賽中似乎已落後於谷歌，目前正試圖通過一款代號為「Garlic」（大蒜）的新型大語言模型發起反擊。
據報道，OpenAI首席研究官Mark Chen向部分同事提到了這個新模型。該模型在公司內部評估中表現出色，至少在涉及編程和推理的任務上，相比Gemini 3和Anthropic的Opus 4.5具有優勢。
其實，在Gemini3上市兩天後，Sam Altman就發了一封內部備忘錄，內容可以總結為：谷歌很強，OpenAI的領跑優勢在縮小。Altman在備忘錄中承認，「從所有跡象來看，谷歌最近做得非常出色」，特別是在預訓練方面。
預訓練是開發能夠生成文本或圖像的大型語言模型（LLM）的第一個階段。在這個階段，AI研究人員將LLM暴露於來自網絡和其他來源的數據中，以便它學習它們之間的聯繫。谷歌在預訓練方面的成功讓許多AI研究人員感到驚訝，因為OpenAI有時難以在預訓練中取得進展，這也是谷歌此前也曾努力解決的一個問題。這些挑戰曾促使OpenAI更多地關注一種較新的AI模型類型，即推理，它使用更多的處理能力來產生更好的答案。
在OpenAI今夏推出GPT-5模型之前，其員工發現他們在預訓練過程中對模型所做的調整在模型規模較小時有效，但隨着模型變大就停止了作用。這表明OpenAI必須解決這些預訓練問題，才能在該領域趕上谷歌。
因此大概在十月，Sam Altman就向員工提出要推出一個名為Shallotpeat的模型，作為對抗Gemini3的先行者，修復在預訓練過程中遇到的Bug。而這次要發佈的「Garlic」與「Shallotpeat」是不同的模型，「Garlic」整合了公司在開發「Shallotpeat」預訓練過程中使用的錯誤修復方案。
據The information報道，OpenAI正尋求儘快發佈一個版本的「Garlic」，這暗示着OpenAI很可能在明年年初就發佈GPT-5.2或GPT-5.5。
硅谷知名投資人Deedy Das隨即在X平臺發佈了一張流量趨勢圖，清晰展示了ChatGPT從11月11日至12月1日期間的訪問數據變化：在Gemini 3發佈之後，其日均訪問量出現了約6%的斷崖式下滑，從原先的2.03億驟降至1.91億。他配文寫道：「這纔是ChatGPT啓動紅色預警的真正原因。」這張圖表不僅印證了市場競爭的殘酷現實，也從數據層面解釋了為何OpenAI必須採取如此激進的資源重配策略——在用戶注意力與市場份額正在悄然流失的當下，任何猶豫都可能意味着不可逆轉的落後。
紅色預警
就在「大蒜」（Garlic）模型消息曝光的前一天，一封OpenAI在Gemini 3發佈後的第二封內部信意外流出，揭示了公司當前所面臨的空前壓力。
在這封由CEO Sam Altman親自署名的信件中，他正式宣佈OpenAI已進入「紅色預警」狀態，並直言ChatGPT正處在一個決定其未來命運的關鍵節點上。與Gemini 3剛上線後那封語氣相對剋制、僅限於承認對手技術實力的內部備忘錄不同，這一次Altman的措辭明顯更為緊迫和警覺——他不再只是客觀評價競爭格局，而是明確指出了谷歌產品對自身生態構成的真實且迫在眉睫的威脅，並據此作出重大戰略調整：暫停所有非核心業務線，將全部研發與運營資源集中投入到ChatGPT的核心體驗優化之中。
被擱置或推遲的項目涵蓋多個此前被視為增長潛力點的方向，其中包括尚處於早期探索階段的廣告業務——儘管ChatGPT目前尚未建立成熟的廣告變現體系，但從其近期推出的購物搜索功能以及支持即時支付等嘗試性舉措來看，團隊顯然已在為商業化路徑進行佈局；事實上，就在11月24日，OpenAI正式上線了這一購物搜索能力，用戶只需在對話框中輸入具體商品需求及預算範圍，系統便會直接推送匹配的商品卡片，而截至今日，該功能依然保留在產品界面中，顯示出其作為商業化試驗田的持續價值。此外，原本計劃推進的AI智能體（AI Agents）項目也被暫緩，該項目旨在通過自主代理自動完成諸如在線購物比價、健康管理提醒等日常任務；同時被按下暫停鍵的還有名為「Pulse」的個性化晨間簡報產品，它本意是每天清晨為用戶生成定製化的新聞與信息摘要，以增強用戶粘性。
與此同時，Altman在信中詳細闡明瞭ChatGpt接下來的重點優化方向：首先是在個性化體驗層面，致力於提升全球約8億周活躍用戶的交互質量，使用戶能夠更靈活地定製AI的回應風格、語氣乃至行為模式；其次是在圖像生成能力上加速追趕，以應對谷歌上個月發佈的廣受好評的Nano Banana Pro模型所帶來的競爭壓力，尤其聚焦於室內設計輔助、照片轉動畫等高需求應用場景；第三是強化模型在公衆口碑與用戶偏好方面的表現，確保在LMArena等第三方公開評測平臺上，OpenAI的模型能持續獲得高於競品的用戶投票與滿意度；最後，則是夯實基礎性能，包括顯著提升響應速度與服務穩定性，並最大限度地減少所謂「過度拒絕」現象——即AI在面對完全合理、無害的問題時仍無端拒絕作答的情況，這已成為近期用戶抱怨的焦點之一。
「最近一段時間我同時在用ChatGPT和Gemini 3，說實話，體驗差距比我預想的要明顯。」chatBot產品的重度用戶阿遠（化名）這樣對我們說道，作為一個主要用中文交流、偶爾寫點代碼的普通用戶，阿遠明顯感覺到Gemini對中文語境的理解更自然——不管是日常對話、寫小紅書文案，還是解釋一個技術概念，它的表達更貼近本地習慣，而ChatGPT有時候會顯得「翻譯腔」很重，甚至答非所問。
特別是在vibe coding（氛圍編程）這種需要根據模糊描述快速生成可用代碼的場景下，Gemini能更快抓住阿遠的意圖，比如說「幫我寫個帶淡藍色漸變和懸停動畫的按鈕」，它直接輸出完整CSS+HTML，而ChatGPT往往要來回澄清好幾輪。更讓阿遠驚喜的是Gemini內置的Nano Banana圖像模型，處理圖片的能力真的強：上週他上傳了一張老照片讓它「轉成宮崎駿動畫風格」，幾秒就出圖，細節保留得很好；相比之下，GPT-4o的圖像生成功能要麼風格僵硬，要麼根本理解不了「氛圍感」這種抽象要求。
「而且谷歌的生態優勢太明顯了」阿遠補充道——我在YouTube看教程時，Gemini能直接調取視頻時間戳內容回答問題；搜索結果裏也能一鍵喚起AI總結網頁，整個流程無縫銜接。反觀OpenAI，雖然插件系統理論上很開放，但實際用起來割裂感很強，還得手動切換不同工具。最近看到不少Reddit和X上的測評也印證了這點：很多開發者提到Gemini在多模態任務和中文支持上「悄悄領先」，而ChatGPT的響應有時過於謹慎，動不動就拒絕回答。說到底，大模型不只是比參數，更是比誰更懂用戶的真實使用場景——在這方面，Gemini現在確實更「順手」。
AI爭的是生態
從用戶實際體驗的細微差異中，我們不難窺見當前大模型競爭的本質早已超越了單純的技術參數或推理能力的比拼，而逐步演變為一場圍繞「生態整合力」的深度博弈。
Gemini之所以能在中文理解、多模態生成、vibe coding等具體場景中展現出更流暢、更貼近用戶直覺的表現，並非僅僅源於其底層模型架構的微小優勢，而是根植於谷歌數十年積累的龐大數字生態——YouTube的視頻語料、Google Search的實時信息流、Gmail與Workspace的結構化數據、Android系統的終端觸達，以及Google Photos、Maps等高頻服務所構成的閉環體驗。這些資源不僅為Gemini提供了更豐富、更真實、更具上下文關聯的訓練與交互素材，更重要的是，它們讓AI不再是孤立的「問答機器」，而是嵌入用戶數字生活每一環節的智能協作者。當用戶在搜索結果頁直接獲得AI摘要，在YouTube評論區用自然語言提問視頻內容，在Gmail中一鍵讓AI起草回信時，這種「無感融入」的體驗構成了難以複製的競爭壁壘。
反觀OpenAI，儘管其在通用語言建模和開發者社區影響力方面仍具先發優勢，但其產品形態長期依賴獨立入口（如chat.openai.com）或第三方集成，缺乏原生生態支撐。即便推出了GPT Store、自定義GPTs、多模態輸入等功能，但在實際使用中，用戶仍需主動「召喚」AI，而非在自然行為流中被智能輔助。這種結構性差異導致ChatGPT在面對高度整合的競品時，逐漸顯露出「功能強大但使用割裂」的短板。尤其在中文市場，由於缺乏本地化數據源和文化語境的深度訓練，其語言表現本就處於劣勢，而谷歌憑藉全球多語言索引與本地服務（如在部分亞洲市場與本地電商、地圖服務合作），能更精準地捕捉區域用戶的表達習慣與需求偏好。正如近期社交媒體上大量用戶反饋所揭示的：不是ChatGPT「變差」了，而是Gemini「變得更順手」了——這種順手，恰恰來自生態協同帶來的上下文感知與任務連續性。
當然，這並不意味着ChatGPT將迅速沒落。OpenAI在基礎模型創新、開源工具鏈（如Triton、MLX）、企業API生態等方面依然擁有深厚積累，且其與微軟的深度綁定（Copilot全面集成Windows、Office、Azure）也構成了另一條生態路徑。然而，微軟生態偏重生產力與企業端，對普通消費者日常數字生活的滲透遠不及谷歌全面。更重要的是，用戶的時間與注意力是有限的——當一個AI助手能無縫融入你刷視頻、查資料、回郵件、找路線的全過程時，另一個需要單獨打開網頁、反覆輸入上下文的工具，即便能力相當，也可能因使用成本更高而被邊緣化。流量數據顯示的6%下滑或許只是初期信號，真正值得警惕的是用戶心智份額的轉移：一旦形成「日常問題先問Gemini」的習慣，重建信任與依賴將極為困難。
綜上所述，未來大模型的競爭，核心戰場不在論文指標，而在用戶每天觸達十幾次的那些微小交互瞬間。谷歌憑藉其全域生態，正在將AI轉化為一種「基礎設施式」的存在；而OpenAI若無法加速構建或接入同等深度的生活化場景，僅靠模型本身的迭代，恐難維持長期領先。但話說回來，技術格局向來充滿變數——OpenAI若能借「Garlic」等新模型突破預訓練瓶頸，並通過與更多消費級平臺（如社交、電商、內容社區）達成深度合作，仍有機會重塑體驗閉環。因此，ChatGPT是否會「慢慢沒落」，目前尚無定論；更可能的走向是，它將從「唯一首選」轉變為「特定場景優選」——在編程、英文寫作、企業自動化等領域保持優勢，而在日常多模態交互與中文用戶體驗上，逐漸讓位於生態更完整的對手。
這場競賽遠未結束，但方向已然清晰：未來的贏家，屬於那個能把AI藏進生活褶皺裏的公司，而不是僅僅把它放在聚光燈下展示的那一個。
責任編輯：韋子蓉