最近谷歌的Nano Banana Pro和Gemini 3，大家都玩嗨了吧～

就連奧特曼都在全員信中承認，谷歌已經「反超」。

可以說，年底這波大招，成功地「讓谷歌再次偉大」！

尤其是Nano Banana Pro展現了生成式AI技術的重大突破。

網友用Nano Banana Pro制作的梗圖

所有人都贊不絕口，很多大佬都成了自來水，比如Shopify的CEO直夸Nano Banana Pro簡直瘋狂！

谷歌這把王座，基本是坐穩了。

回看這個11月，全球科技格局經歷了一場劇烈的板塊漂移，準確地說，是在谷歌和OpenAI之間。

兩家產品都是密集發布，GPT-5.1、Gemini 3，你方唱罷我登場。

在經歷了長達三年的被動防御戰，谷歌以一種近乎挑釁的自信姿態重回人工智能霸主的地位！

上個月，作為對手的奧特曼告訴OpenAI的同事們：

谷歌最近在AI方面的進展可能會「給我們公司帶來一些暫時的經濟阻力」。

所以，谷歌的Gemini 3和Nano Banana Pro為何能夠突然斷層一樣領先？

是因為自研TPU帶來的算力擴充，還是谷歌掌握了全新的AI技術？或許都有，但在社區的討論中，一種最可能的底層原因開始浮出水面。

谷歌的創始人放棄在私人小島度假，并且重回AI第一線，重啟「創始人模式」。

謝爾蓋效應：創始人模式拯救谷歌，并帶來Gemini 3.0

身價千億創始人

親自下場修配置

如果說劈柴是谷歌AI轉型的執行者，那么聯合創始人謝爾蓋·布林（Sergey Brin）的回歸則是這場變革的精神圖騰。

據外媒報道，布林早已重返谷歌山景城總部。

他并沒有選擇坐在高管套房里，而是直接入駐了被稱為「Building 43」的工程中心。

X的網友將布林的回歸定義為：谷歌在一年內從「遠遠落后」到「輕松稱霸」。

這個觀點引發了社區廣泛的討論！

網友迅速從嗨到不行的狀態立馬上升到哲學層面：谷歌怎么一下子能做出兩個這么厲害的產品？

一個觀點是，谷歌在技術上從未落后，但是谷歌得了一個病：「大公司病」。

OpenAI作為創業公司，加上奧特曼的激進戰略，OpenAI一直敢于發布產品，即使市場認為這個產品并不完美。

而布林的回歸和影響力，正是打破了谷歌的這種僵局。

這充分展示了強大領導力的重要性。

甚至有網友認為，如果不是創始人打通了谷歌部門之間的壁壘，Gemini 3或者Nano Banana Pro并不會以「全面出擊」的方式上線。

作為谷歌的創始人和圖騰人物，謝爾蓋放棄退休后在私人小島享受生活。

而是腳踏實地的重返硅谷，拯救谷歌。

布林的回歸不是為了發表愿景演講，而是為了寫代碼。

據說，他回到谷歌后提交了多年來的第一個CL（Changelist，谷歌內部的代碼修改請求），這一行為在工程師內部產生了地震般的效應：

如果身價千億的創始人都在修補配置文件，那么任何產品經理都沒有理由以「流程」為借口阻礙發布。

布林的存在直接催化了Gemini 3項目的加速，他專注于解決模型在長邏輯鏈推理上的「長尾問題」，這是之前職業經理人們因追求短期指標而忽視的領域。

很多網友表達了類似的看法。

谷歌太強，也太大，它得了大公司病，到處是繁文縟節。

但布林的回歸，讓谷歌再次成為一家AI時代的「創業公司」。

創始人的回歸，不僅重塑了文化。

有網友說，谷歌將所有人工智能相關工作整合到哈薩比斯旗下的DeepMind也是至關重要的一步棋。

這里就有人問了，創始人雖然具有圖騰般的象征和號召力，但是他有實權嗎？

最有名的獨立開發者levelsio給出了答案：

謝爾蓋·布林與拉里·佩奇仍共同持有Alphabet的股份。

更重要的是，他們共同持有87.4%的B類投票股，這賦予了他們51.4%的總投票權。

想象一下，當谷歌的官僚體系（他們確實存在不少）試圖阻礙你時，有謝爾蓋站在你這邊——只需給他發條消息，就能獲得通行許可。

這相當于獲得了一張創新的通行證：你可以自由創造任何產品、發布任何功能、推出任何項目，幾乎不受限制。

這讓谷歌重新像一家小型初創公司那樣運作，我認為這正是他們再次取勝的原因。

雖然這波谷歌有望重奪王座，但是在此前面對OpenAI時，谷歌一度掉以輕心。

拉響紅色警報

AI部門緊急重組

起初，ChatGPT剛出來時，谷歌并沒有放在眼里——

這不就是我們自己玩過的LaMDA嗎？

那個內部跑過、甚至把一個工程師忽悠到以為它有意識、但死活沒敢放出來的生成式AI聊天機器人。

誰也沒想到，ChatGPT眨眼間就成了史上增長最快的消費級產品，甚至還能替代搜索引擎拿來查資料、做研究。

這時谷歌才反應過來：壞了，真要出大事了。

雖然沒人正式喊，但公司里實質上已經「code red」了。

于是，谷歌趕緊把自家兩個最強的AI實驗室縫在了一起——谷歌DeepMind由此誕生。

從追趕到碾壓，谷歌王者歸來

這次合并把DeepMind在強化學習、神經科學啟發AI上的深厚積累，和谷歌Brain在大規模機器學習系統上的優勢完美結合，直接加速了頂級模型的研發。

Gemini正是合并之后，第一個落地的大項目。

它從設計之初，便堅定地走上了原生多模態路線，而不是在單模態模型上后期縫補，從而徹底避開了GPT-4等競品的后天短板。

同時，也完全由谷歌自研的TPU進行訓練。

2023年12月6日，第一代Gemini正式發布。

Gemini 1.0共有三大版本：Gemini Ultra、Gemini Pro、Gemini Nano，其中Pro和Ultra支持最長32k token上下文。

作為當時谷歌最強大的模型，Gemini Ultra在MMLU拿下90.0%，數學（MATH 53.4%）和視覺問答等多項榜單碾壓GPT-4。

2024年2月15日，Gemini 1.5發布。

上下文窗口直接拉到100萬token（Pro），性能追平甚至超Gemini 1.0 Ultra，但算力需求更低。同時，新增Gemini 1.5 Pro和Gemini 1.5 Flash。

2024年6月，谷歌再次將Pro的上下文窗口，提到了驚人的200萬token。

2024年9月24日，Gemini 1.5 Pro-002和Flash-002上線，更成熟、更便宜。

2024年12月11日，Gemini 2.0亮相，主打「agentic」能力，原生支持實時音視頻流，新推出Multimodal Live API。

2025年2月，谷歌帶來了更快Flash-Lite和Pro Experimental，并且還新增了Thinking Mode——推理過程完全可見。

2025年3月25日，Gemini 2.5以Pro Experimental首秀。

谷歌稱，這是迄今最聰明的模型，內置超強推理、編程、多模態復雜任務能力無敵。

2025年6月17日，2.5 Pro與Flash全面開放，支持企業級高吞吐。

2025年10月7日，Gemini 2.5 Computer Use上線，專攻瀏覽器操控，在手機UI控制上也極具潛力，把整條產品線的智能體能力又拉高一個臺階。

2025年11月18日，全新亮相的Gemini 3.0 Pro和Gemini 3.0 Deep Think，直接成了2025年11月最猛的現役模型。

一上線，Gemini 3.0 Pro就在20個基準測試里狂砍19勝，把一眾大模型按在地上摩擦。

尤其是在Humanity's Last Exam上，它憑借著41%的準確率把OpenAI的GPT-5 Pro（31.64%）打得滿地找牙。

• 模型核心設計原則

正如前面提到的，Gemini全系列從零開始聯合訓練，原生多模態，訓練數據直接覆蓋文本、圖像、音頻、視頻，能輕松處理各種模態混排輸入輸出。

這種天生多模態設計徹底甩開后期改造的老路子，自然涌現出了跨模態推理能力，比如邊看視頻邊回答文本問題。

架構采用僅解碼器Transformer，加入多查詢注意力等優化，優先保證泛化能力而非堆砌專用編碼器。

效率方面，第一代采用分層設計（Ultra極致能力、Pro平衡、Nano/Flash低延遲設備端）+ 混合專家（MoE）稀疏激活，只點亮當前輸入需要的子網絡，訓練推理都省算力。

Gemini 1.5及2.5則進一步用稀疏MoE Transformer，把上下文窗口標配做到100萬token，幾小時視頻也能輕松吃下。

CEO也有功勞？

除了創始人回歸，谷歌本身內部的快速迭代。

很多人也忽略現在CEO 劈柴的能力。

正如很多人在3年前將谷歌的落后歸咎于劈柴，卻不敢承認，正是劈柴讓谷歌重回正軌，并完成對OpenAI的超越。

劈柴在2015年接任CEO時，被視為硅谷最完美的職業經理人：溫和、外交手腕高超、善于達成共識。

在移動互聯網的紅利期，這些特質確保了谷歌這艘巨輪的平穩航行。

然而，當2022年AI軍備競賽爆發，這種「和平時期」的領導風格迅速成為眾矢之的。

但今天外媒BI的一篇文章，深入分析了劈柴在谷歌這波逆襲中扮演的重要角色。

像Gemini 3這樣強大的產品需要多年時間、大量技術研究和底層架構才能實現。

谷歌在這方面已深耕許久，正是因為劈柴推動公司轉向「AI優先」理念也已近十年。

如今這些努力終于結出碩果。

背景故事：

2017年，谷歌的漢堡emoji把奶酪放在肉餅下面，瞬間全網炸鍋。這直接引發了一場又好笑又撕裂的互聯網大戰，大家瘋狂爭論「正確」的漢堡該怎么疊。 

皮查伊當時發推調侃：你們要是能統一意見，我就放下手頭一切馬上修。結果大家真的統一了，Android沒幾天就更新，把奶酪挪到了肉餅上面。 

現在看來，Gemini 3.0也完美遵守了這個「正確順序」。

算力不夠用

容量必須每6個月翻一番

谷歌這波成功，除了在戰略和文化上，被「創始人模式」帶飛了一波。

但千萬不要忽略最根本的原因，谷歌的算力！

即使布林給所有谷歌工程師都打了「雞血」，沒有算力一切都白搭。

這就要歸功于谷歌的TPU了。

本月早些時候的全體員工大會上，谷歌AI基礎設施負責人Amin Vahdat直接說：公司必須每六個月就把服務容量翻一倍，才能滿足人工智能服務的需求。

據CNBC報道，這位谷歌Cloud副總裁還放了幻燈片，上面寫著未來4-5年要實現「1000倍」擴展。

支撐這1000倍增長的核心，是谷歌在2025年發布的第七代張量處理單元（TPU），代號「Ironwood」。

這款芯片不僅是硬件的迭代，更是谷歌垂直整合戰略的巔峰之作。

千倍擴展的難題

目前AI最大的瓶頸就是英偉達GPU產能跟不上。

幾天前英偉達財報電話會上還說AI芯片「賣到斷貨」，數據中心收入單季暴增100億美元。

芯片和其他基礎設施限制直接影響谷歌新AI功能上線。

11月6日的全體大會上，劈柴舉了上個月剛升級的視頻生成工具Veo的例子：

「Veo剛出來的時候多令人興奮啊，如果能在Gemini App里放開給更多人用，用戶量肯定爆，但我們就是給不了——算力根本不夠。」

雖然哪家AI公司都缺算力，但是相比OpenAI，谷歌TPU正是他們制勝的法寶。

谷歌的「1000倍」算力擴張揭示了一個殘酷的現實：AI行業正在經歷劇烈的階級分化。

地主階級： 擁有吉瓦級數據中心和自研芯片的巨頭，比如谷歌。他們制定規則，出租算力，收取租金。

佃農階級： 依賴巨頭基礎設施構建應用的初創公司。無論他們的模型多優秀，最終的利潤大頭都將流向基礎設施提供商。

因此，這也是為何OpenAI也想要做芯片的根本原因。

從年初的Gemini 2.5到年底的Gemini 3，如果單從版本號來看，谷歌的行動可以說緩慢至極。

關于GPT-5和Gemini 2.5誰更好用的話題也是經久不衰。

但是隨著Gemini 3、Nano Banana Pro的出世，所有人都突然回過神來，谷歌還是那個谷歌，谷歌還是SOTA！

這里面既有創始人放棄私人小島重回一線的魄力，也有谷歌TPU多年來的厚積薄發。

作為AI領域唯一一家技術全棧的科技公司，讓我們期待一下2026年，Gemini 4甚至Gemini 5能否讓我們看到AGI的曙光。