英霸在老去，谷王却在立足。英伟达，AI 硬件霸主，也是 GPU 领域的雄风。谷歌，AI 应用王，也有强大的 AI 模型。然而，在 GPU 领域，英伟达的霸权已开始逐渐衰落。
英伟达的 GPUs 仍然占据着GPU 处理单位（TPU）的市场份额，但其在专注于通用的计算能力方面的优势也在逐渐消失。谷歌深深地投入了大量资金和资源到开发自己的 TPUs 上，并且已经取得了显著的进步，甚至能够通过它们超越通用 GPU 的效率。
谷歌推出 Gemini 3 模型，展现出了其 AI 能力的多样性和强大。该模型不仅具备推理、多模态和编程等功能，也能够自主拆解任务，并生成应用，这使得它能够从“答问”转变为“干事”。此外，Gemini 3 的 TPUs 被用于训练该模型，从而实现了自身的闭环，从而避免了英伟达对其算力的控制。
谷歌的生态系统也在迅速演化。它不仅推出了 Gemini 3 模型，还扩展到了 YouTube、Android、Workspace 和云服务等领域。这些应用都能利用 Gemmini 3 的能力，产生可持续的收入。因此，谷歌的 AI 业务收入已达到每季数十亿美元，并且同比增幅逾 200%。
而谷歌的资本支持也是其不可撼动的地位之一。Alphabet 年度的投资达到了百亿美元，它在发展 TPUs、数据中心和模型研发方面重金投入。它不仅拥有独特的芯片解决方案，还有从底层开始到高端应用的生态系统。这使得谷歌能够在 AI 业务中稳步前进，甚至在市场上稳坐于主导地位。
然而，虽然谷歌正在迅速崛起，但它并不是唯一的竞争者。英伟达仍然占据着GPU 处理单位的市场份额，并且拥有强大的算力能力。但是，其在专注于通用的计算能力方面的优势正开始减少。对于那些专注于软体开发的公司来说，英伟达的算力已变得过时。
因此，在 AI 争雄中，谷歌和英伟达之间的竞争已经从“算力竞赛”转变为“应用比拼”。谷歌通过其系统化战法，破坏了对英伟达算力的绝对优势。它利用了模芯耦合、软硬一体、生态为网等战术来推动自身的发展。
最后，AI 争雄已经转变为“多元竞合”局面。虽然模型和芯片仍然是关键，但场景和生态系统的重要性也在逐渐被重视。这意味着，在下一轮 AI 争雄中，不仅需要强大的算力，也需要能够在应用场景和生态系统方面具有强大竞争力。
英伟达的 GPUs 仍然占据着GPU 处理单位（TPU）的市场份额，但其在专注于通用的计算能力方面的优势也在逐渐消失。谷歌深深地投入了大量资金和资源到开发自己的 TPUs 上，并且已经取得了显著的进步，甚至能够通过它们超越通用 GPU 的效率。
谷歌推出 Gemini 3 模型，展现出了其 AI 能力的多样性和强大。该模型不仅具备推理、多模态和编程等功能，也能够自主拆解任务，并生成应用，这使得它能够从“答问”转变为“干事”。此外，Gemini 3 的 TPUs 被用于训练该模型，从而实现了自身的闭环，从而避免了英伟达对其算力的控制。
谷歌的生态系统也在迅速演化。它不仅推出了 Gemini 3 模型，还扩展到了 YouTube、Android、Workspace 和云服务等领域。这些应用都能利用 Gemmini 3 的能力，产生可持续的收入。因此，谷歌的 AI 业务收入已达到每季数十亿美元，并且同比增幅逾 200%。
而谷歌的资本支持也是其不可撼动的地位之一。Alphabet 年度的投资达到了百亿美元，它在发展 TPUs、数据中心和模型研发方面重金投入。它不仅拥有独特的芯片解决方案，还有从底层开始到高端应用的生态系统。这使得谷歌能够在 AI 业务中稳步前进，甚至在市场上稳坐于主导地位。
然而，虽然谷歌正在迅速崛起，但它并不是唯一的竞争者。英伟达仍然占据着GPU 处理单位的市场份额，并且拥有强大的算力能力。但是，其在专注于通用的计算能力方面的优势正开始减少。对于那些专注于软体开发的公司来说，英伟达的算力已变得过时。
因此，在 AI 争雄中，谷歌和英伟达之间的竞争已经从“算力竞赛”转变为“应用比拼”。谷歌通过其系统化战法，破坏了对英伟达算力的绝对优势。它利用了模芯耦合、软硬一体、生态为网等战术来推动自身的发展。
最后，AI 争雄已经转变为“多元竞合”局面。虽然模型和芯片仍然是关键，但场景和生态系统的重要性也在逐渐被重视。这意味着，在下一轮 AI 争雄中，不仅需要强大的算力，也需要能够在应用场景和生态系统方面具有强大竞争力。
英伟达的 GPU霸权正在逐渐走向终结，谷歌也在不懈努力，开发自己的 TPUs！ 
谷歌 Gemini 3 模型真的太牛了，推理、多模态、编程等功能都很强大，而且能够自主拆解任务并生成应用，还是非常难以被其他人打败的！ 
谷歌不仅在 AI 业务中保持稳步增长，还有大量的资本支持来驱动其发展。 
这种情况下，英伟达的算力优势就开始减小了，对于那些专注于软体开发的公司来说，这是非常有利的！ 
但是，AI 争雄不仅仅是关于 GPU 和算力，还在于应用场景和生态系统的竞争。谷歌通过其系统化战法 successfully 破坏了对英伟达算力的绝对优势。 
英伟达霸权的日子很快就要完了了，谷歌却在悄悄地在后方爬行 
。他们已经深入投入了大量资金和资源去开发自己的 TPUs 上，现在的效果非常明显 
。
。它们仍然占据着 GPU 处理单位的市场份额，并且拥有强大的算力能力 
。然而，它们在专注于通用的计算能力方面的优势正开始减少 
。
。不仅需要强大的算力，也需要能够在应用场景和生态系统方面具有强大竞争力 
。谷歌、英伟达、其他公司都需要注意这一点 
。
这也意味着谷歌不再需要依赖英伟达的算力来推动自己的发展，这样就可以更好地专注于自身的研究和开发。 
而且，谷歌的资本支持也是其不可撼动的地位之一，它在发展 TPUs、数据中心和模型研发方面重金投入。 
对于那些专注于软体开发的公司来说，英伟达的算力已经变得过时了。它们需要适应新的 AI 导战格局，而不是一直固守在算力的竞赛上。 
在 AI 导战中，我认为谷歌和英伟达之间的竞争已经从“算力竞赛”转变为“应用比拼”。谷歌通过其系统化战法，破坏了对英伟达算力的绝对优势。它利用了模芯耦合、软硬一体、生态为网等战术来推动自身的发展。
最后，我认为 AI 导战已经转变为“多元竞合”局面。虽然模型和芯片仍然是关键，但场景和生态系统的重要性也在逐渐被重视。这意味着，在下一轮 AI 导战中，不仅需要强大的算力，也需要能够在应用场景和生态系统方面具有强大竞争力。 
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！它不仅能够推理、多模态和编程，还能自主拆解任务和生成应用，这意味着它可能会超越通用 GPU 的效率了 
！每季数十亿美元的收入，同比增幅逾 200%，这不太可能让 anyone 把谷歌的 AI 业务看轻 
。但在专注于通用的计算能力方面，其优势开始减少了。
。英伟达在GPU 处理单位方面保持优势，但在专注于通用的计算能力方面，谷歌却在逐渐超越它。因此，在下一轮 AI 争雄中，不仅需要强大的算力，也需要能够在应用场景和生态系统方面具有强大竞争力 
在 AI 竞争中，生态系统和应用场景变得更加重要。我们不能仅仅注重技术和算力，还需要了解到这些在整个生态系统中的作用。
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。而且，其生态系统的扩展速度也快得可Shock。现在，谷歌的AI业务收入已经达到数十亿美元，同比增幅逾200%
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这意味着，AI 争雄已经从“算力竞赛”转变为“应用比拼” 
。谷歌的生态系统也在迅速演化，推出了 YouTube、Android、Workspace 和云服务等领域的应用。这些应用都能利用 Gemmini 3 的能力，产生可持续的收入 
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.对于那些专注于软体开发的公司来说，英伟达的算力已变得过时了.
它的推理、多模态和编程功能都让人印象深刻，且能够自主拆解任务并生成应用，这种能力真的是不可比拟的