来源：赛格大道
赛格特约作者 余绍清
一切要从股神巴菲特旗下伯克希尔的持仓说起。
在AI浪潮席卷华尔街的最初几年，谷歌的母公司Alphabet曾一度被视为“落后者”，甚至被视为“AI的原罪”——谷歌作为技术领导者越是推动AI发展，就越可能加速其赖以生存的搜索广告模式的衰落。也因此，当ChatGPT横空出世，谷歌内部一度惊呼“代码红色”，面临生死存亡的威胁。
谷歌大脑和 DeepMind被公认为AI领域的顶尖技术先驱，两个团队已于2023年合并
然而，三年时间，足以让华尔街操盘手们的观念发生逆转。
近期，随着谷歌发布Gemini 3，并持续在应用层展示其惊人的多模态能力——从实时翻译到复杂逻辑推理——市场开始对谷歌投下更坚定的信任票。在AI发展进入一个有回撤、有调整的阶段时，谷歌的市值反而逆势上扬，其势头已经追上了曾经遥不可及的微软，并正在向GPU霸主英伟达发起冲击。
这显示出资本市场对AI发展趋势做出了一个新的、更成熟的判断：AI时代最大的竞争力，乃至最终的护城河，并不完全取决于基础大模型的技术指标如何领先，更不是简单地堆积了多少算力，或者砸了多少钱投资电力和数据中心。
如果说，第一波AI热潮是关于“谁能造出最强跑车（基础模型）”的军备竞赛，那么目前已经悄然切换到了“谁能让跑车行驶在真实场景和应用的高速公路上”。
更新AI认知：从颠覆者到倍增器
一个被初次技术狂热者们所忽略的真理是：AI能力，和所有技术一样，都同样必须进入到具体的用户场景中，才能去为用户创造真正的价值。AI不是一个凭空存在的“魔法”，它必须依附于“服务”才能生效。
三年前，当GPT骤然兴起，市场的反应是，AI将以一种独立的产品形态重塑技术与用户的关系。这令谷歌陷入了担忧，因为新的交互模式似乎绕开了搜索框。但三年后的今天，市场开始倾向于认为，AI未必一定是独立的产品形态，也可以融入以往产品或服务，以效率倍增器的形态呈现。
换言之，AI从“颠覆论”过渡到了“倍增论”，也许没有那么性感，但变得务实了一些。
在这种新认知的塑造下，拥有大模型、云服务，以及数十亿用户产品所提供的场景和流量，反而成了谷歌独特且难以复制的护城河。
而回看OpenAI，无论其技术多么惊艳，它面临的最大挑战始终是，技术必须找到应用场景，也就是人们通常说的“流量入口”，如何让普通人日复一日地、无缝地使用AI，而不是偶尔打开一个独立的对话框。
仔细审视OpenAI面临的根本性挑战——入口问题，在谷歌那里却不存在：
Google Search：全球信息流和商业变现的巨型入口，AI可以直接服务于数万亿次查询。
YouTube：世界上最大的视频内容库和流量池，AI可以直接赋能内容创作、审核和推荐。
Android生态系统：覆盖全球数十亿设备的移动操作系统，AI可以直接融入到设备底层。
Gmail & Workspace：强大的生产力工具，AI的每一次增强都意味着用户粘性的指数级提升。
与单纯的大模型企业不同，谷歌不再需要花费数十亿去“买流量”或“教育用户”使用新APP。当GPT渴求流量入口的时候，谷歌已经将AI能力植入到用户每天使用的操作系统和工具链中。
说白了，移动互联网时代“流量为王”的逻辑，在AI时代没有被削弱，反而得到了强化。这也让谷歌从最初的惊恐，转为拥有了无与伦比的AI渗透率优势。
市值风云与反脆弱性
市场的判断是残酷而直接的，它体现在市值上。
在经历了一段时间的追赶后，谷歌已经成功在市值上追平甚至在特定时期反超了微软，并向“宇宙中心”英伟达发起冲击。未来一段时间，假如谷歌市值接近乃至反超英伟达，也并非“黑天鹅”事件。
因为在增长叙事下，谷歌建立起了令人生畏的强大护城河；在收缩叙事下，谷歌的商业模式更凸显其在风暴下的反脆弱性。
谷歌CEO桑达尔·皮查伊（Sundar Pichai）近期财报会上的提醒，更像是一种预言，“AI泡沫覆灭，谁也跑不掉”，但在风暴中，大家都抗风险能力并不一致。
谷歌CEO桑达尔·皮查伊，以冷静务实的领导风格著称
纯模型公司：风险在于，一旦模型性能被开源或竞争对手追平，其估值就可能迅速崩塌，且缺乏稳定的收入来源支撑巨额研发投入。
卖算力公司：虽然强大，但其核心业务是硬件周期，一旦AI CapEx进入调整期，或出现强大的替代芯片，营收波动性将极大。
字母表公司：谷歌母公司的营收构成是多元化的。其搜索广告收入是全球最稳定、最庞大的现金牛；Google Cloud为其提供了To B的稳定收入；而AI是提升这三块业务效率和价值的赋能剂。
这种“现金牛+AI+云服务”的模式，使得谷歌相对于单纯的大模型产品公司，或者纯粹卖算力的硬件公司，在AI风暴下拥有更强大的反脆弱性（Anti-fragility）。它可以在市场狂热时获得估值溢价，也能在泡沫破裂时，凭借其核心业务的稳定现金流，继续投入研发，吞噬那些倒下的竞争者。
反思护城河：英伟达、苹果和谷歌
当然，我们并不能因此低估英伟达在AI时代的霸主地位。
英伟达是AI淘金热中，近乎垄断铲子的公司，其地位无可撼动。但值得深思的是，英伟达的护城河，是否会因为“算力效率提升”而崩塌？
答案是否定的。
以DeepSeek等新一代模型为例，它们声称能够显著降低训练和推理所需的算力。这似乎是GPU的利空。但事实恰恰相反：这导致了算力需求的降低，更广大的应用场景就会被解锁，成千上万的中小企业和独立开发者都能负担得起AI，对GPU的总需求量反而会激增。
全球主流的大模型、机器人和自动驾驶公司，都依赖CUDA 生态系统
英伟达的真正护城河，与谷歌惊人地相似，它不是单纯的硬件，而是一种软硬结合的生态：
CUDA生态：这是一个持续了数十年的软件、工具和开发者生态，是全球AI科学家和工程师的通用语言。新进入者即使芯片性能追上，也需要数年才能建立起等效的软件兼容性。
创新基础设施提供者：英伟达实际上已经跳出了“卖芯片”的范畴，它提供的是AI时代的“水电煤”——创新的基础设施。
这种模式与谷歌、苹果的逻辑高度一致：他们都不是靠单一产品或某项技术建立优势，而是依靠提供平台级的、不可或缺的创新基础设施来构建独特的结构性优势。
也因此，在经历了长达三年的大模型性能锦标赛后，市场开始确认一个基本常识：
单纯的基础模型技术领先，往往是短暂的。只要有类似 Llama、DeepSeek、Qwen这样的优质开源模型涌现，技术鸿沟很快就会被追平。
在开放生态下，技术本身是可追赶的，但建立在数十亿用户之上的生态和流量，才是真正的不可撼动的核心壁垒。
AI时代的护城河：中国与美国
硅谷AI竞技场的逻辑演化，必然启迪着大洋彼岸的中国追赶者。
目前，中国科技企业在AI领域的资本开支显著落后于美国同行，这在某种程度上避免了美国那样的巨额泡沫隐忧，但也意味着基础算力的相对劣势。这种不对称的竞争格局迫使中国企业必须汲取硅谷的经验教训，即AI竞赛的终局不在于技术的虚高排名，而在于价值创造的深度。
在技术差距日益缩小的背景下，真正的考验是如何将AI能力高效地注入到独特的中国场景中，将模型的“能”转化为实际的“用”，创造不可替代的商业价值。中国企业需要将竞争焦点从基础模型的“军备竞赛”，彻底转向“应用效率和商业变现”。
AI的进化本质上是一场漫长而残酷的马拉松。最终的胜利者，可能不是单纯的大模型创业企业，而是能力类型逼近谷歌的企业：
它汇聚数十亿用户入口以掌控流量主权，拥有自己的云服务基础设施以保障成本和效率，并能将高效匹配自身的大模型深度植入到核心场景中。
AI时代的护城河，不是技术的一时领先，而是将技术转化为价值的生态能力。
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