巴菲特破例押注，Google人工智能逆袭的三大底牌

巴菲特曾说，“永远不要投资一家你没办法理解的企业”。然而在“股神年代”马上谢幕之际，巴菲特却作出了一个违背“家规”的决定：买入Google股票，且是以约40倍自由现金流的高溢价。

是的，巴菲特初次买了“人工智能题材股”，不是Open人工智能，更不是英伟达。所有投资者都在问一个问题：凭什么是Google？

回到2022年底。那时ChatGPT异军突起，Google的高管层拉响“红色警报”，他们不断开会，甚至还紧急召回两位开创者。可那时的Google，看着就像是一头行动迟缓、官僚主义缠身的恐龙。

它匆忙推出了聊天机器人Bard，但在演示中犯下事实性错误，公司股价暴跌，市值1日蒸发上千亿USD。接着，它整理旗下人工智能团队，推出多模态的Gemini1.5。

但这款被看做松手锏的商品，也仅在科技圈掀起几小时热议，便被Open人工智能随后推出的视频生成模型Sora夺去所有声量，飞速变得无人在乎。

稍显尴尬的是，正是Google的研究职员在2017年发表的开创性的学术论文，为这轮人工智能革命奠定了扎实的理论基础。

《Attention Is A You Need》论文

提出的Transformer模型

对手嘲讽Google。Open人工智能的CEO奥特曼，看不上Google的品味，“我没办法不去考虑Open人工智能和Google之间的美学差异。”

Google的前CEO也不满企业的懒惰，“Google一直觉得，工作与生活的平衡……比取得角逐愈加要紧”。

这一系列窘境，也叫人怀疑，Google在人工智能角逐中掉队了。

但变化终于来了。
11月份，Google推出了Gemini 3，它在多数基准测试指标上都超越了角逐对手，包含 Open人工智能。愈加重要的是，Gemini 3完全由Google自研的TPU芯片练习完成，而这类芯片现已被Google定位为英伟达 GPU的底价替代品，正式向外部顾客大供应。

Google在两条战线上显露锋芒，以Gemini 3系列正面回话Open人工智能的软件战线；另一条则是以TPU芯片挑战英伟达长期统治地位的硬件战线。

脚踢Open人工智能，拳打英伟达。

奥特曼早在上个月就感觉到重压，他在内部信上说，Google“可能给大家公司带来一些暂时的经济逆风”。而这周听闻大厂购买TPU芯片后，股价盘中一度狂跌7%的英伟达，只得亲自发信，安抚市场。

GoogleCEO桑达尔·皮查伊在近期的一档播客中说，Google的职员们应该去补补觉。“若从外部视角看，那段时间大家可能看上去沉寂或落后，但事实上，大家正在夯实所有基础构件，并在此基础上全力推进。”

现在局势已然逆转。皮查伊说：“大家目前已经迎来了拐点。”

此时，ChatGPT发布刚好三周年。这三年里，人工智能拉开了一场硅谷资本的盛宴与合纵连横；而盛宴之下，泡沫隐忧浮现，行业是不是迎来了拐点？

反超

11月19日，Google发布了最新的AI模型Gemini 3。

一项测试数据显示，在涵盖专家常识、逻辑推理、数学及图像辨别等绝大部分测试中，Gemini 3得分均显著领先于包含ChatGPT在内的其他企业的最新模型。仅在唯一一项编程能力测试中，其表现略逊，位列第二。

《华尔街日报》说，“可以称之为美国下一代顶尖模型”。彭博社说，Google终于醒了。埃隆马斯克、奥特曼对它赞赏有加。一些网友开玩笑说，这就是奥特曼理想中的GPT|5。

云端内容管理平台Box企业的CEO在提前试用Gemini 3后表示，其性能提高幅度之大让人很难置信，以至于他们一度怀疑我们的测评办法有误。但反复测试后证实，该模型在所有内部评估中均以两位数优势胜出。

Salesforce的CEO说，他用了ChatGPT三年，但Gemini 3仅用两小时就颠覆了他的认知：“Holy shit……回不去了。这真的是质的飞跃，推理、速度、图文视频处置……全都更锐利、更迅捷。感觉世界又一次天翻地覆了。”

Gemini 3

为什么Gemini 3的表现这样突出，Google又做了什么事情呢？

Gemini项目负责人发帖说，“简单：改进了预练习和后练习”。有剖析说，该模型的预练习仍然在遵循Scaling Law的逻辑——通过优化预练习（譬如更大规模的数据、更高效的练习办法、更多的参数等），让模型能力达成提高。

最想知道Gemini 3秘密的人，当数奥特曼。

上个月，在Gemini 3发布前，他在发给Open人工智能职员的内部信上就打了预防针，“无论从什么方面来看，Google最近的工作都十分出色”，特别是在预练习方面，Google获得的进展，可能为公司“带来一些暂时的经济逆风”，“下面一段时间外面的环境会比较严峻”。

虽然就用户量而言，ChatGPT对Gemini仍优势显著，但差距正在缩小。

这三年，ChatGPT用户数目增长迅猛。今年2月，它的周活跃用户数为4亿，到这个月，跃升到8亿。Gemini公布的是月活数据，7月份，Gemini月活用户数为4.5亿，到这个月，这跃升至6.5亿。

凭着在全球互联网搜索市场约九成的份额，Google自然学会了推广其人工智能模型的核心途径，可以直接触达大量用户。

Open人工智能现在估值为5000亿USD，是全球估值最高的初创企业。它也是史上增长最迅猛的公司之一，营收从2022年近乎为0猛涨到今天年预估的130亿USD，但它也预计，为了达成通用AI，将来几年将烧掉超1000亿USD，同时还需花费数千亿USD出租服务器。换句话说，它还要去寻求筹资。

Google有一个不容忽略的优势：钱袋子更厚。

Google最新一个季度的财报显示，其营收初次突破千亿USD，达到1023亿USD，同比增长16%，收益350亿USD，同比增长33%。企业的自由现金流是730亿USD，围绕人工智能的资本支出在今年将达到900亿USD。

它暂时也不需要担心搜索业务会被人工智能侵蚀，其搜索和广告仍显示出两位数增长。它的云业务蒸蒸日上，连Open人工智能都租用它的服务器。

除去拥有自我造血能力的现金流，Google还学会着Open人工智能没办法企及的筹码，譬如用于练习和优化模型的大量现成数据，与自建的算力基础设施。

11月14日，Google宣布投资400亿USD新建数据中心

Open人工智能长袖善舞，与各方签订了价值超越1万亿USD的算力买卖协议。所以，当Google携着Gemini迅速逼近的时候，投资者的疑惑更强烈：Open人工智能画出的增长大饼，是不是真能填上亏空？

裂缝

一个月前，英伟达市值突破5万亿USD，市场对AI的激情，将这家“人工智能军火商”推向了新的高峰。但GoogleGemini 3用的TPU芯片，在英伟达的坚固堡垒上，撞开了一道裂缝。

《经济学人》援引投资研究公司伯恩斯坦的数据称，英伟达的GPU占典型人工智能服务器机架总本钱的三分之二以上，相比之下，Google的TPU芯片价格仅为同等性能英伟达芯片的10%至50%。这类节省累积起来相当可观。投资银行Jefferies估计，Google明年将生产约300万颗此类芯片，几乎是英伟达产量的一半。

上个月，知名的人工智能创业公司Anthropic已计划大规模使用Google的TPU芯片，据传买卖额据称达数百亿USD。
11月25日的报道称，科技巨头Meta也在洽谈，拟于2027年前在其数据中心使用TPU芯片，价值达到数十亿USD。

Google首席实行官桑达尔·皮查伊介绍TPU芯片

硅谷的网络大厂们也都在押注芯片，要么自研，要么与芯片公司合作，但没哪家公司像Google一样获得这般进步。

TPU的历史可以追溯到十多年前。当时的Google为了提升搜索、地图与翻译的运行效率，开始研发一款公司内部用的专用加速芯片。从2018年开始，它开始向云计算顾客销售TPU。

此后，TPU也被用于支持Google内部人工智能开发。在Gemini等模型的研发过程中，人工智能团队与芯片团队形成互动：前者提供实质需要与反馈，后者据此定制优化TPU，反过来又提高了人工智能研发效率。

英伟达现在占据了超90%的人工智能芯片市场。它的GPU刚开始用于逼真渲染游戏画面，依赖数千个计算核心并行处置任务，这一构造也使其在AI的运行上遥遥领先。

而Google塑造的TPU，是所谓的专用集成电路(ASIC)，是“专才”，专门为特定的计算任务而设计，它牺牲了肯定的灵活性与适用性，因此能效更高。英伟达GPU则像是“通才”，功能灵活、编程性强，但代价就是本钱高。

不过，在目前的阶段，包含Google在内的任何公司，都没能力完全取代英伟达。尽管TPU芯片已经开发到第七代，但Google依旧是英伟达的大顾客。一个显而易见的原因是，Google的云业务要服务全球成千上万的顾客，借助GPU的算力，能保证对顾客的吸引力。

即使购买TPU的公司也得拥抱英伟达。Anthropic宣布与GoogleTPU合作后不久，又宣布了一笔重大的英伟达买卖。

华尔街日报称，“投资者、剖析师和数据中心运营商表示，Google的TPU是英伟达在人工智能计算市场主导地位面临的最大威胁之一，但要挑战英伟达，Google需要开始更广泛地向外部顾客销售这类芯片”。

Google的人工智能芯片成为英伟达芯片为数不多的替代品之一，这直接拉低了英伟达的股价。英伟达下场发帖安抚TPU引发的市场恐慌情绪。它对“Google获得的成功感到开心”，但强调英伟达已经领先行业一代，其硬件比TPU及其他专为特定任务设计的相同种类芯片更具通用性。

英伟达的重压还在于市场对泡沫的担心情绪，投资人害怕巨额资本投入与盈利前景不匹配。投资情绪也是随时切换，既怕英伟达的业务让人抢，又愁人工智能芯片卖不动。

美国知名“空头”迈克尔·伯里说，他已押注逾10亿USD做空英伟达公司等科技企业。此人因在2008年做空美国房产市场而出名，他的故事后来被拍成高分电影《大空头》。他说，当今的人工智能的狂热与21世纪初期的网络泡沫类似。

迈克尔·伯里

英伟达向剖析师分发了一份七页长的文件，反驳伯里等人的批评。但这份文件并未平息争议。

模式

Google迎来了一段甜蜜的日子，它的股价在人工智能泡沫中逆势上涨。巴菲特的公司三季度购买了它的股票，Gemini 3获得积极反响，TPU芯片让投资者期待，这所有都将Google推向的高位。

近一个月来，英伟达、Microsoft等人工智能定义股下跌均超10%，Google的股价已上涨约16%。现在，它以3.86万亿USD的市值，排名世界第三，仅次于英伟达和苹果。

剖析师们将Google的AI模式称作垂直整理。

作为科技圈里罕见的“全栈自造”的玩家，Google把全链条攥在自己手里：Google云上部署自研的TPU芯片，练习Google我们的人工智能大模型，并且这类模型又能无缝嵌入搜索、YouTube等核心业务。这种模式的优势也是一眼可见，不依靠Nvidia，拥有高效、低本钱的算力主权。

另外一种模式则是较为容易见到的松散网盟模式。巨头们各司其职，英伟达负责GPU，Open人工智能、Anthropic等负责研发人工智能模型，Microsoft等云巨头采购芯片厂家的GPU，用于推广托管这类人工智能实验室的模型。在这个互联网中，没绝对的盟友或对手：能联手时就协同共赢，该交锋时也不手软。

玩家们形成了一种“循环结构”，资金在少数几家科技巨头之间形成闭环流转。

通常来讲，循环融套路是如此的：A公司先向B公司支付一笔钱（如投资、贷款或出租），B公司再用这笔钱回头购买A企业的商品或服务，若没这笔“启动资金”，B可能根本买不起。

一个例子是，Open人工智能豪掷3000亿USD向甲骨文买算力，甲骨文转手花数十亿采购英伟达芯片建数据中心，英伟达则反投最多1000亿USD给Open人工智能——条件是继续用它的芯片。（Open人工智能付3000亿USD给甲骨文 → 甲骨文拿这笔钱买英伟达芯片 → 英伟达用赚的钱反投Open人工智能。）

如此的案例催生出一堆如迷宫般的资金图谱。摩根士丹利剖析师在十月8日的报告中，用一张照片描绘硅谷人工智能生态系统的资本流动。剖析师警告称，信息不透明，投资者很难厘清其真实的风险与回报。

华尔街日报评价这张照片时说，“连接它们的箭头就像一盘意大利面一样错综复杂”。

在资本的助推下，那巨物的轮廓正在等待着成形，无人知道其真容。有人恐慌，有人惊喜。