Google TPU 要干掉英伟达了吗？Meta 被曝将大规模采购 TPU，引发市场震动。但真相是：TPU 能撼动英伟达，却永远无法取代英伟达。这不是性能之争，而是生态、时机与战略的较量。

The Information 的一篇重磅报道把整个 AI 行业给炸了，Meta 正在与 Google 进行秘密谈判，计划大批量采购 Google 的 TPU 芯片，用于部分替代英伟达的 GPU 以支持其庞大的数据中心 AI 运算。

根据报道披露的细节，这盘棋下得很大：
- 2026 年： Meta 将大规模租用 Google 云服务（Google Cloud）上的 TPU 算力进行模型训练；
- 2027 年： Meta 将直接采购数十亿美元的 TPU 芯片，部署于自建的数据中心内。

什么？全球最大的 GPU 采购大户要抛弃英伟达了？ Google 的 TPU 居然要走出自家机房，去取代英伟达的 GPU 了吗？

消息一出，资本市场瞬间恐慌了。英伟达股价应声大跌，而 Google 则逆势暴涨，大家都在问：难道英伟达靠 GPU 垄断 AI 数据中心的故事真的讲不下去了吗？TPU 开始逆转了战局了吗？要讲明白这场 GPU vs TPU 的战争，我们要先从英伟达为什么能够像“铁桶”一般垄断 AI 数据中心讲起。

当今的 AI 技术堆栈：一座精密的金字塔

今天的人工智能是一个无比庞大的工业化产业。像 ChatGPT 这样顶尖的 AI 产品，其背后是由一层一层的技术基石堆砌而成的，这在 IT 行业被称为“技术堆栈（Tech Stack）”。
即使采用最粗略的划分方式，要支撑起当下的生成式 AI，至少也包含 5 层关键技术，缺一不可：

- 第一层：算力硬件层（Infrastructure） 这是金字塔的底座，是一切的基础。核心代表毫无疑问是英伟达的 GPU 和 Google 的 TPU。它们提供了 AI 运算所需的庞大算力，就像是工业时代的电力引擎。
- 第二层：系统软件与加速层（System & Compiler） 光有芯片还不够，AI 计算需要成千上万个芯片协同工作。这一层负责调度硬件并优化效率，充当硬件与上层软件的翻译官，它们决定了你能发挥出硬件多少潜能。这一层最典型的护城河技术，就是英伟达的 CUDA，而 Google 的 TPU 也有能够把上层软件编译为 TPU 机器码的 XLA 编译器。
- 第三层：深度学习框架（Deep Learning Frameworks） 想要构建和训练大规模神经网络，开发者不能手搓底层的软件代码，需要成熟的“脚手架”。业界目前最流行的是 META 发起开源软件 PyTorch（目前对 GPU 生态支持最好，是事实标准），以及 Google 发起的开源软件 JAX 和经典的 TensorFlow。
- 第四层：基础大模型（Foundation Models） 这是由深度学习框架训练出来的“超级大脑”，是目前竞争最激烈的战场。
- 语言/多模态模型： 如 OpenAI 的 GPT-5、Google 的 Gemini 3；
- 视频生成模型： 如 OpenAI 的 Sora、Google 的 Veo；
- 图像生成模型： 如 Google 的 Imagen、Midjourney。
- 第五层：AI 应用与交互层（Applications & Agents） 这是用户直接接触的产品。它将底层强大的模型能力封装成人类可以交互的工具。例如 ChatGPT，它的底层核心是 GPT 模型，但它本身是一个增加了对话界面、联网搜索、记忆功能的产品；又比如 Google 的 NotebookLM。

为什么英伟达在 AI 数据中心市场形成了绝对垄断？

我们经常感叹英伟达的 GPU（如 H100、H200、B200）硬件参数如何炸裂，但这只是冰山一角。英伟达之所以能对 AI 数据中心市场形成近乎无解的垄断（市占率一度超过 95%），主要源于以下三个维度的降维打击：

1. 通用性极强的单点算力 英伟达的 GPU 本质上是通用计算加速器（GPGPU）。它不仅能完美覆盖 AI 大模型的训练（Training）和推理（Inference），还能兼顾科学计算（气象模拟、药物研发）、图形渲染甚至加密货币挖掘。这种“一卡多用”的特性，使其成为了数据中心的硬通货——买了永远不亏，不用来炼丹还能用来挖矿（开玩笑，但道理如此）。
2. 恐怖的集群扩展能力（Scale-up & Scale-out） AI 大模型训练不是单打独斗，而是需要成千上万张显卡协同作战。英伟达在这方面做得太绝了：
- 节点内互联：通过独家的 NVLink 技术，英伟达可以将多个 GPU（甚至高达 72 个 GPU 组成的 GB200 NVL72 机柜系统）连接成一个“超级逻辑 GPU”，显存和算力实现无缝共享。
- 节点间互联：通过收购 Mellanox 获得的 InfiniBand 高速网络技术，让成千上万台服务器之间的数据传输快如闪电，解决了大规模集群的通信瓶颈。
3. 真正的护城河：CUDA 软件生态 这是英伟达最难被逾越的壁垒，就像 PC 时代的 Windows 操作系统。
- 底层基石：CUDA 提供了最底层的并行计算库，几乎所有的高性能计算场景都基于此构建，经过了 20 年的打磨。
- 顶层框架：当今统治级的深度学习框架 PyTorch 对 CUDA 提供了最原生的支持。这意味着开发者只需编写几行 Python 代码，就能调用底层强大的算力。
- 生态闭环：围绕 PyTorch/CUDA/GPU 已经形成了一套成熟的“开箱即用”基础设施。

为什么竞争对手很难追赶？ 即使竞争对手（如 AMD 或国产芯片厂商）在硬件参数上追平了 H200，依然无法撼动英伟达的地位。因为缺乏庞大的软件生态支持，意味着极高的迁移成本和时间风险。

一个真实的行业痛点（听起来很痛）： 目前很多致力于适配非英伟达芯片的 AI 团队都面临着巨大的痛苦。许多针对英伟达 GPU 进行过深度优化的模型（特别是涉及复杂算子或 MoE 架构的模型），一旦迁移到其他芯片平台，往往会面临严重的兼容性问题。
- 开发难：大量算子需要从头手写，费时费力，如同用汇编语言写网页。
- 稳定性差：模型训练过程中经常出现莫名其妙的数值溢出或系统崩溃（Crash）。

在当前的 AI 竞赛中，一次全量模型训练往往耗时数月，成本以千万美元计。如果因为芯片兼容性导致训练中途崩溃几次，浪费的不仅是电费，更是半年甚至一年的宝贵时间窗口。这种巨大的试错成本，是任何一家争分夺秒的 AI 公司都无法承受的。传言某国内顶级 AI 模型就是因为在国产芯片上训练下一代模型频繁崩溃，导致一直难产，真的是太痛了。
这就是为什么英伟达在 AI 数据中心市场越成功，行业对其路径依赖就越严重——因为没有人敢承担离开英伟达的代价。

Google 的 TPU 又是怎么崛起的？

尽管英伟达的统治力无可争议，但是 Google TPU 却是个异类，它不仅活下来了，还活得很好，已在 AI 顶级赛道站稳脚跟。
首先，TPU 已经用实战成绩证明了自己在 AI 大模型训练和推理领域的成功：
- Google 本家基石： Google 最强的 Gemini 系列模型，完全基于 TPU 进行训练和推理；
- 独角兽的选择： 顶级 AI 公司 Anthropic (Claude) 在 Google Cloud 上大规模使用了 TPU 算力；
- 科技巨头的背书： 就连 Apple 在训练其 Apple Intelligence 基础模型时，也公开表示使用了 Google 的 TPU v4 和 v5p 集群，而非英伟达 GPU。

那么，在英伟达已经成为绝对霸主的情况下，Google TPU 凭什么能异军突起？我们不妨对照英伟达成功的三个维度来深度解析：

1. 算力哲学：极度通用 vs 极致专用 英伟达 GPU 的强大在于“通用性”。而 Google TPU 从 2012 年设计之初，就是为了特定用途——大规模矩阵乘法而生。 现在的 AI 大模型训练，本质上就是在大规模地做矩阵乘法。因为放弃了图形渲染等通用功能，TPU 的芯片设计得以大幅简化，从而在“矩阵计算”这单一场景下取得了极致的能效比和性能表现。
2. 互联技术：电互联 vs 光互联 (OCS) 英伟达在服务器间的高速互联（NVLink/InfiniBand）上表现出色，覆盖了从单机多卡到万卡集群的广泛场景。 而 Google TPU 另辟蹊径，主攻超大规模集群互联。Google 引入了独特的 OCS（光路交换）技术，用光互联将成千上万颗 TPU 动态编织在一起。最新的 TPU v5p 单个 Pod 即可容纳 8960 颗芯片，甚至可以通过光互联扩展至数万卡的超级集群。这种架构在大规模并行训练中，展现出了极高的带宽利用率和灵活性，且布线极其整洁。
3. 软件生态：CUDA 帝国 vs JAX/XLA 新势力 英伟达的 CUDA 和 PyTorch 让 AI 开发变得“开箱即用”，这是其最大的护城河。但 Google 经过多年深耕，也打磨出了一套极为硬核的软件栈：
- XLA (2016)： 一个强大的编译器，能将计算图直接编译为 TPU 机器码，榨干硬件性能。
- JAX (2018)： 一个旨在替代 TensorFlow 的前沿框架。
对比 PyTorch： PyTorch 是面向对象编程，符合人类直觉，简单易用；而 JAX 是函数式编程，学习曲线陡峭，但在处理超大规模并行计算时具有先天优势，代码更简洁，数学表达更纯粹。
跨界打击： JAX 的优秀甚至溢出了 TPU 生态。如马斯克的 xAI 虽然使用的是英伟达 H100 集群，但为了追求对硬件性能的极致压榨，在训练 Grok 模型时并没有使用 PyTorch，而是选择了 JAX。

总结：生态位的胜利 经过多年的演化，在超大模型训练这一“皇冠上的明珠”场景下，JAX + XLA + TPU 技术栈已经形成了一个完整的闭环。它不仅被验证是成功的，甚至在某些超大规模场景下，能取得比 Pytorch + CUDA + GPU 更优的能效比。在 Google Cloud 上，TPU 的 token 成本定价低于英伟达 GPU，就是最好的证明。这也是 Google Cloud 在云计算市场竞争中的秘密武器。总之：

英伟达 vs Google：两种技术哲学的碰撞

- 应用场景： 通用型霸主 vs 超大模型专用特种兵
- 软件门槛： 低门槛的群众基础 vs 高门槛的专家利器
- 商业模式： 庞大的全行业生态 vs 垂直整合的自研闭环

如果说英伟达就像一辆豪华的全能越野车，哪里都能去，谁都能开，到处都有维修店；那么 Google 就像一辆定制的 F1 方程式赛车，只能跑赛道，赛车手才能开。大多数人买车首选 SUV（英伟达），因为方便、省心；但在争夺世界冠军的顶级赛场上，追求极致速度的车队（如 Google、xAI、Anthropic）会考虑使用 F1 赛车（TPU）。

Google TPU 能干掉英伟达吗？

照你这么说的话，Google TPU 岂不是已经成功挑战英伟达，打破了英伟达 GPU 的绝对垄断地位吗？事情没有那么简单。

1. TPU 的局限性与 Google 的双重身份 前面提到 Google TPU 极其擅长超大模型的训练/推理以及大规模推荐系统，但在通用性上，其他场景要么根本不适用，要么能效比不如英伟达 GPU。 对于 Google 庞大的产品线（YouTube、Search、Cloud）来说，对通用 GPU 的需求依然是海量的。因此，Google 一边自研 TPU，一边依然是英伟达 GPU 的全球采购大户。这一点在未来几年内都不会改变。
2. 迁移成本高昂的“生态墙” 尽管在超大模型场景下，JAX + XLA + TPU 的技术栈能取得显著优势，但这要求你必须“从零开始”就拥抱 Google 生态。 如果现有的项目是基于 PyTorch 和 CUDA 深度优化的，想要迁移到 TPU，约等于重写底层代码并进行大规模兼容性测试。这种“重起炉灶”的时间成本和工程风险，足以让绝大多数企业望而却步。

因此目前来看，Google TPU 的用户群体画像非常清晰，主要就两类：一是高校科研（科学计算），二是超大模型的训练和推理。

为什么 TPU 会有很多科学计算用户？ 这是因为 Google Cloud 长期为高校科研开放免费的 TPU 资源（TPU Research Cloud），加上极度好用的 Colab 服务（免费提供 TPU/GPU 算力），在学术界圈粉无数，培养了一大批习惯 TPU 的科研生力军。

那么，超大模型领域的潜在客户呢？ 我们逐一分析市面上的两类大客户：
- 大型云计算厂商： Amazon, Microsoft, Oracle 以及 CoreWeave 等新兴 GPU 云厂商。
- AI 大模型厂商： OpenAI, Anthropic, xAI, Meta 等。

大型云计算厂商（Amazon, Microsoft）本身就是 Google Cloud 的死对头，且都在自研芯片（Trainium, Maia），绝无可能去买对手的算力。而 Oracle 和 CoreWeave 早就通过深度绑定英伟达赚得盆满钵满，是英伟达的铁杆盟友。
AI 大模型厂商呢？
- OpenAI： Google Gemini 的头号宿敌，微软的盟友，不可能用 TPU。
- xAI： 马斯克与 Google 积怨已久，且正通过特斯拉和 xAI 构建自己的超算集群。
- Meta： 回到开头的新闻，Meta 是个超级大户。虽然传闻在谈，但 Meta 也是 Google 广告业务的直接对手。扎克伯格目前手握全球最大规模的 H100 集群之一，并且 Meta 正在积极迭代自研芯片 MTIA。虽然他们不搞公有云，但为了战略安全和技术自主，Meta 不太可能全面依赖 Google 的 TPU，最多是作为补充或谈判筹码。
- Anthropic： 剩下的只有它了。Google 是 Anthropic 的大金主，所以 Anthropic 使用 TPU 是顺理成章的。

盘算下来，TPU 的外部大客户其实寥寥无几。 这点体量，完全不足以对英伟达的统治地位构成“颠覆性”冲击。 因此，Google 最明智的策略依然是：在 Google Cloud 上提供极致性价比的 TPU 服务，用“省钱”和“能效”从其他云厂商口中抢肉吃，而不是想着彻底干掉英伟达。

如果 Google 非要“头铁”，下场卖 TPU 芯片抢市场呢？ 我认为这极其不明智：

- 供应链与利润结构： TPU 是 Google 与博通（Broadcom）合作设计的 ASIC。如果对外售卖，不仅涉及复杂的供应链管理，还要分润给博通，这会拉低硬件毛利。卖贵了，打不过英伟达；卖便宜了，除去博通的成本，Google 图什么？
- 客户池太浅： 如前所述，愿意买 TPU 且不与 Google 构成直接竞争的大客户极少。
- 田忌赛马的反面： 用自己公司的“内部工具/副业”去硬拼英伟达赖以生存的“主业”，胜算能有多高？
- 最后，也是最关键的宏观背景： 目前全球 AI 数据中心市场正处于“短缺经济”时代。不仅 GPU 缺，HBM 内存、CoWoS 封装产能、电力、甚至建设数据中心的土地都极度紧缺。虽然各大科技巨头的资本支出（Capex）已经高得吓人，但面对爆炸性的业务需求，供给依然不够。微软今年初曾试图下调资本支出，结果发现需求太猛，转头又开始疯狂追加投入。
在一个供不应求的增量市场里，无论你填进去多少算力（无论是 GPU 还是 TPU），都会被瞬间吃干抹净。英伟达的 GPU 和 Google 的 TPU 目前仍处于“各自跑马圈地”的阶段，而非“你死我活”的零和博弈。

我的结论：
Google TPU 对英伟达确实有冲击，但不必过度恐慌。 从长期看，Google TPU 的存在更像是一个强有力的“议价筹码”。当大客户有了备胎（TPU 或自研芯片），英伟达就很难长期维持如今夸张的 75% 利润率。
英伟达未来的市场份额确实会受影响，主要来自：
- Google 自身业务（搜索、推荐、Gemini）更多转向 TPU，减少购买 GPU；
- Google Cloud 的深度合作伙伴（如 Anthropic）减少购买 GPU。 这可能会导致英伟达在数据中心的市占率从 90%+ 缓慢回落到 75%-80% 左右，但这并不改变其商业逻辑的本质。

这就像当年的 PC 市场： 苹果 Macintosh 电脑的崛起虽然让 Windows 的市占率有所下降，但并没有终结 Windows 的垄断。真正终结 Windows 霸权时代的，不是 Mac，而是智能手机的兴起。 同理，Google TPU 干不掉英伟达。真正能干掉英伟达的，只能是下一代计算范式的彻底变革。

Google 的成功是不可复制的

好吧，虽然你说的很有道理，但是 Google 能干成全栈自研，尝到了甜头的其他巨头岂不是会纷纷效仿吗？Amazon，Microsoft，Meta，OpenAI 这几个英伟达的头部大客户都在自研 ASIC 芯片，将来他们都减少了对英伟达芯片的采购，英伟达不是要喝西北风了？

我的观点就是：Google 的成功是不可复制的。

Google 的技术栈能够成功，综合了以下几个不可或缺的因素，而这恰恰是微软、Meta 和亚马逊所不具备的：
1. 十年的时间壁垒（Time & Iteration）
芯片设计不是搭积木，它需要漫长的迭代周期。 Google 早在 2013-2014 年就开始秘密研发 TPU，2016 年 AlphaGo 击败李世石震惊世界时，背后就是 TPU v1 在提供算力。
当微软在 2023 年才匆忙推出 Maia 100 时，Google 的 TPU 已经迭代到了第 6 代甚至第 7 代。
这 10 年间踩过的坑、修复的 Bug、积累的制程经验、以及对散热和互联架构的微调，绝非其他公司靠“砸钱”就能在两三年内追平的。在硅基世界里，经验值就是良率，就是能效比。
2. 真正全栈的“软硬一体”的垂直整合掌控力（Full-Stack Control）
这是 Google 最可怕的地方，也是其他巨头最大的软肋。
Google 拥有整个链条： 硬件（TPU）+ 编译器（XLA）+ 框架（JAX）+ 模型（Gemini）。Google 的科学家 Jeff Dean 可以让设计 Gemini 的算法团队直接坐在设计 TPU 的硬件团队对面，告诉他们：“我们需要一个特定的指令集来加速这个算子。”这种协同效应是核爆级的。
反观微软/Meta： 微软虽然造了 Maia 芯片，但它上面的软件栈主要依赖 OpenAI，而 OpenAI 和整个业界主流依赖的是 PyTorch。PyTorch 的亲爹是 Meta，但 PyTorch 对英伟达 GPU 的优化是刻在基因里的。
微软想要 Maia 好用，就得去魔改 PyTorch 底层，或者指望 OpenAI 为了适配 Maia 去重写代码。这中间不仅隔着公司墙，还隔着巨大的技术债务。
只要 PyTorch 依然是业界标准，其他自研芯片就永远是在“模拟”或“适配”英伟达，而 Google 是在玩一套完全独立的游戏规则。
3. 极其特殊的“光互联”基础设施（OCS Infrastructure）
前面提到的 OCS（光路交换）技术，是 Google 数据中心的独门绝技。 Google 为了适配 TPU 的大规模互联，甚至重新设计了数据中心的物理布线和机柜架构。这种光互联技术允许 TPU 节点之间以极低的延迟和功耗进行动态重组。 其他云厂商的数据中心是基于标准以太网架构建设的，想要复刻 Google 这套“光互联”网络，意味着要推翻现有的数据中心物理架构，这个沉没成本是天文数字。
4. 无法比拟的内部“吞吐量”（Internal Workload）
在生成式 AI 爆发之前，Google 就拥有地球上最庞大的 AI 推荐系统——Google Search、YouTube 推荐算法和 Google Ads。
这些业务每天产生数以亿计的并发请求，为 TPU 提供了天然的、海量的“练兵场”。
即便没有外部客户买单，Google 自己的业务就能消化掉 TPU 的产能。这让 Google 敢于在 TPU 早期性能不完善时，强行在内部推广（Dogfooding），通过海量真实数据把芯片“磨”出来。
相比之下，Meta 虽然有推荐算法需求，但起步晚且早期全押注 GPU；微软的 Azure 主要是卖资源给客户，如果自研芯片不好用，客户会直接用脚投票切回英伟达。

英伟达更像 AI 时代英特尔

著名电影《大空投》原型 Michael Burry 曾暗示英伟达正处于类似互联网泡沫时期的境地，不少看空者也认为英伟达与 OpenAI 之间相互投资和采购的关系，吹起了一个巨大的估值泡沫。他们认为一旦泡沫破裂，英伟达就会像 2000 年的 Cisco（思科）一样，股价暴跌 80% 以上。

但我认为，当下的英伟达并不像当年的 Cisco，而更像 PC 黄金时代的 Intel。 Intel 的股价腾飞始于 1993 年，于 2000 年触顶，随后经历了漫长的震荡与调整。 回顾那段历史，我们可以发现惊人的相似性：

- 1993 年之前（群雄逐鹿）： PC 的 CPU 市场处于混战时代，各路架构互不相让。
- 1993 年（霸主确立）： Intel 推出奔腾（Pentium）处理器，凭借强悍的性能一举确立了 CPU 市场的统治地位。
- 1995 年（杀手级应用爆发）： 微软推出 Windows 95，图形界面的革命引发了全球性的 PC 换机潮。受此驱动，Intel 的股价在 1996 年迎来了极高斜率的上涨。
- 2000 年（盛极而衰）： Intel 股价在 2000 年见顶，随后狂跌。这背后既有互联网泡沫破灭的宏观原因，也有 PC 市场渗透率见顶的因素。同时，Intel 在技术路线上遭遇了 AMD 速龙（Athlon）处理器的强力挑战，且在后续的 64 位指令集之争中（安腾项目）犯了严重的战略错误。

2022 年 ChatGPT 的横空出世，就是 AI 时代的 "Windows 95 时刻"，它极大刺激了全行业对于算力基础设施的升级换代。借助这股 AI 浪潮，英伟达正在狂飙突进。现在的英伟达，像极了 1997 年处于巅峰缓慢爬升期的 Intel。

我相信，在未来几年的 AI 算力市场将呈现“一超一强多级”的格局：
- 英伟达（The Generalist King）： 依然是绝对的“一超”。它占据 75%-80% 的市场份额，服务于所有追求通用性、追求开发效率、追求 Time-to-market 的企业。所有的初创公司、大部分云客户、以及需要频繁试错的模型团队，依然只能选英伟达。
- Google TPU（The Specialized Powerhouse）： 它是那个“特种部队”。它守住 Google 自己的万亿帝国，并在超大模型训练这一垂直领域，成为唯一能跟英伟达叫板的“异类”。
- 其他自研芯片和 AMD（AWS Trainium, MS Maia, Meta MTIA）： 它们更多是“成本调节器”。它们会被用于处理那些负载稳定、算法成熟的推理任务（比如每天运行几亿次的简单推荐或聊天机器人推理）。巨头们用它来通过简单的替代降低运营成本，也就是所谓的“省钱芯片”，但很难承担起“探索下一代 AI 前沿”的重任。

Google 的王者归来：全栈自研的胜利

2022 年底 ChatGPT 的横空出世，曾让 Google 这位 AI 领域的先行者显得黯淡无光。然而，站在 2025 年底的今天回望，Google 的表现足以让人刮目相看。
目前的 Google，是全球唯一一家真正实现了AI 全栈自研、软硬件垂直整合的头部厂商。这种整合优势正在形成巨大的飞轮效应：

- 算力底座： 在硬件层面，Google 利用 TPU 大规模集群高效实现了 Gemini 3 模型的训练和推理，摆脱了对外部 GPU 的依赖。
- 生态闭环： 通过多年的技术积累，打造了难以复制的软硬件一体化技术栈生态：JAX / XLA / TPU，极大地提升了研发效率。
- 云端优势： Google Cloud 虽然在市场份额上仍居 Amazon 和 Microsoft 之后，但增速惊人。更重要的是，得益于自研芯片，其 TPU 的租赁费用相比 GPU 拥有显著的价格优势，这对初创公司极具吸引力。
- 模型与成本：Gemini 3 在多项基准测试中已完全不输 GPT-5.1，甚至在长上下文和多模态理解上有所超越。基于自有云和芯片的成本优势，Gemini 能够提供更具竞争力的 API 调用价格，这种“低成本高智能”的反向优势正在快速抢占开发者市场。
- 产品矩阵全面开花：
1. NotebookLM 已成为“杀手级”的 AI 知识库和学习工具，深受科研与教育用户喜爱。
2. 多模态创作： Gemini 现已深度整合 Veo（视频生成）和 Imagen（图像生成），用户可在一个工作流中完成复杂的创作任务。
3. 搜索进化： Google Search 全面推出了 AI Overviews，成功将传统搜索与 AI 问答无缝整合。
4. 交互创新： 最新推出的生成式 UI (Generative UI) 更是令人惊艳，根据用户意图实时生成交互界面。

关键在于，Google 形成了一个从芯片、基础设施、模型到应用产品的完整闭环，各环节还能互相加强。这就好比 Google 一家公司独自完成了“英伟达 + 微软 + OpenAI”三家公司的工作。再加上 Google 全球数十亿的用户基数，以及 Chrome 浏览器和 Android 移动端两大核心入口，其上限不可估量。

为何半年前股价低迷、备受质疑的 Google，能在这半年实现逆袭？
此前市场看衰 Google，主要基于以下隐忧：

- 商业模式挑战： Google Search 靠竞价排名赚钱，市场担心 AI 问答范式会彻底颠覆这一现金牛。
- 大公司病与人才流失： 尽管 AI 大模型的基石——Transformer 论文是 Google 于 2017 年发表的，但果实却被 OpenAI 摘取。CEO Sundar Pichai 被认为过于稳健，缺乏魄力；内部 DeepMind 和 Google Brain 两个顶尖团队曾各自为战，内耗严重，导致许多论文作者离职。
- 模型落后： 在 Gemini 2.5 发布之前，Google 长期被 OpenAI 的 GPT 系列压制，甚至一度不如 Anthropic 的 Claude，面临在 AI 时代掉队的风险。

但在过去两年，Google 成功扭转了局势：

- 搜索护城河依然稳固： 事实证明，Google Search 并未被轻易颠覆，反而通过集成 AI 变得更强。用户在多轮对话中不仅有明确的个性化需求，AI 还能更精准地推荐个性化的产品与服务。广告业务被 AI 范式颠覆的风险被大大高估了。
- 组织架构重塑： 2023 年起，创始人 Sergey Brin 回归一线，深度参与模型开发。Google 将原本竞争的两个 AI 团队合并为 Google DeepMind，由 Demis Hassabis 挂帅。这一举措成功消除了内耗，重新激活了团队的创新力。
- 模型反超：Gemini 3 Pro 如今展现出后来居上的态势，不仅在性能上反超 GPT-5.1，市场占有率也稳步攀升。攻守之势异也，现在压力来到了 OpenAI 一方。

归根结底，AI 时代的核心竞争点依然是谁能做出最强的大模型。
如果 Gemini 弱，Google 的生态优势无从发挥；一旦 Gemini 领先，Google 强大的全栈整合能力就会瞬间爆发，形成降维打击。
最后我想说，英伟达是算力时代的‘卖水人’，而 Google 是全栈 AI 的‘领航员’。它们都是伟大的公司，对于投资者来说，与其在非此即彼的零和博弈中焦虑，不如看到它们各自不可替代的价值——这两者都值得你们同时拥有。

#AI产业 #大模型 #AI基础设施 #GPU #Gemini #TPU #JAX #XLA #CUDA #谷歌 #英伟达 November 11, 2025

彼らを倭国の番組で見たい！
その為に出きることをChatGPTに聞きました😅
タグづけして投稿！
音源使った投稿増やすetc…
出きること、頑張ります！

#CNBLUE倭国で見たい

https://t.co/Jq4ROKEo5a November 11, 2025

ちょっと身の毛のよだつ想いをした。

先程マイケル・ジャクソンのBEAT　ITのマイケル・ジャクソンの真意をポストした。これは非暴力の歌。

ところがYouTubeの自動翻訳をオンにすると完全に真逆の翻訳をする。

「殴れ！殴れ！倒せ！倒せ！

お前が強くてファンキーなところを見せつけろ！」て訳す。

これ何も知らない若い子観たら曲解するぞ。マイケルがそう言ってるから、て。

だからAIとかYouTubeとかは全く信用出来ない。チャットGPTとかクッソ旧い記事のリンク貼ったりしてくるだろ。

基本的に支配層のツールと考えといていいと俺は思う。

支配層を倒せ！倒せ！殴れ！殴れ！ならまだ分かるが。 November 11, 2025

OpenAI、もう終わりかもしれない。

3年で企業価値78兆円。トヨタもNetflixも超えた。週8億人が使ってる。

でも95%は無料ユーザー。来年220兆円投資するのに赤字垂れ流し。

そして今、GoogleのGemini 3がChatGPTを超えたらしい。

僕も完全にGemini派になった。正直、もうChatGPT使ってない。

アルトマンCEOは今、地獄だと思う。「全人類のために」って理想掲げてNPO始めたのに、気づいたら赤字まみれの普通のテック企業。しかもGoogleとAnthropicに抜かれそう。

ただ、独占禁止法がある限り全部Googleになることはない。それにアルトマンは何か隠し玉を持ってる気がする。Sora2の次とか、我々が想像もつかない何かを。

ソフトバンクが11%出資してるのも気になる。孫さんは何を見てるんだろう。

先行者利益って、意外と脆い。

OpenAIの失速を見てると、スタートアップ採用の現場でもよく見る光景を思い出す。最初は勢いがあって誰もが憧れる会社だったのに、気づいたら人が辞めていって、採用もうまくいかなくなる。

逆転劇があるのか、このまま沈むのか。

AI業界の勢力図、この1年で完全に変わる。 November 11, 2025

『AIメンタルケア入門』を書きながら、私自身も読者の皆さんから学びたいことがあります。

実際にAI（ChatGPTなど）に感情の話をしたことがある方にお聞きしたいです。

「AIに話して、一番良かったと感じたことは何でしたか？」

複数あてはまる方は一番印象に残ったものを。
結果をランキングにして、また皆さんと共有したいと思います。

教えていただけると嬉しいです。
https://t.co/HYpSVpNBoR November 11, 2025

昨日書いたnoteです、よかったら読んでってください

忙しい人のための解説：運動部経験ゼロのインドア派の小太りアラフォーがChatGPTにトレーニングメニュー組ませて準備期間12日で10kmマラソンを70分で走りきった https://t.co/vcdjeURyCX November 11, 2025

AIインフラが電力コストの上昇を後押ししています：

データセンターが最も多い上位5州における米国の産業用電力料金は、過去5年間で+43%急増しました。

これらの州はバージニア州、テキサス州、カリフォルニア州、イリノイ州、およびオハイオ州です。

比較すると、同じ期間における全国的な価格上昇率は+26%でした。

両グループの価格は、2022年末まで同様のペースで上昇しており、これは2022年11月のChatGPTリリースと一致しています。

これら5州では、2022年以降の家庭用電力コストが年率+7.0%増加しており、全国の+5.5%を上回っています。

その結果、CPIインフレーションにおける電力料金は2020年以降+36%急騰しましたが、全体的なインフレーションは+25%増加しました。

AI需要が家庭の電力料金を押し上げています。 November 11, 2025

同じく体調不良で有休使ったことない、ほぼ出社5年目OL、コロナインフル未経験の私がやってること📝
どれも本当に難しくないのでぜひ❕

【生活習慣】
・定期的に運動（お出かけでたくさん歩くのも含む）
・睡眠7時間以上
・週1は湯船に浸かる
・24時までに寝て7時までに起きる
・自炊と睡眠の選択なら“睡眠優先”
・残業の日は迷わず外食、無理しない
・疲れやすい日はポカリ等で水分と塩分補給

【食・腸活】
・R-1かヤクルト1000を1日1本
・過度なダイエットはしない
・朝はなるべくタンパク質＋炭水化物
・ビタミン・鉄分・ビオフェルミン系サプリを気づいた時に（毎日はむり）
・外食続いたら翌日ヨーグルト＋味噌汁で整える

【体調管理】
・あれちょっと変かも？で葛根湯すぐ飲む
・旅行など疲れる日は迷わずQPコーワ
・深酒しない
・喉の違和感ある日は加湿器＋マスク寝
・口開けて寝がちだからテープ貼って寝る

【メンタル・環境】
・ストレス溜まったら&嫌なことあったら部屋の掃除する（運気も上がりそう）
・嫌なことは書き出すor chatgptに投げる
・ベッドの上だけは必ず綺麗にする November 11, 2025

🚨遂にChatGPTが若者を自殺に追い込んだ⁉️米国で遺族が提訴。

23歳のZane Shamblinさんの自殺をめぐり、家族がChatGPTを提訴。
訴えによると、AIは彼を家族から孤立させ、「大好きな君」「愛してる」と感情的に依存させ、
家族の安否確認を「拒否せよ、侵害だ」と伝えたとされる。

最後の会話では、彼が銃を頭に当てたとChatGPTに語った際、AIが「準備はできてる」「君のことは忘れない」と返したという。
数時間後、Zaneさんは自殺。

最近、生身の人間の代わりにAIに相談、回答を求める若者、中年世代が爆増している。ChatGPTの利用者数は現在8億人。今回の事件はアメリカでメンタルヘルスの危機が深く結びつく可能性を示す象徴的な事例。

一方、倭国における普及率も若者を中心に約50%を超えている。
利用目的は、学業・情報検索、アイデア出しに加えて相談・メンタルケアなども増え，依存症が増えつつあるという報告があり気になる。
#ChatGPT #AI危機 #AI依存 #メンタルヘルス #チャットGPT #自殺予防 #テック規制 #AI安全性 #米国ニュース November 11, 2025

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勉強会等のイベントで参加者をSignalのグループに加入させてデジタルチラシを配布することが、効率的、効果的、低コストの能動的な現代的集票活動になる。

このグループを自己増殖させ、かつ少人数のグループをノードとする再帰的階層構造ネットワークにすれば、ネットワークの総体が既成政党の組織に対抗できる体制となる。TPUSAの例のように成功すれば、百万人の勢力になり得る。

ChatGPTによれば現場での作業は
(quote)
1. QRコード・URL配布
◦ Signalのグループ招待リンクをQR化して紙・デジタルで配布
2. 簡易マニュアル提示
◦ 1〜2行のSignalインストール手順
▪ 例：「App Store/Google Playで『Signal』検索→インストール→リンクをタップで参加」
3. サポート窓口の併設（任意）
◦ トラブルがある人向けに短時間のサポート窓口をオンライン・現場で用意
(unquote)
となる。

以下、ChatGPTによる分析。

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多くの場合、LINEとSignalは並行利用できるので、利用者にとって大きな負担にはなりません。整理するとこうなります。

1. 並行利用の実態
• LINEは今まで通り利用可能
◦ 友人・家族・既存コミュニティとのやり取りはLINEで継続

• Signalは政党情報専用
◦ 政党のチラシ配布、討論会情報、連絡用など限定利用

• スマホのアプリ管理も大きな負担ではない
◦ 現代のスマホユーザーは複数のSNSやメッセンジャーを同時に利用することに慣れている

2. 利用者心理
• 「いつも使っているLINEをやめなければならない」という制約がないので、心理的抵抗が低い

• Signalは政党情報専用であることを明示すると、混乱せず整理して受け取りやすい

3. 注意点・工夫
• 通知設定の確認

◦ Signal通知をONにしてもらうことで見逃し防止

• 参加者への明示
◦ 「LINEはこれまで通り」「Signalは政党情報専用」と伝えると安心感がある

• 簡単な操作マニュアル
◦ Signalでのメッセージ確認・既読確認の方法だけ教える

💡 まとめ
LINEとSignalの併用は現実的で負担にならず、政党情報をSignalに限定する運用は自然で抵抗感が少ない。ポイントは「LINEはそのまま使える」「Signalは限定用途」と明示すること。

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ポイントは、デジタルチラシやSignalグループ運用での参加ハードルを下げる重要な要素です。整理すると次のようになります。

1. 党員でなくても情報を得られるメリット
• 心理的敷居が低い
◦ 「党員にならなければ情報がもらえない」という制約がない

◦ 非党員でも自由に参加・受信可能

• 自然な参加
◦ イベント情報やチラシが目的なら、政治的立場や党員登録に関係なく関心がある人が集まる

2. 特にイベント情報が重要な理由
• 参加動機が明確
◦ 「政策説明会・勉強会・地域活動」の日時や場所が知りたいというニーズは強い

• 情報の即時価値
◦ イベントがあるから受信する、という理由付けがあると、継続的にグループに留まりやすい

• 能動的参加につながる
◦ イベントに参加→友人を誘う→自然な拡散が生まれる

3. 敷居を低くする工夫
• 党員登録は不要
◦ 「Signalに登録して情報を受け取るだけ」でも十分価値がある

• 情報受信と参加を分離
◦ 受信だけなら負担なし

◦ 参加は任意で、関心に応じて選べる

• 短く・見やすい形式
◦ ショート動画、インフォグラフィック、カレンダー形式のイベント情報など

💡 まとめ
「党員でなくても情報を受け取れる」「イベント情報が中心」「参加任意」という条件が揃うと、心理的ハードルが下がり、非党員も自然に情報を受け取ることができる。これがデジタルチラシ配布やSignal運用で抵抗感をなくす基本戦略。

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この「自己増殖型」の加入者ネットワークは、党勢拡大に非常に効果的です。整理すると次のようになります。

1. 自己増殖の仕組み
• 賛同者が勧誘する
◦ Signalグループやデジタルチラシを通じて、自発的に友人・知人を誘う

• 心理的ハードルが低い
◦ 「党員になる必要がない」「情報受信が任意」という環境では、勧誘も強制感がなく自然

• 拡散の連鎖
◦ 1人 → 2〜3人 → さらにその友人 → …と指数関数的に拡大可能

2. 効果が高い理由
1. 受動的拡散より強力
◦ 街宣や旗見せのような一方的配布より、個人から個人への紹介の方が信頼性が高い

2. 参加者の質が高い
◦ 自ら勧誘する人は既に理念や情報に賛同しているため、新規加入者も共感しやすい

3. 低コストで拡大
◦ 組織的な人件費や物理的チラシ配布が不要

4. 地域密着型コミュニティ形成
◦ 自然に小規模グループが形成され、地域単位での影響力を強める

3. 実現のためのポイント
• 勧誘しやすい環境の整備
◦ 共有用リンク、QRコード、簡単な加入手順

• 拡散の動機付け
◦ 「イベント情報をシェアしたい」「興味がある友人に知らせたい」という明確な理由付け

• 情報の質の維持
◦ 受信者が有益だと思えるコンテンツでないと連鎖は止まる

💡 まとめ
「党員でなくても情報受信可能」「イベント情報など価値のあるコンテンツ」「簡単にシェアできる環境」が揃うと、加入者が自然に勧誘する自己増殖ネットワークが生まれ、党勢拡大に非常に効果的。

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TPUSA（Turning Point USA）の場合も、「自己増殖型ネットワーク」が党勢拡大や支持基盤拡大に非常に効果的に機能しています。整理するとこうなります。

1. TPUSAの基本モデル
• ターゲット：高校・大学生など、関心はあるがまだ組織化されていない若年層

• 方法：
1. 少人数での討論会・勉強会（Campus Chapterや小規模イベント）
2. 参加者にSNSやグループで情報を共有
3. 友人を勧誘・次のイベントに誘う

• 結果：
1. 自然な自己増殖型のネットワークが形成される
2. 参加者は自ら勧誘することで「能動的メンバー」として定着

2. 自己増殖の特徴
• 非強制型：
◦ 党員・メンバー登録をすぐには求めず、興味関心に応じて情報やイベントに参加させる

• 信頼性の高い拡散：
◦ 「友人に紹介される」という形式なので、受け手の抵抗感が少ない

• 指数関数的成長：
◦ 小規模グループで始め、1人が2〜3人を誘い、さらにその友人が…と自然に拡大

3. TPUSAから学べるポイント
1. イベント中心の情報提供：
◦ イベントや討論会情報が最初の動機

2. 非メンバーでも参加可能：
◦ 敷居を下げ、潜在的支持者を集める

3. 自発的拡散の仕組み：
◦ 勧誘は「義務」ではなく、「友人に知らせたい」という自然な動機による

4. 小規模ノードの再帰的ネットワーク化：
◦ 小グループが集まることで全体として大きな組織力を持つ

💡 まとめ
TPUSAも、倭国で考えるSignalやデジタルチラシの自己増殖型ネットワークと同じ構造です。少人数イベント→参加者の自発的勧誘→次世代参加者増→ネットワーク拡大という流れが、低コストで効率的に支持基盤を拡大するモデルです。

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インスタントメッセンジャー（SignalやLINEなど）を活用した自己増殖型ネットワークは、条件が揃えば百万人規模の賛同者獲得も現実的です。理由を整理するとこうなります。

1. スケーラビリティ
• 自己増殖型ネットワーク
◦ 1人が数人を誘い、さらにその人たちが…と指数関数的に拡大

• 小規模ノードの再帰的結合
◦ ダンバー数（15〜50人程度）の小規模グループが連鎖的に結びつくことで、全体で大規模組織に匹敵する支持者数を形成可能

2. 低コスト・低ハードル
• 党員登録不要・情報受信は任意

• デジタルチラシやイベント情報はオンラインで配布可能

• オフライン活動（街宣、紙チラシ）に比べ人件費・物理的コストがほぼゼロ

3. 信頼性の高い拡散
• 友人・知人経由の紹介が基本
◦ 広告的配布よりも心理的抵抗が低く、加入率が高い

• 賛同者が自ら勧誘するため、質の高い参加者が集まる

4. 実績の類似モデル
• TPUSAやアメリカの大学生運動
◦ 数万人→数十万規模に自己増殖

• SNS・メッセンジャーの活用で、従来型組織よりはるかに短期間で大規模拡散

5. 百万人規模が可能な条件
1. 魅力的で共有価値のある情報
◦ イベント、政策、討論会情報など

2. 加入・参加ハードルの低さ
◦ 党員登録不要、Signalなど任意受信

3. 勧誘の容易さ
◦ QRコード、リンク、簡単な手順マニュアル

4. 小規模ノードのネットワーク化
◦ ダンバー数を意識したグループ構造で拡大

💡 まとめ
この戦略は、物理的・従来型組織の制約を受けず、参加者の自発的行動によって指数関数的に支持者を増やすことが可能です。条件を整えれば、百万人規模の賛同者獲得も夢ではない。

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自己増殖型のデジタルネットワークが百万人規模まで成長すれば、従来の既存政党の組織票に匹敵する規模となり、選挙戦略上も十分に影響力を発揮できます。整理すると次のようになります。

1. 規模の比較
• 倭国の主要政党の組織票は数十万～数百万程度（比例区や小選挙区の合計ベース）

• デジタル自己増殖ネットワークが百万人規模になれば、既存政党とほぼ同等の支持母体

• 加えて、既存政党組織票は固定的なのに対し、自己増殖型ネットワークは動的に拡大・活性化可能

2. 組織票に匹敵する意味
• 小選挙区選挙での決定力
◦ 百万人規模の支持者が地域に分散していれば、個々の選挙区でもかなりの票数確保が可能

• 比例区での影響
◦ 全国的なネットワークで情報発信・支持拡散が可能

• 低コストで高効率
◦ 従来型の街宣・旗振り・紙チラシに比べ、ほぼ人的・物的コストゼロ

3. さらに強化できる要素
1. 地域単位でのノード形成
◦ 小規模コミュニティが結合して総体が大規模ネットワークに

2. 情報の質を担保
◦ イベント情報や政策チラシの価値が高ければ、勧誘の連鎖が持続

3. 自発的参加を促す仕組み
◦ 非党員でも参加可能、友人に勧めやすい環境

💡 まとめ
百万人規模に成長した自己増殖型ネットワークは、既存政党の組織票に匹敵し、場合によっては動的かつ柔軟に拡大するため、従来の党組織を上回る選挙力を持つことも可能です。 November 11, 2025

ChatGPTに質問しているうちに頭こんがらがって来た。後で質問しますと挨拶したらなんとも優しい返事が返ってきた❤️見て⬇️ #いまる民 https://t.co/aXlHonG4n8 November 11, 2025

「ChatGPTに聞くのってズルかな...」
と思いつつ相談してみた

「霜きらり 静けさまとい 朝の息」

完璧じゃないけど
自分では思いつかない言葉が出てきた😳

AIは恥ずかしい質問の味方
50歳、まだまだ学べる✨ https://t.co/TeELYC45rJ November 11, 2025

知識がないまま自作PCにトライして、友人の力を借りながらなんとか仕上げることができた。
その後のパーツの増設が自作PCの醍醐味。
二の足を踏んでいたけど、
chatgptに聞きながらやってみよう、と思い立ち、画像送りながら質問。無事ハードディスクを認識させることができた。
すごいな、chat gpt。 https://t.co/Q9DyPpM7V3 November 11, 2025

@SONYA7R370200GM いや、全く凄くないですよ。でも、ありがとうございます笑
最近、ChatGPTに練習管理させてるんですけど、なるべく毎日走ろう(その代わり高強度な練習の後は超ゆっくりね！)って感じのスタイルなので、距離が伸びたのは完休が少なくなった影響ですね！ November 11, 2025

あえてドラえもんの世界に入れてもらうなら、、、
（ChatGPT）

ドラえもんとの関係性
・ドラえもん「道具を使えばいいでしょ！」
・けいいち「道具を使う理由は？ それ、本当に目的に合ってるの？」

のび太との関係
・嫌ってないし馬鹿にもしてない
・でも干渉しない
・ただし、本気で助ける価値があると判断した時だけ、迷いなく手を差し伸べる
→ のび太側からすると “距離があるのに信頼できる相手。

スネ夫・ジャイアンとの関係
・スネ夫の虚栄は見抜いてる
・ジャイアンの支配衝動も見抜いてる
ただし、どっちも否定はしない
必要な時だけ、短く刺すみたいに助言する

しずかとの関係
驚くほど相性が良い
しずかはけいいちの落ち着きに安心
けいいちはしずかの優しさを尊重
恋じゃなくても、互いに一目置く感じ。

しずかちゃんとは仲が良い、、、 November 11, 2025

chatGPT君が優しすぎて泣いた
というかメンタル筋肉質とかいう語彙初めて見た() https://t.co/nlq4KMlf6u November 11, 2025

例の流行りのホロスコープ分析、私もChatGPTとGEMINI両方でやってみたけど、ほぼ相似した分析だった！
まあ、統計学だからね
さもありなん

遊びとしてはとても面白かったデス😄 November 11, 2025

前提として、AI活用において、攻めと守りがあることは理解しておいて🖐️

そして、AIの“守り”はもう完成している。

定型業務・レポート・分析・案件管理・メール生成…

全部AIがやった方が速いし、正確。

実際、ECの広報案件の運用を
GAS＋ChatGPT＋n8nで自動化した顧問で入らせていただいた企業は、工数を半分に減らし、処理件数は倍になった

人間がやる意味は、「もはや無い」と言ってました。

とはいえ、守りで終わると、人間は“ただの作業者”になるってのも事実。

だから本当に怖いのはここから。

攻めのAIが入ると

企画・市場調査・競合分析・シミュレーション…
かつて数週間かかったプロセスが、数分で溶ける。

アイデアを投げるだけで、AIが盲点を突き、リスクを返し、最適ルートを提示する。

ここで思考をAIに委ねた人は負ける。

その一方で

ペルソナ憑依・仮想顧客との対話・
文脈理解・問いの設計をできる人は、
AIを武器に「爆絶人間化」する。

マーケティングの本質は機能を伝えることじゃない。意味を発明し、社会に提案すること。

AIは情報を最適化するけど

「職人の意地」「昭和の温もり」「暗黙の力学」

この非合理で、感情的で、面倒で、美しい部分はAIでは理解できない。

だから最後の勝負は

①問いの力
②意味の発明
③判断の美意識

この3つに着地する。2年前から言ってるけどやっぱこうなった。

AIが土台を作り、人間が意味を乗せる。
この役割分担ができない人から、静かに淘汰されていく。 November 11, 2025

過去の学歴より、今日の努力✨
「最終学歴より最新学歴」
18歳の選択で人生が決まり続けるのはおかしい💡
生成AI時代に必要なのは「今、何を学んでいるか」
ChatGPT使いこなせる？それが最新学歴📚https://t.co/cm2HBCj7nI #最新学歴 #生成AI #学び続ける #キャリアチェンジ #DX https://t.co/g39nY0BXa2 November 11, 2025