Gemini 3.0 发布，软件产业的分水岭来了

来源：市场资讯

（来源：中智观察）

Google 在今天凌晨正式发布Gemini 3.0！

我的第一个感受是，大模型竞争真是刺激：大家都在一片充满未知、充满挑战的领域不分日夜、全力狂奔。

大模型竞争真是残酷！新模型一出手，必须打败业界之前的最顶级模型；但最新模型一旦落地，便立即意味着它马上会落后。因为后面的模型必然要超过它。

我心里还真为OpenAI、国内的大模型厂商们捏了一把汗。有了Gemini3.0之后，大模型版本升级的故事就不那么好讲了。

什么时候才会是大模型的天花板？我不知道。但Gemini 3.0会是个里程碑事件。连OpenAI的老板Altman都对它表示佩服：看上去真是个伟大的模型！

后面的模型要想超过它，需要花点时间了。因为它不仅仅是参数的扩大、算力的加强。

Gemini 3.0 的四大核心技术突破

如果说 1.0 是诞生，2.0 是速度与效率，那么Gemini 3.0 的关键词就是深度推理与主动智能（Agentic）。它不再仅仅是一个陪聊的 Chatbot，而是一个能帮你干活的 Agent。

我主要看重它的四个突破：

1、最完整的原生多模态

百度文心一言最新模型强调的也是多模态，但Gemini3.0更将其进行了更大的拓展：不仅能同时处理文字、图片、视频、音乐、代码，还能同时处理3D、地理空间。

包含文字图片视频音乐等类型在内的原生多模态都只是少部分模型实现，还能处理3D、地理空间等模态的就更少了。目前，Google应该是唯一。

2、Deep Think+多Agent的协同

Gemini3.0推出了Deep Think推理架构，能像人类思维链一样思考问题。它在遇到问题时，会多步、复杂地思考，而后考虑如何给出答案。而不是像之前的模型，只是直觉式快速回答。和以前2.5Pro版本的思考模式相比，它的思考深度和准确性大有提升。

同时，Gemini3.0还能同时启动和调用多个Agent执行任务，并相互协作。这意味着，它是一个Agentic基座大模型，是一个能执行各种工作的智能助手。

3、长上下文与长时记忆

Gemini3.0采用新的上下文和检索机制，可支持的上下文大大增加，同时也能更长时间地记住历史任务。

这说明，它能记住你风格偏好，甚至你喜欢的语气。它开始有了懂你的感觉，而不是每次都是全新的陌生人。

4、长上下文与长时记忆

Gemini3.0还发布了一个Agent-First编程工具，叫Google Antigravity。它是一个IDE，可以用来氛围编程，也可以用来开发各种AI应用。

这意味着它在自动化开发、复杂任务规划，以及高级助手等产品中会有很大用途。

我之所以看重这四大突破，是因为他们是思维能力的重要方面。

软件产业的分水岭：模型定义应用

在很多人眼中，这是一次技术的狂欢；但在我看来，对于中国广大的企业服务和软件厂商而言，这更像是一次产业重构。

过去我们常说软件定义世界，而从 Gemini 3.0 开始，我们或许要习惯一个新的命题：模型定义应用。

对于用友、金蝶、致远、泛微、东软、北森、纷享销客、销售易等长期深耕企服赛道的软件厂商，Gemini 3.0 带来的不是冲击，而是千载难逢的升维机遇。

长期以来，ERP、CRM、OA 等企业应用的核心价值在于固化流程和记录数据。但痛点也显而易见：系统越来越重，操作越来越繁，数据沉淀在系统里成了哑巴。

Gemini 3.0 展现出的慢思考推理能力和原生多模态交互，将极大加速传统软件的数智化升级：

一方面，交互界面的去门槛化： LUI（自然语言交互）将逐渐取代复杂的 GUI。未来的企业软件，入口可能就是一个简单的对话框。业务人员不再需要学习复杂的菜单操作，一句分析上月回款异常，系统就能自动调取 ERP 数据并生成分析报告。这对提升软件的易用性和全员推广度是革命性的。

另一方面，数据资产的价值变现： 传统厂商最大的护城河是懂业务、有数据。依托大模型的长窗口和推理能力，原本沉睡的业务数据将被激活，从记录历史转变为预测未来。

所以我认为，传统软件厂商的下一个十年，比拼的不再是功能的堆砌，而是模型+行业 Know-how的融合深度。

但对于近年来涌现的AI 创业者，尤其是做 Agent 智能体的厂商，Gemini 3.0 释放了一个明确的信号：通用中间层的窗口期正在关闭，套壳厂商窗口期即将关闭。

早期的 AI 应用，很多是在做大模型的补丁——补全记忆、补全联网、补全工具调用。但随着 Gemini 3.0 将这些能力内化为原生能力，那些仅仅依靠 Prompt 工程或简单编排的薄壳应用，其生存空间将被巨头无情挤压。

但这并不意味着机会的消失，相反，真正的机会才刚刚浮出水面。

未来的高价值 AI 应用，一定不诞生在通用的聊天框里，而是诞生在具体的业务场景中。

如果你做的是通用的AI 员工，你很难打败大模型；

但如果你做的是懂中国税务政策的 AI 财务合规官，或者是精通某类机床维修的 AI 专家，那么巨头的模型越强，你的底座就越稳。

场景为王，垂类深耕。 这是未来新兴 AI 厂商的生存之道。

总之，Gemini 3.0 的发布，实际上理清了未来软件产业的生态分工：

大厂（MaaS层）负责把模型的智商（IQ）推向极致，提供通用的水电煤；

应用厂商（SaaS/ISV层） 负责解决最后一公里的业务难题，把模型能力翻译成企业听得懂、用得上的生产力。

因此，对于中国软件产业来说，焦虑大可不必。在这个数智化转型的深水区，懂技术很重要，但更重要的是懂行业、懂客户、懂场景。这正是应用软件厂商的底气所在。