从Gemini3到千问恐慌，中美AI竞争加速升级

谷歌旗下的AI王牌Gemini3一夜刷屏全球。

北京时间11月19日凌晨，Google正式发布了其最新一代人工智能模型Gemini 3。这款被CEO桑达尔·皮查伊（Sundar Pichai）称为“最智能模型”的产品，终于浮出水面。

相比GPT5的全球一片骂声，从目前社区用户体验来看，Gemini 3没有让人失望。在LMArena排行榜上，它以1501分的ELO评级登顶。

在学术界用来测试AI系统是否具备博士级推理能力的“人类最后的考试”（Humanity's Last Exam）中，Gemini 3在不使用任何工具的情况下达到了37.5%的准确率。

在考察研究生水平科学问题理解能力的GPQA Diamond基准测试中，它的得分更是高达91.9%。

而就在Gemini发布之前一天，阿里巴巴同一天连发两款大模型应用入口。其中的Qwen3,更是在此之前引发了美国白宫的注意。

英国《金融时报》近期引述的一份白宫备忘录将“千问恐慌（Qwen Panic）”这一词汇推向了台前。

华盛顿的焦虑不仅仅源于技术的追赶，更源于中国AI正在改写全球开源模型和应用生态的规则。

斯坦福大学人工智能研究所《2025年人工智能指数报告》称，中美顶级AI大模型性能差距已大幅缩至0.3%，这意味着在基础“引擎”层面，技术壁垒已被无限拉平。

然而，这仅仅是序幕。

随着模型能力的趋同，商业竞争的重心正在发生根本性的转移：从中美AI的参数竞赛，转向了更为残酷、也更为决定性的“生态入口”争夺。

这是一场从“造更好的发动机”到“造最好的车”的范式转移。

模型竞争转向

全球大模型竞赛的战火，最初是在参数规模和算力堆叠的战场上点燃的。但进入2025年，风向骤变。

这一转变的标志性事件，始于DeepSeek的异军突起，它打破了“大即是强”的迷信，证明了通过蒸馏和优化，更低成本的模型同样能展现惊人的逻辑能力。

而这种对“性价比”和“极致效率”的追求，正在中国科技界引发连锁反应，推动模型竞争进入了一个全新的维度——不仅要强，还要轻，更要便宜。

最近的一个典型案例是微博发布的Vibe Thinker。这款仅有15亿参数的小模型，在顶级的数学竞赛基准上击败了拥有6710亿参数的DeepSeek R1模型。

这种“小模型，大逻辑”的技术突破，正在重塑市场的预期。

中国AI企业正在探索一条不同于硅谷堆叠算力的“暴力美学”的路径。这种路径不再单纯依赖万卡集群的蛮力，而是更注重算法的精巧与数据的质量。

当算力成本被“打成白菜价”，AI的门槛被大幅降低，这意味着模型本身正在迅速从昂贵的奢侈品变成通用的工业品。

更深层的“恐慌”来自于中国开源生态的系统性崛起。目前的开源界正在发生一种微妙的权力交接。

彭博社数据显示，Qwen的下载量已经反超了Meta的Llama；在OpenRouter的全球市场份额中，Qwen超越了Llama系列位列全球第四。

这种局面直接导致了硅谷的“千问恐慌”。

包括Airbnb CEO Brian Chesky在内的多位硅谷科技领袖公开表示依赖Qwen模型，因为它“更好更便宜”。

甚至有美国AI专家称“硅谷是建立在Qwen之上的”。因为当大量的美国初创公司、甚至像英伟达这样的巨头都开始基于Qwen进行二次开发和应用适配时，由于开源的特性，全球AI开发者的习惯、工具链和生态标准正在潜移默化地向中国模型倾斜。

这种竞争转向揭示了一个商业真相：在“引擎之战”中，通过开源开放，中国不仅追平了差距，甚至在某些维度实现了反超。

但技术参数的领先或拉平，从来不是商业战争的终局。

当模型能力变得唾手可得，当训练成本不再是天价，真正的决胜点便顺理成章地移向了下一阶段。

口战争时代

当前的AI竞争，正处于一个关键的十字路口。

第一条战线是“引擎之战”。中国通过开源开放，国产模型已经站在了世界第一梯队，甚至引发了美国对于技术领导力丧失的担忧。

第二条战线是“入口之战”。这是决定未来十年科技版图的终局之战。在这场战争中，比拼的不再是单一的参数大小，而是谁能最快地将AI嵌入到人类的衣食住行中，谁能最先让AI成为像水、电、煤一样的基础设施。

如果说模型层的竞争是关于“谁更聪明”，那么应用层的竞争就是关于“谁更不可或缺”。现在，真正的巨头游戏——AI入口争夺战，已经全面打响。

回顾移动互联网的崛起史，我们能清晰地看到这种“全面竞争”的本质。

商业史反复证明，最终定义时代的并非是3G或4G技术本身，而是建立在这些技术之上的超级入口：微信定义了社交与通讯，淘宝定义了消费，而字节、百度等则定义了信息获取。

这些“超级APP”一旦占据了用户心智，就构建起了牢不可破的生态壁垒，成为连接亿万用户与数字世界的桥梁。

这正是当下AI领域所有玩家的终极梦想。

AI时代，已经到了抢占生态入口的时刻。全世界都在等待一款AI时代的“超级APP”，这反过来也解释了为什么AI领域会出现泡沫论的争议——

资本下注的其实不是前沿技术本身，而是谁能率先找到那个“超级入口”。

因为所有人都不知道，这个入口究竟会以何种形态出现，它是一个更聪明的聊天机器人，一个深度集成到操作系统里的助手，还是一个能调度万千工具的“AI总管”？这种巨大的不确定性，伴随着“赢者通吃”的巨大诱惑，催生了这场史无前例的军备竞赛。

在这场入口之战中，拥有强大的引擎只是入场券，如何将强大的AI能力“产品化”，使其从一个聪明的玩具转变为不可或缺的工具，才是决胜的关键。

ChatGPT率先用简洁的对话界面教育了市场，但所有人都明白，现在的用户对于AI的要求，已经从单纯的“聊天（Chat）”进化到了“办事（Do）”。

未来的AI超级应用，必然是一个“AI Agent”，它不仅提供信息，更能执行任务。它将是用户的个人助理、研究员、旅行规划师乃至健康顾问。

这也是为什么说，入口战争会是“巨头的游戏”的原因。

要实现这一目标，首先需要极强的底层基础设施支撑。从底层芯片、超节点服务器到高性能网络，这种重资产的投入是创业公司难以企及的壁垒。

此外，这也需要海量的场景数据。社交、电商、支付、物流、本地生活数据，是训练AI Agent最宝贵的燃料。而拥有这些的公司，必然会有先发优势。

今天，AI技术与商业进化的道路再次来到了一个“范式转移”的关口。这场争夺“超级入口”的战役，不仅关乎万亿市值的归属，更将决定未来十年全球科技力量的版图。