导读
本文围绕“聚合理论”（Aggregation Theory）分析Google、OpenAI与英伟达在AI时代的合作与竞争格局。该理论由科技分析师本·汤普森提出，用于解释互联网巨头如何通过掌控需求端建立垄断优势。
其核心在于：价值链权力正从供应端向需求端转移。三大支柱包括：
- 分发成本趋近于零；
- 聚合者通过卓越体验直连海量用户，使供应商主动入驻，从而掌控需求；
- 形成“用户增长→供应商涌入→体验提升→用户再增长”的正向飞轮，最终实现供应商商品化与利润集中化。
在此框架下，Google是成熟聚合者（聚合网页，商品化网站）；OpenAI具备成为新一代聚合者的潜力——它正通过大语言模型（LLM）聚合全人类知识，商品化内容创作者。但作者指出，若OpenAI持续回避广告模式，将难以充分发挥聚合者对需求端的控制力，削弱其对抗Google的战略优势。
星球大战的角色
过去三年，AI叙事由OpenAI与英伟达主导：前者以ChatGPT开启消费级AI时代，后者转型为AI算力基础设施核心供应商。但近期谷歌发起强势反击，使二者同时进入关键考验期[2]。
谷歌的反击
Gemini 3在多项基准测试中超越GPT-4，其核心优势在于超大规模与算力投入。而OpenAI在构建更大模型方面遭遇瓶颈，当前竞争力更多依赖推理优化，但成本高昂[2]。
Gemini 3虽利好英伟达短期需求（因竞对需快速响应），却埋下长期隐忧：谷歌正将TPU对外商业化——已与Anthropic达成合作，传闻正接触Meta及新兴云服务商（Neoclouds）。这标志着TPU首次成为英伟达GPU的实质性替代选项，直接挑战其芯片霸权[2]。
由此，OpenAI与英伟达面临不同性质的风险：前者亏损扩大、战线拉长、高度依赖算力采购；后者则需捍卫利润率与CUDA生态壁垒。作者认为，尽管英伟达短期承压，OpenAI的护城河——8亿月活用户的习惯黏性——更具战略韧性[2]。
英伟达的护城河
曾支撑英伟达的三大优势——GPU性能、通用灵活性、CUDA开发者生态——正面临结构性松动[3]。
TPU专用性虽限制其泛用场景，但头部云厂商（Hyperscalers）已有能力重构软件栈，绕过CUDA锁定。AMD在数据中心的崛起即为前车之鉴：大客户为成本与性能，愿投入重写底层代码[3]。
英伟达已启动防御：DGX Cloud瞄准算力交付标准化，NIMs（推理微服务）强化软件层绑定。但Blackwell芯片的高毛利或难持续——当台积电成为算力供给“刹车片”，真正赢家或是制造方而非设计方[3]。
ChatGPT与护城河的韧性
ChatGPT面向两大市场：API开发者与终端消费者。前者粘性较强，因迁移成本高、产品依赖深；后者规模更大（8亿月活），恰是谷歌传统强项[4]。
谷歌统治搜索的本质，在于数十亿用户每日多次主动选择——这不是渠道控制，而是需求聚合的结果。正如《美国诉谷歌案》所示，聚合者的力量源于消费者自愿偏好，监管难以撼动[4]。
因此，撬动ChatGPT用户习惯，远比说服企业更换API或Hyperscaler绕过CUDA更艰难。这是OpenAI区别于英伟达的核心护城河[4]。
护城河地图与广告
护城河强度的关键指标，并非切换成本，而是独立用户数量。根据“护城河地图”模型，聚合者位于左下角：供应商被深度商品化，网络效应内化，变现核心为广告[5]。
LLM天然趋向聚合者路径：答案为统计综合体，用户行为反哺模型进化。因此，ChatGPT采用广告模式不仅关乎营收，更是强化产品、深化反馈闭环、加固护城河的必然选择[5]。
谷歌的优势
谷歌在多模态（尤其图像与视频生成）领先，YouTube正成为其AI战略尖兵。相比文字，视频对大众更具吸引力，长期看或成更高价值入口[6]。
更关键的是，谷歌已验证广告驱动的增长飞轮：搜索上线两年即变现，支撑其全部创新。而OpenAI坚持订阅制三年，导致多数用户体验降级、价格弹性受限，实质上为谷歌的消耗战敞开大门[6]。
广告模式能彻底翻转逻辑：用户不付费，则规模扩张无收入上限，利润率与投资能力随用户增长同步提升——前提是模式落地[6]。
聚合理论能走多远？
聚合理论的终极检验正在发生：一个已占据需求高地的聚合者（Google），能否被资源更雄厚、但商业模式未闭环的新聚合者（OpenAI）颠覆？[7]
OpenAI手握8亿用户形成的习惯壁垒，是其最坚实护城河；而谷歌凭借数据、基建、变现经验的结构性优势，仍具强大反攻能力。悬念在于——当聚合者拒绝采用聚合本质所要求的广告模式时，其理论根基是否被动摇？这场对决，或将重新定义聚合理论的边界[7]。