Gemini后发而至：谷歌AI大模型的触底反弹
“你可以试试谷歌的Gemini，很好用。”一位海外留学生表示，在欧美等市场，不少用户已从ChatGPT转向Gemini，“GPT能干的Gemini也能干，GPT不能干的Gemini也能干。”
SimilarWeb数据显示，ChatGPT市占率从87.2%降至68%，Gemini则升至18.2%。三年前，谷歌AI产品还被戏称为“日常家用车”，而ChatGPT是“高性能竞赛车”；三年后，Gemini已成为2025年最亮眼的AI大模型之一。司库财经认为，其强势反弹源于谷歌精准预判AI发展关键节点，并在性能上实现对ChatGPT的反超。
Gemini后发而至
2023年2月6日，谷歌大模型Bard公开测试翻车，错误宣称詹姆斯·韦伯望远镜首次拍摄到系外行星照片，次日谷歌母公司股价单日蒸发近1000亿美元。一位谷歌高管坦言：“这是2016年以来最严峻的战略挑战，我们却在最重要的AI突破中落后于人。”彼时，60%用户更倾向向ChatGPT提问而非使用谷歌搜索；OpenAI频繁发布新模型；微软将OpenAI技术整合进Bing。2023年3月，谷歌创始人谢尔盖·布林亲自回归，宣布直接对标GPT-4，启动Gemini研发。
这场豪赌初被看作“AI先行”战略的又一次画饼，但结果是谷歌赢了。在SuperCLUE-VLM多模态视觉语言基准测评中，Gemini-3-pro以83.64分远超OpenAI GPT-5.2（69.16分），位居全球大模型性能榜首。
2025年底，Gemini在桌面端和移动网页端用户单次使用时长达7.2分钟，超越ChatGPT。用户称其为“世界最强多模态理解”“交互最深智能体”“推理怪兽”。从2023年初不被看好，到如今“高攀不起”，Gemini何以实现后发而至？
Gemini崛起在谷歌系统上
Gemini的成功并非偶然，而是谷歌整个系统能力的胜利。首先是硬件优势：在2025年DeepSeek出现前，大模型性能高度依赖算力芯片，而谷歌拥有自研TPU v5e与TPU v4，无需依赖英伟达GPU。芯片研究机构Semianalys指出：“Google拥有的TPU数量将超过OpenAI、Meta、CoreWeave、甲骨文和亚马逊拥有的GPU之和”，自研AI芯片是谷歌和Gemini在大模型领域的唯一核心优势。
其次是定位差异：Gemini自立项起即定位于原生多模态模型，可统一处理图像、音频、视频及文本数据。用户可在同一平台完成策划案生成、图片绘制、视频制作与音频处理，无需跳转至SORA等专用工具，显著提升效率。
最后是商业落地能力：相比多数大模型停留在实验室阶段，Gemini 3已深度整合至谷歌搜索、广告系统、Chrome浏览器、Android Auto及智能家居生态。截至2025年3月，超20亿用户通过各类谷歌产品体验Gemini功能，开发者超150万。这种软硬协同、应用闭环的系统优势，构成了Gemini难以复制的护城河。
Gemini奔向新目标
谷歌CEO皮查伊表示：“当你掌握了全栈能力，你就能够获得乘数效应。”Gemini 3的发布标志着谷歌完成追赶，正转向行业引领。其业务已明确分为2B与2C两条主线：
2C方面，Gemini正与谷歌产品深度耦合。2025年3月起，部分高级用户开始测试“AI模式”，该模式可跨设备调用外部工具解决实际需求——例如，根据个人偏好与预算自动生成旅游规划，并联动支付APP完成下单付款。
2B方面，谷歌聚焦实体赋能。2025年3月，推出Gemini Robotics与Gemini Robotics-ER两款专用模型，为波士顿动力、特斯拉等企业的机器人与机器狗提供感知、决策与执行能力，覆盖工业制造、医疗护理、物流仓储等场景。
Gemini的发展路径清晰表明：谷歌已不止于对标ChatGPT，而是坚定走向AI与实体经济深度融合。皮查伊警示，2026年AI竞争将白热化，谷歌将在未来4–5年内推动算力规模千倍级扩张。Gemini的触底反超并非终局，而是一声发令枪——宣告AI正从比参数、比性能，迈入解决真实问题的新阶段。