[礼物]终局真相1：大家都没想对-谷歌Gemini一骑绝尘的底气在于“语料”

[礼物]终局真相1：大家都没想对-谷歌Gemini一骑绝尘的底气在于“语料” 有无想过为何每次GPT推陈出新没几天，便被谷歌毒打？精明的你当然知道不是巧合，谷歌是Transformer鼻祖，也是AlphaGo先驱，但你肯定想不到其背后真正的护城河：“语料”。谷歌先是一家搜索引擎公司，然后才是一家AI公司，一个高质量多模态大模型离不开高效的算法、深度的训练、精准的对齐，恐怖的地方在于同样算法训练对齐，没有优质完整及时的语料则始终外强中干，这就是谷歌的超级护城河，近乎30年的语料积累、时刻运行的爬虫，都是竞争对手望而却步的原因。换句话说，谷歌的胜利是在1998年的加州自家车库开始的，不是这次Gemini 3.0开始的。 一旦多模态的“智能”水平垄断，那它会继续虹吸更多客户、榨取更高硬件利用率、极致优化Token成本、创造更多利润，最后反哺投入更强大的专用硬件研发及模型训练，结果就是更智能、更高效、更便宜、更多终端调用，这就是自我强化的垄断螺旋，因此在AI投资的路上，判断未来模型王者至关重要：它决定了你要么投给了一个霸主，要么投给了一团空气。另外有一个值得思考的点：以后模型不一定会开源，很有可能只负责提供调用API。（这个有机会再细说） [礼物]终局真相2：模型和算力由谷歌负责，Agent Flow的设计由应用商负责 正如大厨无需亲自养鸡，成功的AI应用无需自建算力，原因在于：过往下载开源底层模型->定向二次训练->形成专用AI Agent->组合构成业务MCP->运行在本地算力->处理客户需求，这个自建路径存在巨大的投资回报失衡风险（一旦AGENT商业化失败，算力投入就废了；一旦模型方停止开源及更新，Agent能力就不能与时俱进了）。 真正可行的商业分工模式，应该在于：AI应用负责基于模型设计Agent Flow -> 运行在大模型厂商API上->客户使用Agent -> Agent调用厂家模型token，这样无需自建算力、也能买到最便宜的Token、调用厂商最新的模型版本、自身只负责设计Agent Flow，负责面向消费端。