大模型竞争白热化，谷歌与OpenAI短兵相接。当前，大模型领域最激烈的竞争在谷歌和OpenAI之间展开。OpenAI在模型性能上稍占上风，而谷歌在基础设施与应用生态方面优势显著。近期，双方发布新品的节奏极快，几乎以天为单位。谷歌推出了下一代TPU与智能体协议A2A，迭代多模态模型，还发布了省算力的思考模型Gemini2.5 Flash；OpenAI则让chatgpt记忆用户信息，发布GPT-4.1系列、会用图像思考的满血版o3与o4-mini。
技术路线收敛，比拼基础设施与执行力。随着扩展定律边际效应减弱，行业技术路线开始收敛，此时比拼的是执行力。下一代大模型预训练愈发依赖团队对基础设施的熟悉与优化能力。OpenAI公开了GPT-4.5训练经验及展望，指出大模型参数和数据集增大，硬件故障损失与复杂度也随之增加。若不从基础设施起点解决问题，GPT-5.5可能成为OpenAI上限。
推理时代，性价比成竞争关键。行业进入推理时代，大模型商品化趋势下，性价比是扩大用户规模和增厚利润率的关键。目前，谷歌在性价比方面优势明显。o3解决编码问题略胜Gemini 2.5Pro，但成本近20倍；o4-mini与Gemini相比，既贵水平又略低。谷歌的Gemini-2.5-Flash可通过设置预算控制推理深度，模型还能自动判断推理量和时间。
芯片与基础设施决定胜负，谷歌领先。最终竞争将聚焦芯片与基础设施。半导体分析机构认为谷歌定制TPU总拥有成本低于英伟达通用GPU。谷歌专为推理设计的AI芯片Ironwood能效是上一代TPU的2倍。OpenAI是追赶者，采购英伟达GPU、租用基础设施，与博通合作的定制芯片2026年才可能量产，且初代芯片难迅速规模部署。
OpenAI拓展应用生态，加入搜索与社交竞争。在追赶基础设施的过程中，OpenAI着力培育庞大应用生态。从去年开始走向SaaS化，加入搜索的诸神之战，SeARChGPT内测、ChatGPT上线搜索，还将搜索与智能体组合成研究助手。此外，还传出开发类似X的社交网络项目。智能体是其应用落地路径，o3与o4-mini有智能体级工具使用能力，还发布了ResponsesAPi。
谷歌势力范围广，OpenAI挑战巨大。尽管OpenAI用户增长迅速，接近10亿日活目标，但仍未逃出谷歌势力范围。谷歌Gemini接入旗下超20亿用户的产品和平台，用AI增强搜索，推出DeepResearch功能，A2A协议也更懂智能体互动。估值3000亿美元的OpenAI对决市值1.8万亿的谷歌，挑战重重。
