文 | 競合人工智能

埃隆 · 馬斯克宣稱特斯拉下一代 AI5 芯片性能將較現有芯片提升 40 倍，黃仁勛的英偉達發布超長上下文推理芯片 Rubin CPX，而谷歌的 AI 科研系統在六大領域全面超越專家——這三家巨頭正在以截然不同的路徑重塑 AI 格局。

美國科技七巨頭（Apple、Microsoft、Alphabet/Google、Amazon、Meta、Nvidia 和 Tesla）中，特斯拉、英偉達和谷歌被視為未來 AI 競爭中最被看好的領跑者。

Wedbush 報告指出，AI 領域的資本支出將在未來三年突破 2 萬億美元，而這些公司正各顯神通地布局。谷歌憑借 71 頁科研報告展示 AI 在多個科學領域超越專家的能力，英偉達以 Rubin CPX 芯片重新定義算力效率，而特斯拉則將其未來價值的 80% 押注在人形機器人和自動駕駛。

01 三強鼎立：各異其趣的 AI 戰略

特斯拉的 AI 戰略緊緊圍繞 " 現實世界應用 " 展開。馬斯克宣稱，特斯拉未來約 80% 的價值將來自 Optimus 人形機器人。

特斯拉的 AI 優勢在于其現實世界數據獲取能力：數百萬輛特斯拉車輛每天收集大量真實路況數據，為訓練自動駕駛系統提供源源不斷的燃料。這種數據優勢是其他公司難以企及的。

英偉達則繼續扮演著 AI 時代的 " 賣鏟人 " 角色。最新推出的 Rubin CPX 芯片專為長上下文工作負載設計，能夠處理數百萬 tokens 的推理任務。

黃仁勛的創新在于將 AI 推理分為上下文階段與生成階段，分別優化計算與內存資源，顯著提升算力利用率。

谷歌的 AI 戰略則體現在科研深度與跨領域泛化能力上。谷歌最新 AI 系統在六大領域全面超越專家，包括基因組學、公共健康、地理遙感、神經科學、數學和時間序列預測。

谷歌提出的 " 實證軟件 " 概念，將科研問題轉化為可計分任務，使 AI 能夠自動生成研究思路并寫出可執行代碼。

02 失意巨頭：Meta 的 AI 困境與掙扎

在 AI 競賽中，Meta（Facebook 母公司）雖然投入巨大，卻面臨重重挑戰。Meta 曾計劃在 2025 年投入至少 4000 億美元提升 AI 算力，部署 130 萬張 GPU，但其 AI 之路卻 " 節節敗退 "。

Meta 的核心問題在于戰略搖擺和組織文化。2021 年，當其他科技巨頭開始布局生成式 AI 時，Meta 卻全力押注元宇宙，更名并投入數百億美元建設虛擬世界。這一決策導致兩個嚴重后果：錯失生成式 AI 的黃金發展期，直到 ChatGPT 爆火后的 2023 年 2 月，Meta 才成立專門的生成式 AI 團隊，而此時 OpenAI 已領先一年；資源分散，元宇宙業務 Reality Labs 持續巨額虧損，2025 年第一季度達 42 億美元，消耗了本可用于 AI 的現金流。

Meta 的技術路徑也存在爭議。雖然 Meta 計劃投入巨額資金提升算力，但其技術路徑依賴傳統的密集 Transformer 架構，導致資源利用率較低。相比之下，DeepSeek 等競爭對手通過稀疏 MoE 架構（僅激活 5%-10% 參數）和 FP8 混合精度訓練，將訓練成本降至 Meta 模型的 1/11。

2025 年 5 月，Meta 宣布將其 AI 部門拆分為兩個獨立方向：面向消費者的 AI 產品團隊，以及追求通用人工智能（AGI）的 "AGI Foundations" 基礎組。這一重組反映了 Meta 試圖解決 " 研究導向 " 與 " 產品落地 " 之間的矛盾。

03 硬件為王：芯片戰爭的三個維度

AI 競爭的核心是算力競爭，而算力競爭的關鍵在于芯片。

特斯拉停止了 Dojo 項目，將資源集中到 AI5 和 AI6 芯片開發上。馬斯克稱 AI5 芯片已完成設計評審，并稱其為 " 史詩級 " 產品，針對參數規模約 2500 億以下的模型，可能是最佳推理芯片。

英偉達的 Rubin CPX 則搭載 128GB GDDR7 內存，在 NVFP4 精度下提供 30 petaFLOPs 的算力，專門優化高吞吐的上下文解析任務。英偉達估計，部署價值 1 億美元的新芯片，將能為客戶帶來 50 億美元的收入。

谷歌則通過合作伙伴關系強化硬件能力。與英偉達的合作使谷歌能夠通過 Vertex AI 和 Google Distributed Cloud 為企業提供 Gemini 模型服務，利用英偉達的 Blackwell 平臺提升性能。

04 軟件生態：從代碼生成到科學發現

軟件層面，三家公司也呈現出不同的發展路徑。

谷歌的 AI 系統已經能夠自動生成代碼并優化科研方法。在基因組學任務中，AI 把 BBKNN 和另一種方法 ComBat 拼接在一起，得到一個完全新穎的解法，比最佳人工方法提升了 14%。

特斯拉的軟件優勢體現在其完整的垂直整合能力——從芯片到車輛再到機器人，特斯拉控制著整個堆棧。這種整合使得特斯拉能夠將自動駕駛領域的技術進步快速遷移到人形機器人上。

英偉達則通過軟件棧支持其硬件生態系統。Dynamo 平臺能夠協調上下文處理和生成處理工作，使 Rubin CPX 負責處理長序列輸入，Rubin GPU 負責逐 Token 生成，兩者通過高速連接和統一的軟件棧配合完成整個任務。

05 數據優勢：各具特色的護城河

在 AI 時代，數據是新的石油，而這三家公司各自擁有獨特的數據優勢。

特斯拉通過其電動汽車收集的真實世界駕駛數據是無價的。這些數據不僅用于訓練自動駕駛系統，還可能用于訓練更通用的人工智能系統。

谷歌則通過其搜索引擎和各種服務（如 Google Maps、Google Photos 等）收集大量用戶數據，這些數據可用于訓練和改進 AI 模型。

英偉達雖然不直接收集終端用戶數據，但其通過合作伙伴獲得的多樣化工作負載數據，幫助它優化芯片架構和軟件棧，更好地支持各種 AI 應用。

06 被挑戰的巨頭：微軟、蘋果與亞馬遜的應對

面對特斯拉、英偉達和谷歌的 AI 攻勢，其他科技巨頭也在積極布局。

微軟正在加大自研 AI 模型的投入。據透露，微軟計劃擴大計算集群規模，將是目前模型的 " 六到十倍 "。微軟的 MAI-1-preview 模型在 15000 塊英偉達 H100 芯片上進行了訓練。

微軟采取的是 " 多模型策略 "，既深化與 OpenAI 的合作，又與其他模型制造商合作，同時構建自研模型。這種策略的優勢是靈活性，但可能分散資源。

蘋果則在其最新的 iOS 26 中深度整合 AI 功能。Apple Intelligence 套件已擴展至包括消息、視頻通話和電話的實時翻譯，以及照片和屏幕截圖的視覺分析。

蘋果的優勢在于其完整的硬件 - 軟件 - 服務生態系統和強調隱私的賣點。但在生成式 AI 和大語言模型方面，蘋果相對落后于谷歌和微軟。

亞馬遜通過 AWS 在 AI 云服務領域占據重要地位，但其自研大模型的性能與領先者仍有差距。亞馬遜的策略是通過投資 Anthropic 等 AI 公司，并結合自身的云服務優勢，為企業提供完整的 AI 解決方案。

07 未來格局：多條道路的碰撞與融合

未來的 AI 競爭格局可能會呈現出多條不同道路的碰撞與融合。

特斯拉的道路是具身智能，將 AI 與物理世界交互相結合，通過機器人和自動駕駛車輛實現。

英偉達的道路是提供基礎設施，作為 AI 時代的 " 賣鏟人 "，為整個行業提供計算工具。

谷歌的道路是通用人工智能，通過大規模模型和算法創新，實現人類水平的智能。

Meta 的道路仍在探索中，但其最近的組織架構調整顯示，它可能同時追求消費者 AI 產品和前沿 AGI 研究兩條路徑。Meta 面臨的挑戰是如何將技術進步轉化為實際的產品和商業價值。

Wedbush 分析師 Daniel Ives 預測，未來科技股將在 2025 年迎來約 25% 的增長，主要原因在于市場環境更為寬松、企業在 AI 方面的投資意愿增強。

芯片已跨越星球成為剛需。特斯拉人形機器人的手部細節逼真，AI 芯片的算力達到史詩級，能源網絡的智能正在部署。

英偉達的 Rubin CPX 芯片處理百萬 Token 推理任務時，注意力機制的處理速度比前代快 3 倍。谷歌的 AI 系統把科學家幾個月的探索壓縮到幾小時完成。

這些科技巨頭正在不同的跑道上競賽，但毫無疑問，特斯拉、英偉達和谷歌已經率先看到了終點的曙光。而 Meta 等其他巨頭仍在調整戰略，尋找自己在 AI 時代的最佳定位。未來的 AI 競爭將不再是單純的模型性能比拼，而是技術實力、產品化能力、商業模式和生態系統的綜合競爭。