OpenAI內部備忘錄外流後，矽谷AI競賽的真實版圖浮現，奧特曼警告團隊，Google藉Gemini3取得的進展，可能讓OpenAI面臨「一段暫時性的經濟逆風」，並直言「外面的氛圍接下來會蠻艱難的。」這象徵兩家公司在技術與商業節奏上的領先差縮小，而Gemini3短期內確實站上前線，備忘錄發布前，業界已傳出Google在AI訓練方法突破，Gemini3在主要基準測試上表現接近全面領跑，其背後關鍵，是外界普遍認為已到瓶頸的pre-training（預訓練）竟由Google再次推升，打破「模型變大但成效趨緩」的共識。
OpenAI預訓練卡關，押注推理能力突破
奧特曼在備忘錄中罕見稱讚對手：「Google最近在預訓練方面做得非常好。」這句話等於承認OpenAI自身在GPT-5世代，確實遇到「放大模型但優化不明顯」的瓶頸，因此過去一年，OpenAI轉向強化推理模型(reasoning)，希望在工具調度、多步推理與思考鏈條能力上取得質變，而不再單押參數堆疊。為補上預訓練的技術bug，OpenAI正開發新模型Shallotpeat，作為其長期突破的基礎，奧特曼也強調，他願意用短期「看起來落後」換取更大膽的賭注，例如「讓AI自己研究AI」，也就是推進研發自動化，使OpenAI可在相同人力下維持高速進化。
Google以巨量基礎設施打造Gemini3，算力倍增壓力持續累積
與OpenAI押架構不同，Google選擇靠巨量資本支出堆出Gemini3的算力優勢，GoogleCloud副總裁瓦赫達特在內部會議表示，公司必須「每六個月將AI服務能力翻倍」，未來4到5年要達到現在的1000倍，他直言：「人工智慧基礎設施的競爭，是人工智慧競賽中最關鍵也是最昂貴的部分。」，Alphabet已連續上調資本支出，與微軟、亞馬遜及Meta今年合計投入超過3,800億美元，而GoogleCloud也推出第七代TPU「Ironwood」，支援9,216顆液冷晶片，性能較2018年首款TPU提升近30倍、較前代強10倍，Google的工程挑戰，是在近似成本與耗能下，持續把算力、儲存密度與推理效能推往下一個數量級。
AI泡沫疑慮升溫，Alphabet：投資不足的風險反而更高
在各大科技巨頭狂推資本支出的背景下，市場對「AI泡沫」的疑慮再次升高，Alphabet執行長皮查伊坦言，他也關注泡沫風險，但更擔心「投資不足」，在他看來，現在是最難的時間點，因為若市場成長如預期，過度保守反而會在未來週期喪失主導地位，皮查伊表示，雲端運算數據很好，但若有更多算力資源「這些數字會更好。」他並提醒2026年將是充滿挑戰的一年，公司必須同時面對AI競爭、雲端需求與財務壓力，Alphabet強調自己資產負債表穩健，比多數對手更能承受試錯成本，並以此對市場釋出長期投資訊號。
AI競賽進入雙軌賭局：OpenAI押架構突破，Google押算力壓制
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綜觀雙方布局，AI競賽已分裂成兩條高風險路線，一條靠千倍算力堆出速度優勢的Google，以TPU、資料中心與資本投入當主力；另一條則是OpenAI尋求架構性突破，以Shallotpeat與「AI研究AI」為核心，試圖改寫下一世代的研發方式，短期內，Gemini3確實讓Google領先一步；長期來看，競爭將轉向誰能在巨額投資後，把技術動能穩定轉化為可持續的商業模式，同時跨越AI泡沫與資本壓力之間的鋼索。
