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魔都

Qwen登顶AI赚钱大赛只是开始？“弃GPT投Qwen”已在硅谷蔓延开来_我的网站

诡域新娘

A | 最近，科技圈和币圈的吃瓜群众们，都围在了一个名为Alpha Arena的AI斗兽场前。

B | 谷歌正在尝试把 Gemini 与芯片更紧密地结合起来。这不是什么模拟演练，这是真金白银的AI炒币大赛。主办方nof1给六个当红AI大模型，包括通义千问Qwen、DeepSeek、Grok、GPT-5和Gemini 2.5 Pro，每个发了一万美金的本金，让它们在币圈这个真实赌场里比拼。战况突出一个戏剧性。被寄予厚望的GPT-5和Gemini不负众望，稳定发挥，直接亏成了韭菜本菜。

C | 据《The Information》援引知情人士消息，谷歌母公司 Alphabet 正在研发一款服务器 AI 芯片，内部非正式代号为“Frozen v2”。

D | 它们在10到20倍杠杆的边缘疯狂试探，无论是GPT-5的连续做空，还是Gemini的高频换仓，结果我们都知道了，市场一波动，它们就一路俯冲向深渊。真正的戏码在中国开源模型这边。DeepSeek一度保持领先，没想到，通义千问Qwen上演了一出绝地反超的好戏。

E | 这款芯片针对 Gemini 模型设计，计划最早于 2028 年部署。谷歌工程师预计，以单位功耗所能处理的 Token 数量计算，其效率可能达到公司最新一代自研 AI 芯片的 6—10 倍。谷歌目前尚未正式确认 Frozen v2 项目，也没有公布芯片规格。公司在回应媒体时表示，其团队一直在研究和试验提升性能与效率的新方案，但并非所有项目最终都会进入生产阶段。在前期保持稳健之后，于10月23日上午正式超越DeepSeek，登顶第一。Qwen一直稳定在40%上的回报率，现在已飙到53%。

F | 谷歌同时强调，从底层共同设计硬件和软件，是其打造高度集成系统的重要方式。有网友对这几天的战况做了个简单的线性回归，发现只有Qwen的斜率是稳中向上的，是真的稳。难怪Qwen的团队负责人Junyang Lin也在社交媒体上忍不住感叹，你应该永远对你的模型有强大的信念，人类实在是太蠢了。

G | 但老实说，AI炒币这事儿，短期看就是玄学叠加大A和币圈的随机漫步。但报道发布后，Alphabet 股价在当地时间 7 月 20 日早盘上涨约 3.3%。与现有 TPU 相比，Frozen v2 的主要区别，是它进一步收窄了芯片的适用范围。AI们可能只是运气好，或者运气差。

H | 如果说AI炒币的K线图还只是噪音，那么硅谷的真金白银和头部公司的技术选型，就是实打实的信号。它的定位是一颗更极致的“专用芯片”。根据现有报道，谷歌计划将 Gemini 的部分架构特征固化在芯片中，针对其计算路径和常用操作进行专门优化。大模型推理不仅需要完成大量矩阵运算，还要频繁从高带宽内存读取参数。就在AI炒币大赛激战正酣时，大洋彼岸的硅谷也传来了一个值得玩味的消息。

I | 数据在内存与计算单元之间移动，会消耗时间和电力。 Brian Chesky明确表示：我们未在生产环境中使用OpenAI最新模型，原因是…… 爱彼迎Airbnb的CEO Brian Chesky公开表示，他们公司正大量依赖阿里的Qwen模型。他坦言，因为它非常出色，而且又快又便宜。他甚至补了一句，他们虽然也用OpenAI的最新模型，但在实际生产中用得并不多，因为总有更快更便宜的替代方案。这事儿最有趣的地方在于，Chesky本人是OpenAI创始人山姆奥特曼Sam Altman的密友。好哥们当着全世界的面，不用自家兄弟的产品，反而选择了中国的开源模型。

J | 这一幕简直是硅谷版的真香定律现场。嘴上都是主义，心里全是生意。

K | Frozen v2 希望减少这部分开销，从而提高响应速度，并在相同功耗下处理更多请求。报道所称的 6—10 倍效率提升，具体指每单位功耗能够处理的 Token 数量，并不是芯片峰值算力。这也完美符合互联网产品的核心需求，谁又好又快又便宜，我就选谁。谷歌现有 TPU 同样是面向机器学习的专用处理器，但需要适配不同模型，并承担训练、推理等多种任务。

L | Chesky的真香并不是个例，硅谷的务实派们都在拥抱中国的开源模型。最近在当红播客All-in上，硅谷百亿俱乐部成员，著名投资人Chamath也上演了一出好戏。他当着白宫AI主管的面，公开倒戈中国模型。最新一代 Ironwood 单颗芯片配备 192GB 高带宽内存，单位功耗性能约为上一代 Trillium 的两倍，最多可由 9216 颗芯片组成 Superpod。Frozen v2 不会取代 TPU，而是作为一条更具针对性的产品线，与其并行使用。 Chamath说，他的公司已经是亚马逊AI平台的前20大客户，但已经将大量工作需求转向了中国开源模型。 (来源：Google) 但专用芯片也有其劣势，更深的模型与芯片绑定会降低灵活性。芯片从设计到投产通常需要数年，如果此后 Gemini 的基础架构发生较大变化，已经固化的设计可能难以适配。

M | Frozen v2 能否获得长期收益，既取决于实际能效，也取决于谷歌能否在快速迭代模型的同时，维持底层架构的相对稳定。他的理由同样务实得可怕，中国模型性能确实够强，而且老实说，比美国的OpenAI和Anthropic便宜太多了。那么，谷歌为什么要“铤而走险”？首先一个原因，是为了应对持续增长的算力需求。据相关数据，谷歌内部的 AI 计算资源短缺已经引发不同团队之间的资源竞争，Google Cloud 甚至因此拒绝过部分外部客户订单。

N | 大模型的计算需求包括训练与推理两个阶段。训练先进模型需要集中投入大量算力，但随着 Gemini 被加入搜索、办公软件、云服务和智能终端，长期发生的推理可能形成更庞大的成本。单次生成的费用看似有限，乘以数以亿计的用户和持续增长的调用量后，电力、芯片、网络及数据中心投入都会成为重要支出。这位大佬可不是普通网红，他是Facebook的前高管，创造过将用户数从4500万增长到7亿的神话，那个你可能认识的人的好友添加功能，就是他和团队的创新。当这种硅谷食物链顶端的捕手，都开始用真金白银押注中国模型时，风向就已经变了。 Alphabet 已将 2026 年资本开支预期上调至 1,800 亿—1,900 亿美元，主要用于扩建 AI 计算能力、数据中心和相关基础设施。在这一背景下，提高每瓦电力能够生成的 Token 数，不仅意味着更低的能源消耗，还意味着同一座数据中心能够承载更多用户请求。

o | 对于已经拥有大量 Gemini 使用场景的谷歌而言，即使单次推理成本只下降一小部分，规模化之后也可能带来可观节省。图｜谷歌历年资本开支预期（来源：S&P）自研芯片还可以加强谷歌对供应链和产品节奏的控制，减少对英伟达等外部芯片供应商的依赖。 Chamath在播客里明确表示，以DeepSeek、Kimi和Qwen为代表的中国开源模型，正在挑战美国闭源模型的领先地位。但这种“减少依赖”并不等于完全替代。不只是商界，学术界也在用脚投票。比如哈佛艺术博物馆就把Qwen集成到了他们公开的AI探索工具里，用来给馆藏的老照片进行自动解说和数据补全，方便学者和公众检索。Frozen v2 即使顺利投产，预计规模也将低于 TPU；谷歌的数据中心仍会同时使用 TPU、GPU 及其他计算设备。全球各大高校也经常选择中国的开源模型进行科研实验。这种趋势也被媒体捕捉到了。它更像是为高频且相对稳定的 Gemini 任务增加一类成本更低的专用工具。谷歌也不是唯一走向自研芯片的 AI 公司。

p | 华盛顿邮报最近的分析文章标题一针见血，中国现在正在AI竞赛的这个关键部分领先美国。

q | 2026 年 6 月，OpenAI 与博通公布首款自研推理芯片 Jalapeño。报道称，AI热潮始于美国，但中国公司在开源AI技术方面正悄悄超越美国对手。

r | OpenAI 表示，这款芯片围绕大语言模型推理设计，将结合博通的芯片实现和网络技术以及 Celestica 的服务器系统能力，计划于 2026 年底开始部署。

s | 图｜博通公司首席执行官 Hock Tan 将一片芯片晶圆递交给 OpenAI 公司首席执行官 Sam Altman。（来源：OpenAI） Anthropic 也被曝已经开始研究自有 AI 芯片，并与三星电子等潜在合作方接触。去年，最好的开源模型大多来自美国。而现在，它们都来自中国。在LMArena这个AI盲测竞技场上，来自阿里巴巴等中国公司的开源模型，评分已经高于OpenAI和Meta等美国公司。

t | 正如Hugging Face的政策负责人所说，阿里等中国公司发版频繁且质量高，这就是你建立用户基础的方式。不过该项目仍处于早期阶段，芯片的用途、性能目标和服务器部署方式尚未明确 Anthropic 同时表示，亚马逊 Trainium、谷歌 TPU 和英伟达 GPU 仍将是其扩张算力的重要基础。

u | 中国方面，此前 DeepSeek 和近期的月之暗面也有自研芯片方面的传闻。 9月阿里在云栖大会上连发7款模型，在HuggingFace的大模型榜单中，阿里通义开源模型不但夺下第一，而且在前十中位居七席，妥妥的中国模型在全球屠榜。这种疯狂迭代的速度，让一个高赞网友发出了灵魂感慨。他表示，感觉所有非中国的AI实验室都像消失了一样。谷歌、Meta、微软已经好几个月没有重大发布了。除专注于基础模型的公司外，亚马逊、微软、Meta、阿里巴巴、百度和字节跳动等拥有云服务或大规模互联网业务的企业，也在不同程度上推进专用 AI 芯片。其中部分芯片服务于模型训练，部分集中于推理、推荐和广告等高频工作负载。

v | 与此同时，深度求索、阿里巴巴等中国公司却在遍地开花，模型发布快得让人眼花缭乱。它们共同反映出一个趋势：随着 AI 服务规模扩大，掌握模型的公司越来越希望同时参与芯片和计算系统设计。好了，让我们再回到这个AI炒币大赛。这些项目属于同一轮趋势：AI 公司希望根据自身模型和业务负载设计芯片，以获得更好的成本、能效和供应保障。但它们并不是完全相同的技术路线。Trainium、Maia、MTIA 以及 OpenAI 的 Jalapeño 主要面向一类或多类 AI 工作负载，仍保留一定通用性；Frozen v2 则称会把 Gemini 的部分架构直接固化进硬件，模型与芯片的绑定程度可能更高。

w | 因此，Frozen v2 所代表的不只是谷歌扩大自研芯片投入，也是一项更激进的软硬件协同试验。答案将取决于芯片能否如期投产，也取决于到 2028 年时，Gemini 是否仍然适合这块为它提前设计的硅片。参考链接： 1.https://techcrunch.com/2026/07/20/google-is-working-on-a-new-ai-chip-designed-to-make-gemini-more-efficient/ 2.https://www.reuters.com/business/google-plans-new-chip-run-gemini-models-more-efficiently-information-reports-2026-07-20/ 3.https://blog.google/innovation-and-ai/infrastructure-and-cloud/google-cloud/ironwood-tpu-age-of-inference/ 4.https://blog.google/innovation-and-ai/infrastructure-and-cloud/google-cloud/ironwood-google-tpu-things-to-know/ 运营/排版：何晨龙注：封面由 AI 辅助生成。

x | 如前所述，这个比赛目前还有很多槽点。

y | 直播这种形式更像是娱乐而不是正经研究，此外比赛周期也较短，System Prompt没有公开，而且币圈的波动本身就充满了巨大的随机性。但是，市场不在乎这个。吃瓜群众已经嗅到了金钱的味道，开始了一场轰轰烈烈的Vibe Investing（氛围投资or者叫玄学投资？）。 Polymarket是一个去中心化版的博彩+数据预测市场，它允许用户用真实资金下注未来事件的结果。在Polymarket上，好事者已经为这场大赛开盘了。这个盘口的标题简单直接，谁会是Alpha Arena AI交易大赛的赢家。你猜大家押谁最多？截至发稿，押注阿里巴巴Qwen的概率高达36%，稳居第一。DeepSeek以28%紧随其后。

z | 至于曾经的王者OpenAI，概率只有可怜的3%。

| 要知道因为每个交易者都用真金白银投票，市场价格往往比民调更准。在过去的选举和政策事件中，Polymarket的预测曾多次领先传统民调。你看，吃瓜群众的钱包，和硅谷用脚投票的现实，在这一刻达成了惊人的统一。这场AI大赛最后的赢家是谁，悬念还会继续。但我们或许可以说，中国开源阵营已经取得了阶段性的胜利。