人工智慧研究先驅傑弗裡·辛頓（Geoffrey Hinton）在2025年12月2日接受《商業內幕》（Business Insider）採訪時表示，Google正在超越OpenAI。辛頓是多倫多大學的榮譽退休教授，曾任職於Google大腦（Google Brain）。
谷歌發布的Gemini 3和Nano Banana Pro影像生成模型廣受好評，一些技術專家甚至認為Gemini 3超越了OpenAI的GPT-5。然而，在ChatGPT發布後，Google發布了“紅色警報”，據報道OpenAI目前也處於高度戒備狀態。
辛頓預測，Google自行製造人工智慧晶片將是一項重大優勢，憑藉其優秀的研究人員、海量數據和數據中心，Google將贏得勝利。
有報導稱，Google可能簽署一項價值數十億美元的協議，向Meta公司供應人工智慧晶片，受此消息提振，Google股價上漲。谷歌將向多倫多大學捐贈1,000萬加元，以紀念辛頓，多倫多大學也將捐贈同等金額，設立辛頓人工智慧教席。
辛頓於 2023 年離開谷歌，以警告人工智慧的風險，並於 2024 年與他人共同獲得諾貝爾物理學獎。
從： 
「人工智慧教父」傑弗瑞辛頓表示，Google「正在超越」OpenAI：「我猜谷歌會贏」。
【社論】
人工智慧研究先驅傑弗裡·辛頓的評論不僅是預測，更是預示著產業結構變革的重要訊號。辛頓於2024年榮獲諾貝爾物理學獎，他開發了玻爾茲曼機－神經網路的基礎，並為現代機器學習奠定了基礎。
值得注意的是，辛頓指出谷歌「花了太長時間」才超越OpenAI 。谷歌是Transformer架構的發明者，也是大規模聊天機器人技術的領導者。然而，在目睹微軟Tay聊天機器人2016年的失敗後，Google變得過於謹慎，更加重視自身聲譽。
關於技術優勢，辛頓強調了Google自主研發的人工智慧晶片（TPU：張量處理單元）的存在。據報道，Meta正在洽談一份價值數十億美元的合同，計劃於2027年租用谷歌的TPU並將其部署在自己的數據中心。這可能使Google雲端有機會攫取英偉達資料中心收入的10%。考慮到英偉達預計僅在2025年第二季就將創造超過510億美元的資料中心收入，這代表著一個價值數百億美元的商機。
在性能方面，多項基準測試結果均顯示 Gemini 3 的表現優於 GPT-5。尤其是在需要複雜推理的「人類最後的考試」基準測試中，Gemini 3 的得分高達 37.5%，比 GPT-5 高出約 11%。此外，在上下文視窗方面，Gemini 3 Pro 可以處理 1,048,576 個輸入詞元和 65,536 個輸出詞元，而 GPT-5.1 Thinking 只能處理 196,000 個詞元。這種差異在分析長文件或執行複雜的多模態處理時，很可能帶來顯著的實際優勢。
另一方面，谷歌過去的失敗也不容忽視。 2024年，其影像生成人工智慧因產生不符合歷史事實的影像而受到批評，被迫暫時停用。早期版本的AI搜尋也曾出現過產生不合理建議的問題，例如「用膠水固定披薩上的起司」。技術優勢與實際應用之間的平衡將持續面臨挑戰。
自2023年離開Google以來，辛頓一直持續發出警告，指出人工智慧超越人類智慧的風險及其對就業的影響。他既預測科技競賽的贏家，又警告人工智慧發展本身的風險，這種立場反映了該領域面臨的根本困境。
[術語]
傑弗瑞‧欣頓
這位出生於英國的電腦科學家被譽為「人工智慧教父」。身為神經網路和深度學習的先驅，他參與開發了反向傳播演算法，並於2024年榮獲諾貝爾物理學獎。
Google大腦
谷歌的人工智慧研究部門於2023年與DeepMind合併，成為GoogleDeepMind。辛頓於2013年至2023年在該部門工作。
變壓器
這是Google研究人員在 2017 年發布的深度學習模型架構。它是當前大規模語言模型 (LLM) 的底層技術。該架構在一篇名為《注意力機制就是你所需要的一切》的論文中提出。
TPU（張量處理單元）
這是Google專門為機器學習開發的一款處理器。與英偉達的GPU不同，它是專為人工智慧運算而設計的，能夠使用TensorFlow等框架進行高速推理和學習。
上下文視窗
此指標用於衡量人工智慧模型一次能夠處理的輸入和輸出文字量，以詞元數（token）表示。指標值越大，模型分析長文件和複雜對話的能力就越強。
基準
用於衡量人工智慧模型性能的標準化測試。針對不同目的，有多種評估指標，例如 FrontierMath、MMLU 和 HumanEval。
[參考連結]
Google DeepMind （外部）
谷歌的人工智慧研發部門，開發了諸如 Gemini 3 和 Nano Banana Pro 等尖端人工智慧模型。
OpenAI （外部）
開發 ChatGPT 和 GPT 系列的組織。微軟目前是其主要投資者。
多倫多大學計算機科學系（外部）
辛頓博士擔任榮譽退休教授的大學是世界領先的人工智慧研究中心之一。
諾貝爾獎——傑弗裡·辛頓（外部連結）
關於辛頓獲得2024年諾貝爾物理學獎的官方資訊頁面。
Google Cloud TPU （外部）
谷歌的張量處理單元（Tensor Processing Unit）官方頁面，該單元以雲端服務的形式提供。
[參考文章]
Meta正在洽談採用Google的TPU晶片（外部訊息）
我們分析了 Meta 採用 Google 的 TPU 是否會改變 Nvidia 的主導地位。
Gemini 3 vs GPT-5 vs Claude 4.5 vs Grok 4.1 （外）
主要人工智慧模型基準測試比較。 Gemini 3 在 FrontierMath 測試中取得了 37.5% 的得分。
Gemini 3 Pro 比較 GPT 5.1：哪個比較好？ （外部）
Gemini 3 Pro 和 GPT-5.1 的詳細效能比較。解釋了上下文視窗的差異。
新聞稿：2024年諾貝爾物理學獎（外部連結）
官方新聞稿宣布欣頓和霍普菲爾德榮獲 2024 年諾貝爾物理學獎。
傑弗裡·辛頓預測谷歌將超越OpenAI （外部連結）
文章詳細介紹了辛頓的訪談內容，並解釋了為何谷歌變得過於謹慎。
傑弗裡·辛頓榮獲諾貝爾物理學獎（外部連結）
多倫多大學官方公告詳細介紹了欣頓的背景和研究成果。
[編者註]
我認為人工智慧競賽的勝負不僅取決於技術實力，還取決於何時以及如何將其推向世界。谷歌過於謹慎的做法導致了其技術的延遲，直到現在才開始展現其真正的潛力，這表明把握創新時機是多麼困難。
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