11 月 20 日，Gemini3 推出两天后，在被称为 " 硅谷投资人春晚 " 的 Cerebral Valley AI 峰会上，OpenAI 就被选成了 " 第二大可能倒闭的 AI 独角兽 "。

同一天，Sam Altman 推送了一条内部备忘录，承认了 OpenAI 在预训练上已经落后于谷歌的表现。

十天后，在 12 月 1 日，Altman 再次推送全员内部信，这一次，口气更加严厉，发起内部 " 红色预警 " 叫停广告商业化、AI agent 的所有尝试，把所有人的所有注意力重新调回到 ChatGPT 性能提升上。硅谷知名投资人 Deedy Das 在 X 上评价，Gemini3 上线十五天，ChatGPT 的日均访问量已经掉了约 1200 万，这也是 OpenAI 拉响红色警报的真正原因。

随着谷歌的穷追猛打，用户和投资人也开始意识到，AI 之争，争的不只是用户数据、快速商业化，而是长远的生态之争。

被谷歌抢走 1000 万流量的 ChatGPT

在 Gemini3 上线的第十六天，OpenAI 传出发布新的大模型开启反击战的消息。

据 The information 最新报道，OpenAI 在近几周的人工智能开发竞赛中似乎已落后于谷歌，目前正试图通过一款代号为 "Garlic"（大蒜）的新型大语言模型发起反击。

据报道，OpenAI 首席研究官 Mark Chen 向部分同事提到了这个新模型。该模型在公司内部评估中表现出色，至少在涉及编程和推理的任务上，相比 Gemini 3 和 Anthropic 的 Opus 4.5 具有优势。

其实，在 Gemini3 上市两天后，Sam Altman 就发了一封内部备忘录，内容可以总结为：谷歌很强，OpenAI 的领跑优势在缩小。Altman 在备忘录中承认，" 从所有迹象来看，谷歌最近做得非常出色 "，特别是在预训练方面。

预训练是开发能够生成文本或图像的大型语言模型（LLM）的第一个阶段。在这个阶段，AI 研究人员将 LLM 暴露于来自网络和其他来源的数据中，以便它学习它们之间的联系。谷歌在预训练方面的成功让许多 AI 研究人员感到惊讶，因为 OpenAI 有时难以在预训练中取得进展，这也是谷歌此前也曾努力解决的一个问题。这些挑战曾促使 OpenAI 更多地关注一种较新的 AI 模型类型，即推理，它使用更多的处理能力来产生更好的答案。

在 OpenAI 今夏推出 GPT-5 模型之前，其员工发现他们在预训练过程中对模型所做的调整在模型规模较小时有效，但随着模型变大就停止了作用。这表明 OpenAI 必须解决这些预训练问题，才能在该领域赶上谷歌。

因此大概在十月，Sam Altman 就向员工提出要推出一个名为 Shallotpeat 的模型，作为对抗 Gemini3 的先行者，修复在预训练过程中遇到的 Bug。而这次要发布的 "Garlic" 与 "Shallotpeat" 是不同的模型，"Garlic" 整合了公司在开发 "Shallotpeat" 预训练过程中使用的错误修复方案。

据 The information 报道，OpenAI 正寻求尽快发布一个版本的 "Garlic"，这暗示着 OpenAI 很可能在明年年初就发布 GPT-5.2 或 GPT-5.5。

硅谷知名投资人 Deedy Das 随即在 X 平台发布了一张流量趋势图，清晰展示了 ChatGPT 从 11 月 11 日至 12 月 1 日期间的访问数据变化：在 Gemini 3 发布之后，其日均访问量出现了约 6% 的断崖式下滑，从原先的 2.03 亿骤降至 1.91 亿。他配文写道：" 这才是 ChatGPT 启动红色预警的真正原因。" 这张图表不仅印证了市场竞争的残酷现实，也从数据层面解释了为何 OpenAI 必须采取如此激进的资源重配策略——在用户注意力与市场份额正在悄然流失的当下，任何犹豫都可能意味着不可逆转的落后。

红色预警

就在 " 大蒜 "（Garlic）模型消息曝光的前一天，一封 OpenAI 在 Gemini 3 发布后的第二封内部信意外流出，揭示了公司当前所面临的空前压力。

在这封由 CEO Sam Altman 亲自署名的信件中，他正式宣布 OpenAI 已进入 " 红色预警 " 状态，并直言 ChatGPT 正处在一个决定其未来命运的关键节点上。与 Gemini 3 刚上线后那封语气相对克制、仅限于承认对手技术实力的内部备忘录不同，这一次 Altman 的措辞明显更为紧迫和警觉——他不再只是客观评价竞争格局，而是明确指出了谷歌产品对自身生态构成的真实且迫在眉睫的威胁，并据此作出重大战略调整：暂停所有非核心业务线，将全部研发与运营资源集中投入到 ChatGPT 的核心体验优化之中。

被搁置或推迟的项目涵盖多个此前被视为增长潜力点的方向，其中包括尚处于早期探索阶段的广告业务——尽管 ChatGPT 目前尚未建立成熟的广告变现体系，但从其近期推出的购物搜索功能以及支持即时支付等尝试性举措来看，团队显然已在为商业化路径进行布局；事实上，就在 11 月 24 日，OpenAI 正式上线了这一购物搜索能力，用户只需在对话框中输入具体商品需求及预算范围，系统便会直接推送匹配的商品卡片，而截至今日，该功能依然保留在产品界面中，显示出其作为商业化试验田的持续价值。此外，原本计划推进的 AI 智能体（AI Agents）项目也被暂缓，该项目旨在通过自主代理自动完成诸如在线购物比价、健康管理提醒等日常任务；同时被按下暂停键的还有名为 "Pulse" 的个性化晨间简报产品，它本意是每天清晨为用户生成定制化的新闻与信息摘要，以增强用户粘性。

与此同时，Altman 在信中详细阐明了 ChatGpt 接下来的重点优化方向：首先是在个性化体验层面，致力于提升全球约 8 亿周活跃用户的交互质量，使用户能够更灵活地定制 AI 的回应风格、语气乃至行为模式；其次是在图像生成能力上加速追赶，以应对谷歌上个月发布的广受好评的 Nano Banana Pro 模型所带来的竞争压力，尤其聚焦于室内设计辅助、照片转动画等高需求应用场景；第三是强化模型在公众口碑与用户偏好方面的表现，确保在 LMArena 等第三方公开评测平台上，OpenAI 的模型能持续获得高于竞品的用户投票与满意度；最后，则是夯实基础性能，包括显著提升响应速度与服务稳定性，并最大限度地减少所谓 " 过度拒绝 " 现象——即 AI 在面对完全合理、无害的问题时仍无端拒绝作答的情况，这已成为近期用户抱怨的焦点之一。

" 最近一段时间我同时在用 ChatGPT 和 Gemini 3，说实话，体验差距比我预想的要明显。"chatBot 产品的重度用户阿远（化名）这样对我们说道，作为一个主要用中文交流、偶尔写点代码的普通用户，阿远明显感觉到 Gemini 对中文语境的理解更自然——不管是日常对话、写小红书文案，还是解释一个技术概念，它的表达更贴近本地习惯，而 ChatGPT 有时候会显得 " 翻译腔 " 很重，甚至答非所问。

特别是在 vibe coding（氛围编程）这种需要根据模糊描述快速生成可用代码的场景下，Gemini 能更快抓住阿远的意图，比如说 " 帮我写个带淡蓝色渐变和悬停动画的按钮 "，它直接输出完整 CSS+HTML，而 ChatGPT 往往要来回澄清好几轮。更让阿远惊喜的是 Gemini 内置的 Nano Banana 图像模型，处理图片的能力真的强：上周他上传了一张老照片让它 " 转成宫崎骏动画风格 "，几秒就出图，细节保留得很好；相比之下，GPT-4o 的图像生成功能要么风格僵硬，要么根本理解不了 " 氛围感 " 这种抽象要求。

" 而且谷歌的生态优势太明显了 " 阿远补充道——我在 YouTube 看教程时，Gemini 能直接调取视频时间戳内容回答问题；搜索结果里也能一键唤起 AI 总结网页，整个流程无缝衔接。反观 OpenAI，虽然插件系统理论上很开放，但实际用起来割裂感很强，还得手动切换不同工具。最近看到不少 Reddit 和 X 上的测评也印证了这点：很多开发者提到 Gemini 在多模态任务和中文支持上 " 悄悄领先 "，而 ChatGPT 的响应有时过于谨慎，动不动就拒绝回答。说到底，大模型不只是比参数，更是比谁更懂用户的真实使用场景——在这方面，Gemini 现在确实更 " 顺手 "。

AI 争的是生态

从用户实际体验的细微差异中，我们不难窥见当前大模型竞争的本质早已超越了单纯的技术参数或推理能力的比拼，而逐步演变为一场围绕 " 生态整合力 " 的深度博弈。

Gemini 之所以能在中文理解、多模态生成、vibe coding 等具体场景中展现出更流畅、更贴近用户直觉的表现，并非仅仅源于其底层模型架构的微小优势，而是根植于谷歌数十年积累的庞大数字生态—— YouTube 的视频语料、Google Search 的实时信息流、Gmail 与 Workspace 的结构化数据、Android 系统的终端触达，以及 Google Photos、Maps 等高频服务所构成的闭环体验。这些资源不仅为 Gemini 提供了更丰富、更真实、更具上下文关联的训练与交互素材，更重要的是，它们让 AI 不再是孤立的 " 问答机器 "，而是嵌入用户数字生活每一环节的智能协作者。当用户在搜索结果页直接获得 AI 摘要，在 YouTube 评论区用自然语言提问视频内容，在 Gmail 中一键让 AI 起草回信时，这种 " 无感融入 " 的体验构成了难以复制的竞争壁垒。

反观 OpenAI，尽管其在通用语言建模和开发者社区影响力方面仍具先发优势，但其产品形态长期依赖独立入口（如 chat.openai.com）或第三方集成，缺乏原生生态支撑。即便推出了 GPT Store、自定义 GPTs、多模态输入等功能，但在实际使用中，用户仍需主动 " 召唤 "AI，而非在自然行为流中被智能辅助。这种结构性差异导致 ChatGPT 在面对高度整合的竞品时，逐渐显露出 " 功能强大但使用割裂 " 的短板。尤其在中文市场，由于缺乏本地化数据源和文化语境的深度训练，其语言表现本就处于劣势，而谷歌凭借全球多语言索引与本地服务（如在部分亚洲市场与本地电商、地图服务合作），能更精准地捕捉区域用户的表达习惯与需求偏好。正如近期社交媒体上大量用户反馈所揭示的：不是 ChatGPT" 变差 " 了，而是 Gemini" 变得更顺手 " 了——这种顺手，恰恰来自生态协同带来的上下文感知与任务连续性。

当然，这并不意味着 ChatGPT 将迅速没落。OpenAI 在基础模型创新、开源工具链（如 Triton、MLX）、企业 API 生态等方面依然拥有深厚积累，且其与微软的深度绑定（Copilot 全面集成 Windows、Office、Azure）也构成了另一条生态路径。然而，微软生态偏重生产力与企业端，对普通消费者日常数字生活的渗透远不及谷歌全面。更重要的是，用户的时间与注意力是有限的——当一个 AI 助手能无缝融入你刷视频、查资料、回邮件、找路线的全过程时，另一个需要单独打开网页、反复输入上下文的工具，即便能力相当，也可能因使用成本更高而被边缘化。流量数据显示的 6% 下滑或许只是初期信号，真正值得警惕的是用户心智份额的转移：一旦形成 " 日常问题先问 Gemini" 的习惯，重建信任与依赖将极为困难。

综上所述，未来大模型的竞争，核心战场不在论文指标，而在用户每天触达十几次的那些微小交互瞬间。谷歌凭借其全域生态，正在将 AI 转化为一种 " 基础设施式 " 的存在；而 OpenAI 若无法加速构建或接入同等深度的生活化场景，仅靠模型本身的迭代，恐难维持长期领先。但话说回来，技术格局向来充满变数—— OpenAI 若能借 "Garlic" 等新模型突破预训练瓶颈，并通过与更多消费级平台（如社交、电商、内容社区）达成深度合作，仍有机会重塑体验闭环。因此，ChatGPT 是否会 " 慢慢没落 "，目前尚无定论；更可能的走向是，它将从 " 唯一首选 " 转变为 " 特定场景优选 " ——在编程、英文写作、企业自动化等领域保持优势，而在日常多模态交互与中文用户体验上，逐渐让位于生态更完整的对手。

这场竞赛远未结束，但方向已然清晰：未来的赢家，属于那个能把 AI 藏进生活褶皱里的公司，而不是仅仅把它放在聚光灯下展示的那一个。