過去兩年，這場 AI 革命的劇本似乎早已寫好：OpenAI 是那位以 ChatGPT 點燃普羅米修斯之火的英雄，而 Nvidia 則是為所有英雄提供神兵利器的軍火之王。他們共同開創了這個時代。然而，Thompson 指出，隨著 Google 這位沉睡的巨人帶著其最強大的武器——Gemini 模型與 TPU 晶片生態系——發起「帝國大反擊」，這兩位昔日的英雄，正雙雙步入他們旅程中最黑暗、最嚴峻的「洞穴考驗」。
輝達的「CUDA 長城」還能守多久？
文章首先將矛頭指向了 Nvidia 那看似堅不可摧的護城河。長期以來，Nvidia 依靠三根支柱統治著 AI 算力市場：頂級的 GPU 性能、通用的晶片架構，以及最重要的，由無數開發者血汗築成的 CUDA 軟體長城。但 Google 的反擊，正從地基開始動搖這座堡壘。
威脅一：性能神話的破滅
Google 最新 Gemini 模型的成功，不僅僅是模型本身的勝利，更是其底層硬體 TPU 的勝利。這證明了 Google 的自研晶片在訓練最頂尖的大型模型上，其效能已足以與 Nvidia 的旗艦 GPU 分庭抗禮。這打破了一個市場迷思：要攀登 AI 的珠穆朗瑪峰，非 Nvidia 的裝備不可。
威脅二：生態系開始鬆動
更致命的是，Google 改變了策略。TPU 不再是 Google Cloud 的獨家玩具，而是開始積極對外開放，與 Anthropic、Meta 這些同樣對算力極度渴求的巨頭結盟。Thompson 在此引用了一個堪稱完美的歷史類比：AMD 在資料中心市場如何逆襲 Intel。
十年前，Intel 憑藉其 x86 生態系與品牌光環，在伺服器市場佔有絕對壟斷地位。然而，當微軟、Meta 這些「超大規模雲端服務商」（Hyperscalers）的採購量達到天文數字時，他們發現，投入資源重寫底層軟體以兼容 AMD 晶片，藉此引入第二供應商來制衡 Intel，是一筆極其划算的交易。
Thompson 銳利地指出，同樣的劇本正在 CUDA 上演。他認為：「當晶片採購的賭注從數百萬美元變成數百億美元時，重寫軟體以擺脫單一供應商的鎖定，就不再是個選項，而是一種必然。」對於 Google、Meta、Amazon 這些每年要花費數百億美元購買 AI 晶片的巨頭來說，投資於 PyTorch/XLA 或 Triton 等開源替代方案，以打破 CUDA 的生態壟斷，是完全合乎邏輯的商業決策。
短期內，由於市場對算力的極度飢渴，Nvidia 的財報依然會光彩奪目。但從長遠來看，來自 Google TPU 和其他潛在競爭者的壓力，將會像溫水煮青蛙一樣，持續侵蝕其令人咋舌的高利潤率。
OpenAI 的八億用戶王國：一座尚未開採的金礦
接著，Thompson 將視角轉向了 OpenAI。與 Nvidia 面對的客戶是屈指可數的幾家科技巨頭不同，OpenAI 握有的資產極度分散，卻也因此更加穩固：每週超過八億的活躍用戶。
Thompson 在此搬出了他的成名理論——「聚合理論（Aggregation Theory）」。這個理論的核心觀點是，在數位時代，權力的來源不再是掌控供應鏈，而是直接擁有終端用戶關係。Google 在搜尋領域的霸權，並非因為它擁有所有網站的內容（供應），而是因為數十億用戶每天都「主動選擇」打開 Google 進行搜尋（需求）。這種基於用戶心智與習慣的護城河，幾乎牢不可破。
從這個角度看，ChatGPT 的八億週活躍用戶，才是 OpenAI 最珍貴的資產。Thompson 認為，要讓八億人改變他們與 AI 互動的習慣，其難度遠遠超過說服一家企業的技術長更換其雲端服務的 API。
然而，這也引出了 Thompson 對 OpenAI 最尖銳的批評，他幾乎是用「恨鐵不成鋼」的語氣指出，OpenAI 正在嚴重浪費這座用戶金礦。其堅持以每月 20 美元的訂閱制作為主要商業模式，不僅限制了變現的規模，更讓它在與 Google 的資源消耗戰中處於極端不利的位置。
Thompson 強烈呼籲 ChatGPT 應該立即擁抱廣告模式，並給出了三大理由：
打造無可匹敵的產品
免費、廣告支持的模式能吸引更多用戶，帶來海量的互動數據，這是訓練和優化模型的最佳燃料。更重要的是，用戶的點擊與後續行為（例如購買）能提供關於「意圖」的寶貴信號，讓模型能真正理解用戶，提供更具價值的個人化回答。
築起無法逾越的護城河
一個免費且功能強大的產品，能最大化用戶的滲透率與使用頻率，將「使用 ChatGPT」內化為數十億人牢不可破的日常習慣。
為軍備競賽提供無限彈藥
別忘了，Google 的 AI 研發經費從何而來？正是其每年近 3000 億美元的廣告收入。AI 是一場極其燒錢的戰爭，僅僅依靠訂閱收入，OpenAI 根本無法在算力競賽中與 Google 長期抗衡。
Thompson 直言不諱地將 OpenAI 拒絕廣告的行為稱為一種「商業失職（commercial malpractice）」。他打了一個生動的比方：「OpenAI 坐在一個由用戶數據和意圖組成的金礦上，卻堅持只用一把小鏟子（訂閱制）來挖掘，而它的對手正開著一台由廣告收入驅動的巨型挖掘機（Google）駛來。」
終局之戰：當「聚合者」對決「聚合者」
文章的結尾，Thompson 將這場商業競爭提升到了理論驗證的層次。這不僅是三家公司的戰爭，更是對他自己「聚合理論」的終極壓力測試。
過去，Google 本身就是聚合理論最完美的體現——它用卓越的產品體驗聚合了用戶，從而贏得了市場。但現在，情勢變得微妙起來：Google 正在扮演一個利用其龐大的現有資源（供應端優勢）去攻擊一個新興聚合者（OpenAI）的角色。
這讓整場對決的核心問題變成了：一個已經稱霸的聚合者，能否利用其壓倒性的資源優勢，去擊敗一個擁有龐大用戶基礎、但尚未採用最佳商業模式的新興聚合者？
Nvidia 的護城河，是建立在技術和 B2B 生態之上，它容易受到少數幾個大客戶戰略轉變的影響。而 OpenAI 的護城河，是建立在 B2C 的用戶習慣之上，理論上應該更為堅固。但 OpenAI 在商業模式上的潔癖，卻親手削弱了自己最大的優勢，為精通聚合與廣告變現的 Google 敞開了機會之窗。
這場 AI 的終局之戰，其結果將深刻地回答一個根本問題：在人工智慧時代，最終決定勝負的，究竟是純粹的資本與技術資源，還是對用戶需求的極致掌控與最優化的商業模式？Thompson 的字裡行間充滿了分析師的興奮與焦慮，因為我們所有人，都正親眼見證這場劃時代的對決。