生成式AI的发展浪潮可谓汹涌澎湃，OpenAI与谷歌作为两大巨头竞争愈发白热化。OpenAI接连发布强大的o3和o4-mini推理模型，谷歌也不甘示弱，迅速推出Gemini 2.5 Flash，对之前发布的Gemini 2.5 Pro进行迭代升级。这场你来我往的技术竞赛，到底孰强孰弱？

计算成本成关键因素。谷歌有个“秘密武器”，就是其投入十年研发的定制张量处理单元（TPU）。TPU用于像Gemini模型的训练与服务之类的核心工作负载，这一举措带来了巨大的成本优势。OpenAI及市场上多数企业只能依赖英伟达，据估计，英伟达毛利率极高，数据中心芯片的毛利率在80%左右，谷歌的成本只有购买高端英伟达GPU成本的20%。在硬件层面，每单位计算成本的效率优势可达4-6倍。在API定价上也可以直观看出，OpenAI的o3在输入和输出令牌方面的价格，分别约为谷歌Gemini 2.5 Pro的8倍和4倍。

在智能体框架构建方面，谷歌大力推动互操作性，构建开放生态系统。在Cloud Next大会上，谷歌推出Agent-to-Agent（A2A）协议，可以让不同平台构建的智能体能够相互通信，同时发布了Agent Development Kit（ADK）和Agentspace中心。反观OpenAI，更专注于打造集成在自身技术栈内的工具使用型智能体。o3模型就是典型代表，它能在单个推理链中进行数百次工具调用，开发者可借助相关API和工具在OpenAI/Azure内构建复杂智能体。

模型能力的较量。虽然OpenAI的o3在部分编码基准测试中表现出色，但Gemini 2.5 Pro在其他测试中也毫不逊色，甚至在Arena排行榜上总体领先。两款模型在核心能力上已大致相当，只有具体应用中存在差异。Gemini 2.5 Pro拥有高达100万令牌的上下文窗口（计划扩展至200万），适合处理大型文档和代码库，o3的上下文窗口只有20万，不过其深度推理和工具辅助能力更为突出。另外，o3推理能力虽强，但幻觉率较高，Gemini 2.5 Pro则以更可靠、可预测的特点受到青睐。

在适配与分发方面，谷歌和OpenAI各有千秋。谷歌凭借谷歌云和Workspace，为现有客户提供深度集成服务，旗下产品能无缝协作，帮助用户实现快速价值转化。OpenAI则借助微软的力量，拥有广泛的市场覆盖和易用性。ChatGPT庞大的用户基础使得其产品广为人知，微软还将OpenAI模型嵌入Microsoft 365 Copilot和Azure服务，方便数亿企业用户在日常工具中使用AI能力。对于已经标准化使用微软产品的用户，采用OpenAI技术能够获得更多便捷。

用户在做出选择时，可以综合计算成本、模型能力等多方面因素，并结合自身实际情况，进行抉择，以获得最适合自己的方案。

参考资料：https://venturebeat.com/ai/the-new-ai-calculus-googles-80-cost-edge-vs-openais-ecosystem/

https://x.com/lmarena_ai/status/1915078057452573142/photo/1