【觀點】奧特曼放棄的開源,Google為何派Gemma搶下?解析「複製安卓」AI大計
【觀點】奧特曼放棄的開源,Google為何派Gemma搶下?解析「複製安卓」AI大計

Google 發表 AI 開源模型 Gemma (芽),企圖複製當年 Android 的成功戰略。

歷史不會重複,但總是驚人地相似。

2007 年 1 月時,iPhone 橫空出世,Steve Jobs 開啟了智慧型手機的時代。當時的 Google 大為緊張,但也不是毫無準備,因為 Google 在 2005 年時,用一個非常划算的價格買下了 Android 這一家公司。眾所皆知,Android 現在已經是全世界最大的行動裝置作業系統,市佔率高達 7 成,而且多年來一直維持霸主的地位。

Google 在當時作為一個智慧型手機作業系統的後進者(其實也沒多後進,2007 年 11 月時 Google 就發表了 Android 第一個版本),之所以能夠跟捷足先登的 iPhone 競爭到今天,主要是因為一個關鍵的正確戰略:把 Android「開源」,讓搭載 Android 作業系統的手機能夠在全世界遍地開花。

這個戰略讓 Google 趕上了智慧型手機的時代,一路吃香喝辣到今天。

Gemma
圖/ Google

Google複製Android戰略,背後在想什麼?

而 Google 之所以採取跟 Apple 閉源戰略完全相反的路線,有兩個主要的原因。

Google賺錢不是靠賣硬體,廣告才是印鈔機

第一,Google 非常清楚自己是一家什麼公司。相較於 Apple 是一家硬體公司,利潤主要來自於販售硬體和後來 App Store 抽成產生的龐大利潤。Google 則是一家廣告公司,收入和利潤並不來自於販售硬體,而是來自於印鈔機「搜尋廣告」。所以對於 Google 來說,開源 Android 是毫無懸念的一件事情,Google 並沒有想從販售硬體中賺錢。

於是又回到那句老話了:數位經濟所有的戰爭,都是生態系的戰爭。

沒搭上頭班車,先求上車綁住使用者

所以對於 Google 來說,第二個主要原因是作為一個後進者,絕對沒有本錢採取一樣的戰略、還希望自己能在落後 11 個月的情況之下、有辦法跟先進者優勢這麼強的 iPhone 去拼場,所以 Google 聰明地選擇了適合自己的打法。

Apple 是硬體公司,商業模式的是垂直整合和閉源,把所有事情牢牢掌握在自己的手上,一點不外漏。Google 是軟體公司,在沒有搭上頭班車的情況下,目的是先求上車,鞏固和延伸自己既有的廣告商業模式,硬體的錢一毛不賺都沒關係,先讓使用者進入 Google 生態被綁住才是重點,反正後面都會從廣告賺回來,這是羊毛出在豬身上。

Android 小綠人
Google公開全新的Android小綠人標誌,改為 3D人型化;「Android」字體細節也有所不同。
圖/ Google Blog

後來的故事我們都知道了,Google 和 Apple 到了今天持續是智慧型手機的霸主,競爭優勢一點未減。

這跟現在的 AI 戰局是不是非常類似呢?

AI大戰雖未搶到先機,但Google只要發力8成就夠了

OpenAI 在 2022 年 11 月底讓 ChatGPT 橫空出世,包含 Google 在內的所有主要科技公司都大為緊張。Google 過了幾個月急忙發表 Bard,結果出了一堆包,遭到眾人譏笑,股價也因此下跌,批柴哥被媒體罵到臭頭。後來 Google AI 和 DeepMind 終於開始整合,於是到了 2023 年 12 月,時隔 ChatGPT 剛好問世一年,Google 發表了 Gemini,在技術上大幅縮小了自己與 OpenAI 的差距。

但 Gemini 的重點並不是技術,Google 在 AI 模型上只要達到「堪用」的等級,就已經足夠鞏固自己的生態系統。

所以重點是 Google 透過 Gemini,找回了自己應該有的打法和節奏。就如同我之前分享的,AI 技術再怎麼厲害,打的還是一場生態系的戰爭,Gemini 在幾項評比上落後 GPT-4 幾個百分點根本不重要,重點是 Google 把自己原本傾斜的重心擺正了:不是拿 Bard 去跟 ChatGPT 直接拼場比技術,而是以一整套語言模型家族,天羅地網灑到自己手上所有的產品和通路當中。

然後,Google 現在更進一步發表 Gemma 開源模型了。對啦你 OpenAI 技術超強,Sora 打爆一堆設計師、動畫師、電影師讓他們以後沒飯吃,而且搞不好手上已經有 AGI 大絕招可以放出來。

所以呢,那又怎樣?

你 OpenAI 靠技術賺錢,我 Google 是靠廣告賺錢;我發力 8 成的技術力加上既有生態,已經足以跟你發力 10 成技術力、但沒有生態通路的不穩商業模式對抗。

而現在,Google 開始如法炮製 Android 的戰略,把語言模型當成是下一個作業系統,讓 Gemma 能夠盡可能進到 Google 現在手上還沒有的通路當中。 就跟當年 Google 來不及、也沒有能力自己生產智慧型手機一樣,Google 現在用開源重現了這個戰略,把 AI 也當成是作業系統廣灑出去,反正先進到我 Google 的生態,後面我有其他辦法把錢賺回來,羊毛現在還是長在豬身上。

OpenAI開發者大會、sam altman.jpg
圖/ OpenAI

OpenAI 原本是最有資格執行這個戰略的公司,威脅 Big Tech 在「AI 作業系統」的布局,當上下一代作業系統的霸主。畢竟 OpenAI 原本成立的宗旨,就是希望把 AI 技術開放出來,人人受惠。不過一個想要自己蓋晶圓廠的執行長,過去一段時間把 OpenAI 搞成了 CloseAI,再也不把開源當成主要的戰略。

於是,先是 Meta 搶先發表了 Llama,搶了 AI 開源社群的風頭,讓自製 AI 模型遍地開花。現在連 Google 也反過來要用 Gemma 開始蠶食鯨吞 OpenAI 棄守的開源社群。

所以我說,OpenAI 有 AGI 的話真的要趕快放出來,不然 Big Tech 也不是吃素長大的。

也或許,Sam Altman 真心認為自己是 Steve Jobs 再世也說不定。

延伸閱讀:Gemini其實不是要幹掉ChatGPT!Google兵分三路想做什麼?AI大戰解析

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責任編輯:蘇祐萱

關鍵字: #Google #AI #openai
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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

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舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

勤英科技_內文2.JPG
圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

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