AI登月计划：谷歌与月之暗面的技术逆袭之路

两年前，OpenAI的突然进攻让谷歌陷入被动，节节败退之际，内部紧急拉响了“红色警报”。

为应对这场可能动摇其核心业务——搜索的危机，谷歌在2023年4月作出重大决策：从两大顶尖实验室Google Brain和DeepMind抽调精英力量，组建全新团队Google DeepMind。

这个新诞生的超级团队，将全部赌注押在一个名为“Gemini”的项目上。

谷歌的命名富含双重寓意：“双子座”直译象征内部两大技术巨头的融合；而在航天史上，Gemini更是NASA登月计划“阿波罗”的关键前奏。

“我立即被这个名字吸引，因为训练大语言模型的艰辛与火箭发射的拼搏精神产生了深刻共鸣。”谈及命名由来，DeepMind副总裁、Gemini联合技术负责人Oriol Vinyals如此表示。

然而，现实的阻力远比火箭推力更为沉重。

Gemini计划成形初期，正值谷歌备受质疑的阶段。对手OpenAI屡次卡点发布新模型抢占风头、Gemini 1.0演示视频失误、新模型性能优势不及预期……一连串事件让谷歌深陷舆论漩涡。

但科技行业的魅力在于，只要持续投入技术，总有翻盘之日。

两年后的今天，随着Gemini 3横空出世，在多项指标上超越GPT-5.1，谷歌终于迎来扬眉吐气的时刻。

近日，谷歌被曝光正探索一项名为“moonshot”的登月计划，旨在太空建造人工智能数据中心，部署配备自研AI芯片的太阳能卫星阵列，这是该公司追赶OpenAI及其他竞争对手的最新举措。

谷歌首席执行官桑达尔·皮查伊也在采访中自豪地表示，对登月计划充满信心。

在AI 2.0时代的落地狂奔中，谷歌的故事成为这一代AI公司的最佳缩影。不同于AI 1.0时代技术快速触及天花板、竞争沦为规模战；AI 2.0时代的公司们，首要任务依然是技术攻坚。

中美模型竞争中，中国的月之暗面（Moonshot AI）早先也提出了自己的“登月计划”，正如创始人杨植麟对公司命名的期待——深耕技术，专注“月球背面的探索”。

11月30日，美国NBC News报道指出，随着中国开源生态的崛起，以Kimi K2 Thinking模型为代表的国产顶尖模型，性能已接近美国最优秀水平。

这背后，是沉寂半年后卷土重来的月之暗面，凭借“登月计划”打了一场漂亮的翻身仗。

今年下半年，月之暗面先后推出两款奠定地位的模型Kimi K2和Kimi K2 Thinking。前者作为非思考模型，在多项测试中斩获开源模型SOTA；后者能力大幅升级，成为知名AI搜索Perplexity目前唯一接入的国产模型，与刚刚屠榜的Gemini3 Pro一同被官宣。而上一个享有此待遇的中国模型，正是风光无限的DeepSeekR1。

在2025年交汇的两条“登月路线”，再次凸显了技术红利对一家公司的决定性作用。

没有永久的王座，

AI赛道频繁上演“逆袭”

科技商业史上，从未有永久的王者。

在“日新月异”的AI赛道，技术迭代速度以周甚至天为单位计算，“逆袭”与“被逆袭”的戏码几乎每天都在上演。

回顾三年，我们见证了多个依靠技术翻盘的瞬间：OpenAI凭借ChatGPT超越一众科技巨头、月之暗面依托长文本捧红AI助手Kimi、Claude系列模型以编程能力反超OpenAI、DeepSeek出圈、以Kimi K2为代表的国产模型在海外走红，以及最近的Gemini系列逆袭。

旧王推翻新王的叙事，正在OpenAI和谷歌身上重演。

据外媒The Information报道，本周，OpenAI CEO Sam Altman再次拉响红色警报。让这家AI独角兽警戒的对象，正是三年前同样对其启动红色警报的谷歌。

对谷歌而言，2023到2024年是其最脆弱的时期。发布会上的事实错误曾导致市值一夜蒸发千亿；Gemini早期演示视频被指夸大宣传；每一次反击尝试，似乎总被OpenAI更惊艳的产品抢去风头。

复盘两年努力，谷歌CEO Sundar Pichai一再强调全栈能力的重要性。

“在此过程中，我们大幅加大了基础设施投资——数据中心、TPU、GPU等。接下来，是如何确保将Gemini整合进所有产品。”Pichai表示，“如果将视野拉远，你会感到极度振奋。因为采用全栈方法论时，每一层的创新都会沿整条链路向上传递。”

谷歌正式吹响反击号角，始于2025年3月。

当时，OpenAI惯用策略是卡点谷歌新模型发布，提前一天推出自家产品。而这一次，谷歌“以彼之道还施彼身”，将Gemini 2.5 Pro的发布提前至OpenAI产品发布前一日。Gemini 2.5 Pro不负众望，在多项指标上超越O3-mini，跻身最强模型竞技场。

随后，谷歌如同打开军火库，陆续推出惊艳业界的原生多模态模型VEO 3、图像编辑模型Nano Banana等一系列超越同期竞品表现的产品。

最终，Gemini 3成为引爆OpenAI的关键产品。测试结果显示，这一新模型实现了对GPT-5.1的全面超越，在数学竞赛、推理、多模态等能力上超越了Claude Sonnet 4.5和GPT-5.1。

无独有偶，类似剧情也在月之暗面上演。

半年前，这家公司还处于舆论风暴中心。尽管Kimi曾凭长文本脱颖而出，但随着DeepSeek推理模型R1以技术破圈，一个问题抛向所有AI创业公司：“为什么xx没有成为DeepSeek？”

此后，月之暗面沉寂了半年。

目睹DeepSeek后，月之暗面创始人杨植麟在内部会议上作出激进决策：不再更新K1系列模型，将公司核心资源押注算法和下一代模型K2的研发。

对比谷歌，作为国内AI创企，月之暗面的处境更为严苛。缺乏数十年数据积累，也无与国内外巨头抗衡的资源，与海外AI创企动辄千亿美元估值相比，月之暗面目前估值不足40亿美元，这不仅是其一家之困，更是国内大模型创业公司的共同挑战。

利用有限资源，月之暗面在半年后同样打了一场翻身仗。

先是今年7月Kimi K2模型发布，它是当时开源模型中少数达到万亿参数的大模型，作为非思考模型，在多项指标上拿下开源梯队SOTA。

上个月，Kimi K2 Thinking模型正式上线，在HLE、推理、Agent等维度上超越闭源模型GPT-5和Claude Sonnet 4.5，重新登顶全球开源模型榜首。

“这是另一个DeepSeek时刻吗？”Kimi K2 Thinking模型发布后，Hugging Face联合创始人Thomas Wolf在X上如此评价。

模型背后，体现了月之暗面对基础技术的追求。

例如全球首次在万亿级模型预训练中采用二阶优化器Muon，官方称Kimi K2提升了训练稳定性和Token使用效率，在完成15.5T token平稳训练的同时全程无Loss Spike（损失激增）；推出下一代Kimi Delta Attention架构，通过混合线性注意力机制提升模型推理效果，同时降低数倍推理成本。

“你或许认为我们选择Muon只是运气，但背后是数十个优化器和架构未通过考验。”在月之暗面发起的AMA（Ask Me Everything）活动中，团队如此回应。

谷歌和月之暗面，仅是AI进化的缩影。如今，AI行业远未到逆袭终点。

“当前环境是史上最激烈竞争，唯一真正重要的是进步速度。”DeepMind CEO Demis Hassabis强调。

AI 2.0时代，

技术红利依然是关键

“逆袭”或“被逆袭”，AI 2.0时代大模型公司的“长跑考试”仍在继续，技术依然是引领企业的核心引擎。

这与上一轮AI浪潮有本质区别。回顾2016年AlphaGo点燃的AI 1.0时代，技术泛化问题难解，行业快速触达天花板。

以计算机视觉（CV）为例，当时业内面临性能依赖大规模标注数据、技术泛化性差、实时处理延迟等棘手问题。技术瓶颈下，拼资源、拼生态成为创业公司竞争关键。

但AI 2.0时代截然不同。生成式AI时代距天花板尚远，整个领域还有大量未解难题。

在大语言模型领域，Scaling Law（规模定律）放缓问题未获有效解决；多模态大模型方面，包括自回归和离散两条技术路线仍在探索；视频生成的时长、一致性、物理规律学习尚有提升空间；Agent落地更卡在模型泛化能力瓶颈上。

此阶段，若公司过早放弃基座模型能力提升，“地基”不稳易被后起之秀弯道超车。

2025年，回归技术成为AI行业关键词。

可见，无论大厂小厂，都在招兵买马，集中资源攻克模型SOTA。

不仅是谷歌和月之暗面，近期国内包括字节跳动、百度等大厂均进行组织架构调整，核心逻辑是提升大模型研发优先级。

上月末，百度TPG组织架构大调整，文心业务拆分为基础模型和应用模型部门，负责人直接向CEO李彦宏汇报；今年4月，字节AI Lab整体并入Seed团队，整合AI研发力量。

对技术的投入，永远是留在第一梯队的关键砝码。谷歌路径已给出最佳示范。在Gemini 2.5 Pro逆袭后，同属Gemini家族的图像编辑模型Nano Banana（Gemini 2.5 Flash）快速走红。可以说，若无强大通用的Gemini基座在语言和视觉理解上的突破，谷歌难以短时间拿出同等竞争力的图像模型。

当基础模型研发取得突破，在此基座上，公司能“举一反三”，在更多领域占据优势。

此前，月之暗面团队在海外社交媒体AMA分享中，虽未具体预告K3模型发布时间，但表示该模型有望用上研发的KDA（Kernel-Attention Dual Architecture）架构。有接近月之暗面的人士对光锥智能透露，万亿参数可为后续推理模型打下扎实地基，K2的多模态已在路上。

无论规模、体量还是模型性能，两家同样怀揣登月追求的公司存在客观差距，如同中美竞赛中逐渐缩小的鸿沟，东西方技术与开闭源之争正等待下一个奇点降临。