OpenAI拉响红色预警：谷歌Gemini3崛起引发ChatGPT流量危机与生态竞争

11月20日，就在Gemini3推出两天后，在硅谷被誉为“投资人春晚”的Cerebral Valley AI峰会上，OpenAI被评选为“第二大可能倒闭的AI独角兽”，这一事件凸显了其当前面临的严峻市场挑战。

同一天，OpenAI的CEO Sam Altman向内部推送了一份备忘录，公开承认公司在预训练领域已落后于谷歌的技术表现，这标志着竞争格局的微妙变化。

十天后，即12月1日，Altman再次发出全员内部信，语气更为严厉，正式启动内部“红色预警”机制，紧急叫停所有广告商业化和AI agent的尝试，将全部资源重新聚焦于ChatGPT的性能提升。硅谷知名投资人Deedy Das在X平台上指出，Gemini3上线十五天后，ChatGPT的日均访问量暴跌约1200万，这成为OpenAI拉响警报的核心动因。

随着谷歌的持续进逼，用户和投资者逐渐意识到，AI领域的竞争远不止于用户数据和快速商业化，更深层次的是长远生态体系的较量。

谷歌Gemini3抢走ChatGPT近千万流量

在Gemini3上线第十六天，OpenAI传出将发布新大模型以发起反击的消息。据The Information最新报道，OpenAI在近期AI开发竞赛中似乎暂居下风，正计划通过一款代号为“Garlic”（大蒜）的新型大语言模型扭转局势。

报道称，OpenAI首席研究官Mark Chen向部分同事提及这一模型，它在内部评估中表现卓越，尤其在编程和推理任务上，相比Gemini 3和Anthropic的Opus 4.5展现出优势。事实上，早在Gemini3上市两天后，Altman就在内部备忘录中总结道：谷歌实力强劲，OpenAI的领先优势正在缩小。他承认，“从所有迹象看，谷歌近期表现非常出色”，特别是在预训练环节。

预训练是开发文本或图像生成大语言模型（LLM）的初始阶段，研究人员将LLM暴露于网络数据中以学习关联。谷歌在预训练上的成功令许多AI专家惊讶，因为OpenAI曾在此领域遇到瓶颈，这也促使OpenAI更专注于推理模型，以更多处理能力提升答案质量。

在OpenAI今夏推出GPT-5前，员工发现预训练调整在模型较小时有效，但随规模扩大失效，这表明公司必须解决预训练问题才能追赶谷歌。因此，约在十月，Altman提出推出名为Shallotpeat的模型，作为对抗Gemini3的先行者，修复预训练Bug。而“Garlic”则整合了Shallotpeat的错误修复方案，据The Information报道，OpenAI正加速发布“Garlic”，暗示可能于明年初推出GPT-5.2或GPT-5.5。

硅谷投资人Deedy Das在X平台发布流量趋势图，显示ChatGPT从11月11日至12月1日的访问数据：Gemini 3发布后，日均访问量断崖式下滑约6%，从2.03亿降至1.91亿。他配文称：“这才是ChatGPT启动红色预警的真正原因。”图表印证了市场竞争的残酷，也从数据层面解释了OpenAI为何采取激进资源重配——在用户注意力和市场份额流失之际，任何迟疑都可能导致不可逆的落后。

OpenAI的内部红色预警与战略调整

就在“Garlic”模型消息曝光前一天，OpenAI在Gemini 3发布后的第二封内部信意外流出，揭示公司面临的空前压力。在这封由Altman署名的信件中，他宣布OpenAI进入“红色预警”状态，直言ChatGPT处于决定未来命运的关键节点。与先前备忘录不同，此次措辞更紧迫，Altman明确指出来自谷歌产品的生态威胁，并作出重大战略调整：暂停所有非核心业务，集中资源优化ChatGPT核心体验。

被搁置的项目包括早期广告业务——尽管ChatGPT尚未建立成熟广告体系，但从近期购物搜索功能和即时支付尝试看，团队已在布局商业化；事实上，11月24日OpenAI正式上线购物搜索能力，用户输入商品需求和预算即可获取匹配卡片，该功能至今保留。此外，AI智能体（AI Agents）项目也被暂缓，它旨在通过自主代理完成在线比价、健康提醒等任务；同时暂停的还有个性化晨间简报产品“Pulse”，它原计划为用户生成定制新闻摘要以增强粘性。

与此同时，Altman阐明了ChatGPT的重点优化方向：首先，提升全球约8亿周活跃用户的个性化体验，让用户更灵活定制AI回应风格、语气和行为；其次，加速图像生成能力，以应对谷歌上月发布的Nano Banana Pro模型竞争，聚焦室内设计辅助、照片转动画等高需求场景；第三，强化模型在公众口碑和用户偏好上的表现，确保在LMArena等第三方评测平台获得更高满意度；最后，夯实基础性能，包括提升响应速度、服务稳定性，并减少“过度拒绝”现象——即AI对合理问题无端拒绝作答的情况，这已成为用户抱怨焦点。

“最近我同时使用ChatGPT和Gemini 3，体验差距比预期明显。”聊天机器人重度用户阿远（化名）表示，作为一名以中文交流、偶尔编程的普通用户，他感到Gemini对中文语境的理解更自然——无论是日常对话、写小红书文案，还是解释技术概念，表达更贴近本地习惯，而ChatGPT有时“翻译腔”较重，甚至答非所问。

特别是在vibe coding（氛围编程）场景中，Gemini能更快抓住意图，例如“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常需多轮澄清。更让阿远惊喜的是Gemini内置的Nano Banana图像模型，处理图片能力强劲：上周他上传老照片要求“转成宫崎骏动画风格”，几秒出图且细节保留；相比之下，GPT-4o的图像生成功能有时风格僵硬或难以理解抽象要求。

“而且谷歌的生态优势太明显了，”阿远补充道，“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，流程无缝衔接。反观OpenAI，虽然插件系统理论开放，但实际使用割裂感强，需手动切换工具。近期Reddit和X上的测评也印证这点：许多开发者指出Gemini在多模态任务和中文支持上‘悄悄领先’，而ChatGPT响应有时过于谨慎，频繁拒绝回答。归根结底，大模型不只比参数，更比谁更懂用户真实场景——在这方面，Gemini当前确实更‘顺手’。”

AI竞争的核心转向生态整合

从用户体验差异中，可见大模型竞争本质已超越技术参数或推理能力，演变为围绕“生态整合力”的深度博弈。Gemini在中文理解、多模态生成、vibe coding等场景的流畅表现，不仅源于底层架构优势，更根植于谷歌数十年积累的数字生态——YouTube视频语料、Google Search实时信息流、Gmail与Workspace结构化数据、Android终端触达，以及Google Photos、Maps等高频服务构成的闭环体验。这些资源为Gemini提供丰富、真实、上下文关联的训练素材，让AI从“问答机器”转化为嵌入用户数字生活的智能协作者。当用户在搜索结果页直接获取AI摘要，在YouTube评论区用自然语言提问，在Gmail中一键起草回信时，这种“无感融入”体验构建了难以复制的壁垒。

反观OpenAI，尽管在通用语言建模和开发者社区影响力上保有先发优势，但产品形态依赖独立入口（如chat.openai.com）或第三方集成，缺乏原生生态支撑。即便推出GPT Store、自定义GPTs和多模态输入等功能，用户仍需主动“召唤”AI，而非在自然行为流中被智能辅助。这种结构性差异使ChatGPT面对高度整合竞品时，渐显“功能强大但使用割裂”的短板。尤其在中文市场，由于缺少本地化数据源和文化语境深度训练，其语言表现处于劣势，而谷歌凭借全球多语言索引与本地服务（如在亚洲市场与本地电商、地图合作），能更精准捕捉区域用户习惯与需求。正如社交媒体用户反馈所示：不是ChatGPT“变差”，而是Gemini“变得更顺手”——这种顺手源于生态协同带来的上下文感知与任务连续性。

当然，这并非意味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生态等方面仍有深厚积累，且与微软的深度绑定（Copilot集成Windows、Office、Azure）构成另一生态路径。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不及谷歌全面。更重要的是，用户时间与注意力有限——当一个AI助手能无缝融入刷视频、查资料、回邮件、找路线全过程时，另一个需单独打开网页、反复输入上下文的工具，即便能力相当，也可能因使用成本高而被边缘化。流量数据6%下滑或是初期信号，真正需警惕的是用户心智份额转移：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，未来大模型竞争的核心战场不在论文指标，而在用户每天触达十几次的微小交互瞬间。谷歌凭借全域生态，正将AI转化为“基础设施式”存在；而OpenAI若无法加速构建或接入同等深度生活化场景，仅靠模型迭代，恐难维持长期领先。但技术格局充满变数——OpenAI若能借“Garlic”等新模型突破预训练瓶颈，并与更多消费级平台（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”尚无定论；更可能走向是，它从“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，但方向已清晰：未来的赢家，属于能将AI藏进生活褶皱里的公司，而非仅将其置于聚光灯下展示的那一个。