方舟投资 (ARK Invest) 最新讨论指出，Google 推出的 Gemini 3 虽成功重返顶尖模型之列，但这次更新具有突破性的并非语言能力，而是全新影像与资讯生成模型「Nano Banana Pro」。方舟团队认为，Google 这波更新代表其 AI 技术重新站上第一线，但在用户采用度与商业化策略上仍面临挑战。
Gemini 3 回应质疑，Google 强调 AI 扩展定律未失效
方舟指出，Google 最新发布的 Gemini 3 在多项基准测试中名列前茅，也借此反驳外界对「大型模型回报递减」的质疑。Google 工程团队表示，规模扩张仍带来可见效益，显示训练量能大幅提升。
实际体验方面，方舟 AI 研究总监 Downing 表示，Gemini 3 已能与 ChatGPT (5.1 Thinking) 在多数任务中的处理能力上互有来回，两者各有优势。他认为，Google 本次将记忆与个人化等功能整合进 Gemini，是此次产品成熟度大幅提升的关键。
Nano Banana Pro 才是真正大突破
相较于语言模型，方舟认为 Nano Banana Pro 的表现更具颠覆性。该模型可将大量文字浓缩成图像、简报、流程图等结构化资讯，甚至能正确输出图片文字，这是过去多数模型仍难以跨越的门槛。
ARK 指出，这项能力对内容创作、行销素材与视觉资讯工作具高度应用价值，显示 Google 在影像生成与视觉理解方面明显领先。
AI 架构整合语言与影像，Google 具先发优势
方舟的首席未来学家 Winton 认为，AI 未来架构将整合语言推理、影像生成与长期记忆系统，而 Google 在三项技术均有布局，包括先前发布的 Titans 记忆架构。
此次 Gemini 3 与 Nano Banana Pro，被视为 Google 迈向下一代 AI 架构的重要关键。
Google 与 OpenAI 正面交锋，记忆功能为新战场
方舟指出，跨聊天记忆正在成为平台留客关键。ChatGPT 的跨聊天记忆功能推出后，能记住用户偏好与背景，显著提升黏着度。
Google 本次在 Gemini 中同步导入类似设计，显示双方已将记忆视为下一波竞争焦点。不过方舟认为，长对话遗忘、历史内容转移不便仍是全产业需共同克服的挑战。
TPU 对决 GB200，两家模型都选 NVIDIA 胜出
值得注意的是，方舟分别向 Gemini 3 与 ChatGPT 询问「Google TPU v7 与 NVIDIA GB200 的效能／功耗差异」时，两者皆给出相同结论，就是 NVIDIA 在效能 / 功耗比方面仍占上风。
方舟指出，Google 虽因自研 TPU 在资本支出上具备成本优势，但 AI 训练与推理正快速受到「电力」限制。随着电力成为生成式 AI 新瓶颈，效能 / 功耗比将直接决定模型每瓦电力能输出的 token 量，也将影响整体营运效率与营收上限。
(辉达 GPU 与 Google TPU 和亚马逊 AWS 自研 AI 晶片的技术差异与未来市场走向)
YouTube Premium 如绑入 Gemini，Google 或将改写战局
方舟研判，Google 若将 YouTube Premium 与 Gemini Pro 打造成单一订阅方案 (如果每个月 19.99 美元)，将对市场形成强大压力。
OpenAI 等 AI 厂商仰赖订阅收入维生，难以承受价格战，而 Google 具备搜寻、广告、云端等多元收入来源，可利用内容生态系大幅扩大消费者端竞争力。
Google 最大弱点在用户采用，采用度不及 ChatGPT
尽管 Google 本次技术进展获得肯定，方舟也坦言，其最大弱点仍在用户端。方舟引用美国 App 使用时数数据指出，ChatGPT 以 99% 压倒性领先，Gemini 只有 1%。
即使拉到全球市场，Gemini 的使用量依然大幅落后，不仅追不上 ChatGPT，连 xAI 的 Grok 在使用分钟数上都明显领先。方舟指出，这显示 AI 平台竞争并非只看模型能力本身，产品入口、行销力度以及用户习惯才是决定长期采用率的关键变因。
(实测：Gemini 3 Nano Banana Pro 思考后自动生成幽默图文漫画、让川普变回小鲜肉)
这篇文章 方舟投资：Google Nano Banana Pro 相当出色，但采用度仍不及 ChatGPT 最早出现于 链新闻 ABMedia。
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方舟投资：Google Nano Banana Pro 相当出色，但采用度仍不及 ChatGPT
方舟投资 (ARK Invest) 最新讨论指出，Google 推出的 Gemini 3 虽成功重返顶尖模型之列，但这次更新具有突破性的并非语言能力，而是全新影像与资讯生成模型「Nano Banana Pro」。方舟团队认为，Google 这波更新代表其 AI 技术重新站上第一线，但在用户采用度与商业化策略上仍面临挑战。
Gemini 3 回应质疑，Google 强调 AI 扩展定律未失效
方舟指出，Google 最新发布的 Gemini 3 在多项基准测试中名列前茅，也借此反驳外界对「大型模型回报递减」的质疑。Google 工程团队表示，规模扩张仍带来可见效益，显示训练量能大幅提升。
实际体验方面，方舟 AI 研究总监 Downing 表示，Gemini 3 已能与 ChatGPT (5.1 Thinking) 在多数任务中的处理能力上互有来回，两者各有优势。他认为，Google 本次将记忆与个人化等功能整合进 Gemini，是此次产品成熟度大幅提升的关键。
Nano Banana Pro 才是真正大突破
相较于语言模型，方舟认为 Nano Banana Pro 的表现更具颠覆性。该模型可将大量文字浓缩成图像、简报、流程图等结构化资讯，甚至能正确输出图片文字，这是过去多数模型仍难以跨越的门槛。
ARK 指出，这项能力对内容创作、行销素材与视觉资讯工作具高度应用价值，显示 Google 在影像生成与视觉理解方面明显领先。
AI 架构整合语言与影像，Google 具先发优势
方舟的首席未来学家 Winton 认为，AI 未来架构将整合语言推理、影像生成与长期记忆系统，而 Google 在三项技术均有布局，包括先前发布的 Titans 记忆架构。
此次 Gemini 3 与 Nano Banana Pro，被视为 Google 迈向下一代 AI 架构的重要关键。
Google 与 OpenAI 正面交锋，记忆功能为新战场
方舟指出，跨聊天记忆正在成为平台留客关键。ChatGPT 的跨聊天记忆功能推出后，能记住用户偏好与背景，显著提升黏着度。
Google 本次在 Gemini 中同步导入类似设计，显示双方已将记忆视为下一波竞争焦点。不过方舟认为，长对话遗忘、历史内容转移不便仍是全产业需共同克服的挑战。
TPU 对决 GB200，两家模型都选 NVIDIA 胜出
值得注意的是，方舟分别向 Gemini 3 与 ChatGPT 询问「Google TPU v7 与 NVIDIA GB200 的效能／功耗差异」时，两者皆给出相同结论，就是 NVIDIA 在效能 / 功耗比方面仍占上风。
方舟指出，Google 虽因自研 TPU 在资本支出上具备成本优势，但 AI 训练与推理正快速受到「电力」限制。随着电力成为生成式 AI 新瓶颈，效能 / 功耗比将直接决定模型每瓦电力能输出的 token 量，也将影响整体营运效率与营收上限。
(辉达 GPU 与 Google TPU 和亚马逊 AWS 自研 AI 晶片的技术差异与未来市场走向)
YouTube Premium 如绑入 Gemini，Google 或将改写战局
方舟研判，Google 若将 YouTube Premium 与 Gemini Pro 打造成单一订阅方案 (如果每个月 19.99 美元)，将对市场形成强大压力。
OpenAI 等 AI 厂商仰赖订阅收入维生，难以承受价格战，而 Google 具备搜寻、广告、云端等多元收入来源，可利用内容生态系大幅扩大消费者端竞争力。
Google 最大弱点在用户采用，采用度不及 ChatGPT
尽管 Google 本次技术进展获得肯定，方舟也坦言，其最大弱点仍在用户端。方舟引用美国 App 使用时数数据指出，ChatGPT 以 99% 压倒性领先，Gemini 只有 1%。
即使拉到全球市场，Gemini 的使用量依然大幅落后，不仅追不上 ChatGPT，连 xAI 的 Grok 在使用分钟数上都明显领先。方舟指出，这显示 AI 平台竞争并非只看模型能力本身，产品入口、行销力度以及用户习惯才是决定长期采用率的关键变因。
(实测：Gemini 3 Nano Banana Pro 思考后自动生成幽默图文漫画、让川普变回小鲜肉)
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