谷歌这波Gemini 3的更新，没搞大张旗鼓的发布会，直接在Gemini应用里给AI Ultra订阅用户推了“深度思考模式”，看似低调，实则刀锋很准。
我们来盘一盘。核心不是又加了个功能，而是谷歌正在用全栈打法重新定义AI产品的门槛。Gemini 3最猛的地方在哪？多模态能力，尤其是屏幕理解。报告里提到一个数据：ScreenSpot-Pro测试得分72.7%，什么概念？GPT-5.1才3.5%，Claude Sonnet 4.5是36.2%。这个差距不是迭代，是代差。
这意味着什么？意味着AI开始真正“看懂”界面了。以前说的Agent能操作手机，大多是噱头，因为模型看不懂UI逻辑。现在不一样了，Gemini已经具备视觉智能和界面逻辑理解能力，端侧GUI操控不再是纸上谈兵。
你看豆包手机的OTA更新，其实就是在打前站。它第一批OTA就上了16个功能，比如跨APP比价、灵动岛任务追踪、声纹解锁调用高级功能——这些本质上都是在模拟人类操作GUI。它为什么能这么快落地？因为它有系统级入口。但豆包的问题是缺顶级模型支撑。而谷歌呢？手握安卓系统+Pixel硬件+Gemini模型+全家桶应用，全栈集成能力拉满。
所以关键点就在于，谷歌不是在做一个更好的聊天机器人，而是在构建一个从芯片到系统再到应用的闭环生态。TPU就是这个生态的底座。这次报告提到，TPUv7内部使用时TCO比GB200低44%，对外租赁也便宜三成以上。更狠的是，谷歌把TPU生态打开了：原生支持PyTorch，vLLM也做了大规模工程适配。这等于说，你不用改代码也能跑起来。
那它的挑战是什么？生态封闭性。XLA编译器没完全开源，中小客户还是觉得GPU开箱即用更省事。而且英伟达Rubin系列升级幅度不小，Feynman也在路上，一年一迭代的节奏压得住场子。所以TPU短期内不会颠覆GPU格局，更多是作为高性能、低成本选项，吸引对算力效率敏感的大客户。
这么看下来，真正的战场不在模型参数，也不在单点功能，而在系统整合能力。谷歌的优势是全链路协同设计——模型可以为TPU定制，TPU又能反哺云服务利润，云再喂养模型迭代，形成正循环。
下一步怎么走？端侧AI会加速落地，尤其是安卓生态里的高阶交互。但普通用户感知最强的，可能还不是“深度思考”，而是AI开始主动帮你操作手机，比如自动填表、跨应用下单、实时任务监控。这些事豆包在试，谷歌已经在后台铺路了。
目前颗粒度还不够的是，这个深度思考模式到底开放到什么程度？是否只限于Pixel设备？安卓生态的碎片化会不会拖后腿？这块信息还没看到。但方向很清楚：谁掌握系统层，谁就掌握AI Agent的入口。
