人工智慧大博弈：馬斯克、阿爾特曼、祖克柏和Google爭奪 2025 年的主導地位

2025年的人工智慧不再是鐵板一塊的領域，而是由少數個人及其組織共同塑造的戰場。這場競爭涵蓋推理模型、許可協議、高能耗的計算集群以及數十億人日常互動的方方面面。基準測試只是冰山一角，而分發、資料權利和基礎設施則揭示了其餘部分。

OpenAI 由薩姆·奧特曼（Sam Altman）領導的AI、埃隆·馬斯克（Elon Musk）領導的xAI、馬克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）領導的Meta以及桑達爾·皮查伊（Sundar Pichai）和德米斯·哈薩比斯（Demis Hassabis）領導的谷歌仍然佔據著前線。在他們周圍，Anthropic、微軟、蘋果、AWS、NVIDIA和Mistral都掌握著關鍵的槓桿。他們攜手 defi人工智慧競賽的節奏、經濟與政治。

山姆·奧特曼 | OpenAI

OpenAI 2025 年 8 月，隨著 GPT-5，一種旨在處理快速響應和擴展推理的單一模型架構。 GPT-5 取代了先前支離破碎的陣容，包括 GPT-4o 和 o3，現已推出 在所有 ChatGPT 第三，對免費用戶有基於使用情況的限制，對 Plus 和 Pro 訂閱者有擴展容量。

該模型展現出更強大的編碼、數學和多模態能力，同時顯著減少幻覺。內建的「推理路由器」可在快速任務和複雜任務之間動態分配運算能力，從而簡化開發者體驗和企業部署。微軟集成 GPT-5 直接進入 Azure 人工智慧鑄造廠，讓企業買家能夠透過統一的端點存取全方位的功能。

通過定位 GPT-5 同時作為消費者預設和企業級 API， OpenAI 強化了其雙重策略：大規模分發與深度開發者參與相結合。與 Reddit 和 Axel Springer 達成的內容授權協議表明，可擴展部署現在不僅取決於原始模型的效能，還取決於協商的資料權利。

伊隆麝香 | AI

今年二月2025， xAI 推出 Grok 3 (Think) 和 Grok 3 mini (Think)——透過強化學習訓練的模型，支持多秒推理、回溯和自我驗證。在基準測試中，Grok 3 (Think) 在 AIME 考試中得分 93.3%，在 GPQA 考試中得分 84.6%，在 LiveCodeBench 考試中得分 79.4%；Grok 3 mini 在 AIME 2024 考試中得分 95.8%，在 LiveCodeBench mini 在 AIME 2024 考試中得分 95.8%，在 LiveCodeBench 14%。

這些模型背後 矗立巨像，一台以創紀錄的速度部署的超級電腦：xAI 建構了一個由 100,000 萬塊 NVIDIA GPU 組成的初始集群，並在 92 天內翻了一番，達到 200,000 萬塊。這種超大規模的基礎架構鞏固了 Grok 的推理速度，並支持「思考」模式。 迄今為止，xAI 仍然致力於進一步提高容量，表明其將原始計算作為競爭優勢。

這種規模使得 xAI 能夠快速提供推理優先的效能。但快速擴張也帶來了一些弊端——企業客戶在評估 Grok 的基準的同時，也關注治理、訓練資料來源和系統穩定性。

馬克·扎克伯格 | Meta

Meta 加倍支持公開重量級理論 隨著 2025 年 4 月發布的 Llama 4兩種型號——Scout（緊湊型，擁有 10 萬個令牌上下文窗口）和 Maverick（更大且基準領先）——均已根據社區許可協議發布，比僅使用 API 的替代方案提供了更寬鬆的使用方式，但仍然限制了大規模商業部署。第三個變體 Behemoth 仍在訓練中，擁有約 288 億個活躍參數，並聲稱其性能優於其他變體。 GPT-4.5 和 Claude Sonnet 關於 STEM 基準。

元嵌入 Meta AI 應用程式由 Llama 4 在其生態系統（Instagram、Facebook、WhatsApp、Messenger）以及雷朋 Meta 智慧眼鏡中，都能實現這一點。該應用程式支援語音和文字交互，可跨會話記住對話上下文，並具有「發現」功能，方便用戶快速分享和混音。

這項策略強調深度社交覆蓋與模型透明度的結合。 Meta 透過在受控條款下開放權重訪問，並將 AI 融入核心平台和硬件，加速了其應用——儘管謹慎的授權策略表明，完全的商業自由仍然受到限制。

桑德爾·皮蔡 | Google

谷歌有 全面進入雙子座時代。 2025 年，該公司確認 Gemini 將在 Android、Nest 裝置和第三方整合中取代 Google Assistant，從而在整個生態系統中嵌入單一的 AI 層。

目前的旗艦產品， 雙子座2.5有兩種版本：Pro 和 Flash。 Pro 提供擴展推理功能，上下文視窗高達一百萬個 token，專為複雜的編碼、研究和多模態任務而設計。 Flash 則著重速度和效率，以更低的成本提供輕量推理。兩種型號均可透過 谷歌人工智慧工作室 以及 Vertex AI 等企業通路。

整合範圍已超越手機。 Gemini 現已成為 Workspace 生產力工具的支柱，為文件、表格和 Gmail 提供上下文推理功能，同時也擴展到 YouTube 推薦和搜尋生成體驗。這種覆蓋數十億用戶和設備的分佈範圍彰顯了Google的結構性優勢：沒有其他人工智慧系統能如此深入地融入全球日常習慣。

達里奧·阿莫代 | 人類的

Anthropic 提出了混合推理理論 與克勞德 3.7 十四行詩該模型於 2025 年 2 月在 Anthropic 的 Web 應用、API、Amazon Bedrock 和 Google Cloud 的 Vertex AI 上公開發布。該模型將快速響應與更深入的分析相結合，使用戶能夠切換「擴展思維」模式並控制計算預算——一個架構即可處理本能提示，又可進行逐步推理。它在編碼任務中表現出色，基準測試顯示 SWE-bench 上的準確率顯著提升。 經過驗證的長上下文輸出顯著改進 和基於邏輯的任務。

Anthropic 還推出了 Claude Code，這是一個用於「代理」開發的命令列工具，使 Claude 能夠直接從終端運行程式碼、觸發工具和管理工程任務——目前與 3.7 Sonnet 一起在研究預覽版中提供。

除了技術創新之外，Anthropic 還優先考慮安全性：Claude 3.7 Sonnet 已獲得安全保障 Bedrock 中的 FedRAMP High 和 DoD IL4/5 授權，使其適合受監管的工作負載。

隨後，在2025年5月，Claude家族擴展至Sonnet 4和Opus 4，它們增強了推理能力，減少了捷徑，改進了代碼生成，並提供了“思考摘要”，以展現模型的基本原理。其中，Opus 4在Anthropic的內部安全等級中被歸類為3級，這意味著其擁有強大的能力，並受到更嚴格的監管。

薩蒂亞納德拉 | Microsoft微軟

微軟採取雙重策略—繼續透過 Office、Windows 和 Bing 分發 Copilot，同時建立自己的模型生態系統。 Phi-4系列小型語言模型，特別是 14 億參數基礎版本和經過微調的 Phi-4-推理，以低延遲提供高級數學和推理功能。這些模型依賴精選的合成資料集和從大型模型中提煉的模型，在數學和科學基準測試中的表現遠遠超過更強大的模型。 Phi-4-Reasoning 風格的模型現已可透過 Azure AI Foundry 存取。

微軟的MAI 該計劃進一步擴展了這種自主性。 MAI-Voice-1 是一個富有表現力的語音生成模型，它使用單一 GPU 在不到一秒的時間內產生一分鐘的高品質音訊。它已部署在 Copilot Daily 和 Podcasts 中，並在 Copilot Labs 中進行實驗。與其配對的 MAI-1-preview 是第一個完全內部的大型語言模型，經過大規模訓練，目前正在 LMArena 中進行對話效能測試。

借助 Phi-4 和 MAI 等模型，微軟正在減少對 OpenAI。這種轉變增強了企業工作流程中的控制力、成本彈性和策略定位。

蒂姆·庫克 | Apple

蘋果的做法 蘋果情報在 WWDC 2024 上推出的 ，致力於將生成式 AI 深度嵌入 iOS、iPadOS、macOS 和 visionOS，同時不犧牲用戶隱私。該系統依靠裝置上的模型執行常規任務，同時將更繁瑣的處理任務轉移到私有雲運算 (Private Cloud Compute)，這是一個基於伺服器的安全 AI 層，完全基於 Apple 晶片建置。至關重要的是， 私有雲 Compute 從不保留用戶數據，且其軟體堆疊可由獨立專家審核。

到 2024 年底，Apple Intelligence 將支援日常功能，包括資訊摘要、優化寫作、增強 Siri 的情境回應，以及支援混合裝置端和雲端模型的捷徑。該功能於 2024 年 10 月開始部署，並將於 2025 年春季在全球範圍內推廣，新增語言支持，並可在 Apple Vision Pro 上使用。

對蘋果而言，人工智慧競賽並非關乎前沿模型基準，而是關乎在數十億台裝置上提供可靠且符合隱私的智能，同時又不損害用戶信任。這種架構，比任何排行榜排名都更重要， defi蘋果在 2025 年的獨特地位。

安迪Jassy | AWS

AWS 將自己定位為產生 AI 靈活性的企業支點其 Nova 系列涵蓋針對文字、圖像、視訊、語音和代理工作流程的精細調整模型，所有模型均透過統一的 Amazon Bedrock 平台交付。這些模型包括 Nova Micro、Lite、Pro 和新推出的 Nova Premier，每個模型都在速度、成本和推理能力之間實現了平衡。在 Bedrock 工具包的支援下，它們支援文件解析、RAG 執行和介面級自動化。

對於創意內容，Nova Canvas 提供具有細粒度控制的工作室級圖像生成，而 Nova Reel 則透過自訂和浮水印功能處理影片生成 – 所有這些都可以透過 Bedrock API 獲得。

語音對話透過統一 新星索尼克，它將語音理解和表達生成功能結合在一個低延遲模型中。它透過 Bedrock 的雙向串流 API 實現即時、多語言對話串流，並具有細緻的語調和韻律渲染。

至關重要的是，AWS 將評估嵌入到 Nova 的管道中。 Nova 法學碩士法官項目 Amazon SageMaker AI 的功能可實現與人類判斷和最小偏見的模型比較，使企業能夠超越主觀檢查並提高品質控制。

總而言之，AWS 是建立在中立性之上，而非所有權。透過在 Bedrock 中提供原生客製化、全面​​的模態支援、代理工具和評估框架，AWS 使企業能夠選擇符合自身優先順序的模型，而無需強制鎖定單一提供者。

黃健森 | NVIDIA

NVIDIA 仍然是現代化 AI 基礎設施的支柱。 GB200 NVL72，建構了一個機架規模系統 圍繞 Grace Blackwell Superchip透過 900 GB/s NVLink 互連將兩個 Blackwell GPU 和一個 Grace CPU 統一起來，與基於 H100 的系統相比，推理速度提高 30 倍，訓練速度提高 4 倍，能源效率提高 25 倍，並在 72 個 GPU 之間共享一致內存。

在模組層面，Grace Blackwell Ultra Superchip 將一個 Grace CPU 與兩個 Blackwell Ultra GPU 配對，並 高達 40 PFLOPS 稀疏計算，配備 1 TB 統一記憶體並透過 ConnectX-8 SuperNIC 實現高速網路。

這些技術為百億億次級 AI 工作負載提供支持，並將運算密度與資料中心的功率限制緊密結合。包括 CoreWeave、Cohere、IBM 和 Mistral AI 在內的雲端服務供應商已經 已部署GB200 NVL72 大規模基礎設施。

NVIDIA 的晶片路線圖延續了每年的節奏。即將於 2026 年推出的 Rubin 架構承諾提供高達 50 PFLOPS 的 FP4 運算能力，是 Blackwell 架構的兩倍，而 Feynman 架構將於 2028 年推出。

簡而言之：NVIDIA 設定了 AI 時代的節奏。所有主要參與者——實驗室、雲端和第一線開發人員——都按照 NVIDIA 設定的節奏前進。它的運算架構仍然 defi確定可行性的界限。

阿瑟·門施 | 寒冷西北風

Mistral AI 已成為歐洲對抗美國巨頭最強的力量。該公司由 DeepMind 和 Meta 的前研究人員在巴黎創立，專注於在寬鬆許可下開發開放權重模型。例如： 米斯特拉爾·斯莫爾, 混合型 8×7B和 Magistral Small 在 Apache 2.0 下發布，可免費用於商業用途。同時，像 米斯特拉爾大號 2、Pixtral 和 Devstral 可根據研究或企業條款提供。

Magistral 於 2025 年發布，標誌著歐洲首個以推理為導向的架構，它既提供開放的實驗模型，也提供受監管行業的企業級版本。這種雙軌制體現了 Mistral 在開放性與企業可靠性之間尋求平衡的嘗試。

從戰略上講，Mistral 也體現了歐洲的數位主權。由半導體巨頭領投的 1.7 億歐元 C 輪融資 ASML 該公司估值提升至11.7億歐元，並將ASML納入其策略委員會。此次合作不僅將Mistral定位為技術創新公司，也標誌著歐洲正在投資獨立人工智慧基礎設施的政治訊號。

比較模型排名 │ LMArena Insights

On LMA競技場，這是一個眾包排名平台，用戶可以透過該平台在 AI 答案之間進行兩兩投票， 雙子座 2.5-Pro 領先 Vision Arena，緊隨其後的是 ChatGPT-4o GPT-5。此順序反映了使用者在多模態任務中的偏好，強化了 Google OpenAI 在前線。

這項排名揭示了三個相互交織的動態：

• 分發能力支撐了發展勢頭。谷歌的生態系統確保了 Gemini 變體的快速曝光，同時 ChatGPT的主導地位源自於教育、商業和開發者社群的頻繁使用。
• 感知與表現之間的差距。 GPT-5 和 Gemini Pro 可能會贏得選票，但他們的領先優勢仍然很小——這表明排行榜排名不僅僅是取決於原始能力。
• 不透明的基準測試。最近的一篇學術評論指出，專有模型通常獲得更多的用戶投票，而模型移除較少，這導致其在排行榜上的表現過度擬合——尤其是在谷歌和 OpenAI.

儘管 LMArena 缺乏對編碼、推理或特定搜尋挑戰的全面細分，但其在視覺類別下的發現可以即時了解領先模型中的使用者情緒。

總而言之，Gemini 2.5-Pro， ChatGPT-4哦，和 GPT-5 主導著當前的 Horizo​​​​n 競賽。它們的排名不僅反映了技術優勢，也反映了生態系統覆蓋範圍、使用頻率和平台可見度的強化回饋循環。那些不太引人注目的參與者——開放權重模型和小型實驗室——儘管提交了變體，但由於訪問和用戶曝光度的結構性不平衡，仍然難以取得突破。