方舟投資：Google Nano Banana Pro 相當出色，但採用度仍不及 ChatGPT

方舟投資 (ARK Invest) 最新討論指出，Google 推出的 Gemini 3 雖成功重返頂尖模型之列，但這次更新具有突破性的並非語言能力，而是全新影像與資訊生成模型「Nano Banana Pro」。方舟團隊認為，Google 這波更新代表其 AI 技術重新站上第一線，但在用戶採用度與商業化策略上仍面臨挑戰。

Gemini 3 回應質疑，Google 強調 AI 擴展定律未失效

方舟指出，Google 最新發布的 Gemini 3 在多項基準測試中名列前茅，也藉此反駁外界對「大型模型回報遞減」的質疑。Google 工程團隊表示，規模擴張仍帶來可見效益，顯示訓練量能大幅提升。

實際體驗方面，方舟 AI 研究總監 Downing 表示，Gemini 3 已能與 ChatGPT (5.1 Thinking) 在多數任務中的處理能力上互有來回，兩者各有優勢。他認為，Google 本次將記憶與個人化等功能整合進 Gemini，是此次產品成熟度大幅提升的關鍵。

Nano Banana Pro 才是真正大突破

相較於語言模型，方舟認為 Nano Banana Pro 的表現更具顛覆性。該模型可將大量文字濃縮成圖像、簡報、流程圖等結構化資訊，甚至能正確輸出圖片文字，這是過去多數模型仍難以跨越的門檻。

ARK 指出，這項能力對內容創作、行銷素材與視覺資訊工作具高度應用價值，顯示 Google 在影像生成與視覺理解方面明顯領先。

AI 架構整合語言與影像，Google 具先發優勢

方舟的首席未來學家 Winton 認為，AI 未來架構將整合語言推理、影像生成與長期記憶系統，而 Google 在三項技術均有布局，包括先前發布的 Titans 記憶架構。

此次 Gemini 3 與 Nano Banana Pro，被視為 Google 邁向下一代 AI 架構的重要關鍵。

Google 與 OpenAI 正面交鋒，記憶功能為新戰場

方舟指出，跨聊天記憶正在成為平台留客關鍵。ChatGPT 的跨聊天記憶功能推出後，能記住用戶偏好與背景，顯著提升黏著度。

Google 本次在 Gemini 中同步導入類似設計，顯示雙方已將記憶視為下一波競爭焦點。不過方舟認為，長對話遺忘、歷史內容轉移不便仍是全產業需共同克服的挑戰。

TPU 對決 GB200，兩家模型都選 NVIDIA 勝出

值得注意的是，方舟分別向 Gemini 3 與 ChatGPT 詢問「Google TPU v7 與 NVIDIA GB200 的效能／功耗差異」時，兩者皆給出相同結論，就是 NVIDIA 在效能 / 功耗比方面仍占上風。

方舟指出，Google 雖因自研 TPU 在資本支出上具備成本優勢，但 AI 訓練與推理正快速受到「電力」限制。隨著電力成為生成式 AI 新瓶頸，效能 / 功耗比將直接決定模型每瓦電力能輸出的 token 量，也將影響整體營運效率與營收上限。

(輝達 GPU 與 Google TPU 和亞馬遜 AWS 自研 AI 晶片的技術差異與未來市場走向)

YouTube Premium 如綁入 Gemini，Google 或將改寫戰局

方舟研判，Google 若將 YouTube Premium 與 Gemini Pro 打造成單一訂閱方案 (如果每個月 19.99 美元)，將對市場形成強大壓力。

OpenAI 等 AI 廠商仰賴訂閱收入維生，難以承受價格戰，而 Google 具備搜尋、廣告、雲端等多元收入來源，可利用內容生態系大幅擴大消費者端競爭力。

Google 最大弱點在用戶採用，採用度不及 ChatGPT

儘管 Google 本次技術進展獲得肯定，方舟也坦言，其最大弱點仍在用戶端。方舟引用美國 App 使用時數數據指出，ChatGPT 以 99% 壓倒性領先，Gemini 只有 1%。

即使拉到全球市場，Gemini 的使用量依然大幅落後，不僅追不上 ChatGPT，連 xAI 的 Grok 在使用分鐘數上都明顯領先。方舟指出，這顯示 AI 平台競爭並非只看模型能力本身，產品入口、行銷力度以及用戶習慣才是決定長期採用率的關鍵變因。

(實測：Gemini 3 Nano Banana Pro 思考後自動生成幽默圖文漫畫、讓川普變回小鮮肉)

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