谷歌是一家成熟的公司，需要向投资者报告，拥有100% uptime的客户基础。它不能随意花钱购买大量的AI计算资源，而是要考虑回报率。Anthropic和OpenAI可以做到这一点，他们只注重在前沿领域烧钱数十亿美元。谷歌内部有大量的政治斗争，争夺数据中心资源，许多高调的Gemini/DeepMind成员离开了公司，因为他们无法获得足够的芯片资源。Gemini在谷歌的遗留服务和内部（190k名员工）使用得非常广泛。这意味着如果他们能够获得1兆瓦的AI数据中心，很可能80%的资源用于维持基本运作，而只有20%用于为外部客户提供前沿AI训练和推理。相反，OpenAI和Anthropic可以将100%的数据中心资源用于解决单一目标。因此，当这两家AI实验室花费与谷歌相同的金额购买AI数据中心时，他们实际上拥有更多的可用计算资源用于前沿研究。谷歌可以通过超出预算来同时满足遗留服务和前沿竞争的需求，但受两大限制：芯片配额和投资者的回报要求。芯片公司不会为谷歌提供太多芯片。分配给每个AI实验室的芯片数量基本相同，因此负担最轻的实验室最有可能获胜。根据这种思维模式，长期的前三名将是OpenAI、Anthropic和Grok，而这种模式正在开始显现出来。谷歌最初领先于其他公司，因为拥有更多的数据和人才，但实际的瓶颈是计算资源，而谷歌并不足够。