ChatGPT 5.2 登場！Google vs OpenAI: Gemini 3 全棧整合是什麼？功能差在哪？優缺點比一比

前陣子 Google 正式推出 Gemini 3，今日 OpenAI 也趕著推出 ChatGPT 5.2 。上回我們提到：〈Google AI 逆襲中？TPU 跟 GPU 有什麼不一樣？為何台灣產業鏈可能連帶大漲〉，很可能象徵 AI 生產力架構從「通用 GPU + 模型」走向「整合算力 + 專用模型 + 生態平台」的轉折。白話文就是：

AI 產業進入全新階段，比的不是「誰的模型比較厲害」，而是所謂「全棧整合」：比誰能掌握從算力、晶片、模型、雲端、應用、生態的完整AI鏈，也就是從下而上掌握「基礎設施與生態結構」。

Gemini 3 vs ChatGPT — 功能與使用者體驗

先給結論：

• 如果你重視長期穩定、深度整合、多媒體能力 → Gemini 3 + Google 全棧模式有機會成為未來的主流。

• 如果你重視彈性、跨平台、生態生產力、插件多樣性 → ChatGPT + OpenAI 生態仍有深厚優勢。

用比喻來看的話，Gemini 3 更像「跨媒體／跨任務的萬用巨腦」，ChatGPT 則是「對話與文字生成的老司機」。

項目	Gemini 3 / Gemini 3 Pro	ChatGPT（GPT-5.2 / GPT 系列）
核心定位	多模態 AI 助手，支援文字、圖片、音訊、影片等跨媒體	以文字對話／生成為主，也支援插件、生態系整合
功能亮點	• 多模態理解 + 生成 • 深度推理、多步驟指令處理、agent-style 工作流程 • 與 Google 生態（Search / Workspace / Apps）整合性高	• 文本生成／對話流暢、自然語言能力強 • API 生態成熟、插件與開發者支持廣泛 • 社群廣泛、使用者習慣深厚
性能測試	在多項基準測試中（如 reasoning、code generation、multimodal tasks）表現優異，有文章稱其在部分 benchmark 超越 GPT-5.1。	在多樣語言、對話情境、生成流暢度方面仍有穩定表現；對話品質與生成穩定性在使用者中廣獲好評
強項	長文本 + 多媒體 + 複合任務（例如：圖片＋文字的混合分析、多步驟指令）	以文字生成／對話為主的使用情境；需要穩定文字輸出、自然對話、快速回應時
弱點	相對較新，插件／外部生態尚在發展中；對「特定專業領域創作或精細語言風格」不如 ChatGPT 穩定	難處理多模態（圖片／影片／混合媒體），在跨媒體任務上能力有限

Google vs OpenAI：商業模式與算力策略

GPU 路線＝成本高，但彈性強；TPU 路線＝最佳化強，但生態封閉。

Google 的策略

全棧整合（整條供應鏈） + 自己掌握算力

Gemini 3 是建立在 Google 自己算力基礎上的模型，不須依賴外部 GPU，同時整合進Google Search、Workspace、Apps的生態系內，使用門檻低，吸引的流量也大。

算力方面：TPU 路線

自研自給、整合性強、擅長大型、多媒體任務的優勢明顯。這代表 Google 把 AI 當作「平台能力」，算力 + 模型 + 應用 全部自己掌握，對於企業使用者來說穩定性高。

OpenAI 的策略

應用彈性 + 開發者生態系

GPT 系列是透過 API、插件、第三方整合的方案，對開發者非常友好，生態系極其豐富，強調「靈活性、泛用性、快速迭代」，因此適合各種垂直應用、第三方服務及創意產出。

算力方面：GPU 路線

通用、彈性，但需從外部（NVIDIA 等合作夥伴／雲端服務商）取得算力，成本與供應波動會受影響。

你適合哪一種？一般使用者與企業導入比較

依照你的業務／產品需求，選對「工具」＝選對「戰略定位」！

對「一般使用者／內容創作者」而言：

使用情境	推薦
影片／圖片＋文字混合的複合任務	Gemini 3
長文件整理、Google 工具整合	Gemini 3
文字創作、語氣模仿、對話式互動	ChatGPT
想要大量插件、第三方功能	ChatGPT

對「企業／團隊」而言：

你的需求	推薦
已使用 Google Workspace (Google Search／Drive／Docs／Sheets)	Gemini 3
要整合 Search / Gmail / Docs 工作流程	Gemini 3
正在做快速迭代、需要大量開發彈性	ChatGPT
需要 API、插件、第三方整合	ChatGPT

從新創的角度來看：

需求	推薦
跨媒體、多工具整合、Agent、自動化	Gemini 3
要做 MVP 快速驗證、需要更多 API	ChatGPT
長期大規模部署（資料分析、多媒體任務）	Gemini 3 + TPU 生態進展