به تازگی، دنیای هوش مصنوعی شاهد تحولات شگرفی بوده است که به سرعت در حال تغییر و تحول است. در چند هفته اخیر، شرکت OpenAI از مدل‌های توانمند o3 و o4-mini به همراه سری GPT-4.1 رونمایی کرده است. در همین حال، گوگل با ارائه مدل Gemini 2.5 Flash و بهبود عملکرد مدل پرچمدار خود، Gemini 2.5 Pro، به این رقابت داغ پاسخ داده است. برای رهبران فنی در حوزه کسب و کار، انتخاب پلتفرم هوش مصنوعی تنها محدود به مقایسه معیارهای مدل نیست و نیاز به ارزیابی عمیق‌تری دارد.
انتخاب پلتفرم هوش مصنوعی یک تعهد برای قرارگیری در یک اکوسیستم است که به طور مستقیم بر جنبه‌های مختلفی مانند هزینه‌های محاسباتی، استراتژی‌های توسعه نمایندگان، قابلیت‌های مدل و ادغام با ساختارهای شرکتی تأثیر می‌گذارد. یکی از عوامل کلیدی و کمتر مورد بحث در این رقابت، مسائل اقتصادی و هزینه‌های سخت‌افزاری است که این غول‌های هوش مصنوعی را به حرکت درمی‌آورد.
شرکت گوگل با بهره‌گیری از مزیت‌های قابل توجهی که به واسطه طراحی و تولید تراشه‌های اختصاصی خود، به نام Tensor Processing Units (TPUs)، به دست آورده، موفق شده است هزینه‌های محاسباتی خود را به طرز چشمگیری کاهش دهد. این در حالی است که OpenAI و همچنین سایر رقبا به شدت به گرافیک پردازشگرهای قدرتمند و پرهزینه Nvidia وابسته هستند. کارشناسان تخمین می‌زنند که گوگل در مقایسه با OpenAI، قادر به تأمین قدرت محاسباتی خود با هزینه‌ای حدود ۲۰ درصد از آنچه OpenAI برای گرافیک پردازشگرهای Nvidia پرداخت می‌کند، است.
تفاوت‌های کلیدی در مقایسه توانمندی‌های مدل‌ها، استراتژی‌های توسعه رهبران فنی را تحت شعاع قرار می‌دهد. گوگل به سمت ایجاد یک اکوسیستم باز و قابلیت تعامل بین پلتفرم‌ها گام برداشته است. این شرکت در رویداد Cloud Next دو هفته پیش، پروتکل Agent-to-Agent (A2A) را معرفی کرد که به نمایندگان ساخته شده در پلتفرم‌های مختلف اجازه می‌دهد تا با یکدیگر ارتباط برقرار کنند.
در عین حال، OpenAI به نظر می‌رسد بیشتر بر روی ایجاد نمایندگان قدرتمند و ابزارمحور که به خوبی در زیرساخت‌های خود یکپارچه شده‌اند، متمرکز شده است. با توجه به تعداد زیادی از کاربران ChatGPT و ادغام مدل‌های OpenAI در خدمات متنوع مایکروسافت، به ویژه Microsoft 365، این شرکت از دایره نفوذ وسیعی برخوردار است.
به طور کلی، جنگ پلتفرم‌های هوش مصنوعی بین گوگل و OpenAI/Microsoft از مقایسه‌های ساده مدل‌ها فراتر رفته است و نیاز به توجه به استراتژی‌های متفاوت و ملاحظات اقتصادی و ادغام در سازمان‌ها را نشان می‌دهد. رهبران فنی باید با دقت این اکوسیستم‌ها را ارزیابی کنند تا تصمیمات صحیحی در زمینه انتخاب پلتفرم هوش مصنوعی و تأثیرات بلندمدت آن بگیرند.