奥特曼向 OpenAI 的全体员工发了一封内部信，他坦言道，虽然 OpenAI 仍处于领先地位，但是谷歌正在缩短差距。并奥特曼也承认，正是由于谷歌最近一系列的产品发布，为 OpenAI 带来了不小的压力。

事实也正如奥特曼所言，谷歌这次带来的，除了赢得满堂彩的 Gemini 3 Pro，还有让整个 AIGC 圈震撼的 Nano Banana Pro。在此之前，所有生图模型的底层逻辑都是临摹世界。通过海量的数据库，寻找最接近描述的图，将其拼凑给你。

而 Nano Banana Pro 的出现，则彻底打破了这个规则。它并不是在 " 画图 "，而是在 " 模拟物理世界 "。其最大的突破在于，引入了思维链（Chain of Thought）推理机制，先让模型进行思考，再去画图。

在落下第一个像素之前，模型会先在潜空间内进行逻辑推演，计算物体的数量、确定光影的投射角度、规划空间嵌套关系。它不再依赖文本作为中转站，推理结果直接以高维向量的形式指导像素生成。

那么问题来了，为什么 OpenAI 开发不出 Nano Banana Pro？

01

在回答问题之前，不妨先看看 Nano Banana Pro，它和 OpenAI 现在生图主要使用的 GPT-4o 到底有何区别。

以 " 三个苹果 " 的生成任务为例，提示词为：" 左侧苹果带有咬痕，中间苹果附着水珠，右侧苹果呈现腐烂状态 "。面对这一指令，GPT-4o 通常会迅速生成一张色彩明艳、构图完美的图像。

但在细节核验时往往暴露出概率生成的缺陷，中间苹果上面的水珠其排布不符合客观规律，而右边苹果的腐烂看起来又过于刻意。

相比之下，Nano Banana Pro 输出的图像不仅数量精确，且每个对象的属性都严格对应——左侧的缺口、中间的折射光感、右侧的氧化纹理，均被精准还原。

这种表象差异的背后，是两条截然不同的技术路径。

GPT-4o 的生成机制本质上基于统计学相关性，它在海量训练数据中检索 " 苹果 + 咬痕 " 的视觉特征，并通过概率分布进行拼贴与融合。它并未真正理解 " 三个 " 的数量概念，也未构建 " 腐烂 " 的物理模型，仅是根据高维空间中的特征距离进行近似匹配。

而 Nano Banana Pro 引入了思维链 ( Chain-of-Thought, CoT ) 机制，将图像生成过程从单纯的 " 像素预测 " 升级为 " 逻辑推演 "。在落下第一个像素前，模型内部已完成了一轮符号化的规划：首先确立实体对象 ( Object 1, 2, 3 ) ，随即分配空间坐标，最后绑定物理属性。

针对 " 咬痕 "，它推演的是几何形态的改变；针对 " 水珠 "，它计算的是光学反射与折射的物理规律；针对 " 腐烂 "，它模拟的是材质属性的演变。这是一套从语义理解到逻辑规划，再到执行生成的全链路闭环。

这种机制在处理涉及物理规律的复杂场景时优势尤为凸显。

提示词 " 窗台上的半杯水，阳光从左侧射入 "。

GPT-4o 所生成的图片，仅 0 具备视觉合理性，但在物理上自相矛盾的光影关系。此时，窗台左侧应存在由玻璃杯反射出来的阳光，但是图片中仅存在右侧折射出来的光线。

而具 Nano Banana Pro 会先行计算光源向量，推导阴影投射方向以及液体介质的光线折射率。这种基于物理常识的推理，使得生成结果不再是视觉元素的堆砌，而是对物理世界的数字模拟。

更为深层的架构差异在于，OpenAI 目前的体系存在显著的 " 文本信息瓶颈 " ( Text Information Bottleneck ) 。在 ChatGPT 中调用绘图功能时，用户的简短指令往往会被 GPT 改写为一段详尽的 Prompt，再传递给图片生成模型。

这一过程看似丰富了细节，实则引入了噪声。文本作为一维的线性信息载体，在描述三维空间关系、拓扑结构及复杂的物体属性绑定时，存在天然的低带宽缺陷。改写过程极易导致原始意图中的关键约束被修饰性语言淹没，造成信息的有损传输。

此外，汉字对于图片生成大模型来说也是一个噩梦。GPT-4o 在很长时间里，写字都是 " 乱码生成器 "，甚至让它写 "OpenAI"，它都能写成 "OpanAl" 或者一堆奇怪的符号。

我让 GPT-4o 以字母榜 LOGO 为参考，生成一个字母榜的招牌。

但 Nano Banana Pro 实现了对文字的精准控制。在同样的提示词下，Nano Banana Pro 提取出了上方的字母榜，左右两侧的 A 和 Z，以及最下方的弧线，并将这些元素置于不同的图层、不同的材质。

Nano Banana Pro 则采用了原生多模态 ( Native Multimodal ) 架构，这是一种统一模型的解决方案。

用户的输入在模型内部直接映射为包含语义、空间及物理属性的高维向量，无需经过 " 文本 - 图像 " 的转译中介。这种端到端的映射关系，如同建筑师直接依据蓝图施工，而非依赖翻译人员的口述传达，从而根除了中间环节的信息熵增。

但这也造成了另外一个问题，提示词门槛被拉高了。我们回到一开始三个苹果的提示词上。

这是输入给 GPT-4o 的提示词，简单易懂，就是在描述画面构成。

而这是给 Nano Banana Pro 的提示词。看起来就像 Python 代码一样，通过函数和（）来控制生成的图片。

在涉及计数、方位布局、多物体属性绑定 ( Attribute Binding ) 等精确控制任务上，Nano Banana Pro 表现出色。它能清晰区分不同对象的属性归属，避免了扩散模型常见的 " 属性泄露 " 问题 ( 如将红杯子的颜色错误渲染到蓝杯子上 ) 。

当然，GPT-4o 依然保有其独特的生态位。其优势在于推理速度与基于 RLHF ( 人类反馈强化学习 ) 调优后的审美直觉。

由于剥离了复杂的逻辑推理环节，其生成效率更高，且更能迎合大众对高饱和度、戏剧化光影的视觉偏好。对于追求视觉冲击力而非逻辑严谨性的通用场景，GPT-4o 依然是高效的选择。

然而，当需求从 " 好看 " 转向 " 准确 "，从 " 相关性 " 转向 " 因果性 "，Nano Banana Pro 所代表的 " 先思考、后执行 " 模式便构成了降维打击。它牺牲了部分的生成速度与讨好眼球的滤镜感，换取了对物理逻辑的忠实还原。

02

橘生淮南则为橘，生于淮北则为枳。Nano Banana Pro 和 GPT-4o 之所以会有如此的差距，正是因为其开发者，谷歌和 OpenAI 在 AI 这条路上，选择两种完全不同的发展方向。

谷歌选择的是 " 原生多模态 " 这条路。

就是从模型训练的第一天起，文本、图像、视频、音频就混在一起，扔进同一个神经网络里让它学。在 Gemini 的眼里，一这些事物本质上没有区别，都是数据。它不需要先把图片翻译成文字，再去理解文字。

这就像一个人从小就会说中文、英文、法文，这三种语言在他脑子里是同时存在的，他不需要先把英文翻译成中文再思考。

而 OpenAI 走的是 " 模块化拼接 " 这条路。

它的逻辑是，让专业的人做专业的事。GPT-5 负责理解语言和逻辑推理，GPT-4o 负责生成图像，Whisper 负责处理语音。

每个模块都做得很好，然后通过 API 把它们连起来。这就像一个团队，有文案、有设计师、有程序员，大家各司其职，通过开会和文档来协作。

这两种路线，没有绝对的对错，但会导致完全不同的结果。

谷歌最大的优势，来自于 YouTube。这是全世界最大的视频库，里面有几十亿小时的视频内容。这些视频不是静态的图片，而是包含了时间序列、因果关系、物理变化的动态数据。Gemini 从一开始就是 " 看这些视频长大的 "。

换句话说，Gemini 从诞生之初，就理解物理世界的基本运行逻辑。杯子掉在地上会摔碎，水倒进杯子里会形成液面。这些东西不是靠文字描述学来的，而是通过看真实世界的视频，自己总结出来的。

所以当你让 Nano Banana Pro 画 " 一个杯子从桌子上掉下来的瞬间 "，它不会画出一个漂浮在空中、姿态僵硬的杯子。它会画出杯子在下落过程中的倾斜角度，杯子里的水溅起来的形态，甚至是杯子即将触地时周围空气的扰动感。因为它见过太多这样的场景，它知道真实世界是怎么运作的。

除了 YouTube，谷歌还有另一个护城河：OCR。谷歌做了几十年的光学字符识别，从 Books 到 Lens，谷歌积累了全球最大的 " 图片 - 文字 " 对齐数据库。这直接导致了 Gemini 在文字渲染上的碾压性优势。

它知道汉字在图片里应该长什么样，知道不同字体、不同大小、不同排列方式下，文字应该怎么呈现。这也是为什么 Nano Banana Pro 能精准识别汉字。

反观 OpenAI，它的起家靠的是文本。从 GPT-1 到 GPT-3 再到 GPT-5，它在语言模型上一路狂奔，确实做到了世界顶级。但视觉能力是后来才加上去的。

DALL-E 早期是独立发展的，训练数据主要来自网络抓取的静态图片，来自 Common Crawl 这样的数据集。这些图片质量参差不齐，而且都是静态的，没有时间维度，没有物理过程，没有因果关系。

所以 DALL-E 学到的，更多是 " 这个东西大概长这样 "，而不是 " 这个东西为什么长这样 " 或者 " 这个东西会怎么变化 "。它可以画出一只很漂亮的猫，但它不理解猫的骨骼结构，不理解猫的肌肉如何运动，不理解猫在跳跃时身体会呈现什么姿态。它只是见过很多猫的照片，然后学会了 " 猫长这样 "。

更关键的是训练方式的差异。

正是因为 OpenAI 走的是 RLHF 路线。所以他们雇了大量的人类标注员，给生成的图片打分：" 这张好看吗？"" 这张更符合要求吗？" 标注员们在选择的时候，自然而然会倾向于那些色彩鲜艳、构图完美、皮肤光滑、光影戏剧化的图片。

这导致 GPT-4o 被训练成了一个 " 讨好型人格 " 的画家。它学会了怎么画出让人眼前一亮的图，学会了怎么用高对比度和饱和色来抓住眼球，学会了怎么把皮肤修得像瓷器一样光滑。但代价是，它牺牲了物理真实感。

GPT-4o 生成的图片，有一种很典型的 "DALL-E 滤镜 "。皮肤像涂了蜡，物体表面特别光滑，光影过度戏剧化，整体感觉就是 " 一眼假 "。它不敢画出皮肤上的毛孔，不敢画出布料的褶皱，不敢画出不完美的光照。因为在训练过程中，那些带有瑕疵的、粗糙的、不那么 " 美 " 的图片，都被标注员打了低分。

而谷歌没有走这条路。Gemini 的训练更注重 " 真实 " 而不是 " 美 "。世界本就如此，它没有书本里描绘的那么美。

03

那么谷歌又是如何追上 OpenAI，以至于让奥特曼发内部信来强调危机感的呢？

谷歌选择在 " 准确性 " 和 " 逻辑 " 上发力。谷歌将其称为 "Grounding"，也就是 " 接地气 "，也就是 " 真实性 "。

为了实现这个目标，谷歌把思考过程，引入了图像生成过程。这个决策会大大增加计算成本，因为在生成图像的时候加入推理步骤，生成速度也就变慢了。但谷歌判断这个代价是值得的，因为它换来的是质的提升。

当你给 Nano Banana Pro 一个提示词，比如 " 画一个厨房，左边是冰箱，右边是灶台，中间的桌子上放着三个碗 "，模型不会直接开始画。它会先启动思维链：

首先，识别场景类型：厨房。然后，识别对象：冰箱、灶台、桌子、碗。接着，确定空间关系：冰箱在左，灶台在右，桌子在中间。再确定数量：三个碗。然后推理物理逻辑：厨房里通常会有什么光源？桌子应该离冰箱和灶台多远才合理？三个碗应该怎么排列？最后，确定视角和构图：从什么角度看这个场景最合适？

这一整套思考完成后，模型会在内部生成一些 " 思考图像 "，这些图像用户看不到的，但它们帮助模型理清了思路。最后，模型才开始生成真正的输出图像。

这个过程看起来复杂，但它解决了一个核心问题：让模型 " 理解 " 而不是 " 猜测 "。

GPT-4o 以及市面上绝大多数生成图片的模型，都是靠概率猜，" 用户说厨房，那我就把我见过的厨房元素拼起来，大概就对了。"

而 Nano Banana Pro 则是真正去理解厨房这个概念：" 用户说厨房，厨房是用来洗菜做饭的，所以这个厨房需要满足这些空间关系和物理逻辑，我要按照这个逻辑来构建。"

反观 OpenAI，它目前的策略是把最强的推理能力集中在 o1 系列模型上，也就是之前代号为 Strawberry 的项目。o1 在数学推理和代码生成上确实很强，它能解决一些人类数学家都觉得有挑战的问题，能写出复杂的算法代码。

至于图像生成，OpenAI 的判断是：目前 GPT-4o 的 " 直觉式 " 生成已经足够好了，足够维持用户体验，足够在市场上保持领先，并不需要继续提升。

还有一个因素是产品理念的差异。OpenAI 一直强调的是 PMF，也就是 Product-Market Fit，产品市场契合度。它的策略是 " 快速迭代，快速验证 "。

DALL-E 3 只要能通过提示词和 GPT-4 拼起来用，那就先发布，先占领市场。后台的架构可以慢慢改，用户看不见的地方可以慢慢优化。

这个市场策略被称为 " 胶水科技 "，其最大的弊端在于积累的技术债太多了。当你一开始选择了模块化拼接的架构，后面想要改成原生多模态，就不是简单地加几行代码的问题了。这可能需要重新训练整个模型，需要重新设计数据管道，需要重新构建工具链。

谷歌慢工出细活，可他们也有自己的难处。

原生多模态模型的维护成本也更高。如果你想提升图像生成能力，就需要调整整个模型。这就是为什么，Nano Banana Pro 只能伴随着 Gemini 3 的更新，没办法自己单独更新。

这种 " 按下葫芦浮起瓢 " 的问题，在模块化架构里就不存在，因为当你你只需要优化图像生成模块，根本不用担心影响到文本模块。

所以 OpenAI 确实没办法训练出来 Nano Banana Pro。

然而这并不意味着谷歌可以高枕无忧了，因为 AI 领域迭代速度太快了。我敢打赌，不出半个月，就会有一大帮生图模型问世，直接对标 Nano Banana Pro。