随着Gemini 3的发布，人工智能领域迎来了一场新的风暴。这款模型不仅在参数上实现了迭代，更在能力边界上进行了大幅拓展，覆盖了从编程、通用智能体到前端设计、游戏引擎等多个热门领域。这一全方位的“能力溢出”现象，引发了AI创业者的广泛讨论：这究竟是打开了新的可能性，还是预示着垂直应用将逐渐被通用模型吞噬？
为了解答这一问题，我们与七家不同赛道的AI公司进行了深入交流，了解他们对于Gemini 3的看法与感受。结果显示，创业者们的态度各异，有人兴奋不已，认为看到了新的未来；也有人保持冷静，坚信数据壁垒与实时性才是核心竞争力。
Flowith是一家专注于画布交互式内容创作的智能体平台公司，近期推出了专为智能体设计的操作系统Flowith OS。公司创始人Derek表示，Gemini 3 Pro在试用中展现出了强大的视觉理解、代码生成和长任务生成能力，这些正是AI应用层公司和智能体公司所急需的。他期待将新模型集成到Flowith Neo Agent和FlowithOS中，认为这将推动应用层产品走向大众，类似于Cursor和Perplexity等成功案例。
逗逗AI则是一家专注于AI游戏伙伴的公司，提供实时语音开黑中的攻略指引和陪伴服务。联合创始人王碧豪对Gemini 3在游戏领域的应用表示兴奋。他提到，Gemini 3在屏幕识别能力上有了显著提升，特别是在游戏屏幕的识别上。虽然目前其实时响应性较弱，但逗逗AI已经找到了视频场景下的应用点，如赛后复盘，为用户提供详细的数据报告和表现分析。王碧豪认为，尽管通用模型在不断进步，但垂直应用在专业性、响应速度和情绪价值提供上仍有独特优势。
Seede AI则走了一条不同的路，他们专注于“代码生图”，即通过大模型直接编写代码来搞定排版和设计。创始人杨沐锦对Gemini 3的审美能力提升表示惊喜。他提到，Gemini 3在排版设计上有了质的飞跃，能够处理复杂的纹理、光影和图层叠加效果，甚至能够构建统一的设计系统。杨沐锦认为，对于创业公司而言，Gemini 3等通用模型的进步反而提供了更多机会，他们可以利用这些模型快速迭代产品，寻找更好的应用场景。
GameSkill则是一家提供端侧AI教练服务的公司，能够全程陪玩并赛后指导复盘。创始人陈迪对Gemini 3的能力持保留态度。他认为，尽管通用模型在不断进步，但在特定游戏内的实时陪练场景下，端侧模型通过精巧的技术设计仍能实现超越。GameSkill通过大量高质量标注游戏数据训练出的教练模型，在个性化适配和跨游戏身份连续性上具有独特优势。
Hyper3D.AI是一家3D生成大模型公司，用户可用一句话或一张图生成3D模型。CTO张启煊对Gemini 3的3D能力表示了理性看待。他认为，Gemini 3在3D理解上有了显著提升，但真正的3D生成能力仍有待提高。他提到，目前Gemini 3的“3D生成案例”主要局限于从网上下载模型、用代码生成简单模型或描述体素等层面。然而，这一能力对于结合真正的3D生成模型完成更复杂场景搭建等任务具有重要意义。
Soon则是一家专注于游戏专精模型的公司，以“无需传统抽卡、直接商业化落地”为优势。创始人谭凯对Gemini 3对游戏行业的影响持谨慎态度。他认为，Gemini 3对游戏Agent开发的影响有限，更多是效率增量而非商业化跃迁。他看重的是Gemini 3在推理与规划、工具调用稳定性等方面的能力，这些能力可以与SoonFX数值引擎协同强化数值生成和修改能力。然而，谭凯也指出，当前模型更多是在复刻既有产物，难以形成生产闭环，对行业并无实质提升。
最后，Gambo作为世界上第一个游戏编程智能体公司，用户只需通过简单文字描述即可快速生成完整游戏。创始人周卓泉对Gemini 3的核心提升表示认可，特别是在视觉理解能力和图形绘制能力上。然而，他也指出，尽管Gemini 3在这些方面有了显著提升，但仍远远无法满足游戏对复杂游戏资产的需求。他通过实际测试比较了Gemini 3和Claude 4.5在生成街霸游戏角色上的表现，发现两者均无法达到游戏对游戏资产的要求。
