Dean 認為，Gemini 3 的發佈並非僅僅是基準分數的提升，而是一場徹底改變 AI 使用方式的典範轉移。
信號一：從參數競爭轉向仿效大腦 (效率與設計)
Dean 指出，傳統 AI 模型存在極大的浪費。...他以人類大腦為例進行類比：當你在上英文課時，大腦只使用處理語言的部分；當你開車時，這部分則會被關閉，集中能量觀察路況和控制身體。AI 模型理應以同樣的方式運作。
信號二：AI 不僅是回答問題 (自主行動)
如果說第一個信號是關於模型內部如何變得更智慧，那麼第二個信號則是關於 AI 開始為使用者「做事」。...他以一個將手寫韓文、英文食譜老照片轉換為雙語網站的案例進行演示。使用者只需表達一個簡單的要求，Gemini 3 便能自行分解任務：掃描辨識文字、翻譯、自動生成網站版面、甚至搭配 AI 生成的插圖。使用者無需再像過去一樣指示 AI 每一步驟「先辨識、後翻譯、再排版」，只需陳述目標，角色就從「使用者」轉變為「指揮官」。
信號三：決定 AI 能否普及化的關鍵 (可負擔性)
第三個信號是關於如何使 AI 真正變得平價且普及化，這被認為是最容易被忽略但可能最關鍵的因素。
解決方案分為硬體和算法兩個方面：
1. TPU(硬體)：Google 從 2015 年開始投入使用專為機器學習設計的 TPU，極限優化低精度線性代數運算。第一代 TPU 比當時的 CPU 和 GPU 快 15 至 30 倍，能源效率高 30 至 80 倍。最新的第七代 Ironwood TPU 與第二代相比，效能提升了 3,600 倍。
2. 蒸餾 (Distillation，算法)：這項技術的核心是讓大型模型充當老師，教導小型模型。透過蒸餾，小型模型僅使用 3% 的訓練數據，就能達到接近使用 100% 數據時的準確率。這使得 Gemini 能夠在雲端訓練出大型模型，並透過蒸餾將其部署到手機上，在參數只有十分之一的情況下，仍保留超過 80% 的能力。