本文來自微信公眾號(hào)：王智遠(yuǎn)，作者：王智遠(yuǎn)，題圖來自：AI生成

上周，被谷歌 I/O 發(fā)布會(huì)“刷屏”了。

各種重磅模型、產(chǎn)品更新、技術(shù)演示，還有關(guān)于“谷歌又領(lǐng)先了”的討論，在朋友圈鋪天蓋地。這些內(nèi)容，大家已經(jīng)看得不少，這里也不再多講。

但如果只盯著功能細(xì)節(jié)和技術(shù)亮點(diǎn)，就很容易陷入局部，忽略背后更深層的動(dòng)因。

這場(chǎng)發(fā)布會(huì)看似遙遠(yuǎn)，并不只是谷歌一家的技術(shù)秀場(chǎng)。它更像是一個(gè)信號(hào)，一面鏡子，映照出全球 AI 競(jìng)爭(zhēng)中一個(gè)重要玩家的戰(zhàn)略方向。

所以，一周過去了，得用更理性的思維來追問一下：回顧谷歌I/O發(fā)布會(huì)，以及它的產(chǎn)品和技術(shù)路線，到底給中國(guó)企業(yè)帶來了哪些啟示和挑戰(zhàn)？

一

還是先說一個(gè)詞：AI原生（AI-Native）。什么意思呢？

不是說你在產(chǎn)品上加個(gè)“AI按鈕”就完事了，要從底層架構(gòu)開始，用AI的思維重新設(shè)計(jì)整個(gè)產(chǎn)品邏輯。

就像蓋房子。過去做法先把結(jié)構(gòu)搭起來，再往里面裝智能設(shè)備；而現(xiàn)在，谷歌已經(jīng)從地基開始，把 AI 當(dāng)作整棟建筑的核心支撐。它的產(chǎn)品，必須“長(zhǎng)”在 AI 之上。

I/O 發(fā)布會(huì)核心戰(zhàn)略也很清楚：讓 AI 像空氣一樣無處不在；無論是搜索、語(yǔ)音助手、辦公套件、安卓系統(tǒng)，還是手機(jī)等終端設(shè)備，處處必須有 AI 的影子。

這釋放了一個(gè)信號(hào)：

AI 不再是某個(gè)模型或應(yīng)用的事，它必須成為企業(yè)整體業(yè)務(wù)鏈條中的核心部分，滲透到每一個(gè)產(chǎn)品、每一項(xiàng)服務(wù)的基因里。

那么問題來了：中國(guó)企業(yè)要怎么跟上這個(gè)趨勢(shì)？

首先，得有足夠強(qiáng)的技術(shù)能力。其二，內(nèi)部協(xié)作機(jī)制也要夠靈活，組織要有變革意識(shí)，能打破部門壁壘，才能真正把 AI 思維貫穿到產(chǎn)品研發(fā)的各個(gè)環(huán)節(jié)。

當(dāng)AI嵌入產(chǎn)品之后，下一步的關(guān)鍵是什么？谷歌重點(diǎn)展示了Gemini系列模型，在文本、圖像、音頻、視頻等多個(gè)模態(tài)下的理解和生成能力。

這預(yù)示一個(gè)方向：未來通用智能，應(yīng)該是 AI 能像人一樣，通過自然語(yǔ)言感知世界、與人互動(dòng)。簡(jiǎn)單來說，三個(gè)字：會(huì)看、會(huì)聽、會(huì)說 。

對(duì)中國(guó)的大模型來說，這是挑戰(zhàn)，也是機(jī)會(huì)。

要在真實(shí)場(chǎng)景中反應(yīng)更快、判斷更準(zhǔn)，才能做出更聰明、更貼近用戶的產(chǎn)品。比如：你拿起手機(jī)，拍張照片問 AI：“這是什么？”AI能立刻理解并給出答案，這才是未來真正的競(jìng)爭(zhēng)力。

聽起來很爽，但做起來可不容易。

訓(xùn)練、維護(hù)一個(gè)多模態(tài)大模型，需要大量資源、海量高質(zhì)量數(shù)據(jù)，還得有一支頂尖的 AI 團(tuán)隊(duì)。而在中國(guó)，我們?cè)跀?shù)據(jù)合規(guī)、倫理治理等方面，還有很多工作要做。

除了看得見、聽得懂、說得清，谷歌還把 AI 工具升級(jí)成了更有自主性的“智能體”。

他們提出的 Agentic AI（智能體）理念，意思是：AI 不能只被動(dòng)回答問題，還要能主動(dòng)理解你的意圖、規(guī)劃任務(wù)、調(diào)用工具，完成一系列復(fù)雜操作。

這將是 AI 應(yīng)用的一次躍遷。比如：你出差，AI 可以自動(dòng)幫你訂機(jī)票、選酒店、規(guī)劃行程，你幾乎不用操心。

那我們?cè)撛趺磻?yīng)對(duì)？

關(guān)鍵在于構(gòu)建具備“智能體”能力的系統(tǒng)。這不僅要求模型能推理、記憶、調(diào)用工具，還要有安全可靠的決策機(jī)制。相比簡(jiǎn)單生成式 AI，這完全是另一個(gè)難度層級(jí)。

目前，中國(guó)在這方面還在起步階段，核心技術(shù)、工程落地都需要持續(xù)探索。

再來看谷歌的另一招：生態(tài)布局。

從云服務(wù)到 AI 平臺(tái)，再到各類開發(fā)者工具，谷歌正在打造一個(gè)開放、協(xié)作、共創(chuàng)的生態(tài)系統(tǒng)。

這也說明一個(gè)問題：只有開放，才能做大 AI 這塊蛋糕；只有吸引全球開發(fā)者參與進(jìn)來，才能讓 AI 真正落地到各行各業(yè)。

但我們也要承認(rèn)，這方面還有差距。谷歌擁有全球最大的開源社區(qū)和成熟的開源文化，在技術(shù)文檔、社區(qū)支持、平臺(tái)穩(wěn)定性方面已經(jīng)是行業(yè)標(biāo)桿。

中國(guó)企業(yè)想在全球范圍內(nèi)吸引開發(fā)者，除模型本身要強(qiáng)，還要提供更高水平的工具鏈，建立更有活力的技術(shù)社區(qū)。這條路，確實(shí)不短。

還有一個(gè)趨勢(shì)值得重視：軟硬結(jié)合。

谷歌這次在 Pixel 手機(jī)、Nest 智能家居設(shè)備上的深度整合 AI 能力，釋放出一個(gè)強(qiáng)烈信號(hào)：AI 與硬件的結(jié)合，正在迎來爆發(fā)期。

對(duì)于華為、小米這樣本身?yè)碛型暾布鷳B(tài)的企業(yè)來說，是一個(gè)重要機(jī)會(huì)；未來，隨著 AI 在智能手機(jī)、智能家居、智能汽車等終端設(shè)備中的廣泛應(yīng)用，更多創(chuàng)新場(chǎng)景和商業(yè)模式將被激活。

但前提是，我們必須在操作系統(tǒng)、芯片、本地計(jì)算等環(huán)節(jié)持續(xù)突破，才能真正把AI落地。

所以，我認(rèn)為谷歌IO大會(huì)是對(duì)中國(guó)AI企業(yè)的一次“期中考試”。他的戰(zhàn)略意圖，描繪了AI的五個(gè)方向：

AI要成為底層操作系統(tǒng)、多模態(tài)要升級(jí)、智能體驅(qū)動(dòng)，讓AI自主決策；開發(fā)生態(tài)，共建技術(shù)社區(qū)；五，軟硬一起，打造端到端的體驗(yàn)，這些既是機(jī)會(huì)，也是挑戰(zhàn)。

二

不管 AI 技術(shù)多先進(jìn)、產(chǎn)品多炫酷，做企業(yè)終究不是為了情懷，而是要解決一個(gè)根本問題：AI 能力，到底怎么轉(zhuǎn)化為實(shí)實(shí)在在的收入？

換句話說，當(dāng)AI像空氣一樣無處不在時(shí)，誰(shuí)還能從“空氣”里挖出金子來？谷歌在I/O 發(fā)布會(huì)上，給出了兩個(gè)非常明確的答案。

第一個(gè)答案是：為開發(fā)者和企業(yè)提供工具平臺(tái)。

比如 Google Cloud 上的 Vertex AI 平臺(tái)，把強(qiáng)大的 AI 功能開放出來，讓全球企業(yè)和開發(fā)者都能使用；這樣不僅降低了 AI 的使用門檻，也讓谷歌成為各行各業(yè) AI 基礎(chǔ)設(shè)施的重要一環(huán)。

它的盈利方式也很直接：通過算力收費(fèi)、API 調(diào)用等方式，持續(xù)獲得收益。

第二個(gè)答案是：通過產(chǎn)品體驗(yàn)升級(jí)帶動(dòng)商業(yè)轉(zhuǎn)化。

谷歌把 AI 深度集成到搜索、辦公、手機(jī)等各類產(chǎn)品中，目的很明確：讓用戶覺得產(chǎn)品更好用了，愿意為高級(jí)功能付費(fèi)，或者接受更多廣告展示。

這兩條路徑說明了一個(gè)道理：想讓 AI 變成錢，就得一手抓平臺(tái)建設(shè)，一手抓產(chǎn)品落地。

所以，這種平臺(tái)加產(chǎn)品驅(qū)動(dòng)的雙輪模式，對(duì)中國(guó)大模型公司來說有什么參考項(xiàng)的？

我覺得：第一點(diǎn)是生態(tài)為王。

中國(guó)大模型公司也要有自己的“地盤”。能不能像谷歌那樣，建立一個(gè)開放的 AI 平臺(tái)，吸引大量開發(fā)者在上面開發(fā)應(yīng)用。

這不是單純的技術(shù)問題，而是一個(gè)要從戰(zhàn)略層面去規(guī)劃的事情。

另一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)是：深入具體場(chǎng)景。

光靠提供一些基礎(chǔ) API 接口，很難建立起真正的競(jìng)爭(zhēng)壁壘；中國(guó)企業(yè)應(yīng)該思考的是，如何把 AI 真正融入自己擅長(zhǎng)的行業(yè)，比如：電商、金融、醫(yī)療等領(lǐng)域，提供一套完整的解決方案，而不是簡(jiǎn)單地“賣技術(shù)”。

然后是差異化的競(jìng)爭(zhēng)。

中國(guó)企業(yè)很難復(fù)制谷歌那種大規(guī)模投資模式，但也意味著，有機(jī)會(huì)在某些細(xì)分市場(chǎng)上做出特色；與其追求大而全的通用模型，不如專注于特定場(chǎng)景，找到屬于自己的藍(lán)海。

當(dāng)然，這里也有幾個(gè)現(xiàn)實(shí)問題需要注意。

比如：不要盲目依賴通用模型的API收費(fèi)模式；高昂的計(jì)算成本已經(jīng)讓很多國(guó)際公司苦不堪言，如果中國(guó)企業(yè)也走這條路，會(huì)陷入長(zhǎng)期虧損的困境。

還有一個(gè)老問題：用戶的付費(fèi)習(xí)慣。

谷歌可以通過“免費(fèi)+增值服務(wù)”的方式實(shí)現(xiàn)盈利，但在中國(guó)市場(chǎng)，用戶對(duì)付費(fèi)服務(wù)的接受度相對(duì)較低。因此，如何在免費(fèi)的基礎(chǔ)上探索可持續(xù)的商業(yè)模式，是一個(gè)必須認(rèn)真思考的問題。

所以，我認(rèn)為：AI 的商業(yè)化，不只是技術(shù)問題，更是關(guān)于如何構(gòu)建生態(tài)、如何深耕場(chǎng)景、如何創(chuàng)新商業(yè)模式的戰(zhàn)略命題。

中國(guó)公司，可能要找到自己的“商業(yè)目標(biāo)北極星”。

三

除了搞錢，還有一個(gè)關(guān)鍵問題要思考：如何在創(chuàng)造商業(yè)價(jià)值的同時(shí)，同步提升自身的核心能力？

谷歌在這方面的布局很典型。

它之所以能持續(xù)領(lǐng)先，并不是靠一個(gè)模型或者一堆數(shù)據(jù)，而是建立了一整套完整的體系：從底層芯片（TPU）、海量數(shù)據(jù)積累、頂尖算法人才，到長(zhǎng)期巨額的研發(fā)投入，全都打通了。

這種“堆棧式”優(yōu)勢(shì)，短時(shí)間內(nèi)很難被中國(guó)復(fù)制。

那我們呢？芯片目前還不夠先進(jìn)，算力成本高，數(shù)據(jù)管理還在完善……在這種不對(duì)稱的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境下，企業(yè)必須想清楚一件事：與其追求全面追趕，不如找到適合自己的特色路徑。

我想到一個(gè)詞叫“自主創(chuàng)新”，這是國(guó)家也在推的方向。

說白了：不能再一味地追著谷歌、OpenAI這些巨頭跑，是時(shí)候換個(gè)思路了，比如：高效利舊 + 國(guó)產(chǎn)替代。

什么意思？

模型不是越大越好，而是越合適越好。與其砸錢訓(xùn)練一個(gè)動(dòng)不動(dòng)千億參數(shù)的大模型，不如在特定任務(wù)上下功夫，讓小模型也能干大事。

就像在螺絲殼里蓋廠房，只要設(shè)計(jì)得好，照樣能跑得飛起，還能走出一條不一樣的路。一句話總結(jié)即：小模型玩起來。

然后，國(guó)產(chǎn)芯片要用起來。華為昇騰、寒武紀(jì)、燧原……這些國(guó)產(chǎn)芯片起步晚，性能可能還趕不上英偉達(dá)，但我們也不能一直等國(guó)外芯片降價(jià)或松綁。

關(guān)鍵問題是：我們的模型能不能運(yùn)行在這些國(guó)產(chǎn)芯片上？如果能在上面調(diào)優(yōu)、部署，就有可能逐步建立起一套自主可控的技術(shù)體系。

換句話說，我們要兩條腿走路：一邊用成熟的國(guó)外芯片支撐當(dāng)前業(yè)務(wù)，一邊用國(guó)產(chǎn)芯片練手、打磨技術(shù)，這樣才能避免在關(guān)鍵時(shí)刻被“卡脖子”。

當(dāng)然，光有算力還不夠，數(shù)據(jù)才是真正的金礦 。

谷歌為什么模型更新快、效果好？因?yàn)樗澈笥幸徽嫶蟮幕ヂ?lián)網(wǎng)生態(tài)，形成了一個(gè)“數(shù)據(jù)飛輪”。

什么飛輪？

用戶越多，數(shù)據(jù)越多；數(shù)據(jù)越多，語(yǔ)料質(zhì)量越高，模型越聰明；模型越聰明，用戶越愿意用，變現(xiàn)能力越強(qiáng)，數(shù)據(jù)進(jìn)一步積累......

我們也有很多數(shù)據(jù)，但問題是：質(zhì)量不高、標(biāo)注不規(guī)范、整合能力弱。

這就要換個(gè)思路來看數(shù)據(jù)：

不要想著收集全世界的數(shù)據(jù)，而是聚焦那些高質(zhì)量、高價(jià)值的行業(yè)垂直數(shù)據(jù)。比如：醫(yī)療影像、工業(yè)質(zhì)檢、城市管理這些領(lǐng)域，結(jié)合行業(yè)know-how，把數(shù)據(jù)整理成標(biāo)準(zhǔn)、可復(fù)用的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，就能形成自己的壁壘。

除了數(shù)據(jù)，算法層面也要持續(xù)優(yōu)化 ；谷歌在基礎(chǔ)研究方面確實(shí)領(lǐng)先，既有頂級(jí)科學(xué)家團(tuán)隊(duì)，又有長(zhǎng)期研發(fā)投入，如果我們還在通用大模型上硬剛，基本沒有勝算。

那怎么辦？

應(yīng)該把重點(diǎn)轉(zhuǎn)向行業(yè)大模型 ，一邊用高質(zhì)量數(shù)據(jù)訓(xùn)練輕量級(jí)模型，一邊探索 AI Agent（智能體）的可能性。

這樣，在終端設(shè)備上也能運(yùn)行良好，成本低、速度快、部署靈活，更能解決實(shí)際問題。這或許正是中國(guó)企業(yè)的獨(dú)特機(jī)會(huì)。

換句話說：

在算力上，要高效利用現(xiàn)有資源，同時(shí)積極采用國(guó)產(chǎn)替代方案；數(shù)據(jù)與算法上，要構(gòu)建閉環(huán)場(chǎng)景，確保數(shù)據(jù)的有效積累與模型的持續(xù)優(yōu)化；技術(shù)方向上，要深耕行業(yè)模型，開發(fā)輕量化解決方案，探索智能體的應(yīng)用空間。

一句話總結(jié)即：揚(yáng)長(zhǎng)避短，不盲目追求“大而全”，專注“專而精”和“特而強(qiáng)”；只要找準(zhǔn)方向，中國(guó) AI 企業(yè)完全有可能在全球競(jìng)爭(zhēng)中，找到屬于自己的破局點(diǎn)。

不過，還有一個(gè)現(xiàn)實(shí)問題擺在眼前：百度、阿里、騰訊、字節(jié)……各家優(yōu)劣勢(shì)不同，誰(shuí)會(huì)成為中國(guó)的“AI Google”？

我認(rèn)為，這個(gè)問題的答案，不在誰(shuí)能復(fù)制谷歌的成功模式，而在如何定義自己的突圍方式。

或許，最終勝出的：不是那個(gè)最像谷歌的企業(yè)，而是綜合實(shí)力最強(qiáng)、戰(zhàn)略清晰、執(zhí)行最堅(jiān)定的公司。

你怎么看？

本文來自微信公眾號(hào)：王智遠(yuǎn)，作者：王智遠(yuǎn)

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