對于谷歌(Google)而言,剛剛過去的一周可以看作其人工智能戰略轉型的關鍵節點。隨著 Gemini 3 的正式發布,以及名為 Nano Banana Pro 的新模型在社交媒體與開發者社區中迅速走紅,這家科技公司正在重新找回自己在 AI 領域的節奏與底氣。
在 Google DeepMind 發布的最新一期《Release Notes》播客中,Alphabet 兼谷歌首席執行官桑達爾·皮查伊(Sundar Pichai)與主持人洛根·基爾帕特里克(Logan Kilpatrick)進行了一次持續近一個小時的對話。
這次訪談既回顧了 Gemini 系列模型的演進,也透露出谷歌在基礎設施、終端系統和長周期項目上的布局思路。
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圖丨相關播客(來源:Youtube)
在對話中,皮查伊不斷強調,當前的集中發布并不是“突然爆發”,而是基于過去近十年圍繞全棧 AI 所做的投入與調整。在外界看來,谷歌近兩年的動作常常被放進與競爭對手的“軍備競賽”敘事之中,但在他的表述里,谷歌試圖構建的是一個由 Gemini 串聯起的龐大生態系統,讓 AI 像基礎設施一樣滲透進搜索、云計算、Waymo 自動駕駛以及各類終端設備。
從“AI-first”到“被迫加速”
皮查伊喜歡把今天的一切追溯到 2012 年那篇“識貓”論文。Google Brain 團隊當時用深度學習識別 YouTube 視頻里的貓,被視為業界第一次具有標志意義的大規模深度網絡實驗;2014 年,谷歌收購 DeepMind;2016 年年初,AlphaGo 擊敗李世石;同年 5 月,第一代張量處理器 TPU(Tensor Processing Unit,張量處理芯片)發布。
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圖丨相關論文(來源:Google)
“2016 年我要求整個公司轉向‘AI-first’,”他在播客里回憶,當時已經能“很清楚地感覺到我們正在經歷一個新的平臺遷移”。
在這個判斷背后,是一次關于技術棧的押注:從自研芯片到云端基礎設施,再到搜索、Android、YouTube 等應用層產品,都要按照 AI 優先的思路重新搭建。
問題在于,當 ChatGPT 在 2022 年底突然出現在公眾面前時,這個“AI-first”并沒有在面向消費者的產品形態上體現出預期中的領先。
OpenAI 把一個尚會“胡說八道”的聊天機器人首先推向大眾,而谷歌內部類似項目仍被困在“安全風險”和“社會影響”的內部審查流程中。相關報道顯示,在 ChatGPT 發布后,谷歌高層啟動了一個 100 天沖刺計劃,希望用 Bard 迅速回應微軟-OpenAI 聯盟的攻勢。
為了趕在 Bing 新版發布前一天搶先亮相,Bard 在 2023 年 2 月匆忙開放測試,卻在營銷示例中搞錯了詹姆斯·韋伯太空望遠鏡的“第一張系外行星照片”,引發股價大跌和內部士氣波動。
負責審核的團隊隨后抱怨,生成式產品“以任何代價上線”的壓力,使得原本層層把關的流程被壓縮甚至繞過;從 Bard 到早期版本的 Gemini 圖像生成器,再到 AI Overviews,外界看到的,是一個頻繁在細節上出錯的谷歌。
這與皮查伊在最初幾年強調的穩健形成了鮮明對比——多年來,谷歌正是因為擔心偏見、幻覺和監管風險,而遲遲不愿像初創公司那樣在未經充分驗證的情況下大規模放出產品。
這種反差最終逼迫公司做出結構性調整。2023 年,谷歌將 Brain 與 DeepMind 合并為新的 Google DeepMind(GDM),由 Demis Hassabis 統一負責基礎模型研發,明確以 Gemini 為核心路線,把此前分散在各個團隊的語言、視覺、多模態研究整合到一個旗艦項目之下,同時大幅增加在基礎設施、數據中心以及 TPU 和 GPU 上的投入在山景城,GDM 搬進了全新的高安全等級圓頂建筑 Gradient Canopy,與皮查伊的辦公室在同一層。
聯合創始人謝爾蓋·布林(Sergey Brin)成為這里的常客,管理層也要求更多的線下協作時間。與谷歌慣常的開放氛圍不同,大多數其他員工不被允許進入 Gradient Canopy,也無法訪問 GDM 的關鍵訓練代碼。
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圖丨 Gradient Canopy(來源:Google)
在這棟建筑里,一度重新出現了類似谷歌草創時期的氛圍。皮查伊特別提到其中一個被稱為“藍色微廚房”(Blue MK)的空間,他將其視為谷歌 AI 創新的縮影。
“那里讓我想起了 Google 的早期。Sergey(謝爾蓋·布林)、Jeff Dean、Sanjay 等人以前常在那里自己做濃縮咖啡,討論并行程序。那里充滿了思想的碰撞。”在他看來,這種在同一空間內的高密度溝通,是后續技術路線逐漸收斂、節奏逐步統一的重要推動力。
這些變化在 2023 年底 Gemini 1.0 發布時開始顯現成效,并在隨后一年中通過 Gemini 1.5 的長上下文(Long Context)能力逐步追平對手。在長文檔理解、代碼分析等場景中,Gemini 的表現明顯改善。
而到了 2025 年末,隨著 Gemini 3 的問世,皮查伊終于有足夠理由表示,谷歌不僅完成了追趕,而且開始嘗試重新設定比賽的節奏。
Gemini 3 作為“統一線程”
如果單純從公開的技術指標來看,Gemini 3 的確是一代跨越幅度較大的模型。根據谷歌披露的數據,它在 WebDev Arena、SWE-bench 等編碼和工具使用基準上,相比 Gemini 2.5 Pro 有明顯提升,在多類綜合推理基準上也刷新了前沿模型的表現。
不過,對谷歌而言,這一代模型更重要的意義,在于它被塑造成谷歌產品線的“統一線程”。在公司內部的規劃中,Gemini 不再只是某個聊天機器人或獨立 API,而是貫穿多個層級的基礎組件。
在消費端,搜索中的 AI 模式和 AI Overviews 已逐步切換至由 Gemini 3 提供支持;Gemini 應用以及 Android 系統中的部分智能功能,也以這一代模型為主。
在企業端,Workspace 中的寫作助手、文檔摘要、演示文稿生成等功能,統一基于 Gemini 模型系列。在云端,Vertex AI 和 Gemini API 面向開發者開放同一組模型,既服務于聊天應用,也支持代碼、搜索和數據處理等多種場景。
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圖丨 Google 搜索中的 Gemini 3(來源:Google)
這種“同步切換”的方式,直接反映了谷歌在分發上的優勢。單從獨立應用的下載量看,Gemini 仍落后于 ChatGPT,但谷歌通過搜索、瀏覽器和 Workspace 將生成式功能嵌入既有入口,使得 Gemini 能在較短時間內覆蓋龐大的存量用戶群。
根據公司對外披露的數據,AI Overviews 已經在數十個市場落地,覆蓋數十億級用戶;Gemini 在 Workspace 中的付費使用者和 API 調用量,也成為 Google Cloud 新增收入的重要來源之一。
在皮查伊的敘述中,這背后依托的,是谷歌多年來構建的“全棧”能力。所謂全棧,指的是從底層芯片(TPU)、到數據中心基礎設施、再到中間層模型(Gemini)、以及最上層應用(Search、YouTube、Waymo)的高度一體化與可控性。
“人們往往只看到應用層的熱鬧,卻忽略了底層的積累,”他在節目中說,“如果你退一步看,正是這種全棧方法,讓每一層的創新都能貫穿整個系統,最終流向頂層。”
最典型的例子是 TPU(Tensor Processing Unit,張量處理單元)。早在十多年前,谷歌就開始針對自家 AI 負載設計專用芯片,這在當時被視為一種投入巨大的“偏執選擇”。而在英偉達(Nvidia)GPU 供應緊張、價格居高不下的今天,TPU 成為了谷歌最重要的戰略資產之一。
這項資產不僅支撐了谷歌自身對 Gemini 的訓練和部署,也開始對外釋放影響力。近期有消息傳出,Meta 正在與谷歌洽談,計劃自 2027 年起在其數據中心中使用谷歌的芯片。
這不僅意味著 Google Cloud 在重點客戶上的一次擴展,也標志著谷歌從過去相對封閉的算力生態,逐步走向面向同行開放的芯片和基礎設施供應商角色;與 Anthropic 高達數十億美元的 TPU 合作協議,更是這一趨勢的直接例證。
“當你控制了全棧,你就擁有了乘數效應,”皮查伊在訪談中總結,“你改進了基礎設施,預訓練就更快;你在模型層面的優化,又能直接反映在產品的生成式界面上。”
從太空算力到 Aluminium OS:全棧向兩端延伸
在訪談中,皮查伊還談及了谷歌在更長周期上的探索。在基礎設施一端,2025 年 11 月,公司在研究博客中公布了 Project Suncatcher 的初步設想:通過在近地軌道部署由太陽能驅動的衛星,在太空中構建一個由 Trillium TPU 組成的小型算力集群。
根據公開信息,首批搭載四顆 TPU 的試驗衛星預計在 2027 年發射,遠期目標是擴展到由幾十顆衛星構成的陣列。
從成熟度看,這仍處于早期研究階段,距離規模化落地還有相當距離。但項目本身折射出谷歌對未來約束條件的判斷:如果大模型訓練與推理長期維持高能耗、高成本特征,那么單純在地面擴建數據中心的方式會遇到愈發明顯的瓶頸,利用太空中的持續太陽能和不同的散熱條件,至少為下一階段算力布局提供了一種可探索的路徑。
此外,在更貼近用戶的一端,近期有消息傳出谷歌正在推進一個代號為 Aluminium OS(ALOS)的新系統。根據公開招聘信息和相關報道,這一項目以 Android 為基礎,吸收 ChromeOS 的部分能力,目標是為手機、平板和 PC 設備提供統一的平臺。
招聘啟事中明確寫明,Aluminium 將“以 AI 為核心構建”,未來將運行在筆記本、可拆卸設備、平板和電視盒子等多種形態之上,并在相當一段時間內與 ChromeOS 并存,逐步完成遷移。
如果這一規劃按預期推進,Gemini 將不再只以應用形式出現,而是成為操作系統的一個基礎能力:窗口管理、通知體系、文件與搜索、輸入方式和助手功能,都將圍繞 AI 重新設計。
對谷歌而言,這相當于在桌面和筆記本電腦上,再做一次類似 Android 在智能手機時代扮演過的角色,只是這一次,AI 能力被前置到了更接近系統底層的位置。
另一方面,基于 Gemini 多模態能力的 Gemini Robotics 項目,則試圖將這套模型進一步擴展到物理世界,讓機器人能夠在云端統一“視覺-語言-動作”表示,理解自然語言指令并執行相對復雜的操作。
谷歌已經在倉儲、實驗室和模擬家居環境中進行了一系列實驗,驗證將大模型作為機器人“高層控制器”的可行性。
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圖丨 Gemini Robotics 項目(來源:Google)
橫向展開來看,這些項目構成了皮查伊所說“全棧戰略”的不同側面:底層是 TPU 以及未來可能部分上移到太空中的新型算力;中間是包括 Gemini 3 在內的一系列模型及其云端服務;上層則是搜索、YouTube、Workspace、地圖、Android/Aluminium OS 與 Waymo 等面向終端的產品。
這種全棧布局的直接好處在于,谷歌可以在更大程度上掌控技術和產品的節奏。一方面,谷歌不必完全依賴外部芯片供應商,可以自主安排模型訓練與推理能力的演進節奏;另一方面,它掌握著全球范圍內最重要的一批分發入口,即便 Gemini 應用本身的下載量暫時落后,搜索、Chrome、Gmail 和 Android 等入口仍牢牢掌握在自己手中。
反超之后的問題
當然,這一切并不意味著谷歌已經沒有壓力。
除去其他 AI 巨頭在模型和平臺上的競爭不談,搜索業務作為谷歌立身之本,很難不受到生成式搜索形態的影響。AI Overviews 讓用戶在搜索結果頁上就能獲得高度概括的答案,顯然會減少一部分外鏈點擊。
出版商和內容網站擔心,哪怕總查詢量上升,他們獲得的流量卻在下降;Cloudflare 首席執行官甚至警告,如果不改變現有模式,“網絡的商業模式難以為繼”。
對監管者而言,谷歌一方面是“可能被 AI 浪潮沖擊的既有巨頭”,另一方面又是“有能力利用 AI 鞏固既有優勢的平臺”。
美國最新一輪反壟斷訴訟最終并未走向拆分,這在一定程度上是因為監管機構也把 OpenAI 和其他新玩家視為對谷歌市場力量的制衡因素。但一旦 AI 搜索和 AI 助手成為新的流量入口,圍繞數據使用、廣告展示與平臺責任的博弈,很可能會以新的形式回到臺面上。
在這些不確定性面前,皮查伊的回應仍然是“拉長時間軸”。他在訪談中反復提到,十年前押注 AI、YouTube 和云服務,是現在局面的前提;未來十年,他同樣看好量子計算、航空航天算力和機器人等更長線的方向。
“量子有一天會像今天的 AI 一樣令人興奮,”他說,“Sun Catcher、AlphaFold、Wing 無人機、機器人,這些都是需要二十年視角的項目。”
他也仍然愿意用 Waymo 做類比:“記住,現在你看到的是 Waymo 有史以來‘最差’的一刻,它只會越來越好。”在他看來,用 Gemini 3 做 Vibe Coding、用 Nano Banana Pro 生成信息圖、讓機器人執行自然語言命令的今天,同樣是這些工具“最差的一刻”——真正的臨界點還沒有到來。
從 2016 年那句“AI-first”到今天的 Gemini 3、Vibe Coding 和全棧戰略,谷歌用近十年的時間證明了一件事:在平臺遷移時期,擁有全棧技術和全球分發網絡本身并不能保證勝利,但至少可以避免過早被排除出局。
那些關于“谷歌會被 ChatGPT 淘汰”的判斷,已經顯得與現實不符。不過,在如何重塑搜索、如何為網絡生態和開發者提供相對公平的空間、以及如何在巨額算力投資與氣候成本之間尋找平衡這些問題上,這家公司仍未給出定論。
皮查伊顯然相信,只要那條從 TPU、太空數據中心、Gemini 模型一直延伸到 Vibe Coding 和日常搜索框的技術鏈路保持完整,谷歌就有機會在下一個十年繼續“厚積薄發”。而對于整個行業而言,更值得關注的問題是:當一個掌握全棧的參與者再次加速時,留給其他公司尋找差異化路徑的時間,還剩多少。
參考資料:
1.https://www.youtube.com/watch?v=iFqDyWFuw1c
2.https://www.wired.com/story/google-openai-gemini-chatgpt-artificial-intelligence/
3.https://www.businessinsider.com/google-openai-gemini-chatgpt-ai-search-future-web-2025-11
運營/排版:何晨龍
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