不到一周的時間，我數了數GoogleGemini的重磅利多，至少5個。不是AI應用的dau、tokens的線性利多，而是GoogleAI生態版圖的巨大擴張。Apple的AI選定了Gemini1月12日，Apple和Google發了個聯合聲明，Apple以後的"AI大腦"要用Gemini了。果粉之前的預期可是ChatGPT，結果呢？一年多過去，Apple官宣把核心AI基座換成了Google的Gemini。這個轉變的意義太大了。Apple全球有23.5億活躍裝置——iPhone、iPad、Mac等全家桶把OpenAI被踢出了核心圈。為什麼？Gemini是"原生多模態"架構，天生就能同時理解文字、圖片、聲音、視訊。Gemini 3 Pro/Flash更是靈活快捷適配各種差異化場景。Apple正在開發的那個"螢幕感知"功能——就是讓Siri能"看懂"你手機螢幕上顯示的內容然後幫你操作，用Gemini就順手得多。OpenAI的"泡沫論"和模型能力越來越難打動蘋果。Walmart和Shopify：Gemini的AI電商加速對Google來說，可能Walmart和Shopify的電商合作更有想像空間。1月11日，在紐約的零售業大會上，Walmart和Shopify幾乎同時宣佈跟Google深度合作。表面上看是"在Gemini裡能買東西了"，但實際上Google在幹一件意義更大的事：制定代理商務（Agentic Commerce）的行業標準。什麼是代理商務？簡單說就是：以後你不用再打開淘寶、京東、亞馬遜這些App了，直接跟AI說"幫我買個XX"，AI就替你下單、付款、安排配送。你只需要等著收貨。Google搞了個叫UCP的協議（Universal Commerce Protocol），讓所有商家都能用統一的格式接入AI。Walmart、Target、Best Buy、Home Depot這些零售巨頭都加入了，連Visa、Mastercard、American Express這些支付公司也進來了。這意味著什麼？意味著以後Gemini可能成為電商的大流量入口。你跟Gemini說"春季露營需要什麼裝備"，它不光告訴你需要帳篷、睡袋、戶外爐具，還能直接推薦Walmart的具體商品，你點一下就下單了，全程不用離開聊天介面。Walmart甚至承諾30分鐘內送達。這不就是亞馬遜最怕的事情嗎？以前大家買東西第一反應是打開亞馬遜搜尋，以後可能變成直接問Gemini，亞馬遜就被架空了。Shopify那邊更有意思。它有560萬商家，大部分是中小賣家。這些人以前想觸達消費者，要麼花錢打廣告，要麼入駐亞馬遜被抽成。現在通過Gemini，他們的商品能直接出現在AI對話裡。使用者可能在聊滑雪的時候，就順手買了某個小眾品牌的滑雪鏡，根本不知道這品牌的獨立站長什麼樣。Shopify自己披露的資料也很誇張：過去一年，AI驅動的購買增長了11倍，這AI電商的爆發力太猛了。打通自家Gmail的30億使用者1月8日，Gmail正式全面上線Gemini功能，郵件摘要、一鍵生成回覆、AI收件箱檢視。看似不是什麼高科技，但架不住使用者基數太可觀了。而且，美國Fortune媒體還披露了一個重要的資料：70%的企業使用者採納了Gemini的寫作建議，轉化率遠超行業預期。商業化路徑也很清晰：基礎AI功能免費提供，但高級功能如信箱提問、專業校對需訂閱Pro版本$19.99/月，或者AI Ultra版本$249.99/月。30億使用者裡那怕只有1%付費，那也是3000萬訂閱使用者，光Gmail一項每年就能帶來幾十億美元的增量收入。Google披露他們總訂閱使用者已經超過1.5億了（含Google One和YouTube Premium），過去15個月增長了50%，而且還在加速。端側巨頭三星：加大合作至8億裝置除了前面那四個合作，還有一個差點被我忽略的，是另外一家全球端側巨頭三星的合作。今年CES上，韓國三星聯合CEO TM Roh宣佈要把Galaxy AI裝置數量從去年的4億台，翻倍到8億台，包括手機、平板、手錶、智能家電。Galaxy AI的品牌認知度在一年內從30%飆升到80%。通過三星的分發管道，Google Gemini獲得了一個無需app下載的大規模硬體分發優勢。你想想這個畫面：全球最大的Android手機廠商，加上全球最大的iOS裝置（Apple），加上全球最大的智能音箱和電視生態（Google自己的），全都跑Gemini。這樣的端側分發優勢，OpenAI和微軟短期內根本沒法趕上。最後聊聊估值Alphabet在2025年全年股價漲了65%，是"Big Five"裡表現最好的。市值首次突破了4兆美元，坐穩了全球第二大的公司。華爾街給的評級幾乎全部唱多，目標價普遍在315-390美元之間。Cantor Fitzgerald：將Google評級上調至“超配”，目標價370美元，稱其為“所有AI交易的王者”（King of all AI trades）。理由是Google是唯一一家同時擁有晶片、模型、雲基礎設施和數十億使用者級應用（App）的全端巨頭。Wedbush：認為蘋果的交易是“巨大的勝利”（Monster Win），消除了籠罩在Google頭上的長期陰雲。Morgan Stanley：隨著AI應用變得越來越複雜，企業將傾向於使用Google這樣的一體化平台，從而推高Google Cloud的估值。投行們的邏輯很直接：Gemini月活6.5億，增速30%，比ChatGPT的6%快多了；雲業務同比增長34%，合同積壓1550億美元；再加上這一波戰略合作的協同效應還沒完全釋放。AI一天，人間一年。一年前，大家還在討論ChatGPT會不會顛覆Google搜尋。現在劇情反轉了。Google不但守住了搜尋，還通過Gemini殺進了Apple、三星的生態、Walmart的貨架、Shopify的中小企業店舖、Gmail的信箱。而且這還只是Gemini的生態起點。2026年會是"AI落地驗證年"。到底誰的技術更強、誰的生態更穩、誰的商業化更順，很快就能見分曉了。 (FinHub)

蘋果與Google達成為期數年的合作關係，將依託Gemini模型和Google的雲技術支援蘋果基礎模型，蘋果的聲明稱，經仔細評估，認為“Google的技術為蘋果基礎模型提供了最強大的基礎” 。早盤曾跌1%的Google母公司盤中轉漲並一度漲1.7%，盤初曾跌1%的蘋果也轉漲。蘋果公司確認，選定Google的Gemini 模型支援今年將面世的人工智慧（AI）新功能，包括新版的Siri功能。這一重磅消息推動Google母公司Alphabet周一股價止跌轉漲，市值史上首次突破4兆美元，成為繼輝達、微軟、蘋果之後第四家躋身這一超高市值的上市公司。美東時間12日周一，媒體援引蘋果的聲明稱，蘋果與Google達成為期數年的合作夥伴關係，蘋果將依託Google的Gemini模型和雲技術為未來的蘋果基礎模型（Apple Foundation Models）提供支援。消息公佈後，周一早盤曾跌1%的Alphabet股價迅速抹平跌幅，日內漲幅一度達到1.7%、漲至334.04美元，最終收漲超1%，連續三個交易日創收盤歷史新高，成功跨過4兆美元市值門檻。上周，Alphabet的市值剛超越蘋果，成為目前僅次於輝達的全球第二高市值公司。本周一盤初同樣一度跌1%的蘋果股價也小幅轉漲，收漲逾0.3%，在七連跌後兩連陽。這一合作標誌著蘋果在AI領域的重大戰略調整。雖然蘋果和Google在智慧型手機、作業系統和服務領域互為競爭對手，但兩家公司早已在搜尋業務上建立了合作關係。Google每年向蘋果支付數十億美元，以使其搜尋引擎成為蘋果產品的默認選項。Alphabet乘AI浪潮躋身4兆俱樂部Alphabet股價在2025年累計漲幅超過65%，成為美股科技七巨頭中表現最佳的股票，創下自2009年金融危機後股價翻倍以來的最大年度漲幅。這一強勁表現反映了投資者將該公司視為人工智慧領域的主要贏家。目前，只有輝達、蘋果和微軟的市值曾突破4兆美元大關。輝達和微軟於去年7月首次觸及這一里程碑，蘋果則在去年10月首次跨越這一門檻。不過，蘋果和微軟此後均已大幅跌破4兆美元關口。Alphabet的崛起得益於該公司在AI領域的全面佈局。去年11月，該公司推出了第七代張量處理單元Ironwood，這款定製AI晶片成為輝達產品的潛在替代選擇。去年12月，Google發佈的Gemini 3大語言模型獲得廣泛好評，在與OpenAI的GPT-5競爭中取得進展。上周，Google的市值自2019年以來首次超越蘋果。蘋果與Google合作詳情據本周一報導，與Google達成的多年合作協議將讓蘋果得以利用Gemini模型和Google雲技術支援未來版本的Apple Foundation Models。蘋果在聲明中寫道，經過仔細評估，蘋果認為“Google的技術為蘋果基礎模型提供了最強大的基礎，我們非常期待它將為使用者帶來的創新體驗。”不過，上述報導稱，新功能將於“今年晚些時候”推出，但蘋果的聲明並未提供具體時間表。蘋果和Google均未確認該協議的技術或財務條款。這一合作讓蘋果在AI領域的長期合作探索消息塵埃落定。去年8月曾有報導稱，蘋果正與Google就使用定製Gemini模型驅動新版Siri進行早期磋商。為了決定是繼續使用內部模型還是轉向合作夥伴，蘋果據稱同時開發了兩個版本的新Siri：代號為Linwood的版本由蘋果自有模型驅動，代號為Glenwood的版本則基於外部技術運行。據當時報導，為修復Siri的缺陷並讓已延遲推出的Siri AI功能順利面世，蘋果曾將Anthropic視為最佳合作對象，但Anthropic提出的財務條款要求促使蘋果擴大合作選擇範圍，除了Google和Anthropic，蘋果也在考慮與OpenAI合作。Google搶先在Gemini中引入廣告就在與蘋果達成合作的同時，Google上周日宣佈正在其AI購物工具中引入新的個性化廣告功能，標誌著科技巨頭在AI變現競賽中邁出關鍵一步。廣告主將能夠向通過GoogleAI模式準備購買商品的消費者提供專屬優惠，該模式由Gemini模型驅動。Google廣告與商務副總裁Vidhya Srinivasan表示，這是一個超越傳統搜尋廣告模式的新概念，使零售商能夠在最關鍵時刻向AI模式購物者提供價值以促成交易。Google的AI將根據使用者的購物行為和購買可能性來決定何時展示優惠。此舉正值AI聊天機器人對Google傳統"贊助"廣告位構成威脅之際，該廣告位每年為Google帶來數百億美元收入。包括OpenAI、微軟和Perplexity在內的AI公司在過去一年中競相在其聊天機器人中推出電商功能，以尋找從其成本高昂的AI產品中產生收入的新方式。 (invest wallstreet)

【新智元導讀】Google Gemini 資料聯合負責人 Andrew Dai 聯手蘋果首席研究科學家 Yinfei Yang，隱身創辦 AI 新秀 Elorian。首輪將融資 5000 萬美元，劍指「視覺推理」這個下一代大模型的核心問題。矽谷的 AI 創業熱潮中，最昂貴的籌碼永遠押注在最資深的「大腦」上。曾在Google DeepMind 效力長達 14 年的資深研究員 Andrew Dai，正在籌建一家名為 Elorian 的 AI 初創公司。這家尚不為人所知的公司，種子輪融資目標即高達 5000 萬美元。與 Andrew Dai 聯手的，是剛於去年 12 月離職的蘋果研究科學家 Yinfei Yang。這兩位分別來自Google和蘋果的技術老兵，正在試圖解決大模型領域的下一個核心問題：視覺推理（Visual Reasoning）。領投這輪融資的，極有可能是由前 CRV 普通合夥人 Max Gazor 創立的 Striker Venture Partners。如果交易達成，這將是矽谷近期最受矚目的早期融資之一，也再次印證了資本市場對於「Google畢業生」的瘋狂追捧。14 年，從 BERT 早期到 Gemini 幕後在 AI 研究圈，Andrew Dai 這個名字代表著一種「長期主義」。不同於那些在 Transformer 浪潮爆發後才匆匆入局的創業者，Andrew Dai 在Google的工號可以追溯到 2012 年。這意味著他完整經歷了深度學習從邊緣學科走向世界中心的整個周期。在他的 LinkedIn 履歷中，最引人注目的是他作為 Gemini 模型預訓練（Pre-training）資料工作的聯合負責人。在當前的大模型戰爭中，資料質量和預訓練策略被認為是決定模型智商上限的關鍵因素。能夠在這個核心環節擔任負責人，足以證明他在Google內部的權重。Andrew Dai 的學術貢獻不僅限於此。他曾與Google首席科學家 Jeff Dean 以及 Quoc V. Le（Google Brain 的傳奇人物）共同撰寫過多篇論文。早在 2015 年，他發表的一篇關於半監督序列學習（Semi-supervised Sequence Learning）的論文，就被認為對後來 OpenAI 的 GPT 系列模型產生了深遠的啟發。https://proceedings.neurips.cc/paper/2015/file/7137debd45ae4d0ab9aa953017286b20-Paper.pdf一位熟悉 Andrew Dai 的人士評價道：「他是語言模型的先驅之一，過去二十年一直專注於預訓練相關的研究。他最擅長的，就是如何從海量、嘈雜的資料來源中提煉出高品質的“知識”。」如果說 Andrew Dai 代表了Google在巨量資料處理上的暴力美學，那麼聯合創始人 Yinfei Yang 則帶來了蘋果係的精緻與多模態視角。Yinfei Yang 此前在蘋果機器學習團隊擔任首席研究科學家（Principal Research Scientist），主要參與蘋果自研 AI 模型的開發。在加入蘋果之前，他也曾在 Google Research 工作過四年，專注於多模態表示學習。他在圖像-文字共嵌入（Image-text Co-embedding）領域的專長，恰好填補了單純語言模型的感知短板。視覺推理不只是「看見」，更要「理解」Elorian 究竟想做什麼？根據 Andrew Dai 的說法，Elorian 並不是要再造一個 ChatGPT，而是要建構一個能夠「同時理解和處理文字、圖像、視訊和音訊」的原生多模態模型。目前的 AI 模型大多是基於文字訓練，再通過「補丁」的方式接入視覺能力。而 Elorian 的願景是建構一個天生的「通感者」。這種模型不再是將圖片轉化為文字標籤，而是像人類一樣，通過視覺直接感知物理世界的邏輯。「視覺推理」被認為是通向 AGI 的必經之路。Andrew Dai 提到，機器人將是 Elorian 技術的一個潛在應用場景，但他強調公司的願景遠不止於此。在矽谷的投資人眼中，這通常意味著 Elorian 瞄準的是 AI 智能體的廣闊市場——一個能夠像人類一樣看著電腦螢幕、理解圖形使用者介面（GUI）、處理退貨流程、稽核法律檔案、操作其他軟體的超級助手。它不需要你通過 API 喂給它資料，而是直接像你一樣「看」著 Excel 表格、「聽」著電話錄音，同時「讀」懂螢幕上的郵件，並即時做出決策。這就是 Elorian 試圖建構的未來。資本的邏輯為「血統」買單5000 萬美元的種子輪融資，在幾年前聽起來像是天方夜譚，但在今天的 AI 泡沫中，這似乎成了頂級團隊的「入場費」。正在與 Elorian 洽談領投的 Striker Venture Partners，本身也是一家極具話題性的新銳基金。其創始人 Max Gazor 曾是老牌風投 CRV 的合夥人，以眼光毒辣著稱。他在去年 10 月剛剛自立門戶，Elorian 很可能是該基金成立後的首批標誌性賭注之一。對於 Max Gazor 這樣的投資人來說，他們賭的不僅僅是技術路徑，更是「Google DeepMind + 蘋果」這種稀缺的基因組合。Google提供了大規模訓練基礎設施的經驗，而蘋果則有著將 AI 落地到具體產品的務實文化。Elorian 的出現，也折射出大模型戰場的轉移。第一階段的戰爭是關於「文字生成」，OpenAI 憑藉 ChatGPT 拔得頭籌；第二階段的戰爭則是關於「多模態理解」和「物理世界互動」。在這個新戰場上，無論是 Gemini 還是 GPT，都在瘋狂補課視覺能力。Elorian 作為一個初創公司，想要在巨頭的夾縫中生存，唯一的籌碼就是技術上的代差，或者在垂直場景（如複雜的視覺 Agent）上做到極致。在矽谷，每一個從巨頭出走的頂級研究員，都懷揣著一個「反叛」的夢想：用更小的團隊、更聚焦的資源，去顛覆老東家龐大而遲緩的官僚體系。Andrew Dai 離開了效力 14 年的Google，Yinfei Yang 離開了發佈 Apple 智能的蘋果。他們選擇了一條最艱難的路——試圖教會機器不僅「看見」世界，還要「看懂」世界。這讓人想起電腦視覺領域的一句老話：「攝影機只是眼睛，演算法才是靈魂。」而在 AI 的洪流中，真正稀缺的永遠不是算力，而是那些能夠透過資料的迷霧，看清未來方向的眼睛。 (新智元)

有技術的，幹不過有背景的？如果說AI故事的第一章叫作「技術的革命」，那麼第二章的主題，看起來越來越像「權力的遊戲」。王晶曾說，過去的香港，每個拍電影的都是有“背景”的。因此演員和導演往往身不由己，電影生意的競爭也往往是背景的競爭。AI生意越來越有這個意思。大家都帶著背景和資源，這裡是Google、微軟、Meta、字節、騰訊、阿里交鋒的修羅場。每一天，抖音用自己浩如煙海的流量鋪天蓋地推舉豆包。Google用全公司的資源，在一系列APP裡狂推自己的Gemini。這種巨頭之力，那怕優秀如Manus、OpenAI也難以對抗。2025年11月起，原本落後的Google迅速在性能和使用者上追趕上了ChatGPT，尤其是在多模態領域，已經反超OpenAI在各種評測中位居第一。奧特曼直言，Google的崛起給OpenAI帶來很大的壓力。曾經火遍全球的通用智能體Manus，也放棄了單打獨鬥，網際網路巨頭Meta選擇將收購Manus。Kimi、DeepSeek這些紅極一時的“當紅炸子雞”早已被豆包、元寶鋪天蓋地的流量壓了下去。在這個拼爹的世界裡，似乎只有超級巨頭才有上桌的資格。以小博大的故事在商業裡十分常見。那怕是騰訊、阿里、Google、蘋果，也經常在某個領域輸給創業公司。但在AI裡，這種故事好像顯得困難了許多。看能力，更看資源娛樂圈裡有一種說法，藝人只要給足飽和式的曝光，都能紅。這也是眼下AI領域的現狀。ChatGPT是ChatBot的發明者，相當於蘋果發明了現代智慧型手機，無論是技術，還是品牌，都是真正的遙遙領先。但當超級巨頭Google發力，ChatGPT很快感受到了壓力。Gemini在多項機構評測中反超GPT，奧特曼在內部信中發出警告：公司的技術領先優勢正在縮小，並預計外界氛圍將在一段時間內“相當艱難”。國內市場，豆包早已取代Kimi成為月活第一的LLM產品。以搭載DeepSeek為賣點的元寶使用者資料也早已反超DeepSeek，成為了DeepSeek崛起的流量受益者。它們為什麼如此強勢，逆襲領先者？答案當然是因為有Google、字節跳動這些大廠在背後提供資源。其實明星AI創業公司背後都有大企業和大資本的投資，帳上也有很多錢，也有很多資源。但背靠巨頭帶來的生態優勢，創業公司們真的沒法復刻。比如Google直接把Gemini植入Android，作為默認的手機助手。Google還有排名第一的瀏覽器Chrome，Gmail，微軟的Copilot也直接融入Office套件。這種與常用APP繫結的方式，使用者不用也得用——而且為什麼不用呢？深度整合入常用APP的AI，體驗是非常絲滑的。金山軟體和微軟一樣，直接把AI融進WPS裡。騰訊也直接把元寶塞進微信裡，使用者無需下載任何APP就能在微信聊天框裡體驗到LLM。那怕是AI落腳點相對少的阿里和螞蟻，也有支付寶、夸克這樣的優質入口。這樣的做法OpenAI、Manus、Kimi們要如何模仿？難道為了與大廠競爭，還要自己做一個手機作業系統或者微信？有些生意，是自力更生，創業公司挑戰巨頭雖然困難，但也有機會。比如米哈游靠著幾部爆款遊戲，迅速在二次元遊戲領域裡成為老大，網易和騰訊資源再多，也沒能阻止米哈游的崛起。但有些生意，對外界的依附太重。AI應用恰恰是這種生意。第一，當然是因為它資產太重，網際網路產品最大的成本往往是買流量，但AI背後可能是數千億美元的固定資產，居民樓創業玩不轉。第二，更重要的是，它的使用場景，與生態的繫結太深，太需要與其他產品的聯動。Manus就是個很好的例子：它的功能當然強大，但在個人使用者端完全沒法獨立幹活，它需要“呼叫”其他網頁，依賴瀏覽器和瀏覽器中的資料。比如訂一張機票，需要帳號授權、支付授權——這些東西都掌握在Google、蘋果、微信這種巨頭手裡。Manus干的是系統級的活，卻完全沒有系統級的權限。相當於普通孩子學了一門“千萬資產理財課”，但他家卻沒有千萬資產。當Google這種瀏覽器和手機作業系統的擁有者親自下場，留給獨立智能體的空間就會越來越狹小。AI搜尋也感受到了這種壓力。畢竟在這個時代，搜尋早不是什麼獨立的APP了，iPhone裡的搜尋框，是由蘋果公司控制的。Perplexity再好用，它也不是蘋果的默認搜尋引擎——Google一年付200億美元獲得了這個身份。在國內，搜尋框則由百度、微信、手機廠商把持，他們很難把搜尋框交給AI創業公司。即便他們利用技術優勢，暫時在大廠的競爭壓力中獲得一定份額，他們還要面臨第二個難題：變現。AI的變現，也得拼爹富貴人家，總是更容易收回教育孩子的成本。他們送孩子去讀個水碩，可以憑藉家庭關係安排進國際銀行，或者進入家族企業擔當要職。但窮人家送孩子去國外讀一年碩士，畢業卻可能會因為學歷含金量不高找不到工作。視角切到AI的變現身上，也沒什麼不同，同樣的一個技術，小公司持有難以變現，大公司就能以不同的方式收到錢。比如在OpenAI還在陷入虧損難題的時候，微軟就通過把GPT服務打包進自家雲服務實現了業績的大幅度增長。OpenAI Service已經成了微軟Azure的王牌產品之一，畢竟客戶們本來就購買了微軟的雲服務，再買點AI服務，屬於捆綁銷售。更不用說Copilot和Office（Microsoft 365）的聯動，微軟把AI工具加入到辦公套件裡，上調訂閱費——不接受？那就別用Office。這也是微軟過去十年重要的增長來源。每當新技術、新變革、新功能出現時，他們就可以對訂閱服務漲價。當然這種漲價是雙贏的，客戶也收穫了便利和價值。在C端，從Gemini和OpenAI的會員中，也可以看到捆綁銷售能力的差距：同樣是賣20美元，Google就可以打包把GoogleOne（Android版本的iCloud）一併打包售賣，AI之外，使用者還能獲得Gmail、相簿裡的儲存空間。這是非常具備吸引力的捆綁銷售方案，畢竟那怕不用AI，使用者也需要郵件和存照片。不難想像，如果Manus屬於Google這樣的巨頭，也許它也會把Manus的訂閱服務加進這個20美元套餐裡，Manus的變現就會更加順滑。而OpenAI的訂閱幾乎只有ChatGPT，那怕Sora、Codex等新產品，也是靠OpenAI自己做的。豆包的變現花樣更加豐富。豆包的回答會把流量引入短影片——之後的商業模式就可以和抖音一樣了，在視訊中間插入廣告就好。豆包還上線了直接的Chat廣告，對話方塊的回答可以直達抖音生態內部的本地生活等服務。比如在豆包裡問附近的好餐館，豆包會直接給出團購連結。圖註：點選連結，就能直達餐館的抖音團購介面這種商業模式Kimi們很難學習，畢竟創業公司可沒有抖音那麼多短影片儲備，也沒有發達的本地生活服務或者電商的供應鏈。它只能向外去賣流量，但眼下的AI行業格局來看，大多數交易平台並不願意把入口交給其他AI工具，即便願意，變現的轉化率也不如生態內那樣高。如果沒有這些變現花樣，那麼AI的商業模式和老乾媽辣醬差不多——一手交錢，一手交貨。也就是在B端賣Token，C端賣訂閱。但這個模式太捲了：客戶只在乎多少錢買到多少Token，難以像微軟的雲服務一樣溢價。個人使用者的訂閱費價格被使用者習慣和行業共識限制：要麼20美元，要麼10-30人民幣。這是多個行業與使用者長期博弈出來的價格，是使用者訂閱習慣的平衡點，大多數行業的訂閱會員，最後都會回歸到這個數字附近。圖註：MiniMax國內產品“星野”的訂閱費用。事實上，國內大多數會員的網路訂閱會員的價格都在這個數字附近，誰想賣更貴都很困難。最近遞交招股書的智普AI和MiniMax，虧損資料都十分嚴重——創業公司，虧損當然很正常，但它們的虧損呈現逐年擴大趨勢，暫時看不到盈利預期在那裡。事實上，這二者的虧損被廣泛討論並不是因為它們的虧損尤為突出，只是因為它們遞交了招股書，在那些沒有遞交招股書的AI企業中，還藏著更為廣泛、普遍的虧損。那怕是已經有7億使用者的OpenAI也不例外。而這個問題，創業公司自己解決起來異常困難，最終很可能需要仰仗大廠的力量。小蝌蚪找爸爸在這個“拼爹”的世界裡，單打獨鬥似乎很難出頭。當出價合理，賣身給巨頭，也是不錯的選擇。Meta接連宣佈收購Scale和Manus，蘋果也被爆出考慮收購Perlexity。一旦被收購，情況就完全不同了。以Manus為例，它過去想呼叫一些功能，要看其他公司給不給權限，還要面臨巨頭自研智能體的競爭風險。但一旦屬於Meta，Manus就可以直接在WhatsAPP、INS、Messenger、Facebook裡獲得原生等級的權限，隨意呼叫各種聊天、購物的功能。更不用說Meta還有AI硬體的佈局，如果與AR眼鏡結合，Manus就能直接獲取SIRI等級的權限。這類AI應用公司，被大廠收購的好處實在是顯而易見。當然，如果自己能成為大廠，誰願意依附大廠呢？OpenAI就不願意。OpenAI原本是有巨頭靠山的，微軟是它的最大的單一機構股東。但可惜，由於特殊的架構，微軟並沒有獲得OpenAI的控制權。微軟管不了OpenAI，自然就不拿它當“親兒子”，不但自己有自己的AI產品，還訓練自己的模型。OpenAI也不想給誰做子公司，作為LLM的最大開創者，它只想自己成為超級大廠。明明微軟有現成的Edge瀏覽器，但OpenAI還是自己想做瀏覽器Atlas，明明微軟是最大的雲服務商，自己找合作夥伴建立算力能力，還與Google合作購買GCP服務。顯然，OpenAI希望成為美股七姐妹那樣真正的超級巨頭。這條路在網際網路時代是被驗證過的，每當行業出現大的變革，總會出現創業公司的崛起，用靈活性打得巨頭節節敗退，甚至最終自己成為巨頭。比如字節跳動在BAT三家統治的網際網路裡，硬是從居民樓裡殺出一條血路，成為網際網路的新一極。還有拼多多、米哈游這種在與騰訊和阿里的競爭中勝利，成為細分領域頭部的公司。畢竟行業的紅利時期總是充滿變革，方向、創意、技術、靈活性才是最重要的。但這條路在AI領域顯得難了太多，三年過去，創業公司的靈活性優勢和先發優勢不斷被大廠的體量碾壓，超級巨頭的優勢愈發明顯。巨頭對各種系統級的入口掌握權限，起到的作用太大了。如果說AI故事的第一章叫作「技術的革命」，那麼第二章的主題，看起來越來越像「權力的遊戲」。 (鈦媒體)

中國 AI，被「晶片之王」親自蓋章了。台北時間 1 月 6 日凌晨，拉斯維加斯 CES 2026 現場，身穿標誌性皮衣的黃仁勳站在台上回顧 2025 年 AI 行業進展時，PPT 上赫然出現了三個中國名字：Kimi K2、DeepSeek V3.2、Qwen。並不是小小地一閃而過就沒了，而是放在了最顯眼的位置，向全球觀眾展示。要知道，一年前中國開源大模型 DeepSeek R1 發佈時，直接引發輝達股價單日暴跌 17%，市值蒸發近 6000 億美元。華爾街一片恐慌，分析師們紛紛下調預期，質疑輝達的護城河是否還在。但今天，老黃的態度卻是："Really, really exciting work — we're so happy with it."從「威脅」到「座上賓」，這個轉變背後，藏著一盤更大的棋。老黃的焦慮：一個月蒸發5兆要理解老黃為什麼在 CES 上給中國AI站台，得先看看他過去兩個月經歷了什麼。2025 年 11 月，Google放了一個大招：發佈 Gemini 3，並且高調宣佈：這個模型是用Google自研的 TPU 訓練的，不是輝達 GPU。緊接著，消息傳出 Meta 正在和Google洽談，計畫 2027 年起在資料中心大規模部署 TPU。要知道，Meta 是輝達 GPU 的最大買家之一，去年計畫採購超過 35 萬枚 H100。如果 Meta「倒戈」，這將直接衝擊輝達佔據的近 85% 市場份額。消息一出，輝達股價一度暴跌超 7%。一個月內，市值蒸發超過 7000 億美元，約合人民幣 5 兆元。同一時期，Google母公司 Alphabet 市值卻增長了 5300 億美元，逼近 4 兆美元大關。老黃在內部會議上的吐槽被洩露了出來："業績差，會被當作AI泡沫破裂的證據；業績好，又會被說助長泡沫，我們現在就是左右為難。""史上沒人能幾周內蒸發5000億美元市值，畢竟得先有足夠高的估值，才虧得起這麼多。"這是老黃罕見地流露出焦慮。200億美元「收編」Google叛將老黃沒有坐以待斃。2025 年 12 月 24 日，平安夜，輝達突然宣佈與 AI 晶片公司 Groq 達成「非排他性授權協議」，金額約 200 億美元。官方說法是「技術授權」，不是收購。但實際操作是：Groq創始人兼CEO Jonathan Ross加入輝達90%的Groq員工被打包帶走員工人均套現約500萬美元這個 Jonathan Ross 是誰？Google TPU 的核心研發者。沒錯，老黃花 200 億美元，挖走了當年幫Google造出 TPU 的人。而Groq 的技術有多強呢？它的 LPU（Language Processing Unit）晶片，片上 SRAM 頻寬高達 80TB/s，而輝達頂級 GPU 的 HBM 頻寬只有約 8TB/s。在 AI 推理速度上，Groq 曾讓Kimi K2 的性能飆升 40 倍。美銀證券的分析師評價這筆交易：「令人意外、代價高昂但具有戰略意義』，這說明輝達意識到，市場正在從訓練轉向推理，而推理端可能需要比 GPU 更專業的晶片。老黃這一手，既挖走了Google的技術火種，又堵死了其他競爭對手借 Groq 彎道超車的可能。CES 上的「反擊戰」現在再看老黃的 CES 演講，邏輯就清晰了。他需要回答一個問題：輝達憑什麼還是 AI 算力的唯一選擇？答案就藏在那張PPT裡。老黃展示了一張「開源模型逼近閉源前沿」的圖，被點名的是：Kimi K2、DeepSeek V3.2、Qwen。然後，在展示新一代晶片平台 Vera Rubin 性能的環節，他選擇的 benchmark 不是Gemini，不是 Claude，而是 Kimi K2 Thinking 和 DeepSeek。為什麼偏偏選這兩個呢？因為它們是目前最吃架構、最吃視訊記憶體頻寬的模型。Kimi K2 是兆參數的MoE模型，DeepSeek R1 是開源推理模型的標竿。如果輝達的新架構能把這兩個「怪獸」跑出 10 倍性能提升，那就證明了一件事：不管你用什麼模型，最後還是得買我的卡。輝達 12 月的官方部落格寫得很是直白："Kimi K2 Thinking在 GB200 NVL72 上性能飆升 10 倍，DeepSeek R1 的每百萬 token 成本降低超過 10 倍。"老黃不是在給中國AI打廣告，他是在用最強的開源模型，證明輝達的硬體依然不可替代。PPT裡的玄機：OpenAI去那了？仔細扒老黃的PPT，還有一個有趣的細節。在剛才那張展示開源模型的圖上，被點名的全是開源陣營：DeepSeek、Kimi、Qwen、Mistral。而OpenAI、Anthropic這些閉源巨頭，幾乎沒怎麼出現。為什麼？因為它們正在「叛逃」。先看 Anthropic。2025 年 10 月，Anthropic 和Google敲定了一筆數百億美元的算力合作，Google將向 Anthropic 提供多達 100 萬顆 TPU，2026 年部署，算力規模超過 1 吉瓦。這是當前AI硬體領域規模最大的單筆交易之一。再來看 OpenAI。2025 年 10 月，OpenAI 與博通達成合作，開始自研 AI 推理晶片，目標 2026 年量產。項目由前Google TPU 核心研發OpenAI 的總裁 Greg Brockman 說得很直白："我們正在尋找那些我們認為尚未得到充分服務的特定工作負載……通過垂直整合來實現我們的願景。"翻譯一下：輝達的通用GPU，已經不能完全滿足我們的需求了。在 AI 的成本結構裡，推理佔了絕大部分，模型訓練是一次性的，但每一次使用者呼叫都是推理。當 OpenAI、Anthropic 這些頭部玩家開始用 TPU 或自研晶片來跑推理，輝達的核心客戶就在流失。這就解釋了老黃為什麼不在 PPT 上大談 OpenAI、Anthropic。它們不是盟友，是正在轉投其他陣營的「潛在叛軍」。而 Kimi K2、DeepSeek這 些開源模型不一樣，它們沒有自己的晶片，沒有自己的雲，沒有建構閉環生態的基礎。它們的使用者在全球各地部署模型，用的都是輝達的卡。Google想做的是 AI 版的 iOS：TPU 晶片 + Gemini 模型，軟硬一體，自成閉環。老黃的反擊是 AI 版的Android：用開源模型 + 輝達硬體，建構一個開放生態。只要開源模型足夠強、部署足夠自由，Google的「算力+模型」捆綁銷售就失去了溢價能力。而 Kimi K2、DeepSeek 這些中國開源模型，恰好是這個「Android聯盟」裡最能打的選手。為什麼是Kimi和DeepSeek？全球那麼多開源模型，為什麼偏偏是這兩個被放上輝達的官方 PPT？光有 MoE 架構不夠，還得有實打實的硬實力。先看 DeepSeek。去年 R1 發佈時「讓世界驚訝」，老黃原話。它證明了一件事：頂級 AI 不一定要燒天價算力。這直接改變了行業對訓練成本的認知。再看 Kimi K2。7 月發佈的 Kimi K2 是全球首個兆參數的開源模型，11 月發佈的升級版 Kimi K2 Thinking，被獨立評測機構 Artificial Analysis 評為「當前最智能的開源模型」。注意，不是「中國最強」，是「全球開源最強」。但真正讓 Kimi K2 出圈的，是它的 Agent 能力。傳統模型是「一問一答」。Kimi K2 Thinking 可以自主進行 200-300 次連續工具呼叫，自己規劃、執行、反思、調整——這叫「交錯思考」（interleaved thinking）。之前只有閉源的 o3、Grok 4 才有類似能力。Kimi K2 是第一個把這個能力做到開放原始碼的。這解釋了為什麼微軟 Azure、亞馬遜 Bedrock、輝達 NIM 都在搶著接入它，並不是因為它來自中國，而是因為它真的是目前 Agent 能力最強的開源模型。開源模型背後的公司順著老黃的 PPT 往下扒，會發現這三家中國公司路數完全不同。DeepSeek 背後是杭州的量化基金，走「用金融思維做 AI」的路子，極致壓縮成本。Qwen 背後是阿里，大廠資源加持，走「全面均衡」路線。Kimi K2 的月之暗面算是其中的小廠了，但最近也拿到了 5 億美元的 C 輪融資，最新估值 43 億美元。三條完全不同的路，三種完全不同的打法。但在老黃眼裡，它們有一個共同點：都不會自己造晶片。它們的使用者遍佈全球，部署在各種雲上、各種伺服器裡。而這些伺服器裡跑的，繫結的，依賴的都是輝達的卡。這才是老黃把它們放上 PPT 的真正原因。真正的戰爭：開源 vs 閉源回到老黃的那盤大棋。他面對的威脅不只是Google TPU，而是整個AI行業可能走向「閉環化」：Google有 TPU + Gemini蘋果有自研晶片+自有生態亞馬遜有 Trainium+AWS微軟有 Maia + AzureOpenAI 開始自研晶片如果這些巨頭都用自研晶片跑自家模型，輝達的「賣水人」生意還怎麼做？老黃的破局之道，就是扶持開源。開源模型越強，用的人越多，輝達的 GPU 就賣得越好。MIT Technology Review 在展望2026年時寫道："中國開源模型已經驅動了全球近 30% 的 AI 使用量，相比 2024 年底的 1.2% 大幅增長。""越來越多的矽谷應用，將悄悄地基於中國開源模型建構。"從 1.2% 到 30%，只用了一年多。而這 30% 的算力需求，最終還是要跑在輝達的卡上。老黃在演講中說："當開源創新讓全球每個企業、每個行業同時被啟動時，人工智慧才能真正無處不在。"這話聽著是在誇開源，但潛台詞是：開源模型的勝利，就是輝達的勝利。結語當全球 AI 晶片霸主在自家發佈會上，把中國開源模型放在PPT最顯眼的位置；當 Kimi K2、DeepSeek 成為輝達新晶片的官方 benchmark；當老黃在經歷市值蒸發 5 兆之後，選擇用中國 AI 來發起反擊——這本身就說明了一些事情。一年前，中國開源模型讓輝達股價暴跌。而僅一年後，它們成了老黃手裡最重要的武器。遊戲規則正在改變。開源與閉源的較量，才剛剛開始。 (AGI Hunt)

加密貨幣一直難以站穩在3兆美元上方，因為10月10日的閃崩打亂了山寨季開局。以太幣(ETH)和瑞波幣(XRP)等主要山寨幣在年初至今(YTD)的統計口徑下已轉為負收益，而幣安幣(BNB)在此期間仍實現了21%的漲幅。這3幣在2026年初可能會走向何方？谷歌強大的AI模型Gemini與我們分享了它對這些山寨幣的預測。1 – Gemini對瑞波幣(XRP)的預測瑞波幣(XRP)在今年於2024年末強勁拉升後進入盤整。它在與美國證券交易委員會(SEC)長期訴訟中的法律勝利，以及強勁的生態系統成長舉措，影響了其在2025年的價格表現。據Gemini稱，為了防止大幅下跌至1.20美元，需要關注的關鍵支撐位是1.75美元區域。同時，其最重要的阻力位在2.36美元。這也是該代幣200日指數移動平均線(EMA)所在的位置。若價格突破該水平，將確認XRP的看漲前景。Gemini對2026年第1季作出以下預測：“急劇下跌似乎已經停止，這表明2026年初可能進入築底過程。”2 – Gemini對以太幣(ETH)的預測以太坊今年的表現主要受到4月成功實施Pectra升級的影響。這次技術層面的全面改造在幾個月後將價格推動至新的歷史最高點。Gemini指出，當時需要關注的關鍵支撐位是2,800美元區域。若跌破該水平，短期內可能下探至2,400美元。同時，3,370美元區域似乎是價格必須突破的關鍵阻力位，只有越過該水平，才有望反彈回到4,000美元區間。其對2026年初以太坊的基準預測是盤整。 Gemini根據最新價格走勢的分析作出以下結論：“ETH很可能在2026年初橫盤交易，以構築底部。”3 – Gemini對BNB幣(BNB)的預測BNB幣(BNB)是今年前5大幣種中表現最好的代幣。 Aster和Pancake Swap等去中心化協議的熱度上升，推動了該網路交易量的成長。該代幣近期創下1,360美元的新歷史高點。 Gemini認為，如果價格在2026年最初幾週回調，800美元將是需要關注的關鍵支撐位。同時，BNB需要突破1,000美元這個心理關口，才有望反彈至10月所見的高點水準。Gemini將即將到來的2026年第1季視為市場的「決策點」。此AI模型就BNB的前景作出如下結論：“2026年初很可能會出現一次決定性的走勢，脫離850美元這一樞軸位。鑑於RSI(47)走勢平緩，如果整體加密市場趨於穩定，反彈的概率略高於崩盤。”Gemini認為市場已經見底在評估了這3種主要山寨幣的價格走勢之後，Gemini對加密市場整體狀態分享瞭如下有趣觀點：“圖表顯示，加密市場正處於修正末期或早期吸籌階段。2025年年中那種爆發式增長已經減弱，而2026年初很可能將以資本保全和區間震盪交易為主要特徵。”隨著整體市場進入盤整，在某些類別(如迷因幣)中把握最具吸引力的機會，可能會帶來顯著差異。 Maxi Doge($MAXI)等熱門加密預售項目，可能是新年伊始能夠帶來可觀收益的潛在隱藏寶石。Maxi Doge($MAXI)融資超400萬美元，將迷因熱度帶入交易領域Maxi Doge($MAXI)是以太坊迷因幣，靈感來自廣受歡迎的Doge迷因。其目標是打造一個蓬勃發展的社區，聚集志同道合的風險偏好者，他們知道自己唯一能走出媽媽地下室的辦法，就是靠少數幾筆YOLO交易狠狠乾一票。該專案透過Maxi Ripped和Maxi Gains等有趣競賽促進社群參與，交易者可以透過分享收益最高的交易來獲得誘人的獎勵與炫耀資本。同時，$MAXI持有者可獨家訪問一個集體“蜂群思維”，他們能夠通過為此專門創建的入口，與其他“degen”分享想法、洞見與交易佈局。購買$MAXI並加入拉升行情，只需前往Maxi Doge官方官網並連接你常用的以太坊錢包(例如Best Wallet)。你可以用USDT或ETH兌換該代幣，也可以使用銀行卡購買。點擊訪問Maxi Doge官方官網按此瀏覽原文免責聲明加密貨幣投資風險高，價格波動大，可能導致資金損失。本文僅供參考，不構成投資建議。請自行研究（DYOR）並謹慎決策。

25年前，Google（Google）聯合創始人賴利·佩奇對搜尋引擎的構想，與如今其人工智慧產品Gemini所能實現的功能驚人地相似。佩奇與聯合創始人謝爾蓋·布林共同創立了Google。自1998年公司成立至2001年，他擔任了首任首席執行長，隨後由埃裡克·施密特（Eric Schmidt）接任，施密特在該職位上任職了十年。Google創立時，搜尋引擎的概念仍相對新穎。Google憑藉其PageRank演算法將搜尋技術提升到了新高度。該演算法通過分析網頁間的超連結來對最佳結果進行排序，而非僅僅依賴關鍵詞匹配。佩奇當時表示：“當時的搜尋引擎並不真正理解那些頁面更重要。如果你輸入‘史丹佛’，得到的只是一些隨機提及史丹佛的頁面。這顯然行不通。”Google聯合創始人賴利·佩奇（左）與謝爾蓋·布林。圖片來源：Kim Kulish—Corbis/Getty Images短短幾年內，Google的創新使其從一個被AltaVista和雅虎（Yahoo）等市場巨頭碾壓的無名小卒，成長為真正的競爭者。到2000年，這家行業新秀已佔據25%的搜尋市場份額——這一進步顯著，但仍遠未達到如今90%的統治地位。佩奇稱，公司2000年的搜尋廣告收入為8000萬美元；而到了2024年，這一數字已接近2000億美元。然而，佩奇對Google及搜尋的未來懷有更宏偉的期望。他在2000年10月接受非營利教育機構美國成就學院（American Academy of Achievement）的一次近期被重新關注的採訪中表示：“人工智慧將是Google的終極形態。如果我們擁有終極搜尋引擎，它將能理解網路上的一切，精準知曉你想要什麼，並給出正確答案。而這顯然就是人工智慧——能夠回答任何問題，因為幾乎所有資訊都已存在於網路之中。”儘管他當時補充道：“我們現在離那還差得遠。”但Google近期升級的Gemini，或許是實現佩奇25年前願景最接近的一次。OpenAI在2022年底率先推出ChatGPT，搶佔了先機。隨後數月，Google匆忙推出了自己的大語言模型。2023年2月，Google發佈了Bard，之後將其更名為Gemini。Google在將AI融入搜尋方面也取得了重大進展。今年5月，Google重塑了其標誌性搜尋引擎，新增了一個名為“AI模式”的標籤頁，整合了Gemini功能。該模式不再僅僅提供連結列表，而是以自然語言直接回答搜尋問題。與此同時，ChatGPT正在取代至少一部分原本專屬於Google的查詢需求。憑藉Gemini的最新更新，Google或許已領先於競爭對手。據《華爾街日報》（Wall Street Journal）報導，行業基準測試顯示，Google這款旗艦大語言模型的新版本在性能上已超過ChatGPT及Anthropic的Claude等其他競爭者。上周，Google將其最新大語言模型Gemini 3 Flash版本，整合到了面向全球使用者的AI模式搜尋工具中。公司稱，其先進的推理能力將為使用者更複雜的問題提供更優質的答案。憑藉多模態推理能力，Google最先進的AI能夠在單次提示中，基於文字、圖像、音訊、視訊和程式碼進行解讀與推理。雖然它尚不能預測使用者需求，但其上下文窗口高達100萬個詞元（token），這意味著它能呼叫大量先前的資訊來生成對使用者查詢的回覆——尤其擅長處理冗長且微妙的提示。Gemini已不僅僅是一個被動的搜尋引擎，其代理執行使用者任務的能力也遠超以往版本。它可以在Google生態系統內協同工作，管理使用者的收件箱並行送郵件。在程式設計方面，這款大語言模型能夠即時“觀察”並在幾秒內給出後續步驟建議。Google宣稱，Gemini 3能在幾分鐘內幫助使用者將一個想法轉化為可運行的原型。儘管25年前佩奇將“終極搜尋引擎”描繪為一個遙遠的目標，但公司正逐步接近實現他的願景。（財富中文網）

【新智元導讀】年初被唱衰，年底卻直接封神：2025年的Google，把AI圈寫成了一本爽點密集的復仇小說！Gemini 3、Nano Banana、諾獎、晶片、智能體齊上陣：矽谷AI鐵王座還是Google的！回顧2025年，對於Google來說，可謂是一部跌宕起伏的「復仇爽文」。如果說年初外界還在唱衰這家巨頭「大象難轉身」，那麼到了年底，Google用實力上演了一出從被打落神壇，到揚眉吐氣、重回巔峰的好戲。尤其是年底這波Gemini 3和Nano Banana的組合拳，簡直是降維打擊！不僅穩穩佔據了LMArena的榜首，更是在推理和多模態能力上打得對手OpenAI一個措手不及。Google在向世界宣告：矽谷的AI鐵王座，依然姓Google。就在剛剛，GoogleAI掌門人們：首席科學家Jeff Dean、DeepMind CEO Demis Hassabis以及負責技術與社會的SVP James Manyika三位重量級人物聯名發佈了Google2025年度總結。而且也給AI這一年定了一個基調：這一年，是屬於AI智能體、深度推理與科學探索的大成之年。Google這一年把「科研」變成「現實」，在8大領域實現了全面突圍。以下是Google這一年「秀肌肉」的高光時刻：模型層面的「碾壓」：Gemini 3重新定義天花板Google今年的策略非常狠：「下一代的Flash模型要比上一代的Pro模型更強」。從3月發佈的Gemini 2.5到11月震驚業界的Gemini 3，Google徹底解決了推理能力的瓶頸。Gemini 3不僅在「人類終極考試」這種變態難度的基準測試中拿下了突破性高分，更通過Gemini 3 Flash實現了性能與成本的完美平衡。現在的Google模型，既能深思熟慮（DeepThink），又能快如閃電。開發者的「新紀元」：Google Antigravity如果說以前的Copilot只是幫你補全程式碼，那麼Google今年推出的Google Antigravity則是徹底顛覆了軟體開發。這不是工具，而是真正的「Agent（智能體）」。配合非同步程式設計Agent Jules，現在的開發者擁有的不再是一個助手，而是一支隨叫隨到的專家團隊。創意工具的「爆發」：Nano Banana 與Veo在生成式媒體領域，Google今年簡直是「玩嗨了」。Nano Banana Pro和Veo 3.1的出現，讓圖像編輯和視訊生成進入了專業級時代。無論是通過Nano Banana進行原生的圖像修改，還是用MusicAI Sandbox輔助音樂創作，Google正在把頂級創意能力下放給每一個人。科學界的「諾獎收割機」這或許才是Google真正的護城河！2025年，AlphaFold團隊不僅迎來了5周年，更見證了Hassabis等人憑藉它斬獲諾貝爾獎的榮耀。不僅如此，Google員工Michel Devoret亦在今年榮獲諾貝爾物理學獎。從AlphaFold到能解決數學奧賽金牌題目的DeepThink，再到AI科學家，Google證明了AI不僅僅是聊天機器人，更是解開宇宙奧秘的鑰匙。硬核基建：Ironwood與AlphaChip當別人還在搶GPU的時候，Google已經用AI來設計AI晶片了。今年推出的Ironwood TPU專為推理時代打造，而這背後功臣正是AlphaChip設計方法。軟硬一體的實力，讓Google在能效和算力上擁有了難以複製的優勢。具身智能：AI擁有了身體Google不僅讓AI思考，還讓它「動」了起來。Gemini Robotics 1.5和Genie 3的發佈，標誌著通用世界模型的新前沿。AI智能體正在走出螢幕，進入物理世界和虛擬環境，開始真正地理解和操縱世界。全球影響力：預測未來，拯救生命在應用層面，Google的格局打開了。最新的Weather Next 2模型能以驚人的精度預測天氣，洪水預報覆蓋了全球20億人。從NotebookLM的深度研究功能到Pixel 10的AI體驗，Google正在把「黑科技」變成每個人手中的「水電煤」。還有GoogleEarth AI，最先進的地理空間AI模型。安全與責任：走得快，更要走得穩在狂飆突進的同時，Google依然保持了克制。Gemini 3被稱為Google迄今為止最安全的模型，通過了最全面的紅隊測試。隨著模型能力持續增強，不斷升級工具鏈、資源體系與安全框架，以預見並降低潛在風險。Gemini 3正是這一理念的實踐典範：作為Google迄今最安全的模型，它經歷了公司AI模型中最為全面的安全評估體系。更著眼長遠，探索通往通用人工智慧的負責任路徑，著重提升風險應對能力、完善主動風險評估機制，並與更廣泛的人工智慧社群開展協作。2024年是鋪墊的草蛇灰線，2025年才是一切的爆發。這份涵蓋了從底層晶片、核心模型到頂層應用、科學探索的成績單，我們不得不承認：那個熟悉的、令對手窒息的Google，回來了！看來，2026年，好戲才剛剛開始。Google2025年AI年度回顧一月新年伊始，Google在Gemini、Android、GoogleTV和教育工具上推出了一系列更新。推出了由Gemini驅動的更強大的Android助手：提升手機端的AI體驗，讓助手更懂你的需求。公佈了針對三星GalaxyS25系列及更多裝置的Android系統更新：通過系統底層最佳化，讓新裝置更好地運行AI功能。發佈了面向2025年的全新Google教育工具：推出了一系列新功能，旨在助力教師教學與學生學習。在CES上展示了Google TV的最新功能和改進：利用AI技術提升內容推薦精準度，改善家庭娛樂體驗。在Gemini應用中推出了Gemini 2.0 Flash版本供使用者嘗鮮：以更快的速度和更低的延遲，讓使用者體驗新一代模型的響應能力。二月本月重點展示了AI如何在求職和科學研究等領域帶來實質性改變。宣佈Gemini 2.0模型正式向所有使用者開放：全面放開存取權，讓每個人都能使用Google最新的基礎模型。Gemini Code Assist程式設計助手現在免費提供：降低開發者門檻，利用AI免費輔助編寫和偵錯程式碼。推出了一項新實驗功能，利用AI幫助人們探索更多職業發展的可能性：通過分析使用者技能與興趣，智能推薦潛在的職業路徑。發佈了一款專為科學家設計的新型AI系統：該系統能輔助科學家提出假設、設計實驗並規劃研究路線。iOS使用者現在可以在瀏覽網頁時使用Lens搜尋螢幕上的內容：打破應用壁壘，在蘋果裝置上也能體驗「所見即搜」的便捷。三月搜尋中的AI模式（AI Mode）首次亮相，同時發佈了Gemini 2.5和Gemma 3。發佈了當時Google最智能的AI模型Gemini 2.5：在推理能力和多模態理解上取得了顯著突破。推出了Gemma 3，這是可在單個GPU或TPU上運行的最強模型：為開源社區和端側開發提供了極其強大的性能支援。擴展了AI Overviews功能，並正式引入了「AI模式」：在搜尋中處理更複雜的查詢，提供深度解答而非簡單連結。Gemini應用上線了多項新功能，供使用者免費試用：包括更豐富的檔案分析能力和互動方式。推出了利用Gemini進行協作和創意創作的全新方式：在Workspace等工具中深度整合，提升團隊協作效率。四月硬體與雲端算力的大幅升級，為AI時代奠定基石。發佈首款專為「推理時代」打造的TPU Ironwood：在Google Cloud Next大會上亮相，大幅提升AI推理效率。推出了Google Vids的全新AI視訊生成功能：Workspace使用者可利用AI快速生成工作匯報視訊。發佈AI驅動的網路安全防禦系統：利用大模型即時檢測並防禦複雜的網路攻擊。CloudAssist雲端助手能力升級：幫助企業使用者更智能地管理雲資源和排查故障。發佈了Imagen 3的圖像生成增強版：在生成圖片的細節和文字渲染能力上達到新高度。五月Google I/O開發者大會召開，發佈了AI電影製作工具Flow和Veo 3。回顧Google I/O 2025，展示從研究到現實的跨越：總結了AI技術如何全面落地到Google的產品生態中。推出了由Veo 3驅動的AI電影製作工具Flow：為創作者提供好萊塢等級的AI視訊生成和編輯能力。推出了Google AI Ultra訂閱服務：整合了Google最頂尖的模型和功能，一站式滿足專業使用者需求。在購物中引入AI模式，支援虛擬試衣：利用生成式AI讓使用者在購買前看到衣物穿在自己身上的效果。搜尋中的AI進一步進化，轉向提供智能服務：不僅僅是尋找資訊，而是直接幫使用者完成任務。六月開發工具與移動作業系統的智能化革新。發佈Gemini CLI，打造開源AI智能體工具：讓開發者能在命令列中直接呼叫Gemini建構智能體。正式發佈Android 16作業系統：系統底層深度整合AI，提升流暢度與個性化體驗。推出了SearchLive即時互動功能：支援使用者與搜尋引擎進行即時的語音對話和多模態互動。宣佈擴展Gemini 2.5模型家族：推出了針對不同側重領域（如程式碼、數學）的微調版本。展示了Gemini 2.5在高級音訊對話上的能力：實現了更自然、更具情感的語音互動體驗。七月AI功能深入日常，讓相簿和郵件變得更「聰明」。在Gemini中上線了照片轉視訊功能：利用AI將靜態照片瞬間轉化為生動的視訊片段。宣佈搜尋將迎來更高級的AI能力：增強對長尾問題和模糊需求的理解能力。利用搜尋中的AI模式提供學習新途徑：為學生提供定製化的學習計畫和知識點解析。Gmail推出「管理訂閱」新功能：智能識別並一鍵清理不需要的郵件訂閱，淨化收件箱。為Pixel使用者推送了驚喜功能更新(PixelDrop)：通過軟體更新為舊款Pixel手機帶來了最新的AI特性。八月硬體盛宴，Pixel 10系列攜手全新AI體驗登場。正式發佈Pixel 10系列手機：搭載最新TPU晶片，是首款為「全天候AI」設計的終端裝置。Gemini圖像編輯功能迎來重大升級：引入更精準的局部重繪和風格遷移能力。宣佈向大學生免費提供GoogleAI工具：投入資金與資源，普及AI教育，賦能下一代創新者。在Gemini應用中上線DeepThink功能：讓模型在回答覆雜問題前進行更深度的邏輯推理。推出了全新的AI驅動航班搜尋工具FlightDeals：智能預測票價趨勢，幫使用者鎖定最佳出行時機。九月Chrome瀏覽器重構，AI開始接管瀏覽器體驗。揭秘Chrome瀏覽器全新AI功能背後的技術：解釋了端側小模型如何讓瀏覽器更快、更安全。利用AI重新構想Chrome瀏覽器：推出智能標籤頁管理、網頁摘要和寫作輔助等功能。介紹了通過SearchLive獲取即時幫助的方式：展示了在旅行、維修等場景下視訊通話式搜尋的威力。Android更新帶來更智能的寫作與分享：輸入法不僅能糾錯，還能根據語境自動補全長句。最新PixelDrop包含Material 3 Expressive升級：UI設計語言進化，帶來更靈動、更具表現力的互動動畫。十月具身智能與醫療AI取得突破，Gemini學會操作電腦。推出了Gemini 2.5 ComputerUse模型：模型現在可以像人一樣查看螢幕、移動游標、點選按鈕，執行複雜操作。發佈Veo 3.1模型並提升Flow功能：視訊生成的連貫性和時長進一步提升，支援更細粒度的控制。發佈專為Gemini建構的GoogleHome裝置：智能音箱和攝影機具備了更強的本地AI處理能力。分享Gemma模型幫助發現癌症治療新路徑：展示了開放模型在生物醫學領域的巨大科研價值。宣佈Nano Banana 模型應用更廣：這款輕量級圖像模型被整合到搜尋、NotebookLM和相簿中，提供極速體驗。十一月年度重磅，Gemini 3橫空出世，開啟智能新紀元。宣佈Gemini 3的誕生：Google迄今為止最強大的AI模型，具備前所未有的多模態推理能力。推出了更專業的Nano Banana Pro模型：在保持速度的同時，大幅提升了圖像生成的藝術質量和逼真度。面向開發者開放Gemini 3：API同步上線，邀請全球開發者共同建構基於新模型的下一代應用。Gemini 3為Gemini應用帶來新功能：普通使用者也能立即體驗到新模型帶來的更聰明、更人性化的對話。Google地圖導航功能通過Gemini獲強力升級：提供更直觀的實景導航和基於語境的地點推薦。十二月(December)以速度極快的Gemini 3 Flash和年度熱搜收官。推出了專為速度打造的Gemini 3 Flash：在保持高智商的同時，將響應延遲降至極低，適合即時應用。Gemini 3 Flash開始在全球搜尋中推出：讓每一次搜尋都能獲得瞬間生成的AI智能摘要。發佈了2025年度熱搜報告：回顧全年搜尋趨勢，展現AI如何重塑人們獲取資訊的方式。Android 16新更新幫助使用者組織資訊：利用端側AI自動整理手機中的通知、檔案和照片。將最先進的Gemini翻譯能力引入Google翻譯：實現了同聲傳譯等級的即時翻譯效果，打破語言障礙。 (新智元)