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十三年佈局,一朝反超!GoogleAI崛起的真實故事
【新智元導讀】2025年8月,一個叫Nano Banana的圖像生成器沖上LMArena榜首,後來Gemini App成為蘋果商店下載量第一,OpenAI內部發出Code Red。但很少有人知道,這場逆襲的起點是2012年太浩湖賭場酒店的一場秘密競拍。此後十三年,Google收購DeepMind、發明Transformer、自研TPU晶片、經歷ChatGPT衝擊和Bard翻車,直到創始人Sergey Brin回歸、核心人才Noam Shazeer歸來,才在2025年完成反超。這是一個關於人才、時間與長期主義的故事。2025年8月的一個凌晨兩點半。Google的AI項目經理Naina Raisinghani正坐在電腦前,準備把DeepMind實驗室的最新成果——一個超快的圖像生成器——上傳到LMArena排名平台。系統需要一個名字才能提交。這個點沒人線上。於是她隨手用朋友給她起的兩個外號拼了一個:Nano Banana🍌。幾天後,Nano Banana沖上排名榜首,在X上成為熱門話題,全球使用者生成了數十億張圖片。Google一度找不到足夠的算力,只能緊急借用伺服器。負責人Josh Woodward後來把這次發佈稱為「成功的災難」。到9月,Gemini App成了蘋果應用程式商店下載量第一。11月,Google發佈了迄今最強的Gemini 3模型,在多項指標上超越ChatGPT,股價大漲。消息傳回矽谷的另一端,OpenAI內部發出了Code Red。如果說人工智慧是一場馬拉松,那麼Google剛剛完成了一次史詩級的衝刺。但很少有人知道,這場逆襲的起點,要追溯到十三年前一家賭場酒店的703號房間。太浩湖的賭注2012年12月初的一天,一場秘密競拍正在美國滑雪勝地太浩湖(Lake Tahoe)的一家賭場酒店裡進行。太浩湖位於加州和內華達州交界處,是北美最大的高山湖泊,擁有藍寶石般的湖面和頂級雪道。《教父2》曾在這裡取景,馬克吐溫曾在此地流連忘返。由於離舊金山灣區只有200多英里,這裡被稱為矽谷的後花園——祖克柏和埃裡森都在此圈地佔山,興建豪宅。但這一天,矽谷的大佬們沒有來滑雪。他們在競拍一個人。秘密競拍的對象,是一家剛剛成立1個月、僅有3名員工的公司——DNNresearch。它沒有任何有形的產品或資產,但追求者的身份暗示出了它的份量:Google、微軟、DeepMind和百度。65歲的Geoffrey Hinton坐在酒店703房間的地板上。他蒼老、瘦削,飽受腰椎間盤的疼痛折磨——不能開車,也不能坐飛機。這位多倫多大學教授是深度學習領域的宗師級人物,從1972年進入愛丁堡大學算起,他已經在這條路上鏖戰了40年。他為競拍設定了規則:起價1200萬美元,每次抬價至少100萬美元。幾個小時後,價格被推到了4400萬美元。辛頓有些頭暈,感覺「我們像是在拍電影」。他果斷喊停,把公司賣給了最後的喊價者——Google。有意思的是,這場4400萬美元競拍的源頭之一,正是來自6個月前的Google。「Google貓」與最老的實習生2012年6月,Google研究部門Google Brain公開了一個叫「Google貓」的項目成果。簡單來說,這個項目就是用演算法在YouTube的視訊裡識別貓。它由從史丹佛跳槽來Google的吳恩達發起,拉上了Google傳奇人物Jeff Dean入夥,還從創始人Larry Page那裡要到了大筆預算。Google貓搭建了一個神經網路,動用了遍佈Google各個資料中心的16000個CPU進行訓練,最終實現74.8%的識別精準率。這一數字震驚業界。但吳恩達在項目臨近結束前激流勇退,投身自己的網際網路教育項目。臨走前他向公司推薦了辛頓來接替他的工作。面對邀請,辛頓表示自己不會離開大學,只願意去Google待一個夏天。由於Google招聘規則的特殊性,時年64歲的辛頓成為了Google歷史上最年長的暑期實習生。這位實習生瞭解了Google貓項目的技術細節後,馬上看到了項目成功背後的隱藏缺陷。他後來說:他們運行了錯誤的神經網路,並使用了錯誤的計算能力。同樣的任務,辛頓認為自己可以做得更好。於是在短暫的實習期結束後,他馬上投入行動。辛頓找來了自己的兩個學生——Ilya Sutskever和Alex Krizhevsky,兩人都是出生於蘇聯的猶太人,前者極具數學天賦,後者擅長工程實現。三人密切配合,建立了一個新神經網路,參加了ImageNet圖像識別大賽。2012年10月,辛頓團隊的冠軍演算法AlexNet以驚人的84%識別精準率奪冠。相比Google貓用了16000顆CPU,AlexNet只用了4顆輝達GPU。學術界和產業界徹底轟動。AlexNet的論文成為電腦科學史上最有影響力的論文之一,目前被引次數已經超過12萬。而Google貓則被迅速遺忘。太浩湖的4400萬美元,給全球的深度學習大神做了一次重新定價。在那個價格面前,圖靈獎的100萬美元獎金看起來都像是零花錢。天下英雄盡入彀中Google在拿下辛頓團隊後再接再厲。2014年1月,Google以約6億美元收購了當年在太浩湖競拍中與之競爭的DeepMind。這家倫敦公司的創始人Demis Hassabis是一個國際象棋神童,4歲開始接觸國際象棋,14歲成為國際象棋大師。馬斯克曾向Google創始人Larry Page推薦了自己投資的這家公司。為了能帶上辛頓一起去倫敦驗證DeepMind的成色,Google團隊專門包了一架私人飛機,並且改造了座椅——因為辛頓的腰椎問題讓他無法乘坐普通飛機。收購完成後,Google的AI版圖上已經聚集了當時最頂尖的深度學習人才。與此同時,一個不太引人注目的項目正在悄悄進行:Google開始自研AI晶片。他們認為語音識別這類應用會需要大量算力,於是設計了TPU(張量處理單元),比傳統CPU和GPU更省電。這一步棋當時看起來並不顯眼。但十多年後,它將成為Google反超的關鍵武器。Transformer:改變世界的論文2016年3月,DeepMind的AlphaGo以4:1擊敗圍棋世界冠軍李世石,震驚全球。這是AI第一次在這種極其複雜的策略遊戲中戰勝人類頂尖選手。那一年,Sundar Pichai剛接任Google CEO不久。他在部落格裡寫道:過去十年是智慧型手機的時代,未來十年將是AI優先的時代。2017年6月,Google的一個團隊發表了一篇名為《Attention Is All You Need》的論文。8位Google科學家提出了Transformer模型——一種徹底拋棄循環神經網路、完全基於注意力機制的新架構。這篇論文開啟了如今的大模型時代。ChatGPT、Claude、Gemini……所有當今最強大的AI模型,都建立在Transformer的基礎之上。截至2025年,這篇論文被引用超過17.3萬次,位列21世紀被引用最多的論文前十。但諷刺的是,8位作者後來全部離開了Google,創辦或加入了其他公司。其中一位叫Noam Shazeer。記住這個名字。ChatGPT的衝擊儘管Google擁有最強的技術積累和最頂尖的人才,但在聊天機器人這條賽道上,它一直表現得異常謹慎。2021年5月,Google發佈了LaMDA——一個基於Transformer的對話大模型。但它只對少數人開放測試,限制極多。2022年8月,Google推出了測試應用AI Test Kitchen,有三個功能:想像它、列出它、聊狗。沒錯,第三個功能只能聊狗。Google的高管和研究員們擔心安全問題。早期模型很容易被誘匯出種族歧視或性別歧視的回答。前Google Brain員工Julia Winn說,Google對這類風險看得比她待過的任何公司都重。這種謹慎讓一些研究員很沮喪,有的選擇了離開。然後,2022年11月30日,OpenAI發佈了ChatGPT。五天內,一百萬人註冊。使用者沒有太多限制,想聊什麼聊什麼。Google內部一些在AI上耕耘多年的員工氣壞了。分析師和投資者開始質疑:Google是不是要錯過科技史上的下一波大浪?翻車2023年1月,Jeff Dean、Demis Hassabis和新加入的機器人專家James Manyika向董事會匯報了打造最強模型的計畫。但Google等不及了,需要先推一個產品出來。2023年2月6日,他們匆忙發佈了基於LaMDA的聊天機器人Bard。發佈會翻車了。宣傳視訊裡,Bard被問到韋伯望遠鏡的問題,回答說它拍了第一張系外行星照片。這是錯的。第一張系外行星照片是2004年歐洲南方天文台的甚大望遠鏡拍攝的。Alphabet股價當天下跌8%,市值蒸發約1000億美元。這是GoogleAI歷史上最黑暗的時刻之一。創始人的回歸差不多同一時間,已經退休的Google聯合創始人Sergey Brin在一個派對上碰到了OpenAI的研究員Daniel Selsam。Selsam問他:ChatGPT這麼厲害,作為電腦科學家你不心動嗎?怎麼不回來全職搞AI?Brin覺得他說得有道理。這位2019年從執行層退休的聯合創始人,開始幾乎每天參與AI工作。他深入瞭解技術細節,研究損失曲線,每周參與前沿AI研究的討論。他還幫Gemini挑毛病,並且參與了關鍵人才的招聘。Brin後來說:任何電腦科學家現在都不應該退休。他還促成了一筆關鍵的交易。Noam Shazeer是2017年Transformer論文的8位作者之一。他後來離開Google,與Daniel De Freitas共同創辦了Character.AI——一家專注於AI角色對話的創業公司。這兩個人還有另一個共同點:他們都是LaMDA的關鍵開發者。2024年8月,一個價值27億美元的交易讓這兩位叛將回歸了Google DeepMind。嚴格來說,這不是一次收購——Character.AI繼續獨立營運,但Shazeer、De Freitas和約30名研究人員回到了Google。Google要回的不是公司,是人。這兩人後來參與領導了Gemini的開發。整合2023年4月20日,Sundar Pichai宣佈了一個重大決定:Google Brain與DeepMind合併,成立新的GoogleDeepMind。這兩個團隊此前一直分頭運作,文化也不相同。Google Brain偏研究,總部在美國;DeepMind偏產品,根基在英國。兩邊合併後產生了不少摩擦。但在ChatGPT的壓力下,Google別無選擇。Demis Hassabis被任命為Google DeepMind的CEO。Jeff Dean轉任首席科學家。與此同時,Google有一個OpenAI沒有的優勢:OpenAI需要融資,而Google可以從自己每年幾百億美元的利潤裡拿錢做研發。2023年底,Google發佈了第一版Gemini。與ChatGPT主要用文字訓練不同,Gemini從一開始就用文字、程式碼、音訊、圖像和視訊一起訓練。這是技術野心更大的方案,雖然開發時間更長,但後來被證明是值得的。諾貝爾獎2024年10月,Demis Hassabis和John Jumper因AlphaFold獲得諾貝爾化學獎。AlphaFold解決了困擾科學界50年的蛋白質折疊問題——僅憑氨基酸序列就能精準預測蛋白質的三維結構。這是AI對基礎科學的歷史性貢獻。對Google來說,這是一個轉折訊號:他們的科學家正在拿諾貝爾獎,而不只是追著競爭對手的尾燈跑。關於這個故事,歡迎收看我認為目前最精彩的紀錄片。《The Thinking Game | Full documentary | Tribeca Film Festival official selection》十年前的伏筆2025年4月,Google發佈了第七代AI晶片Ironwood。每顆晶片可達4,614TFLOPs的FP8性能。最多9,216顆晶片可以互聯成一個超級算力叢集,總性能達到42.5Exaflops——這是當時世界最強超級電腦El Capitan的24倍。比第一代Cloud TPU能效提升了30倍。當Google在2013年開始秘密研發TPU時,沒有多少人意識到這步棋的意義。那時候,Nvidia的GPU還是AI訓練的絕對霸主;那時候,ChatGPT還不存在;那時候,大多數人連大語言模型這個詞都沒聽說過。但十二年後,這步落子終於開花結果。消息傳出:Google正在和Meta談判,要賣給他們價值數十億美元的TPU晶片。Nvidia股價當天下跌7%。成功的災難2025年8月,Nano Banana橫空出世。這個隨手起的名字沖上了LM Arena排名榜首。全球使用者瘋狂使用,生成了數十億張圖片。Google的伺服器一度不堪重負。負責人Josh Woodward把這次發佈稱為成功的災難。到9月,Gemini App成為蘋果應用程式商店下載量第一。月活使用者從7月的4.5億漲到了10月的6.5億。11月,Gemini 3發佈。在多項基準測試中超越ChatGPT。自研的Ironwood晶片大幅降低了AI模型的運行成本。Pichai在12月的內部備忘錄裡寫道:我們以很棒的姿態結束了2025年。想想一年前我們在什麼位置,這個進步令人難以置信。逆襲的邏輯Google用了十三年完成這場逆襲。從2012年太浩湖的4400萬美元競拍,到2014年收購DeepMind,到2017年發表Transformer論文,到2023年經歷Bard的翻車和團隊的整合,再到2025年Gemini 3的登頂和晶片業務的突破。期間有無數次可能走岔的路口:如果2012年百度而不是Google贏下了辛頓,歷史會怎樣?如果8位Transformer作者沒有全部離開Google,會怎樣?如果Sergey Brin沒有在那個派對上被一句話刺激到,會怎樣?如果Noam Shazeer沒有回歸,會怎樣?但歷史沒有如果。尾聲回看這十三年,有一個貫穿始終的主題:人才。太浩湖的秘密競拍搶的是人。收購DeepMind買的是人。Sergey Brin回歸是人的回歸。Noam Shazeer的27億美元交易,本質上還是請人回來。在前沿技術領域,一個頂級學者的作用,往往大過一萬個普通工程師。這就是為什麼Google願意花4400萬美元買下一家沒有產品、沒有收入、只有三個人的公司。這就是為什麼Brin願意從退休生活中走出來。而另一個主題是:時間。TPU晶片從2013年開始研發,到2025年成為競爭優勢,中間隔了12年。Transformer論文發表於2017年,但它的全部威力要到2022年ChatGPT發佈後才被世界看見。深度學習的先驅們從1970年代就開始了探索,卻要等到2012年才迎來產業化的曙光。偉大之所以為偉大,不是因為其橫空出世時的驚豔,而是因為它要在無邊黑暗中,忍受漫長的籍籍無名與不被理解。直到多年之後,人們才能順著這些標尺,感嘆那時群星璀璨,天才輩出。2025年末,AI競賽遠沒有結束。OpenAI後來也發佈了更強的ChatGPT,使用者量仍然遠超Gemini。這場馬拉松還在繼續。但至少,Google已經證明了一件事:即使是科技巨頭,也可以從落後中爬起來。即使是ChatGPT的衝擊,也沒有把Google打倒。只要有人才,只要有耐心,只要有足夠長的時間線,逆襲永遠可能發生。畢竟,Nano Banana這個名字,不過是一個項目經理在凌晨兩點半隨手起的。而它背後,是十三年的佈局——和無數個不眠之夜。 (新智元)
Google第三代Gemini超越其他競爭者;阿里巴巴千問APP單周下載量創紀錄
Google第三代Gemini超越其他競爭者。阿里巴巴千問APP單周下載量創紀錄。電力短缺將成為輝達持續增長的障礙。中國航空公司減少赴日航班。隨著上周第三代Gemini大語言模型發佈,Google(Google)的這款模型在業界公認的基準測試中超越了ChatGPT和其他競爭者,被評為當前能力最強的AI聊天機器人。Google最新推出的Gemini 3再次攪動了矽谷的AI格局。在OpenAI與Anthropic激戰正酣之時,Google憑藉其深厚的基建底蘊與全模態(Native Multimodal)路線,如今已從“追趕者”變成了“領跑者”。周一收盤Google股票市值達到3.84兆美元,有望成為第四家躋身“4兆美元市值俱樂部”的企業。阿里巴巴方面11月24日披露,其自主研發的AI助手千問APP自11月17日開啟公開測試以來,一周內應用下載量已突破1000萬次。這一增長速度超過了包括ChatGPT、Sora、DeepSeek在內的多款知名AI應用,市場反應強烈。阿里巴巴方面表示,千問App的定位是“會聊天能辦事的個人AI助手”,將把千問App與電商、地圖、本地生活等業務生態深度整合。月之暗面(Moonshot AI)正接近達成一輪美元融資,此輪融資可能使公司估值提升至約40億美元。這家總部位於北京的AI初創企業正與IDG資本(IDG Capital)等多家全球投資機構洽談此次融資事宜,融資金額或達數億美元。月之暗面去年8月在B輪融資中籌資超過3億美元,投資者包括騰訊和風投公司高榕資本。該中國AI初創公司向一些潛在投資者透露,力爭在明年下半年進行IPO。美國輝達(NVIDIA)公佈的2025年8~10月財報刷新了歷史最高利潤。面向人工智慧(AI)的資料中心投資支撐著盈利增長。不過,供電網的建設尚未跟上資料中心的需求,交付的半導體無法正常運轉的風險正在浮現。電力短缺將成為該公司持續增長的障礙。與普通的資料中心相比,AI資料中心的電力消耗量非常大。這是因為每台伺服器機架上配備的GPU數量會激增。美國高盛集團預測稱,2027年僅一台冰箱大小的機架就將消耗美國500戶家庭所需的電力。OpenAI和富士康(Foxconn)同意達成一項合作,將在美國生產人工智慧(AI)硬體。作為這項合作的一部分,OpenAI表示,將就AI行業的硬體需求向富士康提供見解,以供富士康在設計與開發中參考。OpenAI將可優先評估這些系統,並擁有購買這些系統的選擇權。特斯拉(Tesla)CEO馬斯克近日通過社交平台發表長文,首次系統披露了公司在人工智慧晶片領域的整體戰略與佈局。馬斯克表示,特斯拉已組建起一支具備行業頂尖水平的晶片研發團隊,並在車輛控制系統與資料中心部署了數百萬顆自研AI晶片。這一技術積累使其在全球現實場景AI應用中處於領先地位。據他介紹,特斯拉當前車載晶片為AI4(原HW4),其下一代產品AI5已完成關鍵設計並即將流片,而第六代晶片AI6的研發也已啟動。日本經濟產業省11月21日表示,將在2026~2027年度向爭取量產最先進半導體的Rapidus追加提供約1兆日元的政府支援資金。除了為技術研發提供補貼之外,還計畫進行新一輪出資,累計支援金額將達到2.9兆日元。西班牙電信(Telefonica)計畫裁減超過5300個西班牙本土職位,這幾乎是其國內員工總數的20%,這並非又一個簡單的成本削減新聞。這是該行業生存的算術題,營收停滯不前,而5G和光纖卻在吞噬大量資本。此前,該公司去年已裁員3400人,每年節省了2.85億歐元。荷蘭車輛管理局(RDW)近日明確否認已承諾批准特斯拉全自動駕駛(FSD)系統,這一表態為特斯拉在歐洲市場的技術推廣再添阻力。儘管特斯拉此前多次釋放FSD即將登陸歐洲的訊號,但監管機構的謹慎態度表明,全自動駕駛技術仍需跨越嚴格的法律與安全評估門檻。作為特斯拉在歐洲的重要市場之一,荷蘭的監管立場可能影響其他歐盟成員國的決策。波音公司(Boeing)問題重重的Starliner飛船將於明年初再次飛行。這一次它將不會搭載宇航員。Starliner在2024年6月搭載美國國家航空航天局(NASA)宇航員的首飛任務中遇到了一系列技術問題,導致該機構將機上宇航員在國際空間站滯留數月,之後由一艘SpaceX的載人龍飛船(Crew Dragon)將他們送回地球。Starliner的下一次飛行定於2026年4月。這將是一次不載人任務,向國際空間站運送貨物,並可能為該航天器用於未來的宇航員任務鋪平道路。比爾·阿克曼(Bill Ackman)正尋求將其避險基金公司Pershing Square和一隻新投資基金同時上市。他希望在明年初進行這次獨特的雙重公開募股。美國進出口銀行(US Export-Import Bank)將投資1000億美元以落實總統川普的全球能源主導計畫,其新任行長表示,首批交易將涉及埃及、巴基斯坦和歐洲的項目。該政府機構將為確保關鍵礦產、核能和液化天然氣等領域的美方及其盟友供應鏈安全提供融資。全球最大礦業公司必和必拓集團(BHP Group)已放棄對英美資源集團(Anglo American)的新一輪收購提議。此次收購嘗試意外且短暫,其初衷是阻止規模小於自身的競爭對手英美資源與加拿大泰克資源有限公司(Teck Resources)的既定合併計畫,如今該嘗試正式告終。必和必拓於周一證實,已與英美資源進行初步磋商,但表示目前“不再考慮兩家公司的合併事宜”,未來將專注於自身現有資產組合。雅詩蘭黛(Estee Lauder)的新任首席執行官表示,作為在華開展業務新策略的一部分,他將“加倍押注”中國;而中國正是這家美妝集團在後疫情時期業績疲弱的主要原因。法弗裡(Stephane de La Faverie)計畫從近年來表現尤為疲弱的中國旅遊零售樞紐轉型,但中國對雅詩蘭黛而言“仍具戰略意義”。美國泰森食品公司(Tyson Foods)表示,在美國牛供應量降至近75年來的最低水平後,該公司將於1月份關閉位於內布拉斯加州萊辛頓的一家主要牛肉廠,該廠將擁有約3200名員工。泰森還將減少德克薩斯州阿馬里洛一家牛肉工廠的營運,將其減少到一個滿負荷班次,影響約1700名工人。泰森表示,公司將增加其他工廠的產量,以滿足客戶需求。今年,牛肉價格飆升,原因是牛的供應量減少,肉類加工企業越來越多地爭奪有限的牲畜供應。美國食品配送企業Performance Food與US Foods已終止合併談判。若此次合併成功,雙方本可組建一家足以與行業龍頭西斯科公司(Sysco)抗衡的食品配送巨頭。兩家公司周一表示,經雙方協商一致,決定終止資訊共享流程,且不再推進潛在的合併計畫。Performance Food Group主營自動售貨機與便利店所需的零食、飲料及糖果供應,同時也為雜貨店提供包裝食品;US Foods Holdings則主要向餐廳、醫療保健機構及教育機構供應食品。美國最大的幾家零售商發現,消費者的購買力遠未“熄火”。儘管關稅上調和經濟動盪令人憂心忡忡,但消費者仍在他們認為物有所值的地方出手,這從沃爾瑪(Walmart)、蓋璞(Gap)、T.J. Maxx母公司TJX等連鎖企業近期強勁的財報中可見一斑。中國的航空公司將減少赴日航班。儘管各航空公司尚未公佈航班減少計畫,但通過查詢官方預訂平台等發現,中國國際航空自11月30日起上海浦東機場—關西國際機場的航班將從每周21班減至16班。原計畫12月起將北京首都機場—札幌的航班從每周4班增至7班,目前增加航班的計畫已取消。中國東方航空自12月1日起,原本每周4班的成都天府機場—關西國際機場的航班取消。四川航空也將於12月起減少成都天府機場—關西國際機場的航班。麥格理資產管理(MAM)提議收購Qube Holdings,對這家澳大利亞物流和集裝箱公司的估值為116億澳元(75億美元)。Qube的業務涵蓋集裝箱租賃、汽車和糧食貨運碼。(全球企業動態)
针对Google App撤下AI模式这一事件,可以从以下几个角度进行评价: --- ### **1. 事件背景与可能原因** - **技术风险与伦理争议**:AI模型可能存在生成虚假信息、偏见输出或隐私泄露等问题,撤下可能出于规避风险的考虑(如近期行业对AI伦理审查的加强)。 - **用户体验反馈**:若AI功能(如自动回复、内容生成)在实际使用中效果不佳(如准确性低、延迟高),可能导致用户不满,促使Google暂时下架优化。 - **合规压力**:全球对AI监管趋严(如欧盟《人工智能法案》),Google可能需调整功能以满足法律要求。 --- ### **2. 影响分析** - **用户层面**: - **短期不便**:依赖相关AI功能的用户可能感到不适应,但长期看优化后体验或更可靠。 - **隐私保护增强**:若撤下是因数据安全问题,用户隐私风险可能降低。 - **开发者生态**: - **第三方依赖问题**:若Google的AI接口被大量第三方应用集成,撤下可能导致生态链短期混乱。 - **警示作用**:开发者或更重视AI伦理设计,避免过度依赖未成熟技术。 - **行业竞争**: - **机会窗口**:竞争对手(如微软、OpenAI)可能借机抢占市场,但Google的谨慎态度也可能树立“负责任AI”的行业标杆。 --- ### **3. 观点分歧** - **支持者认为**: - 体现企业对技术负责的态度,避免重蹈“匆忙推出、事后补救”的覆辙(如早期聊天机器人失控案例)。 - 为行业提供反思契机,推动AI从“追求速度”转向“安全优先”。 - **批评者质疑**: - 反映Google在AI战略上的犹豫,或因内部管理分歧导致产品路线不稳定。 - 可能削弱用户信任,认为其技术能力未达预期。 --- ### **4. 未来展望** - **短期策略**:Google可能通过小范围测试(如邀请制)重新打磨AI功能,或分阶段推出以降低风险。 - **长期趋势**: - 企业或将更注重AI透明度和可解释性,而非单纯追求技术突破。 - 行业监管框架的完善可能加速,推动标准化AI开发流程。 --- ### **总结** Google此举既是技术迭代的正常调整,也是对当前AI发展困境的回应。尽管短期可能引发争议,但若因此推动更稳健、合规的AI应用,长期来看对行业和用户均有积极意义。这一事件也提醒市场:AI技术的落地需平衡创新与责任,单纯“为AI而AI”的策略难以持续。 https://www.maharbook.top/slyhwjdbcl/