這週科技大廠的動作集中在一個詞：Agent。

GoogleI/O大會上，新模型只講了 3 分鐘，剩下四分之三的時間全部給了 Agent：

Gemini Spark 定位為 24 小時個人智能體，Antigravity 2.0 升級為多 Agent 編排平台，直接對標 Claude Code 和 Codex。

杭州阿里雲峰會上，從千問雲到新應用，高管們反覆提到的也是 Agent。

而騰訊、百度、字節的動態基本一致。

深圳一個大廠文件團隊被整體裁撤，理由是 AI Agent 覆蓋了原有工作，很多人當天上班才知道自己被裁了。

5 月 22 日裁員 8000 人，同時有 7000 人收到調崗通知，被編入祖克柏親自推動的 Applied AI 項目，主要做資料標註。

祖克柏在內部會上說，AI 已經改變了公司組織架構，很多崗位是冗餘的，公司的目標就是把員工的資料訓練進 AI 系統裡。

廣告等不相關部門的工程師已經被抽調去做資料標註。

OpenAI 預計下周提交 IPO 招股書。公司總裁 Greg Brockman 明確表示：

模型本身不再是產品，Agent 才是。

AI21 Labs 的 AI 模型團隊已經解散，整體轉型為智能體團隊，裁員 61%，員工從 180 人減到 70 人，一天之內完成。

甚至，連DeepSeek最近也在開始招聘Harness工程師。

總結來說，AI行業正在重新定義“產品”。

大模型不再是終點，Agent 成了各家押注的方向。隨之而來的是組織架構的調整和人員的重新分配。

首先講講最近我在AI Agent層面的一個變化：

如今卻逐步迷上了Claude Code、Codex。

雖然我也不怎麼玩程式碼，但現在Claude Code，我在旁邊床上躺著，Agent就自己安裝skill、做資訊圖、做表格、做翻譯。

本來我以為每天不斷寫稿、錄視訊這類勞動，就能產生回報，但現在，AI Agent能夠解決掉我的一些繁重工作，也讓我“似乎”解放了生產力。

你可以看到，我用了“似乎”這個詞，因為AI模型的幻覺依然很嚴重。

無論是Claude模型、豆包模型，還是Qwen模型，都無法完全消除。

所以，整個過程還是需要我進行仔細校對、修改等。

對於我的工作流來說，AI影響到的一個現實變化是：

部分“起標題”的工作，我已經交給了豆包或者是Claude Code，綜合再進行一定的修改；但我知道，像量子位這類公眾號，內部至少有10多個人一起想出一個標題。

這個流程的人力成本，已經被AI Agent大大縮短了。

一周前，CRM領域的頭部公司Salesforce聯合創始人CEO Marc Benioff上了一檔播客節目。

他指出，最近公司已裁撤約4000個客戶支援崗位，團隊規模從9000人縮減至約 5000 人。

原因在於，Marc 直言不諱地指出：因為AI Agent顯著提高生產力，我們不再需要那麼多人了。、

“我創立 Salesforce 27年了，做 SaaS 軟體40年了。這不是我經歷過的第一個災難，但這次災難確實前所未有。大部分軟體公司一季度的業績都很好。但市場就是看衰。我控制不了市場怎麼想，我能做的跟之前一樣，就是關注客戶成功，關注我們是否給客戶創造了價值，關注公司的收入和現金流。”

他甚至稱，基於 Agentforce 和面向工程團隊的 AI 工具，該團隊開發效率提升超過 30%，讓團隊的工程速度達到了“難以置信的水平”；AI已經承擔了Salesforce內部高達 50% 的工作量。

所以，未來的AI，不是模型，而是Agent應用。

OpenAI 剛剛聯合19家投資機構、諮詢機構和系統整合商共同花了40億美元成立了一個 OpenAI Deployment Company，也就是 OpenAI 部署公司。

為什麼他們要花這麼多錢成立這樣的公司呢？

因為企業也好，個人也罷，在沒有專業賦能的情況下，自己就能把 AI 用好的，真的是鳳毛麟角。事實確實是這樣。

很明顯，用軟體幫企業做AI落地的公司未來更值錢，是重要token銷售管道，因AI落地才能讓token產生商業價值。

所以本質上，無論是多大的AI大廠，AI Agent智能體產品，正在顛覆一家公司的組織架構、人員規模，也讓網際網路大廠面臨更多的挑戰。

最近一家大廠員工跟我說，老闆痴迷於AI降本增效，內部就是在用AI Agent取代員工，更多人只能選擇“躺平”，被動做一些無意義的工作。

所以，這或許就是最近很多大廠員工辭職創業的原因之一。

輝達CEO黃仁勳最近參加了一檔播客，提到了他從出生到如今的整個經歷和變化。

黃仁勳最後說了一段對懷揣創業夢想、深耕科技領域的年輕後輩講的話，我對此記憶深刻，也非常值得思考：

首先要敢於堅持自己認定的方向，不要因為一時的質疑與挫折輕易妥協。技術創新本就是漫長且充滿坎坷的過程，短期看不到回報是常態。

其次，保持終身學習的心態，科技迭代日新月異，唯有不斷更新認知，才能跟上時代步伐。不必畏懼失敗，每一次失利都是積累經驗的契機。

最重要的是，做事立足長遠，心懷責任。創造真正有價值的技術與產品，堅守初心穩步前行，時間終會回饋所有堅持與付出。

在我看來，本質上，AI取代不可避免，如何更快學習AI智能體、Skill，其實才是更重要的事。

今天有一篇文章提到，AI真正的瓶頸，不是算力，不是資料，不是能源，不是架構。

真正的瓶頸在於——評估（Evaluation）。

所以我認為，AI的未來不是模型性能有多好，而是對於Agent、Skill的應用能力有多強。

當然，我現在覺得Skill數量過於冗餘了，很多Skill的技術和能力依然很低級。

總結來說，模型只是底層引擎。

使用者不會為聊天窗口付錢，Agent 能執行具體任務，那才是產品。

我們要看清Agent 能做到什麼程度：去學著用。

對於AI的恐慌沒任何用處。    (智能紀元AGI)

5月20日凌晨，一年一度的GoogleI/O 大會開幕，依託Google複雜的生態系統，這又是一次讓人眼花繚亂的發佈會。在兩小時的演講裡，Google管理層輪番出場，一次性發佈了數十個產品更新，官網對於主要產品的部落格介紹就更新了14篇。

這次大會的核心主題是“智能體Gemini時代”，重要的發佈也基本上圍繞於此——包括基座大語言模型Gemini 3.5  Flash、全模態世界模型Gemini Omni、對標OpenClaw（龍蝦）的智能體產品Gemini  Spark、AI搜尋引入智能體、智能體管理平台Antigravity 2.0、智能眼鏡等等。

這次發佈會的反饋呈現兩極分化，有機構算了一筆帳，這次輕量基座模型升級伴隨著運行成本的5倍上升，新模型的“性價比”可能沒那麼美好。資本市場也給出了反饋，5月20日凌晨美股收盤，Google（GOOGL.US）跌超2%，股價收於387.66美元/股，當前總市值為4.7兆美元。

“自上一屆 I/O 大會以來，我們見證了技術的不斷突破與飛速進展。”在開幕演講中，GoogleCEO桑達爾·皮查伊（Sundar Pichai）先拋出了一些新的資料。在去年I/O大會時，Gemini app的月活躍使用者數為4億，今天這一數字已突破9億，一年內翻倍。

兩年前，Google每月處理的token（詞元）量為9.7 兆個，去年的 I/O 大會這一數字約480兆個，到今年這一規模實現7倍增長，Google每月處理的token量已突破3200兆個。

目前，Google旗下已有13款產品各擁有超10億的使用者規模，其中有5款產品的使用者數量超過了30 億。皮查伊稱，Gemini模型是吸引更多使用者使用的核心驅動力。

這次I/O 大會，最核心的更新仍然是Gemini模型系列。

Google正式發佈了新一代的Gemini 3.5 Flash，官方稱這是專為快速高效的任務設計的模型——從每秒token的輸出量來看，其速度是同類模型的4倍，價格卻不到同類前沿模型的一半。

根據Google的資料，與Gemini 3.1 Pro相比，3.5 Flash在幾乎所有基準測試中都表現更優，尤其是程式設計和GDPVal 這類更接近真實經濟任務的評測。

“目前頭部的科技企業每天大約需要處理1兆個token。如果他們選擇將其中 80% 的日常工作負載從其他前沿模型遷移到 Gemini 3.5 Flash上，每年將節省超過10億美元。”皮查伊稱。

不過，根據開發者測試，3.5 Flash能力或許處於3.0 Pro和3.1 Pro之間，且穩定性更差，重要的是API價格比上一代貴了3倍，疊加token使用量，成本也會更高。

海外評測機構Artificial Analysis發文提到，Gemini 3.5 Flash在智能指數上得分55，比3 Flash提高了 9  分，主要是智能體性能的提升和幻覺減少。3.5 Flash的token速度確實更快，但更高的token使用量和token定價，使其運行成本比3  Flash高出5倍多，比3.1 Pro高出75%。

目前3.5 Flash已經成為Gemini網頁和App的默認模型，全球同步上線，所有使用者都可以免費體驗。皮查伊同時提到，Google內部正在研發Gemini 3.5 Pro，該模型目前已在Google內部投入使用，會在下個月正式推出。

另一個備受關注的模型是Gemini  Omni系列，在發佈前社交媒體就已經有不少討論，Google對其的定義是“能夠基於任意輸入生成任意輸出模態的內容”。這一模型基於Gemini模型的推理能力，融合了Veo的視訊能力和Nano  Banana的圖片能力，接近理想中的世界模型，因此“在現實世界的理解能力上實現飛躍”。

今天推出的首個系列模型Gemini Omni Flash僅支援視訊輸出能力，Google稱在未來會逐步擴展至圖片和文字。

從會後的資訊來看，各方對Omni Flash的評價不一。有的業界人士認為表現不如預期，比不上當前行業內的頂尖視訊模型，甚至有人稱“什麼也沒有修復，是資源的浪費”。也有人認為這是未來，因為當模型能夠處理任何一種模態時，智能體之間的通訊方式會徹底改變。

生成能力升級後，內容來源識別也變得更重要了。針對深度偽造 (Deepfake)，三年前，Google就推出了數字水印SynthID，現在還進一步加入了內容憑證驗證功能，幫助使用者識別內容是否AI生成，以及是否經過AI工具編輯。

Google表示，所有Gemini Omni生成的內容都帶有GoogleSynthID數字水印，可以被追溯到是AI生成。這些核驗功能也被直接嵌入Google搜尋和Chrome瀏覽器中。

同時，Google宣佈，繼去年輝達加入之後，現在OpenAI、Kakao和ElevenLabs也將採用SynthID。只有當更多公司選擇為其AI生成的內容加入水印，這項技術才能真正起效。

模型之下，Google真正想講的是智能體的故事，並上新了一系列圍繞產品的智能體。

首先是內建在Gemini app中的AI智能體Gemini  Spark，這被認為是一個對標“龍蝦”的個人智能體產品，與日常使用的Workspace工具（例如  Gmail、Docs等）深度整合。它運行在GoogleCloud的專用虛擬機器上，可以全天候執行任務，即便使用者關掉電腦，Spark仍能繼續工作。

Google展示了幾個典型場景，比如讓Spark自動解析每月信用卡帳單，標記新增或隱藏的訂閱費用。以及指示它檢查收件箱，查看孩子學校的最新動態，提取重要截止日期，並行送每日彙總摘要。

有網友評價，以Google的生態系統和影響力，會讓這一產品很快就能成為每個人都能使用的“龍蝦”。Google是“沉睡的巨人”，一旦模型達到實用性的臨界點，Gemini與Gmail、文件和Google生態系統的結合，將改變遊戲。

Google同時宣佈在搜尋中也加入資訊智能體 (Information Agents)，使用者今年夏天將可以在搜尋中建立這類智能體，讓它持續跟蹤某類資訊。例如，使用者可以讓它監控股票、長期跟蹤租房資訊、球鞋聯名和商品上新等等。

面向開發者，Google升級了開發和管理AI智能體叢集的綜合平台，推出了Antigravity 2.0。這是一款能作為智能體互動核心樞紐的獨立桌面應用，Google在該平台內建了進一步最佳化的Flash版本，稱其響應速度達到了其他前沿模型的12倍。

Google在最後分享了智能眼鏡的進展。Google的AI眼鏡將分成兩類：一類是帶小型鏡片的顯示眼鏡，另一類是音訊眼鏡。這兩款裝置都能讓使用者解放雙手，使用者向Gemini提問即可隨時獲取支援。

Google表示音訊眼鏡將首先上市，計畫於今年秋季推出。眼鏡由三星參與硬體和體驗建構，Warby Parker與Gentle Monster負責眼鏡設計。

發佈會上，演示者展示了一些典型場景：比如可以通過眼鏡讓Gemini導航到上周和朋友見面的地方，中途加入咖啡店；也可以讓 Gemini打開DoorDash自動下單咖啡。

在以上發佈之後，Google隨之調整了Gemini的訂閱價。GoogleAI  Ultra此前的訂閱價格是250美元/月，這次Google將Ultra拆分成兩個價位段——首先推出每月100美元的新Ultra計畫，適配開發人員、技術主管、知識工作者和高級創作者，同時把最高檔Ultra訂閱降至200美元。Google的Pro訂閱則維持在19.99美元/月。

回看這些發佈，面向智能體時代，Google的更新覆蓋了模型、智能體、硬體、平台等等，幾乎亮出了所有的牌。然而，與去年Gemini 3帶來的顛覆性衝擊相比，今年這場發佈會更像是穩步迭代而非“變革”。

性價比存疑、業界反饋分化……或許Google應該聽聽使用者的聲音，畢竟AI競賽已經是一場關於成本、生態與商業模式的綜合較量。但生態協同優勢會是Google未來的看點，擁有全球最大的搜尋引擎，也有信箱、文件、雲服務等等，這張生態之網，是其他對手難以複製的護城河。 (第一財經)

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