上周，蘋果與Google意外宣佈達成一項人工智慧合作協議，迅速在科技行業掀起軒然大波，並推動Google市值一度突破4兆美元大關。根據協議，蘋果將把Google的AI技術整合到自家的移動作業系統中，包括用於升級Siri語音助手。Google首席執行長桑達爾·皮查伊與蘋果首席執行長蒂姆·庫克。近日，兩家公司宣佈達成一項重大合作協議，蘋果智能相關功能包括新版Siri語言助手將採用Google的Gemini大模型及相關AI技術。圖片來源：Anna Moneymaker—Getty ImagesGoogle重獲AI領先地位自2022年11月OpenAI推出ChatGPT後的近兩年間，Google在AI領域的表現曾備受質疑。在追趕OpenAI的ChatGPT和Anthropic的Claude過程中，這家搜尋巨頭似乎步履維艱。Google的聊天機器人Bard及後續Gemini模型曾在公開場合出現事實錯誤，比如推薦在比薩上塗膠水、生成“黑人納粹”這種有歷史錯誤的圖像。然而，Google最新的Gemini 3大模型已成為市面上最先進的模型之一，獲得了使用者和企業的廣泛認可。Google雲服務也吸引了大批客戶，這與它自研的TPU晶片有一定關係。在運行AI模型時，TPU相比輝達的GPU具備成本與速度上的雙重優勢。蘋果在聲明中稱，經過“審慎考量”，認定Google的AI技術為其基礎模型“提供了最強大的支援”。這對Gemini而言無疑是重要背書，而此前蘋果一直首選OpenAI作為“蘋果智能”的技術供應商。美銀分析師認為，此次合作鞏固了“Gemini作為移動裝置端領先大語言模型的地位”，並有助於增強投資者對Google搜尋業務穩定性及長期盈利能力的信心。AI智能體初創公司創始人、劍橋大學賈奇商學院戰略與政策講師哈姆扎·穆達西爾指出，蘋果的選擇可能不僅基於技術能力的考量。由於蘋果禁止合作夥伴使用其使用者資料訓練模型，穆達西推測，蘋果可能認為，Google所能夠提供資料隱私和智慧財產權方面的保障是OpenAI和Anthropic難以企及的。合作也將為Google帶來直接的營收增長。儘管相關財務細節尚未披露，但據彭博社早前報導，蘋果可能每年會向Google支付約10億美元的技術使用費。不過對Google來說，這項合作更大的意義在於擠進了蘋果的管道。蘋果在全球擁有大約 15億iPhone使用者。通過為新版Siri提供支援，蘋果使用者未來通過Siri進行網購或消費，Google都有望從中獲得一定的分成。長遠看，Gemini聊天應用未來甚至可能預裝到新款iPhone中。對蘋果而言，此次合作有利有弊蘋果首席執行長蒂姆·庫克。圖片來源：David Paul Morris/Bloomberg via Getty Images有利的一面是，蘋果能夠向使用者提供功能更強大的Siri語音助手等功能，成本較低，而且保障了使用者的隱私。韋德布什證券公司分析師丹·艾夫斯表示，該合作為蘋果“加速推進2026年及以後的AI戰略奠定了堅實的基礎”。然而，蘋果仍需依賴外部合作夥伴提供核心AI功能暴露出其短板。擅長垂直整合的蘋果，在自研大語言模型方面卻仍面臨重重困難。生成式AI時代開啟以來，這個難題始終困擾著蘋果。2025年，多項“蘋果智能”功能推遲上線，新版Siri發佈也一再延期。這些延誤不僅損害了蘋果作為科技領軍者的聲譽，也引發了使用者的不滿。甚至有使用者因為iPhone 16廣告中宣傳的AI功能未能如期上線，而對蘋果提起了集體訴訟。蘋果CEO蒂姆·庫克曾承諾2026年推出升級版Siri，外界普遍預期會搭載蘋果自研大模型。但顯然蘋果自有模型尚未準備就緒，最終轉向了Google的技術。未來科技集團的分析師丹尼爾·紐曼指出，長期以來，憑藉龐大的使用者基數和銷售網路，蘋果在追逐AI等新趨勢時可以更從容，但2026年對蘋果來說是“成敗攸關的一年”。日前，庫克已經對公司的管理層進行了人事調整，任命一位曾參與GoogleGemini項目的高管負責AI業務。如果蘋果智能的延期發佈確實與隱私與安全有關，那麼使用者的等待或許是值得的。理想情況下，蘋果希望打造一個既能媲美頂尖模型，又能完全在iPhone上本地運行，而不需要將使用者資料上傳到雲端。穆達西爾認為，蘋果可能正攻克模型功耗與散熱等技術難題。與Google合作，既可以為蘋果爭取時間，在模型壓縮與架構設計方面實現突破，又能夠在一定程度上緩解來自華爾街的壓力。部分支援蘋果的人指出，蘋果從來不是新技術的先行者，例如世界上第一款MP3播放器、智慧型手機、無線耳機、智能手錶，都不是蘋果發明的，這家科技巨頭卻總能憑藉設計創新和行銷策略而後來居上。蘋果也有從合作夥伴學習關鍵技術而後自研的傳統，如晶片。而在搜尋領域，蘋果Safari瀏覽器長期整合Google搜尋，並未自研，也沒有影響其發展。未來蘋果在AI領域是否會複製這樣的模式，尚待觀察。對OpenAI無疑構成利空OpenAI首席執行長山姆·奧爾特曼。圖片來源：Florian Gaertner/Photothek via Getty Images蘋果與Google的合作並非排他性協議，意味著蘋果可能仍然會在部分“蘋果智能”功能中採用OpenAI的模型，但蘋果選擇與Google合作，對OpenAI來說無疑是一記重擊。這強化了一種觀點：Google不僅追上了OpenAI，更在模型能力上實現反超。一旦失去蘋果生態，OpenAI將難以實現使用者群的進一步增長。目前，OpenAI聲稱它的周活躍使用者超過8億人，但近期資料顯示增長可能放緩。OpenAI首席執行長山姆·奧爾特曼曾稱，許多人已經將ChatGPT視為AI的代名詞。但是在蘋果使用者通過Siri體驗過Gemini模型的出色性能之後，這種認知可能會發生改變。奧爾特曼上月對媒體表示，他認為蘋果是OpenAI的長期主要競爭對手。OpenAI正聯合蘋果前首席設計師喬尼·艾夫研發新型AI裝置，旨在挑戰智慧型手機作為AI助手主要載體的地位，這款裝置有望在今年亮相。以前，只要蘋果還依賴ChatGPT為Siri提供技術支援，OpenAI就能清晰瞭解競爭對手的能力。但今後，OpenAI恐怕很難再深入瞭解蘋果AI的進展，從而難以將其新產品定位為“iPhone殺手”。OpenAI希望通過這款新裝置，將使用者牢牢鎖定在自己的系統中，這種做法有些類似於蘋果硬體+iOS的閉環生態，能夠有效防止使用者流向功能相近的競品。另外，OpenAI還要繼續推進技術突破，從而具備超越Google的決定性優勢，並長期保持。唯有如此，OpenAI才有可能促使蘋果未來重新加大對它的技術依賴。又或者，彎道超車的OpenAI，或許真的有可能憑藉一款跨時代的AI硬體，終結對蘋果裝置和管道的依賴。（財富中文網）編者語曾被質疑落後的Google，憑藉TPU晶片、Gemini模型和雲生態的綜合優勢，贏得了最挑剔的客戶蘋果的認可，標誌著AI競賽已從模型能力的單點比拚，升級為“晶片—模型—雲—生態”的全鏈條對抗。選擇GoogleGemini驅動Siri，而非堅守“全端自研”，證明在AI時代，頂尖的技術實力與擁有龐大使用者的硬體生態結合，才能形成更強的競爭力。對於建構生態圍牆的中國手機廠商與AI公司，開放合作也是一個打開市場空間的可選項。 (財富FORTUNE)

究竟是什麼樣的更新，才能讓GoogleCEO皮查伊稱之為“眾望所歸”（Answering a top request from our users）？那就是GoogleGemini最新的Personal Intelligence功能。它通過使用者Gmail、Google Photos、YouTube和搜尋等應用的資料，讓AI能夠跨資料來源推理，提供個性化回答。真正意義上實現了AI全能管家。幾乎同時，Google還與蘋果達成多年期合作，Gemini 3將成為新版Siri的技術底座。還有通用商務協議的發佈。一系列動作密集而迅猛。資本市場的反應也是立竿見影，Alphabet市值突破4兆美元，19年來首次超越蘋果。這一系列更新背後，是Google全端優勢的體現。從硬體到軟體，得益於Google在AI產業鏈的每個環節都有佈局，而他們也正在用技術堆疊控制越來越多的生態。Google釋放的訊號很明確，不僅要贏，還要贏得更徹底。技術代差可以追趕，資金差距可以彌補，但生態位的差距一旦形成，OpenAI們可能就永遠無法追趕上Google了。01Google和蘋果的合作，是一次世紀握手。1月12日，兩家公司聯合宣佈達成多年期合作協議，Gemini 3將成為下一代蘋果智能（Apple Intelligence）的技術底座。這次合作並非單純的提供基座大模型那麼簡單。文章《“套殼”GoogleGemini，但蘋果還沒死心自研模型》中提到，Gemini作為後台訓練導師與複雜任務處理引擎（負責資訊摘要、跨應用調度等），蘋果自研模型處理本地敏感資料。所有使用者互動與資料流轉通過蘋果私有雲完成，Siri控制權與隱私標準仍由蘋果掌控，核心落地場景為今年晚些時候推出的新版個性化Siri。根據外媒報導，這筆交易預計每年為Google帶來約10億美元的收入，但更重要的價值是資料。Siri每天處理約15億次請求，這些互動資料將進一步強化Gemini的Agent能力。即便不觸碰任何使用者的敏感資料，但是Gemini依然會瞭解使用者的需求和處理結果。因此，當使用者習慣在新版Siri中完成各種任務時，Google就掌控了從使用者意圖到應用執行的完整鏈條。幾乎在同一時間，Google在美國零售聯合會推出通用商務協議（Universal Commerce Protocol，UCP）。這是一個開放原始碼的AI電商標準，可以讓AI代理與商業系統無縫對接。Google與Shopify、Walmart、Target、Wayfair、Etsy等20余家零售和支付巨頭聯手打造這一協議，使使用者可以直接在Gemini應用和AI Mode中完成商品搜尋、比價、下單和支付，無需跳轉到商家網站。這種“原生結帳”體驗徹底改寫了電商的流量邏輯，入口從獨立電商網站轉移到了AI對話介面。在零售端，Gemini還接入了Google Shopping Graph。這是一個包含超過百億商品資訊的知識庫，支援AR虛擬試穿、價格保護、即時庫存查詢等功能。說回Google的Personal Intelligence功能，它與ChatGPT僅能參考過往對話歷史不同，這個功能主打的是可以跨應用推理，分析資料點之間的關係。Google提供的案例顯示，當使用者站在輪胎店排隊卻不知道自己的2019款本田小型貨車需要什麼型號的輪胎時，Gemini可以從Google Photos中識別車輛配置，從Gmail收據中找到車牌詳細資訊，然後建議不同的選項。比如一種適合日常駕駛，另一種適合全天候條件，參考的是在Google Photos中找到的家庭前往俄克拉荷馬州的公路旅行記錄。使用者可以單獨控制每個資料來源的存取權，在隱私保護和功能體驗之間取得平衡。Google強調，Gemini不會直接在Gmail收件箱或Google Photos庫上進行訓練，而是僅使用“有限資訊，如Gemini中的特定提示和模型的響應”來改進這一能力，且會採取措施過濾或模糊對話中的個人資料。目前該功能已向AI Pro和Ultra訂閱使用者開放測試。02AI產業正在進入一個被稱之為“inference economics”（推理經濟學）的時代。在這個時代，競爭優勢不再由訓練模型的參數量定義，而是由“以最低成本提供有用資訊”的能力決定。而Google在這方面的佈局堪稱教科書等級。Google使用自研的TPU晶片訓練模型，它的優勢主要集中體現在在推理環節上。這是因為GPU每做一次運算，都要頻繁地從快取或記憶體（HBM）中讀寫資料。這種“存取-計算-存取”的循環在推理時會消耗大量頻寬和電力。TPU讓資料在處理單元之間直接傳遞。一旦權重載入進陣列，資料流進去就能連續完成成千上萬次乘加操作，無需中間寫回記憶體。不僅如此，為了兼顧圖形渲染、科學計算等任務，GPU擁有複雜的調度邏輯、分支預測和指令快取。這些在純粹的推理運算中屬於“無效載荷”，但又必須耗費計算資源。TPU剝離了所有非AI相關的電路。在推理時，由於模型結構是固定的，TPU能以極高效率的批處理（Batching），幾乎沒有時鐘周期被浪費在指令調度上。此外，Google在TPU Pod中使用了自研的OCI（光學電路交換）技術。相比於輝達依賴的電纜和 NVLink 開關，Google的光學互聯能以更低的功耗提供數 Tbps 的跨晶片頻寬。這使得 TPU 在處理超長上下文或超大模型推理時，通訊開銷更小。當Gemini每天處理數十億次查詢時，每次推理那怕只節省幾美分，累積下來就是數億美元的成本優勢。更深層的優勢體現在商業模式上。Google並不追求AI訂閱收入的最大化，Gemini Advanced的定價策略比ChatGPT Plus更便宜，甚至在某些場景下完全免費，比如edu帳號可以全年免費。Google的戰略是“羊毛出在豬身上”，強化生態鎖定、增加使用者停留時間、提升廣告定向精度。根據財報，Google約80%的收入仍然來自廣告。對於Google來說，AI 並不是一個新生意，而是一次“廣告引擎的史詩級大修”。Google將Gemini深度嵌入。用得越多，使用者的資料畫像就越清晰，廣告推送也就越精準。不僅如此，傳統的藍色連結是搜尋引擎讓你盡快離開，點選去別的網站。但是和Gemini對話截然相反，Google需要使用者繼續留在Gemini裡。使用者停留時間越長，展示高價值廣告的機會就越多。Google不靠賣AI賺錢，而是用AI讓現有的廣告生意變得更賺錢。迭代速度的優勢同樣關鍵。從DeepMind的研究idea到TPU的晶片最佳化，再到模型訓練和產品部署，Google可以在一個閉環內完成整個鏈條。而像OpenAI這樣的AI企業，想要更新就需要協調微軟的Azure雲、輝達的晶片供應、第三方的資料合作，決策鏈條冗長，響應速度必然慢半拍。在AI軍備競賽的“以周計算”節奏中，這種速度差異可能決定市場窗口的得失。所以Google才會更新得越來越快，同時他們還在擴大優勢，形成“贏家總贏”的局面。打下推理成本後，通過與蘋果的合作，Google獲得了大量的Siri請求資料，相當於ChatGPT日均25億次提示詞的60%。而通過UCP，Google還將在電商AI入口的爭奪戰中搶得先機。這不是簡單的技術合作，而是對流量分發權的重新定義。資料飛輪是Google最難以複製的護城河。Google擁有Search、YouTube、Gmail、Maps等九個使用者超過10億的產品，每天產生的資料量遠超任何競爭對手。Personal Intelligence功能的推出，讓這些資料首次被深度整合到AI體驗中。使用者每一次與Gemini的互動，都在強化模型對個體偏好的理解，形成正反饋循環。這種“資料→模型→體驗→更多資料”的飛輪效應，是OpenAI等獨立AI公司難以企及的。03視角切換到OpenAI這邊，他們此刻正陷入前所未有的困境。2025年底，就在Gemini 3發佈後不久，OpenAI CEO Sam Altman向全體員工發出了“紅色警報”(code red)。OpenAI公司暫停了所有商業化項目，包括廣告平台、個人助手Pulse、購物代理以及健康AI工具的開發。全員轉向一個目標，那就是追上Gemini 3的水平。奧特曼後來在播客中承認，這種“紅色警報”狀態通常會持續6到8周，但他補充說：“Gemini 3的影響沒有我們擔心的那麼大。”然而市場資料講述了另一個故事。根據Similarweb的分析，ChatGPT在生成式AI市場的份額從2025年1月的87.2%跌至2026年1月的64%，而Gemini在同期從5.7%漲至21%。ChatGPT的網路流量在近幾周下降了22%，從12月初的約2.03億日均訪問量降至1.58億，而Gemini的使用量保持穩定在5500萬至6000萬日均訪問量。此消彼長之間，ChatGPT的統治地位正在被撼動。根據Google財報電話會議，Gemini的月活躍使用者從2025年7月的4.5億增長到10月的6.5億，三個月內增長44%。反觀，Similarweb的資料顯示，ChatGPT同期增長僅為5%-6%。蘋果合作的“降級”更是一記重擊。OpenAI曾是蘋果在AI領域的首選合作夥伴，ChatGPT被整合到蘋果智能中，用於處理複雜查詢。但在Google與蘋果的新協議下，OpenAI的角色被邊緣化了。投資研究公司Equisights Research的CEO Parth Talsania一針見血地指出：“蘋果選擇Gemini作為Siri的底層技術，意味著OpenAI轉變為輔助角色。ChatGPT仍然可用於複雜的、使用者主動選擇的查詢，但不再是默認的智能層。”更深層的跡像在於，Google全端優勢正在放大。OpenAI沒有自己的搜尋引擎、作業系統以及產品矩陣。每一個APP之間除了帳號相通以外，都是獨立運作的。但Google可以將Gemini無縫嵌入Gmail、Docs、YouTube等使用者日常使用的工具中，反之還有Personal Intelligence功能。ChatGPT卻只能要求使用者主動離開現有工作流程，使用者想生成視訊就得從ChatGPT裡退出來打開Sora App。Google很清楚一件事：使用者對AI模型本身並不忠誠。這個行業的殘酷真相是，使用者會毫不猶豫地在ChatGPT、Gemini、Claude之間來回切換，誰的模型在某個任務上表現更好，他們就用誰。資料顯示，越來越多的開發者開始使用LangChain這樣的抽象層，讓應用可以在不同的AI提供商之間無縫切換，而不需要重寫程式碼。這種“多模型策略”正在成為常態，ChatGPT用於寫作，Claude用於任務編排，Gemini用於多模態理解。但使用者對他們的資料、使用習慣、費用預算和工作效率倒是非常忠誠。他們的資料不可能輕易遷移到其他平台，這些習慣也不可能一夜之間改變。所以Google的戰略就是抓住這些真正的忠誠度，通過更大的AI生態讓使用者感受到持續的價值增長，鎖住使用者。當使用者發現在Gmail裡就能直接用Gemini起草郵件，在Google Docs裡就能讓AI幫忙潤色文章，在YouTube裡就能獲得視訊摘要，他們為什麼還要打開一個獨立的ChatGPT標籤頁？這種“無縫體驗”遠比模型更有吸引力。別的模型可能更聰明，但Gemini就在每天使用的工具裡，不需要切換窗口，不需要複製貼上，這就夠了。關鍵的是，Google還在不斷降低使用者使用AI的門檻，用價格戰進一步擴大優勢。免費使用者現在可以在Gemini CLI中使用Gemini 3，以前只有付費使用者才能使用。1月初，新使用者年訂閱Google One的AI Pro半價促銷。這些動作的目標很明確：讓更多使用者進入Google的生態系統，讓他們習慣在Google的產品中使用AI，讓遷移的成本變得越來越高。當技術競賽演變為生態位競爭，先發優勢和資金儲備都不再是決定性因素。Google正在用全端建造一個AI帝國。而對於OpenAI和其他競爭者來說，亮出“紅色警報”並不能解決問題，他們想要追上Google的腳步，只會越來越艱難。 (字母AI)

2025 年底，一個明顯的訊號出現了：Google Gemini 追平了 OpenAI，Claude 短暫超越過 GPT-4，中國模型也在快速逼近。頭部模型的差距，正在以肉眼可見的速度縮小。1 月 14 日，《Big Technology Podcast》拋出了這個問題：“如果所有頭部模型的表現都差不多，會發生什麼？”坐在對面的是法國大模型公司 Mistral AI 的聯合創始人兼 CEO Arthur Mensch。他的回答沒繞彎子。“當大家的模型都差不多了，競爭就不在模型本身了。以前比誰更聰明，現在比誰能讓客戶真的用起來。光有一個強模型不夠，得讓它進到企業的系統裡、流程裡、業務裡。”這不是技術問題，是商業問題。而且，性能拉不開差距，價格就會被壓、毛利就會被擠。你再多加多少參數，也很難說服客戶為什麼要多掏一倍的錢。那錢會流向那裡？第一節｜模型差不多了，然後呢？要回答這個問題，得先搞清楚：為什麼模型會差不多？Mistral CEO Arthur Mensch 沒迴避：沒錯，差不多了。開發模型本質上不是什麼獨門生意。現在全球大概有十來個實驗室，用的是同一套方法、同樣的資料，做出來的模型效果越來越接近。更新速度快，誰都能追上，模型也就不再是護城河。為什麼會這樣？因為開源讓技術傳播得太快了。Mistral 在 2024 年初開源了稀疏混合專家架構（Sparse Mixture of Experts），幾個月後，中國團隊做出了更聰明的版本 DeepSeek-V3，用更低的成本、更高的效率達到了同樣的效果，這種工程最佳化能力相當出色。反過來，DeepSeek 的一些訓練技巧也被歐美團隊借鑑。技術公開，大家互相學習。Mensch 舉了個資料：2024年，預訓練模型要做到10的26次方 FLOPs（運算規模）還很難，現在任何有資源的團隊幾個月就能追上。門檻在下降，差距在縮小。但他更擔心的不是大家都差不多，而是模型只是看起來厲害，企業卻用不上。那投入再多也沒意義。這個判斷不只是 Mistral 一家的。幾周前，Sam Altman 在紐約告訴一群新聞負責人，OpenAI 2026年的主要優先事項之一是為企業建構應用程式。Mensch 說：“AGI 這個概念太簡單了。不存在單一系統能解決所有問題，就像沒有任何人類能解決世界上的每個任務一樣。”過去三年，大家都在談模型有多聰明，卻很少有人問企業能不能真的用起來。現在競爭焦點變了：不追求模型最強，而是確保企業真能用得上。第二節｜真正賺錢的，不是模型那麼，“用得上”具體是什麼意思？很多 AI 公司只會說模型多強，卻說不清怎麼幫企業用起來。Mistral 給了明確答案。CEO Arthur Mensch 把企業 AI 應用分成兩類：一類是效率提升，讓原來 20 人幹的活，2個人就能搞定。另一類是技術突破，幫企業突破以前做不到的事。 先看效率提升。1、效率提升法國航運巨頭 CMA CGM，每次大船靠岸，要協調碼頭、監管、卡車調度、港口裝卸……流程極複雜。以前，靠20多名員工輪班調度，系統雜、溝通難。現在，Mistral 讓 AI 代替人跟 20 多個外部系統打交道，自動發消息、下指令、確認流程。人還在，但變成了把關的，原來20人的事，最後2個人就能做完。AI 做的不是回答問題，而是真的在幹活。背後的邏輯其實很簡單。Mensch 解釋說，AI 不是自己什麼都能幹，而是人定規矩、AI 執行。他把這個系統分成兩部分：人定的規矩：那些步驟必須人工確認，那些可以自動化，這些規矩是人提前定好的。AI 的發揮：具體怎麼執行，AI 可以根據實際情況自己判斷。比如這條船先卸那個集裝箱，AI 看情況決定。“以為 AI 能自己搞定一切，那是不現實的。這兩者配合起來，才是真正能用的系統。”2、技術突破再看第二類。ASML 的光刻機製造過程，涉及極高精度圖像識別。過去要靠專家看圖識錯，找出晶片有沒有問題。Mistral 的模型幫他們做的事，是把圖像和邏輯一起看，自己分析、自己標註、自己最佳化。這不只是省人力，而是突破了晶片製造的精度瓶頸。AI 能看到人眼無法識別的缺陷，能加速人工標註太慢的流程。精度提升帶來的變化是：晶圓廠的吞吐量上去了，晶片製程能往更小的奈米推進，整個半導體行業的物理極限在被 AI 推動。在他看來：“核聚變、更精細的半導體雕刻……在這些領域我們正遇到物理限制，而 AI 可以幫助解除這些限制。這才是技術進步的加速，這帶來的價值，比單純省人力大得多。”這兩個案例說明了同一件事：AI 公司真正要做的，不是賣一個聰明的模型，而是讓 AI 進到企業的日常工作裡。賣模型是賣能力，企業真正要的是能落地的方案。很多 AI 實驗室在模型上投入巨大，但最後能掙到錢的，是那些真正讓 AI 在企業裡用起來的小公司。第三節｜控制權值多少錢？說到讓AI用起來，Mistral靠的是三件事：能用、能控、不受限。1、先看能用他們家模型是開放原始碼的，不只是給你一個黑盒工具，而是允許企業根據自己情況動手改、接入系統、部署在自己機器上運行。這在很多閉源大模型裡是做不到的。2、再看能控如果你的模型只能在供應商的雲上用，一旦那家公司修改了權限、更新了政策，甚至不讓你用某個功能，你就只能被動接受。Mensch 打了個比方： 就像你接入了別人的電網，隨時可能被斷電。如果 AI 真的變成生產工具，你敢把主動權全交出去？這就是閉源模型的隱藏風險：被供應商綁死。“Anthropic、OpenAI 他們也會說'我們能幫你定製'，但你本質上是在信任他們的工程師會給你足夠的權限。萬一他們更新了 API、改了定價、限制了某些功能呢？你只能接受。”還有更現實問題：如果你在閉源模型上訓練了自己的系統，積累了半年的資料，突然供應商漲價或者不讓你用了，你怎麼辦？遷移成本極高，因為你已經被綁住了。開放原始碼的價值就在這裡：客戶可以隨時切換、隨時自己部署，不用擔心被卡脖子。 所以，Mistral 的客戶更願意選擇它，不是因為它的模型一定比別人強，而是因為它在我手上，隨時可用。3、不受限Mistral 的優勢是：模型可以在本地運行，斷網照樣用。客戶可以根據自己的需求加功能、減參數，不需要再跟技術供應商反覆談判。這套模式，已經在一些對穩定性要求極高的場景裡驗證了。2026 年 1 月，法國與 Mistral 簽訂框架協議，要求 AI 系統必須在本土基礎設施上運行。原因很簡單：關鍵業務不能依賴外部供應商，一旦出問題，影響的是整個營運體系。對企業來說，這不只是技術問題，也是成本問題。把錢花在 Mistral 上，這筆投資會留在本地：招本地工程師、建本地資料中心、培養本地技術生態。企業未來需要技術支援、系統升級、人才儲備，都能在本地解決。反過來，如果選擇閉源服務商，錢流出去了，技術能力留不下來。長期來看，企業的話語權會越來越少。Mistral 能拿到這些訂單，靠的不是模型性能最強，而是讓企業能掌握自己的系統回到最初的問題：當大模型都差不多了，AI 公司靠什麼賺錢？答案已經很清楚了。模型會商品化，技術門檻在消失。真正值錢的，是讓AI在企業裡落地，以及把控制權交給企業。AI 越重要，控制權就越值錢。 (AI 深度研究員)

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)

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）