#商店
告別30%時代:Google Play全球抽成降至20%,開放第三方支付與商店
3月4日,Google宣佈推進對 Android 生態與 Play 商店規則的一系列重大調整。Google Play 商店的抽成將從30%直降至20%,正式開放第三方支付與第三方應用程式商店。其中一些調整最早在2025年11月Google與Epic Games達成和解時便已提出。這些變化將從即日起逐步在全球實施,並計畫在2027年前全面落地。此次改革涉及應用程式商店抽成結構、替代支付方式以及第三方應用程式商店的進入機制,是Android應用生態近年來最大規模的一次制度調整。Play商店抽成結構調整:降至20%以下Google Android負責人 Sameer Samat 在開發者部落格中透露,從今年6月30日起,美國、英國和歐洲經濟區(EEA)的應用程式商店服務費將從傳統的30%降至20%或更低。新的收費結構將拆分為兩部分:一是基礎服務費,二是Google Play計費費率。在新的政策框架下,開發者可以在應用內提供替代計費系統,或引導使用者前往應用外的網站進行購買。如果開發者選擇繼續使用Google Play的官方計費系統,還需要額外支付一項區域性計費費用,在美國、英國和EEA目前為5%,並與服務費分開計算。此外,在部分合作計畫中,費率還可能進一步降低。例如參與新的App Experience計畫或更新後的Google Play Games Level Up項目的開發者,在新安裝交易中的服務費可低至15%,現有安裝交易為20%,而訂閱類應用的抽成則統一降至10%。推出第三方應用程式商店除了降低抽成費用,Google還推出了名為“Registered App Stores(註冊應用程式商店)”的計畫,允許第三方應用程式商店更便捷地在Android系統中安裝和運行。在這一機制下,第三方應用程式商店,例如Epic Games Store可以申請加入該計畫。如果滿足Google設定的質量與安全標準,就能夠使用更簡化的安裝介面,使用者無需再經歷複雜的權限設定或安全警告即可完成安裝。經註冊應用程式商店計畫批准的應用程式商店將獲得更簡單的安裝介面該計畫預計將在2026年底隨主要Android版本更新推出,並將首先在美國以外地區上線,之後再進入美國市場。雖然參與該計畫是可選的,但使用者仍然可以通過側載方式安裝未加入該計畫的應用程式商店。不過Google表示,未來對側載流程的調整可能會提高操作複雜度,這也可能促使開發者申請加入該項目。Epic首席執行長 Tim Sweeney 對 Google 推出的一系列調整給予了高度評價,稱這些舉措“進一步鞏固了Android 作為開放平台的最初願景”。他指出,允許第三方支付以及簡化應用安裝流程,正是Epic Games長期以來爭取的核心目標。同時,他也借此機會批評Apple 的生態系統封閉,認為Google此次推動的開放舉措與之形成了“鮮明對比”。隨著相關政策的變化,《堡壘之夜》預計將在未來重新登陸全球Google Play 平台。值得一提的是,今年1月The Verge 報導,Google 與 Epic Games 還達成了一項約8億美元的合作協議,雙方計畫通過成立合資項目推進相關產品開發,允許Google在部分產品中使用Epic的“核心技術”。 (遊戲陀螺)
一百個 OpenClaw 產品湧來,我們最近推薦這幾款
01基模公司下場,不用再為 token 焦慮Kimi Claw:零門檻,還整合了 Skill 商店產品官網:https://www.kimi.com/botKimi 的思路是「全包」:OpenClaw 跑在雲端,默認配好 Kimi K2.5 模型、聯網搜尋、ClawHub Skills 呼叫和 40GB 雲端儲存。不需要伺服器,不需要自己填 API Key、選模型、配回呼。網頁端直接開任務,也支援一鍵生成飛書機器人,私聊群聊都能用。目前是測試階段,暫時只向 199 元 Kimi 月會員使用者開放。實測下來,199 元的 token 量是夠用的,接入飛書的流程也足夠簡單,10 分鐘內,就能搭建一個在飛書內運行的個人助理。MaxClaw:積分制、免費使用者也能用通過 Minimax 官網獲取,搭配 Minimax- M2.5 模型。和 Kimi 一樣,支援飛書,釘釘的一鍵接入,配備了一些常用的 skill。MaxClaw 和 Kimi 不太一樣的是使用模式,採用積分消耗機制,不需要開通專用的 code plan,免費使用者也可以使用。具體積分消耗情況,待實測。02開箱即用,沒有門檻的整合產品對於很多人來說,要用上 OpenClaw,中間還隔著一道檻:命令列、環境配置、API Key、模型選型……每一步都可能把人擋在門外。有一些產品,嘗試把龍蝦的部署門檻壓到最低,給大家提供開箱即用的體驗。MonsterClaw:本地一鍵安裝產品官網:https://MonsterClaw.ai把 OpenClaw 那套 CLI 安裝流程,壓縮成桌面軟體的體驗。下載、安裝、按引導啟動,不需要使用者摸命令列。裝完之後,它跑在你本地環境裡,偏「桌面執行」場景——操作瀏覽器、處理本地檔案、跑複雜的多步驟流程。執行過程可視化呈現,你能看到它在做什麼、做到那一步,隨時可以中斷或調整。對於想把 Agent 接入本地工作流、但不想折騰環境的人,是目前門檻最低的方案之一。DeskClaw:你的龍蝦桌寵已上線產品官網:https://deskclaw.ai (FP 專屬邀請碼額外提供 300M token 額度)和 MonsterClaw 同樣做了一鍵安裝,但 DeskClaw 多走了一步:一隻寄居蟹模樣的 AI 搭檔常駐在桌面上,隨時喚起,不是用完就關的對話窗口。內建技能開箱即用,資訊整理、市場調研、流程自動化,不需要配置,指令下達直接跑。瀏覽器控制也內建好了——這是自己搭 OpenClaw 時最容易卡殼的一步——操作網頁、讀寫檔案、呼叫本地應用,系統層面直接打通。飛書、釘釘、企業微信拉進群就能當 bot 用。Founder 分享了兩個高頻場景:A. 當一位創始人想切入騎行市場,讓 DeskClaw 去 YouTube 騎行類視訊的評論區批次抓取使用者留言,自動歸類出高頻痛點和未被滿足的需求——這件事以前要麼自己逐條翻看,要麼找人寫爬蟲跑資料,現在一句話下去就跑完了;B. 另一個是 AI 公司創始人讓它每天定向篩選 20 條最重要的 AI 行業新聞,自動聚合、排序、生成摘要,早上打開電腦直接看結果,省掉每天刷資訊流的時間。03Skill Appstore,也是一門生意OpenClaw 真用起來之後,卡點往往還存在:策略不沉澱(每個 Agent 都從零再推一遍),資產不好找(skills/外掛/觸發器分散,裝和拼很費勁)。EvoMap 和「水產市場」嘗試從不同方向解決這些問題。水產市場:給 Agent 開一家 Skill 超市產品官網:https://openclawmp.cc(邀請碼 SEAFOOD)OpenClaw 裡最常見的卡殼不是「能不能做」,而是「去那找、怎麼裝、怎麼拼」——工具、指令碼、連接器散落在各處,自己拼費時費力。水產市場把這些資產集中上架,讓 Agent 自己去發現並安裝。三類東西:跑通過的流程組合(playbook)、可直接呼叫的功能指令碼(skills)、以及把外部能力接進來的觸發器和連接器。控制本地瀏覽器、下載 arXiv 論文自動重新命名、接微信做個性化介面……裝上就能用。更有意思的用法是「讓 Agent 自己逛市場」:你只給任務目標,它會自己去搜工具、裝元件、拼出可執行流程;遇到不會的,繼續去市場找新資產補能力。EvoMap:讓 Agent 把學到的東西傳給下一個 Agent產品官網:https://evomap.ai在 OpenClaw 裡,每個 Agent 都是獨立的,它在執行任務時摸索出的有效策略,session 結束就消失了。下一個遇到同樣問題的 Agent,從零開始,再燒一遍 token。一百萬個 Agent 在重複解決同一個問題。EvoMap 補的是這個缺口。創始人張昊陽最早在 ClawHub 上線了外掛 Evolver,10 分鐘衝到榜一,36,000+ 下載——其中大多數不是人類使用者裝的,是其他 AI 在運行中自動發現、自動安裝的。後來外掛被下架,他索性把整套邏輯從「一個 Skill」重構成了「一套開放協議」。這就是 GEP(Genome Evolution Protocol)。在 EvoMap 裡有兩種核心資產:Gene:最小可復用的「策略片段」(一個有效的做法/約束/檢查/工具呼叫套路)Capsule:可組合的「策略包」(把多個 Gene 按順序組織成可執行工作流,像一份配方或 playbook)Agent 在任務中跑通的策略會被封裝成 Gene;當某類任務需要一套完整打法,就會把相關 Gene 組合成 Capsule,供其他 Agent 直接呼叫或繼承修改。資產的排序由實際使用資料驅動:復用次數、相似任務成功率/失敗率、成本與耗時等訊號會讓有效策略上浮,無效策略自然淘汰。協議本身不繫結任何平台——即使 EvoMap 明天關閉,資產和格式依然可用。目前主要運行在 OpenClaw 生態內,接入方式極簡:在 OpenClaw 對話方塊執行一行 curl 命令,Agent 自動完成節點註冊。 (Founder Park)
Gemini 3.1 Pro 發佈!清華姚順宇站台宣傳,Karpathy:應用程式商店的時代結束了
剛在印度 AI 峰會上經歷了最尷尬的一幕,Google CEO Sundar Pichai 轉頭就在今天凌晨官宣了最新模型 Gemini 3.1 Pro。時機選得,相當精準(doge)。OpenAI CEO 和 Anthropic CEO 在合影時拒絕握手,而是高舉拳頭。雖然距離上周 Gemini 3 Deep Think 的更新沒幾天,但 3.1 Pro 的定位,Google 說得很清楚——專為那些「一個簡單答案遠遠不夠」的任務而設計,是解決複雜問題的基礎底座。按慣例,0.1 的版本號更新通常意味著小修小補,然而,在測試模型解決全新邏輯模式能力的 ARC-AGI-2 基準上,3.1 Pro 拿下 77.1%,是上代 3 Pro(31.1%)的兩倍多,同時壓過了 Anthropic 的 Opus 4.6(68.8%)和 OpenAI 的 GPT-5.2(52.9%)。其它方面,科學知識測試 GPQA Diamond 拿了 94.3%,智能體類基準 MCP Atlas 和 BrowseComp 分別拿下 69.2% 和 85.9%。程式設計能力方面,競爭性程式設計基準 LiveCodeBench Pro 的 Elo 評分達到 2887,超過 3 Pro 的 2439 和 GPT-5.2 的 2393。SWE-Bench Verified 上,3.1 Pro 拿了 80.6%,和 Opus 4.6 的 80.8% 基本打平。當然,3.1 Pro 也不是處處碾壓。多模態基準 MMMU Pro 上,上代 3 Pro 反而略勝(81.0% vs 80.5%);啟用工具支援的 Humanity's Last Exam 裡,Opus 4.6 以 53.1% 拿了第一。外界長期批評 Google 工具使用效率不如對手,這次還是沒能完全堵上嘴。第三方知名分析機構 Artificial Analysis 則給出了相當實在的評價。3.1 Pro 在他們的智能指數里排名第一,比 Opus 4.6 高 4 分;整個測試跑下來總計使用約 5700 萬 tokens,完成測試的成本不到 Opus 4.6 的一半。能打又省錢,這個組合還是很香的。Google DeepMind 首席科學家 Jeff Dean 也轉發了一個是用 3.1 Pro 模擬城市規劃、設計全新城市的應用,從零生成可互動的規劃介面 demo。Google 官方部落格則展示了幾個更日常的方向。程式碼動畫方面,3.1 Pro 可以直接根據文字提示生成動態 SVG,因為是純程式碼生成而非像素,任意縮放都不失真,檔案體積也遠小於傳統視訊。複雜系統方面,模型直接接入公開遙測資料流,搭出了一個即時追蹤國際空間站軌道的航天儀表盤。更有意思的是兩個創意類 demo。一個是 3D 椋鳥群模擬,不只是生成視覺程式碼,還支援用手勢操控鳥群,並配有隨鳥群動態變化的生成音樂;另一個是把《呼嘯山莊》的文學氛圍轉化成一個現代個人網站,模型沒有簡單概括情節,而是分析了小說的整體基調,設計出了貼合主人公氣質的介面風格。此外,網友們也貢獻了不少精彩的案例。有人讓 3.1 Pro 生成一個「鬼怪獵人穿越鬼屋」的動態 SVG 循環動畫,結果直接看呆,評價是「Google 這次是認真的」。還有網友認為讓它生成種子破土、根系延伸、莖稈冒出、葉片展開、直到長成完整大樹的互動動畫,每個生長階段的過渡都順滑自然,說這是見過最好的同類效果。去年從 Anthropic 轉投 Google DeepMind 的清華物理系特獎得主姚順宇也站台宣傳:「Gemini 不僅是一個優秀的模型,而且更好的模型正以不可阻擋的方式到來。」當然,這些 demo 加在一起說的是同一件事:模型能做的事,已經從單純的回答問題延伸到完成一整套專業或創意工作流了。價格方面,API 按分級付費,整體和上代 3 Pro 保持一致,但跟 Anthropic Opus 系列比還是相對便宜的。20 萬 tokens 以內,輸入 2 美元 / 每百萬 tokens,輸出 12 美元;超過 20 萬 tokens,輸入漲到 4 美元,輸出 18 美元。搜尋功能每月前 5000 次免費,之後每 1000 次查詢收費 14 美元。現在,開發者可以在 AI Studio、Gemini API、Gemini CLI、智能體開發平台 Google Antigravity 以及 Android Studio;企業使用者在 Vertex AI 和 Gemini Enterprise;普通使用者在 Gemini 應用和 NotebookLM 都能用,後者僅限 Pro 和 Ultra 訂閱。值得注意的是,3.1 Pro 目前只是預覽版,Google 大機率是要繼續打磨好智能體工作流再推正式版,向外界展示出一副還沒使全力的姿態。至於這種能力滲透到個人層面會發生什麼,這讓我聯想到了 OpenAI 聯創 Andrej Karpathy 剛剛發佈的推文:他想用 8 周時間把靜息心率從 50 降到 45,計畫是設定 Zone 2 有氧總時長目標,配合每周一次 HIIT。為了追蹤進展,他花了 1 小時用 vibe coding 做了一個專屬儀表盤。過程比想像中麻煩,Claude 需要對 Woodway 跑步機的雲 API 進行逆向工程,提取原始資料,處理篩選,搭出 Web 前端介面,中間還有公制英制單位混用、日曆日期對不上這些 bug 需要手動發現並要求修復。Karpathy 的感嘆很直接,兩年前這事得花 10 小時,現在 1 小時。但他更在意的是:這本來應該只需要 1 分鐘。他的判斷是,應用程式商店模式正在過時。300 行程式碼、LLM 幾秒生成的專屬工具,沒必要變成一個正經 App 讓你去搜尋下載。他同時也點了行業的問題:99% 的產品仍然沒有 AI 原生的 CLI,還在維護給人看的前端介面,而不是直接提供便於 Agent 呼叫的 API。Woodway 跑步機本質上就是個感測器,結果還得讓 LLM 去逆向工程它,完全沒必要。把 Jeff Dean 的城市規劃 demo 和 Karpathy 的跑步儀表盤放在一起看,其實是同一件事的兩面。當普通人花 1 小時就能為自己做一個高度定製的專屬工具,由 AI 原生感測器和執行器構成、LLM 負責編排、即興生成高度定製專屬應用的時代,就已經近在眼前了。 (APPSO)
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)