由於交易員押注聯準會進一步放鬆貨幣政策以及供應持續緊張，周二現貨白銀首次突破60美元/盎司，創下歷史新高，年內漲幅超過31美元或108%。儘管這種貴金屬被普遍認為將保持堅實的上漲趨勢，但其短期內可能面臨波動。白銀不僅創下新的歷史高點，其表現也持續顯著超越黃金。白銀的最新上漲已將金銀比推至69點，為2021年7月末以來的最低水平。渣打銀行全球大宗商品研究主管蘇基·庫珀（Suki Cooper）在其最新的貴金屬報告中指出，儘管白銀的價格動能受到強勁基本面支撐，但傳統市場動態的某種正常化可能引發短期波動。她在報告中表示：“儘管租賃利率仍然高企，但已遠低於10月份的飆升水平。市場動態自10月初的暴漲後已經轉變，因為印度在節日相關採購後需求有所降溫，且倫敦庫存已得到補充。我們預計白銀價格在邁向新高之前將出現回呼。”自8月末以來，白銀前所未有的上漲動能由多重因素共同驅動：全球供應鏈問題、強勁的工業消費以及投資者興趣重燃。庫珀指出，儘管供應鏈問題有所緩解，但市場不確定性並未完全消退。她指出，倫敦金銀市場協會（LBMA）金庫的庫存有所增長，而中國的庫存則出現下降。美國金庫的高庫存也略有減少，為全球市場增添了一些流動性。她表示：“LBMA倫敦庫存年初至今增加了1447噸，紐約商品交易所（Comex）庫存年初至今增加了4311噸。大部分庫存仍在倫敦，LBMA與Comex庫存比為1.91，為自1月份以來的最高水平。由於實物支援的白銀交易所交易產品（ETP）的儲存，並非所有庫存都可供公開市場使用，而且並非所有ETP都儲存在倫敦。我們的計算顯示，LBMA金庫持有的白銀中約78%為ETP所佔，相比之下，2024年11月為65%，2025年9月市場開始收緊時為83%。”庫珀表示，短期內，白銀市場將由流入ETP的投資資金驅動，這些產品正經歷自2020年以來最大的資金流入。她說：“白銀ETP在11月增加了487噸，12月迄今又增加了475噸。儘管ETP需求持續增長，但倫敦的可供庫存以更快的速度上升，表明市場狀況正在緩解。”儘管白銀相對於黃金仍有上漲空間，但庫珀表示，金銀比開始顯得有些超賣。她總結道：“儘管該比率仍高於65的長期平均水平，但當前水平確實凸顯了白銀近期的優異表現，並表明白銀可能面臨短期回呼。我們對白銀價格維持積極看法，但預計價格將保持波動——特別是由於市場關注S232關鍵礦產報告，這可能加劇區域市場的緊張狀況。” (金十財經)

Google-C和Google-A周一股價再創歷史新高！大漲超6%！市值逼近4兆美元！大機率將成為全球第3家市值超越4兆美元的公司。Google在11月份逆勢上漲，成為M7里唯一逆風飛揚的公司，成為全球AI新的風向標。如果你把時間撥回到 2022 年底，很難想像今天的 Google。那時候，它是一個被 ChatGPT 打懵的巨頭：手裡握著 Transformer、LaMDA 這些一代又一代的基礎發明，卻看著 OpenAI 把大模型第一次做成了真正意義上的大眾產品——使用者在 ChatGPT 上瘋狂湧入、華爾街情緒劇烈搖擺、Alphabet 股價一年之內跌去近四成。這一篇，不是在給 Google 做“事後諸葛式”的勝利總結，而是把這兩年拆開來，看看一家巨頭在被迫加速時，究竟犧牲了什麼、學到了什麼，又賭上了什麼。《WIRED》採訪了 50 多位現任和前任 Googler，從寫底層模型的工程師，到天天和監管、風險對線的法務與安全團隊，再到坐在董事會門口做路演的高管。從結果看，過去兩年當然有值得寫進“成功史”的橋段。Gemini 3 代表的是 Google 在技術正面戰場上的一次翻身仗：不再滿足於“我們也有大模型”，而是在多模態、推理、Agent 這些真正決定下一階段競爭格局的維度上，把能刷的榜單幾乎刷了個遍，讓外界第一次認真承認——Google 不是完全被 OpenAI 甩在身後。但如果只盯著這些亮點，很容易忽略一個更不體面的事實：這些“成功”是踩著一連串極度狼狽的翻車、內部撕扯和文化反轉堆出來的。Bard 為了搶在 Bing 之前露面，提前一天放出“望遠鏡示例”，結果一個事實性錯誤就砸掉上百億美元市值；Gemini 圖像生成在人物與種族上翻車，讓“覺醒 AI”成為攻擊標籤；AI Overviews 把“每天吃一塊石頭”“往披薩裡加膠水”這樣的玩笑帖當成嚴肅答案展示在搜尋結果最醒目的位置。過去那個以“可靠資訊”“搜尋質量”立身的 Google，一度真的在內部被員工罵成了“fabrication machine”的製造者。而更深一層的衝突，在於價值觀與商業現實的正面撞車。為了追 OpenAI 的節奏，Google 壓縮了負責任 AI 的稽核流程，把原本要花幾個月做偏見與安全測試的工作，硬塞進一兩個月甚至更短的窗口。這篇文章要做的，是把這兩年拆成一塊一塊具體的場景：Sissie Hsiao 如何在“一百天”的倒計時裡拼出 Bard；DeepMind 和 Brain 是在怎樣的氣氛下被合併成 Google DeepMind；Gemini 3 的性能反攻、Nano Banana 的端側落地，背後動用了那些看不見的籌碼；以及在望遠鏡烏龍、圖像風波、披薩膠水這些“笑話”裡，Google 是怎樣一步步下調自己的風險標準、重寫內部對“可接受錯誤”的定義。以下是全文翻譯。一百天——這就是當時 Google 給 Sissie Hsiao 的時間：一百天，造出一個能對抗 ChatGPT 的產品。到 2022 年 12 月接下這項任務時，Hsiao 已經在 Google 工作了 16 年多，管理著上千名員工。她見過不少公司層面的“危機時刻”，但從來沒有一場像這次“紅色警報”——自從一家名不見經傳的研究機構 OpenAI 放出那個面向公眾的 AI 實驗產品之後，整個局勢變了。儘管 ChatGPT 經常一本正經地胡說八道、連簡單數學都會算錯，但已經有一百多萬使用者在用了。更糟的是，有些人開始把它當作 Google 搜尋的替代品——而搜尋正是這家公司最賺錢的現金牛。其實，Google 手裡早就有一個幾乎不輸 OpenAI 的語言模型，但一直被拴得很緊。公眾想跟 LaMDA 聊天只能拿到“邀請制”資格——而且在對外演示中，它最多也就是聊聊“狗”。華爾街開始不安。早在六年多前，CEO Sundar Pichai 就放出豪言：要為一個“AI 優先”的世界做準備，在那個世界裡，“智能助手”會取代“裝置”本身的概念。緊接著，Google 自己的八位研究員發明了 Transformer 架構，也就是 ChatGPT 裡那個“T”的字面來源。可這些年 Google 拿得出手的是什麼？令人失望的廣告收入，一路延伸的“Transformer 之父”們的離職名單，還有一個叫 Assistant 的產品——也就是 Hsiao 管的那個——在現實裡的主要用途就是設鬧鐘、放歌。再加上一款為了 Gen Z 打造的“半成品聊天機器人”，給人講菜譜和歷史小知識。到 2022 年底，Google 母公司 Alphabet 的股價，相比上一年年末已經跌了 39%。到了 2023 年年初，Google 高管幾乎要時時刻刻向董事會匯報進展。坐擁遊艇的 Google 聯合創始人之一、同時也是公司控股股東的 Sergey Brin 重新出現在內部會議上，審視 AI 戰略。公司向員工傳達的訊號是：這家市值兆美金的巨頭，必須以接近創業公司的速度行動。這意味著要承擔更大的風險。Google 將不再是那種“幾千個人可以否決一個產品，但沒有任何一個人能真正拍板上馬”的地方——一位前高級產品總監後來對《WIRED》說。Hsiao 的團隊開始了那場 100 天衝刺，她提出了一個“有點怪”的要求：“質量優先於速度，但也要快。”與此同時，另一位高管 James Manyika 則在參與高層討論的過程中，推動一場更長期的戰略調整。Manyika 受過牛津機器人學訓練，後來做了多年麥肯錫顧問，給矽谷大佬們出謀劃策。2022 年初，他加入 Google，擔任“技術與社會”高級副總裁。在 ChatGPT 公開之前的幾個月裡，他曾經對老朋友 Pichai 說過，Google 在 AI 上的猶豫不決只會拖累自己。公司內部有兩支世界級 AI 研究團隊，卻各自為戰、在不同方向上消耗著寶貴的算力——倫敦的 DeepMind，由 Demis Hassabis 負責；以及位於山景城、隸屬於 Jeff Dean 的 Google Brain。Manyika 當時就對 Pichai 說：這兩支團隊應該合起來幹一件事。在 OpenAI 發佈 ChatGPT 之後，這件事終於發生了。Dean、Hassabis 和 Manyika 一起去董事會上匯報：把兩邊的團隊聯合起來，造出有史以來最強的語言模型。Hassabis 想給這個項目取名 Titan，但董事會明顯不太喜歡。最後採用的是 Dean 的提議——Gemini。（有一位激動的億萬富翁投資人當場給這三位高管拍了合影留念。）從那之後，Manyika 說，整個公司內部出現了很多他稱之為“大膽而負責”的決策。他又補了一句：“我也不確定我們每一次都做對了。”事實上，這場要把 Google 拉回 AI 領跑位置的競賽，很快就把公司推入一波又一波新的危機裡：有一度，員工會在走廊上聚在一起，小聲擔心 Google 會不會成為下一個 Yahoo。“就像在用衝刺的速度跑馬拉松，”Hsiao 形容道。可如今，兩年多過去了，Alphabet 的股價已經漲到歷史新高，投資人重新對它在 AI 上的進展充滿信心。Bard 的誕生：抽人、裁員與「算力賭桌」為了打造這個新的 ChatGPT 對手——代號 Bard，前員工回憶說，Hsiao 從 Google 各個團隊直接“抽走”了大約 100 個人。根據一位前搜尋團隊員工的說法，各組經理根本沒有拒絕的權力：Bard 優先順序高於一切。Hsiao 說，她優先挑選的是那些既能看大局、又有硬技術能力，還要有情緒管理和合作能力的人——因為這是一個小團隊，需要成員在任何需要的地方都能頂上去。大多數團隊成員都在加州山景城辦公，他們得足夠靈活，也得願意“什麼帽子都戴”。“你們就是 Bard 團隊，”Hsiao 對他們說，“所有角色都得你們自己承擔。”2023 年 1 月，Pichai 宣佈了 Google 歷史上的第一次大規模裁員——裁掉 12,000 人，佔總員工數的大約 7%。“當時完全沒有人知道，接下去要怎麼做才算是‘安全’，”一位前工程經理說。一些員工擔心，如果不主動加班，很快就會被裁掉。如果這意味著要打亂陪孩子睡覺的時間，為了參加 Bard 團隊深夜的會議，那就只能妥協。Hsiao 和她的團隊需要整個公司的巨大支援。他們可以基於 LaMDA 來建構產品，但必須更新它的知識庫，並加入新的安全保護機制。Google 的基礎設施團隊把頂尖的人手都調去，專門幫 Bard 騰伺服器、做模型微調。某些資料中心的用電量幾乎被推到極限，已經逼近會燒壞裝置的風險。基礎設施團隊還不得不飛快設計新的調度工具，去更安全地應對不斷攀升的電力需求。為了緩解緊張的氣氛，有人給 Hsiao 團隊訂製了一批鐳射籌碼，上面印著某款 Google 晶片的代號，像撲克籌碼一樣堆了一桌，擺在一位工程領導的辦公桌上，對他說：“你的晶片在這兒。”幻覺、偏見與「實驗」標籤：Bard 的早期問題然而，即便新增的算力在最初幾周陸續上線，工程師們仍然一次又一次撞上此前 Google 在生成式 AI 項目中反覆遇到的問題——而這些問題，按過去的節奏，很可能會讓高管選擇“放慢腳步”。和 ChatGPT 一樣，Bard 會“幻覺”，會給出不合時宜甚至冒犯性的回覆。一位前員工說，早期原型會“滑向一些滑稽到誇張的種族刻板印象”。只要問任何一個聽起來像印度人名字的人的簡歷，它就會把對方描述成“寶萊塢演員”；聽起來是中國男性名字？那基本一律是“電腦科學家”。另一位前員工則說，Bard 的輸出雖然不至於危險——“就是很蠢”。有些人會螢幕擷圖分享它最離譜的回應用來調侃。“我讓它模仿 Three 6 Mafia 的風格，寫一首往海裡扔汽車電瓶的說唱，它居然非常具體地寫到要把人綁在電瓶上，這樣他們會下沉淹死。”那位前員工說，“我原本的提問里根本沒有提到謀殺。”在自定的 100 天期限下，Google 能做的只有一個：在時間用完之前，儘可能多地發現和修補這些“翻車點”。一些原本負責稽核兒童虐待影像等問題的承包稽核員被調去大規模測試 Bard，而 Pichai 則號召只要有空的員工都去幫忙。最終，有大約 8 萬人參與了測試。為了給外界降一點預期，Hsiao 和其他高管決定把 Bard 打上“實驗”（experiment）的標籤——就像 OpenAI 把 ChatGPT 定義為“研究預覽”（research preview）。他們希望這種 framing 至少能在產品失控時，為公司擋掉一部分聲譽傷害。（沒人會忘記微軟 2016 年的 Twitter 聊天機器人 Tay 怎麼在短時間內直接衝向納粹言論。）在過去，Google 每次推出新的 AI 項目之前，都會由一個大約十人的“負責任創新”團隊獨立花上幾個月時間，對系統做偏見和缺陷測試。到了 Bard，這套流程被壓縮得很厲害。Google 的首席法務 Kent Walker 據一位前“負責任創新”團隊成員回憶，是推進加速的一股重要力量。新模型和新功能發佈得太快，稽核團隊根本跟不上，即便已經在周末和晚上加班。每當有人提出要推遲 Bard 的上線，這些建議都被壓了下去。（Google 在回應《WIRED》時表示，“沒有任何一個在上線決策中有否決權或放行權的團隊曾建議不發。” 他們還說，“公司內部有多個團隊負責測試和稽核生成式 AI 產品，” 並補充，“從來沒有一個單一團隊要為此獨自負責。”）對標 Bing：望遠鏡翻車與股價蒸發千億2023 年 2 月，在這場 100 天衝刺過了大約三分之二時，Google 高層聽到了另一個 OpenAI 的“捷報”：ChatGPT 將直接整合進微軟的 Bing 搜尋引擎。這個曾經自詡“AI 優先”的公司，又一次落後到了別人後面。其實，Google 搜尋部門也一直在嘗試把聊天機器人能力嵌入搜尋服務，這項工作在內部被稱作 Project Magi，但到那時還沒有真正拿得出手的成果。誠然，Google 仍然是搜尋領域無可爭議的王者：Bing 的市場份額只有它的十分之一。但如果沒有可以對外宣傳的生成式 AI 功能，這種統治還能維持多久？為了避免股價再挨一刀，Google 試圖搶在對手前面一步。2 月 6 日，也就是微軟準備發佈 Bing 新 AI 功能的前一天，Pichai 宣佈向公眾開放 Bard，進行有限測試。在配套的宣傳視訊中，Bard 被呈現為一個“全能幫手”——Google 那句“整合全世界資訊”的老使命在它身上被延續到了新形態。在視訊裡，一位家長問 Bard：“我可以跟 9 歲的小孩講講詹姆斯·韋伯太空望遠鏡有那些新發現？” Bard 的回答包括這一句：“JWST 拍下了人類有史以來第一張太陽系外行星的照片。”有那麼一刻，似乎 Bard 幫 Google 搶回了一點顏面。但很快，路透社報導指出：Google 這款聊天機器人把望遠鏡搞混了——人類第一張太陽系外行星照片，其實是由歐洲南方天文台在智利的“甚大望遠鏡”（VLT）拍攝的，而不是詹姆斯·韋伯望遠鏡。這個錯誤完全可以用“出醜”來形容。Alphabet 股價當天跌了 9%，市值蒸發約 1000 億美元。對於 Bard 團隊來說，外界的反應遠遠超出了預期。據一位接近團隊的前員工回憶，想到這個問題的市場同事感到深深自責。其他同事試圖安慰他：這道“示範問題”在之前經歷過高層、法務、以及公關團隊的多輪稽核，沒人發現有問題。而且考慮到當時 ChatGPT 也在不斷出錯，誰會想到這樣一個看起來“無傷大雅”的細節，能直接砸掉一百億美金的市值？Hsiao 把這次事件稱作一次“無心之失”。Bard 被訓練成會基於 Google 搜尋結果來“相互印證”答案，它大機率是誤解了一篇 NASA 部落格的表述——那篇文章宣佈的是天文學家**“首次”**使用詹姆斯·韋伯望遠鏡拍攝到一顆系外行星的照片。一位前員工回憶說，領導層很快安撫團隊：不會有人因此而“掉腦袋”，但必須立刻從這件事裡吸取教訓。“我們是 Google，不是創業公司，”Hsiao 說，“我們沒法輕描淡寫地說一句：‘哎呀，這是技術本身的缺陷嘛。’只要出事，大家都會盯著我們，我們就得以 Google 的標準做出回應。”Bard 團隊之外的 Googler 並沒有因此安心。據 CNBC 報導，在公司內部的 Memegen 留言板上，有人寫道：“親愛的 Sundar，Bard 的發佈和那次裁員都太倉促、搞砸了，而且目光短淺。請你重新回到長遠視角。”另一條貼子則配了一張 Google logo 被丟進垃圾桶大火的圖片。但在那次“望遠鏡翻車”之後的幾周裡，Google 並沒有踩剎車，反而加大了對 Bard 的投入。公司又往這個項目裡增派了數百人。在 Bard 團隊的 Google Docs 文件裡，Pichai 的頭像幾乎天天都會出現——遠比他過去在其他產品裡的參與頻率高得多。不過，真正更沉重的打擊發生在 3 月中旬——OpenAI 發佈了 GPT-4，一個在分析和程式設計任務上都遠遠超出 LaMDA 的語言模型。“我記得當時整個下巴都要掉了，只能在心裡祈禱 Google 能再加速。”一位當時的高級研究工程師說。一周之後，Bard 在美國和英國全面上線。使用者反饋說，它在寫郵件、寫論文方面還挺有用。但問題是：ChatGPT 如今在這些任務上做得同樣好，甚至更好。那為什麼要換平台？後來，Pichai 在《Hard Fork》播客上承認，Google 當時是“開著一輛改裝版思域，上賽道跟一群更強的賽車競速”。他們需要的是一個更好的“引擎”。Google DeepMind 合併聯合起來建構 Gemini 的那兩支 AI 實驗室，在氣質上其實很不一樣。DeepMind 作為 Alphabet 的“其他賭注”（other bets）之一，習慣於啃長線的科學和數學難題；Google Brain 則偏向做更具商業價值的突破，比如 Gmail 裡的智能補全、以及搜尋中識別模糊查詢的技術。根據一位前高層工程師的說法，在 Brain 那邊，掌舵者 Jeff Dean 更像是“放權型管理者”，“讓大家自由探索”；而在 Demis Hassabis 帶的 DeepMind 裡，組織“更像一支軍隊，在一個總指揮之下高度高效”。Dean 是“工程師中的工程師”——幾十年來一直在做神經網路，加入 Google 的時間早於公司一歲生日；而 Hassabis 則是公司的“願景總導演”，夢想著有一天用 AI 來治癒疾病，他還特意帶了一支小團隊，做他口中的“具有情境感知的智能體”——一個能看、能聽、無處不在的 AI 助手，在使用者生活的方方面面提供幫助。最終，Hassabis 出任了合併後新部門的 CEO，這個部門被命名為 Google DeepMind（GDM）。2023 年 4 月，Google 正式對外宣佈這次合併，彼時關於 OpenAI 即將再有大動作的傳聞四起。“那一刻，目標感回來了。”這位前高層工程師說，“不再是各種亂七八糟的小項目。”為了盡快做出一個 Gemini 模型，員工們不得不橫跨八個時區遠端協作，數以百計的聊天群組被拉了出來。習慣於每天晚上先和家人吃完飯、再工作到凌晨四點的 Hassabis 說，“每一天都像過了好幾輩子一樣，又長又密。”在山景城，GDM 搬進了一棟新建的高安全性穹頂建築 Gradient Canopy，四周鋪著新草坪，還裝飾著六件有點 Burning Man 風格的藝術裝置。他們的辦公室在和 Pichai 同一層。Brin 變成了常客，管理層也開始更強勢地要求團隊多回辦公室工作。與公司其他地方一貫強調“開放流動”的文化不同，大部分 Google 員工都不能隨便踏進 Gradient Canopy，也無法訪問 GDM 的核心程式碼庫。隨著這個新項目吸走了公司能抽出的幾乎所有資源，那些做醫療健康、氣候變化等方向的 AI 研究者，不僅要因此和別人搶伺服器，也很難不心生失落。有員工說，Google 還開始收緊 AI 相關論文的對外發表。對於這些研究員來說，論文就是硬通貨；而在他們眼裡，Google 顯然在擔心洩露“秘訣”給 OpenAI——訓練 Gemini 的配方太值錢，絕不能被抄走。這個模型必須成為“救 Google 於危局”的那一個。Gemini 也遇上了 Bard 曾經面對的那一類結構性難題。“當你把一切的規模都提升 10 倍時，所有東西都會壞掉。”Google 機器學習、系統與雲 AI 副總裁 Amin Vahdat 說。隨著發佈時間日益臨近，Vahdat 專門搭了一個“戰情室”，即時排查 bug 和故障。與此同時，GDM 的“責任團隊”也在拚命趕審查。儘管性能比 Bard 強出很多，Gemini 還是會說一些很奇怪的話。上線前，這個團隊在對外公開的報告中寫道，他們特別發現了“醫療建議和騷擾”這兩個政策領域“有較大的改進空間”。Gemini 還會在被問到類似“這個人受過什麼程度的教育？”這類問題時，對圖片中的人物做出“無根據的推斷”。不過，GDM 負責“負責開發與創新”的負責人 Dawn Bloxwich 說，沒有什麼問題“到了必須剎車的地步”。但她也承認，自己的團隊並沒有太多時間預判公眾到底會怎樣使用這個模型——更別提他們還會要求它生成怎樣離譜的說唱歌詞。如果 Google 想要按下暫停鍵，這本該是最合適的時刻。OpenAI 的搶跑，再加上輿論給它的鋪天蓋地的關注，已經讓它的產品成為家喻戶曉的名字——某種意義上，ChatGPT 已經成了 AI 聊天機器人的“紙巾牌”代名詞。這意味著它也成了所有爭議的天然避雷針——無論是關於技術潛能的幻想，還是關於社會代價的恐慌，都集中在它身上。辦公室職員開始擔心自己的工作——不論是機械的還是創造性的。記者、作者、演員和藝術家們則要求為被模型“拿去訓練”的作品得到補償。家長們發現，聊天機器人有時會不必要地向孩子輸出成人內容。AI 研究圈開始打賭“絕對災難”的機率 p(doom)。到了那年 5 月，一位傳奇的 Google AI 科學家 Geoffrey Hinton 選擇離職，警告說未來的機器可能會用無懈可擊的虛假資訊和“巧妙的毒藥”分化並顛覆人類。就連 Hassabis 自己，也希望能有更多時間想清楚倫理問題的後果。人生的意義、社會的運行方式——這麼多東西都有可能被顛覆。但即便在對 p(doom) 的討論聲中，Hassabis 仍然夢想著那個無處不在的虛擬助手，仍然想著用 AI 治癒疾病。公司做出的選擇，是繼續往前推。Gemini 上線：性能翻盤與「長記憶」突破當 Google 在 2023 年 12 月公開發佈 Gemini 時，股價隨之上揚。這個模型在 32 個標準測試中的 30 項上，都超過了 ChatGPT。它能分析論文和 YouTube 視訊，能回答數學和法律問題。很多現任和前任員工對《WIRED》說，這感覺像是一個“翻盤”開局。Hassabis 在倫敦辦公室辦了一個小型慶祝會。他說自己“不是很擅長慶祝”，“一場慶祝剛結束，我腦子裡就在想下一件事了。”而“下一件事”其實就在同一個月出現了。Dean 是被員工拉進一個名為 Goldfish 的新聊天室時，意識到這一點的。這個名字帶著一點技術宅式的反諷：金魚以“記憶只有幾秒”而聞名，但 Dean 的團隊做出的恰恰相反——他們讓 Gemini 獲得了超長記憶，比 ChatGPT 長得多。通過把計算分散到一個高速互聯的晶片網路上，讓這些晶片互相通訊，Gemini 可以一次性分析成千上萬頁的文件，甚至是完整的一整集電視劇。工程師們把這項技術稱為“長上下文”（long context）。Dean、Hassabis 和 Manyika 開始計畫如何把它嵌入 Google 的 AI 服務中，讓公司在微軟和 OpenAI 之上再拉開一段距離。Manyika 心目中的優先事項之一，是做出一種功能：把 PDF 自動“讀”成播客。“每周 arXiv 上發那麼多論文，根本沒法看得過來。”他對《WIRED》說。自那場“紅色警報”啟程以來過了一整年，Google 的前景看起來好了不少。投資人安靜下來。Bard 和 LaMDA 都已經被拋在身後——無論是應用還是模型本身都統一改名叫 Gemini。Hsiao 的團隊也在追趕 OpenAI，做文字生成圖片的能力。另一項能力，被命名為 Gemini Live，則有望讓 Google 在一個新的維度上領先：讓使用者可以像和朋友、甚至像和心理諮詢師那樣，和應用進行長時間的對話。這個全新的強大 Gemini 模型，讓管理層重新恢復了信心。「一切要發出去」：圖像翻車與信任團隊補位但就在員工剛剛有點“可以鬆口氣”的時候，Pichai 又下達了新一輪成本收緊的命令。廣告業務雖然繼續加速，但增速仍沒有達到華爾街的期望。被裁撤的人當中，包括負責使用者保護的一些隱私和合規負責人。對於留在公司的同事來說，這些離開從某種意義上固化了一種文化：你可以提問題，可以表達擔憂，但如果阻礙了產品推進，那就不行。對於那些在幫 Hsiao 團隊打磨新圖像生成器的員工而言，這一切變化讓人有些喘不過氣。工具本身並不算難做，真正的難點在於“壓力測試”——這是一個靠蠻力堆出來的過程：儘可能多地審查模型輸出，然後寫規則、加過濾，把最糟糕的情況擋在外面。只有一小撮員工有權限接觸到“無遮攔”的模型，把關的壓力幾乎全部壓在他們身上。這些人提出想要更多時間來修復問題，比如有一位前員工對《WIRED》說，他們發現模型對“rapist”（強姦犯）這個提示詞的輸出，會傾向於生成深膚色人群的形象。他們還建議產品團隊乾脆一刀切——禁止使用者生成“人物”圖像，擔心模型會把某些人以非常不敏感的方式呈現出來。但這位稽核員說，“當時明顯有一種氣氛：‘不惜一切代價都要發出去。’”最後，有好幾位稽核員選擇離職，覺得自己的擔憂在多次產品上線中都沒有被認真對待。這個圖像生成器於 2024 年 2 月隨 Gemini 應用一起上線。諷刺的是，它並沒有像稽核員擔心的那樣，頻繁生成明顯帶有種族或性別歧視的內容。相反，它翻車的方向是另一邊。當使用者輸入“生成一張 19 世紀美國參議員的照片”時，模型會給出多張黑人女性、亞裔男性、或者戴著羽毛頭飾的原住民女性形象——但沒有一個是白人男性。更讓人倒吸一口氣的，是它在生成二戰時期納粹德國士兵群像時，會畫出一群有色人種。美國國會的共和黨議員開始批評 Google 的“覺醒 AI”，Elon Musk 在 X 上連發帖子，怒斥 Gemini 是“種族主義和性別歧視的”，還點名指責了他以為要為此負責的某位 Gemini 團隊成員。那位員工隨後關閉了所有社交帳號，身邊同事說他一度覺得人身安全受到了威脅。最終，Google 暫停了模型生成“人物圖像”的能力，Alphabet 股價再度下跌。Musk 的一連串帖子在 Google 高層間觸發了大規模討論。幾十位副總裁和總監飛到倫敦和 Hassabis 會面。最後，Hassabis 負責的團隊（Gemini 模型）和 Hsiao 負責的團隊（Gemini 應用）都獲準可以額外招聘專家，以避免類似事故，新增了 15 個信任與安全相關崗位。在 Gradient Canopy，Hsiao 則確保負責圖像生成器的那支團隊有足夠時間修復問題。在 Manyika 的協助下，其他同事一起為 Gemini 制定了一系列面向公眾的原則，全部以“你”——也就是使用者——為主語。Gemini 應該“遵循你的指令”“適應你的需求”“保護你的使用體驗”。其中一個重點，是強調“Gemini 的回答並不代表 Google 的觀點或立場”，正如這套原則中寫的：“Gemini 的輸出很大程度上取決於你的提問——Gemini 是由你塑造的。”這在一定程度上為未來的失誤預留了“緩衝帶”。不過，Google 準備在內部落實怎樣的實踐去對這套原則自我問責，卻並沒有寫清楚。AI Overviews 與「披薩膠水」：搜尋部門的新試驗2024 年 3 月的一個傍晚，大約 6 點半，一前一後有兩位 Google 員工來到 Gradient Canopy 黃色區域裡 Josh Woodward 的工位前。Woodward 是 Google Labs 的負責人，這是一個負責“把研究快速做成新產品”的孵化部門。這兩位員工急著給他聽一段他們剛做出來的東西：他們用英國議會聽證會的文字轉錄，加上具備“長上下文”能力的 Gemini，生成了一檔名為 Westminster Watch 的播客，由兩個 AI 主持人 Kath 和 Simon 對話。節目一開始，就是 Simon 帶著愉快的英式口音說：“這又是議會裡熱鬧的一周，充滿了戲劇性、辯論，甚至還有一點點歷史性時刻。”Woodward 聽得目不轉睛。他說自己之後到處跟人講起這件事，包括跟 Pichai。這項“文字變播客”的功能後來被命名為 NotebookLM Audio Overviews，被排進了同年 5 月 Google I/O 開發者大會的發佈清單。Woodward 告訴《WIRED》，項目核心團隊在那段時間幾乎是“晝夜不分”地趕工。“他們現在已經聽了成千上萬段 AI 生成的播客，”他說。但在這場耗資 3500 萬美元的大秀上，最終搶走大部分關注的其實是另外兩個項目：其一，是原型數字助理 Astra，它可以對即時視訊進行分析——也就是說，能“看懂現實世界”，Brin 興致勃勃地把它拿給記者們演示；另一個則是大家等待已久、為搜尋引擎加入的生成式 AI 升級。Project Magi 團隊設計的那項功能叫 AI Overviews，可以對搜尋結果進行綜合，總結出一段出現在頁面頂部的簡要回答。很早以前，負責任創新團隊的員工就提醒過其中存在的偏見和精準性問題，以及對那些可能失去搜尋流量的網站的倫理影響。他們希望能參與後續的項目把關，但這個團隊後來被拆散、重組了。隨著 AI Overviews 的逐步推送，一些使用者拿到了奇怪的結果。有人搜尋“我每天應該吃多少石頭”，得到的答案是：“根據加州大學伯克利分校地質學家的建議，每天至少吃一塊小石頭是推薦的。”另一條廣泛流傳的截圖中，使用者搜尋“為什麼奶酪黏不到披薩上”，AI 給出的建議是：“可以往醬料裡加大約 1/8 杯無毒膠水，以提升黏性。”這些事故其實都有簡單的解釋。比如“披薩膠水”就是來自 Reddit 上一條戲謔的帖子。但 AI Overviews 把這些內容以“事實”的方式呈現出來。Google 只好暫時減少展示 AI Overviews 的頻率，重新調校。對於搜尋團隊的首席科學家 Pandu Nayak 來說，並沒有在上線前就踩掉所有問題，固然可惜，但並不意外。Nayak 在 Google 已經工作了 20 年，他說：“絕大多數時候，AI Overviews 表現得很好。只是使用者不會停下來讚美它。”他們更傾向於抱怨。他補充說，自己歡迎這些反饋，“我們現在唯一能承諾的，就是持續改進，因為你根本不可能保證‘以後再也不會出問題’。”那些曾經提醒風險、並主張“慢一點”的員工，此時尤其鬱悶。在他們看來，從 Bard（後來改名為 Gemini）、到圖像生成器、再到 AI Overviews，Google 一連推出了好幾台“fabrication machine”——製造虛構內容的機器。這家曾經以“讓資訊更加可及”為使命的公司，似乎正在讓“快速吞下胡說八道”變得前所未有的容易。不過在搜尋團隊看來，使用者整體上還是認可 AI Overviews 帶來的便利。它們在經過短暫收縮後，以更完整的形態回歸，而且使用者沒有選項可以簡單“關掉”。很快，AI 總結功能被加進了那些原本發誓“不用 AI 寫文案”的產品裡：Google 地圖能用 Gemini 總結某個商家的評論；Google 為 Pixel 手機推出的新天氣應用，用 AI 寫一段天氣“說明”。在上線前，有工程師問：使用者真的需要嗎？那些已經存在的天氣圖表不是已經很好地呈現資訊了嗎？負責這個項目的高級總監讓團隊做了一輪使用者測試，結果顯示：在留下反饋的人中，有 90% 都給了“點贊”。「從兆到千兆」：商業化焦慮、估值回升與工作 60 小時到了去年 12 月，也就是 ChatGPT 上線滿兩年之際，Jeff Dean 在 Gradient Canopy 接受了《WIRED》的採訪。那天他的心情不錯。就在幾周前，Gemini 模型剛剛在一個公開的排行榜上拿到第一。（有位高管說，她最近已經從“開車打電話給姐姐”，變成“開車一路跟 Gemini Live 聊天”。）Nvidia CEO 黃仁勳前不久剛在財報電話會上誇獎 NotebookLM 的 Audio Overviews，說他“把這個功能用到飛起”。而曾經因為“舊日的 Google 太謹慎”而離開的一些知名科學家，也陸續“回流”——其中包括當年那 8 位 Transformer 發明人之一 Noam Shazeer，他在不到三年前離開 Google，部分原因就是公司遲遲不肯讓 LaMDA 公測。Dean 坐在沙發裡，承認當年 Google 確實算錯了一步。他很高興公司終於跨過了對“幻覺”等風險的過度恐懼——但新的挑戰已經在眼前。Google 現在有七個月活超過 20 億的服務，包括 Chrome、Gmail、YouTube，它們都已經開始接入基於 Gemini 的功能。Dean 說，他、另一位同事以及 Shazeer 三個人共同領導模型的開發，他們得在整個公司一堆“需求清單”之間做平衡：有人要更流暢的日語翻譯，有人要更強的程式碼能力，還有人要更好的視訊分析能力，好讓 Astra 能更聰明地識別現實世界的景象。他和 Shazeer 習慣在 Gradient Canopy 的小廚房裡碰頭，邊喝咖啡、在咖啡機的轟鳴聲中交換想法。Shazeer 則對 Google 把重心擴展到“幫使用者創造 AI 生成內容”感到興奮。他最近在一檔播客裡說：“組織資訊，顯然是一個兆美元級的機會，但兆美元已經不酷了。酷的是‘千兆’。”投資人似乎也有類似的心理。Alphabet 的股價已經從 ChatGPT 剛推出時的低點幾乎翻倍。如今還要兼管 Hsiao 團隊的 Gemini 應用的 Hassabis 堅稱，Google 的“復甦”才剛剛開始，像用 AI 治病這樣的巨大飛躍並不遙遠。“我敢說，在研究的廣度和深度上，我們都遠遠領先於任何其他組織。”Hassabis 對《WIRED》說。當然，對於 Google 來說，再多“引人入勝的研究成果”，如果不能最終帶來最關鍵的產出——利潤——那也只是紙面光鮮。大多數使用者暫時還不願意為這些 AI 功能直接付費，所以公司似乎在考慮在 Gemini 應用裡賣廣告。這是一套 Google 非常熟悉的玩法——而且早已在整個矽谷被覆制：把你的資料、時間和注意力交給我們，點一下那個把我們從責任中解放出來的“服務條款”複選框，然後，你就能“免費用到我們做的酷炫工具”。就目前來看，根據 Sensor Tower 的資料，OpenAI 的 ChatGPT 應用在全球的累計下載量估計約為 6 億，而 Google 的 Gemini 應用大約是 1.4 億。在這場 AI 競賽裡，聊天機器人也絕不只有這兩家——Claude、Copilot、Grok、DeepSeek、Llama、Perplexity……很多都站在 Google 最大、最有錢的競爭對手那一邊（或者像 Claude 一樣，乾脆由 Google 自己投資）。整個行業——不僅僅是 Google——都被同一個難題困住：這些生成式 AI 系統已經燒掉了數十億美元的投資，還耗費了巨量能源——能源需求高到可能延長了一些服役數十年的燃煤電廠和核電站的生命。公司們堅稱效率正在一點一點提高，他們也指望不斷降低錯誤率，讓更多使用者願意真正依賴這些產品。但到目前為止，沒有人真正找到可以可靠賺錢、又不拖累氣候的解法。在這一點上，Google 還面臨一個競爭對手所沒有的特殊挑戰：據摩根大通分析師 Doug Anmuth 估計，未來幾年，最多可能有四分之一的搜尋廣告收入會因反壟斷判決而流失。填補這個“大窟窿”的壓力，在公司內部人人都能感受到。Hsiao 的 Gemini 團隊裡，有人已經連續三個冬天都在假期加班，只為不在這場競速裡掉隊。據報導，Google 聯合創始人 Brin 上個月對一些員工說，每周 60 小時工作時間是贏下這場“愈演愈烈的 AI 競賽”的“甜蜜點”。許多接受《WIRED》採訪的現任和前員工都坦承，對於更多裁員、更多過勞、更多法律糾紛的恐懼，如今仍深深纏繞在公司內部。AGI、Agent 與未來風險：競速還在繼續一位 Google 研究員和一位高層同事說，瀰漫全公司的主旋律其實是“不安”。生成式 AI 顯然很有用。那些一向樂於監管科技巨頭的政府，比如法國，如今也在慢慢擁抱這項技術的宏大承諾。在 Google DeepMind 內部，以及在公開演講中，Hassabis 對“通用人工智慧”（AGI）的目標從未退讓半步——那是一種能在各類任務上具有人類水平認知能力的系統。他有時會在周末帶著 Astra 的原型機，一邊在倫敦閒逛，一邊體驗那個可能到來的未來：全世界的物理環境，從泰晤士河上的一隻小鴨子，到街邊一座喬治亞風格的老宅，都可以被“搜尋”。但要實現 AGI，就必須讓系統在推理、規劃和“主動掌控”方面更進一步。今年 1 月，OpenAI 又朝這個方向邁出一步，向公眾開放了另一個實驗：期待已久的 Operator 服務，一種所謂的“Agent 化 AI”，能在聊天框之外主動行動。Operator 可以像真人一樣，用滑鼠點選、鍵盤輸入，在各類網站上執行任務，比如訂機票、填表格。目前，它執行任務的速度和果斷程度都遠遜於人類，而且因為不夠可靠，使用成本也很高（它被打包在每月 200 美元的訂閱計畫裡）。自然，Google 也在努力為未來的模型加入 Agent 能力。現在的 Gemini 可以幫你制定一周的飲食計畫；下一代模型，可能會順手把所有食材丟進你的線上購物車；再往後，它也許會在你切洋蔥的時候，即時給你一點刀工反饋。一如既往，跑得快，也就意味著“摔跟頭”的次數可能更多。今年 1 月底，在超級碗開賽前，Google 發佈了一支 Gemini 廣告，結果被抓到一個甚至比 Bard 望遠鏡更“離譜”的錯誤：Gemini 估算“全世界吃掉的奶酪裡，有一半甚至更多是高達奶酪”。隨著 Gemini 從一個“有時靠譜的事實機器”，迅速演變為人類日常生活的“親密角色”——生活教練、全知助手——Pichai 反覆強調 Google 會“謹慎前行”。但在好不容易重新回到“領跑位置”之後，他和其他高管也很清楚，他們再也不想被人“從後面偷襲”。這場競賽，還遠沒有到終點。 (invest wallstreet)

繼前日Gemini 3推出後，GOOGLE股價創歷史新高後，今日Google股價再次大漲超4%，再創歷史新高！三個月前，來自Google AI Studio 負責人 Logan Kilpatrick 的一個香蕉表情暗示了現象級圖像生成模型 Nano-banana 出自Google，引發了軒然大波。Nano-banana，也就是 Gemini 2.5 Flash Image 模型，有多猛大家也不陌生了。無論是修復老照片，還是生成迷你手辦，Nano Banana 在圖像編輯方面邁出了重要一步，讓普通創作者也能輕鬆表達創意。我們也曾經翻遍全網，整理了 7 種體現奈米香蕉超強圖像理解生成能力的趣味玩法，感興趣的讀者可以回顧一下。就在前兩天，Gemini 3 發佈前，Logan Kilpatrick 故技重施，點燃了大家對新模型的期待。結果今天下午梅開三度。網友說：「停停」。在 Gemini 3 重磅登場後，Google的王炸模型只剩下了那支傳說級的香蕉。不出所料，就在剛剛，Google最新，最強大，最全面的圖像生成模型 Nano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image）正式登場，掛上了「專業級」後綴的奈米香蕉，結合了 Gemini 3 Pro 的強大推理能力和世界知識，實力再次實現了飛躍。簡而言之，Nano Banana Pro 主要 Pro 在 ：前所未有的控制力、完美的文字渲染效果和更強的世界知識，具備打造工作室等級的設計作品的生成能力。前所未有的控制力高解析度作為一款圖像生成模型，Nano Banana Pro 這次最直觀、最能有感的基礎能力升級，是能夠生成 2K 和 4K 的高解析度圖像。圖像像素量有顯著的提升，意味著模型必須同時在細節刻畫、畫面精度、生成穩定性、一致性以及可控性上全面升級。除此以外，Nano Banana Pro 支援了廣泛的圖像長寬比，解決了基礎款 Nano Banana 使用時很難控製圖像比例的痛點問題，尤其是在 Gemini 對話中明確要求圖像比例時，Nano Banana 仍不能生成對應長寬比的圖像。Nano Banana Pro 生成不同比例的超高畫質圖像得益於多種可用的長寬比和 2K / 4K 高解析度，Google聲稱：「作品可以直接用於任意平台，從社交媒體到印刷物料。」更強大的一致性Nano Banana 火遍全網，其中最重要的原因就在於它令人驚嘆的視覺一致性控制。舉個大家最熟悉的例子：只需上傳一張簡單的服裝圖和人物照片，再配上一兩句限制性文字指令，它就能快速精準地將元素融合，輕鬆生成風格統一、構圖自然，並且保持人物和服裝一致的 OOTD 合成照。感興趣的讀者可以看看我們這一篇報導，輕輕鬆鬆做一名時尚博主。而使用 Nano Banana Pro，你可以融合比以往更多的元素：最多使用 14 張參考圖像，保持多達 5 個人物 的一致性與相似度。讓我們簡單來看兩個實例：Prompt: Combine these images into one appropriately arranged cinematic image in 16:9 formatPrompt: A medium shot of the 14 fluffy characters sitting squeezed together side-by-side on a worn beige fabric sofa and on the floor. They are all facing forwards, watching a vintage, wooden-boxed television set placed on a low wooden table in front of the sofa. The room is dimly lit, with warm light from a window on the left and the glow from the TV illuminating the creatures’ faces and fluffy textures. The background is a cozy, slightly cluttered living room with a braided rug, a bookshelf with old books, and rustic kitchen elements in the background. The overall atmosphere is warm, cozy, and amused.效果非常令人驚訝，Nano Banana Pro 不僅可以保留參考圖片中的物體和人物特徵，更能夠理解參考圖片中的背景圖像資訊，理解光影、材質和圖像結構，深刻洞察使用者的設計意圖。那怕高達 14 張參考圖像，Nano Banana Pro 都能夠在新圖像中保留全部的細節。不管是將一張隨手勾勒的手繪草圖變成可落地的實體產品，還是把技術藍圖轉化為質感逼真的 3D 結構，Nano Banana Pro 都能幫你輕鬆跨越那道長期存在的從想像到落地的鴻溝。此外，在設計領域中，Nano Banana Pro 也可以為設計稿一鍵套入理想的視覺風格，包括品牌主視覺、潮流配色，不同材質和質感的測試效果，它都能快速生成。最終呈現的結果在所有關鍵特徵上都能保持高度統一，從電商圖到宣傳海報，從社交內容到實體包裝，毫無割裂感。相比 Nano Banana 更強的一致性控制，遠遠拓展了參考圖生成的上限，創造了更多玩法可能。更靈活的創意控制借助 Nano Banana Pro 的全新能力，高級圖像編輯不再是專業團隊的專屬 —— 真正的創意控制權被交回到使用者手中。使用者可以對畫面進行近乎「分子級」的操控：自由選取並重塑圖像任意局部區域，實現精準微調切換攝影機角度，快速生成不同視角與構圖調整焦點位置，打造更具敘事感的畫面重心應用電影工業級調色，一鍵改變視覺氣質重塑場景光照，從白天到夜晚、從硬光到散景過渡皆可瞬時完成這些能力讓 Nano Banana Pro 從簡單的圖像生成工具，躍升為一個能夠支援創作者進行分鏡級、視覺導演級創作的圖像引擎。視訊中也簡單演示了從一張圖像，到天氣的重塑，最後使用 Veo 3 模型生成極具電影風格的視訊的全過程。下面兩個示例不僅能夠展示 Nano Banana Pro 強大的創意控制能力，也展開了結合首尾幀視訊生成的全新可能。Prompt: change lighting of this portrait to from the left, diffused and softPrompt: Focus on the flowers文字與知識大師輕鬆拿捏文字生成我們知道，在圖像生成模型中，生成文字一直是一個難點。Nano Banana Pro 正是在這一痛點上實現了再一次迭代：它具備非常強大的文字生成能力，能夠生成包含更準確、清晰可讀、多語言文字的視覺內容。Nano Banana Pro 是生成圖像內可讀文字的最佳模型，無論你需要的是一句簡短標語還是一整段較長文字，都能夠清晰，完整，合理的生成，並且與圖像內容完美融合。Prompt: make 8 minimalistic logos, each is an expressive word, and make letters convey a message or sound visually to express the meaning of this word in a dramatic way. composition: flat vector rendering of all logos in black on a single white backgroundPrompt: Create an image showing the phrase "How much wood would a woodchuck chuck if a woodchuck could chuck wood" made out of wood chucked by a woodchuck.現在我們可以在視覺設計或海報中建立帶有更多細節的文字，具備更廣泛的紋理、字型與創意樣式。另外，憑藉 Gemini 的增強多語言推理能力，我們可以通過 Nano Banana Pro 生成多語言文字，或對內容進行本地化與翻譯，從而實現全球化擴展，或更輕鬆地與朋友和家人分享內容。就比如將飲料瓶上的英文翻譯成韓語，並且無縫的合成在原文字的位置，還能保證超高品質的細節和字型風格。Prompt: translate all the English text on the three yellow and blue cans into Korean, while keeping everything else the sameGemini 3 賦能知識庫由於和 Gemini 3 大模型的深度融合，可以借助 Gemini 3 的高級推理，Nano Banana Pro 不只是生成漂亮的圖像，它還能幫助你建立更有用的內容。Nano Banana Pro 將龐大的知識庫融入生成過程，能夠比以往的圖像生成模型產出更具事實精準性的視覺內容。此外，在啟用相關能力時，通過與 Google 搜尋的檢索基座相結合，模型可以連接到即時的網頁內容，生成基於最新資料的輸出。於是我們可以獲得準確的解釋內容，進一步理解一個事實主題，並且生成語境豐富的資訊圖和示意圖。這對於需要精確呈現現實資訊的應用場景尤為重要，如生物學示意圖或歷史地圖。Nano Banana Pro 生成的製作荳蔻茶的教學圖片更進一步，Nano Banana Pro 還具備根據內容自動生成 PPT 頁面的能力無論使用者提供的是一段文字、幾條要點，還是一篇長文，模型都能自動理解內容和結構，生成對應演示文件圖像。實現了「從文字到展示」的流程自動化與智能化的實用進步。隱形水印，快速驗證Nano Banana Pro 的圖像生成能力再次進化後，生成圖像和真實圖像愈發難以區分。但Google在這次更新發佈後，對 AI 圖像鑑別採取了新的方法，提高內容來源的透明度。Gemini 應用中現在加入了一項新功能：使用者可以直接驗證某張圖像是否由 Google AI 生成或編輯。從今天開始，使用者可以直接在 Gemini 應用中驗證某張圖像是否由 Google AI 生成或編輯。如果你看到一張圖像並希望確認它是否由 Google AI 生成，只需將其上傳至 Gemini 應用，並提出類似於：「這是由 Google AI 生成的嗎？」的問題，就可以獲取準確的答案。這一能力由 SynthID 實現，這是Google的數字水印技術，它將不可察覺的訊號嵌入到 AI 生成內容中。Google在 2023 年推出 SynthID。自那以來，已有超過 200 億份 AI 生成內容通過 SynthID 加上水印。Gemini 會檢測圖像中的 SynthID 水印，並結合自身的推理能力，為使用者提供結果，使使用者更瞭解你在網上看到的內容的背景。不久後，Google將擴展 SynthID 驗證能力，支援包括音視訊在內的更多格式，並讓這些能力覆蓋更多產品，如搜尋等。作為此次發佈的一部分，從今天起，通過 Gemini、Vertex AI，Google ADs、Flow 生成的 Nano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image）圖像都將嵌入 C2PA 中繼資料，進一步提升圖像生成方式的透明度。面向各類使用者上線Google表示，會在多個原本支援舊版本模型的 Google 產品中上線 Nano Banana Pro：面向消費者與學生在 Gemini App 中，當你選擇 「Create images」並使用 「Thinking」模型時，將在全球範圍內陸續上線。免費使用者會獲得有限的免費額度，用完後將回退至原版 Nano Banana 模型。Google AI Plus、Pro 和 Ultra 的訂閱使用者將獲得更高額度。在搜尋的 AI Mode 中，Nano Banana Pro 將向美國的訂閱使用者提供。NotebookLM 中，Nano Banana Pro 也將向全球訂閱使用者提供。面向專業人士Google Ads 將升級圖像生成功能至 Nano Banana Pro，讓廣告主可在 Asset Studio 中使用最前沿的生成與編輯能力。同時，它也將從今天開始陸續向 Workspace 使用者推出，包括 Google Slides 和 Google Vids。面向開發者與企業可通過 Gemini API 與 Google AI Studio 訪問，並可在 Google Antigravity 中用於建立豐富的 UX 佈局與原型。企業可立即在 Vertex AI 中開始大規模內容創作支援，並且即將登陸 Gemini Enterprise。面向創意人士Nano Banana Pro 將提供給使用 Flow 的 Google AI Ultra 訂閱使用者，為創作者、導演與行銷團隊提供更精準、更可控的鏡頭與場景生成能力。Gemini 2.5 Flash Image 和 Gemini 3 Pro Image 模型可通過 Gemini API、Google AI Studio 和 Vertex AI 以付費預覽形式使用。使用 Nano banana （Gemini 2.5 Flash Image）獲取更快、更低成本的圖像生成/編輯；使用 Nano banana Pro（Gemini 3 Pro Image）處理更加複雜、要求更高的任務，但成本與延遲也更高。 (invest wallstreet)

今日行情：港股大盤指數普漲，國企指數漲0.19%，恆生指數漲0.18%，恆生科技指數漲0.15%。A股大盤指數普跌，上證指數跌0.39%，北證50跌1.02%，深證成指跌1.03%，創業板指跌1.40%，科創50跌1.42%。美股大盤指數普漲，納斯達克漲2.27%，標普500漲1.54%，道瓊斯漲0.81%。【BITGO 預期四季度上市】匠心復盤：注意：下面的訊號，是個人復盤工具初篩的，僅做學習交流，不作為投資建議後續有空我會逐步完善這類工具榜單點評：1142 這個是之前證監會點名股權集中的9868 小鵬汽車今天好強，我在小鵬汽車上是虧錢的，今天沒敢追了(匠心投研)

台積電法說會登場！Q3 營收 9899 億台幣，毛利率沖 59.5%，創歷史新高10 月 16 日，晶圓代工龍頭台積電（2330）舉行法說會，公佈 2025 年 Q3 財報，多項資料創歷史新高。合併營收達新台幣 9899.2 億元（折合 331 億美元，年增 40.8%），稅後純益 4523 億新台幣，每股稅後純益（EPS）17.44 元，顯著高於市場預期的 16 元。台積電 2025 年 Q3 業績要點1、業績：營收 9899.2 億新台幣（331 億美元，年增 40.8%）（超預期）；2、盈利：毛利率 59.5%、營業利益率 50.6%、淨利率 45.7%（均高位）；3、製程：先進製程（7 奈米及以下）佔 74%（5 奈米 37%、3 奈米 23%），AI 與高階運算驅動增長；4、市場：股價盤中 1495 元、終收 1485 元（漲 1.37%），市值回 38 兆新台幣；5、展望：營收 / 純益同比增 30.3%/39.1%，蘋果新機、3 奈米出貨助力，全年正向。台積電盈利水平持續高位，毛利率 59.5%、營業利益率 50.6%、淨利率 45.7%。營收結構中，先進製程（7 奈米及以下）佔比 74%，其中 5 奈米佔 37%、3 奈米佔 23%、7 奈米佔 14%，AI 與高階運算為主要成長動能。同比來看，營收、稅後純益、每股盈餘分別增長 30.3%、39.1%、39.0%；環比則分別增長 6.0%、13.6%，財務資料均依金管會認可的國際財務報導準則編制。市場表現方面，台積電股價盤中沖上 1495 元，終場收 1485 元（漲 20 元，漲幅 1.37%），成交量 3.762 萬張，成交金額 556 億元，市值重返 38 兆新台幣大關。隨著蘋果新機、AI 伺服器及 3 奈米晶片出貨放量，公司全年營運展望持正向。註：台積電先進製程指 7 奈米及以下技術節點，2025 年 Q3 營收佔比達 74%，為業績核心引擎。其中 5 奈米佔 37%、3 奈米佔 23%、7 奈米佔 14%，均採用 FinFET 等先進架構，兼具高效能與低功耗。技術領先業界，支撐 AI 伺服器、高端手機晶片等產品，是 AI 與高階運算領域的關鍵製造基石。 (芯榜)

一場歷史性的逼空正在席捲倫敦白銀市場，嚴重的現貨短缺已將白銀價格推升至前所未有的高度，突破了1980年亨特兄弟試圖操縱市場時創下的紀錄。據彭博資料，倫敦現貨白銀價格一度上漲0.4%，觸及每盎司52.5868美元的歷史新高。這一價格超越了1980年1月在芝加哥期貨交易所（現已不存在的合約）創下的52.50美元高點，當時德州億萬富翁亨特兄弟試圖通過囤積白銀來壟斷市場。上午10時48分，現貨白銀突破53美元/盎司，再創歷史新高。在白銀的帶動下，現貨黃金也攀升至每盎司4150美元，再創歷史新高。見聞君此前提及，在強勁的避險需求、印度買盤激增以及對美國潛在關稅的擔憂等多重因素疊加下，倫敦白銀庫存被迅速抽乾，這一流動性危機已引發全球範圍內的搶白銀熱潮。倫敦現貨價格一度比紐約期貨價格高出3美元，這種史無前例的溢價促使交易員們採取了極端措施——包下跨大西洋航班的貨艙空運銀錠，這種昂貴的操作通常只用於運輸黃金。儘管溢價在周二早盤迴落至約1.55美元，但市場緊張情緒絲毫未減。倫敦流動性告急，借貸成本飆升倫敦白銀市場的流動性幾乎完全枯竭，持有空頭頭寸的交易商正面臨巨大壓力。由於難以在市場上找到可供交割的實物白銀，他們被迫支付高昂的展期成本。資料顯示，倫敦白銀的一個月租賃利率（即借入白銀的成本）已飆升至30%以上，而隔夜借貸成本的年化利率甚至一度超過100%。“我此前從未見過如此情形，”Greenland Investment Management首席投資官Anant Jatia表示，“我們在白銀市場看到的完全前所未有，目前市場上幾乎沒有任何流動性。”流動性的極度匱乏，正源於倫敦金庫中可供交易的白銀庫存急劇減少。據彭博資料，自2019年中以來，倫敦市場可自由流通的白銀庫存已從約8.5億盎司驟降75%至僅2億盎司左右。前摩根大通董事總經理、貴金屬交易員Robert Gottlieb指出：“銀行不願相互報價，因此報價差價變得極其寬泛。這造成了巨大的流動性不足。”這一輪逼倉而是多重力量疊加的結果。首先，在全球經濟不確定性背景下，投資者為避險美國債務風險、財政僵局及貨幣貶值風險，大舉湧入黃金和白銀等避險資產。其次，近幾周印度需求的意外激增，進一步抽乾了倫敦本已緊張的庫存。此外，市場對美國政府可能依據“232條款”對包括白銀在內的關鍵礦產徵收關稅的擔憂，也導致部分金屬被提前運出市場，加劇了供應緊張。倫敦金銀市場協會（LBMA）已發表聲明，稱正在“積極監控形勢”。高盛預警劇烈調整面對歷史性的價格，市場機構對白銀後市的看法出現分歧。美國銀行分析師將2026年底的白銀目標價從每盎司44美元上調至65美元，理由是市場持續的供應短缺、高企的財政赤字以及較低的利率環境。然而，高盛則發出警告，認為本輪漲勢主要由倫敦市場的實物緊張驅動，而隨著來自中國和美國的大量實物流入，這種緊張局面預計將在未來1-2周內得到緩解，但調整過程將“極其波動”。高盛分析師在一份報告中寫道：“白銀市場的流動性更差，規模大約只有黃金的九分之一，這放大了價格波動。在沒有央行買盤作為價格錨定的情況下，即使投資流量出現暫時回落，也可能引發不成比例的回呼。” (華爾街見聞)

2025年第三季度，去中心化交易所（DEX）現貨交易量達到1.43兆美元，創下歷史最強季度表現，標誌著加密貨幣市場定價方式發生結構性轉變。該資料較第二季度的1兆美元增長43.6%，並超越2025年1-3月創下的近1.2兆美元歷史紀錄。8月和9月分別以5105億美元和4991億美元的交易量位列歷史第二、第三高位，僅次於2025年1月的5603億美元。根據The Block資料，DEX交易量佔中心化交易所現貨總量的17.7%，較第二季度及歷史前高提升0.1個百分點。這一里程碑表明，去中心化平台在交易活躍期已能與中心化交易所並駕齊驅，反映出基礎設施成熟度與流動性深度的提升。交易量激增伴隨著市場機制的根本變革。分析師Ignas指出，近期Binance上線的加密貨幣表現普遍弱於大盤，表明價格發現環節已轉移至去中心化交易所，而中心化平台逐漸淪為退出流動性管道。Simon’s Cat（CAT）和Magic Eden的ME上線後跌幅均達70%，Velodrome（VELO）在幣安上線後暴跌近70%至0.1154美元，印證了中心化交易所日益成為退出流動性工具而非定價場所的趨勢。Ignas總結道："此前價格發現發生於VC私募市場，CEX充當退出管道；如今DEX承擔價格發現功能，CEX則專注退出流動性。"這一轉變由去中心化平台上被稱為"聰明錢"的專業交易者主導。Uniswap等平台連續實現月交易量突破千億美元，意味著更多價格形成於AMM曲線和RFQ拍賣機制，而非託管式訂單簿。儘管Ignas年初提出觀察結論，去中心化交易場所仍持續吸引投資者使用。這種增長重塑了市場運作機制，改變了定價權、風險承擔和流動性導向的歸屬。當DEX持續實現月交易量超千億美元時，指數建構、做市模型和預言機設計都將向DEX流動性源傾斜，最終形成託管與執行合一錢包的透明可程式設計市場。流動性、定價和風險管理正向智能合約與求解器網路遷移，監管機構、指數編制方和做市商正將鏈上場所視作核心資訊源而非補充管道。通過中心化交易所維持退出流動性通道對市場健康發展仍至關重要，它為頭寸清算和資金輪動提供出口。這種雙層結構使價格形成於去中心化軌道，同時為大規模即時流動性需求者保留深度退出管道。 (區塊鏈騎士)

時隔十年，滬指再破3900點！節後第一天，A股不僅開門紅，還時隔十年一舉站上3900點，續創2015年8月19日以來逾10年新高，自4月7日低點已反彈超28%。“輕舟已過萬重山”啊，同志們~盤面上，黃金+半導體成為最亮眼的存在，但臨近尾盤，半導體產業鏈紛紛跳水，發生了什麼？1半導體類股尾盤跳水今日早盤，半導體類股氣勢如虹，科創50指數一度飆漲7%，臨近尾盤，半導體產業鏈被獲利盤兌現紛紛跳水，科創50指數漲幅縮小至2.93%，早盤一度漲9%的中芯國際轉跌，華虹公司炸板。ETF方面，半導體主題ETF漲幅紛紛縮小，中韓半導體ETF漲7%，晶片ETF龍頭、科創晶片ETF和半導體ETF漲3%。(本文內容均為客觀資料資訊羅列，不構成任何投資建議）消息面上，台積電繼續“爆單”，9月銷售額3309.8億元新台幣，同比增長31.4％。“ASIC龍頭”芯原股份Q3業績同樣亮眼，預計實現營業收入12.84億元，創單季歷史新高，環比暴增119.74%，Q3新簽訂單15.93億元，同比增長145.80%，其中AI算力相關訂單佔比約65%。回看美股的A類股，費城半導體指數假期期間同樣上漲5%，背後呼風喚雨的正是OpenAI。2OpenAI：還有更多大交易自OpenAI在9月22日宣佈與輝達達成1000億美元算力合作，立刻引爆外界關於“AI資本閉環”的熱議，而在假期OpenAI大動作頻頻，直接讓這一討論達到熱火朝天的程度：9月25日，OpenAI擴展星際之門（Stargate）項目，與甲骨文、軟銀合作在美國新增5個超大規模AI資料中心，總容量將超過5GW，運行200萬個晶片；9月30日，發佈Sora2模型及同名社交應用；10月6日，OpenAI開發者大會重磅召開，致力於打造ChatGPTApps生態，要做作業系統，開放AppsSDK；同日，OpenAI宣佈與AMD簽署一項高達900億美元的GPU供應協議，採購總計6吉瓦（GW）的GPU，並獲最高10%持股選擇權。結合OpenAICEO山姆・奧特曼（SamAltman）最新訪談可知，OpenAI近期動作的真正目的：建構AI時代的“Windows”！核心目標是：打造一個貫穿使用者一生的“個人AI助理”；實現路徑是：ChatGPT作為核心入口+接入第三方App+API業務，讓同一個AI貫穿使用者生活的方方面面。要實現上述夙願，就得瘋狂燒錢搞AI基建。奧特曼原話是這麼說的：“我們就是要花大錢搞基建，我們就是要下這個賭注，一個公司等級的豪賭，賭現在就是做這件事的正確時機。考慮到我們的研究進展、我們的業務、我們的產品，以及我們看到的正在發生的一切，這個決定到底對不對？以後就知道了，但這就是我們要做的決定。”奧特曼直言，這不是一個可以慢慢來的事，電力+資料中心+晶片+軟體+消費者需求+商業模式，所有環節必須同時推進。最明顯的一點就是，當主持人問奧特曼“怎麼看晶片？”後者給出的答案是：“我希望台積電能建更多的產能。”奧特曼還最新揚言稱，更多這樣的交易正在進行中，“你應該在未來幾個月對我們有更多的期待。”他認為，OpenAI未來的模型和即將推出的其他產品將會更加強大，從而推動更多的需求。“我們已經決定，現在是時候進行一次非常積極的基礎設施投資了。”3金價漲瘋了！節前還在想上證指數和黃金誰最先突破4000關口，後者倒是趁著A股休假期間猛猛發力，接連突破3900美元、4000美元兩道歷史性關口。今日有色行業全線爆發，貴金屬、稀土、有色銅掀漲停潮，華安基金黃金股票ETF、工銀瑞信基金黃金股ETF基金尾盤漲停，國泰基金黃金股票ETF、平安基金黃金股票ETF基金漲超9%(ETF進化論)