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FF实现7000万美元机构投资者募资，贾跃亭启动五大刷新
今年 1 月，Google Gemini API 团队的 Principal Engineer Jaana Dogan 在 X 上发了一条帖子，迅速获得了数百万次浏览。" 我不是在恶作剧，这也不可笑。我们在 Google 从去年起就一向在尝试构建散布式 agent 编排系统，各类规划，团队内部定见不统一。我给 Claude Code 描述了这个问题，它在一个幼时内天生了我们花了一年功夫构建的器材。"她后来补充说，天生的只是一个玩具版本，不是出产级代码。但她同时说了一句话，" 我们不能一壁要求人们 100% 阐扬，一壁让他们不休在矛盾和争论中亏损。"三个月从前了，这条帖子背后的问题变得越发敏感。据开发者调查数据，Claude Code 在专业开发者中拿下约 41% 的市场份额，年化收入约 25 亿美元，是 AI 编程工具领域有史以来增长最快的产品。OpenClaw 两个月内从开源项目迅速走红为全球热议的 agent 平台，中国大厂飞书、钉钉、微信纷纷接入。"Agent harness" 成为 AI 行业最新、最热的关键词。而从前这一周的密度更是惊人。Anthropic 颁发年化收入 run rate 突破 300 亿美元（2025 年底为 90 亿），同时颁布了 Claude Mythos Preview，一个比现有 Opus 更强的新层级前沿模型，以 Project Glasswing 的名义定向盛开给 Palo Alto Networks、Amazon、Apple 等 40 家机构用于网络安全防御，新闻颁布当天引发美国软件股集体着落。统一周还上线了 Claude Managed Agents，为企业提供托管的 agent 基础设施，从沙盒到编排一站式解决。Meta 颁布了 Muse Spark，Alexandr Wang 辅导的 Meta Superintelligence Labs 的第一个模型，烧毁了此前对峙的开源路线，转向关源。OpenAI 不久前刚实现 1220 亿美元融资，估值 8520 亿美元，Codex 周活跃用户超过 200 万且仍在急剧增长。而 Google，在这所有中险些没有声音。强模型，弱 harnessBen Thompson 在今年 3 月的文章中点出了 Google 的主题问题，Gemini 是一款壮大的模型，但谷歌尚未为其推出有说服力的 harness。（Gemini is a strong model, but Google hasn't yet shipped a compelling harness）。所谓 harness，是萦绕 AI 模型构建的编排和节造层，让模型不只是在谈天框里回覆问题，而是能在真实场景中不变地执行多步骤、跨利用的复杂工作。Thompson 的判断是，agent 时期的竞争关键已经从模型自身转移到了 harness。他用苹果的硬件 - 软件整合做类比，利润从？榛摹⒈簧唐坊牟棵帕髯，流向整合的、差距化的部门。Anthropic 的 Claude Code 和 OpenAI 的 Codex 成立了模型与 harness 的缜密整合。Google 没有。Google 的 agent 产品并不少。Jules 是自动编程 agent，Antigravity 是 Google 以 24 亿美元从 Windsurf 挖来 CEO Varun Mohan 等主题人才后组建的 agentic coding 平台，Gemini Code Assist 在 IDE 里有 agent 模式，和谈层面有 A2A 和 ADK 等开发者框架。消费端还有 Gemini Agent，能助用户治理邮件、日历、执行多步骤工作，不外目前只对美国的 Ultra 用户盛开，月费 249.99 美元。但市场数听说了然所有。Antigravity 的开发者选取率与 Claude Code 差距显著。不罕用户选择在 Antigravity 内切换到 Claude 的模型来获得更好的编程成效。Composio 的对比测试中，统一个工作 Claude Code 用了 1 幼时 17 分钟自主实现，Gemini CLI 用了 2 幼时 2 分钟且必要人为过问，过程中 " 会陷入循环，反复尝试一样的步骤 "。Hacker News 上一个高赞帖子标题写着，Google 在 agentic CLI coding 方面远远落后。How-To Geek 的评测说，" 我两个都大量使用过，底子不是一个量级的竞争。"连 Hassabis 自己也在金融时报采访中认可，Claude Code" 做了一些出格的器材 "。这个 gap 到底是自动选择还是被动落后？Dogan 的帖子给出了一个很难回避的答案。" 各类规划、团队定见不统一 "，这指向的不是战术弃取，而是组织执行力出了问题。Antigravity 上线后留不住想用 Gemini 写代码的用户，Jules 在公测阶段的数据（228 万次接见、14 万次代码改进）和 Claude Code 的增长曲线不在一个量级。这些不是选择不做能诠释的，是做了但没做好。皮查伊和 Hassabis 的公开讲话试图把这出现为一种优先级选择，强调 Google 的资源倾斜给了模型训练和 TPU 扩产，" 先模型、再产品 "。但当你自家的 Principal Engineer 公开说 Claude Code 一幼时干完了团队一年的活，这个战术选择的说法就不那么有说服力了。Gemini 在打另一场仗把 harness gap 等同于 "Google 在 AI 上失败了 "，是把问题单一化了。Harness gap 是开发者工具这个特定赛路上的缺位，不是消费端的溃败。事实上，若是你只看消费者数据，Google 的 AI 业务看起来相当健康。Gemini 的消费端数据依然强势。月活 7.5 亿，据 Apptopia 数据，在美国 AI 谈天利用的市场份额从 14.7% 增长到约 25%，网页月接见量突破 20 亿次。App Store 排名上，Meta AI 因 Muse Spark 颁布冲进前十，Gemini 依然稳居第 3，仅次于 ChatGPT 和 Claude。今年 3 月 Google 的产品更新节拍不慢。Gemini 3.1 Flash-Lite（Google 主打高吞吐低成本的轻量模型）、Gemma 4 开源模型（基于 Gemini 3 架构，Google 在开源生态的一次沉要押注）、Workspace 全家桶 AI 深度整合、NotebookLM 持续迭代、Gemini Live 对话履历升级、Pixel 手机上的 Gemini App Actions 起头支持跨利用操作。只是这些更新的方向和行业热点大部门错开了。行业在会商 agent harness 和 coding 工具，Google 在做搜索整合、Workspace 出产力、手机副手。Gemini API 的定价整体低于 Claude 和 GPT 等关源模型（具体随型号差距较大），且提供慷慨的免费额度，不外和 DeepSeek 等开源模型比，价值优势就不那么凸起了？⒄呱缜纬闪艘恢智笫档姆止，高价值项目用 Claude Code，钻营性价迸酌 Gemini、开源模型。超过 75% 的企业组织已经在出产环境中使用多个 AI 供给商。皮查伊在最近一次播客中说，搜索团队为每个子职能设定了毫秒级的延长预算。Flash 模型达到 Pro 的 90% 能力，速度快得多。他说这齐全不是一个 " 零和博弈的时刻 "。Google 优化的是十亿级用户的轻量履历，搜索、Gmail、YouTube、Android，每一毫秒都在考量领域内。这个方向在从前二十年一向是对的。但 agent 时期的逻辑可能分歧。Claude Code 之所以引爆会商，刚好由于它是一个独立的产品，有自己的入口和履历。OpenClaw 之所以发作，是由于它构建了一个独立的平台。若是 harness 层成为下一个平台级入口（就像搜索之于网页、App Store 之于移动端），Google 在这一层的缺位就不只是不参加某个细分市场的问题了。田舍不必要站在台前以上说的都是产品层面的事。但 Google 这家公司有一个其他 AI 公司不具备的特殊身份，它同时是 AI 行业最大的基础设施供给商之一。就在 Anthropic 颁布 Mythos、Meta 推出 Muse Spark 的统一周，Google 这边的大新闻不是某个产品颁布，而是一份 TPU 算力合同。Anthropic 和 Broadcom、Google 在 4 月初正式确认了一份持久和谈，从 2027 年起锁定约 3.5GW 下一代 TPU 算力，据 Broadcom 披露文件显示合统一连到 2031 年。此前 Anthropic 已经在执行另一份价值数百亿美元的合同，最多 100 万颗 TPU，2026 年上线超 1GW 算力。两份合同叠加，Anthropic 的主题算力在未来五六年相当水平上绑定在 Google 的基础设施上。Claude Code 越成功，Anthropic 必要的算力越多，Google Cloud 收到的账单就越大。OpenAI 也在用 TPU。2025 年年中起头通过 Google Cloud 租用 TPU 降低推理成本，推理目前占 OpenAI 算力预算的一半以上。Meta 在 2026 年 2 月烧毁自研 AI 芯片 Iris 和 Olympus，转投 TPU。SemiAnalysis 指出了一个耐人寻味的景象，OpenAI 甚至还没有大规模部署 TPU，但仅仅是占有 " 可能转向 TPU" 这个选项，就从 Nvidia 拿到了约 30% 的折扣，他们称之为 " 威胁折扣效应 "。TPU 的存在自身就在沉塑 AI 算力市场的定价权。SemiAnalysis 对 TPUv7（代号 Ironwood）的评估是，机能与 Nvidia Blackwell 大体相当，但每有效 FLOP 的总成本低 20% 到 50%。当然，TPU 的护城河也不是没有挑战。Anthropic 同时在用 TPU、Amazon Trainium 和 Nvidia GPU 三条腿走路，OpenAI 有自研芯片的持久打算，Amazon 的 Trainium 在追赶。但至少在目前，TPU 的客户名单还在变长，不是在变短。皮查伊在播客中说他每周至少花一个幼时治理 TPU 的项目分配，" 按项目和团队相识他们所使用的推算单元 "。CEO 亲自管芯片，这件事自身就说了然在 Google 的优先级里，算力远比产品层的开发者心智更靠近主题。投资布局上，Google 持有 Anthropic 约 14% 的股份、SpaceX 的股份（SpaceX 在 2026 年 2 月收购 xAI 后，Google 间接持有 xAI 有关资产）。AI 赛路的头部玩家，Google 要么自己做，要么持股，要么卖算力。Google 在科学和前沿技术方向的储蓄也不应被忽略。Hassabis 和 Jumper 凭 AlphaFold2 获得了 2024 年诺贝尔化学奖，Isomorphic Labs 在做 AI 药物发现，Genie 3 在索求交互式世界模型，机械人基础模型在和 Boston Dynamics 合作，Waymo 已经在多个城市运营无人出租车。这些和当下 agent 热潮没有直接关系，但组成了 Google 独有的技术纵深。不一样的 AI 蹊径4 月 22 日，Google Cloud Next 在拉斯维加斯开幕（美西功夫）。5 月 19-20 日，Google I/O 紧随其后。官方预报已经明确提到 "agentic coding 和最新 Gemini 模型更新 "。接下来六周是 Google 集中亮牌的窗口。但即便 Google 在这两个会
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