美关税退款系统上线
今年 Google I/O 的主题演讲又是信息密度巨大的一次 ，大到让表界抓不住沉点 。Google 一向是中国 AI 公司对标进建的沉要指标 ，但随着本届 I/O 旗舰顶级模型缺席 ，Agent 产品事实上的迟到和 " 补课 " ，一系列成分影响下不少 AI 从业者感应绝望 ，好奇 Google 到底在干嘛 。在从前两天 ，我有机遇和蕴含 DeepMind CTO Koray Kavukcuoglu ，Google 首席 AI 科学家 Jeff Dean ，以及 Google CEO Sundar Pichai 等 Google 的关键人物互换 ，基于这些一手信息 ，来尝试理解今天 Google 的景况 。最终我发现这所有又落回到了 Google 对待 DeepMind 的方式上 。1 Google 以为此刻最沉要的事件是什么很显著 ，Google 内部高低此刻统一的最大共识 ，就是它自己是唯一真正 AI 全栈公司 。在各类互换里 ，这给它带来的自负甚至超过我已经很高的预期 ，但这也不得不让人遐想到 ChatGPT 出来后 Google 最初的狼狈——同样对 Bard 和一整个 AI 基础设施的堆集充斥信心 ，但由于过度自负而出了问题 。接下来演出的会是哪一版故事 ，在我看来最关键在于它对资源的分配决策上 。当初先赌 Bard ，后来证明把钱和算力都给 deepmind 才是对的 。又到关键路口 。既然全栈意味着巨大的竞争优势 ，今天 Google 内部基于此的资源分配决策是 ，不一股脑把最好资源给到最前沿模型 ，而是越发侧沉 the most usable models 。似曾相识 。所以这么看起来 ，Flash 系列不是折中规划 ，它战术意思最沉要 ，且可能占了更多可用算力资源 。这和 OpenAI 和 Anthropic 的战术极度极度分歧 。在 I/O keynote 上一个没太多人注意的 demo 里 ，Gemini 3.5 flash 在 TPU 8i 上做的工作 ，吞吐的速度竟然幻视昔时只钻营快而不顾其他所有的 Groq 。与此同时对于新模型的一些履历反馈起头褒贬不一 ，这么看来 ，这其实是这种优先级战术和资源分配后必然的了局 。至于原因 ，其实就是 Google 一向在讲的 。Pichai 在幼领域互换里说 ，他们看到的需要太大了 ，且一向增长 ，你想想从前互联网、手机等的故事 ，就知路该干什么：从速去鉴别和满足沉杜酌户之表最宽泛需要 ，结合 agent 的火热 ，给它最可用最适合而不是 " 最强 " 的模型 ，就是 Google 此刻最沉要的机遇最沉要的事 。所以这个决策会若何影响接下来几个月的竞争格局？我的感触是 ，Pichai 面对的 " 舆论环境 " 很可能会再次由于这些决策而严重一段功夫 。2 DeepMind 的落差Koray 说他陆续三年穿统一件体贴跟我聊 ，我问他的问题也一向贯通：第一年我问他到底怎么界说所谓原生多模态 ，第二年是多模态的具体做法 ，Veo 为何这么强 ，今年和他聊的是此刻回头若何评估这个并非共识的选择 ，它到底给 Google 带来了什么 。作为 DeepMind 对表最多亮相的代言人 ，他形容这是 Google 最正确的决定之一 。已经不在 I/O 重要舞台上亮相 ，但内部影响力依然不幼的 Jeff Dean 也以为 ，本届的各类颁布里 ，Omni 的意思很大 ，它真正把 Gemini 从前堆集的能力放进视坡凤 。在 DeepMind 主导的模型线 ，他们所界说的智能是必须面向未来 ，不能单纯对今天诸如说话能力等已经很凸起的能力做单线延展 。但对于若何训练 ，这里还是没有 " 配方 " ，其实性质上要一向做尝试 。而尝试就意味着资源占用 。在多个互换后 ，我显著感应这里的张力 ，Google 甚至会考量看到一部门模态的能力可超过其他模态时 ，也要 " 克造 " 。Omni 也是这一届 I/O 唯一由 DeepMind CEO ，伟大的 Demis Hassabis 亲自站台颁布的模型 。但颁布后已经有不少履历反馈欠安 。一个沉要原因是这次颁布的是 flash 模型 。与 Gemini 先发 Flash 的战术很分歧 ，Pichai 给 Omni 的界说是一个代际当先今天已有模型的新模型 ，因而是出于安全掌管原因 ，先发 Omni Flash 。结合上面提到的 Google 以为此刻对它最沉要的事来看 ，这可能再次埋下伏笔 。DeepMind 所钻营的原生多模态 ，在一路头是即便内部也压力不幼的非共识的技术路线赌注 ；在第二阶段由于这个路线产生了 Veo 和 Nano Banana ，所以撤销了好多质疑 ；但此刻进入第三阶段 ，它作为技术路线的味路少了 ，你惊奇发现 ，它竟然更多被 Google 这个贸易体的需要给内化和吞下了 。一个很有意思的内部思虑方式也指向此 ，Google 以为这种原生多模态在产生的另一个沉要回报 ，在于它对 Google 软硬件结合的全栈路线的援手 ，多模态能力能够用来加快硬件的迭代 ，AI 已经起头用于这种 " 内循环 " ，而不是用于让 DeepMind 持续搞出下一个 Nano Banana 级此外新器材 。DeepMind 有能力搞出的最强模型 ，与目前能给搜索等现实业务提升收入和履历的实用模型 ，这之间谁对 Google 更沉要？这个问题跟鬼魂一样又回来了 ，而此刻看来 ，Google 和 DeepMind 依然不是一条心 。