文：王智遠 | ID:Z201440

上周，被谷歌 I/O 發布會“刷屏”了。

各種重磅模型、產品更新、技術演示，還有關于“谷歌又領先了”的討論，在朋友圈鋪天蓋地。這些內容，大家已經看得不少，這里也不再多講。

但如果只盯著功能細節和技術亮點，就很容易陷入局部，忽略背后更深層的動因。

這場發布會看似遙遠，并不只是谷歌一家的技術秀場。它更像是一個信號，一面鏡子，映照出全球 AI 競爭中一個重要玩家的戰略方向。

所以，一周過去了，得用更理性的思維來追問一下：回顧谷歌I/O發布會，以及它的產品和技術路線，到底給中國企業帶來了哪些啟示和挑戰？

01

還是先說一個詞：AI原生（AI-Native）。什么意思呢？

不是說你在產品上加個“AI按鈕”就完事了，要從底層架構開始，用AI的思維重新設計整個產品邏輯。

就像蓋房子。過去做法先把結構搭起來，再往里面裝智能設備；而現在，谷歌已經從地基開始，把 AI 當作整棟建筑的核心支撐。它的產品，必須“長”在 AI 之上。

I/O 發布會核心戰略也很清楚：讓 AI 像空氣一樣無處不在；無論是搜索、語音助手、辦公套件、安卓系統，還是手機等終端設備，處處必須有 AI 的影子。

這釋放了一個信號：

AI 不再是某個模型或應用的事，它必須成為企業整體業務鏈條中的核心部分，滲透到每一個產品、每一項服務的基因里。

那么問題來了：中國企業要怎么跟上這個趨勢？

首先，得有足夠強的技術能力。其二，內部協作機制也要夠靈活，組織要有變革意識，能打破部門壁壘，才能真正把 AI 思維貫穿到產品研發的各個環節。

當AI嵌入產品之后，下一步的關鍵是什么？谷歌重點展示了Gemini系列模型，在文本、圖像、音頻、視頻等多個模態下的理解和生成能力。

這預示一個方向：未來通用智能，應該是 AI 能像人一樣，通過自然語言感知世界、與人互動。簡單來說，三個字：會看、會聽、會說 。

對中國的大模型來說，這是挑戰，也是機會。

要在真實場景中反應更快、判斷更準，才能做出更聰明、更貼近用戶的產品。比如：你拿起手機，拍張照片問 AI：“這是什么？”AI能立刻理解并給出答案，這才是未來真正的競爭力。

聽起來很爽，但做起來可不容易。

訓練、維護一個多模態大模型，需要大量資源、海量高質量數據，還得有一支頂尖的 AI 團隊。而在中國，我們在數據合規、倫理治理等方面，還有很多工作要做。

除看得見、聽得懂、說得清，谷歌還把 AI 工具升級成了更有自主性的“智能體”。

他們提出的 Agentic AI（智能體）理念，意思是：AI 不能只被動回答問題，還要能主動理解你的意圖、規劃任務、調用工具，完成一系列復雜操作。

這將是 AI 應用的一次躍遷。比如：你出差，AI 可以自動幫你訂機票、選酒店、規劃行程，你幾乎不用操心。

那我們該怎么應對？

關鍵在于構建具備“智能體”能力的系統。這不僅要求模型能推理、記憶、調用工具，還要有安全可靠的決策機制。相比簡單生成式 AI，這完全是另一個難度層級。

目前，中國在這方面還在起步階段，核心技術、工程落地都需要持續探索。

再來看谷歌的另一招：生態布局。

從云服務到 AI 平臺，再到各類開發者工具，谷歌正在打造一個開放、協作、共創的生態系統。

這也說明一個問題：只有開放，才能做大 AI 這塊蛋糕；只有吸引全球開發者參與進來，才能讓 AI 真正落地到各行各業。

但我們也要承認，這方面還有差距。谷歌擁有全球最大的開源社區和成熟的開源文化，在技術文檔、社區支持、平臺穩定性方面已經是行業標桿。

中國企業想在全球范圍內吸引開發者，除模型本身要強，還要提供更高水平的工具鏈，建立更有活力的技術社區。這條路，確實不短。

還有一個趨勢值得重視：軟硬結合。

谷歌這次在 Pixel 手機、Nest 智能家居設備上的深度整合 AI 能力，釋放出一個強烈信號：AI 與硬件的結合，正在迎來爆發期。

對于華為、小米這樣本身擁有完整硬件生態的企業來說，是一個重要機會；未來，隨著 AI 在智能手機、智能家居、智能汽車等終端設備中的廣泛應用，更多創新場景和商業模式將被激活。

但前提是，我們必須在操作系統、芯片、本地計算等環節持續突破，才能真正把AI落地。

所以，我認為谷歌IO大會是對中國AI企業的一次“期中考試”。他的戰略意圖，描繪了AI的五個方向：

AI要成為底層操作系統、多模態要升級、智能體驅動，讓AI自主決策；開發生態，共建技術社區；五，軟硬一起，打造端到端的體驗，這些既是機會，也是挑戰。

02

不管 AI 技術多先進、產品多炫酷，做企業終究不是為了情懷，而是要解決一個根本問題：AI 能力，到底怎么轉化為實實在在的收入？

換句話說，當AI像空氣一樣無處不在時，誰還能從“空氣”里挖出金子來？谷歌在I/O 發布會上，給出了兩個非常明確的答案。

第一個答案是：為開發者和企業提供工具平臺。

比如 Google Cloud 上的 Vertex AI 平臺，把強大的 AI 功能開放出來，讓全球企業和開發者都能使用；這樣不僅降低了 AI 的使用門檻，也讓谷歌成為各行各業 AI 基礎設施的重要一環。

它的盈利方式也很直接：通過算力收費、API 調用等方式，持續獲得收益。

第二個答案是：通過產品體驗升級帶動商業轉化。

谷歌把 AI 深度集成到搜索、辦公、手機等各類產品中，目的很明確：讓用戶覺得產品更好用了，愿意為高級功能付費，或者接受更多廣告展示。

這兩條路徑說明了一個道理：想讓 AI 變成錢，就得一手抓平臺建設，一手抓產品落地。

所以，這種平臺加產品驅動的雙輪模式，對中國大模型公司來說有什么參考項的？

我覺得：第一點是生態為王。

中國大模型公司也要有自己的“地盤”。能不能像谷歌那樣，建立一個開放的 AI 平臺，吸引大量開發者在上面開發應用。

這不是單純的技術問題，而是一個要從戰略層面去規劃的事情。

另一個關鍵點是：深入具體場景。

光靠提供一些基礎 API 接口，很難建立起真正的競爭壁壘；中國企業應該思考的是，如何把 AI 真正融入自己擅長的行業，比如：電商、金融、醫療等領域，提供一套完整的解決方案，而不是簡單地“賣技術”。

然后是差異化的競爭。

中國企業很難復制谷歌那種大規模投資模式，但也意味著，有機會在某些細分市場上做出特色；與其追求大而全的通用模型，不如專注于特定場景，找到屬于自己的藍海。

當然，這里也有幾個現實問題需要注意。

比如：不要盲目依賴通用模型的API收費模式；高昂的計算成本已經讓很多國際公司苦不堪言，如果中國企業也走這條路，會陷入長期虧損的困境。

還有一個老問題：用戶的付費習慣。

谷歌可以通過“免費+增值服務”的方式實現盈利，但在中國市場，用戶對付費服務的接受度相對較低。因此，如何在免費的基礎上探索可持續的商業模式，是一個必須認真思考的問題。

所以，我認為：AI 的商業化，不只是技術問題，更是關于如何構建生態、如何深耕場景、如何創新商業模式的戰略命題。

中國公司，可能要找到自己的“商業目標北極星”。

03

除了搞錢，還有一個關鍵問題要思考：如何在創造商業價值同時，同步提升自身的核心能力？

谷歌在這方面的布局很典型。

它之所以能持續領先，并不是靠一個模型或者一堆數據，而是建立了一整套完整的體系：從底層芯片（TPU）、海量數據積累、頂尖算法人才，到長期巨額的研發投入，全都打通了。

這種“堆棧式”優勢，短時間內很難被中國復制。

那我們呢？芯片目前還不夠先進，算力成本高，數據管理還在完善……在這種不對稱的競爭環境下，企業必須想清楚一件事：與其追求全面追趕，不如找到適合自己的特色路徑。

我想到一個詞叫“自主創新”，這是國家也在推的方向。

說白了：不能再一味地追著谷歌、OpenAI這些巨頭跑，是時候換個思路了，比如：高效利舊 + 國產替代。

什么意思？

模型不是越大越好，而是越合適越好。與其砸錢訓練一個動不動千億參數的大模型，不如在特定任務上下功夫，讓小模型也能干大事。

就像在螺絲殼里蓋廠房，只要設計得好，照樣能跑得飛起，還能走出一條不一樣的路。一句話總結即：小模型玩起來。

然后，國產芯片要用起來。華為昇騰、寒武紀、燧原……這些國產芯片起步晚，性能可能還趕不上英偉達，但我們也不能一直等國外芯片降價或松綁。

關鍵問題是：我們的模型能不能運行在這些國產芯片上？如果能在上面調優、部署，就有可能逐步建立起一套自主可控的技術體系。

換句話說，我們要兩條腿走路：一邊用成熟的國外芯片支撐當前業務，一邊用國產芯片練手、打磨技術，這樣才能避免在關鍵時刻被“卡脖子”。

當然，光有算力還不夠，數據才是真正的金礦 。

谷歌為什么模型更新快、效果好？因為它背后有一整套龐大的互聯網生態，形成了一個“數據飛輪”。

什么飛輪？

用戶越多、數據越多、數據越多，語料質量越高，模型越聰明，模型越聰明，用戶越愿意用，變現能力越強，數據進一步積累......

我們也有很多數據，但問題是：質量不高、標注不規范、整合能力弱。

這就要換個思路來看數據：

不要想著收集全世界的數據，而是聚焦那些高質量、高價值的行業垂直數據。比如：醫療影像、工業質檢、城市管理這些領域，結合行業know-how，把數據整理成標準、可復用的高質量數據集，就能形成自己的壁壘。

除了數據，算法層面也要持續優化 ；谷歌在基礎研究方面確實領先，既有頂級科學家團隊，又有長期研發投入，如果我們還在通用大模型上硬剛，基本沒有勝算。

那怎么辦？

應該把重點轉向行業大模型 ，一邊用高質量數據訓練輕量級模型，一邊探索 AI Agent（智能體）的可能性。

這樣，在終端設備上也能運行良好，成本低、速度快、部署靈活，更能解決實際問題。這或許正是中國企業的獨特機會。

換句話說：

在算力上，要高效利用現有資源，同時積極采用國產替代方案；數據與算法上，要構建閉環場景，確保數據的有效積累與模型的持續優化；技術方向上，要深耕行業模型，開發輕量化解決方案，探索智能體的應用空間。

一句話總結即：揚長避短，不盲目追求“大而全”，專注“專而精”和“特而強”；只要找準方向，中國 AI 企業完全有可能在全球競爭中，找到屬于自己的破局點。

不過，還有一個現實問題擺在眼前：百度、阿里、騰訊、字節……各家優劣勢不同，誰會成為中國的“AI Google”？

我認為，這個問題的答案，不在誰能復制谷歌的成功模式，而在如何定義自己的突圍方式。

或許，最終勝出的：不是那個最像谷歌的企業，而是綜合實力最強、戰略清晰、執行最堅定的公司。

你怎么看？