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誰能成為中國版的AI Google?

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文:王智遠 | ID:Z201440

上周,被谷歌 I/O 發(fā)布會“刷屏”了。

各種重磅模型、產(chǎn)品更新、技術(shù)演示,還有關(guān)于“谷歌又領(lǐng)先了”的討論,在朋友圈鋪天蓋地。這些內(nèi)容,大家已經(jīng)看得不少,這里也不再多講。

但如果只盯著功能細節(jié)和技術(shù)亮點,就很容易陷入局部,忽略背后更深層的動因。

這場發(fā)布會看似遙遠,并不只是谷歌一家的技術(shù)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(zhàn)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(fā)布會,以及它的產(chǎn)品和技術(shù)路線,到底給中國企業(yè)帶來了哪些啟示和挑戰(zhàn)?

01

還是先說一個詞:AI原生(AI-Native)。什么意思呢?

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

就像蓋房子。過去做法先把結(jié)構(gòu)搭起來,再往里面裝智能設(shè)備;而現(xiàn)在,谷歌已經(jīng)從地基開始,把 AI 當作整棟建筑的核心支撐。它的產(chǎn)品,必須“長”在 AI 之上。

I/O 發(fā)布會核心戰(zhàn)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(tǒng),還是手機等終端設(shè)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(yīng)用的事,它必須成為企業(yè)整體業(yè)務(wù)鏈條中的核心部分,滲透到每一個產(chǎn)品、每一項服務(wù)的基因里。

那么問題來了:中國企業(yè)要怎么跟上這個趨勢?

首先,得有足夠強的技術(shù)能力。其二,內(nèi)部協(xié)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(chǎn)品研發(fā)的各個環(huán)節(jié)。

當AI嵌入產(chǎn)品之后,下一步的關(guān)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(tài)下的理解和生成能力。

這預示一個方向:未來通用智能,應(yīng)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(zhàn),也是機會。

要在真實場景中反應(yīng)更快、判斷更準,才能做出更聰明、更貼近用戶的產(chǎn)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(tài)大模型,需要大量資源、海量高質(zhì)量數(shù)據(jù),還得有一支頂尖的 AI 團隊。而在中國,我們在數(shù)據(jù)合規(guī)、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(guī)劃任務(wù)、調(diào)用工具,完成一系列復雜操作。

這將是 AI 應(yīng)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(guī)劃行程,你幾乎不用操心。

那我們該怎么應(yīng)對?

關(guān)鍵在于構(gòu)建具備“智能體”能力的系統(tǒng)。這不僅要求模型能推理、記憶、調(diào)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(shù)、工程落地都需要持續(xù)探索。

再來看谷歌的另一招:生態(tài)布局。

從云服務(wù)到 AI 平臺,再到各類開發(fā)者工具,谷歌正在打造一個開放、協(xié)作、共創(chuàng)的生態(tài)系統(tǒng)。

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(fā)者參與進來,才能讓 AI 真正落地到各行各業(yè)。

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(qū)和成熟的開源文化,在技術(shù)文檔、社區(qū)支持、平臺穩(wěn)定性方面已經(jīng)是行業(yè)標桿。

中國企業(yè)想在全球范圍內(nèi)吸引開發(fā)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(shù)社區(qū)。這條路,確實不短。

還有一個趨勢值得重視:軟硬結(jié)合。

谷歌這次在 Pixel 手機、Nest 智能家居設(shè)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(jié)合,正在迎來爆發(fā)期。

對于華為、小米這樣本身擁有完整硬件生態(tài)的企業(yè)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(shè)備中的廣泛應(yīng)用,更多創(chuàng)新場景和商業(yè)模式將被激活。

但前提是,我們必須在操作系統(tǒng)、芯片、本地計算等環(huán)節(jié)持續(xù)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(yè)的一次“期中考試”。他的戰(zhàn)略意圖,描繪了AI的五個方向:

AI要成為底層操作系統(tǒng)、多模態(tài)要升級、智能體驅(qū)動,讓AI自主決策;開發(fā)生態(tài),共建技術(shù)社區(qū);五,軟硬一起,打造端到端的體驗,這些既是機會,也是挑戰(zhàn)。

02

不管 AI 技術(shù)多先進、產(chǎn)品多炫酷,做企業(yè)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(zhuǎn)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(fā)布會上,給出了兩個非常明確的答案。

第一個答案是:為開發(fā)者和企業(yè)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(yè)和開發(fā)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(yè) AI 基礎(chǔ)設(shè)施的重要一環(huán)。

它的盈利方式也很直接:通過算力收費、API 調(diào)用等方式,持續(xù)獲得收益。

第二個答案是:通過產(chǎn)品體驗升級帶動商業(yè)轉(zhuǎn)化。

谷歌把 AI 深度集成到搜索、辦公、手機等各類產(chǎn)品中,目的很明確:讓用戶覺得產(chǎn)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(shè),一手抓產(chǎn)品落地。

所以,這種平臺加產(chǎn)品驅(qū)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(tài)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(fā)者在上面開發(fā)應(yīng)用。

這不是單純的技術(shù)問題,而是一個要從戰(zhàn)略層面去規(guī)劃的事情。

另一個關(guān)鍵點是:深入具體場景。

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

然后是差異化的競爭。

中國企業(yè)很難復制谷歌那種大規(guī)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(xiàn)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(jīng)讓很多國際公司苦不堪言,如果中國企業(yè)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(wù)”的方式實現(xiàn)盈利,但在中國市場,用戶對付費服務(wù)的接受度相對較低。因此,如何在免費的基礎(chǔ)上探索可持續(xù)的商業(yè)模式,是一個必須認真思考的問題。

所以,我認為:AI 的商業(yè)化,不只是技術(shù)問題,更是關(guān)于如何構(gòu)建生態(tài)、如何深耕場景、如何創(chuàng)新商業(yè)模式的戰(zhàn)略命題。

中國公司,可能要找到自己的“商業(yè)目標北極星”。

03

除了搞錢,還有一個關(guān)鍵問題要思考:如何在創(chuàng)造商業(yè)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(xù)領(lǐng)先,并不是靠一個模型或者一堆數(shù)據(jù),而是建立了一整套完整的體系:從底層芯片(TPU)、海量數(shù)據(jù)積累、頂尖算法人才,到長期巨額的研發(fā)投入,全都打通了。

這種“堆棧式”優(yōu)勢,短時間內(nèi)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(shù)據(jù)管理還在完善……在這種不對稱的競爭環(huán)境下,企業(yè)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(chuàng)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(chǎn)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(shù)的大模型,不如在特定任務(wù)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(shè)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(jié)即:小模型玩起來。

然后,國產(chǎn)芯片要用起來。華為昇騰、寒武紀、燧原……這些國產(chǎn)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(guān)鍵問題是:我們的模型能不能運行在這些國產(chǎn)芯片上?如果能在上面調(diào)優(yōu)、部署,就有可能逐步建立起一套自主可控的技術(shù)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(yè)務(wù),一邊用國產(chǎn)芯片練手、打磨技術(shù),這樣才能避免在關(guān)鍵時刻被“卡脖子”。

當然,光有算力還不夠,數(shù)據(jù)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(lián)網(wǎng)生態(tài),形成了一個“數(shù)據(jù)飛輪”。

什么飛輪?

用戶越多、數(shù)據(jù)越多、數(shù)據(jù)越多,語料質(zhì)量越高,模型越聰明,模型越聰明,用戶越愿意用,變現(xiàn)能力越強,數(shù)據(jù)進一步積累......

我們也有很多數(shù)據(jù),但問題是:質(zhì)量不高、標注不規(guī)范、整合能力弱。

這就要換個思路來看數(shù)據(jù):

不要想著收集全世界的數(shù)據(jù),而是聚焦那些高質(zhì)量、高價值的行業(yè)垂直數(shù)據(jù)。比如:醫(yī)療影像、工業(yè)質(zhì)檢、城市管理這些領(lǐng)域,結(jié)合行業(yè)know-how,把數(shù)據(jù)整理成標準、可復用的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集,就能形成自己的壁壘。

除了數(shù)據(jù),算法層面也要持續(xù)優(yōu)化 ;谷歌在基礎(chǔ)研究方面確實領(lǐng)先,既有頂級科學家團隊,又有長期研發(fā)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(yīng)該把重點轉(zhuǎn)向行業(yè)大模型 ,一邊用高質(zhì)量數(shù)據(jù)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(shè)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(yè)的獨特機會。

換句話說:

在算力上,要高效利用現(xiàn)有資源,同時積極采用國產(chǎn)替代方案;數(shù)據(jù)與算法上,要構(gòu)建閉環(huán)場景,確保數(shù)據(jù)的有效積累與模型的持續(xù)優(yōu)化;技術(shù)方向上,要深耕行業(yè)模型,開發(fā)輕量化解決方案,探索智能體的應(yīng)用空間。

一句話總結(jié)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(yè)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(xiàn)實問題擺在眼前:百度、阿里、騰訊、字節(jié)……各家優(yōu)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(yè),而是綜合實力最強、戰(zhàn)略清晰、執(zhí)行最堅定的公司。

你怎么看?



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