谷歌什么时候出ai agent
欢迎来到本周的 ai 大 事件，一起来看看这周 ai 界又发生了什么事吧！马斯克官宣 x ai 直接解散，并入 spacex ai， 成为旗下一款 ai 产品。 同时 astropic 宣布租下 spacex 的 全部算力。如今国外 ai 圈 只剩下三家， openai 重磅升级 codex， 新增 slack 与 google workspace 全家桶集成成，从代码工具进化为通用电脑操控 agent。 同时推出基于 codex 的 团队级 workspace agent， 定位为 gpt 的 进化形态，主要任务是把团队里反复做的工作流搭成一个 agent， 然后整个团队可以在拆 gpt 或者 slack 里用这个 agent， 一 边用一边改，越用越好用。 codex 还推出了 chronicle 功能，通过抓取屏幕上下文形成记忆， 不再需要费劲解释具体指的是什么了。宣传中给出了三大典型场景，分别是直接看屏幕、 de back 定位，自动补全未授权的文件与联系人，记住用户常用的工具与工作流。目前仅面向 macos 上的叉 gpt pro 用户开放，需要授权录屏权限， 存在 token 消耗过快、恶意指令隐患等问题。 gpt 五点五 instant 正式取代五点三 instant， 成为叉 gpt 的 默认模型，对话语气更加自然，可以调取过往记忆，补充背景信息。内部评估显示，在医学、法律、金融等领域，换届率下降百分之五十二点五， 自我性回答更加紧凑，次数减少百分之三十点二，即来源功能，全系上线，用户可以追溯并管控个性化回答的上下文依据。 openai 正在与联发科沟通合作开发手机处理器，预计二零二八年实现量产。 openai 意在同步掌握操作系统与硬件，让叉 gpt 挣脱沙箱权限束缚。为此， openai 在 过去一年已经从苹果挖缴二十多位的硬件专家。 openai 在 api 中推出三款实时音频模型，覆盖推理、翻译 以及转入场景，其中的 gpt realtime。 二具备 gpt 五级别的推理能力，支持定型工具调用，在处理、打断或者纠正的同时，也可以保证对话连贯进行。 cloud 宣布正式接入办公全家桶，跨应用可以共享完整的对话记忆，用户无需切换网页版，可以直接在 office 里面调用 cloud 完成邮件处理、表格分析、 ppt 生成全流程。
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04:03查看AI文稿AI文稿cloud 五也许已经在跑了，只是你还拿不到权限。市场最关心的两个问题其实只有一个核心， cloud 五到底什么时候能用，值不值得等？ 先把结论摆在前面， entropy 没有公布官方日期，但多条公开线索指向三季度二零二六年，也就是夏末到初秋的时间段。更关键的是， cloud 五的雏形很可能已经在跑。 它被放进了 a w s bedrock 的 预览通道，名字叫 cloud missiles preview 定位被直接描述为 antropics 迄今最先进的模型。这不是常规的小版本迭代，而像是下一代旗舰在受控环境里提前上岗。 为什么说这是提前上岗？因为 missiles 并没有走聊天产品或通用 api 路线，而是被用于网络安全场景 project glasswing。 它被放到真实软件上做安全审计，结果是自主发现了数千个高严重级别漏洞，其中一些存在于运行了几十年的老代码里。 对企业来说，这意味着两件事，第一，模型能力已经从写代码向读懂系统定位风险给出可执行修复月签。第二，越强的模型越容易触碰安全边界， 所以才会被严格限制在经验证的组织与研究预览协议之内。换句话说，不是做不出面向大众的版本，而是安全评估与对齐工作还没允许他大规模释放。 再看时间窗口的推断逻辑，过去八个月里， antropic 的 发布节奏非常激进。 sonic 四点五，二零二五年九月嗨酷四点五。二零二五年十月 opus 四点六，二零二六年二月 sonic 四点六。紧随其后。 opus 四点七，二零二六年四月中旬七个月五次大更新，基本贴近季度节奏。 missus 在 二零二六年四月进入 a w s 预览，同州官宣 project glasswing， 同时围绕 sonic 五代号 fanic 的 传闻与追踪信息也在收敛到二零二六年第三季度。至于名称是否叫 cloud 五并不重要，更向会延续家族命名。 opus 五、 sonic 五、海库五三档一起落地， 能力层面有三条主线，直接影响真实工作场景。第一是上下文窗口， opus 四点六已经达到一百万 toc， 而 sonet 五 fanic 的 泄露基准测试指向两百万 token 或更高，放到工程实际里。这意味着整套代码库加需求文档加近期沟通记录，可以在同一个提示词里被统一理解与追踪，极大降低跨文件、跨模块的遗漏与误解。 第二是编程与代理式 ai 能力，在 anthropic 给出的 s w e bench 结果里， sonnet 四点五约百分之七十七，对比 gpt 五约百分之七十三、 gemini 三点一， pro 约百分之六十七，而 mythos 据称更高。更重要的是工作方式变化，它不止补全函数，而是能规划、 编辑、运行、调试并交付多文件功能，这会把编码推向端到端交付。第三是自适应算力，模型可自行决定，在简单问题上快速回答，在复杂问题上更深度思考，并允许通过 api 调节努力程度。这类成本到质量可控性对企业落地很关键。 很多人会忽略 antropica 差异化壁垒、安全与发布策略。 cloud 模型训练中有一套 constitution， 约二万三千字的原则文档，结合 r l h f 用于在训练阶段让模型自我批评与校正输出。 antropica 还会发布长篇系统卡，引入外部红队并对最强模型做验证门槛。这种路线的结果是发布更慢，但更难被攻破。最后，谈价格与商业化。当前 opus 价格为每百万输入 token 二十五美元， sonic 是 三美元输入，十五美元输出， haiku 是 一美元输入，五美元输出个人订阅测 cloud ai 有 免费层，每月二十美元专业版，以及一百到两百美元的 max down。 一个重要变量是算力供给， antropic 与 a w s 签下最高可达五 g 瓦。基于 trinitium 芯片的算力合作，目标就是在模型变大的同时把 token 成本压住。因此更稳妥的判断是下一代发布时价格结构大概率不变，但单位价格能买到的能力更强。 总体来看，如果你的目标是聊天与图像生成， open ai 与谷歌依然顺滑。但如果你的目标是软件交付，长上下文推理与 ai agent， cloud 五这条线值得提前准备。如果 q 三真发布，你最想它先补齐什么能力？
36GenAI动力
00:49查看AI文稿AI文稿四月二十三日，谷歌在两千零二十六 next 大 会上扔出一枚核弹，代理式企业技术站全面转向 ai 智能体。什么意思？谷歌要把整个企业的工作流程交给 ai 来跑？ 他们拿出了第八代 tb 分 训练型和推理优化型，推出了 gemini enterprise 代理平台， 还发布了面向数据库的知识目录 ai 安全智能体和 agent git 服务。 最炸的是谷歌 ceo p 叉一清口说，现在谷歌新增代码中百分之七十五都是由 ai 生成的，这不是未来，是已经发生的。现在当科技巨头都在把自己变成 ai 公司，你的企业准备好了吗？
11AI 智汇客源🔥
01:03查看AI文稿AI文稿想做这种动效网页， cloud site 门槛高，还限速，主播直接把这个功能给开圆了。给 cloud code 这类 ai agent 配了一套设计规范，框架间距多少，颜色，系统怎么建，组建怎么敷，用 ai 帮你搞定。 一行命令刻入到你的 ai agent 里。接着去专门搜罗各种动效网站的 motion sites， 找一个喜欢的动效网页，复制它的提示词， delete cloud code， 参考提示词，搭建一个新的网页结构。这里有一个很重要的细节，先不加背景视频，首测的效果才是最好的。将一张你喜欢的动态网页画面抹掉所有文字和 ui 元素，只留下画面本身放大到高清。再用图片视频工具转成视频给卡拉扣，让他换进去。 这一步结束后，有可能页面会一闪一闪的，看着难受。直接输入这段提示词，刷新页面，黑屏就消失了。 整个过程最核心的东西不是题诗词，也不是用哪个 ai 工具，而是给 ai 一个可以参考的东西，它能做的比你想象的要多。关注今日之星，探索 ai 世界！
263机器之心
05:54查看AI文稿AI文稿这里是美国 last week， 昨天晚上我刚写完最后一行代码，就是为了带着我的秘密武器来参加这一场盛会。 酷狗的 tpu 给大家介绍一下，我旁边这一位是我花了两个通宵开发出来的机器人 sig 马， 我要带她去美国。我先借助 gemma 出众的设计能力，画了软件架构以及产品外观，然后让 ai 一 步步帮我完成开发。 平时放在旁边就像一个电子宠物。我用了 gemini live a p i 啊！它能实时理解我的说话内容，并使用它特别的视觉语言和声音和我们对话。 它的大脑有多个 agent 控制，通过 adk 统一管理。有负责唱歌和大叫的 vocal agent， 负责画面的 art agent， 负责画线框图的 diagram agent， 负责说话的 talk agent。 那 它到底有多强？先卖关子，一起去展会现场和 google 朋友们一起看一看吧。 酷狗 cloud max 是 酷狗每年规模最大的开发者企业集盛会，今年是收到抖音科技、抖音精选以及酷狗共同的邀请来美国参加，带大家看看会有什么重磅的技术发布。 刚才我还遇到了一位 google 高管，聊了一会儿，他分享了非常多的干货。放在视频的结尾，我带 sigmat 见了很多来自 google 的 开发者。 sigmat say hi to our friends yeah！ hello friend that's awesome！ sigmat 可以 实时画出他听到的内容。 can you draw an image of a squid coding that's our logo？ yes， oh， that's awesome！ sigma 还会发出叫声，甚至唱歌。 actually today is my birthday， please uh show me a cake and uh play the song named happy birthday do you heard it yeah yeah！ 我还向 google cloud consultant 解释了 sigma 的 原理，于是他打算给 sigma 出一个难题， ha ha， yeah， everything is generated with gemini and it's using the adk， because it needs multiple agents one for generating the sound， one for generating the diagram can i ask of it yeah， yeah， sure hey sigma can you please draw a diagram of your architecture and the different agents that you have oh actually it did yeah， we have multiple agents yeah， we have three agents one yeah！ that's pretty cool！ 干货时间现在我已经回到酒店，给大家总结一下有哪些非常有价值的技术。第一点是 google 的 全站优势，从底层算力数据模型到 agent 应用。 大会不仅首发了最新的第八代 tpu 作为算力的基石，现场还有一个 demo 真是刷新了我的认知，让我意识到，除了有 jammer 和 nintendo 这些常见的模型之外， google cloud 上的 ai 模型啊，真是做到了全方位的覆盖， 在这个 demo 里上演了一场从宏观到微观的多模型携手接力。宏观层面上， alpha 二 s 的 模型啊，让地球地貌和天气变得可搜索、可追溯、可预测，堪称地球数字孽生。 然后， jammy 作为科研助手，辅助人类分析数据，推演新的实验假设。微观层面，由 alpha four 的 模型预测蛋白质结构解码植物疾病，研发抗热作物， 还有量子计算芯片 vlog， 模拟传统超算都无法完成的复杂分子过程，从底层硬件到 agent 应用，从宏观地球模型到量子计算，多层级的 ai 技术壁垒。第二个重点是，和去年相比啊，有大量的案例不再是单纯的好玩，而是全面的在产业落地。 比如在一个叫 ai design workshop 的 展区啊，可以借助 ai 设计自己的产品。我设计了一款复古的合成器，令人惊艳的是，通过 nano 不 nano 和 vivo 三一下生成了从产品零件拆解到产品宣发素材一整套的 marketing kit。 这种 ai 生成的高质量宣发素材正在被越来越多的企业采纳。第三个重点，如果说去年重点是 agent 开发工具店，那今年重点就是企业级 agent 平台。像我开发的 sigma 就是 基于这一套 gemini enterprise agent platform， google cloud 打通了 agent 产品从开发、部署到上线运营的完整生命周期。基于 a、 d、 k 完成开发后啊，通过 agent run time 轻松部署，支持自动扩容、内置的 m、 c、 p、 session 和 memory 存储等核心 agent 的 功能，开发者几乎没有运维负担，只需要专注在业务逻辑， agent 跑起来后还要方便管理。 google cloud 提供了完整的 governance 功能，通过 agent 的 identity 为每个 agent 分 配独立的身份控制权限，配合 agent registry， 能够实现对所有 agent 的 统一登记、管理与监控。那产品上线后呢？由于大语言模型的不确定性，比传统软件更难 bug， google cloud 提供了一套完整的 observability 能力，让开发者能精确追踪 agent 的 每一步执行路径，方便解决问题。 可以说，对于有出海需求的 ai 应用而言， google cloud 是 提供了全方位的保驾护航。友情提示，部分 google 技术仅适用于出海开发者。有了这么多强大的底层技术，企业到底该怎么落地呢？在现场，我和 google 大 中华区 cmo 跟旺聊了聊， 它一针见血地指出，很多人对 ai 营销的理解还停留在匠本真效和深层素材的表面啊。 google mark， 我 们一直在讲一个事情呢，就是 node user， 然后 node magic。 那 connect to 啊，怎么把 我们的 user 跟我们的产品的 magic 连在一起？那无论是强大 tpu 还是全能的 agent 的 平台，它们都是属于这个时代的 magic。 而我们要做的，就是用这些 magic 助力出海的业务，解决全球用户及企业的痛点，用 ai 驱动更高效的商业增长。那看在我大老远跑来美国带大家看最新最 magic 的 技术的份上，大家记得到抖音精选 app 里，帮我猛点推荐大拇指，让更多人看到！
2.1万数字游牧人Samuel
01:42查看AI文稿AI文稿变化太快了啊！你知道人类的基因是由三十亿个剪辑组成的生命密码，而这其中百分之九十八都是咱们看不懂的暗物质。而这个难题被那个曾经放狠话的说人类能够活到一百五十岁，要用 ai 终结所有疾病的哈萨比斯给一举攻破了。 就在刚刚，谷歌的 alpha gnoom 横空出世，他只干一件事，就是开启上帝视角，把人类基因背后的治病代码给精准的揪出来，然后一键删除。这是真实的事啊，已经上了那首封面， 你知道这事有多牛吗？人类基因就像复杂的开关和弦钮，它决定了你什么时候生病，会不会得癌，什么时候衰老。 和以往的 dna 工具不同，这个 alpha genome 它不仅视野宽，而且精度还高，它一口气能读取一百万个 dna 剪辑，而且精确到每个字母。同时它还能跟进 rna 表达、剪接结构等近六千种分子信号一次性全部输出。 论文里说，他已经成功预测出致癌病变的精确路径，这意味着脊随性肌萎缩症、囊性纤维化等罕见病，未来可能就真的找到治疗突破口了。最良心的是， deepmind 没把这个技术藏着掖着，而是发布开源模型、权重和 api 接口。 目前世界上一百六十个国家和三千多名科学家正在疯狂的调用，从癌症到罕见病，从新药筛选到基因治疗，全线推进。以前听哈萨比斯说人类可以活到一百五十岁，我还将信将疑，但阿尔巴基纳迷出来，可能这就是真的了。 如果 alpha fold， 也就是两年前，它的诺奖成果是咱们看清生命的砖块，那这次的 alpha genome 就是 教我们读懂生命的蓝图。当我们真正能够读懂生命的原代码，疾病将不再是谜题，那长寿和健康也不再是奢望，属于人类的健康未来正在被 ai 一 点点的点亮。关注小智，拥抱科技！
1029无穷小智
04:00查看AI文稿AI文稿不要再引导 ai 只是在无底洞里烧钱了。高盛刚刚甩出一份重磅报告，直接定调， ai 行业可能终于要因为 a 阵开始真正赚钱了。先看几个数字，第一个，二十四倍到二零三零年，全球 ai 的 toc 消耗量将是二零二六年的二十四倍，如果算到二零四零年五五倍。 第二个，三到十二个月，高盛认为 ai 行业的利润拐点，就在未来三到十二个月内到来。第三个，百分之六十到百分之七十。英伟达、谷歌、 tpu、 amd 这些芯片，每个 token 的 算利成本每年下降百分之六十到百分之七十。但 token 的 定价已经停止下跌，甚至在回升， 成本在塌陷，价格在起稳，中间那条缝就是利润。还有一个，一百倍，普通 ai 聊天机器人，每次对话消耗一千个偷啃，而一个全天候运行的 ai 代理，也就智能体 ai 每天消耗超过十万个偷啃，差了整整一百倍。这不是 ai 的 下半场，这是 ai 真正开始印钱的钱页。过去大家为什么怕偷 ai？ 因为算力贵、耗电猛，推理成本是个无底洞。但高盛发现逻辑变了， 现在主流大模型的 toc 定价已经跌到底了，甚至开始小幅回升。但是英伟达、谷歌、 amd 的 算力成本 还在以每年百分之六十到百分之七十的速度狂跌，一个价格稳住了，一个成本还在暴跌。这中间切出来的剪刀差，就是超大规模云厂商的暴利空间。只要价格高于成本， ai 用的越多，赚的就越狠， 根本不是什么不可承受的成本负担。那到底是谁在疯狂消耗 token？ 关键词只有两个字，代理。也就是 agintic ai、 智能体 ai。 先看消费端，高盛预测到，二零三零年，消费端 token 消耗要涨十二倍。以前的 ai 是 你问一句，他答一句，叫按需型，未来的 ai 叫常驻型。他二十四小时在你后台挂着，帮你盯邮件、排日程、管生活。普通 ai 聊一次天耗费一千个 token， 但常驻 ai 一 天就能烧掉十万个。高盛说，最大的 token 爆发点就在这个切换时刻，从用户发起切到持续后台运行。 高盛预测到，二零三零年，每天 ai 查询量从五十亿次增至二百三十亿次，最多百分之三十的查询流向 ai 代理。传统搜索引擎的份额从百分之六十八降至百分之三十六， l l m 原生应用的份额从百分之十二升至百分之三十一。再看企业端，这才是真正的吞金巨兽。高盛预计，到二零四零年，企业端会让全球 token 消耗量狂飙五十五倍，届时企业端工作负债将占全球 token 使用量的百分之七十以上。 企业里的 aa 干的活更复杂，看图、拼音、写代码样样精通。高盛模拟了几个职业的代理每天消耗多少？ toc？ 编程代理每天七百万， toc api 成本约十三美元，远低于一个程序员的日薪。 这就解释了为什么软件开发领域的代理跑得最快。数据录入代理每天两千五百万， toc 成本约六十美元， 也比人工便宜。只要比人便宜，企业就会疯狂接入文本为主的工作流，将率先迎来全面大爆发。市场此前的趋势是， ai 用越多，成本越不可持续。高盛说，恰恰相反， ai 用的越多，利润越好。 高盛描述了一个飞轮，算力成本下降，每个 token 更便宜更便宜，代理用的更多、更复杂，更多使用。改善 ai 基础设施的经济性。 经济性改善支持继续投入模型和算力模型更强，算力成本进一步下降，这就是 agtech 经济的逻辑。最后，高盛给出了最核心的投资结论， 别再担心巨头们天天砸钱买算力回不了本，利率的改善让这种砸钱变成了可持续的印钞机。 ai 行业正在经历一次根本性的切换，从烧钱到赚钱，从成本到利润， 从聊天机器人到全天候运行的 ai 智能体。高盛的这份报告告诉我们， ai 的 基建狂魔时代正在开花结果，应用层的黄金时代就在眼前。
115华尔街见闻
00:48查看AI文稿AI文稿小道消息爆料啊，谷歌在这个月的开发者大会上，大概率会发布一个全新的模型。这个疑似泄露的新模型名叫欧米尼，主打的是全模态能力。简单来说，以前的 ai 主要是处理文字和图片，或者外接其他工具来生成视频， 我一开始也不信他能有多大的突破，直到看到爆料说，这个新模型可能会让 ai 原生支持模型输出，甚至具备更深度的记忆功能。 这意味着以后你只需要输入一段文字，他就直接能在内部给你整合生成一段完整的视频，不需要再跳到别的视频生成网站里去弄。 这对咱们普通人来说，做视频做内容的门槛又被拉低了一大截。对谷歌来说，他们想要做的就是把自家的 ai 从单纯的聊天助手变成全能型的生产工具了。你会看好他这次的更新吗？
44木桐AI
01:01查看AI文稿AI文稿时间回到二零一四年，谷歌和 facebook 都在同时争抢收购一家位于英国的初创 ai 团队 deepmind， facebook 的 创始人扎克伯格甚至直接飞到了伦敦和团队成员面谈收购事议。 但当时的谷歌 ceo 拉里佩奇得知后立刻拍板，用更高的价格、更好的条件，比如答应 deepmind 成立独立的 ai 人力委员会，并保证其相对独立的运营权。最终，谷歌花费了四亿欧元收购了这个当时只创立了四年的，没有任何实质性产出的 ai 公司。 资本当然不是傻瓜，虽然在二零一四年的那个时间点呢， ai 还不是焦点，懂 ai 的 人更是少之又少，但 deepmind 的 核心创始人杰米斯哈萨比斯几乎将整个欧洲或者是全球最顶尖的神经科学家、计算机科学家和数学家吸纳到了自己皮下。另外，谷歌本身也有一个很优秀的 ai 团队，谷歌大脑。 时任谷歌 ceo 拉利佩奇曾公开表示，谷歌这搜索引擎就是为了有朝一日能够启动终极的人工智能，所以谷歌买下 deepmind 是 买了一个未来，而现在事实也证明，谷歌做对了。
01:06查看AI文稿AI文稿谷歌重磅更新， gemini 与 chrome 浏览器深度集成，相当于在你浏览网页的时候配备了一个随叫随到的私人 ai agent。 那 它具体能用在哪些方面呢？ 第一，读懂当前页面，无论超长 pdf 还是密密麻麻的 get up 长库，一句话就能提取关键信息。比如这里问它哪些 cloud 的 技能可以做浏览器自动化，答案秒出。 第二，打通 google 全家桶，直接让他读 gmail， 读 google 文档，并按你指定的格式返回。比如让他提取邮件里最新的十条 ai 新闻标题，秒秒钟整理完毕。 第三，跨标签页整合，把多个标签页添加进来，粘贴内就能同时提取所有页面内容，帮你做对比，分析三款笔记本电脑的优缺点，一句话就能全部梳理清楚。 不过要注意，这个功能目前仅限北美地区用户使用，要起用它还需要两个步骤，第一，把 chrome 浏览器的语言设置改成英文。第二，打开 chrome flex 搜索， click 并起用。重启浏览器之后，右上角就会出现 ask gemini 按钮。 浏览器加上 ai agent， 正在重新定义我们的上网方式。点赞关注，见证 ai 改变世界！
31千万上下文
02:31查看AI文稿AI文稿最近一位网名叫隐私小哥的研究员 alexander hoff 爆料，谷歌 chrome 浏览器会在很多用户不知情的情况下， 自动下载一个名为 gemini nano 的 本地大模型文件。这个文件叫 waits bind， 通常藏在 opt guide on device model 文件夹里， 而且体积已经高达四个 g。 更离谱的是，你就算手动删掉 chrome， 后面还有可能重新下载。根据报道，这其实不是最近才出现的， 有人在二零二五年四月发现时，它大概还是三个 g， 到二零二五年底已经涨到了四个 g。 也就是说， chrome 可能已经悄悄干这件事很久了， 只是很多人根本没注意。那 google 为什么这么做？因为 chrome 正在全面 ai 化。这个 gemini nano 本质上是 gemini 的 本地清量版，主要用于浏览器里的 prompt api 等 ai 功能。说白了， google 想把 ai 推理直接搬到你的电脑本地运行。这样做的好处是速度更快，部分功能不用联网，还能减少云端算力成本。 问题在于，很多用户甚至不知道自己什么时候被下载了这个模型，而且不少人可能压根不用这些 ai 功能。这也是为什么 alexander have 会批评谷歌默认替用户做决定。占用硬盘消耗流量， 而且在全球海量设备上部署，本身也意味着额外的能源消耗。那怎么关掉？方法？其实有，打开 chrome， 在 地址栏输入 chrome flags， 然后搜索 optimization guide on device model， 把它从 default 改成 disabled， 重启 chrome 之后再去删除 wait bin 文件。理论上 chrome 就 不会继续自动下载了。 mac 用户还能在终端输入这条命令检查， windows 用户则可以直接搜索 wait bind， 看看电脑里有没有这个文件。这件事真正值得关注的，其实不是四个 g 的 硬盘空间，而是浏览器正在从网页工具慢慢变成一个 ai 操作系统入口。今天 chrome 能往本地塞四个 g 模型， 明天是不是还能常驻更多 ai 服务？而用户到底有没有明确的知情权和选择权，这可能才是这场争议真正的核心。
64老鱼笔记
02:34查看AI文稿AI文稿我真的服了，这才进入到二零二六年，然后一直在更新十二月份，去年十二月也用到了今年一月份的一个大更新，然后今年的二月份又进行了一个大更新，虽然二月份的大更新跟三月份的不是很一样，二月份的更新呢，是针对于 google discover 的， 也就是发现流的一些专项更新， 但是在三月又正式宣布了进入这个核心更新 core update。 哎，我这个是真的是服了，所以最近的网站的波动会非常大。当然你也可以看到目前的趋势来讲的话， ai 的 垃圾内容， 谷歌在疯狂的进行大清洗。如果你之前的文章做了一些批量生成的，因为我是知道这个行业里面有大部分的人以前都是在做批量生成的，有大规模的进行 ai 的 堆砌。现在来看呢，就是谷歌核心的这个更新逻辑也非常清晰。第一个呢，是 ai 垃圾内容的一个大清洗， some rush 这些的分析来讲，如果你的跌幅超过了百分之八十七并不夸张，因为谷歌的 ai 检测结合了二零二六年最新的模型识别，搬运感和套路感的能力提升了几个量级。 第二呢是 sas 和采集类的网站，很多 sas 平台的博客为了刷关键词做了很多 how to do， 还有呃 vs 什么什么 vs， 还有 the best， 比如说外网有一些专门做这类型 the best 的 一个分析网站， 然后呢把那些流量词呢做完了之后呢，再去另到亚马逊，然后获得亚马逊分成的这一波人呢，等于说现在也是要全部的死翘翘了。 那第三点呢，就是要强化 e a t 的 一个专业度，所以谷歌比以往更看重你是谁，是否有真实的作者背景，有独特的实操经验，就直接决定了你的排行稳不稳。所以 e a t 我 们老生常谈，聊了非常非常多次，非常多次，但是现在在核心的更新里面 已经在重点的抓了，所以我认为在这个饭市里面，大家的 g o 和 i c o 的 策略，如果你是想像以前一样堆料的话，那麻烦了。所以成本 i c o 和 g o 的 相对于来讲呢，企业的成本是直线升高的，因为你必须找一个人这项做 这项，负责做这个事情，当然对我们这种接单的人来讲，当然就是更吃力。好的消息就是两面来看吧，提升自己的能力还是一个 非常关键，认知才是一个最重要的，因为你的认知提高，你写出来的文章，你的 e a t 会更强，你的 experience 的 一些探索也会比别人写得更加深入，那这个就直接把百分之八十的人抵挡在门外了，但你怎么去 更深入的去推敲呢？少不了你的阅读。第二个就是你的 ai 的 运用的能力，那在这一方面我觉得大家就是要螺旋性的上升，那肯定是没有问题的。
46温哥华楠仔
06:22查看AI文稿AI文稿哈喽，各位粉丝朋友们大家好，我是你们的数码博主文澜公子。昨天五月六日，整个数码圈被一个十五秒的预热视频直接炸翻了。谷歌官宣五月十二日举办 android 的 专场开发者大会，放出的短片里经典的安卓小机器人变成了半透明玻璃质感，结果 全网瞬间疯传。安卓时期要照搬苹果 aos 二十六的液态玻璃设计直接冲上微博热搜第一，评论区直接炒成了一锅粥。有人吐槽安卓彻底没了创新，只会跟着苹果屁股后面抄， 也有人担心以后安卓和 aos 的 ui 会越来越像，彻底同质化。就在舆论越演越烈的时候，谷歌安卓生态总裁亲自下场紧急辟谣，直接把这个传闻锤死了。 今天我就给大家把这件事的来龙去脉，官方实锤，还有大家最关心的国产手机动向，全唠的明明白白。核心结论，速览赶时间直接看这里，一句话给大家划重点， 别再被标题党骗了。原生安卓时期绝对不会用液态玻璃设计，但国内所有主流手机厂商下半年的系统大更新，大概率都会集体上线类液态玻璃效果。谷歌坚持自己的设计路线，而国产厂商早就悄悄把这个功能做进了自己的定制系统里。 事件复盘一个机器人引发的全网大乌龙，事情的起因真的特别离谱。谷歌昨天发了一条十五秒的预热视频，内容就是安卓小机器人拉下电灯开关，然后身体变成了半透明的玻璃质感，仅此而已。 结果就这么一个镜头，被无数营销号断章取义，直接说成安卓十七正式官宣，液态玻璃设计全面对标 eos 二十六，消息一传十十传百，很快就冲上了热搜，连很多科技媒体都跟着转发，网友们的反应也特别真实。完了， 安卓最后一点特色也没了，合着谷歌养了这么多设计师，就只会抄苹果是吧？以后买手机不用选系统了，反正长的都一样。就在大家吵得不可开交的时候，谷歌安卓生态系统总裁 samir samantha 直接在 x 平台回了一句， don t worry， not happening y o r wilde。 别担心，不会发生的。你们也太能脑补了，一句话直接终结了所有谣言，也打了所有标题党的脸。谷歌为什么坚决不抄？ 设计哲学根本不一样！很多人可能会问，液态玻璃设计这么火，为什么谷歌就是不愿意跟进？其实根本不是抄不抄的问题，而是两者的设计哲学从跟上就不一样。苹果的液态玻璃核心是拟物化的极致，通过复杂的反射、褶射和动态变形 模拟真实玻璃的厚度和光泽，追求的是视觉上的高级感和沉浸感。而谷歌从二零一四年推出 material design 开始，一直坚持的是扁平化加层次感的设计思路。去年更新的 material some expressive 已经加入了非常丰富的模糊效果和动态动画，完全能满足用户对视觉体验的需求。谷歌认为 ui 设计应该服务于功能，而不是为了好看而好看。液态玻璃虽然视觉效果惊艳，但会增加系统的渲染负担，影响续航和流畅度，这和 安卓追求的轻量、高效、可定制的理念是相背的，而且谷歌也明确说了，原生安卓会继续完善 matriel 三、设计语言，保留自己专属的交互逻辑和定制化能力， 不会做全盘复刻式的改版。最有意思的反转原声不做，国产厂商抢着做。不过谷歌的辟谣只适用于原声。安卓系统和 pixel 手机，对于咱们国内用户来说， 下半年大概率还是会用上类液态玻璃设计。据我了解，小米、 oppo、 vivo、 荣耀这些主流厂商早在半年前 就已经在内部测试类液态玻璃的视觉效果了，有些厂商的开发者预览版里甚至已经能看到半成品了。 为什么国产厂商这么积极？原因很简单，一、用户喜欢液态玻璃的视觉效果确实比传统的扁平化设计更高级，更有质感，普通用户的接受度非常高。二、营销卖点，每年系统更新都需要一个能拿得出手的大卖点， ui redesign 永远是最直观、最容易被感知的。三、技术门槛低。这种视觉效果的实现难度并不大，只要愿意花时间优化，基本都能做出来。 所以不出意外的话，今年下半年小米、澎湃 os、 oppo color ross、 vivo origin os、 荣耀 meji cos 的 大版本更新都会上线类似的半透明玻璃效果。到时候大家不用惊讶，这不是抄谷歌， 是大家一起抄苹果。别光看设计，这些才是安卓的时期的真亮点。其实比起虚无缥缈的 u i 设计， android 的 时期这次有很多真正实用的升级才是更值得我们期待的。杠 ai 深度整合，这是本次更新的绝对核心，基于 gmi 模型的全场景感知能力，能自动帮你整理短信、生成日程、总结邮件， 甚至能根据屏幕内容实时给出建议。杠，隐私安全大升级，终于加入了原生应用锁功能，不用再靠第三方软件了。同时加强了局域网访问控制，防止 app 偷偷扫描你的设备。杠，多媒体升级，原声支持 h 二六六 v v c 视频编码，同样的画质下， 视频体积能减小一半，省流量又省存储空间。干扰黑科技功能新增运动提示功能，通过屏幕上的动态线条缓解坐车玩手机时的晕车感。还有跨设备应用接力， 手机上没看完的视频，打开平板就能接着看。最后说句实在话，其实这次的乌龙事件也反映出了现在手机行业的一个尴尬现状， 创新越来越难， ui 设计越来越同质化。苹果推出一个新设计，安卓厂商集体跟进。安卓推出一个新功能， 苹果下一个版本也会加上。到最后，大家的系统长得越来越像，功能也越来越像，用户能选择的余地越来越小。不过好在谷歌这次守住了自己的底线，没有盲目跟风。对于喜欢原声安卓的用户来说， 这绝对是个好消息。而对于大多数用国产手机的用户来说，能提前体验到最新的视觉效果也不是什么坏事。五月十二日，谷歌就会正式发布安卓的时期的开发者预览版， 到时候我会第一时间给大家带来上手体验和详细解读。关注我，带你第一时间 get 最新的科技资讯！买数码不踩坑，我是文澜公子，咱们下期再见！
3文兰公子
04:47查看AI文稿AI文稿三年前，我就曾经做过一个预言，未来一定是 a ios 的 时代。但我没想到，第一个动手的竟然不是苹果，不是三星，也不是谷歌，而是 o a i。 昨天一条爆料，直接把整个手机行业给震了一机灵。不是传闻，而是由多个科技媒体交叉印证的消息， o a i 正在和联发科沟通合作开发处理器，尤立讯独家负责系统设计和制造，目标是二八年实现量产。不是 ai 功能机，而是 ai a 阵手机。 什么是 ai a 阵手机呢？可不是给现有的 o s 套一个 g p 的 壳，也不是多加一个语音助手，而是直接重写手机这个产品的底层逻辑。先说说为什么 ai o s ai a 阵手机，它是 ai 技术发展的必然结果啊。 第一，不掌控 os 和硬件， ai agent 就 永远只能跪着跑。今天所有的手机都是 app 中心，你 打开一个软件，在软件里做一件事。但 aios 的 逻辑是反过来的，你不用打开任何 app， 你 只要提出需求，它就能直接帮你把任务做完，订机票、回邮件、剪视频、处理行程，都不需要你在中间插手。 这件事在安卓上做不到，在 ios 上也做不到，必须得从 os 底层重写权限调度和交互，所以大魔镜厂商必须自己来。 第二，只有手机能拿到用户完整的实时上下文、位置、环境、传感器、习惯、日程、健康数据，这些都是 ai ai 推理最关键的输入。没有这些，它就只是个更聪明的聊天机器人，而有了这些，它才是你的个人操作系统。 而手机呢，就是目前唯一一个能七成二十四小时贴身掌握这些信息的终端。第三，手机仍然是目前地球上规模最大的终端，要推一个新的操作系统生态，不可能从零开始教育市场，所以手机就成了最合适的入口。 其实路线也很清晰，端侧加云端深度整合，端侧负责持续理解用户上下文，小模型常驻内存分层处理、隐私敏感数据复杂推理，全都扔到云端大模型。这就意味着 soc 必须得重新设计， 不是给 app 切屏保分儿高刷玩游戏，而是给 a 诊常态化主流做架构优化。联发科预计会是唯一的芯片供应商，基于天玑九六零零定制 soc， 台积电 n r p 工艺节点 r p d 点二六 u f s p d h r 关键是上了双 n p u 一句话，就这颗芯片，它就是为了 a i a j 而生的，不是给跑分软件准备的。同时呢，供应链也在重排。利迅在苹果体系里一直被红海压着打，但这回拿到了独家系统设计和制造的订单。 联发和跟高峰也在盯着这块肉。这 a i a j 手机一旦跑通，可能会直接拉起一波换机热潮，会比当年五 g 那 波更有杀伤力。再看看 o a i， 看看他手里到底有什么牌， 品牌用户数据领先的模型能力开发者生态手机这个产品的硬件供应链啊，本身已经很成熟了，所以他们只需要拼图就行了。商业模式也很清晰，就是硬件加订阅捆绑，跟大模型打通的 ai 智能生态。 全球每年三到四亿台的高端手机市场，哪怕只咬下那么一小块，都是巨大的增量啊。但今天呢，我想聊的不是 vr， 能不能成，我想聊的是，这件事一旦被跑通了，他先翻的可不只是手机行业，而是整个移动互联网的商业模式。 大家仔细想想啊，今天所有的 app 都在干一件事，抢你的时间，谁的 dau 高，谁的用户时间长，谁就更值钱，没错吧？但如果 aios 的 逻辑成立了，你不需要再打开 app 了，你只要告诉手机你想要什么， a 任就直接在后台给你调服务，完成任务。那 app 的 dau 还有什么意义呢？ 那 app 内的广告位还有什么价值呢？所以，整个移动互联网的流量分发逻辑就会被从根上大断重塑。 所以啊，这才是最狠的一刀。不是 o i 要跟苹果、三星、谷歌拼硬件，它想改变，这是手机的定义，从 app 容器变成任务执勤器，从用户伺候手机变成手机伺候用户。如果真的做成了，那不但能救 o i 的 命，还可能要了所有手机厂商的命。 为什么呢？因为没有模型能力，所以只能选择跟大模型厂商合作当小弟了。二零二八年量产，听着离咱们还比较远，但联发科的 soc 已经在流片了，力迅的设计团队也已经在跑了。这款手机的参数、规格、外观都不重要，重要的是它代表的那个方向。 手机行业当下最大的变局不是屏下摄像头，不是多高的像素，也不是怎么叠这个屏幕，更不是芯片多了几个核，而是看未来谁能先重新定义手机这个产品， 谁能成为新规则的制定者，谁才能掌握所有的话语权。所以，重点不是手机，而是人工智能。
920奇点凉风吹
06:18查看AI文稿AI文稿科技圈最近发生了一场震动，谷歌母公司 offred 的 市值已攀升至四点六七万亿美元，逼近英伟达的四点七九万亿。 就在一年前，市场还普遍认为谷歌在 ai 竞赛中掉队了。而过去一年， offred 股价增长超百分之一百四十的背后，是一份令人瞩目的天价合同。据报道， ai 大 模型公司 antropic 与谷歌云签下了一份为期五年、总额高达两千亿美元的长单。 这份合同在盘后交易中一度将 offerbed 市值推至英伟达之上，也让两大巨头为全球市值第一的位置正式展开正面交锋。两千亿美元是什么概念？ 整个云计算行业目前所有客户承诺的未来收入积压总额约为两万亿美元，而 antropica 和 openai 两家公司就占了其中的大半壁江山。 antropica 签给谷歌的这两千亿，更是占据了谷歌云目前透露的未来云收入积压中超过百分之四十的份额。 更反直觉的是，这笔交易存在明显的循环融资色彩。 alphabet 同时向 anselpik 承诺了高达四百亿美元的投资。 谷歌投钱， anselpik 在 用这笔钱买谷歌的云服务。这种左手倒右手的操作在传统资本市场中绝对属于敏感地带。 甲骨文曾因对 openai 的 风险敞口过大而被市场惩罚，微软也因与 openai 的 财务绑定面对监管拷问。但这一次，华尔街机构却选择睁一只眼闭一只眼，反而将谷歌股价推上新高。为什么？因为大家终于看懂了谷歌的大局。 第一层是模型，谷歌自研的 gemini 大 模型仍在第一梯队紧咬对手，且内部正在研发能对标 openai 的 大型智能体。第二层是算力硬件，当全世界都在抢英伟达 gpu 时，谷歌自研的 tpu 成了最佳的大规模替代方案。 谷歌云卖给 antropics 的 算力很大程度上不是英伟达的 gpu， 而是自家 ppu， 这意味着几乎纯毛利，而非英伟达的渠道费用。 第三层是分发渠道，谷歌手握搜索引擎、 youtube 等数十亿用户的超级平台， ai 产品一旦成熟，可瞬间触达全球用户。 entropack 的 数百万行代码全部要适配 tpu 运行，一旦跑顺迁移成本将高到无法想象。这就是经典的锁定效应。 谷歌用四百亿美元投资，换来了一个两千亿美元的长效租客，这本质上是一场收租生意。 即便 antropap 的 cloud 模型未来把 gemini 按在地上打，它依然要依赖谷歌的云服务和芯片来扩张规模，依然要给谷歌交钱。 正如华尔街看懂的逻辑，只要你在搞 ai， 不 管是自己搞还是别人搞，最后都有谷歌已被更更深层的是，二零二六年四月， antropap 还与谷歌博通达成了数千兆瓦级别的下一代 tpu 算力大单，预计二零二七年投入使用。 这已经不只是买芯片，而是直接包揽发电站级别的基础设施。 entropic 并非把所有命脉都交给谷歌，它同时也在使用亚马逊的 teranium 芯片和英伟达 gpu， 典型的多手准备。 但即便如此，谷歌云上一季度财报依然表现亮眼，云业务创下历史最好成绩，增速高达百分之六十三，积压订单直接翻倍！ 英伟达最近虽然财报依旧亮眼，但股价却很难有突破性拉升。投资者的核心疑问是，推动英伟达继续上涨的下一个动力到底在哪？英伟达的困境在于，它的增长是限性的，受限于台积建产能、原材料供应和工厂排期。更关键的是，他的客户正在集体另寻出路。 微软自研芯片，亚马逊自研芯片，谷歌把 tpu 推到台前。谷歌与 oslo 的 深度绑定，实际上在向全世界宣告，没有英伟达，顶级大模型一样能跑得飞起。 而在 ai 价值链条中，英伟达只占到了最上游的芯片环节，剩下从云服务到应用分发的利润，全被谷歌这种能提供一站式服务的巨头收入囊中。 谷歌现在的打法很像当年的能源巨头，有油田、有炼油厂，还有全套加油站，你家装的是什么牌子的灯泡，都得用它的电。两千亿美元合同的本质就是一份长期供电协议， antropic 每帮一个客户写一行代码，最终都要回过头来给谷歌交渠道费用。 谷歌不仅自己开超市，还把最好的货架租给竞争对手，同时还占了竞争对手的大量股份。这种全方位收割的姿态，正是华尔街最乐见的。当所有人还在讨论哪个模型更好用时，谷歌已经完成了从芯片到云到模型再到分发渠道的闭环。 即将到来的 google i o 大 会将是一次关键大考，谷歌必须向开发者和投资者证明，这种估值逻辑仍有巨大的上涨空间。很多人担心， oslopec 占谷歌云积压订单比重大，是否存在单点故障风险？ 但在当前阶段，这种担忧可能多于算力，是 ai 时代的通用通货。即便 oslopec 出问题，谷歌手中针对 ai 优化的数据中心和数以万计的 tpu 集群转租给任何人都是抢手货。 谷歌正在做的是把技术优势资产化，把不确定的未来竞争变成确定的合同收入。 ai 的 上半场是芯片短缺，下半场的话语权与基建之争才是真正分胜负的时候。 英伟达可能赢了第一局，但真正的赢家往往是那个能掌控规则的人。 alphabet 和英伟达的市值差距正在以前所未有的速度缩小， 这不仅仅是一场市值竞赛，更可能是人类历史上最大规模的一次技术话语权转移。所以问题来了，当谷歌把芯片、云模型、分发渠道全部攥在手里，英伟达的芯片之王宝座还能坐多久？ 有人说，谷歌这是在造一座 ai 时代的电力公司，不管谁家的灯泡亮电费都得交给他。也有人认为， anthropoid cloud 要是真把 jamie 甩在身后，谷歌这盘棋反而给自己养了个最大的对手。 你觉得呢？谷歌和英伟达谁更可能拿下 ai 下半场的主动权？如果让你选，你会把钱压在掌控全产业链的谷歌，还是守住芯片高地的英伟达？评论区聊聊你的判断，顺便问一句，你日常用的 ai 工具，底层跑的是英伟达的 g p o 还是谷歌的 t p o？ 可能你自己都没意识到，你的每一次提问都在给这场万亿之争投票。好了，以上就是本期内容，觉得有收获的点个关注，我们下期再见。
120AI 启示录🇨🇳
02:18查看AI文稿AI文稿爆个大瓜，谷歌的三月更新好像把阿里国际站给干掉了，我们一块来看一下。先 set 一下阿里巴巴点 com product 杠 inside 这个目录，那并一下，目前收入还在两千两百个， 但是同样的指令放到这个 google 里面 set 数据已经完全被清零。然后这些页面呢？目前都打不开了， 阿里的界面显示发生错误，但是一个还是发生错误，说明阿里已经知道了这些页面，被谷歌惩罚了，现在已经都删除了。 那这些页面到底是些什么页面呢？我们翻译一下，看一下阿里巴巴趋势讲解。阿里巴巴热销产品、热销产品送来同十大热销产品 动脉通、畅销榜、畅销书、畅销产品、最适合在线销售的四种产品互联网上卖的最好的产品阿里巴巴幺六八八详姐二零二六最畅销的产品二零二六，亚马逊产品排行榜在阿里巴巴上如何找到最佳供应商？二零二六，亚马逊 fba 赢家 就是阿里。通过大数据知道了有很多人在网上找这样的关键词，然后通过 ai 的 手段创作了很多垃圾页面出来，满足用户的需求。那这些页面当时的流量如何呢？我们可以通过 cmars 去看一下。 cmars 同样看一下这个目录的流量。从二零二五年十一月开始，流量就一直往上涨，涨到今年二月最高峰，当时的流量是六十万每月，然后三月份开始逐步下降，直到现在呢？被谷歌直接踢掉。 所以你还在抱着侥幸心理用 ai 做大量的页面，去想从谷歌那薅流量吗？连阿里国际站这么高权重的网站都逃不过谷歌的算法惩罚， 你想想你的小网站能扛得住吗？外贸企业正确做 su 的 做法肯定不是说你完全不用 ai 了，而是既要用 ai 又要把 ai 的 问题撇掉。 ai 加 write 知识库加人为的最后一步修改，这个是我们通过操盘几千家企业的外贸 su 得出来的一套成功的方法。论经验，感兴趣的小伙伴可以私信我。
2154询盘云-贾定强
09:55查看AI文稿AI文稿就在刚刚过去的四十八小时内，硅谷的核心区域发生了一场影响巨大的资本变动。这场变动的影响正在深刻重塑我们所熟知的数字世界底层逻辑。手握大模型产业关键资源的谷歌向其直接竞争对手 antropic 投入了最高四百亿美元的巨额资金， 并将自身核心的五极瓦 tpu 算力资源全面开放。这不是一次简单的财务投资，这等同于将自身核心技术资源的重要权限交给了正在快速拓展市场的强劲对手。 一百亿美元资金快速投入，剩余三百亿与业务发展目标紧密绑定。这种不同于传统商业逻辑的资本布局，绝非困境下的被动应对，而是酝酿着一场更为激烈的行业格局调整。当一个科技行业头部企业选择用自身资源去扶持一家颇具竞争力的企业时， 我们难道还能用常规的市场竞争来定义这场行业变更吗？我是 ai 启示录。今天，我们将透过这四百亿美金的投入，解析这场 ai 发展进程中激烈的资本运作，解读大模型行业下一阶段的发展格局与竞争趋势。要想看清这场资本布局的核心逻辑，我们必须先理性分析过往的行业格局。 过去两年，我们认为 openai、 谷歌与 antrophtech 形成的行业头部企业格局，是基于技术创新与行业发展的良性竞争。这种认知正在被现实改变。 antrophtech 这家由 openai 内部部分研究员因发展理念差异创立的公司，曾被视作注重 ai 安全发展的企业。 然而，在短短一年内，他的年度营收实现大幅增长，突破较高规模。他的 cloud code 在 企业级编程市场中实现广泛应用，企业市场估值也达到较高水平。 理性的技术探讨氛围逐渐转变，取而代之的是一场激烈的资源竞争。当曾经被关注的模型性能指标在算力资源紧张的现实面前不再是核心优势，这就像是传统技术遇到了革新性的技术突破， 当大量用户的访问需求导致服务器运行压力增大，出现响应不稳定等情况，我们难道还不明白，支撑这类企业发展的核心要素早已不是实验室里的代码了吗？让我们将视线聚焦到这场资本运作的核心层面，现在展现在我们面前的，是一个让众多行业观察者关注的大型资源整合平台。 在这场以算力为核心资源的行业竞争中，亚马逊投入了两百五十亿美元与五极瓦 chinnium 算力资源，英伟达提供了一百亿美元与一极瓦 gpu 算力支持。甚至是作为 openai 重要投资方的微软也调整合作布局，投入五十亿美元并签署了三百亿美元的 acor 算力相关合作。 四家硅谷头部企业不约而同地将大量资源投入 anselpric 累计超过十一级瓦的算力承诺规模十分可观。 面对这种大规模的算力资源投入，那些还在认为算法决定一切的观察者，究竟还要多久才能认清现实？这种集中优质资源的配置方式，难道不是在预示一种全新的行业发展趋势正在到来吗？而与这场算力资源投入形成鲜明对比的是 open ai 面临的发展压力。 曾经的行业标杆企业如今正处于发展成压的状态，奥特曼将重点布局在总投入规模较大、目标算力较高的 stargate 项目上。 然而，现实的项目建设进度不会因规划而加快。截至二零二六年四月，其位于德克萨斯州的第一座数据中心建设进度缓慢，全面投入使用的时间推迟至二零二九年。在 算力决定发展速度、效率影响竞争优势的当下，长远的规划难以解决当前的需求。更关键的是，微软既是他的重要投资方，也是他在企业市场的重要竞争对手。 resiro 云平台同时承载着 copilot 系列产品与 chat gpt 这种合作关系从一开始就存在潜在的竞争矛盾。面对 antarapic 快 速整合多种芯片体系的全面算力布局， openai 较长且存在变数的项目建设周期难道不会让其在竞争中处于劣势吗？ 然而，如果你们认为这场行业头部企业的竞争已经尘埃落定，那就低估了硅谷头部企业的应对能力。在 star gate 项目建设推进的过程中， open ai 并没有消极应对。奥特曼的手中正掌握着三项能够影响行业竞争格局的核心技术储备。 第一项储备是认知层面的技术突破。当竞争对手还在依靠现有文本数据进行模型训练时，数据资源的限制已经逐渐显现。 openai 通过 o 一 模型技术与 q star 项目正在实现从模式识别到逻辑推理的技术升级。这不再是简单的文本生成，而是机器能够自主生成验证高质量的合成数据，实现技术层面的突破。 当算法能够摆脱对现有数据的过度依赖，实现自主优化与技术提升时，那些依靠大量参数与数据积累的传统大模型，难道不会逐渐失去竞争优势吗？第二项储备是终端生态的布局创新。 既然云端算力的主要市场已经被头部企业通过资本与资源占据， openai 正在推进差异化的发展策略。 通过 agenticai 技术的发展以及与苹果生态的深度融合，未来的大模型将不再是需要单独使用的独立应用，而是融入底层系统，直接植入全球大量个人设备的操作系统之中。 它将融入用户的数字使用场景，感知用户的使用需求，甚至在设备端直接完成轻量化的推理与操作。这不仅是对云计算市场格局的突破，更是对数字交互入口的全新布局。 当你的手机、车机甚至智能家居都成为其技术应用的主体时， and surface 在 企业端云服务市场积累的优势，难道不会在这场终端生态布局面前受到影响吗？第三项储备是对硬件技术的深入探索。 算力资源的限制已经推动 open ai 向硬件底层技术研发迈进，试图打破现有算力资源的竞争格局。奥特曼正在联手博通与台积电研发专属的定制化 ai 芯片，尝试突破现有芯片技术的市场格局。 更值得关注的是，他早已将个人资金投入核聚变公司氢能源，这并非单纯的环保相关布局，而是为 agi 发展所需的大量能源消耗寻找长期解决方案。当竞争对手还在为算力资源与相关资源调配奔波时， openai 已经将目光投向新能源领域， 试图用稳定的能源支撑算力发展。这种跨领域的战略布局，难道不是对那些局限于现有竞争领域的企业一种差异化的发展思路吗？分析到这里，那个大家关注的核心问题依然清晰， 谷歌为什么要投入大量资金去扶持一家在开发者市场表现突出的竞争对手？透过行业发展的表象，我们看到的是头部企业构建的资本运作与生态绑定策略。 t p u 芯片是谷歌应对市场竞争的重要技术， 但如果没有足够的市场应用场景、消化潜能，这些大规模的投入将难以发挥价值。谷歌的四百亿投入是一次稳妥的战略布局， 如果 antropic 在 企业市场取得优势，谷歌作为投资方将获得相应收益。如果 gmi 实现反超，谷歌也能兼顾双方发展。即便 gmi 发展不及预期，谷歌也通过算力资源合作，将 cloud 与自身生态紧密绑定。这就像是一种互利的合作模式， 无论企业发展方向如何，其技术应用都将与谷歌的硬件生态产生关联。多年前，英特尔通过生态绑定 pc 产业链的模式正在重现。在 这场行业竞争中，真正掌握核心优势的往往不是直接竞争的企业，而是掌握核心基础设施与技术的平台。这难道不是商业在数字时代的典型发展模式吗？ 然而，在这场头部企业推动的行业发展趋势下，正潜藏着影响行业发展的潜在风险。哈佛大学法学院的相关分析已经指出，这其中存在一定的资本循环运作模式。云服务企业将大量资金投入 ai 企业， 后者拿到资金后又以采购算力和云服务的形式将资金回流到云服务企业，资金在企业间形成循环，营造出 ai 市场需求旺盛的表象。这种资本运作模式不仅掩盖了市场实际需求的情况，更在影响科技行业的长期发展。信用。根据哈佛大学经济学家杰森福曼的计算， 二零二五年上半年美国 gdp 的 增长很大程度依赖数据中心投资，若剔除这部分基础设施投入， 美国的经济增长率将处于较低水平。这究竟是一场推动人类技术发展的产业改革，还是科技巨头通过大规模投入营造的市场假象？当大规模的基础设施投入难以匹配 ai 应用端的实际商业收益时，当企业客户发现相关 ai 工具难以带来实际效益而减少投入时， 这条资金链一旦出现问题，将会给众多行业参与者带来巨大影响。行业快速发展的背后，往往伴随着格局的重塑。 我们正处在一个行业变更的关键时期。四百亿美金的巨额投入彻底改变了仅凭技术团队与优质算法就能实现行业突破的发展模式。未来的技术发展方向将与亚马逊、微软和谷歌的硬件架构深度绑定。 and stocktrick 所强调的发展独立性必将在长期的资本合作中逐渐调整。 全产业链的生态绑定已经成为行业发展的重要趋势，行业资源集中效应将愈发明显，没有头部企业算力资源支持的中小创新企业注定会在这场行业竞争中面临较大发展压力。 这不再是关于通用人工智能何时实现的探讨，而是关于谁能掌握算力资源、谁能构建生态优势、谁能在行业调整期实现可持续发展的现实竞争法则。在这场复杂的行业博弈中，技术已经与资本运作深度结合。 我们每一个人的数字生活都正在受到行业垄断格局的影响，行业变更正在影响每一个人，而绝大多数人依然在关注行业表面的发展动态。 当技术创新与资本运作深度融合，当行业发展逻辑被头部企业的资源布局主导，当 openai 通过技术创新与新能源布局寻求突破。你真的认为自己还能在这场行业变更中置身事外吗？ 这场由四百亿美金引发的行业改革已经开启，传统行业格局正在逐步改变。留下你的看法，让我们理性观察，看看究竟谁能在未来的行业调整中实现可持续发展。
437拿幸·AI启示录
02:25查看AI文稿AI文稿从哈到拉，瑞品小，国内外 ai 大 模型遇三家叉， gpt cloud 占满都可以直接给到哈 gpt 大 模型老祖了，全能选手。最近 gpt 五点五模型登顶 image 二，深度无敌， goaxe 也好用。如果只能开一家 ai 会员的话， gpt plus 是 当下性价比最高的套餐了。能力均衡，幻觉率低，量大管饱， 不编程的话额度啊根本用不完。 cloud 编程工作首选当下智力最高的模型，思维严谨，不拍用户马屁。编程能力五点 a 阵的也好用， 但个人用的话偷更很贵，容易啊，掏空钱包。最近 cloud open 四点七不说人话了，再加上经常封号还要实名认证，普通用户全退。江百现在其实已经不够行了，降到顶级吧。本来最强的是原生多模态世界知识丰富和前端设计能力强，但最近视觉能力被 image 二超越，而且模型降至很严重，快跟豆包坐一桌了。 不过以谷歌的实力和身下，次发模型应该就能追回来。豆包国内用户量最多，给个人上人 a p p， 产品做得很好用，功能很多很全，就我个人的使用体验，豆包已经完全代替了百度，但如果要用豆包做严肃办公的话，我只能说， 嗯，算了，我不说了。 keepsake 如果没发 v 四只能给到 npc， 但发了 v 四之后直接给到了 a 四，再一次改变了 ai， 刷新了开源模型的上线 能力，非常接近国外顶尖闭源模型了，定价还便宜很多，并且还要适配国产芯片搭建生态，功德无量，千万可以给到一个顶级开源模型的半壁江山。国内外部属私有模型的首选都是千万，因为能用较小的模型实现不俗的性能。生态开放产品接入了阿里自家的服务，跟生活服务结合， 实用性还是挺强的。而且最新的千万三零六能力也很强。马斯克的 brook， 嗯，人上人吧，本来是最狂野的模型，尺度最大，但前段时间啊，被一通起诉，尺度明显收紧了很多， 能力啊，也不如顶级模型，只能给到人上人啦。智普 g n n， 顶级，国内最接近 cloud 的 模型，主打编程能力很强。 kimi， 顶级！ kimi， 二点六刚发布不久，而且还开源了权重部分，跑分成绩啊，甚至超过了 cloud。 oppo 四点六 mini max， 人上人，最近更新有点慢了，但实力还是很强的， 尤其是多抹肽，能力很强。文新一言，拉完了，我很长时间都没用过这个了，目前还在用的，可以在评论区说说你的体验。腾讯混元，目前还是给到拉 过，有了摇顺鱼以后，追赶速度非常快，后面应该会提升。 mate ai 本来拉完了，不过今年出了个缪斯巴上调一档，小扎投了上千亿美金才出了个。这还是有点啊，记得点赞关注哦！
24云天智创
01:50查看AI文稿AI文稿如果你还以为 ai 只是个聊天工具，那你真的 out 了。二零二六年， ai 智能体正在全面爆发，从你问我答变成我去办。 mate 今天正式推出了基于 l l m 三点一五的消费级 ai 助手， 他能自主规划任务，调用工具在后台持续运行。上线首日，代理型功能使用量占总对话的百分之四十，说明用户真正需要能办事的 ai 不 只是能聊天的 ai。 在编程领域，科粉三推出了多 agent 并行写作，你可以同时让一个 agent 改前端，另一个调后端，第三个写测试，三者互不干扰。谷歌 ceo 甚至透露，公司内部百分之七十五的新代码由 ai 完成出稿，再经工程师复合。 聚深智能也在加速。语数科技发布了双臂人形机器人，起售价仅两磅六十九万元。人形机器人的门槛被大幅拉低。 普渡机器人完成一百亿元融资，成为服务机器人领域最高估值独角兽。而浙江人形联合香港中文大学提出的 r i m 三维空间理解模型，让机器人可以听懂语言指令，操作成功率达百分之八十九点一七。 更贴近生活的是，通用汽车为四百万辆车升级 jimmy ai 支持柴油价等智能功能。 ai 正在从手机屏幕走向你的车、你的家、你的工厂。 二零二六年被称为 ai 智能体元年，你的下一个助手可能不是一个 app， 而是一个能替你跑腿、替你写代码、替你开车的 ai 伙伴。 ai 智能体人形机器人未来生活科技前沿。
4木春
03:47查看AI文稿AI文稿今天有一个消息，我觉得如果你关注科技股，或者关注整个 ai 产业链，这个信息你不该漏掉。谷歌母公司 alphabet 把明年的资本支出指引直接调到了一千八百亿到一千九百亿美元， 这是什么概念？比之前的下线又活生生多出了五十亿？更关键的一句话是，他们的首席财务官说，预计二零二七年的支出还要比二零二六年大幅增长。大幅增长这四个字从一个掌管万亿市值公司钱袋子的人嘴里说出来，分量是非常重的。你要知道，这已经是谷歌年内第三次上调资本开支计划了。 这背后反映的现实只有一个，他们的人工智能算力严重告急，他们的云业务订单积压的几乎翻翻到了创纪录的四千六百多亿美金。要不是因为芯片和服务器买的不够快，他们这个季度的云收入增速还能更高。 这等于是在跟市场喊话，这场 ai 的 军备竞赛不是快结束了，而是正在往所有人没见过的量级上狂奔。谷歌这样一家公司，已经用账上的现金和未来的投资计划投票了，这个方向的确定性其实比我们很多人想象的要高得多。 那问题就来了，这么一大笔钱，一千八百亿到一千九百亿美金，明年要花出去，到底会流进谁的口袋？我直接告诉你答案。 整个链条里价值量最高、最确定的环节，可能很多人没想到是光模块。在谷歌的 ai 数据中心里，它们不像别人那样大规模用英伟达的卡，它们有自己的 tpu 芯片，而要把成千上万颗 tpu 连起来组成一个超级大脑，靠的就是光模块儿， 你可以把它理解为连接神经元的高速公路。据测算，一颗 t p u 差不多要配五个一点六 t 的 高速光模块。 这一台服务器下来，光模块的成本就是几十万美元，是硬件里最贵的东西之一。大家想想，这么大的量，谁在供我告诉你一些扎实的数据中继续创？在这个市场里，八零零 g 产品的份额占了五到七成，最新的一点六 t 产品份额同样高达五到七成，是绝对的主力。 新益盛现在八零零 g 份额大概两成，但一点六 t 已经量产，明年份额有很大机会冲上三成。它们的在手订单已经排到了二零二八年以后。这些公司都不是在讲概念，是实实在在的业绩兑现期。而且别忘了，除了光模块，谷歌还有一个独门绝技，叫 o c s 光交换机， 这东西能把数据中心的工号降低百分之九十五，几乎零延迟。这里面也跑出了几家非常专精的公司，比如藤井科技，他拿到了一千多万美金的元气件订单，就是供这个的订单能见度很高。还有塞维电子，他在 m e m s。 微镜代工这个细分领域，在谷歌供应链里的份额高到六七成， 这块新业务毛利率能做到百分之五十以上，利润弹性很大。再往下就是算力的心脏。 t p u 芯片和服务器本身。博通是谷歌 t p u 芯片的长期合作伙伴，他们刚刚把二零二七年给谷歌的 t p u 出货量预期直接上调到了七百万克， 这些芯片最终谁来把它做成服务器？是工业复联。工业复联是谷歌 t p u 服务器的独家代工厂，一台服务器价值超过五十万美金，光谷歌一家今年就给工业复联贡献了超过八十亿的收入， 这个业绩支撑是非常硬的。除了这些，还有一些像 pcb 电源这样的环节，虽然听起来没芯片那么性感，但用量是实打实的。像互电股份给 tpu 服务器供高端 pcp 版新雷能是国内唯一通过谷歌认证的 tpu 电源供应商，这种唯一性往往意味着极强的溢价能力和业绩确定性。 你看，从最源头的芯片设计、博通，到模组中继续创，再到服务器制造，工业复联其实能比较清晰地看到，这条产业链上的核心公司订单和收入已经开始放量了。 谷歌这次把资本开支预期拉的这么满，并且罕见的提前给二零二七年打大幅增长的预防针，其实就是在给整个产业链下未来两年的业绩订单。当然，最后也得客观讲一句，我们看到的产业趋势和市场短期的走势并不总是同步的，中间可能出现各种波动。 但如果你是一个关注大趋势的投资者，觉得这种科技巨头砸下千亿美金的方向值得研究，那么今天我们聊的这些信息，你可以收藏起来慢慢琢磨。
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