谷歌停止开源对三星有影响吗

pix 用户苦心号问题久矣自谷歌推出自研 tensor 芯片并搭载三星基带以来， pixel 系列手机的信号表现一直是用户吐槽的重灾区。 如今随着新一代 pixel 十一系列配置信息的全面泄露，一个关键变化引发了巨大关注。谷歌终于要放弃合作多年的三星 exinos 调制解调器，转而采用联发科的 media tech m 九零基带。这一决定的背后，是谷歌对用户体验痛点的直面回应，还是一次充满风险的豪赌？ 今天我们就结合最新泄露的完整配置，深度解析 pixel 十一系列，特别是基带更换可能带来的长远影响。一、从 tensor g 六到新基带一次脱胎换骨的核心升级据 mystic leaks 等信源透露，谷歌 pixel 十一系列将搭载全新的 tensor g 六芯片。 这颗芯片的配置细节颇有意思，它采用了一加四加二的 cpu 核心组合，使用了更新的 a r m c 一 核心。 gpu 方面则配备了 powerverc 系列的 cxtp 四十八至一千五百三十六，并集成了谷歌自家的 titan m 三安全芯片。 但最引人注目的莫过于它将首次采用联发科的 media tech m 九零 mt 六九八六 d 调制解调器。熟悉 pixel 历史的用户都知道，自 tensor 芯片问世以来，谷歌一直与三星深度合作，不仅在芯片制造上依赖三星，连调制解调器也采用三星的 x zynos 方案。 这种深度绑定在初期帮助谷歌快速推出了自研芯片，但也带来了明显的副作用信号问题。大量用户反馈显示， pixel 六至 pixel 幺零系列在蜂窝网络连接稳定性、信号强度以及五 g 切换流畅度方面表现不佳，尤其是在信号边缘区域通话中断、 数据掉线的情况时有发生。从技术角度看，三星 xionos 基带在高通和联发科主导的市场中，其性能、功耗和网络兼容性确实存在差距。而联发科 m 九零则代表着目前基带技术的先进水平， 这颗芯片不仅支持最新的五 g advanced 的 标准，在多频段聚合、在波聚合技术方面也有显著提升。对于谷歌而言，更换基带供应商绝非易事，需要重新调试天线设计、射频前端匹配以及软件层面的网络优化，但为了彻底解决信号顽疾，这一步势在必行。 业内人士分析，谷歌此举可能基于多方面考虑，一是联发科基带在性能实测中表现更加稳定，尤其是在北美市场复杂的网络环境下。 二是摆脱对单一供应商的依赖，降低供应链风险。三是为未来可能的完全自研基带积累经验。虽然更换基带初期可能面临新的适配挑战，但长期来看，这或许是 pixel 系列走向成熟、与苹果、三星旗舰机正面竞争的必要一步。 二、不只是基带， pixel 十一系列全方位配置大起底如果说基带更换是 pixel 十一最内核的改变，那么其他方面的升级则让它在外观、影像显示等各个维度都迎来了全面革新。三、影像系统神秘的传感器代号 pixel 系列的影像算法一直备受赞誉，但硬件上的保守也常被诟病。这一次， pixel 十一似乎要在硬件上动真格了， 标准版 pixel 十一和 pro four 的 版本将搭载代号 kimosh 的 新主摄传感器巨星，是一颗五千万像素的大底传感器， 而 pixel 十一 pro 和 pro xl 更夸张，它们将分别为广角主摄和长焦镜头配备代号 baset 和 bargast 的 全新传感器。 虽然具体规格尚未明确，但从谷歌为这些传感器赋予神秘代号的做法来看，它们极有可能是完全定制或深度定制的全新方案，而非公版传感器的小修小补。 谷歌在影像领域一直追求计算摄影路线，通过强大算法弥补硬件不足。但如果硬件本身大幅升级，配合谷歌独家的 hdr 加夜景算法，以及今年可能推出的新影像模型， pixel 十一的拍照表现有望实现质的飞跃。 特别是长焦镜头的升级，有望补齐 pixel 系列一直以来在远射能力上的短板。四、显示与设计 pro 型号取消温度传感器 一个有趣的细节变化是，爆料指出， pixel 十一 pro 系列将取消机身内置的温度传感器。这个在 pixel 八 pro 上首次引入的功能原本被认为是谷歌探索健康监测领域的一步棋， 但从实际体验来看，测量物体表面温度的功能使用场景有限且准确度存疑，被取消也在情理之中。取而代之的是在镜头模组区域新增的 pixel glow 功能。 从泄露的模拟图看，这类似于 nothing 手机的 glif 灯效。在摄像头模组的闪光灯旁边设计了一组彩色 led， 可以 显示谷歌记标识，并可能支持通知提醒、充电状态显示等场景。 这个改变让手机的设计更有辨识度，也增加了实用性和趣味性。五、屏幕与电池参数全面拉升。屏幕方面， pixel 十一系列全系升级明显，这 pixel 十一采用六点三英寸一千零八十乘两千四百二十四分辨率屏幕，支持六十至一百二十赫自适应刷新率， pwm 调光频率提升至两百四十赫，峰值亮度达到两千两百尼特。 pro 型号则进一步升级分辨率， pixel 十一 pro 达到一千两百八十乘两千八百五十六， pro xl 达到一千三百四十四乘两千九百九十二，两者均支持一至一百二十赫更宽范围的自适应刷新率，亮度也提升至两千四百五十尼特。 电池容量方面， pixel 十一达到四千八百四十毫安时最小容量， pro 系列分别为四千七百零七毫安时、五千毫安时， pro fold 为四千六百五十八毫安时。 考虑到新芯片和新基带的能效优化，这一代 pixel 的 续航表现值得期待。内存配置上， pixel 十一提供八 gb、 十二 gb 选项，而所有 pro 型号均从十二 gb 起步，最高十六 gb， 这意味着在多任务处理和后台驻留能力上， pro 系列将有明显优势。 六、遗憾之处，面部解锁硬件仍需等待爆料同时指出，谷歌研发已久的 projectoscana 面部解锁硬件将不会出现在 pixel 十一系列中，这意味着 pixel 依然只能依靠传统的人脸识别方案，而无法像苹果 face id 那 样实现高安全级别的三 d 结构光面部识别， 这在移动支付等需要更高安全性的场景下，仍是 pixel 相较于 iphone 的 短板之一。七、深层思考谷歌硬件的战略转向与挑战 pixel 十一系列的配置泄露，折涉出谷歌硬件策略的几个重大变化。八、从跟随到突破的影像策略 过去几代， pixel， 谷歌在影像上更多依靠算法优势，硬件上采用相对成熟的传感器方案。 但从 pixel 十一的泄露信息看，谷歌可能正在向苹果、三星看齐，在核心传感器上进行深度定制，甚至自主研发。这种策略转变的背后，可能是谷歌意识到单纯靠算法已无法拉开足够差距，尤其是在竞争对手纷纷加强计算摄影的当下。九、设计语言的持续探索 从 pixel 六的防爆盾横条设计到如今的 pixel glow 灯效，谷歌在 pixel 的 设计语言上一直试图建立独特的视觉识别系统。 这种设计上的探索虽然会引发争议，但至少让 pixel 在 众多旗舰机中拥有了自己的面孔。十、生态整合的加速 tensor g 六芯片不仅是性能的提升，更是谷歌 a i 生态硬件化的体现。新一代 tpu 张量处理器和 gx p 谷歌图像信号处理器的升级，意味着 pixel 将能够本地运行更复杂的 a i 模型。结合谷歌在 ai 领域的绝对领先优势， pixel 可能成为展示谷歌 ai 技术的最佳宅体。十一、面临的挑战依然严峻尽管配置全面升级， pixel 十一面临的市场挑战依然不小。 高端市场被苹果、三星牢牢占据，中高端市场则要面对小米、 oppo、 vivo 等中国品牌的激烈竞争。 pixel 的 定价策略、全球市场布局，尤其在中国大陆的缺失售后服务体系等，都是谷歌需要面对的难题。 此外，更换基带虽然有望解决信号问题，但新平台的稳定性与全球各地运营商网络的兼容性都需要实际。上市后经过用户检验， 谷歌能否在软件层面充分发挥新硬件的潜力，也将直接影响用户体验。十二节语值得期待的转身之作综合来看， pixel 十一系列可能是谷歌自推出 tensor 芯片以来最重要的一代产品， 它不仅代表了硬件配置的全面升级，更是谷歌直面用户痛点、调整供应链策略、加强硬件自主研发决心的体现。基带更换无疑是最大看点。 对于长期困扰 pixel 用户的信号问题，这或许是一剂对症下药的良方。而影像硬件的升级、屏幕素质的提升，哎 i 芯片的眼镜，也让这一代 pixel 在 纸面参数上第一次真正站到了旗舰机竞争的前沿。当然，参数不等于体验， 谷歌需要证明自己不仅能够采购高端硬件，更能通过软硬件的深度融合，提供稳定、流畅、独特的用户体验，这需要时间验证，也需要市场耐心。 二零二六年秋季， pixel 十一系列将正式亮相。对于安卓的爱好者、谷歌生态用户以及所有期待手机市场有更多竞争选择的消费者来说，这一代 pixel 都值得密切关注。 他可能不会立刻颠覆苹果、三星的霸主地位，但至少谷歌在硬件领域的这次认真转身，已经开始让人看到不一样的曙光。本期视频到此结束，感谢收看！我是夜星辰，希望大家能点赞、关注、转发、支持一下，谢谢！

谷歌出手了。二零二六年四月，谷歌把砸了数亿美金训练出的头部级 ai 模型 game 四直接放出来，完全免费。 arpach 二点零协议，全面开源，连个抽成协议都没签。 这不是技术扶贫，这是一场激烈的全面压制。先说清楚一个基本事实，今天的 ai 市场已经被硬生生撕成了两半，一半是闭源付费服务区， open ai and torbic。 这些公司把模型锁在服务器里，你按 token 交服务费，对小团队来说挺香，省去了买显卡折腾的麻烦。 但头部企业一算账就笑不出来。 airbnb 一个月在 a p i 上烧掉两百万美金，这根本算不过来。当你把模型塞进自己的 gpu 阵列边缘，成本只剩电费和硬件折旧， 比按次付费便宜十倍甚至上百倍。更关键的是数据隐私，你把公司核心机密天天往别人服务器上传，晚上睡得着吗？另一半是开源技术自建区，你自己搭场子配显卡，承担所有脏活累活，换来的是相当强的数据主权和极低的运行成本。 过去两年，国内团队在这个桌上疯狂胡牌，阿里通一千问 deepsea， 越知暗面搞出来的开源模型，性能猛的一塌糊涂，有些直接把 gbt 四全面超越。谷歌看明白了这个中局，他们用头部级的 gemini 在 闭源市场抢肉吃，转头用 gemma 在 开源市场疯狂圈地。 这不是双线作战， gemma 吃掉的是那些本来嫌贵，压根就不会用 gemini 的 企业。两套产品，吃两个截然不同的市场。 但免费放出模型，谷歌到底怎么赚钱？这里藏着三层相当犀利的算计。第一层，羊毛出在猪身上。你下载 jm 四确实不要钱，但几十 gb 的 压缩包塞进公司内网，用私有数据微调并发处理几万用户请求，你拿什么跑？你那台普通笔记本吗？必须上云！ jm 从代码底层就被死死嵌在谷歌云生态里，在谷歌自家的 tpu 芯片上跑得相当顺畅，和云原声工具配合得天衣无缝。 模型是免费的，但跑模型的基础设施、高速公路按秒收费。谷歌云去年营收一百七十多亿美金，手里攥着两千多亿美金的代执行合同。 jam 四根本不是什么产品，它是一个巨大无比的漏斗，把所有想免费使用头部级 ai 的 企业，通通吸进谷歌云的算力计费表里。 第二层，物理隔绝竞争对手。先看外部，欧美大企业的 cto 四处一打听，发现市面上相当好用、性能相当强劲、成本相当划算的开源模型，全是国内研发的。这画面让谷歌非常紧张。 如果国内开源模型成了欧美企业内部部署的默认选项，谷歌丢掉的不只是几个开发者，是挂靠在这些企业背后的海量云基础设施订单，甚至可能因为合规审查，彻底失去这批头部客户。 gmus 横空出世，就是谷歌在欧美企业市场狠狠砸下的一面大旗。别折腾国内模型了，这儿有一个技术自主的北美本地替代品，企业级安全背书，完美适配你们用惯的谷歌云。这不是防御战，这是在竞争者的门缝还没撑开时，直接一脚把门堵死。 再看内部， openai 和 antroplex 的 核心利益就是卖 token、 卖订阅。它们的商业模式只有一个软肋，市面上绝对不能出现免费且性能逼近它们的替代品。 现在谷歌把无限接近前沿能力的 g m 四免费放了出来，就好比 openai 刚修好一条收费极高的私家高速公路，谷歌直接在旁边贴着重修了一条不限速的免费国道，还送你几桶汽油。谷歌的基本盘是广告搜索，庞大的云服务， 卖 api 赚的那少量收入根本不是营收大头。哪怕在开源模型上倒贴几亿美金，只要能把人圈进生态，这笔账就是赚的。但 openai 和 astropics 不 行， 它们的核心利益就是迈 token。 jama 四每强一天，币源 a p i 的 定价基石就松动一点，客户会拿着免费效果去质问人家免费都能做到这种程度，你凭什么收我这么贵？第三层，生态深度绑定与终极防御。 jama 四和旗舰版 gemini 底层架构是互通的，相当于保时捷把核心发动机技术稍微改改，装在大众高尔夫上免费提供。 当全球几百万程序员惊叹这免费的 gemma 四性能怎么这么出色，这种震撼感会无缝传到收费版的 gemina 身上，免费的都这么猛，花钱买的原版相当有性价比， gemina 变成了 gemina 相当强大的信誉引擎。但这还不是相当犀利的，今天疯狂下载 gemma 四熬夜研究参数写微调教程的是全球几百万年轻程序员 a patch 二点零协议意味着你拿它干啥都行，基本没有法律风险，入门门槛极低。这些年轻人现在可能只是辛苦打工人，但三五年后，很多人会变成初创公司的技术总监、 大企业的首席架构师，掌握着几百万、几千万美金云采购预算的实权人物。当他们面对 a w s e z 和谷歌云的销售代表准备签一份长达十年的基础设施大单时， 他会本能地倾向那个他相当熟悉、相当了解，甚至职业生涯早期就赖以成名的技术战。如果他当年就是靠改 jimmy 模型起家的，他对谷歌的 ai 接口、云原声工具烂熟于心，绝对不想重新去学一套别的东西。 这就是谷歌的公开策略，用免费的 jm 四绑定这一代开发者的习惯。今天你用我的免费代码，明天你就会用你的采购权来报答我。培养出一批忠实的谷歌派工程师，就等于在企业的技术心脏里安插了无数个忠实用户平台。战争打到最后，就是一场争夺年轻大脑的战争。 既然开源这招这么好使，为什么 openai 和 ospec 不 跟着抄作业？因为他们根本没有谷歌那个命。 openai 在 二零二五年八月突然发布了一个开源模型 gptos， 当时整个硅谷都沸腾了，以为奥特曼转性了。 但如果你仔细琢磨，这根本不是什么主动拥抱，而是面临巨大压力后的无奈反击。 deepstack 二一直接把英伟达股价击穿了，一天蒸发六千亿美金。 奥特曼赶紧跑到 reddit 上发帖，说，我们在开源这事上可能站错队了。嗯，这哪是科技霸主该说的话，分明是一个被吓坏了的商人在承认压力，但别高兴太早，这个 gptos 性能、充气量也就 gpt 四 mini 的 水平，跟真正的顶配差了十万八千里。 发布第二天，他们反手就推出了绝对闭源、性能炸裂的 gpt 五。 openai 的 开源策略就是扔两根骨头，安抚舆论核心利润，机器上绝对不让步。 anarch 的 做法更极端， 这家公司从成立第一天起，就咬死绝对不开园。二零二六年四月，他们搞出了个叫 cloud meta sock 的 内部模型，能在极短时间里找出全球几乎所有主流操作系统和浏览器里成千上万个关键安全漏洞。 astropica 感到这东西太危险，当场决定绝对不能公开发布。但他们搞了个叫玻璃盒计划的私密小圈子，只对微软、谷歌、苹果、亚马逊、英伟达、摩根大通等几十家头部巨头开放。 astropica 压根没打算争夺让模型更聪明。那波研究者， 他们通过发表相当硬核的安全研究论文，与政府合作，牢牢把控住了安全与对齐这部分研究者的心智。他们选择了一个只有币源才能玩得转的高端局。 三家巨头的姿态相当戏剧化。谷歌利用庞大生态两头通吃。 openai 一 边死守收费护城河，一边谨慎搞点小开源 and sopec 非常坚定锁死大门，只和相当高层的人玩高级游戏。 这场战争打到现在，已经不再是谁的模型相当智能这种初级问题了。 ai 市场的终局，其实早就注定开源和闭源会长期共存， 就像今天的手机市场， ios 和安卓，谁能消灭谁，长期不可能。斯坦福大学的数据曲线显示，二零二四到二零二五年，开源和闭源模型的差距疯狂缩小，一度几乎打平。结果到了二零二六年三月，闭源先行者们又突然发力，把差距拉开了约三个点。 这个互相超越的过程，说明谁也击败不了谁。两种模式会在互相竞争的过程中变得越来越强。对于普通企业，这意味着你必须马上停止问哪个 ai 模型相当出色这种外行问题。从今天起，你评估 ai 的 第一句话应该是，我的这个业务到底该进哪个区？ 如果你是个几个人的小工作室业务，只是偶尔写写文案，做个总结，每个月几千块 api 费用就能搞定。别犹豫，直接买头部级闭源模型，花钱买省心，把精力全放在核心业务上。 但如果你的公司每个月要在 api 上烧掉几万甚至上百万美金，如果你的数据里全是客户隐私和公司核心资产，如果你需要把 ai 深度嵌入硬件设备底层， 这个时候如果你还不明智地去给闭园大厂交服务费，那就是在做无用功。你必须立刻组建团队，研究 jam， 四、研究 lema， 研究怎么把这些开源模型部署在自己的服务器上。这不仅是在省钱，这是在拿回你们公司在 ai 时代的相当强的控制权。 谷歌为什么把投入了几个亿美金的 james 免费放出来？因为他们看透了这个终局。他们知道，未来的世界不可能只有一种 ai。 他 们要在币源市场赚高预算客户的钱，也要在开源市场用免费的工具，把那些想自己动手的硬核玩家统统绑进自己的云生态里， 他们不是出手了，他们是比所有人都清醒。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！

对于三星退出中国市场后，我个人表示遗憾，我感觉三星的退出不是代表着中国产品更成功了，而是更失败了，这类似于谷歌退出中国市场后百度的崛起，然后越来越烂，吃人血馒头。