标签: AI竞争

  • Gemini 3.5 Pro跳票到7月,谷歌在最不该慢的时候慢了

    谷歌AI人才流失概念图
    Gemini 3.5 Pro推迟发布之际,谷歌正面临顶尖AI研究员持续流向Anthropic和OpenAI的尴尬局面

    谷歌原本计划6月发布Gemini 3.5 Pro,现在推迟到了7月。单独看这件事,其实没什么大不了——让模型多喘口气、多改几版再发布,总比赶工出来一个半成品强。但问题是,这个推迟发生的时机实在太不凑巧了:同一周里,Transformer架构的共同作者Noam Shazeer离职去了OpenAI,诺贝尔化学奖得主John Jumper离职去了Anthropic。模型晚几周发布可以等,人才往外走这件事等不了。

    谷歌这周失去的不仅仅是几个研究员

    Shazeer这个名字在AI圈分量很重。2017年那篇”Attention Is All You Need”论文,他是共同作者之一,Transformer架构就是那篇论文里提出来的。谷歌在2024年花了27亿美元以acqui-hire的方式把他从Character.AI请回来主导Gemini项目,结果不到两年,他又走了,这次是去OpenAI。

    Jumper的离开在另一个维度上更伤——他领导的AlphaFold项目拿了2024年诺贝尔化学奖,这是谷歌DeepMind迄今为止最干净利落的科学成果。AlphaFold团队的核心成员跟着Jumper一起走,基本上等于把DeepMind这几年最亮眼的一张牌整个搬到了Anthropic。

    Alphabet的股价在6月22日跌了5%,2250亿美元的市值就这么蒸发了。市场反应不一定理性,但市场担心的东西很具体:前沿AI实验室同时在抢芯片、抢客户、抢分销渠道,而这些竞争的背后归根结底是抢人。谷歌在前面两项上有优势,在”抢人”这一项上不能出问题。

    企业买家关心的不仅仅是模型本身

    Gemini 3.5 Pro的延迟发布本身并不是致命伤。谷歌说推迟是为了收集早期测试用户的反馈,对模型做进一步优化,这个说法站得住脚。企业客户也不希望拿到一个匆忙上线、跑真实工作流就出问题的模型。

    但企业客户买AI模型的时候,看的不只是眼前这个版本好不好用,他们也在押注接下来半年到一年的路线图——下一版模型什么时候出、质量怎么样、做这个模型的人还在不在这个实验室里。当Shazeer和Jumper在同一周宣布离职,企业CIO做决策时的信心就会打个折扣。这个折扣不一定是理性的,但采购决策从来不纯粹是理性计算。


    谷歌并不是输了,但它需要证明更多

    把话说回来,谷歌DeepMind仍然拥有巨大的计算资源,Gemini通过Search和Workspace的分发渠道也是竞争对手眼馋的。Gemini 3.5 Pro完全有可能在7月发布一个质量很高的版本,把这一轮的注意力重新拉回来。

    真正的问题是信心。Anthropic靠着Claude在开发者社区里积累了很强的口碑,尤其是在代码生成这块;OpenAI有最强的消费者拉力和平台生态。谷歌不能只靠提醒所有人”Transformer是我们发明的”来赢这一局,它得持续证明前沿AI可以走得足够快,而且做这个研究的最优秀的人还愿意留下来。

    7月的发布会是一个观察窗口。如果谷歌能拿出一份足够硬核的基准测试数据、清晰的价格方案,以及开发者社区的积极反馈,那么6月的这次推迟和人才流失就会变成脚注。如果发布含糊其辞、细节有限,竞争对手会用这个空隙做文章。


    这一轮AI人才战的背后还有一个容易被忽略的驱动力:IPO预期。Anthropic和OpenAI都在筹备上市,在上市前进去拿股权,对于谷歌内部的顶级研究员来说是一个很难拒绝的财务激励。谷歌可以给高薪,但给不了上市前股权的倍数增长空间。这个结构性因素不会在短期内消失,谷歌需要想清楚除了薪资之外还能给顶尖研究员提供什么——这个问题,6月的这一周把它摆到了台面上。

  • ChatGPT市场份额首次跌破50%,AI助手竞争格局生变

    ChatGPT市场份额首次跌破50%,AI助手竞争格局生变

    三年半前ChatGPT横空出世时,很多人以为OpenAI会一家独大。但最新数据显示,这个故事正在改写。根据分析公司Sensor Tower发布的《2026年AI状态报告》,ChatGPT的全球市场份额这个月首次跌破了50%这道心理关口。

    ChatGPT市场份额变化图
    ChatGPT市场份额从1月的50%+跌至5月的46.4%(图源:Sensor Tower)

    用户正在用脚投票

    具体到数字,今年1月的时候ChatGPT还握着超过一半的市场,到5月底就已经掉到了46.4%。抢走份额的主要是两个追赶者:Google的Gemini涨到了27.7%,Anthropic的Claude到了10.3%。剩下的玩家——Grok、Perplexity、DeepSeek、Meta AI——每个都还不到5%。

    这个变化背后有个有趣的发现:用户现在越来越愿意在不同AI助手之间跳来跳去。Sensor Tower的报告中举了一个例子,今年2月OpenAI跟美国国防部签了合作协议之后,ChatGPT的卸载量当场飙升了29.5%。换句话说,用户并不是因为功能不好用才走,而是因为价值观合不来。

    用户的忠诚度并没有科技公司想象中那么牢固。品牌信任和价值观匹配,正在成为影响AI助手选择的重要因素——而不只是谁的功能更强。

    Gemini吃到了生态红利

    Gemini能涨这么快,很大程度上是因为它嵌进了Google的那套工具生态里。Gmail、Google Docs、Google Search,用户本来就天天在用,顺手就能切到Gemini。这种打法跟当年Microsoft把Edge硬塞进Windows不一样,它是真的在场景里接住了用户需求。

    Claude这边走的则是另一条路。它的口碑主要在生产力场景里打出来的——写代码、改文档、做分析,这几个场景下Claude的用户留存率正在逼近ChatGPT。而且Anthropic有个数据很能说明问题:13%的Claude用户愿意掏钱订阅,这个转化率目前是行业里最高的。

    钱的事:从增长到变现

    Sensor Tower估算,2026年上半年全球用户下载AI应用的次数会接近23亿次,花在AI应用上的钱会超过42亿美元。对比2025年上半年的18.3亿美元,这个跳跃幅度不小。说明行业正在从”先跑马圈地”转向”想办法赚钱”。

    但另一个数字也值得注意:下载和支出的增速都在放缓。这意味着AI助手市场可能正在进入一个成熟化的阶段——盘子还在变大,但没之前那么快了。

    广告来了,购物整合也来了

    ChatGPT今年2月开始在对话里插广告,到5月已经有17%的日活用户会看到广告。目前投广告最多的是软件和购物类品牌,媒体娱乐和餐饮紧随其后。

    购物这块更有意思。ChatGPT正在把流量导向Target、Walmart、Costco这些零售商。但Amazon吃了个闭门羹——它把ChatGPT的网络爬虫挡在了门外,结果从ChatGPT拿到的引流就停滞了。反倒是Walmart自己做了个AI助手叫Spark,还在悄悄抢市场。

    Sensor Tower还发现了一个有用的事实:用了Amazon的Rufus AI助手的购物者,在App里待的时间更长,下单转化率也更高。这说明平台内置的AI助手确实能影响购买行为——但前提是用户愿意用它。


    ChatGPT跌破50%这个节点,本身并不意味OpenAI遇到了大麻烦——它依然是全球用得最多的AI助手,月活超过11亿。但这个趋势提醒了一件事:AI助手这个赛道,再也没有”稳了”这回事。

  • 苹果这回在AI上走得慢,但看起来它可能是最聪明的那个

    过去几年,苹果在AI军备竞赛里一直被唱衰。外界说它没战略、掉队了、再不发力iPhone销量就要出问题。结果这回Siri AI一发布,局面好像有点不一样了。

    Apple Siri AI 使用场景
    Siri AI 是苹果迄今最大规模的AI功能发布 | 图源:TechCrunch

    这次更新的核心是把新的自动化能力(由谷歌Gemini提供支撑)嵌进苹果软件的底层的架构里。新Siri可以翻你收件箱和聊天记录找信息,也能”看”你当前屏幕上的内容来给建议,还能借助Gemini从网上拉实时信息直接推到你设备上。

    苹果在打一张不一样的牌

    苹果软件工程高级副总裁克雷格·费德里吉在发布活动上说了一段挺有意思的话:”有些公司看起来在全力冲刺,似乎是为了AI而做AI,完全不考虑AI最终要服务的对象——也就是我们所有人。”

    这话虽然没点名,但意思很明白:苹果要做的是站在用户这边的AI。这个定位不是空口说白话——民调显示公众对AI的态度越来越负面,大家担心失业、担心认知能力下降,苹果把自己放在”懂你顾虑”的位置上,和其他AI公司形成了鲜明反差。

    对比一下就清楚了:OpenAI迭代速度极快,但一直没搞清楚自己到底要服务哪些客户,在消费者和企业客户之间反复横跳;Meta往AI里砸了巨额资金,但从来没说清楚AI和它核心的广告业务到底怎么联动。

    花钱更少,赚得更多

    苹果这招最聪明的地方在于:它根本不需要什么爆发式的AI战略。上一财季iPhone销量创下历史最高纪录,而苹果今年计划的资本支出约140亿美元——相比之下,其他科技巨头累计承诺的AI相关资本支出高达9000亿美元。

    苹果还在从那些通过App Store分发应用的AI公司手里收”苹果税”。投入比竞争对手少得多,赚得却一点不少,现在还顺手推出了一套用户体验和其他AI应用差不多的AI功能——如果这算不上”赢得AI竞赛”,那也可能是参与这场竞赛最聪明的方式。

    新Siri要到今年晚些时候才会以测试版形式向用户开放。最终这款产品能不能打,还需要等真正上手才知道。但至少从目前来看,苹果的稳健路线开始显得相当有说服力了。


  • Google AI Plus月费砍到4.99美元,订阅价格战已经打到家门口

    Google把AI订阅的价格战,实实在在地打到了美国消费者的家门口。

    本周一,Google宣布将Google AI Plus的月费从7.99美元直接砍到4.99美元,同时把这个档位的云存储容量从200GB翻倍到了400GB。AI Plus是Google今年1月才在美国推出的低价付费订阅方案,目标用户是个人和学生,不是企业客户。

    Google AI Mode
    Google AI Plus降价,打响AI订阅价格战 | 图片来源:TechCrunch

    为什么这件事值得认真关注

    从功能配置来看,AI Plus其实并不寒酸。套餐里包含Omni Flash视频生成工具、创意工作室Google Flow,还有Google的研究助手NotebookLM。

    AI基础设施正在重演互联网时代的故事——当用户只在乎能不能用和多少钱,品牌和技术壁垒就会快速被侵蚀。

    历史的参照:当基础设施变成大宗商品

    消费科技风险投资公司Goodwater Capital的联合创始人Chi-Hua Chien认为,Google的纵向整合能力、分发渠道和捆绑销售优势,恰恰是那种会随着时间推移侵蚀纯AI提供商利润的力量。

    如果把时间拉回互联网时代,当时的基础设施公司包括微软、思科、甲骨文、北电、朗讯、Akamai。这些公司里有很多在一段时间里活下来了,但今天都不值什么钱了。原因很简单:在每一次重大的科技转型里,基础设施玩家都会被激进地大宗商品化,因为终端用户根本不在乎数据包跑在谁的硬件上。


  • OpenAI还在憋大招:要把ChatGPT做成超级应用

    你最近有没有觉得,现在用的ChatGPT好像越来越不够装东西了?之前只能聊天、写点小文案,后来加了编程功能、图像生成,现在OpenAI干脆想直接把它改造成个“超级应用”——以后工作、生活的事儿,说不定打开这一个应用就能全搞定。

    为啥突然要搞超级应用?

    据《金融时报》的报道,OpenAI打算在未来几周就推出改版后的ChatGPT,里面会集成编程工具、AI智能体这些功能。说白了,他们现在的目标很明确:一是要跟Anthropic抢商业客户,二是要在IPO之前把盈利的路铺得更顺一点。

    内部员工的说法更直接:ChatGPT以后就是个流量入口,先把免费用户圈进来,再慢慢引导他们去用Codex这类需要付费的编程工具。甚至有OpenAI的高级员工直接说“聊天功能已经死了”——这话虽然有点极端,但也看得出他们对现在的聊天框形态确实不满意,觉得光靠聊天留不住用户。

    OpenAI负责核心产品和平台的Thibault Sottiaux说,他们现在在做的,是让你能拥有自己的个人智能体,工作的事儿、生活的事儿都能帮你处理。

    战略来了个180度大转弯

    其实这个“超级应用”的说法去年就传出来了,当时大家还觉得是画饼,没想到今年OpenAI直接动了真格。要知道2025年的时候,他们还在推Sora视频生成器这类独立产品,现在直接把这些“支线项目”都砍了,集中所有资源搞这个超级应用。

    等于说之前的战略是做各个场景的独立工具,比如专门的视频生成工具、专门的编程工具,现在是要做一个集成的流量入口,把所有用户都圈在自己的生态里。这个转变其实也符合OpenAI现在的需求:要上市就要有更好的盈利预期,超级应用的用户粘性和变现空间,肯定比单独的聊天工具大得多。

    ChatGPT logo
    OpenAI计划将ChatGPT改造为集成多功能的超级应用(图源:TechCrunch)

    以后打开ChatGPT能干啥?

    按照OpenAI的规划,改版后的ChatGPT不只是能聊天,还能直接写代码、运行智能体任务,甚至可能接入更多第三方服务。等于把现在需要好几个应用才能干的事儿,都塞到一个应用里。

    当然现在还说不好这个超级应用最终会长什么样,会不会真的像他们说的那么好用。也有人担心,这么做会不会让OpenAI的生态太封闭?毕竟现在大家还能把ChatGPT的结果导出,或者接入其他工具,以后要是都集成到超级应用里,会不会反而限制用户的选择?


    • 目前改版版本还在测试阶段,预计未来几周会逐步推送
    • OpenAI计划通过超级应用提升商业客户占比,推动IPO进程
    • Sora等独立支线项目已被搁置,资源向超级应用集中
  • 微软和OpenAI分手了,现在准备开战

    上周的微软Build 2026大会,看上去像极了一个刚离婚的人急着装扮好自己、在社交平台发精致自拍。过去几年里,微软在AI这件事上几乎把所有筹码压在OpenAI身上,两家公司那场充满戏剧性的”联姻”闹了快两年,终于在4月下旬实质性分手——虽然微软至今还是OpenAI最重要的云合作伙伴,但那种”我们是一家人”的说法,现在已经没人再提了。

    “我们要进全球前四”

    微软AI负责人穆斯塔法·苏莱曼在Build大会期间接受The Verge采访时说了一段很直白的话:微软的目标是要证明自己能成为全球排名前四的AI实验室。他说的”目前有意义实验室只有三家”指的是Google DeepMind、OpenAI和Anthropic——言下之意,微软现在还排不进去。

    “我一直想打造全球最顶尖的前沿模型,完全多模态的那种。要做到这一点,我们必须证明自己可以从头开始完成所有需要的工作,而不是只从其他公司获取成果。”

    这段话的潜台词其实很清楚:以前微软不需要自己做模型,OpenAI帮它搞定了。现在不行了,得自己来。

    追赶推理模型

    这次Build大会上,苏莱曼发布了微软第一款具备推理能力的AI模型,叫MAI-Thinking-1,同时还一口气推出了6款聚焦图像、语音、转录、编程的新模型。说实话,这个动作晚了好几年——OpenAI早在2024年秋天就开始发布推理模型了,Anthropic也早就跟上了。

    不过苏莱曼强调了一个卖点:价格。他说在某些任务场景下,MAI-Thinking-1比OpenAI同类产品更便宜。这话现在听起来挺聪明的,因为最近已经有不少企业客户在抱怨AI工具太贵了,Uber甚至因为AI预算四个月就烧完整年额度而设了每员工每月1500美元的上限。

    苏莱曼还特意说明,MAI-Thinking-1的开发没有用任何”蒸馏”技术,也就是没有拿别的公司的AI模型来训练自己的模型。如果这款模型表现真的好,微软显然不希望外界觉得是OpenAI的功劳。

    “和OpenAI重新谈判合同是我们发展的关键节点。这意味着我们可以更大规模训练模型,明确追求完全拥有自主知识产权的超级智能,使用我们自己的数据,不做蒸馏,从零开始训练。”

    网络安全工具暗战

    纳德拉在大会上还重点介绍了一款叫MDASH的AI网络安全工具,说它集成了100个AI智能体,发现漏洞的能力”比任何单一模型都强”。这明显是在暗指Anthropic几个月前发布的Claude Mythos Preview——那款模型专门用来扫描代码漏洞,备受关注的同时也引发了不少担忧,因为让AI大规模扫描关键基础设施的代码,这件事本身就有风险。

    OpenAI也有自己的网络安全系统。三家公司现在大概率会在政府和企业的网络安全市场上正面竞争,而这两个市场正是它们现在最迫切需要开拓的。

    AI智能体的明争暗斗

    微软在AI智能体这条赛道上的处境其实有点尴尬。现在最火的开源智能体平台叫OpenClaw,它已经把”AI智能体应该是什么样”这件事的答案摆在了所有人面前。而OpenAI最近还把OpenClaw的创始人彼得·斯坦伯格挖走了。

    微软的策略之一是让OpenClaw和Windows系统好好配合。斯坦伯格本人还意外出现在了Build大会现场,上台演示了OpenClaw如何增强了安全性。他说现在企业用户可以在公司内部运行OpenClaw了,”我们甚至把挂接组件本身做成了插件”。

    但微软同时也在推自己的Copilot”超级应用”,里面的智能体叫”Autopilots”(副驾驶)。纳德拉介绍它们是可以”具备完整企业合规能力的自主、长运行智能体”。第一款正式推出的产品叫Scout,定位是”永远在线的个人智能体”。

    Autopilot智能体可以查看你的邮箱、加入Teams群聊、检查日历、发送每日简报。因为企业客户之前看过不少关于OpenClaw把系统搞崩的负面消息,所以微软在台上反复强调Copilot的安全工具和防护机制,明显是在安抚企业客户。


    微软的优势和疑问

    微软这么多年一直押注OpenAI,某种程度上确实导致它在AI竞赛里落后了。但现在OpenAI和其他竞争对手都在拼命往企业市场跑、急着盈利,微软反而有一些别人没有的优势:它已经有一大堆企业客户了,而且跟其他AI公司比起来,安全性和可靠性的口碑更好。

    跟谷歌一样,微软也有花不完的钱、用不完的计算资源、多元化的收入来源,这意味着它可以做高风险的大额投入,而不需要承担过大的生存压力。

    但问题也很多。微软这次一口气发布了7款新模型,说了各种基准测试的优势,但这不代表真实用户就会买账——一款领先一两周的新模型,很快就会被别人超过。AI超级应用到现在基本上还是一个没有经过市场验证的概念。微软进的是一个拥挤但整体表现仍然不太好的AI智能体市场,它的产品到底好不好用,目前为止还没有人真正见过。

    • 微软正式将OpenAI列为竞争对手,结束多年”独家合作”关系
    • MAI-Thinking-1是微软第一款自研推理模型,定价低于OpenAI同类产品
    • MDASH网络安全工具直接对标Anthropic的Claude Mythos
    • Copilot”Autopilots”智能体面向企业客户,强调合规和安全
    • 微软优势在于现有企业客户基础和安全性口碑,但产品尚未经市场验证