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  • 当法拉利遇上IBM:AI如何打造F1超级粉丝生态

    当法拉利遇上IBM:AI如何打造F1超级粉丝生态

    两年前,IBM发现自己的体育合作伙伴名单里少了个重要角色——F1一级方程式赛车。

    这事确实有点奇怪。F1现在火得不行,特别是在美国,Netflix那部《极速求生》把车手们的日常拍成了真人秀,直接让这群人成了主流明星。而且这项运动本身就离不开技术,AWS、甲骨文、Anthropic这些科技公司都抢着跟车队合作——既能露脸打广告,又能拿真实赛道数据练手,何乐而不为。

    Ferrari F1 car racing
    法拉利F1赛车在赛道上奔驰(图片来源:TechCrunch)

    为啥是法拉利?

    IBM体育与娱乐合作副总裁Kameryn Stanhouse说得很直白:”他们是历史上获胜最多的车队。”这话没毛病,法拉利在F1的江湖地位摆在那儿。

    但这次合作的核心逻辑跟其他车队拉科技巨头入伙的理由差不多:想要更牛的技术解决方案,把人工智能的潜力榨干。Stanhouse提到,体育最爽的一点就是数据多得用不完,这些数据可以用来帮普通人理解人工智能。”他们会看到AI怎么为他们服务,”她谈到AI在体育内容叙事里的应用时说。

    “这首先要从赛道上获取的数据入手,将其转化为易于理解、有吸引力的内容。”——Stefano Pallard,法拉利车迷发展负责人

    数据太多了,多到不知道怎么用

    每场比赛,法拉利车队每秒要处理几百万个数据点,车手踩刹车的力度、赛车轮胎的温度、弯道时的G力——全都能捕捉到。但问题是,这些数据对车队有用,对普通车迷来说就是天书。

    怎么把这几百万个数据点变成车迷愿意看、看得懂、还想互动的内容?这就是IBM的企业级AI要解决的问题。

    在F1的11支车队里,法拉利是少数几家(跟迈凯伦、威廉姆斯它们一起)拥有独立车迷应用的,而不是靠社交媒体或者F1官方平台混日子。这说明这项运动开始意识到,粉丝经济这块蛋糕确实够大。

    旧应用太无聊,新应用有点东西

    Stanhouse承认,之前的法拉利车迷应用就是个查赛程的工具,查完大家就走了。新版应用加了点真东西:

    • 车迷能在应用里跟其他人互动玩游戏
    • AI写的比赛总结(这个确实省人工)
    • 更多车队和车手的幕后故事
    • 预测功能(比如猜下一场谁拿冠军)
    • AI助手,车迷可以问各种问题

    有些改动看起来简单,但之前就是没有。比如意大利语版本——法拉利是个意大利车队,很多车迷是意大利人,但旧应用居然不支持意大利语。这说不过去。


    粉丝变了,玩法也得变

    法拉利车队发现,现在的车迷群体跟五年前不一样了。F1去年公布的数据挺有意思:75%的新车迷是女性,而且很多是Z世代。对女车迷来说,F1学院(F1 Academy)是个特别吸引人的点——这是个全女性赛车系列赛,目的是培养下一代女车手。

    但不管是新车迷还是老车迷,要的东西都一样——更多内容。”他们要求更多的数据、更多的见解、更多的功能,我们必须能够满足这些需求,”Pallard说。

    车队会用AI分析应用里的参与信号——比如大家喜欢读什么内容,车迷发消息时的情绪倾向。Pallard说:”这有助于我们了解什么最能引起法拉利车迷(Tifosi,法拉利车迷的昵称)的共鸣,并直接指导我们塑造叙事方式和内容交付方式。”

    “与IBM合作的未来五年愿景是,让每位车迷都觉得体验是为他们量身打造的,无论他们已经支持我们30年,还是才支持30天。这就是建立持久忠诚度的方式。”——Stefano Pallard

    数据不会骗人

    Stanhouse说,自打IBM参与进来,应用的参与度数据一直在涨,光是比赛周末的参与度就增长了62%。这个增幅不小。

    而且法拉利打算在这个方向上继续深挖,要做更具沉浸感的车迷体验。毕竟车队只有两名车手在赛道上跑,但你知道吗?换胎的时候需要24个人同时协同工作,而且要在两秒内完成。这些内容故事,车迷以前根本接触不到。

    Stanhouse说:”车队只有两名车手,但你知道换胎时需要在两秒内同时有24人协同工作吗?”内容叙事可以帮助车迷与车队建立更亲近的联系。这话确实有点道理。


    我的看法:这事其实是AI商业化落地的一个典型案例。不是搞什么高大上的概念,就是老老实实解决一个具体问题——怎么让车迷更愿意用你的应用,更愿意关注你的品牌。法拉利有数据,IBM有AI工具,两家人各取所需。而且这个思路可以用到别的体育项目甚至别的行业里去。

  • SpaceX IPO招股书曝光:火箭、AI算力与火星殖民的赌局

    火箭还能赚钱,但马斯克的棋盘远不止于此

    SpaceX终于把IPO招股书摆上了台面。这家24年前由马斯克创立的航空航天公司,计划在纳斯达克上市,股票代码定为”SPCX”。估值1.75万亿美元——如果不是后续马斯克的薪酬包里藏着7.5万亿美元的市值目标,这个数字已经够夸张了。

    招股书里写得很直白:SpaceX已经找到了”人类历史上最大的可落地总目标市场”,规模28.5万亿美元,其中22.7万亿归功于AI的”企业应用场景”。这句话基本把底牌亮出来了——火箭是手段,轨道AI算力枢纽才是棋盘。

    SpaceX火箭发射
    SpaceX的火箭业务只是开始,AI算力枢纽才是终极目标(图源:Getty Images)

    星链养活了现在,星舰押注未来

    招股书披露了一些硬数据。星链订阅用户已达1000万,年营收超过110亿美元,占SpaceX总营收的一半以上。但另一边,SpaceX 2025年亏损约49亿美元,成立以来累计亏损已超过370亿美元。

    钱主要烧在两个地方:星舰(Starship)和AI。2025年航天业务板块为星舰项目投入30亿美元,2026年第一季度又砸了9.3亿美元。SpaceX的判断是,星舰有望把进入轨道的成本降低99%以上——如果这事成了,轨道AI数据中心、太空制造、月球基地这些现在看起来像科幻的东西,才有规模化的可能。

    星舰最早本周将进行第12次试射。SpaceX在招股书中表示,预计2026年下半年开始执行轨道载荷投送任务,如果顺利,同年下半年用星舰发射下一代V2移动卫星,2027年发射月球版星链。

    xAI并入之后,AI部门的亏损还在扩大

    2025年马斯克把xAI并入了SpaceX,Grok聊天机器人也随之进入上市公司体系。结果不算理想:2025年SpaceX约60%的资本支出投向了AI部门,金额约200亿美元。这块业务去年仍亏损数十亿美元,营收增长约22%,远低于一线AI实验室的公开增速。

    但招股书里的叙事是另一套逻辑:轨道AI算力、太空数据中心、月球和火星的制造设施——这些设想被打包成了”28.5万亿美元总目标市场”的一部分。投资者买不买账,取决于信不信这套叙事能在未来十年落地。

    马斯克的薪酬包:2万亿美元只是中途站

    IPO之后,马斯克将担任SpaceX的CEO、CTO和董事会主席,持有93.6%的B类股(每股10票投票权),掌握85.1%的投票权。IPO后这个比例会下降,但仍将保持在50%以上。

    今年年初马斯克获得了一份新的薪酬包:如果SpaceX市值达到7.5万亿美元,并且在火星建立拥有至少100万居民的永久人类殖民地,他将最多获得10亿股B类股。如果公司建成每年可提供”100太瓦计算能力”的太空数据中心,他还能拿到更多股份。

    这些目标听起来像在开玩笑,但招股书白纸黑字写着的。这份IPO招股书里既有很具说服力的商业数据(星链1000万用户、110亿美元营收),也有很度超前的设想(星舰地面交通系统、太空旅游、小行星采矿)。市场买不买账,几个月内就能见分晓。


  • 英伟达最新财报:数据中心营收暴涨92%,AI算力军备竞赛远未结束

    英伟达刚交出了一份让整个科技圈屏息的财报:2027财年第一季度,总营收816亿美元,其中数据中心业务752亿美元,同比增长92%。这个数字背后,是全世界对AI算力近乎贪婪的需求。

    Nvidia AI芯片
    英伟达AI芯片是这轮AI浪潮的核心基础设施 | 图片来源:The Verge

    数字背后的信号

    92%的同比增速,放在任何行业都是惊人的数字,但在英伟达身上,这已经变成了某种”常态”。过去两年,每次财报发布,市场都在问同一个问题:这个增速还能维持多久?每次英伟达都用实际行动回答:还能更猛。

    这次财报里有个细节值得拎出来说: 下一代Vera Rubin AI芯片将在今年第三季度按计划推出。这意味着英伟达的产品迭代节奏没有放慢,它并不打算给竞争对手留喘息的空间。

    “Vera Rubin AI芯片将在今年下半年按计划推出,从第三季度开始。”

    不是所有人的好消息

    财报里也藏着一个不太好的消息:受RAM短缺和价格上涨影响,英伟达的PC销量有所下滑。这说明AI算力扩张的代价正在向消费端传导——内存价格上涨,最终买单的是普通消费者。

    更大的背景是,全球各大科技公司正在上演一场前所未有的数据中心军备竞赛。微软、谷歌、亚马逊、Meta,每一家都在疯狂砸钱建数据中心,而每一座新数据中心的心脏,都是英伟达的GPU。这个局面短期内看不到结束的迹象。

    竞争者在哪里

    AMD在追赶,英特尔在重新布局,谷歌TPU、亚马逊Trainium、微软Maia都在推自己的AI芯片。但现实是,英伟达的护城河不止是芯片性能,更是CUDA生态——全世界绝大多数AI框架和模型,都是围绕CUDA开发的。换芯片意味着重写大量代码,没几家公司真的愿意这么做。

    Vera Rubin芯片如果在第三季度如期推出,英伟达的领先优势还会继续扩大。对于AI创业公司和研究者来说,这意味着算力成本可能继续下降——但对英伟达的竞争对手来说,窗口正在快速关闭。


  • 140万亿Token背后:中国AI应用的五个关键转向

    140万亿Token背后:中国AI应用的五个关键转向

    5月20日,量子位在北京办了第四届中国AIGC产业峰会。会上发了一份《2026年中国AI应用全景图谱报告》,里面有几个数字让我挺震撼的。

    2026年4月,国内AI应用的Web端月访问量突破了9亿,APP端月下载量超过2.4亿,日活同比增长223%。更夸张的是——中国日均Token调用量突破了140万亿,两年增长超千倍。

    2026中国AI应用全景图谱报告
    第四届中国AIGC产业峰会发布的AI应用全景图谱报告 | 来源:凤凰网科技

    这些数字不是虚无的增长率,而是真实用户在用脚投票。AI应用已经从”尝鲜”进入了”日常”阶段。


    报告里提到的五大趋势

    我把报告归纳了一下,其实是五个正在同时发生的转向:

    1. Agent化:从”回答问题”到”替你做事”

    传统AI是你说什么它答什么,Token消耗其实很小。但Agent不一样——它要拆解任务、调用工具、循环推理,单次Token消耗是传统AI的100倍。

    Agent化的本质是让AI从”顾问”变成”执行者”。这个转变一旦完成,每个人的工作效率都会被重新定义。

    2. 模型普惠化:API价格战打响

    DeepSeek V4-Pro的API价格做到了0.025元/百万tokens,是GPT-5.5的七分之一。当模型成本低到这个程度,很多之前”算不过账”的场景突然就成立了。

    价格战对开发者是好事,对用户更是——更多的AI能力会以更低的成本嵌入到日常工具里。

    3. 入口化:四大巨头砸45亿抢用户

    春节前后,字节、阿里、腾讯、百度合计投入超过45亿元,争的就是一件事:让用户把自家的AI助手设为默认入口。

    这个仗还会继续打。入口意味着数据、意味着用户习惯、意味着生态。谁能留住用户,谁就掌握了下一阶段的主动权。

    4. 付费化:用户开始买单了

    Kimi K2.5发布不到20天,收入就超过了2025年全年。智谱API提价之后,调用量不降反增。

    这说明什么?说明AI服务的价值正在被市场认可。用户不是不愿意付费,是不愿意为”不够好”的产品付费。

    5. 垂直深化:AI进工厂、进医院、进法院

    报告特别提到,医疗、金融、法律等B端场景正在开启规模化渗透。这些领域对准确性的要求极高,一旦AI能稳定交付,替代效应会非常明显。


    几个值得注意的数据

    报告还拆解了四个赛道的表现:

    • 智能助手赛道:最卷,也是用户量最大的入口级场景
    • AI效率办公:Web端用户活跃份额超过70%,这个渗透率已经很高了
    • AI创作:APP端日活同比增长449%,是增长最快的赛道
    • 文娱生活:跟游戏、社交、内容消费结合的AI应用正在爆发

    我的判断

    这份报告其实在讲一个核心逻辑:中国AI应用正在从”技术验证”走向”价值验证”。

    140万亿Token、9亿月访问量、223%的日活增长——这些不是泡沫,是真实的需求在驱动。接下来12到18个月,会是AI应用真正分化出赢家和输家的阶段。

    谁能把Agent做好、谁能把垂直场景打透、谁能留住用户——这三个问题,会在2026年底之前给出答案。

  • 2026谷歌I/O大会:AI智能体全面接管,Gemini 3.5速度提升4倍

    谷歌I/O 2026:从搜索公司到AI智能体平台的惊险一跃

    5月20日凌晨1点,加州山景城的谷歌总部灯火通明。Sundar Pichai站在台上的时候,我突然意识到一个问题——这家公司真的在All in AI。不是口号,是真金白银那种all in。

    过去12个月,谷歌处理的Token总量达到了3.2千万亿个。这个数字什么概念?比去年增长了7倍。Gemini应用的月活用户也突破了9亿。当一家公司的AI产品能做到这个量级,它就已经不是在”尝试”AI了,而是在用AI重新定义自己。


    Gemini不再只是聊天机器人

    这次大会最核心的变化,是谷歌对AI智能体的重新定义。Gemini不再是那个你问它答的工具,而是一个持续运行、跨应用执行任务的智能代理。它能替你追踪信息、生成内容、调用工具,甚至直接完成下单和操作流程。

    谷歌今年在AI基础设施上的投入预计达到1800亿到1900亿美元。这不是研发费用,是实打实的算力、数据中心、TPU采购。TPU8分成了两类——一类专门做大规模训练,一类负责快速响应用户请求。

    这个信号很明确:谷歌要把AI变成一种基础设施,就像当年的搜索引擎一样,让所有人都跑在它的平台上。

    几个让我印象深刻的功能

    AskYouTube——YouTube要加聊天机器人了。你可以用自然语言描述你想看的内容,系统直接跳转到视频的对应片段。比如你说”我想看那段讲Transformer架构的部分”,它真的能找到。这个功能今年夏天会在美国推广,国内估计还得等等。

    DocsLive——用语音直接跟Google Docs对话。现场演示的时候,Gemini自动提取演讲要点,还从Google Drive和Gmail里调信息来帮你写文档。这个对办公场景的提升是实打实的,不用再来回复制粘贴了。

    GeminiOmni——DeepMind推出的视频生成模型,基于世界模型架构。你可以用自然语言改视频里的角色、背景、场景。这个技术如果能成熟,视频创作的门槛会进一步降低。

    速度战:Gemini 3.5 Flash来了

    谷歌这次特别强调速度。Gemini 3.5 Flash的生成速度是其他前沿模型的4倍。为什么这么在意速度?因为AI代理要真正可用,响应延迟必须降到人类感知的阈值以下。

    你可以把这理解为AI版的”即时满足”——用户问一个问题,如果超过2秒才响应,体验就断了。谷歌显然在这个方向上押了重注。

    搜索的AI重构

    谷歌搜索也在变。新的搜索框不只是自动补全,还会给AI生成的搜索建议,支持多模态搜索(文字+图片一起搜)。AIMode和AIOverview这两个功能正在把搜索引擎从”找链接”变成”给答案”。

    这对内容创作者来说是个挑战——如果谷歌直接给答案,用户还点不点你的链接?

    硬件端:Android XR智能眼镜

    谷歌还预告了跟GentleMonster、Warby Parker和三星合作的Android XR智能眼镜。分两种:一种是语音交互版,一种是信息投影版。你戴着眼镜就能导航、下单、查信息。

    这个方向跟Meta的Ray-Ban眼镜其实是同一个赛道,但谷歌的优势是软件和生态。如果它真的能把Gemini塞进眼镜里,体验可能会比Meta更完整。


    我的判断

    2026年的谷歌I/O,本质上是一场”AI基础设施化”的宣言。它不再满足于做一个搜索公司或者广告公司,而是要把自己变成AI时代的水电煤。

    智能体、TPU、Gemini生态、Android XR——这些布局如果都能落地,谷歌在AI时代的护城河会比很多人想象的更深。当然,执行才是关键。发布是一回事,真正让几亿用户每天离不开这些功能,是另一回事。

    接下来就看OpenAI和Anthropic怎么接招了。

  • Google搜索大变样,这6款替代引擎值得一试

    Google搜索要变天了。在2026年I/O大会上,这家公司宣布要对搜索进行”25年来最大升级”——说白了,就是要全面拥抱AI对话式搜索。以后你打开Google,默认就可能进入AI模式,就算你不选AI模式,搜索结果里也会塞满AI Overview,还附带一个聊天框让你追问。

    Google搜索部门的负责人Elizabeth Reid说这是”自25年前搜索框诞生以来最大的一次升级”。可用户买账吗?从评论区来看,答案是否定的。

    记得去年AI Overview刚推出那会儿出的那些洋相,用户对它的信任度本来就不高,现在又要强推AI模式,很多人觉得这就是在把聊天机器人硬塞进每一个角落。

    “This is the biggest upgrade to our iconic search box since its debut over 25 years ago,” said Elizabeth Reid, leader of the Search organization at Google.

    更有意思的是,美国地方法院2024年已经裁定Google在搜索市场存在非法垄断行为。一边是反垄断阴影,一边是AI搜索大改版,Google搜索正在经历一场身份危机。

    如果你也想换个搜索引擎试试,下面这6款值得一看。


    Kagi:付费去广告,还能自定义

    Kagi的思路很简单——不靠广告赚钱,所以不需要用AI Overview来吸引广告主。每个月5美元(无限搜索10美元),你就能用上一个没有广告、也没有AI Overview的搜索引擎。

    Kagi不是简单的”无广告版Google”,它还有个很实用的功能叫”镜片”(Lenses)——你可以给搜索结果加滤镜,比如学生在写论文时用学术镜片,搜出来的就主要是期刊文章,而不是营销博客。如果你偶尔想用AI总结搜索结果,Kagi也有”快速回答”功能,但关键是你可以选择关掉它。

    DuckDuckGo:老牌隐私卫士

    DuckDuckGo大概是最知名的Google替代品了,免费,靠投放广告赚钱——但它不像Google那样收集你的搜索历史、浏览记录和购买数据来定向投广告,而是根据你的搜索关键词来展示相关广告。

    界面长得跟Google很像,也有AI生成回答功能。但如果你不喜欢AI回答,可以在设置里完全关掉AI功能。简单直接。

    Startpage:让Google不知道你是谁

    Startpage相当于Google的”隐私代理”。你在Startpage上搜索,它会把你的请求”洗白”——去掉IP地址等个人信息——再发给Google,然后把结果返回给你。所以你拿到的是Google的搜索结果,但Google不知道是谁在搜。

    当然,本质上用的还是Google的索引。好处是Startpage也允许你关闭AI功能。

    &udm=14:给Google搜索”做手术”

    这个工具的名字看起来很怪,其实&udm=14是Google搜索的一个隐藏参数——加上它,Google就不会显示AI Overview。&udm=14这个网站做的事情就是自动帮你加上这个参数,这样你每次搜索都是”纯净版Google”。代码开源在GitHub上,懂技术的话还可以自己搭一个。

    Brave:浏览器+搜索引擎一起换

    Brave既有自己的浏览器,也有自己的搜索引擎。浏览器基于Chromium开发,所以Chrome的插件在Brave上也能用。搜索方面,Brave有个叫”Goggles”的功能,可以让你用不同的视角来看搜索结果——比如”右翼新闻”、”左翼新闻”、”技术博客”,还有一个叫”无Pinterest”的滤镜。

    是的,Brave也允许你开关AI功能。Google,你学学人家。

    Ecosia:搜索也能种树

    Ecosia也提供浏览器和搜索引擎,同样基于Chromium。但它最大的卖点是环保——把大约80%的广告收入捐给全球各地的植树项目。种树这个事情有时候会是”漂绿”行为,但Ecosia跟当地社区合作开展植树,每月公布财务报告,还在博客上记录实际成效,透明度还算可以。


    说到底,换不换搜索引擎是个很个人的选择。有人在意隐私,有人受不了AI Overview,有人就是想跟垄断者较个劲。不管你图什么,现在的选择比以往任何时候都多。

  • 2026年5月AI圈的三件大事:新模型扎堆发布,Agent终于落地,然后电力不够用了

    2026 年的 5 月,AI 圈的热闹程度一点不比 4 月差。模型发布、Agent 落地、电力危机——这三件事同时发生在同一个月份里,凑在一起看,你会发现这个行业的节奏已经完全不是「按年迭代」了,而是按月、甚至按周在翻篇。

    模型发布潮,这次不一样

    OpenAI 的 GPT-5.5 系列还在持续推出变体,方向很明确:不再追求一个万能模型打天下,而是按场景拆分成不同专业版本。GPT-5.5-Cyber 专门盯网络安全场景,能做漏洞挖掘和攻防推理——这种垂直专业化的做法,说明厂商已经意识到通用模型在企业场景里的性价比瓶颈。

    Claude Mythos 更神秘一些,目前只有约 50 家合作伙伴能拿到受限预览资格。传闻在推理、编码、Agent 执行和漏洞发现这几个能力上都有重大突破。稀缺性反而让它热度更高——但说实话,这种「限量内测」的打法,到底是为了控制风险还是营销手法,外人很难判断。

    DeepSeek V4 的出现,让「低成本逼近前沿性能」这件事从例外变成了趋势。开源权重模型的竞争力,已经到了闭源厂商不能忽视的程度。

    DeepSeek V4 预览版已经上线,正式版预计近期发布。它的核心卖点是以极低的推理成本提供接近前沿水平的性能。对于高用量场景来说,这个性价比优势是真实的,不是噱头。Meta 的 Avocado 则推迟到了 5-6 月发布,说明即使头部厂商也会在研发落地的时间表上翻车——厂商给的路线图,看看就好,别当真。


    Agent 落地,这次是真的

    Gartner 有个预测:到 2026 年底,40% 的企业应用会嵌入 AI Agent。2025 年这个比例还不到 5%。这个跨度不是渐进式的,是跳跃式的。Deloitte 直接把 2026 年定义为「Agentic AI 的转折点」,IBM 等厂商也在推「超级智能体」和「多智能体编排」的概念。

    开发者社区的话题也变了。半年前大家还在争论「Agent 到底有没有用」,现在已经在讨论用 CrewAI 还是 LangGraph,MCP 协议怎么接入,Agent 的可靠性和成本怎么管控。这种讨论重心的转移,比任何报告都能说明问题——Agent 已经脱离概念验证阶段,进入实际落地周期了。

    但落地难度的提升也是真实的。Agent 从「生成回复」到「执行工作流」,意味着出错的影响范围完全不同。以前 AI 说错一句话,代价是一段不那么准确的摘要;现在 Agent 自动执行了一系列操作,哪怕其中一个环节出错,后果可能是删错数据、发错邮件、或者把订单派到错误的地址。

    电力危机,AI的下一个瓶颈

    最后一个话题有点沉重,但躲不过。AI 不是普通软件,它是高能耗的计算范式。一个 AI 密集型查询的耗电量,远高于一次传统网页搜索。大规模数据中心园区需要几百兆瓦的电力容量支撑——这个数字不是比喻,是实际的基础设施需求。

    Gartner 又有一个预测:到 2027 年,电力短缺将限制约 40% 的 AI 数据中心落地。美国目前约有一半的规划数据中心项目,因为电力基础设施和相关组件短缺被推迟或取消。钱能解决的问题都不是最难的问题,但变电站建设、变压器供应、电网接入审批——这些是工业协调问题,推进速度远慢于模型发布的节奏。

    AI 发展的下一个瓶颈不是芯片,不是模型,也不是资本——是现实世界的落地能力。

    说回太浩湖那个例子。4.9 万居民和 AI 数据中心抢电,这不是一个孤立事件,而是一个缩影。AI 扩张的基础设施成本,最终会以某种方式转嫁到社会层面。这个问题在 2026 年还只是苗头,但再过两年,它会变成政策制定者必须正面回应的问题。

  • 谷歌I/O 2026大会落幕:Gemini 3.5 Flash速度飙升4倍,AI智能体全面入侵安卓生态






    谷歌I/O 2026大会落幕:Gemini 3.5 Flash速度飙升4倍,AI智能体全面入侵安卓生态

    谷歌I/O 2026大会
    谷歌I/O 2026开发者大会现场 (图源:腾讯新闻)

    北京时间5月20日凌晨1点,谷歌I/O 2026开发者大会在美国加州山景城开幕。这场发布会持续了两天(5月19-20日),核心主题只有一个:把AI智能体塞进你生活的每一个角落。

    先说最硬核的模型更新。Gemini 3.5 Flash来了,官方数据是输出Token速度约其他前沿模型的4倍。这个数字背后意味着什么?你让AI帮你写代码、跑长任务,别的模型还在”思考”,它已经把结果甩到你脸上了。谷歌这次明显是冲着AI Agent和编程工具场景去的,速度就是生产力。

    Gemini 3.5 Flash的定位很清晰:不是最聪明的模型,但是最快的。对于那些需要反复调用、长工作流的场景,速度比绝对智能更重要。

    视频生成模型Gemini Omni亮相

    DeepMind首席执行官德米斯·哈萨比斯亲自登台,发布了基于世界模型能力的视频生成模型Gemini Omni。这个模型支持多模态输入生成视频,还能用自然语言对话式编辑——你想改角色、换背景、调场景,直接说就行。

    首款面向用户的模型Gemini Omni Flash将于2026年夏季推出。视频生成这块,谷歌终于开始认真跟Sora、Runway们掰手腕了。

    Android XR智能眼镜,手机可以不用掏了

    Android XR智能眼镜
    Android XR智能眼镜演示 (图源:腾讯新闻)

    谷歌联合Gentle Monster、Warby Parker、三星推出了Android XR智能眼镜,分两类:一类是纯语音眼镜(没有显示屏),另一类可以把信息投射到视野前方。

    现场演示很有意思:佩戴者要让Gemini帮自己点一杯咖啡,导航到咖啡馆、打开DoorDash、准备好常点的氮气冷萃订单,全程没掏手机,最后只需点头确认下单。Gentle Monster和Warby Parker联名款是语音版,2026年秋季上市,支持配对iOS和Android设备。

    Gemini Spark:关机的手机也能跑AI助手

    这个产品有点颠覆认知。Gemini Spark是运行在Google Cloud虚拟机上的全天候个人AI助手,即使你的设备关机了,它还能在后台继续工作。它能自动汇总信息、追踪活动参与情况、发送跟进邮件、生成表格和宣传册。

    本周向受信任测试人员开放,下周向美国Google AI Ultra订阅用户开放。谷歌还新推出了100美元/月的低价Ultra套餐,2026年夏季将支持在Chrome浏览器中运行。

    其他值得关注的更新

    • Ask YouTube:在YouTube网站加入聊天机器人交互界面,支持自然语言搜索直接跳转至视频对应片段,2026年夏季将在美国扩大推广
    • Docs Live:支持通过语音与Google Docs对话,无需输入提示词,可自动从Google Drive、Gmail提取信息辅助文档创建和编辑
    • Antigravity 2.0:面向AI Agent时代的编程平台,直接对标Anthropic Claude Code、OpenAI Codex
    • Universal Cart:AI智能体驱动的通用购物车,可跨场景添加商品,追踪优惠、监控价格变动、显示价格历史
    • SynthID扩展:可识别图片是否为AI生成,用户可直接询问图片的生成属性

    整体来看,谷歌这次的方向非常明确:AI不再是一个需要单独打开的App,而是融入你打字的每一个瞬间、导航的每一个路口、购物的每一个决策。智能体时代,谷歌想做那个无处不在的底色。