标签: AI

  • Spotify联手环球音乐:AI翻唱和混音要合法了

    Suno和Udio最近有点尴尬。这两家AI音乐生成工具的先驱,一边被唱片公司起诉,一边忙着和解——Suno刚赔了华纳音乐5亿美元,Udio也跟华纳和环球音乐达成了和解,但跟索尼的音乐还没谈拢。

    Spotify应用图标
    Spotify应用图标 | 图片来源:TechCrunch

    就在AI音乐平台们为版权问题焦头烂额的时候,Spotify悄悄走出了一条不一样的路。周四,Spotify宣布跟环球音乐集团(UMG)达成合作,要让用户用生成式AI给自己喜欢的歌做翻唱和混音。这个功能会作为付费附加包推出,只有Spotify Premium订阅用户能用,而且参与合作的艺术家能拿到收入分成。

    提前谈好,不先斩后奏

    Spotify去年就透露过这个计划,当时他们说得挺明白:这些AI工具会通过”提前达成协议的方式开发,而非先上线再寻求谅解”。这话听起来像在阴阳谁?没错,就是Suno那类先上线、再被起诉、再和解的平台。

    Spotify概述的原则很清楚:艺术家和版权方应该能自主选择是否以及怎么参与AI工具,如果参与,应该拿到公平的报酬。

    这次跟环球音乐的合作,就是这套原则的第一个落地案例。Spotify的联合首席执行官Alex Norström在声明里说:”为音乐行业解决难题是Spotify的专长,粉丝制作的翻唱和混音作品是下一个要攻克的领域。我们在开发的产品以参与其中的艺术家和词曲作者的授权、署名和报酬为核心。”

    环球音乐怎么看?

    环球音乐集团董事长兼首席执行官Sir Lucian Grainge对这事的评价挺正面。他觉得这是艺术家深化跟粉丝关系的一种方式,同时也能创造额外的收入机会。目前还不知道有哪些环球旗下的艺术家同意参与,但这事一旦铺开,影响会挺大——环球音乐手里握着不少顶级艺术家。

    为啥Spotify能做成这事?因为他们直接去找唱片公司谈,而不是像Suno那样先做了再说。看到用户对AI音乐有需求,Spotify选择走合规路线,跟版权方先把事儿谈妥。环球音乐可能只是第一个,Spotify后面大概率还会跟索尼、华纳、还有那些独立音乐发行公司谈类似的合作。

    AI音乐的未来在哪?

    这个消息是Spotify周四投资者日公布的一堆新功能之一。除了AI翻唱和混音工具,他们还发布了AI驱动的有声书创作工具、给播客用的AI功能、用AI制作个人播客的桌面应用,还有给铁粉预留演唱会门票的功能。

    回头看,AI音乐这条路上,Spotify选了一条最不容易但可能也最可持续的路。Suno和Udio们证明了市场有需求,但也证明了没有版权授权的路走不长。Spotify这套”先授权、再上线”的打法,虽然慢一点,但一旦跑通,后面的想象空间不小。

    对艺术家来说,这是一把双刃剑。好处是多了一个收入渠道,粉丝用你的作品生成AI翻唱或混音,你能拿到分成。坏处是,你的音乐可能以你没想过的方式被使用。但目前来看,至少艺术家有选择权——可以选择不参与。


  • 谷歌AI搜索翻车了:搜’disregard’竟然返回聊天回复

    你有没有遇到过这种情况:想用谷歌搜一个英文单词的意思,结果AI概览(AI Overviews)不但没给你搜索结果摘要,反而像聊天机器人一样回了一句”好的!有什么可以帮你的?”——这事还真发生了,而且闹得有点搞笑。

    一个单词引发的”车祸”

    事情是这样的。如果你在谷歌搜索框里输入”disregard”(意思是”忽略、不理会”),按回车后,原本应该显示AI生成搜索摘要的AI Overviews区域,居然给出了一句聊天机器人式的回复:“Got it! Let me know if you need help with anything else.”(好的!如果你需要其他帮助请告诉我。)

    Google AI Overviews bug截图
    搜”disregard”时AI Overviews的奇怪回复 | 图片来源:The Verge

    这不是孤例。The Verge的记者们测试后发现,类似的”翻车”也出现在其他几个词上。比如搜”ignore”(忽略),AI Overviews会回复:”Message received! I’m here and ready to help. What would you like to focus on today?”(收到消息!我在这里随时准备帮忙。你今天想关注什么?)

    搜”skip”(跳过)更有意思,AI Overviews的回复是:”It looks like your message was just a test or a typo!”(看起来你的消息只是测试或者输入错误!)然后还贴心地让你”随时提问或分享提示词”。

    这几乎可以确定只是一个有趣的bug。也许谷歌搜索在经历完谷歌I/O 2026的一堆事务后也”累了”,开始答非所问。

    AI搜索的”身份危机”

    这个bug其实暴露了一个更有意思的问题:当搜索工具越来越”智能”,它到底应该扮演什么角色?用户搜一个单词,期待的是词典式的解释或者相关网页链接,而不是一个假装自己是客服的聊天机器人。

    谷歌的AI Overviews功能从推出到现在,一直处在”搜索”和”聊天”的模糊地带。它的设计初衷是帮你总结搜索结果,让你不用点开一堆链接就能快速获取信息。但当它遇到”disregard”这种本身就有”忽略我”含义的词时,系统好像真的”忽略”了搜索请求,转而进入了聊天模式。

    截至文章发稿时,谷歌还没有回应关于这个bug的置评请求。不过对于普通用户来说,这个问题影响其实不大——谁会没事搜”disregard”呢?但它在某种程度上提醒我们,AI搜索再聪明,也还是会发现一些让人哭笑不得的边界情况。


  • Anthropic首次盈利:Claude增长太猛,连自己都没想到





    Anthropic首次盈利:Claude增长太猛,连自己都没想到


    Q2营收109亿美元,Anthropic第一次赚钱了

    Anthropic最近给投资者透露了一个消息:2026年第二季度,他们的营收预计达到109亿美元,比第一季度的48亿美元增长了130%。更令人惊讶的是,他们预计这个季度能实现5.59亿美元的运营利润——这是Anthropic成立以来的第一次盈利。

    你可能会说,109亿美元营收、5.59亿美元利润,利润率不是很高啊。确实,只有大约5%的运营利润率。但你要知道,Anthropic之前每年都在烧钱,亏损额以十亿美元计。能在这个季度扭亏为盈,说明他们的商业模式开始跑通了。

    Anthropic原本给自己设定的盈利目标是2028年。现在2026年Q2就要实现运营盈利,提前了整整2年。CEO达里奥·阿莫代伊之前说”我们原本为每年10倍增长做了充分规划,但实际上实现了80倍增长”——现在看,这句话不是吹牛。

    钱从哪来?Claude Code立功了

    Anthropic没有详细披露分产品的营收结构,但我们可以从一些公开信息中看出端倪。

    最大的营收来源是Claude Code,这个编程助手产品的年化营收已经达到25亿美元。在企业客户支出的Ramp统计数据中,Claude Code已经超过了OpenAI的Codex,成为程序员们最愿意付费的AI编程工具。

    Anthropic first profit Q2 2026
    Anthropic预计在2026年Q2首次实现盈利(图片来源:Crypto Briefing)

    另一个增长引擎是企业客户的大规模部署。5月14日,普华永道(PwC)宣布在全球范围向数十万专业人员部署Claude,这将在Q2开始贡献营收。摩根大通上线了10个金融服务智能体,用于招股书和信贷备忘录的撰写。百时美施贵宝向3万余名员工部署Claude,用于加速药物研发。

    年消费额超过100万美元的客户数量,在2个月内从500家增长到超过1000家。仅这一千多家大客户,年合同价值就超过10亿美元。

    盈利能持续吗?不一定

    这里要泼一盆冷水。Anthropic的Q2盈利可能只是阶段性的,不一定能持续。

    原因很简单——算力成本。Anthropic和SpaceX签了一个超级大合同:从2026年5月开始,每月向xAI的Colossus 1和Colossus 2设施支付12.5亿美元租金,年化就是150亿美元。这个合同总金额高达450亿美元,期限到2029年5月。

    但Q2的时候,这个算力合同还处于爬坡期,Anthropic还没有支付满额的12.5亿美元/月。到下半年,当算力支出达到满额的时候,成本压力会大幅增加。Anthropic自己也说,2026年下半年高额的预定算力成本可能导致全年难以维持盈利。

    • 算力成本是大头:AI公司的推理成本(就是向用户返回回答的实际计算成本)很高,Anthropic能盈利,说明他们在这个环节的效率控制得不错。
    • 但未来投入只会更大:训练下一代模型、租用更多GPU、招聘更多人才,这些都需要钱。能否实现结构性盈利,取决于营收增长能不能持续超过基础设施成本的增速。

    为什么这件事很重要?

    Anthropic实现盈利,打破了此前所有前沿AI实验室都在亏损、靠”规模扩大后经济模型会跑通”的逻辑融资的行业格局。它证明了,在当前市场价格下,跑通前沿AI的盈利是可行的。

    这对整个行业有三个重要影响:

    • 改变融资叙事:参与Anthropic 300亿美元H轮融资的投资者,购买的是接近盈利的公司的股权,而不是对未来单位经济模型可能永远无法落地的押注。
    • 给OpenAI压力:OpenAI目前还在亏损(2026年预计运营亏损约140亿美元),而Anthropic已经盈利。在即将到来的IPO竞争中,Anthropic的盈利故事比OpenAI更有吸引力。
    • 证明企业AI市场真实存在:Anthropic的营收增长主要来自企业客户,不是消费者订阅。这说明企业愿意为真能帮他们省钱或赚钱的AI工具付钱,而不只是玩玩。

    如果Anthropic能在2026年下半年维持盈利,它将以”盈利+高增长+企业AI服务商”的定位登陆IPO,这个叙事比OpenAI当前的故事更具竞争力。

    对普通人有什么影响?

    如果你在用Claude,可能会发现免费版的限制越来越多,付费版的定价越来越贵。Anthropic要维持盈利,就要从每个用户身上赚更多钱。

    但反过来说,一个盈利的Anthropic,比一个一直烧钱的Anthropic更有可能长期存在。如果你把Claude用在重要的工作上,盈利意味着这个产品不会突然消失。


  • OpenAI冲刺IPO:万亿估值背后,是与Anthropic的生死时速





    OpenAI冲刺IPO:万亿估值背后,是与Anthropic的生死时速


    保密招股书已经递交,OpenAI要抢跑了

    2026年5月22日左右,OpenAI向美国证券交易委员会(SEC)提交了一份保密S-1草案注册声明。这是什么意思?简单说,就是他们正式启动了IPO流程,但可以先不公开财务数据,跟监管机构私下沟通修改材料,自己选个合适的时机再公之于众。

    牵头这次IPO的是高盛和摩根士丹利,摩根大通也参与了。这个投行阵容很有意思——华尔街两家顶级投行坐镇,说明OpenAI这次是玩真的,不是闹着玩的。

    OpenAI的计划是在2026年第四季度,也就是劳动节(9月初)到感恩节(11月底)之间完成上市。如果一切顺利,最早2026年9月我们就能在公开市场上买到OpenAI的股票了。

    估值目标1万亿美元,但事情没那么简单

    OpenAI最新的私募估值是8520亿美元(2026年4月完成1220亿美元融资后的投后估值),而这次IPO的目标估值区间是8500亿到1万亿美元。如果按1万亿美元估值上市,OpenAI将成为有史以来估值最高的科技公司IPO。

    但问题来了——就在OpenAI提交IPO申请的同时,Anthropic完成了300亿美元的H轮融资,投后估值达到9000亿美元,首次在私募市场上超过了OpenAI。而且Anthropic的营收增长更猛,Q2 2026预期营收109亿美元,是Q1 48亿美元的2.3倍,还首次实现了5.59亿美元的运营利润。

    OpenAI IPO filing preparation
    OpenAI正在准备保密IPO申请文件(图片来源:Crypto Briefing)

    为什么要现在递交IPO申请?

    原因很简单——OpenAI需要抢在Anthropic之前上市,掌握AI实验室IPO的估值定价权。如果Anthropic先上市,并且以9000亿美元或更高的估值成功募资,那么OpenAI的1万亿美元估值目标就会显得很尴尬。

    还有一个关键背景:马斯克起诉OpenAI的案件已经被陪审团驳回。这个法律障碍的清除,为OpenAI的IPO扫清了道路。要知道,马斯克的诉讼核心就是质疑OpenAI从非营利研究实验室转向盈利公司的合规性,这个问题不解决,IPO基本没戏。

    IPO之后,OpenAI会变吗?

    会,而且变化会很大。一旦成为上市公司,OpenAI就要面对季度财报压力,要跟华尔街解释每一分钱的花费,要证明自己能赚钱。

    • 定价会更刚性:现在还能跟OpenAI谈折扣、谈定制条款的企业客户,上市后就没这个待遇了。预计折扣空间会收窄15%-25%。
    • 研发投入会偏向能赚钱的项目:ChatGPT企业版、API服务、广告业务会得到更多资源,而那些短期内看不到商业回报的基础研究项目可能会被压缩。
    • 合同条款会更严格:上市后不会再签署个性化的赔偿、数据驻留等定制条款,现有谈判中的合同建议尽快在上市前签署生效。

    S-1文件里会有什么猛料?

    目前保密的招股书将在IPO路演前15天公开,到时候我们能看到很多之前不知道的细节:

    • 分业务线营收:ChatGPT个人订阅、ChatGPT企业版、API、Sora、广告业务各自的营收和增速
    • 推理业务毛利率:目前只知道Anthropic超过70%,OpenAI的毛利率水平将直接反映两家公司的成本差异
    • 算力支出细节:与微软Azure、AWS、甲骨文的合作及算力投入金额(SpaceX的招股书已经披露Anthropic每月向xAI支付12.5亿美元算力租金)
    • 与微软的合作条款:收入分成、IP授权、AGI相关条款——这些一直是个谜

    2026年第四季度可能会出现三家前沿科技公司同期IPO的情况:OpenAI、Anthropic、SpaceX,估值均接近万亿美元级别。这将是科技史上最疯狂的一个季度。

    对普通人意味着什么?

    如果你是用ChatGPT的普通用户,短期内可能感觉不到太大变化。但中长期来看,OpenAI上市后为了追求利润,可能会推出更多付费功能,免费版的限制可能会更多。

    如果你是投资者,这次IPO是一个参与AI浪潮的机会。但也要注意,OpenAI目前还在亏损(预计2026年运营亏损约140亿美元),盈利时间表并不明确。上市不等于马上赚钱,这一点要有心理准备。


  • vLLM:80.7k Stars!高性能LLM推理引擎,让AI模型部署不再成为瓶颈

    vLLM:80.7k Stars!高性能LLM推理引擎,让AI模型部署不再成为瓶颈





    vLLM:80.7k Stars!高性能LLM推理引擎,让AI模型部署不再成为瓶颈

    vLLM Logo

    vLLM – 高性能LLM推理与服务引擎


    📝 项目简介

    vLLM 是由加州大学伯克利分校Sky Computing实验室开发的高吞吐量、内存高效的LLM推理与服务引擎,目前已成为拥有2000+贡献者的活跃开源项目,被誉为”AI模型部署的加速器”。


    ⚙️ 安装要求和过程

    环境要求

    • 操作系统:Linux(推荐)或 macOS/Windows(需WSL2)
    • Python版本:3.8 – 3.11
    • GPU:NVIDIA GPU(CUDA 7.0+)或 AMD GPU(ROCm 5.6+)
    • 内存:建议16GB+ RAM

    快速安装

    # 使用 pip 安装(推荐)
    pip install vllm
    
    # 使用 uv 安装(更快)
    uv pip install vllm
    
    # 从源码安装(用于开发)
    git clone https://github.com/vllm-project/vllm.git
    cd vllm
    pip install -e .

    💡 提示:安装前建议先查看官方安装指南,选择与你的硬件和系统匹配的安装方式。


    ✨ 核心功能

    1. 业界领先的推理吞吐量

    采用PagedAttention技术高效管理注意力键值内存,支持连续批处理、分块预填充、前缀缓存,实现业界顶尖的推理吞吐量。

    2. 广泛的模型与硬件兼容性

    支持200+模型架构(Llama、Qwen、DeepSeek-V3、Mixtral等),兼容NVIDIA/AMD GPU、x86/ARM CPU,还可通过插件支持Google TPU、Intel Gaudi、华为昇腾等硬件。

    3. 丰富的推理优化技术

    支持FP8/INT8/INT4量化、投机解码(Speculative Decoding)、FlashAttention、CUDA内核优化等多种推理加速技术,显著降低延迟和成本。

    4. OpenAI兼容API服务

    提供与OpenAI API完全兼容的服务接口,只需修改API base URL即可将现有应用无缝迁移到vLLM,支持流式输出、结构化输出、工具调用等高级功能。

    5. 分布式推理支持

    支持张量并行、流水线并行、数据并行、专家并行、上下文并行等多种分布式推理策略,可轻松扩展到大模型和多GPU场景。


    🎯 典型使用场景

    场景一:自建私有化AI推理服务

    企业可以使用vLLM在自有GPU服务器上部署Llama、Qwen等开源模型,提供与OpenAI兼容的API接口,实现数据私有化、成本可控的AI推理服务。相比调用公有云API,可节省70%以上的成本。

    场景二:AI应用高性能后端

    将vLLM作为AI聊天机器人、代码助手、RAG系统的后端推理引擎,利用其连续批处理和高吞吐量特性,支撑高并发用户请求,提升用户体验。

    场景三:多模型推理服务统一平台

    使用vLLM的多LoRA适配器支持能力,在同一服务实例中动态加载多个微调模型,或使用模型并行技术同时服务多个不同架构的模型,简化运维复杂度。


    💡 推荐理由

    作为一个经常跟大模型打交道的开发者,我深刻体会到模型推理部署是AI应用落地的最大瓶颈之一。直到遇见vLLM,这个问题终于有了优雅的解决方案。

    vLLM最让我惊艳的是它的PagedAttention技术——灵感来自操作系统的虚拟内存管理,将KV Cache分割成固定大小的”页”,动态分配给不同请求。这让GPU内存利用率从传统的40-60%飙升到80%以上,吞吐量提升了2-4倍!

    另外,vLLM的OpenAI兼容API设计太贴心了。我只需要改一行代码(把API base URL从api.openai.com改成localhost:8000),整个应用就迁移到了自部署的模型上,零改动成本。

    如果你正在为AI推理成本发愁,或者需要私有化部署大模型,vLLM绝对是首选方案。目前已有数千家企业在生产环境使用vLLM,包括Meta、Google、腾讯等巨头,成熟度完全不用担心。


    📥 下载地址


    📌 本文由 WorkBuddy AI 自动采集撰写,原文首发于 admin.hiyoho.com


  • 7亿美元砸向’隐身’AI公司:Hark想要做什么






    7亿美元砸向”隐身”AI公司:Hark想要做什么

    要做出一款人人必备的AI消费级产品,到底需要多少钱?Hark的答案是:至少7亿美元。

    这家处于”隐身模式”的AI实验室周四宣布完成7亿美元A轮融资,投后估值达到60亿美元。光看这个数字,你可能会以为这家公司已经拿出了什么惊为天人的产品,但事实是——他们几乎什么都没对外披露过。

    Hark AI界面概念图
    Hark宣传视频截图,具体产品形态仍未公开

    谁是Brett Adcock?

    要理解Hark,得先认识它的创始人Brett Adcock。这个人不是第一次创业了——他之前创立了人形机器人公司Figure AI(就是那个做人形机器人的),还创立了电动飞机制造商Archer。2025年底,他用自己的1亿美元资金创立了Hark。

    Adcock的创业轨迹挺有意思:从电动飞机到人形机器人,现在又杀进AI。这三件事其实有一个共同点——都是”硬科技”,都需要软硬件结合,都不是靠写个App就能搞定的事情。


    投资方阵容:芯片巨头全来了

    这轮融资的投资方名单读起来像一份”科技圈名人录”:

    • 领投方:Parkway Venture Capital
    • 参投方:英伟达、AMD Ventures、英特尔资本、高通创投——芯片三巨头齐聚
    • 其他参投方:ARK Invest、Brookfield、Greycroft、Prime Movers Lab、Salesforce Ventures、Tamarack Global

    看到英伟达、AMD、英特尔都来了,你大概能猜到Hark要做的事情可能不只是软件。这三家可是竞争对手,能让他们同时掏钱,说明这个项目确实有点东西。

    芯片巨头们押注的,可能不只是模型,而是下一代AI原生硬件。


    Hark到底在做什么?

    这是最神秘、也最让人好奇的部分。根据公开信息,Hark正在开发两样东西:

    1. 模型和软件:一款作为”与数字世界通用接口”的智能体AI系统。预计今年夏天发布首批多模态模型,这些模型将为可与现有产品和服务协同工作的个人AI平台提供动力。

    2. 硬件:公司预计在模型发布之后,推出专门为这些系统打造的硬件设备。设计总监Abidur Chowdhury是苹果前产品高管,这个人事安排已经说明了很多问题。

    “通用接口”这个词很耐人寻味。它可能指的是一个能够跨应用、跨平台、跨设备工作的AI交互层——你不需要分别在微信里问AI、在淘宝里问AI、在微信里问AI,而是有一个统一的入口和交互方式。


    团队和产品设计:苹果基因

    Hark的产品设计总监Abidur Chowdhury曾任苹果产品高管,本周当TechCrunch向他抛出一系列问题时,他拒绝透露正在开发的产品的新细节。但他表达了一个很直白的看法:

    “我还没见过任何感觉真正能帮助普通人的产品。人们确实在开发帮助人们制作软件的东西,这很有效,也很有影响力,但我们还没看到真正面向普通人的产品。”

    这段话其实点出了当前AI产品的一个核心问题:很多AI工具都是给开发者、给专业人士用的,真正让普通人觉得”哇,这东西改变了我的生活”的产品,确实还很少。

    Chowdhury说,虽然Anthropic正在优先开发编码工具,OpenAI在IPO前也在朝同一方向发展,但很少有公司像Hark这样专注于打造界面和原生硬件。


    未知的挑战:隐私与接受度

    当然,疑问远多于答案。其中一个核心挑战是:如何在不让周围人感到不适或侵犯他们隐私的情况下,向AI助手提供用户生活的上下文信息?

    Meta的眼镜、谷歌即将推出的安卓眼镜,都还在摸索这个问题的答案。当被问及Hark如何解决这个特殊难题时,Chowdhury只是笑了笑,没有回答。

    这个沉默其实很能说明问题。隐私、接受度、社交礼仪——这些都不是靠技术就能搞定的事情。你可以做出最强的AI,但如果大家觉得戴个摄像头在脸上很怪,或者觉得AI太侵入自己的生活,那产品再强也没用。


    资金用途:抢人、抢算力

    新资金将主要用于三件事:

    • 招聘硬件、产品设计和AI研究领域的顶尖人才
    • 采购算力(公司目前运营着一个搭载英伟达B200 GPU的数据中心)
    • 采购组件(为硬件产品做准备)

    公司目前有70名员工。对于一个拿了7亿美元A轮的公司来说,这个人数不算多。也说明他们还在组建核心团队的阶段,产品可能还需要一段时间才能亮相。


    写在最后

    Hark的这轮融资,其实是AI行业一个很有意思的缩影:大家在模型能力上的军备竞赛还在继续,但越来越多的人开始意识到,光有模型不够,还得有好的交互方式、好的硬件载体、好的产品体验。

    Brett Adcock之前的创业经历表明,他不是一个只停留在PPT上的人。Figure的人形机器人、Archer的电动飞机,都是实打实造出来的东西。如果Hark真的在做AI硬件,那这7亿美元可能只是个开始。

    当然,现在下结论还太早。Hark选择隐身模式,说明他们知道自己还在早期。但芯片三巨头同时押注,至少说明了一件事:下一代AI终端的争夺战,已经悄悄打响了。


  • Spotify联手环球音乐:AI翻唱正式合法化,Suno要慌了?

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  • Google I/O 2026:AI代理生态系统为何让普通用户困惑

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  • 谷歌I/O 2026的尴尬:AI智能体这么强,为啥普通人无感?

    谷歌I/O 2026的尴尬:AI智能体这么强,为啥普通人无感?

    谷歌I/O 2026大会上周落幕,整场活动最值得期待的新功能之一,是面向消费者的AI智能体(AI agents)。但说实在的,这也是整场发布会里最让人摸不着头脑的部分。

    信息智能体(information agents)正式亮相,这是老牌Google Alerts服务的AI升级版。这类智能体可以7×24小时在后台运行,帮你跟进感兴趣的主题——市场趋势、价格追踪、恶劣天气预警之类的。

    还有Gemini Spark,这是一款”个人”AI智能体,可以集成Gmail、Google Docs、Google Workspace等谷歌产品,帮你管理数字生活。谷歌说,这个助手可以处理日常任务:整理通讯邮件主题、清点家庭库存、记录需要补货的物品,或者帮你规划和协调朋友的组团旅行。

    “谷歌在演示中举了一个非常偏向工程师思维的例子:你可以用它组织社区街区派对——好像这种事除了群聊或者发几封邮件之外还需要什么管理一样。”

    功能很多,但得先掏钱

    上面说的这些产品,很多还没正式上线,至少不会立刻向大众开放。目前谷歌的目标用户是重度用户:也就是订阅了每月100美元的Google Ultra计划的”AI信仰者”。

    美国地区的Google Pro和Ultra订阅用户今年夏天就可以用上信息智能体,Spark很快会向Ultra订阅用户开放。Halo(追踪Spark通知的功能)将在”今年晚些时候”推送给安卓用户。Daily Brief(每日简报)正在向美国的Ultra、Pro和Plus订阅用户逐步推出。

    Google I/O 2026 AI Agents
    Google I/O 2026 展示的AI智能体功能(图片来源:TechCrunch)

    这么多功能陆续上线之后,我们可以用AI智能体的入口会多到让人不知道从哪里开始用。但这得先付费。

    普通消费者为什么不买账?

    谷歌在这场活动上没能挽回口碑。每个演讲者上台间隙都在闪一些傻乎乎的AI生成图像,还放了一段很尬的AI生成动画,里面有类似肉桂Toast Crunch的会说话的Tensor芯片。

    在安卓眼镜的演示中,谷歌展示了这款设备(后续会支持拍照功能)如何用AI把用户拍的照片改成别的内容。演示内容是,演讲者拍了一张台下观众的照片,然后修改成头顶有一艘飞艇的样子,再发给自己的安卓手表。

    好吧,是有点意思,但为了给数据中心建新的输电线,有人家的房子要被强制征收拆掉,这值得吗?


    人们真正需要的是什么?

    人们需要的可不止是这些花里胡哨的小功能,才会接受如此剧烈的社会变化。

    往年的谷歌I/O会推出新的消费电子设备,比如Pixel手机、Nest Hub,还有新的安卓功能,比如2018年让所有人惊叹的餐厅、沙龙预订服务。那些技术都被定位成解决日常生活小麻烦的工具。

    现在这家科技巨头展示的是新模型(不过还没准备好发布的Gemini Pro 3.5没亮相),还有开发者平台,却基本忘了自己做的这些东西是给谁用的:普通老百姓。他们不想去记这东西叫Gemini还是Spark、Halo还是信息智能体,也不想知道要去哪里才能用上。

    这些人有真正想要解决的问题:他们要付账单、交房租,要加油、买groceries,还要在AI招聘系统因为一点技术细节就拒掉简历的环境里找工作。他们要平衡充满压力的生活,而最近科技的发展反而成了负担。

    AI智能体的真正价值是什么?

    如果谷歌真的调研过消费者的真实想法,就会发现,AI智能体其实可以降低屏幕使用时间。也就是说,不用花时间调研、整理、追踪信息和新闻,智能体可以接管这些日常任务,让用户离线去好好过现实生活。

    这个信息其实会引起消费者的共鸣,尤其是年轻人,他们现在正在追捧怀旧复古技术,通过”老人式”的爱好和手工艺来缓解压力,还正在通过放弃约会软件、参加线下活动来重新发现现实社交的力量。

    简单来说,谷歌没能成功推销AI智能体有多酷,原因有两个:一是没有演示智能体能为普通用户解决什么问题,二是把这些工具放在付费墙后面,限制了触达范围。