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标签： Google AI

  • Gemini Spark 登陆 Mac：谷歌把智能体助手塞进了你的桌面

    Google 把 Gemini Spark 这个”管家型”AI 助手搬上了 Mac。它不算什么全新概念——能帮你整理文件、盯梢你关心的话题、顺手把发票变成预算表——但放到桌面端之后，它第一次能直接碰你电脑里的东西，终于可以和 Claude Desktop、Copilot 这些老对手正面杠上了。

    从聊天框变成会动手的助手

    Spark 是五月底跟着 Google I/O 一起亮相的，定位是”24 小时在线的个人智能体”。这次上了 Mac，它被塞进现有的 Gemini 桌面 app 里，beta 阶段只向美国的 Google AI Ultra 订阅用户开放。最关键的变化是：它不再只能在网页里跟你聊，而是能读取你电脑上的文件、按指令整理下载文件夹，或者把一堆发票直接拼成一张预算表。

    皮查伊在 I/O 上开玩笑说，Spark 跑在云端虚拟机上，”所以你可以合上笔记本了”——这话明显是在暗戳戳怼那些必须让电脑一直醒着才能干活的本地智能体。

    补上了被吐槽最狠的短板

    上个月 Spark 刚出来时，TechCrunch 的编辑专门点名：这玩意儿居然连 Google 自家的 Keep 笔记都接不上，想记个简单的打包清单都得塞进 Docs，太别扭。这次更新总算把 Tasks 和 Keep 补上了，还顺手接了一堆第三方应用：Canva、Dropbox、Instacart、OpenTable、Zillow Rentals。也就是说，你能让它帮你订餐厅、买每周的菜、做租房传单，甚至安排看房。

    开始”实时盯盘”

    另一个新花样是实时话题追踪。Spark 现在能跟着体育比分、股价、突发新闻走，也能盯着社交媒体、博客、购物网站和天气。谷歌还放风说要支持自定义的 MCP 协议，让你把自己常用的 app 直接接进来，把助手调教成更贴合你自己的样子。

    手机端的多步任务还没上线，但谷歌说”很快”就能在手机上派活儿，比如远程让桌面的 Spark 去翻 Mac 里某个文件。说白了，谷歌想让 Spark 成为你数字生活里那个随叫随到、还真的会动手的帮手——至于大家愿不愿意为它每个月掏 Ultra 的订阅费，那就是另一回事了。

    Gemini Spark 在 Mac 桌面端的界面截图
    Gemini Spark 现已作为智能体助手登陆 macOS 版 Gemini 桌面应用（图源：TechCrunch / Google）

  • 谷歌又甩出一颗“轻量香蕉”：4秒出图，单张成本压到3分钱

    谷歌这两天悄悄把 Nano Banana 家族里最便宜的一颗“香蕉”推到了台前。名字叫 Nano Banana 2 Lite，6月30号上线，主打就两个字：快、便宜。

    它到底有多快多便宜？官方说法是，生成一张图大约4秒钟，单张1K分辨率的图像成本只要0.034美元——算下来一千张图才34美元。对于要做广告素材、电商图、A/B测试这种需要批量生产的活儿，这个价格和速度确实挺诱人。谷歌把它定位成“高吞吐工作流”的首选，专门给那些要一口气甩出成百上千张图的人用。

    从“香蕉”到“香蕉 Lite”，谷歌在搭一个三层货架

    其实 Nano Banana 这条产品线已经迭代好几轮了。最早的 Nano Banana 去年夏天跟着 Gemini 3.1 Flash 一起出来；今年2月又发了 Nano Banana 2，图像更真实；现在再加上一颗 Lite，还有一颗更贵更强的 Pro 专门给专业场景。谷歌现在明摆着是搭了个三层货架：Lite 管速度和成本，2 是“全能主力”，Pro 管精度和4K画质。

    顺带一提，初代 Nano Banana 已经被谷歌自己划进了“legacy（旧版）”行列，官方建议还在用的人直接换成 Lite。这种产品线的重新分类，平时没人注意，但对每一个要付账单的开发者来说，差别可大了。

    和 Lite 同一天来的还有个 Gemini Omni Flash，做视频的，0.1美元一秒。谷歌的算盘很清楚：你先用 Lite 飞快出图，再丢给 Omni Flash 把静态图变成能继续改的视频，一条图像到视频的流水线就串起来了。

    背后是一场和字节的价格肉搏

    别看谷歌发得低调，这步棋直接冲着字节跳动去的。第三方数据一对比就明白：字节的 Seedream 5.0 Lite 单张大概0.035美元、出图要45秒出头；Lite 这边0.034美元、4秒出图。单张差那一美分可以忽略，可一旦调用量上去了，延迟和成本会被成倍放大。文生图这个赛道，价格战是真的打响了。

    有意思的是，尽管外界对“AI 垃圾图”（AI slop）的吐槽没停过，大厂往图像和视频生成里砸的钱一点没少。谷歌特别爱把自家的模型包装成“帮你做广告”的顺手工具。

    谷歌 Nano Banana 2 Lite 图像模型
    谷歌新发布的 Nano Banana 2 Lite 图像生成模型（图源：TechCrunch）

    不过这里头有个拧巴的地方。就在这颗 Lite 上线的同时，谷歌刚跟独立电影厂牌 A24 签了7500万美元的合作，粉丝那边已经骂声一片。好莱坞和 AI 公司的关系越来越紧，创作者社区和普通观众的不安也在跟着涨。

    • 对开发者：4秒出图+极低单价，适合做素材工厂和实时预览
    • 对竞争对手：直接贴着字节 Seedream 打，价格战进入肉搏阶段
    • 对普通人：AI 生图会更便宜，但“AI 味”的内容也会更泛滥

  • Google把AI订阅打到5美元以下，价格战这次真的来了

    Google本周做了一件事，直接把美国市场的AI订阅价格底线往下拽了一大截。AI Plus月费从7.99美元砍到4.99美元，同时把附带的云存储从200GB翻倍到400GB。这件事看起来只是一次普通的降价促销，但放在整个AI行业的竞争格局里看，信号要强烈得多。

    价格战从印度烧到了美国

    事实上，这场价格战在过去一年里已经在印度等新兴市场打得不可开交。OpenAI去年8月在印度推出了ChatGPT Go，月费约4.6美元，而它在美国的标准Plus套餐是20美元，差距悬殊。Google同年12月在印度跟进了同样低于5美元的AI Plus套餐。两家公司在这里的逻辑很直接——用极低的价格先把用户圈进来，再想办法变现。

    现在，同一套逻辑被原封不动地搬到了美国本土。Google这次降价意味着，美国消费者第一次在本土市场上感受到了新兴市场价格战的渗透效应。而这很可能只是开始。

    Google AI Plus订阅界面
    Google AI Plus：月费降至4.99美元，存储翻倍 | 来源：TechCrunch

    为什么说这是AI基础设施商品化的开端

    Goodwater Capital联合创始人Chi-Hua Chien在接受TechCrunch采访时说了一段很有意思的话。他把现在的AI基础设施提供商——OpenAI、Anthropic这类公司——跟Web时代的基础设施公司做了个对比：微软、思科、甲骨文、北电、朗讯、Akamai、Equinix，这些公司曾经风光无限，但如今大多市值平平，有的甚至已经退出历史舞台。

    在每一轮大的技术变革里——从PC到Web再到移动端——基础设施玩家都会被快速商品化。终端用户根本不在乎自己的数据是不是跑在思科的网络设备上，他们只关心一件事：怎么用最便宜的价格把数据传出去。AI基础设施正在走同样的路。

    Chien的判断是：”迟早会来”的那个”迟早”，现在已经到了。Google打这套牌的底气在于它的结构性优势——垂直整合、庞大的分发渠道、把AI捆绑进既有产品线的能力。对一家已经有10亿级用户规模的公司来说，把AI订阅卖到5美元以下，账面上是亏是赚另说，先把竞争对手的定价空间彻底挤压掉，这笔账算得过来。

    Anthropic为什么还没有跟进

    在这轮价格战里，一个值得注意的缺席者是Anthropic。它没有在印度推出本地化定价，也没有在任何市场推出低价入门套餐。这和它的定位有关——Anthropic一直把自己包装成”更安全的AI”，目标客户偏企业端，对价格敏感度相对低一些。

    但问题在于，一旦Google和OpenAI把用户的心理价位锚定在5美元甚至更低，Anthropic还能撑多久不降价？尤其考虑到两家竞争对手都已经在秘密准备IPO，资本市场对增长率和用户规模的看重，会进一步倒逼它们在价格上出手更狠。

    这对普通人意味着什么

    • 短期内，AI订阅服务的性价比会持续提升，消费者是直接的受益者
    • 中长期看，只有具备垂直整合能力和庞大用户基数的大玩家，才能在这场价格战里活下来
    • 独立AI公司——那些没有母公司输血的——会面临越来越大的定价压力，并购或关门的概率在上升
    • 对开发者来说，API调用的价格大概率也会跟着往下走，应用层的创新会因此加速

  • 好莱坞AI电影不再是喂提示词那么简单：翠贝卡电影节上的一场实验

    尽管生成式AI即将革命化电影制作行业的呼声很高，但目前还没有真正能让观众愿意付费观看的AI生成影视项目。大多数AI公司的视频模型只能生成视觉不一致的短视频片段，好莱坞一些大型AI合作项目也突然破裂。但今年翠贝卡电影节上亮相的几部实验性影片，展示了一个不同的可能性。

    不是提示词进、电影出

    生成式AI不太可能独立制作出有吸引力的完整电影，这点行业里很多人都清楚。但翠贝卡电影节上的多部影片展示了人类创作者如何巧妙利用这项技术——不是被它替代，而是把它当工具用。

    由Illuminai Studios制作的动画短片《Roar》更像是AI生成片段的蒙太奇，缺乏连贯性；Asteria Film Co.的《ChikaBOOM!》也缺乏魔法学徒题材作品应有的质感。这两部作品的粗糙感反映了以AI为核心的制作流程中固有的技术局限。

    翠贝卡电影节上的实验表明，AI在电影制作中的角色更可能是”定制化辅助工具”，而非”自动导演”。这个区别很关键。

    DeepMind的《Dear Upstairs Neighbors》是怎么做的

    Dear Upstairs Neighbors 概念图
    《Dear Upstairs Neighbors》概念图，用于训练谷歌Veo和Imagen模型定制版本（图源：Google DeepMind）

    谷歌DeepMind的《Dear Upstairs Neighbors》是这次翠贝卡最值得关注的案例。这部短片由皮克斯资深员工Connie Qin He编剧并执导，与谷歌DeepMind的研究人员合作完成。

    为了给影片赋予独特风格，He邀请了皮克斯美术设计Yingzong Xin，用Photoshop和丙烯颜料在纸上绘制概念图。这些插画的表现主义美学是让影片奇幻故事鲜活起来的关键，但也给DeepMind的工程师带来了独特挑战。

    • DeepMind开发了定制版的Veo和Imagen模型，专门用Xin的概念图训练，确保视觉风格一致
    • 创作团队用Autodesk Maya制作粗动画，再把粗动画输入Veo生成精良场景
    • 整个流程依赖人类创作的艺术，AI只是执行工具，不是创意来源

    OpenAI的Sora关停了，然后呢？

    OpenAI出现在翠贝卡电影节有些出乎意料，因为该公司最近已经决定完全关停Sora。Sora的突然关停导致OpenAI的长篇动画电影《Critterz》无法在今年戛纳电影节亮相。

    看起来OpenAI可能会转向，不再专注于技术的视频应用场景。但生成式AI领域还有其他参与者在开发工具，供创作者用于实现自己的项目。翠贝卡上的其他影片，比如Alice Gu用Sora还原帕利塞德大火场景的《Smoked》，以及Youssef Michraf用OpenAI工具生成写实场景的《Mauvais Soleil》，都展示了创作者在现有工具限制下能做什么。

    看完所有这些影片，一个感觉很清楚：未来不可能出现制片厂靠给生成式AI模型输入提示词就批量产出商业可行项目的情况。这类内容可能不会消失，但不是好莱坞巨头愿意署名的内容。

    更有可能出现的情况是，谷歌这样的大型AI公司和制片厂合作，开发适配特定制作流程的定制模型。而这些工作流程，只有在拥有清晰创意愿景的人类创作者指导下，才能良好运转。