谁能成为中国版的AI Google？

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上周，被谷歌 I/O 发布会“刷屏”了。

各种重磅模型、产品更新、技术演示，还有关于“谷歌又领先了”的讨论，在朋友圈铺天盖地。这些内容，大家已经看得不少，这里也不再多讲。

但如果只盯着功能细节和技术亮点，就很容易陷入局部，忽略背后更深层的动因。

这场发布会看似遥远，并不只是谷歌一家的技术秀场。它更像是一个信号，一面镜子，映照出全球 AI 竞争中一个重要玩家的战略方向。

所以，一周过去了，得用更理性的思维来追问一下：回顾谷歌I/O发布会，以及它的产品和技术路线，到底给中国企业带来了哪些启示和挑战？

还是先说一个词：AI原生（AI-Native）。什么意思呢？

不是说你在产品上加个“AI按钮”就完事了，要从底层架构开始，用AI的思维重新设计整个产品逻辑。

就像盖房子。过去做法先把结构搭起来，再往里面装智能设备；而现在，谷歌已经从地基开始，把 AI 当作整栋建筑的核心支撑。它的产品，必须“长”在 AI 之上。

I/O 发布会核心战略也很清楚：让 AI 像空气一样无处不在；无论是搜索、语音助手、办公套件、安卓系统，还是手机等终端设备，处处必须有 AI 的影子。

这释放了一个信号：

AI 不再是某个模型或应用的事，它必须成为企业整体业务链条中的核心部分，渗透到每一个产品、每一项服务的基因里。

那么问题来了：中国企业要怎么跟上这个趋势？

首先，得有足够强的技术能力。其二，内部协作机制也要够灵活，组织要有变革意识，能打破部门壁垒，才能真正把 AI 思维贯穿到产品研发的各个环节。

当AI嵌入产品之后，下一步的关键是什么？谷歌重点展示了Gemini系列模型，在文本、图像、音频、视频等多个模态下的理解和生成能力。

这预示一个方向：未来通用智能，应该是 AI 能像人一样，通过自然语言感知世界、与人互动。简单来说，三个字：会看、会听、会说 。

对中国的大模型来说，这是挑战，也是机会。

要在真实场景中反应更快、判断更准，才能做出更聪明、更贴近用户的产品。比如：你拿起手机，拍张照片问 AI：“这是什么？”AI能立刻理解并给出答案，这才是未来真正的竞争力。

听起来很爽，但做起来可不容易。

训练、维护一个多模态大模型，需要大量资源、海量高质量数据，还得有一支顶尖的 AI 团队。而在中国，我们在数据合规、伦理治理等方面，还有很多工作要做。

除看得见、听得懂、说得清，谷歌还把 AI 工具升级成了更有自主性的“智能体”。

他们提出的 Agentic AI（智能体）理念，意思是：AI 不能只被动回答问题，还要能主动理解你的意图、规划任务、调用工具，完成一系列复杂操作。

这将是 AI 应用的一次跃迁。比如：你出差，AI 可以自动帮你订机票、选酒店、规划行程，你几乎不用操心。

那我们该怎么应对？

关键在于构建具备“智能体”能力的系统。这不仅要求模型能推理、记忆、调用工具，还要有安全可靠的决策机制。相比简单生成式 AI，这完全是另一个难度层级。

目前，中国在这方面还在起步阶段，核心技术、工程落地都需要持续探索。

再来看谷歌的另一招：生态布局。

从云服务到 AI 平台，再到各类开发者工具，谷歌正在打造一个开放、协作、共创的生态系统。

这也说明一个问题：只有开放，才能做大 AI 这块蛋糕；只有吸引全球开发者参与进来，才能让 AI 真正落地到各行各业。

但我们也要承认，这方面还有差距。谷歌拥有全球最大的开源社区和成熟的开源文化，在技术文档、社区支持、平台稳定性方面已经是行业标杆。

中国企业想在全球范围内吸引开发者，除模型本身要强，还要提供更高水平的工具链，建立更有活力的技术社区。这条路，确实不短。

还有一个趋势值得重视：软硬结合。

谷歌这次在 Pixel 手机、Nest 智能家居设备上的深度整合 AI 能力，释放出一个强烈信号：AI 与硬件的结合，正在迎来爆发期。

对于华为、小米这样本身拥有完整硬件生态的企业来说，是一个重要机会；未来，随着 AI 在智能手机、智能家居、智能汽车等终端设备中的广泛应用，更多创新场景和商业模式将被激活。

但前提是，我们必须在操作系统、芯片、本地计算等环节持续突破，才能真正把AI落地。

所以，我认为谷歌IO大会是对中国AI企业的一次“期中考试”。他的战略意图，描绘了AI的五个方向：

AI要成为底层操作系统、多模态要升级、智能体驱动，让AI自主决策；开发生态，共建技术社区；五，软硬一起，打造端到端的体验，这些既是机会，也是挑战。

不管 AI 技术多先进、产品多炫酷，做企业终究不是为了情怀，而是要解决一个根本问题：AI 能力，到底怎么转化为实实在在的收入？

换句话说，当AI像空气一样无处不在时，谁还能从“空气”里挖出金子来？谷歌在I/O 发布会上，给出了两个非常明确的答案。

第一个答案是：为开发者和企业提供工具平台。

比如 Google Cloud 上的 Vertex AI 平台，把强大的 AI 功能开放出来，让全球企业和开发者都能使用；这样不仅降低了 AI 的使用门槛，也让谷歌成为各行各业 AI 基础设施的重要一环。

它的盈利方式也很直接：通过算力收费、API 调用等方式，持续获得收益。

第二个答案是：通过产品体验升级带动商业转化。

谷歌把 AI 深度集成到搜索、办公、手机等各类产品中，目的很明确：让用户觉得产品更好用了，愿意为高级功能付费，或者接受更多广告展示。

这两条路径说明了一个道理：想让 AI 变成钱，就得一手抓平台建设，一手抓产品落地。

所以，这种平台加产品驱动的双轮模式，对中国大模型公司来说有什么参考项的？

我觉得：第一点是生态为王。

中国大模型公司也要有自己的“地盘”。能不能像谷歌那样，建立一个开放的 AI 平台，吸引大量开发者在上面开发应用。

这不是单纯的技术问题，而是一个要从战略层面去规划的事情。

另一个关键点是：深入具体场景。

光靠提供一些基础 API 接口，很难建立起真正的竞争壁垒；中国企业应该思考的是，如何把 AI 真正融入自己擅长的行业，比如：电商、金融、医疗等领域，提供一套完整的解决方案，而不是简单地“卖技术”。

然后是差异化的竞争。

中国企业很难复制谷歌那种大规模投资模式，但也意味着，有机会在某些细分市场上做出特色；与其追求大而全的通用模型，不如专注于特定场景，找到属于自己的蓝海。

当然，这里也有几个现实问题需要注意。

比如：不要盲目依赖通用模型的API收费模式；高昂的计算成本已经让很多国际公司苦不堪言，如果中国企业也走这条路，会陷入长期亏损的困境。

还有一个老问题：用户的付费习惯。

谷歌可以通过“免费+增值服务”的方式实现盈利，但在中国市场，用户对付费服务的接受度相对较低。因此，如何在免费的基础上探索可持续的商业模式，是一个必须认真思考的问题。

所以，我认为：AI 的商业化，不只是技术问题，更是关于如何构建生态、如何深耕场景、如何创新商业模式的战略命题。

中国公司，可能要找到自己的“商业目标北极星”。

除了搞钱，还有一个关键问题要思考：如何在创造商业价值同时，同步提升自身的核心能力？

谷歌在这方面的布局很典型。

它之所以能持续领先，并不是靠一个模型或者一堆数据，而是建立了一整套完整的体系：从底层芯片（TPU）、海量数据积累、顶尖算法人才，到长期巨额的研发投入，全都打通了。

这种“堆栈式”优势，短时间内很难被中国复制。

那我们呢？芯片目前还不够先进，算力成本高，数据管理还在完善……在这种不对称的竞争环境下，企业必须想清楚一件事：与其追求全面追赶，不如找到适合自己的特色路径。

我想到一个词叫“自主创新”，这是国家也在推的方向。

说白了：不能再一味地追着谷歌、OpenAI这些巨头跑，是时候换个思路了，比如：高效利旧 + 国产替代。

什么意思？

模型不是越大越好，而是越合适越好。与其砸钱训练一个动不动千亿参数的大模型，不如在特定任务上下功夫，让小模型也能干大事。

就像在螺丝壳里盖厂房，只要设计得好，照样能跑得飞起，还能走出一条不一样的路。一句话总结即：小模型玩起来。

然后，国产芯片要用起来。华为昇腾、寒武纪、燧原……这些国产芯片起步晚，性能可能还赶不上英伟达，但我们也不能一直等国外芯片降价或松绑。

关键问题是：我们的模型能不能运行在这些国产芯片上？如果能在上面调优、部署，就有可能逐步建立起一套自主可控的技术体系。

换句话说，我们要两条腿走路：一边用成熟的国外芯片支撑当前业务，一边用国产芯片练手、打磨技术，这样才能避免在关键时刻被“卡脖子”。

当然，光有算力还不够，数据才是真正的金矿 。

谷歌为什么模型更新快、效果好？因为它背后有一整套庞大的互联网生态，形成了一个“数据飞轮”。

什么飞轮？

用户越多、数据越多、数据越多，语料质量越高，模型越聪明，模型越聪明，用户越愿意用，变现能力越强，数据进一步积累......

我们也有很多数据，但问题是：质量不高、标注不规范、整合能力弱。

这就要换个思路来看数据：

不要想着收集全世界的数据，而是聚焦那些高质量、高价值的行业垂直数据。比如：医疗影像、工业质检、城市管理这些领域，结合行业know-how，把数据整理成标准、可复用的高质量数据集，就能形成自己的壁垒。

除了数据，算法层面也要持续优化 ；谷歌在基础研究方面确实领先，既有顶级科学家团队，又有长期研发投入，如果我们还在通用大模型上硬刚，基本没有胜算。

那怎么办？

应该把重点转向行业大模型 ，一边用高质量数据训练轻量级模型，一边探索 AI Agent（智能体）的可能性。

这样，在终端设备上也能运行良好，成本低、速度快、部署灵活，更能解决实际问题。这或许正是中国企业的独特机会。

换句话说：

在算力上，要高效利用现有资源，同时积极采用国产替代方案；数据与算法上，要构建闭环场景，确保数据的有效积累与模型的持续优化；技术方向上，要深耕行业模型，开发轻量化解决方案，探索智能体的应用空间。

一句话总结即：扬长避短，不盲目追求“大而全”，专注“专而精”和“特而强”；只要找准方向，中国 AI 企业完全有可能在全球竞争中，找到属于自己的破局点。

不过，还有一个现实问题摆在眼前：百度、阿里、腾讯、字节……各家优劣势不同，谁会成为中国的“AI Google”？

我认为，这个问题的答案，不在谁能复制谷歌的成功模式，而在如何定义自己的突围方式。

或许，最终胜出的：不是那个最像谷歌的企业，而是综合实力最强、战略清晰、执行最坚定的公司。

你怎么看？


来源：36kr