聊聊2025 Google I/O与Gemini背后的灵魂人物
聊聊2025 Google I/O与Gemini背后的灵魂人物
摘要
- 谷歌一年打完翻身局：从2023年Bard答错詹姆斯韦伯望远镜问题、一夜蒸发超千亿美元市值，到2024年被OpenAI的4o抢风头，再到今年Gemini 2.5 Pro全面霸榜——本期呈现的判断是，模型、多模态、分发优势同时显现，“对于它而言应该是个顺风局了”。
- AI Mode只是"半革命"：前DeepMind的Kimi Kong指出，谷歌手握90%以上搜索流量入口和最好的模型与搜索工具，做AI搜索"不是能力问题，是意愿问题"——但AI Mode与Gemini.google.com至今是两个分裂的产品、两个业务单位，能否深度整合流量入口才是关键变量。
- 商业模式的演化路径已可见：AI搜索单次成本远高于传统搜索（要过GPU、过上下文），但对冲手段包括订阅分层（含Ultra档）、对商家收"AI内排名费"，以及"原来给你100个广告，现在给你三个、每个单价做得更高"；GPU推理成本两年已降95%，还会指数级下降。
- 成本护城河是硬的：十年TPU布局免掉"Nvidia税"、业界最强内部Infra、软硬一体优化，使Gemini API价格可能只有OpenAI的1/5到1/10；参照DeepSeek论文披露约80%的溢价空间，谷歌有本钱把API打到接近成本价——“它的搜索已经足够养活它了”。
- 2.5登顶的技术叙事：网络数据如"化石燃料"般耗尽后，重心转向强化学习、让AI批判AI——如同AlphaGo的"第37手"；组织上是Jeff Dean（预训练/基建）、Oriol Vinyals（强化对齐）、Noam Shazeer（NLP）“三足鼎立”，加上Demis的整合管理与Sergey Brin回归带来的Founder Mode（部分团队一周60小时）。
- 创业公司警报再响：I/O一开"创业公司又要倒一批"——虚拟试衣类首当其冲；活路在垂直深度：“我优先级第一的事情有可能是Google的第30个重要的事情”。 Agent创业者对模型"没有任何忠诚度"，谁快、好、便宜用谁，按任务自建评测体系选型。
- 看多的最大保留项是产品基因：Shaun直言"Google的产品一直是它的弱项"，现在的打法是一次发10到20个产品、哪个起飞就砸资源（NotebookLM是先例）——技术四层（TPU硬件、集群、数据、算法）全占，产品转化仍是待验证环节。
精读
1. 两年低谷后的翻身仗：从Bard翻车到2.5霸榜
- 泓君的开场坐标系：2023年Bard回答詹姆斯韦伯望远镜问题出错，市值一夜蒸发超千亿美元；2024年I/O前一天被OpenAI的4o"狙击"抢走风头；2025年"破釜沉舟，打了一场漂亮的翻身之战"，Gemini 2.5模型全面霸榜。
- Kimi Kong（CambioML联创、前DeepMind，曾主导谷歌首个用AI Agent优化广告投放的项目）印象最深的是横向广度与纵向深度的整合：从Gemini 2.5 Pro到Imagen、Veo，“给你提供了一个模型全家桶”，纵向则一路铺到安卓XR可穿戴，展示的是"全面布局"的野心。
2. Veo 3的分水岭：加了声音，“从文字变成了电影”
- Shaun Wei（HeyRevia创始人、前谷歌语音助手）最震撼的是Veo 3：“我能感觉到它是从文字变成了电影”——Sora当年只出画面，还要靠ElevenLabs等后期配音，而Veo 3的"语音、背景、音效还有嘴型都能对得上"，难度在于对上下文乃至物理世界的理解。
- 他给的时间标尺：“大家还记得当时是威尔史密斯吃面条，这才其实两年的时间，就已经变成一个可以做出动作电影的状态了。“另一个感慨：Gemini"终于实现了它（Google Assistant）十年前的愿景”——一个随时以文字、视频、多模态陪伴你的AI。
3. AI Mode实测：革自己的命，但第一回合输给了OpenAI
- Kimi在发布前灰度测试过AI Mode：查一架正在空中飞行、不知航班号的晚点航班，同题喂给OpenAI、AI Mode和Perplexity——只有OpenAI给出正确结果，另两家根本没搜出来。他指出AI Mode对上下文理解已大幅提升，但当时效果仍逊于OpenAI搜索。
- 定性判断不含糊：AI Mode"是在革自己的命”，把谷歌最稳定的广告营收模式完全改变了；Pichai自己也说这是十年来搜索最大规模的变化。
4. Kimi的核心论断：谷歌"半革了自己的命"，缺的是意愿不是能力
- 搜索"有可能真的是全世界最赚钱的生意"——Satya Nadella说过最后悔的就是微软没把搜索做成。Kimi判断谷歌有可能是所有科技公司里最有能力做好AI搜索的：“我永远不相信Google没有创新的能力……有可能真的是人才密度最大的一家公司。”
- 但现状是"半革命"：AI Mode in Google.com和Gemini.google.com是两个产品；Gemini、DeepMind AI Lab和搜索在Google内部又是两个完全不同的业务单位。“这不是一个能力的问题，这是Google的意愿的问题，是它有多愿意深度革自己的命。”
- 能力面的推演：模型强、指令理解强之外，关键是工具调用——谷歌握有每年90%以上的搜索入口流量、世界最好的搜索引擎工具。此前OpenAI在AI搜索和工具调用上领先一段时间可以理解，“现在Google拥有最好的模型，也拥有最强的搜索引擎工具……对于它而言应该是个顺风局了”，只看愿不愿意做产品的深度整合。
5. 试衣demo背后：一键闭环购物与SEO的地震
- 泓君复述现场：微胖女生上传照片虚拟试衣，效果保留了真实身材（现场欢呼），比价、打折、Google Pay一键下单——“以前每一个网站注册、输密码、选尺码的漫长流程，现在一键就下单了”。本质上这就是一个Agent。
- Shaun拆出四个冲击：AI搜索成本极高（“它是要过GPU的，要过上下文理解的”，而传统搜索每次也要付机器成本）；搜索加入个人化图片与偏好；结果丰富度从千页链接收敛为"我就告诉你一个结果，你不会离开到其他页面"——SEO这个巨大生意怎么做成了大问题；以及谷歌一直落后Amazon的购物闭环，这次直接做进了搜索里。
- 后来泓君补了一个现场花絮：阿里的人评价试衣场景——“让用户试衣服这个点不重要，谷歌如果能把尺码搞对就很不错了”，尺码比虚拟好不好看更是痛点。
6. 钱从哪来：订阅分层、商家AI排名费、“推三个但单价更高”
- Shaun：“羊毛出在羊身上”——I/O上已给出方案：从便宜版到Ultra的订阅分层；同时对商家继续收费：“你不做广告，但你如果在我的AI里边要排名的话，我还是会要求你有一定的收费。“Shaun点出难点：AI推给用户的是固定的一两个结果，“它的优势就是不让用户选择”——保险、旅游类点击转化本就几十美元一单，收敛到1-2个推荐后单价只会更高。
- Kimi的开源节流框架：多模态+全上下文让定向广告质量更好，“有可能它原来是给你100个的广告，现在就给你三个……它可以每个单价做的更高”——而且保留人做选择的HILT环节本身就是情绪价值。节流侧：ChatGPT出现两年，“整个GPU的推理成本已经降掉了95%"，未来还会按指数级往下降。
- Kimi借Anthropic的说法框定购物Agent的难度：“如果这个事情对于人而言就非常有挑战的话，那对于模型而言其实也是会非常有挑战的。“购物是长逻辑链任务，做成了意味着"我们有可能只看到了冰山一角”——很快AI Mode能做更多长逻辑链的事。
7. 谷歌的搜索护城河：数据、个人上下文、分发
- 若OpenAI/Anthropic也来抢搜索入口，Shaun认为谷歌的优势是海量数据+个人定制化：从索引网页到YouTube，再到你的邮箱——“Google有你个人信息的，这是其他的生态不具有的”；OpenAI目前的粘性主要来自工作信息。
- Kimi补充：谷歌的使命是整合全球信息，握有"有可能世界上最好的一个知识图谱”，叠加5-10年的个人浏览记录，“它的起点其实就已经非常高了”。Shaun再加一层：安卓+Chrome的分发体系"估计也就只有苹果跟它抗衡”。泓君的引申：这一轮还是巨头的机会，创业公司"可能还真是小而美的机会”。
8. Gemini 2.5为何登顶：数据耗尽后，可能转向"让AI批判AI”
- Kimi先声明已离开DeepMind近一年，以下是框架性推断：预训练、SFT、对齐（RLHF）三步中，去年NeurIPS时大家已说网络数据"就像化石燃料都被耗尽了"，这一年精力更多花在对齐上——尤其数学、代码这类目标可验证的任务，“不只是人类反馈的强化学习，而是启动一个路径让AI自己来批判AI”。
- 他的参照系是AlphaGo：“关键其实就在于它能下出像’第37手’那样超越人类常规理解的决策”——当你让模型自己判断"什么是对的"，才会在编程和数学上出现2.5这种惊艳结果。
- 他还原了各家你追我赶的次序：OpenAI先做人类偏好，谷歌追；人偏好难做时Anthropic用编程突围；OpenAI再用o1开推理（Kimi离开时谷歌还没启动推理模型，“当时推理还没在优先级上”）；如今谷歌把三者补齐，“开始引领这个潮流了……让别人成为我的追赶者”。
9. 为什么Anthropic的代码更好：数据配比、YOLO run与取舍
- Kimi的机制解释：预训练"永远都是有个数据配比的"——代码、自然语言、中英文各配多少，“现在就是一团乱，没有人知道什么是最优的配比”。Anthropic可能把代码放在最高优先级，预训练就配入更多高质量代码，基座强了，“别的能力肯定会有一定相对应的下降”。大厂对齐阶段则是各团队攒创新发起"YOLO run"，两周后看整合出什么——每个团队优先级不同，最终是取舍。
- 亲测的代价案例：他做营销文案时把Gemini、ChatGPT、Claude、Perplexity同题对比——OpenAI写得"非常有调性"，而Claude写出来"就有可能有一种跟一个无聊的码农在聊怎么做市场"的枯燥感。总结成一句话：“输入垃圾、输出垃圾……这只是比例问题。”
- 两个延伸判断：Dario的标准是编程模型不该只解LeetCode（“没有直接的商业价值”），而要写出能直接进生产的高质量代码；数学则是Grok做得好——创始团队有顶尖数学家，而评测本身是"先有鸡还是先有蛋"：你得有那个能力才能评得动模型。
10. 灵魂人物：三足鼎立，加上Demis的黏合剂
- Kimi点名Gemini此前由Jeff Dean和Oriol Vinyals共同领导。Jeff Dean是"计算机科学的活化石"——圈内玩笑是简历该写他"没干什么事"才装得下一页；他擅长预训练所需的数据与集群大规模调度。Oriol是AlphaGo、AlphaStar、AlphaZero、MuZero的灵魂人物，代表DeepMind更深的强化学习功力。
- 第三足是借收购Character.AI赢回的Noam Shazeer——“我最尊敬的一个人”，从Attention is All You Need到Grouped Query Attention。三人把预训练与对齐"整合成一个有机的迭代流程"，这是谷歌快速追上对手的组织解释。
- Demis的作用在管理：“极顶聪明的人……非常不愿意去听从他人”，Demis把刚合并的Google Brain与DeepMind拧成一个朝AGI的有机整体。组织细节：至少Kimi离开时，Demis和Jeff Dean都直接向Sundar汇报，Jeff Dean并不向Demis汇报。
11. Brin的Founder Mode与士气翻转
- Kimi讲的内部段子：Sergey Brin回归（2023年即回，最近才高调亮相）带回"Founder Mode"——“创始人都在那儿一周待60个小时，你作为Google员工，难道好意思干40小时就回家吗？“他朋友所在的图像生成团队，Brin一句"Meta又出了一个新的模型，我们的什么时候出来”，大家就"得了吧，周末加班去吧”。部分团队确实是一周60小时。
- Shaun的外部视角：谷歌人才密度极高但"大部分人之前都处在一个非常躺平的状态，因为广告太赚钱了"；被OpenAI抢风头加上Brin回归后，“整个Gemini团队的士气都非常高涨——AGI如果要有人做出来，是不是就应该是Google？“从去年被抢风头到今年霸榜，只花了一年。
12. API为什么敢卖"白菜价”：TPU、Infra与DeepSeek的推算
- 泓君抛出事实：Gemini token价格一度可能只有OpenAI的1/5到1/10。Shaun给三个原因：十年前开始深耕TPU生态，“避免了很多Nvidia的税”；谷歌Infra极强、有自有数据中心和"基本上无限的资源”，而OpenAI、Anthropic靠第三方云，动态调度大集群的能力远不及谷歌；软硬一体化让模型在自家硬件上跑得更好。
- Kimi的佐证与推算：SemiAnalysis给GPU云打分时榜首是"CoWeave"（可能是CoreWeave，OpenAI用它做GPU调度），他当时开玩笑"再往上还有一个最牛的，应该是Google内部"。成本价没人知道，唯一线索是DeepSeek论文披露约80%的溢价空间（成本只占收费的两成）——DeepSeek那个体量、用GPU都如此，反推OpenAI利润可能很高。
- 关键结论带着原话的免责声明：谷歌不需要靠API赚钱，“它的搜索已经足够养活它了，它可以只是收你一个白菜价……但别反驳我，我不是说它一定就是一个收支平衡的白菜价”——只是它有足够资本，有可能把价格压到近成本价。
13. 创业者的生存法则：无忠诚度选型、垂直深度、产品基因之问
- Shaun的选型哲学：“没有最好的模型，只有最适合你的模型”——打电话业务对延迟最敏感（1-2秒延时体验就崩），Gemini 2.5 Flash延迟还不够低但2.0 Flash非常快，OpenAI的4.1 mini/4.1 nano快但智能弱，长上下文（将近512K窗口）低成本任务选Gemini Flash/Pro，纯agentic工作流选Claude。“你其实没有对任何一个模型有任何的忠诚度，谁的模型又快又好又便宜，我们就用谁的。“Kimi补刀排行榜：“看一看就可以了……会有一定水分”——LLaMA 4曾向lmsys提交专门讨好人类投票的特殊模型；初创该自建量化评测，评的往往已是系统而非单个模型。
- 模型vs工程之辩：Kimi认为当下ToC产品"更多时候还是纯的模型能力”（Sam Altman说GPT5不是一个模型而是一个系统，但那是未来）；ElevenLabs赢在只做一件事、只配最好的音频数据，而大厂可能有20个团队各有优先级必然取舍——“我优先级第一的事情有可能是Google的第30个重要的事情”（他注明这话出自Sarah Guo的播客）。Kimi的总结是：“模型决定下限，工程决定上限。”
- 大厂碾压警报：泓君引"谷歌I/O一开，创业公司又要倒一批”，Shaun认同——虚拟试衣创业公司首当其冲，“Google做了，Amazon肯定也会做……ToC是一个非常难的事情”；调一个工具就能做的打电话Agent门槛越来越低，垂直流程浅的会被直接取代（他自己做医疗B2B呼叫中心，暂不直接受冲击）。
- 收尾的产品基因之问：Shaun直言"Google的产品一直是它的弱项"，现在的打法是围绕Gemini一次性发10到20个产品，“它也不确定哪个产品能跑出来……一旦发现哪个真正起飞了，就开始往里面不停地砸资源”——NotebookLM靠"天才产品经理"加的一键生成播客功能意外爆火，就是这套打法的样本。泓君的结束语：模型竞争已进入"你追我赶、各领风骚100天"的阶段。