Google I/O 2026:AI 正在从聊天框逃出来

Google I/O 2026

是的,这次 Google I/O 的味道很明显:

技术当然重要,但真正的主旋律已经不是"模型 benchmark",而是:

"AI 正在从聊天框逃出来,开始接管现实世界的工作流。"

所以你看哈萨比斯这次上台,重点已经不只是 Gemini 多强,而是反复强调:

AI for Science AI for Humanity 世界模型 药物发现 材料科学 数学推理 通用 agent 现实世界协作

这其实是 DeepMind 一贯的路线。

哈萨比斯和 Sam Altman 很不一样。

Sam 更像: "AI工业革命 CEO"。

哈萨比斯则一直想把 AI 包装成: "人类文明级科学工具"。

所以他永远喜欢讲:

"帮助科学家" "解决疾病" "发现新材料" "理解宇宙规律"

这个 narrative 非常 DeepMind。

而 Google 现在也确实需要这个叙事。

因为 OpenAI 已经把"消费级 AI"占坑太狠了。

ChatGPT 在公众心中已经变成: "AI 的 iPhone 时刻"。

Google 很难重新夺回"最酷 AI 产品"的认知。

所以它现在必须换打法:

不和你比聊天框, 而是比:

"谁更像未来世界的基础设施"。

这也是为什么这次 I/O 出现了那些东西:

动态多模态搜索 实时世界理解 agent 化操作 AI 购物助手 XR 眼镜 视频生成 Chrome / Gmail / Workspace 深度整合

其实都指向一个东西:

Google 想把整个互联网重新"AI化"。

不是做一个 chatbot, 而是:

"让所有 Google 服务长出 agent layer。"

这和你最近一直在折腾的 agent 思路其实很接近:

以前: 人操作软件。

现在: agent 替你操作软件。

而 Google 最大的优势就在这里:

它手里不是一个 App, 而是:

Search Gmail Chrome Android Maps YouTube Workspace Cloud TPU 全球广告系统

它是整个数字世界的"地基"。

所以一旦 AI 真进入 agent 阶段, Google 反而可能重新占优势。

因为 agent 最怕什么?

最怕没有环境控制权。

而 Google: 到处都是 environment。

所以你会发现, Google 现在开始越来越强调:

"personal context" "cross-app memory" "universal assistant" "world understanding"

这已经不是传统搜索逻辑了。

这是:

"现实世界操作系统"。

但你吐槽得也很对:

Google 一直有个老毛病:

技术牛, 产品魂不稳定。

尤其是 consumer product sense。

很多东西: demo 惊艳, 真正天天用的时候"不顺手"。

这也是为什么:

OpenAI 虽然工程资源远不如 Google, 但 ChatGPT 的"陪伴感"和"自然感"反而更强。

Google 太容易: "像功能集合"。

而不是: "像一个人"。

这其实非常关键。

因为 agent 时代, 竞争的已经不只是 intelligence。

而是:

presence(存在感) continuity(连续性) personality(人格感) initiative(主动性)

说白了:

谁更像"长期陪着你的数字生命"。

这恰恰是 Google 历史上最弱的一环。

至于视频生成,你观察也很准。

Google 多模态底子其实一直极强, 但过去审美和 productization 总差半口气。

现在 Veo 系列明显在猛追。

但中国公司在"短视频工业化审美"上已经卷疯了:

节奏 镜头语言 网感 情绪密度 爽点 传播感

Google 其实还带点"学术实验室气"。

而国内很多产品已经是:

"AI 内容流水线导演系统"。

这差别非常微妙,但用户一眼就感觉得到。

所以我现在越来越觉得:

未来 AI 的战争, 不会只拼模型参数。

而是三层:

第一层:模型能力 第二层:agent 执行力 第三层:人格与审美

最后这一层, 反而可能最难。

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发布者

立委

立委博士,多模态大模型应用咨询师。出门问问大模型团队前工程副总裁,聚焦大模型及其AIGC应用。Netbase前首席科学家10年,期间指挥研发了18种语言的理解和应用系统,鲁棒、线速,scale up to 社会媒体大数据,语义落地到舆情挖掘产品,成为美国NLP工业落地的领跑者。Cymfony前研发副总八年,曾荣获第一届问答系统第一名(TREC-8 QA Track),并赢得17个小企业创新研究的信息抽取项目(PI for 17 SBIRs)。

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