AI領(lǐng)域的競爭，還沒有到鳴金收兵的時候。

在過去的一周里，從OpenAI以65億美元的價值收購蘋果之前的首席設(shè)計官Jony 在Anthropic上，Ive的AI公司在編程能力方面進(jìn)一步發(fā)布了Claude。 行業(yè)內(nèi)的行動仍然密集。但是，即使在喧囂的更新中，Google I/O開發(fā)者大會仍然是“后勁頭”最大的一次。

在AI圈里，大家還是試著通過今年面貌全新的I/O大會，了解Google乃至整個AI浪潮正在發(fā)生的變化。

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在過去的一年多時間里，Google似乎在生成式AI的競爭中跌跌撞撞。但是今年的I/O大會，不管是Gemini。 全面升級2.5系列，Veo 同步三聲畫的另一個跨代迭代仍然是Project Astra以Geminini正式進(jìn)入真實商品 Live為所有客戶提供服務(wù)，并宣布AI將全面接管搜索“AI Mode”、充滿野心的AI Agent方法滲透到整個產(chǎn)品線中，大家都清楚地發(fā)出一個信號：Google不僅穩(wěn)定了陣地，而且開始在新的競爭階段占據(jù)有利地位。

還有Google I/O之所以引起持續(xù)的討論，不僅僅是因為這些產(chǎn)品本身的實力，更是因為它發(fā)生在一個微妙的“勢能轉(zhuǎn)換”時刻。為什么曾經(jīng)被視為“早起趕晚會”的谷歌，在短時間內(nèi)扭轉(zhuǎn)了局面？

其中一個直接原因就是整個組織的快速響應(yīng)和焦點。一個值得注意的信號是，與去年Google相比， I/O會后交流時坐在鎮(zhèn)上的高管陣容，今年坐在硅星人面前的谷歌高管，各自的“責(zé)任范圍”分工明確，主營業(yè)務(wù)和技術(shù)部門各自負(fù)責(zé)的事項在內(nèi)部已經(jīng)整理得更加清晰。而且這背后更深層次的原因，就是基于Google在AI上一直堅持的全棧思想和長期積累的“老本兒”。

就像Google一樣 CEO Sundar Pichai在與硅星人的交流中提到，TPU的研發(fā)始于近20年前，Waymo的積累也不是一天的工作。這種從芯片、模型、平臺到應(yīng)用的全鏈路控制，以及技術(shù)和公司在低谷時期的持續(xù)投資，使得谷歌能夠快速激發(fā)資源，提高今天整個技術(shù)棧的效率。

這一勢能的扭轉(zhuǎn)，源于對核心業(yè)務(wù)和相應(yīng)技術(shù)在較長時間內(nèi)的深刻理解。谷歌用行動證明了兩件事：

首先，無論AI搜索如何迭代，其基礎(chǔ)仍然離不開傳統(tǒng)搜索業(yè)務(wù)積累的海量數(shù)據(jù)、客戶理解和非常重要的基礎(chǔ)設(shè)施。AI等新的AI體驗 Mode，本質(zhì)上是在現(xiàn)有的搜索結(jié)果上疊加了一層由大型模型驅(qū)動的智能摘要和引導(dǎo)。

其次，無論大模型帶來的“斷代感”有多強，它仍然是AI技術(shù)發(fā)展的一部分。過去，自然語言理解、機器學(xué)習(xí)、知識地圖等的積累。不是一筆勾銷，而是成為新模型快速迭代和性能提升的基石。

搜索業(yè)務(wù)的本質(zhì)是將實驗室中的算法轉(zhuǎn)化為滿足億萬客戶真實需求的產(chǎn)品。Google在這個過程中已經(jīng)走了20多年。從最初的PageRank到后來的搜索，再到BERT對搜索理解的革命性提升，再到今天的Gemini。Google深知如何將前沿算法工程化、實用化，并圍繞其構(gòu)建可持續(xù)的商業(yè)模式。這一經(jīng)驗促使谷歌更好地把握從技術(shù)成熟到現(xiàn)實應(yīng)用的節(jié)奏，在面對大模型的新技術(shù)浪潮時，推動創(chuàng)新飛輪不斷旋轉(zhuǎn)。

Google的回歸巔峰，讓很多AI行業(yè)的人好奇，在接下來的競爭中，誰能與Google這樣的全棧和長期積累能力相匹配。顯然，這樣的企業(yè)從故事開始就需要像谷歌一樣，一直在牌桌上，直到今天。

他們在與Google搜索團(tuán)隊的交流中提到了Page。 Rank技術(shù)最終成為搜索這一有價值的落地應(yīng)用過程，也為今天Google大模型落地過程中的決策帶來了極大的參考。當(dāng)時，百度是另一家在同一時期完成同一搜索過程的公司。

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十幾年前，谷歌和百度的直接競爭以搜索的名義實際上開始了今天AI的開始——搜索是當(dāng)時為數(shù)不多的業(yè)務(wù)，甚至是唯一需要大量算法人才的業(yè)務(wù)。當(dāng)時，AI人才完成了最初的立場和劃分。Geoffrey與百度Google爭奪 在這種邏輯下，Hinton的著名競拍發(fā)生了。之后，百度和Google在AI初期的關(guān)鍵應(yīng)用——機器翻譯方面也進(jìn)行了一場追逐賽。曾經(jīng)，百度不斷發(fā)布機器翻譯論文，表現(xiàn)出與谷歌相當(dāng)甚至超越對方的性能。谷歌內(nèi)部的焦慮最終因為TPU的及時應(yīng)用而減輕，并在百度之前發(fā)布了強大的翻譯服務(wù)。

此后，兩家公司也布局了自動駕駛。

Google旗下的Waymo和百度的Apollo(蘿卜快跑)在自動駕駛領(lǐng)域幾乎是世界上最早、最堅定的玩家，今天也終于成為大規(guī)模落地運營的唯一平臺。就像Sundar一樣 此前Pichai多次強調(diào)，Google仍然選擇繼續(xù)增加對Waymo的投資，即使在自動駕駛行業(yè)面臨諸多質(zhì)疑和普遍被外界看好的階段。

同樣近十年來，百度對Apollo和蘿卜快跑的投入也經(jīng)歷了行業(yè)從瘋狂到理性再到逐步商業(yè)化的完整周期。雙方都深刻理解自動駕駛是AI技術(shù)皇冠上的明珠。它的復(fù)雜性和對安全性的完美要求決定了它必須是一個需要長期主義和持續(xù)投資的“硬核游戲”。無論是Waymo對傳感器整合、模擬測試平臺的持續(xù)投入，還是百度Apollo對車路協(xié)同、L4級自動駕駛的探索，都體現(xiàn)了同樣的技術(shù)戰(zhàn)略思維:即在核心技術(shù)領(lǐng)域布局全棧，以極大的耐心和資源突破技術(shù)難點，最終促進(jìn)技術(shù)成熟和商業(yè)化。

在核心技術(shù)基因和對AI的戰(zhàn)略認(rèn)知上，這些耐人尋味的相似之處，讓人們在今天再次期待百度。

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從類似的起點(搜索)出發(fā)，百度和Google也經(jīng)歷了將算法轉(zhuǎn)換成大規(guī)模應(yīng)用的過程。另外，百度也不只是跟隨者。在AI漫長的發(fā)展過程中，百度幾乎從未缺席過重要節(jié)點:從早期對深度學(xué)習(xí)的投入，到語音和圖像技術(shù)的研發(fā)，再到自動駕駛的十年深度培育，以及近年來對大型模型的全力以赴。在實際產(chǎn)品中，百度對AI技術(shù)重點的演變始終保持敏感，并將源于搜索等業(yè)務(wù)的算法理解和工程經(jīng)驗不斷應(yīng)用。

這一積累，以及在處理大量數(shù)據(jù)、理解客戶意圖方面形成的獨特認(rèn)知，也是百度今天模型后半段的機會。

他說：“我認(rèn)為創(chuàng)新不能被規(guī)劃，你不知道創(chuàng)新何時到來，你所能做的就是創(chuàng)造一個有利于創(chuàng)新的環(huán)境。"百度創(chuàng)始人和CEO，一路親身經(jīng)歷了AI的整個浪潮，李彥宏曾經(jīng)這樣表達(dá)過他對今天技術(shù)的焦慮。這種情況在一定程度上也揭示了百度在AI領(lǐng)域的戰(zhàn)略耐心?！爱?dāng)技術(shù)發(fā)展如此迅速時，你必須繼續(xù)投資，以確保你處于技術(shù)創(chuàng)新的最前沿。為了訓(xùn)練更好、更智能的下一代模型，我們?nèi)匀恍枰^續(xù)投資芯片、數(shù)據(jù)中心和云基礎(chǔ)設(shè)施。”

百度的“四層AI架構(gòu)”包括中國開發(fā)者廣泛使用的萬卡集群云基礎(chǔ)設(shè)施層、飛槳開源框架層、迭代文心大模型層、AI重構(gòu)網(wǎng)頁搜索、百度文庫等網(wǎng)絡(luò)層。

近日，在2025年4月的Create會議上，百度宣布點亮了中國第一個全自主研發(fā)的3萬卡集群，為其大模型訓(xùn)練和推理提供了堅實的計算率基礎(chǔ)。云平臺在AI技術(shù)向?qū)嶋H應(yīng)用和商業(yè)價值轉(zhuǎn)化的過程中起著至關(guān)重要的作用。對于百度來說，百度智能云不僅是其AI技術(shù)輸出的窗口，也是其AI商業(yè)戰(zhàn)略的核心引擎之一。

據(jù)百度2025年第一季度財務(wù)報告顯示，云營收同比增長42%，在AI的推動下，云業(yè)務(wù)相關(guān)的AI貢獻(xiàn)收入增長了三位數(shù)，營業(yè)利潤率也超過了10%。據(jù)統(tǒng)計，目前已有65%的央國企使用百度智能云。

就模型而言，文心大模型正在迅速迭代。文心4.5 從Turbo到深度思考模型X1 Turbo，百度不僅強調(diào)多模態(tài)處理和強大的邏輯推理能力，而且不斷優(yōu)化成本。

文心大模型4.5 Turbo相???4.5，速度更快，價格下降80%，文心大X1模型 與文心X1相比，Turbo在提高性能的同時，價格下降了50%。文心大模型的平均日調(diào)用量超過16.5億，文心一言的用戶數(shù)達(dá)到4.3億。

他說：“我們生活在一個非常激動人心的時代。按照摩爾定律，每18個月，性能就會翻倍，價格就會下降一半。 但是今天，當(dāng)我們討論大型語言模型時， 在最近的百度財報會上，李彥宏說，12個月的推理成本基本上可以降低90%以上。

“回顧過去幾百年的歷史，大多數(shù)創(chuàng)新都與降低成本有關(guān)，而不僅僅是在AI領(lǐng)域或IT行業(yè)。如果成本降低-定比例，生產(chǎn)力也會增加相同的比例，這就是創(chuàng)新的本質(zhì)。今天，創(chuàng)新速度比過去快得多?！?/p>

在生態(tài)建設(shè)方面，這也是百度的想法。千帆大模型平臺在百度智能云中起著關(guān)鍵作用。這個平臺已經(jīng)接入了國內(nèi)外數(shù)百個主流模型，為開發(fā)者提供了大量的模型選擇和極具競爭力的價格?，F(xiàn)在，千帆已經(jīng)幫助客戶調(diào)整了33,000個模型，開發(fā)了77,000個企業(yè)應(yīng)用程序。在中國，它也是第一家適應(yīng)MCP的云制造商。但愿AI能力的共享與調(diào)用可以通過標(biāo)準(zhǔn)化界面進(jìn)行。

2025年一季度，百度智能云以19個中標(biāo)項目和4.5億元的中標(biāo)金額位居通用大型廠商招標(biāo)市場第一。

而且，在一些具體的AI產(chǎn)品理念和落地節(jié)奏上，百度開始表現(xiàn)出更加敏感的嗅覺。智能體（Agent）例如，李彥宏將其視為“AI應(yīng)用最熱門的跑道”。因此，百度推出了通用“超級智能體”產(chǎn)品“心臟”App，以及無代碼生成式應(yīng)用開發(fā)平臺“秒噠”，旨在降低AI應(yīng)用的開發(fā)和使用門檻。

一個有趣的細(xì)節(jié)是，在產(chǎn)品“文小言”的設(shè)計中，百度根據(jù)用戶需求自動選擇最合適的模型來處理特定的任務(wù)。而且基于之前的硅星人和Google Gemini團(tuán)隊的交流，目前Gemini已經(jīng)初步實現(xiàn)了根據(jù)用戶需求自動調(diào)用同一模型的不同能力，更長期的目標(biāo)是自動選擇不同的模型。這在一定程度上反映了百度在特定應(yīng)用領(lǐng)域?qū)τ脩趔w驗和技術(shù)結(jié)合的早期思考，甚至有點像當(dāng)時機器翻譯的意思。

但是在自動駕駛領(lǐng)域，“蘿卜快跑”已經(jīng)開始向國際市場發(fā)展，百度宣布與迪拜道路交通局(RTA)與阿聯(lián)酋的Autogo公司達(dá)成戰(zhàn)略合作，計劃在迪拜和阿布扎比提供無人出行服務(wù)。它的第六代無人車價格僅為谷歌Waymo車型的七分之一。另外，百度Apollo發(fā)布了世界上第一款L4級端到端自動駕駛大型Apollo ADFM，還開始探索下一個技術(shù)節(jié)點。

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如今AI正逐步從單一模型炫耀技能，走向更深層次的生態(tài)建設(shè)和價值落地。簡單的聊天機器人（Chatbot）雖然形式在早期吸引了大量的關(guān)注，但在用戶保留和商業(yè)模式可持續(xù)性方面已經(jīng)表現(xiàn)出局限性，缺乏強大的應(yīng)用領(lǐng)域和分銷渠道模式，其“后勁”可能不足。相比之下，那些致力于構(gòu)建“全棧服務(wù)”的企業(yè)，展現(xiàn)出更強的韌性和發(fā)展?jié)摿?。從Google開始 I/O展示的全面AI重構(gòu)應(yīng)用“全家桶”，同時在百度四層結(jié)構(gòu)中綻放——尤其是在應(yīng)用端，老樹開出了AI的新花，百度圖書館的AI月活用戶達(dá)到9700萬，百度網(wǎng)盤月活用戶超過2億，AI月活用戶超過8000萬，日均存儲文件超過10億。

在AI技術(shù)發(fā)展的歷史長河中，看看今天的競爭，就會發(fā)現(xiàn)它一直是一個接一個，取代領(lǐng)先的過程。最后考驗的是耐力和遠(yuǎn)見，以及各種“堅持”的積累。百度和谷歌一直對技術(shù)“偏執(zhí)”，在ChatGPT帶來FOMO的一段時間里沒有得到足夠的外界認(rèn)可。如今，當(dāng)所有人都意識到長期技術(shù)積累、全棧戰(zhàn)略布局和長期堅持核心業(yè)務(wù)的重要性時，那些最近積累最深的技術(shù)。最深刻的了解企業(yè)的潛力終于被重新看到了。

本文來自微信公眾號“硅星人Pro”，作者：玄寧，36氪經(jīng)授權(quán)發(fā)布。

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