剛剛結(jié)束的Google I/O 2026主題演講依舊是信息量爆炸，多到讓外界很難一眼看清這家科技巨頭的核心戰(zhàn)略方向。

Google一直是全球AI廠商對標學習的核心標桿，但本屆大會上Google并未拿出期待中的旗艦頂級大模型，Agent相關(guān)產(chǎn)品也明顯落后于行業(yè)節(jié)奏，屬于補進度的階段，不少國內(nèi)AI從業(yè)者都因此對Google感到失望，好奇這家巨頭到底在戰(zhàn)略上做了怎樣的選擇。

過去兩天，我獲得了和Google核心高層對話的機會，交流對象包括DeepMind首席技術(shù)官Koray Kavukcuoglu、Google首席AI科學家Jeff Dean，以及Google首席執(zhí)行官Sundar Pichai。今天我就基于這些一手信息，拆解Google當下的真實處境。

最終梳理下來，所有問題的根源還是落回了Google和DeepMind的關(guān)系這個老問題上。

Google當前的核心戰(zhàn)略優(yōu)先級

很明顯，現(xiàn)在Google內(nèi)部從上到下達成的最大共識，就是自己是全球唯一真正實現(xiàn)AI全棧布局的公司。在多場交流中，Google高層展現(xiàn)出的自信甚至超過了我原本的高預期，但這也難免讓人聯(lián)想到ChatGPT剛推出時Google的慌亂——當初Google對Bard和整套AI基礎(chǔ)設(shè)施同樣信心滿滿，卻因為過度自信踩了坑。

接下來Google會走出怎樣的劇情，最關(guān)鍵的變量就是資源分配決策。當年Google優(yōu)先把資源砸給Bard，后來才證明把資金和算力傾斜給DeepMind才是正確的選擇。

如今又到了關(guān)鍵的戰(zhàn)略岔路口。既然全棧布局是Google眼中最大的競爭優(yōu)勢，那么基于這個定位的資源分配邏輯就很清晰：Google不會把所有頂尖資源一股腦投給前沿大模型研發(fā)，反而會把重心放在打造「最易用的模型」上。

這個選擇，其實和多年前的戰(zhàn)略邏輯如出一轍。

這么來看，Google的Flash系列模型根本不是折中產(chǎn)物，反而擁有最高的戰(zhàn)略優(yōu)先級，甚至拿到了更多可用算力資源。這個策略，和OpenAI、Anthropic的發(fā)展路徑差異極大。

在I/O主題演講里，有一個沒多少人注意到的演示：Gemini 3.5 Flash在TPU 8i上運行任務(wù)時，吞吐速度快到讓人聯(lián)想到當初只追求速度不計其他的Groq。而目前外界對Google這次新推出模型的體驗評價褒貶不一，其實這正是當前優(yōu)先級排序和資源分配下必然會出現(xiàn)的結(jié)果。

Google做出這個選擇的原因，其實Pichai已經(jīng)講過很多次。Pichai在小范圍交流中提到，目前市場對AI的需求體量極大，還在持續(xù)增長，參考過去互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展規(guī)律就能明白該怎么做：盡快抓住并滿足核心重度用戶之外的海量大眾需求，結(jié)合當下Agent的火熱趨勢，給大眾提供最易用、最適配場景的模型，而非參數(shù)最大能力最強的模型，這就是Google當前最重要的機會，也是最核心的任務(wù)。

那么這個戰(zhàn)略決策，會對未來幾個月AI行業(yè)的競爭格局產(chǎn)生什么影響？

在我看來，Pichai帶領(lǐng)下的Google，很可能會因為這個決策，再次面臨一段時間的輿論壓力。

DeepMind的目標錯位

Koray跟我說，他已經(jīng)連續(xù)三年穿同一件T恤接受我的采訪，我每年的問題也一直沿著DeepMind的技術(shù)路線推進：第一年我問他如何定義原生多模態(tài)，第二年問他多模態(tài)的具體落地方法、Veo為什么能做到這么強的效果，今年我的問題則是，回頭看這條當初不被內(nèi)部共識接受的技術(shù)路線，到底給Google帶來了什么。

作為DeepMind對外最活躍的核心發(fā)言人，Koray認為選擇原生多模態(tài)路線是Google做過最正確的決策之一。已經(jīng)不再登上I/O主舞臺，但在內(nèi)部依舊擁有不小影響力的Jeff Dean也認為，這次大會發(fā)布的Omni意義重大，它真正把Gemini過去積累的多模態(tài)能力落地到了視頻領(lǐng)域。

在DeepMind主導的模型研發(fā)線里，他們對AI智能的定義必須面向未來，不能只在當下已經(jīng)成熟的單一能力比如語言能力上做線性延伸。但至于具體的訓練方法，目前業(yè)內(nèi)還沒有成熟的固定方案，本質(zhì)上只能靠不斷試錯做實驗推進。

而實驗，就必然要占用大量研發(fā)資源。

經(jīng)過多場交流，我能清晰感受到Google和DeepMind之間的戰(zhàn)略張力：Google甚至要求，即便某一種模態(tài)的能力已經(jīng)可以超越其他廠商，也要克制投入，不能把更多資源傾斜過去。

Omni是本屆I/O唯一一個由DeepMind CEO Demis Hassabis親自站臺發(fā)布的模型，但發(fā)布之后外界的體驗反饋并不理想，核心原因就是這次Google率先推出的是Omni Flash輕量化版本。

和Gemini先推出Flash版本的策略邏輯類似，Pichai對Omni的定位是領(lǐng)先現(xiàn)有模型一個代際的全新模型，出于安全負責的考量，才選擇先推出Omni Flash版本。

結(jié)合我們前面說的Google當前的核心戰(zhàn)略來看，這個安排其實又給雙方的矛盾埋下了伏筆。

DeepMind追求的原生多模態(tài)，一開始就是頂著內(nèi)部巨大壓力的非共識技術(shù)賭注；

到了第二階段，因為這條路線誕生了Veo和Nano Banana這樣的成果，內(nèi)部的質(zhì)疑才被打消；

但到了現(xiàn)在第三階段，它的技術(shù)路線屬性已經(jīng)被弱化，反而更多被Google的商業(yè)化需求消化吸收。

Google內(nèi)部的一個思考邏輯也印證了這一點：Google認為原生多模態(tài)現(xiàn)在產(chǎn)生的另一個重要價值，是能幫助自己推進軟硬件結(jié)合的全棧戰(zhàn)略，多模態(tài)能力可以用來加速硬件迭代，AI已經(jīng)進入了這個內(nèi)部自循環(huán)，而非用來支持DeepMind繼續(xù)研發(fā)下一個Nano Banana級別的突破性成果。

DeepMind能研發(fā)出來的最強模型，和當前能給搜索等核心業(yè)務(wù)帶來收入和體驗提升的實用模型，到底哪個對Google更重要？

這個問題像幽靈一樣再次回到Google內(nèi)部，而從當下的情況來看，Google和DeepMind，依然不是一條心。

本文來自微信公眾號“硅星人Pro”，作者：王兆洋，36氪經(jīng)授權(quán)發(fā)布。

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