I/O大会一文速览，新模型不是重点，谷歌要让AI进入一切

Gemini 3.5 Flash：一场针对成本的“闪电战”

如果说Omni是谷歌面向未来的技术储备，那么Gemini 3.5 Flash就是一把直指当下市场痛点的快刀。

官方数据显示，3.5 Flash在几乎所有基准测试中都超越了上一代旗舰模型3.1 Pro，编码能力的进步尤其显著，在衡量现实经济价值的GDP Val基准上实现了“非凡飞跃”。然而，其真正的杀伤力并不在于性能本身。

Pichai在台上给出了一组清晰的对比：3.5 Flash的智能水平已处于前沿，几乎与市面上最好的模型持平，但它的输出速度却是其他前沿模型的四倍。在谷歌内部为Anti Gra vity平台优化后，速度优势甚至被拉大到惊人的12倍。

这种“高性能+高速度”的组合，在谷歌内部直接改变了游戏规则。

速度的背后，是赤裸裸的成本逻辑。Pichai罕见地替企业CIO们算了一笔账：“我听到很多CIO说公司的年度Token预算快用完了。假如他们把80%的工作负载从别家模型切换到3.5 Flash，一年能省下超过10亿美元。”这种用真金白银作为武器的话术，无异于向企业市场直接摊牌：谷歌要走量、要规模、要用性价比来清场。

支撑这种极致性价比的，自然离不开谷歌自研的第八代TPU。这次，谷歌首次采用了双芯片设计（CPU 80和8 I），分别为训练和推理优化架构。更重要的是，通过多机多任务训练框架“Pathways”技术，谷歌将训练任务分布到全球超过100万个TPU上，创建了全球最大的训练集群。Korai透露了一个内部数据：今年3月，谷歌内部每天处理0.5万亿Token，如今这个数字已飙升至每天超过3万亿Token，几乎几周就翻一番。这种内部大规模使用形成的反馈闭环，正是将成本不断压低的核心理由。

生态卡位：从开发者到购物车，全面“包围”

除了模型本身，谷歌今天展示的生态系统打法同样值得深究。

在开发者侧，谷歌发布了Anti Gra vity 2.0，这是一个独立的桌面应用，允许用户编排多个AI智能体并行完成任务：比如一个写网站代码，一个生成品牌素材，另一个负责产品架构。同时推出的命令行界面和SDK，等于给了开发者一套与谷歌自身产品能力相当的智能体工具包。

在安全领域，谷歌展示了一款名为Covenant的工具，它能利用Gemini模型自动查找并直接修补代码漏洞，而不仅仅是发现。这显然瞄准了大型企业对安全自动化日益增长的迫切需求。

但真正能让谷歌流量入口地位继续稳固的，是对搜索和购物体验的彻底改造。

搜索负责人Liz Reid确认，AI Mode模型已升级至3.5 Flash。一组数据佐证了这种AI搜索的势能：AI Overviews月活用户超过25亿，AI Mode推出仅一年月活便突破10亿，搜索查询量在上季度达到了历史最高点。谷歌顺势推出了25年来最大的一次搜索框升级，支持更长的对话式查询和AI驱动的建议系统，并从夏季开始，允许用户创建在后台7×24小时工作的“信息智能体”。

购物场景的野心则更大。谷歌商务负责人Vidhya展示了“Universal Card”智能购物车，它能跨设备、跨商家运作：用户可以在搜索、YouTube、Gmail中随时添加商品，购物车则在后台自动查找优惠、监控降价、提醒补货，甚至能根据用户钱&包里的多张银&行卡，自动计算用哪张卡结算最划算。配合已获得亚马逊、Meta、微软等支持的通用商务协议（UCP）和保障支付的AP2协议，谷歌正在搭建一个让AI智能体安全、高效完成支付的完整商业闭环。

在个人助手层面，全新的Gemini Spark被定位为7×24小时运行在云端的个人AI智能体。一个比较“可怕”的细节是，即使你关掉电脑或手机，它仍在后台继续执行任务。Spark将首先面向可信测试者开放，随后以每月100美元的新Ultra套餐价格推出。

纵观整场发布会，一个核心感受是：谷歌已经不再将AI视为单一的产品竞赛，而是把它变成了一场从芯片到模型、从开发者到消费者、从搜索到购物的全栈战争。用Omni去定义“理解世界”的技术上限，用3.5 Flash去打穿商业化的价格底线，再用搜索、地图、购物、邮件等国民级应用完成场景收割——这套组合拳的背后，是谷歌对自身规模优势的极致利用。

当然，挑战同样清晰。Spark智能体能否跨过用户隐私和信任的门槛？Omni的视频生成能力在开放后能否守住安全边界？这些问题的答案，将最终决定谷歌这盘AI大棋的终局成色。