为什么Google这样做？

Apple支持与Google的合作，考虑使用Gemini支持修订后的Siri。彭博新闻报（Bloomberg News）报道说，预期的Siri升级（目前定于2026年发行）可以以Google的Gemini Chatbot提升的自定义LLM的形式启动。这是苹果公司的最新转会探讨了几个月中的外部合作伙伴关系。当实现潜在的“世纪婚姻”时，它不仅是双子座技术实力的象征，它是该行业中最高认可的技术力量，而且是一个里程碑，其中其影响力在途中水平扩展到了数百万的iPhone用户。这将为Google AI的技术打开一个未标记的广泛应用程序和数据反馈循环，并为将来的CommercialG权限和订阅服务打开了新的门。试想一下，如果Google可以将双子座的功能连接到两个主要的Android和iOS生态系统，它会迅速根据用户规模缩小OpenAI Chatgpt差距。对于苹果，Google合作可以继续建立良好的搜索业务关系，这使iOS生态系统能够首次访问大型模型，并为Quanda IOS用户提供最先进的技术带来的经验和生态革命。一年多以前，当听到苹果与许多大型供应商交谈时，Openai是当时最有可能是苹果客户的聚会。由于Google模型的平均功能和负面因素（例如满足组装失败）在苹果眼中绝不是首选。一年多后，为什么Google再次在Apple上闻名？ 01的最重要原因是，Gemini在去年取得了巨大的发展，其性能和用户数量大大增加。在LLM竞技场，Gemini在许多排名中处于第一个梯队。尤其是在多模态方面，作为本地多模型，双子座始终是最佳性能模型。如果苹果的辅助口粮意图仍处于“谣言”阶段，然后双子座在用户增长方面的表现是一个真正的“硬数据反击”。根据最新的A16Z报告，Gemini以惊人的速度获得了Chatgpt。第二是Google在网站上的流量排名，其网站吸引了约12％的Chatgpt流量。在移动设备上，空间很狭窄：近一半活跃的ChatGpt用户的双子座。更明显的是增长数据。双子座的增长非常陡峭，网站访问从2月的2.84亿次增长到7月的7亿，而Chatgpt的访问量为57.2亿。 Google在前50个站点上还有其他三个工具：AI Studio（第10号），NotesbookLM（第13号）和Google Labs（第39号）。 2025年7月，双子座每月有4.5亿个活跃用户，而5月份的4亿用户则大幅增加。双子座还对能够编程和AI IQ列表的顶级试验进行了排名。 Gemini 2.5 Pro在AI中排名最高的智商，智商为137。此结果表明GEmini的能力2.5 Pro进行复杂的活动，例如逻辑推理，抽象思维和认识该模式，与人类社会顶部的某些人相提并论。这不再是模仿和重复的计划，而是表明解决人类智慧的一定程度问题。编写代码和理解多模式也受到广泛赞扬。从技术分析到用户的实际采用，双子座已经证明了其领导能力是新一代的AI基础架构，以及IT和Openai Chatgpt之间的差距已经较小。除了模型的大型领域外，双子座还加速了其在Chatgpt中的逮捕，Google正在采用其产品和技术，这些技术和技术将AI应用程序的各种轨道完全改变为“完整的火灾范围”。 02年8月2日，AI传记圈突然扭转了一个神秘的模型 - “ Nano Banana”。起初，没有人知道该产品是此代码的独特名称的背后E Major AI竞技场扩大了每个人的眼睛。直到Google透露答案：Nano Banana是Gemini 2.5 Flash图像的代码名称。新推出的图像一代纳米香蕉模型正在迅速在现场图片圈中宣传“流行鸡”。纳米香蕉与其主要竞争对手的形成鲜明对比，图像生成的出色质量，细节控制和用户友好操作的界面。与传统的图像生成工具不同，纳米香蕉对视觉逻辑有深刻的了解。这不再对简单的“绘图”感到满意，而是会理解图像的空间关系和对象，并在维护逻辑Yetgkakapare -sa的同时完整的复杂编辑任务。其生成的图像的忠诚度，风格的差异以及理解不受惩罚的复杂词的能力，许多用户将其描述为“疯狂”，这就是为什么它可以传播病毒。 Nano的最大成功香蕉在于提高其自然理解语言的能力。用户可以描述当天的变化 - 到一天的语言，模型可以准确理解和执行复杂的图像编辑任务。这种联系中的创新想法使图像编辑可以从每个人都可以掌握的阳光日-Day工具的专业实践变化。 Nano Banana不仅可以有效地解决用户使用AI的图像生成工具时遇到的疼痛点，而且MIT还包括对Gemini Image编辑的编辑，该编辑直接提供了对现有图像进行复杂的操作和更改，从而大大提高了用户流量的效率。 Nano Banana的成功不仅是模型的成功，而且是用户GoogleTX在产品集成方面的经验。在视频生成领域，Google还显示出主要的力量。最新的视频模型AI VEO3在视频中变成了视频的视频领域的“国王”一代。它最大的变化在于同时产生的高保真视频和音频，包括对话，声音效果和周围声音的完美结合。 VEO 3通常通过该行业进行了高度评估，他们认为它已经从实验工具变为可以与专业劳动过程结合的实用工具进行了变化。实际上，越来越多的内容创建者开始在其工作流程中包括veo 3，以快速原型制作和创造性验证。 VEO3生成的视频的内容非常现实，平稳和创造力，其质量达到了足以推翻传统视频制作过程的水平。 VEO3的出现无疑带来了革命性的影响力和无限的创意电影和电视可能性，广告和数字内容行业的创造力。 VEO3大大改善了其关键指标，例如视频长度，分辨率和一致性的维护以及井 - 在音频和视频开发中表现出色，目前很难与该行业相匹配。同时，纳米香蕉和VEO3工作流程相互帮助。 VEO 3已记录在Google照片中，进一步开发了Google Platform强度，并大大改善了原始的照片对视频功能。 Google说，该功能现在可以用来“将静态图像转换为高质量的短片”。更多的里程碑，DeepMind的Genie3已成为世界模型的新基准。作为具有720p分辨率的通用世界模型，Genie3可以通过文本产生和模仿交互式3D虚拟环境。差异及其沉浸率尚未发生。环境将对用户操作做出响应，还可以输入新的信号以更改3D环境。可以从各种输入（例如图像，文本，视频等）中指出，并通过与物理定律进行交互式“世界”。 Genie 3与创建V有很大关系不规则的世界。它为更一般的AI代理商的实践打开了新的可能性 - 这将创造出具有不同风格的“来自稀薄空气”的无尽训练环境。这不仅是AI在理解，猜测和创造复杂世界方面的重大飞跃，而且还提供了未来虚拟现实，游戏开发甚至一般人工智能（AGI）的无尽可能性，这为开发更智能和更具交互性数字通用的发展奠定了基础。 03看到Google正在被利用，即使Musk必须再次呼吸，Google将领导AI时期。他在今年8月发推文，根据Compu的最大能力和数据优势，这是AI行业中最有可能成为领导者的公司。马斯克的观点似乎为Google如何完成AI反击 - 计算能力提供了一个基本思考的框架。数据是确定AI公司是否可以Develo的基本要求从长远来看，P迅速。 Google当时是10年前，它开始研究和开发计算芯片TPU，该芯片TPU专为AI活动而设计。经过10年的持续重复和发展，Google的TPU已成为世界上最先进的AI芯片。由于它是专门用于AI计算的，因此能源消耗的效率高于NVIDIA GPU。此外，Google的TPU群集是最大的AI芯片，除了NVIDIA的GPU外，还可以大规模地部署并进行大规模培训。此外，在随后的迭代中，可以根据其业务和开发AI行业的最新趋势来更新Google累积的AI芯片设计功能，这可以完全确保Google不会在未来计算机中的计算焦虑过程中。当NVIDIA GPU的最高性能不足时，所有技术制造商都抢走了EN OpenAI到处建立了新的数据中心，以减轻其电源计算的渴望并寻找更多的电源，Google TPU群集提供的计算功率不仅可以达到过多的计算能力的能力。根据Iban Media Reportsg Country的说法，9月3日，Google正在与一些小型云供应商合作，开始销售TPU计算能力，该计算能力仅用于其自身使用第三方。相比之下，马斯克还试图自己开发AI超级计算机芯片，但是经过多年的尝试失败，他不得不投降研发，并使用Nvidia的GPU作为AI计算能力的基础架构。这样，将来，与Google相比，与Google相比，计算能力的成本，效率和自主权将是一个劣势。 Google 10年前从AI硬件布局开始，是时候获得了。为了满足越来越多的双子座用户带来的大规模推理需求，我们应该在同时，不断更新大型模型的功能，并支持视频模型和传记模型的推理，研究和开发。如果Google没有稳固的计算能力基础，那是完全不可能的。像面条商店一样，如果您的面粉供应过分取决于市场上非常受欢迎的第三方供应商的供应，那么很难想象它将继续推出新类别，甚至开放新的分支机构。 Google计算的优势在于，它可以同时攻击许多方面，不断抓住其模型功能，并将发展新模型的基本保证。除了计算其功率的优势外，Google AI业务中的另一个无底护城河是其数据的好处。在搜索现场中，几年的主要位置将使Google能够积累大量和重要的用户数据。作为世界上最大的视频平台YouTube公司的父母，它可以达到世界上最大的多模式数据。可以说，多年来，Google一直在发展的传统业务为AI期间推广的不幸和不愉快的金矿数据提供了不幸和不愉快的金矿数据。这可以解释为什么Google是最新努力，但在多模式AI场比赛中取得了最重要的结果。除了用于培训AI模型的数据外，Google Chrome和Android生态系统还将及时帮助Google在最广泛的C端市场中使用AI的功能。大量用户在Deep Useis Googlesa中生成的数据一步，我们可以优化自己的AI服务体验，并使用用户找到疼痛使用点，提供基础，以便在开发未来的模型中，我们可以做出更多的目标，优化和操作选项。 Nano Banana的成功部分是Google可以减轻用户需求以及在模型级别上的生产设计的最新示例。如果Google可以继续满足用户在将来使用AI和通过其自己的AI服务的过程中显示的需求，我相信Google肯定会找到与其他公司不同的路径，并且可以更好地为大多数用户提供AI的功能。对于Appe来说，选择Google作为其AI服务提供商也是一个非常重要的考虑因素。毕竟，Google现在拥有为设备侧面Apple用户基础附近的客户提供AI服务的经验。除了Google具有的两个主要好处，算法和计算能力外，Google的反击也不会与近年来积累的人才优势分开。虽然硅谷中AI的才华的竞争进入了白热阶段，但Google持有大量的资本和丰富的用户数据，毫无疑问，对人才的吸引力毫无疑问。人才为AI业务发展带来的最重要因素是算法变化。 Res的经验近年来积累的AI才能及其吸引力 - 它进入新的才华一直是该行业智慧的才能。例如，蒂姆·布鲁克斯（Tim Brooks）领导团队在Openai建立Sora，并于2024年10月加入Google制作新世界模型。发布的Genie 3是他们团队的最新作品。为了争取在硅谷争夺AI人才的战斗，Google的年薪为2000万美元，以避免失去主要才能。除了令人惊讶的薪水外，Google的最高才能的吸引力还可以提供计算和行业数据保证的最佳力量，以帮助领先的人才取得最大的影响力。在组织管理的层面上，Google继续优化以系统地增强人才战斗的有效性。 Mattappose将两家研究机构与Google结合在一起，并将Google Brain作为AI方法的中心去年，最初更倾向于科学机构的DeepMind已成为制造AI应用程序的创新工厂。去年10月，在双子座的纽带之后，Google包括Google DeepMind上的双子座应用团队；同时，它将助手设备的侧面与平台设备相结合。前者确保“应用团队成为模型的直接客户”，并更快地评论和数据流；后者允许最终功能（Android/芯片/硬件）包含“ AI本地推理和协作”。 2025年，移动用户从助手转移到双子座，使体验更多，数据和增长目标AY在坐标系中统一。作为近年来纸张产量最高的组织，Google已更改了AI纸出版物的标准，以应对AI行业的竞争。如果将论文的结果评估为给Google具有竞争优势，则该论文可以被Google隐藏，避免Disclo肯定的科学研究结果，例如变压器和再次为竞争对手制作婚礼服。也许将来，Google在公开场合发表的AI论文越来越少，但是具有良好和创新基因（例如纳米香蕉）的AI产品将大量出现。作为一家在过去20年中投资AI领域最大的技术公司，促进了人工智能的最大发展，并且拥有最丰富的现金流，Google IS INT将逐渐成为AI改革的基准，在AI-FIRST之后，主要的技术公司更加关注和期望。该内容是该集合的免费视角，并不代表Huxiu的位置。未经许可，不允许复制。有关同意书，请联系[email protected]返回Sohu以查看更多信息