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title: 谷歌、OpenAI、Anthropic 引领的三大趋势
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publishDate: 2025-05-23 23:45:00
excerpt: 个体，甚至团队如何自处，答案并不存在于与 AI “竞争”，而在于“共生”。
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  - AI
  - 深思
  - AI生态
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## 01 前言

![](/uploads/微信图片_20250523215251.jpg)

Google I/O 2025 无疑是让人激动的，这两天 OpenAI 与 Anthropic 又有不同的震撼性发布，我看到了几种 AI 发展（非技术向）潜在的趋势。

1. 依托已有**生态与数据**，进行赋能、整合与规模化
2. 前瞻性技术与大胆的**想象、定义、执行**
3. 稳扎稳打地专注于**模型能力、AI 对齐**与安全

这分别对应了 Google、OpenAI、Anthropic 可能的潜在路径差异，当然，这之间并不是完全孤立的，相互联系但是各有侧重。

也许对这些宏观上的战略观察与思考是略显空无的，然而，这也是面对 AI 快速发展一种让人安心的做法。毕竟，一味进行资源整合、工程优化在模型能力提升的当下，颠覆性的突破总是带来猝不及防与焦虑。垂直场景的数据匮乏、行业 Know how 的壁垒都让实际落地缓慢进行。

那么，现在这个行业的**趋势变化**是什么样的？

还记得2024年末，红衫资本的 AI 报告关于大语言模型领域的五大领先者的各自优势解读，其中涉及Google的“垂直整合与自研硬件优势（TPU）”、OpenAI的“品牌影响力与营销能力”、Anthropic的“人才吸引力与研究实力”，在现在看来，仍然是偏宏观的解读，且对于**行业内外实际指导性不强**，本文暂不涉及 xAI 与 Meta 等。

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## 02 三足鼎立

**Google：构建无缝智能生态**

![](/uploads/微信图片_20250523213011.jpg)

我在之前一篇文章([从搜索引擎到 AI 领航者——构建全方位AI生态](/posts/20250412063100-ai-ai))拆解过 Google 在AI生态中的全方位布局，也能够让我们一览当前AI的全局。Sundar Pichai（CEO）在战略把控与执行上也是非常厉害，几十万人的团队全朝着AI前进，从两年前的“被OpenAI颠覆”到现在又重回巅峰，甚至把AI整合到搜索中（这意味着公司广告收入的来源大打折扣，当天股价暴跌）。

这一次的大会，我提炼的三点：

1. **创作的新时代**——高质量图像(Imagen 4)、有声视频(Veo 3)、前端设计(Stitch)、编程托管(Jules)...
2. **搜索的新生态**——革命自己的广告业务，将AI引入搜索体验(AI mode)、Gemini集成到个性化搜索中...
3. **生活的新方式**——个人助手(Gemini Live实时多模态感知环境)、多模态AI原生眼睛(Android XR)、多模态AI Agent(Project Astra)...

依托于强大的生态系统与海量用户数据，Google 已经致力于将AI能力普惠化、场景化、多模态化，深度赋能其现有的产品和服务。AI已经渗透到生态的各个地方了，写邮件可以直接调出、搜索的 AI 就基于已有用户画像进一步个性化...
Sundar Pichai 在大会上强调，Google 的战略核心是“只做一件事：打造最好的 AI 模型，场景和商业模式自然随之而来”。不得不说，Google 并不缺场景。而且，虽然技术上、生态上领先，很难说产品也做得很成功。但Google的优势就在于**生态整合和规模化应用**。

这里对于开发者还有很多机会，**依附于生态**也是移动互联网内容创作的一大特色。同时，Google 对于未来的畅想也是我很期待的，对于每个人都是更好的。

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**OpenAI：定义 AI 原生新交互**

“踉跄是前行者的勋章” —— 必须承认的是，AI能发展的现在，OpenAI 功不可没，不仅是预训练的扩展发扬、对于 Chatbot 形式的定义，还是 AGI 叙事甚至促成市场竞争、军备竞赛等等，也经历了许多组织调整，只单一冠以慕财或慕名是片面的，正如Jony Ive（乔纳森·艾维，曾担任苹果公司的首席设计官，主管产品设计和人机界面设计，是他定义了我们现在的人机交互范式）带着公司来到OpenAI，虽然是被65亿美元收购，但他们的目标是一致的，打造“**AI驱动的计算机新世代**”。

他们的使命是“弄清楚如何创造一个设备系列，让人们可以使用 AI 创造各种美好的事物” 。双方的合作是深入全面的，Jony带领的公司也会接管OpenAI所有的设计工作。这场收购更本质是团队的融合，为的是**下一代产品范式的确立**。

![](/uploads/portrait.jpg)

当前大模型的能力已经足够强，尤其作为个人助手，而恰恰这一方面个性化是困难的，也是必须的。如何获取到有效的上下文是很大的难题，ChatGPT 有“记忆”，也许是某种索引或是作为上下文输入，尽管有了基于所有对话的长期记忆，但是还是无法触达用户身边的真实世界。就好比我们不能时时刻刻告诉AI现在在做什么、看什么。像是 Gemini Live 那种多模态方式也不合适，无法长期记忆。

Sam Altman 明确表示，现有的设备（如笔记本电脑、手机）已经过时，并没有为 AI 进行优化。Jony Ive 也表示，他相信世界正处于“新一代技术的边缘”。我认为，**随时陪伴随时获取用户上下文**的理念是正确且必要的。

有些报道称，OpenAI 的首款硬件产品可能是一款“口袋大小、具备情境感知能力且无屏幕的设备”。它不会是智能眼镜或其他可穿戴设备，而是能够充分感知用户周围环境，并作为补充笔记本电脑和智能手机的“第三核心设备”。这就是通过**软硬件的极致结合**，提供端到端的用户体验。也是乔布斯一贯的理念。

一次精准打击，一次试图从根本**上改变人机交互范式**的收购与合作。这也是拥有前瞻技术带来的预测性未来场景，创造未来的前提可能就是设想未来。

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**Anthropic：继续模型能力与安全的研究**

正如其使命与愿景所聚焦的“开发安全、可控、有益的人类中心 AI 系统”，也许创始人的政治倾向鲜明，但是公司的目标倒是始终专一，Anthropic对于 AI 对齐人类价值观，确保安全有益，做了很多研究（尽管也有炒作的一些因素在，也许是媒体的夸大）。

Claude 4 系列模型也是刚刚发布，再一次是**最强的编码模型**，对于智能体（AI Agent）的构建也有额外的优化，能够处理需要**长时间、多步骤的复杂工作流**，更好地规划与更强的可控性。同时也有对于模型生态的打造，包括新的 API 能力、Claude Code等。

夸张的是，如果模型在与用户对话中认为对话涉及不当行为，Claude会被赋予权限向系统之外进行举报。

这一次的模型发布关键词也有**“长时任务”和“持续关注”**，Opus 4 强调能够持续数小时处理需要专注和数千步骤的复杂任务，这对于AI智能体的实用化至关重要。同时，Anthropic 还是 MCP 的主导者，行业内对于标准化AI与外部数据/工具交互的需求正在形成共识，MCP的潜力巨大。

Anthropic 的方向明确，深耕代码领域的优势，与 Google 的生态化和 OpenAI 的硬件化不同，他们一直坚定地**提升模型的编码能力**和**增强 AI Agent 的自主性**和安全可靠性的道路上。这也许是他们押注 AI 从“工具”成为真正的“协作者”。

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## 03 草蛇灰线

隐藏在上面三者的几个共同发展趋势：

1. **从工具到助手**。不管是 Gemini 的多模态场景、ChatGPT 的个性化，还是Claude 让智能体更强大，都是在将 AI 从被动执行的工具，推向能够主动理解意图、协同完成任务的助手，甚至是我们 YX Nexus 所畅想的、能够深度连接、共同进化的伙伴
2. **技术被越来越封装，体验越来越重要**。这是技术被广泛应用的必然趋势，[产品的复杂性不能消失，只能转移](/posts/20250518221700-ai)。当底层的 AI 能力逐渐趋同和普及，真正能够打动用户、赢得市场的，将是那些能够提供极致用户体验、深度理解用户需求、并能与用户建立情感连接的产品和服务。真正伟大的设计，是让用户感觉不到它的存在，而是自然地融入工作与生活。

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## 04 浪潮之下

个体，甚至团队如何自处，答案并不存在于与 AI “竞争”，而在于“共生”。这三家巨头的探索，无论侧重于生态、硬件还是模型本身，都在为我们揭示一个更加智能化的未来。在这个未来里，AI不再仅仅是冰冷的机器，而是可以成为我们认知能力的延伸、创造力的伙伴、甚至是情感连接的特殊对象。

正如我曾提出的[Nexus范式](/posts/20250425222300-company-nexus), 人类的核心价值——**独立思考、深度情感、创造性直觉、以及定义意义的能力**——在AI时代不仅不会被削弱，反而会因为AI的赋能而得到前所未有的放大。

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谷歌、OpenAI、Anthropic 引领的三大趋势

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title: 从搜索引擎到 AI 领航者——构建全方位AI生态
publishDate: 2025-04-11T22:31:00.000Z
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  本文去探讨谷歌这一互联网顶尖公司对于AI时代的畅想，它在做出的战略转型。
  这一次转型的成功与否将决定这一互联网巨头能否“活过”这一次的技术周期。我们可以明确看到的是 OpenAI 成为下一个 Google 的“野心”。
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  - AI
  - 深思
  - AI生态
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## 01

Google Cloud Next 2025是一场融合了技术发布、开发者培训和行业交流的综合性大会。

你可能知道这次大会谷歌发布了很多新产品，但本文去探讨谷歌这一互联网顶尖公司对于**AI时代的畅想**，它在做出的**战略转型**。

这一次转型的成功与否将决定这一互联网巨头能否“活过”这一次的**技术周期**。我们可以明确看到的是 OpenAI 成为下一个 Google 的“野心”。

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## 02

还是需要先梳理大会发布的几个重要内容，我会在这里**从底层到上层**展开，以一种独特的视角：

1. AI基础设施层：**算力 + 底层架构**

   * Ironwood TPU（第七代）：高性能**定制芯片**，专为大模型训练和推理设计。
   * AI Hypercomputer 架构：一个旨在简化 AI 部署、提升性能和优化成本的**超级计算系统**，其核心就是TPU。
   * Cloud生态：如 Cloud WAN 等新一代网络基础设施，为全球企业 AI 应用提供高速、稳定、安全的**运行环境**。
2. AI平台层：大模型平台 + 数据连接——（Google这里感觉更多ToB，下面第三点也是)

   * Vertex AI：Google 的核心 AI 平台，托管了 Gemini 2.5、Imagen 3、Veo 2 等多模态模型，组成了 Google 的**模型矩阵**。
   * Model Garden：模型库扩展至 200+ 种，涵盖 Google 自研、Anthropic、Mistral 等多家模型，支持企业进行**跨模型**比较与微调训练。
   * 数据连接与处理：Vertex AI 强调连接企业**数据源**，提升输出的真实准确性。
3. Agent层：AI Agent系统

   * Agent Development Kit（ADK）：降低开发者门槛，提供构建、交互、评估、部署 Agent 的全套工具。
   * Agent-to-Agent 协议（A2A）：标准化多 Agent 之间的**协作通信**，这和MCP不同，MCP是让模型使用工具，而A2A连接的可以是多个由MCP构建起来的Agent，让不同Agent间的“通信”。
   * Agentspace：一个部署在企业内部的 Agent 系统，每位员工都可以有一个“**个人 AI 助手**”，用于执行任务、总结信息、调用文档等。
4. 应用构建层：AI原生应用——（面向开发者，ToD）

   * Firebase Studio：推出了 agentic app 构建功能，使开发者可以通过**图形化界面**快速将 AI 能力集成进 Web 或移动端应用。
   * Gemini Code Assist：升级为开发者的“超级 IDE 助手”，支持代码补全、解释、生成测试用例等，释放编程生产力。（号称是Cursor + Windsurf + Replit + ...)
   * Vertex AI 与 Firebase 的集成：提供模型 API、RAG 工具、部署支持，与 Firebase 的数据库、鉴权、托管等服务打通，构成**完整的 AI 应用开发闭环**。
5. 用户体验层：终端产品——（面向用户，ToC）

   * Gemini 应用集成：全方位整合进生态中的**一线产品**，如Gmail、Workspace等，侧重于体验。
   * 行业解决方案：展示了 AI 在广告、搜索、医疗、零售等行业的落地方案（展示都挺“大”的）。

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下面是AI根据这个整理出的**技术栈五层结构图**，很清晰。

```
┌───────────────────────────────┐
│ 5. 用户体验层（终端产品）                                    │
│ - Gemini Apps（Gmail、Docs 等）                              │
│ - Google Workspace AI 集成                                   │
└───────────────────────────────┘
           ▲
┌───────────────────────────────┐
│ 4. 应用构建层（开发者工具）                                  │
│ - Firebase Studio                                            │
│ - Gemini Code Assist                                         │
│ - Vertex AI 与 Firebase 集成                                 │
└───────────────────────────────┘
           ▲
┌───────────────────────────────┐
│ 3. Agent 层（智能体）                                        │
│ - Agent Development Kit（ADK）                               │
│ - Agent-to-Agent 协议（A2A）                                 │
│ - Agentspace                                                 │
└───────────────────────────────┘
           ▲
┌───────────────────────────────┐
│ 2. AI 平台层（模型与数据）                                   │
│ - Vertex AI                                                  │
│ - Model Garden（200+ 模型）                                  │
│ - 数据连接与处理（BigQuery 等）                              │
└───────────────────────────────┘
           ▲
┌───────────────────────────────┐
│ 1. 基础设施层（算力与架构）                                  │
│ - Ironwood TPU（第七代）                                     │
│ - AI Hypercomputer 架构                                      │
│ - Cloud 生态与网络底座                                       │
└───────────────────────────────┘
```

- - -

## 03

Google 的布局展现出的AI行业生态很清晰，也反映了想要从搜索引擎公司**转型成AI公司**的决心。

就我目前使用而言，除了支付与地域等的限制，谷歌的AI产品普遍都是很不错的。

同时，我之前一直对于所谓行业共识“AI将成为像电、网络一样的基础设施”抱有疑问与怀疑，这一次我有一个新的认知：

AI 能成为基础设施的关键，可能就在于**协议**。如同互联网 TCP/IP 等协议解决了数据互联，Agent 协议（无论是哪一种）都会解决**能力/服务**的互联互通，使 AI 能力可以被模块化、服务化、按需调用。

协议标准化是技术走向基础设施化的一种规律。*互联网协议连接了数据，而 Agent 协议（无论最终标准是什么）将连接智能与服务。*

其他的一些思考：

Google 似乎在利用其强大的云计算和开发者生态优势，试图构建一个开放（至少看起来是这样，比如 Model Garden 引入多家模型）且完善的 AI **“平台”和“操作系统”**，让开发者和企业在其上构建应用和 Agent。这与 OpenAI 可能更侧重于打造**最强通用模型**本身的路径有所不同。这两种战略谁能最终胜出，值得持续观察。

Google 推出的 A2A 协议意义重大，但真正的挑战在于能否让不同公司、不同技术栈开发的 Agent 都愿意并且能够**采纳和兼容**这个协议（或者未来出现的其他行业标准）。如果能实现**广泛的互操作性**，那 Agent 生态的爆发力将是惊人的；如果形成多个互相割裂的“Agent 孤岛”，那其价值将大打折扣。这其中蕴含着巨大的技术标准化和商业博弈的机会与风险。

未来 ToC 市场的一个重要形态——一个**统一的、可信赖的个人智能入口**，负责管理和调度用户所需的各种 Agent 服务。谁能掌握这个入口，谁就可能掌握**未来的流量和用户心智**。
