即時焦點：谷歌 AI 懟微軟，不一定只靠搜索

作者｜齊健

(資料圖片僅供參考)

編輯｜陳伊凡

頭圖｜谷歌

美國當地時間 5 月 10 日，一年一度的谷歌 I/O 開發者大會如期舉行。一直以來，谷歌在 I/O 大會上都是以先行者的姿態展示最前沿的 AI 技術。但今年這位 AI 巨頭的姿態卻與往昔有些不同了。

雖然本次大會谷歌發布新技術的節奏沒變，推出了 PaLM 2 大模型、Bard 升級版，以及 Gemini 多模態模型。但在外人看來，這些技術似乎少了一些新奇的創意，多了幾分追趕的焦慮。畢竟，在微軟和 OpenAI 掀起來的這波 AI 大模型浪潮里，只要不是先行者，看起來都像是在追著微軟的背影跑。

其實谷歌在 AI 賽道上跑的從來都不慢，近兩年的谷歌 I/O 大會一直沒有離開過 AI，今年大會的 AI 味兒還更濃了些，不僅是 Bard、Workspace 這些微軟已經布局的產品賽道，谷歌還將生成式 AI 融入了安卓。

一直以來，Bing 一直被視為微軟發力大模型的一個入口，是一個幾乎完美的組合。但對谷歌來說，其殺手锏反而不是用戶量更大的搜索，而是安卓系統。生態似乎給了谷歌一道牢固的護城河。不過在 AI 競爭中，這種逐鹿輸贏如何，隨著技術的迭代演變，還需要時間驗證。

搜索并非大模型的唯一底牌，生態的優勢又能讓企業領先多久？

先發優勢對谷歌搜索來說有多重要

微軟把 GPT 能力賦予 Bing 的那一刻，就相當于是在對谷歌宣戰。而谷歌推出 Bard，自然也就是接下了這挑戰書。

本次大會上，發布了 PaLM 2 大模型，這也被業界廣泛認為是對標 GPT-4 的產物。

事實上，2022 年 I/O 大會上展示過的 PaLM 模型參數量已經達到 5400 億，單看參數量比當時 OpenAI 主打的 GPT-3 多 2 倍有余。而今年的進階版—— PaLM 2，更是在數學能力、代碼編寫、邏輯推理、以及多語言能力等方面都有大幅提升。

隨著基礎大模型的升級，谷歌搜索引擎里用到的大型語言模型（LLM）對話機器人 Bard，也進行了一番升級，新增了引用功能，使內容更加準確。還有導出功能，可以將結果一鍵導出到 Gmail 或 Docs 中。

未來，Bard 還將與谷歌的其他應用（Maps、Photos、Messages、Flights、YouTube 等）集成，并開放第三方擴展，可以使用 Adobe Firefly 完成文生圖功能。并結合谷歌最新宣布的 Gemini 多模態模型，提供和 GPT-4 的識圖功能類似的，多模態能力。目前，開發者可以通過谷歌的 PaLM API、Firebase 以及 Colab 訪問 PaLM 2。

從微軟 2023 年一季度財報來看，市調公司 Sensor Tower 的數據顯示，微軟宣布將把 ChatGPT 納入搜索 6 周后，必應的流量飆升了 16%。在微軟最新公布的 2023 年第一季度財報中，微軟搜索和新聞廣告營收同比增長 10%，均超出分析師預期。

雖然 Bing 的流量大幅上漲，但谷歌同期的財報并未顯示搜索業務有明顯下滑。作為已經在搜索引擎市場上占據絕對優勢的谷歌來說，" 打江山易，守江山難 "，谷歌搜索可能并不像 Bing 那樣需要靠 AI 能力搏出位。對于搜索引擎市場的老大來說，需要的是保守和穩定，盡量少出現 Bard 首發時那樣的 " 翻車 " 問題，可能才是現階段保住市場地位的關鍵。

而在搜索引擎領域長久以后的 AI 之爭，也并不急于一時的產品搶先，更多的還是要看 AI 大模型的底層能力，拼的就是 PaLM 和 GPT 誰進化得更快了。

從開發者的角度看，谷歌的大模型對于中小開發者，以及企業用戶更為友好。PaLM 2 包含了 4 個不同參數的模型，包括壁虎（Gecko）、水獺（Otter）、野牛（Bison）和獨角獸（Unicorn），并在特定領域的數據上進行了微調，為企業客戶執行某些任務。

當然，對于企業用戶來說，PaLM 2 模型更易落地，其針對不同場景開發了不同的小模型。目前，谷歌內部已經有超過 70 個產品團隊正在使用 PaLM2 構建產品。I/O 大會上展示了其中的兩款行業模型：安全領域的 Sec-PaLM，聚焦于分析和解釋潛在惡意腳本；醫療領域的 Med-PaLM2，可以通過美國醫學執照考試，甚至還可以從醫學影像中合成患者信息。很快，這兩種模型都將通過谷歌云提供給特定客戶。

從搜索到企業應用，綜合來看，在接下來的 AI 競逐中。谷歌和微軟，孰能爭先，目前還難有定論。

安卓生態能成谷歌 AI 的壁壘嗎？

本次大會的亮點之一是谷歌在安卓上融入了 AI 功能。

谷歌最新公布的 Android 14 中，也融入了兩項 AI 功能：Magic Compose 可以用生成式 AI 幫用戶改寫句子；安卓系統還將具備利用生成式 AI 制作具有 3D 效果的個性化壁紙的能力。

除應用功能以外，谷歌還推出了專為 Android 開發的 AI 編碼機器人 Studio Bot。不僅可以生成代碼、修復 BUG，甚至能夠回答關于安卓應用開發的相關問題。同時支持 Kotlin 和 Java 編程語言，并將直接嵌入到 Android Studio 開發工具的工具欄中。

這或許才是谷歌 AI 最重要的一步棋。

目前 New Bing 和 Bard 都圍繞搜索引擎開放了插件體系，兩家都提到了將和 OpenTable 預訂餐廳，以及 Instacart 訂貨配送的功能相結合，為用戶提供更多可延展的服務。

然而，無論開放多少插件，這種僅可用于搜索引擎的插件功能，存在著一些局限性。

對于用戶和服務商來說，插件的模式能夠實現的功能有限，跨平臺整合能力不足，最后可能導致增加用戶的操作復雜度，或者降低服務商的跨平臺服務能力。就比如說你在攜程可以完成一趟旅行的全部預訂，但如果把訂機票、訂酒店、訂餐廳都拆成 3 個插件，那么操作起來勢必會繁瑣一些。

此外，還可能會遇到插件的開發者生態問題。一方面搜索引擎作為基礎平臺的開放性是否能滿足開發者需求，另一方面還要基于搜索引擎的 AI 平臺定義應用場景，培養開發者。這就在無形中給 AI 生態創造了一個開發門檻。

而對于谷歌來說，在這方面雖然插件生態也是剛剛起步。但谷歌畢竟擁有安卓生態的龐大開發者社群，如果將 AI 能力加成到其中，則能夠更快地建立起一套繁榮的 AI 生態。基于安卓系統的 AI 應用生態體系，可能會先微軟一步為谷歌構筑起生成式 AI 的護城河。

不過也有人認為，AI 大模型未必會形成操作系統級的生態。AI 行業分析師倉劍告訴虎嗅，"AI 大模型可能更像微信、支付寶這種超級 APP，它是一個應用型平臺。"

誠然，在操作系統層面，谷歌具備更強的生態體系，且已經聚攏了一大批優質開發者。但如微信小程序的輕量化應用的崛起，也說明以 " 超級 App" 為入口的插件型應用自有它們的優勢。

首先，插件的開發成本更低。在微信推出一款小程序的成本肯定比在應用商店上架 App 要低得多，現在有的小程序開發價格甚至比一些 H5（網頁）更便宜。其次，小程序在實現單點功能方面更便捷，對于 LLM 來說，如果你不需要復雜的操作，只是用自然語言輸入，即可獲得結果的話，那么確實開發一款復雜應用可能沒有什么必要。

而相較于 App 來說，搜索引擎作為入口的流量紅利，或許也可以在一定程度上覆蓋功能簡單的不足。由此來看，雖然安卓生態可能為谷歌先一步聚攏 AI 開發者人氣，但圍繞搜索引擎的插件之爭，應該也還會在兩大巨頭，甚至未來的更多入局者中持續發酵。