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Google AI踏空后的追趕
你見過一家公司逆襲得有多勵志?
Google可能就是個例子,AI世界鐵王座被OpenAI、微軟等企業搶走后,它現在想奪回失去的一切。 在Gemini Veo 2成為AI視頻生成的王者后,最近Gemini 2.5 Pro重新拿回LLM世界第一寶座,文生圖和Canvas等一些小產品也接連上線。
今天,Google在“Google Cloud Next 25”上,就端出了很多硬菜,挺讓人驚訝的東西就有幾樣。
模型端:
其中包括將開放Veo 2的API 和 發布新的Gemini 2.0 Flash Live,企業福音。
Veo 2 ,API可調用 Gemini 2.0 Flash Live ,更快的性能 Gemini 2.0 Flash Lite,成本效益更好 Gemini 2.5 Flash Preview Chirp 3產品端:
Lyria 文生音樂模型,已經向部分客戶開放預覽; Veo 2 視頻創作模型,增加新的編輯和視覺效果定制; Imagen 3 圖像生成器,顯著性能升級 Chirp 3 自定義語音,只需 10 秒音頻即可創建自定義語音 第七代Ironwood,為推理時代打造的第一個 TPU芯片,峰值計算能力提高5倍 Deep Research,升級為Gemini 2.5 Pro大模型驅動以上這些產品都將集成到AI 開發平臺 Vertex AI 上,對企業客戶輸出服務。
最重要的是谷歌發布了一個A2A(Agent2Agent)協議,讓不同供應商的AI Agent能夠互相協作。 這個谷歌版MCP,目前已經有Salesforce、SAP等50多家科技公司參與。
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A2A協議是什么? 就是給AI智能體(比如各種自動化的AI程序)制定的“社交協議”。讓不同公司、不同平臺開發的AI能互相發消息、分工合作,哪怕它們原本不認識對方。
核心功能拆解:
1?? 跨平臺聊天:比如公司A的招聘AI,能直接聯系公司B的背景調查AI,不用提前對接系統。就像你用微信能加任何好友聊天。
2?? 長期任務支持:能處理需要幾天才能完成的任務(比如分析整個供應鏈),過程中隨時報告進度,不像現在很多AI只能即時問答。
3?? 多媒體溝通: 不僅能傳文字,還能發視頻/音頻(比如讓AI分析工廠監控視頻時直接傳視頻流)。
4?? 安全保障:用企業級登錄驗證(類似銀行系統的權限控制),防止AI亂聯系不該聯系的對象。
A2A和MCP的區別:
MCP:像是“AI使用工具的說明書”,主要教AI怎么調用各種API(比如訪問數據庫、發郵件) A2A:像是“AI之間的社交軟件”,解決AI們如何組隊干活的問題
同時,谷歌還發布了Agent Develoment 開源ADK,這個工具包的價值: 讓開發者用極簡代碼(100行左右)就能造出Agent:
能通過A2A和其他AI聊天的智能體
能同時使用MCP調用各種工具的智能體
支持文字/語音/視頻多模態的智能體
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大家是不是覺得不知道能干嘛,實際應用場景舉例:
假設某公司要招聘:
簡歷篩選AI(用A2A協議)自動聯系背調公司的AI
背調AI通過MCP調取警方數據庫
所有進度實時同步到HR的智能體看板
發現合適人選后,面試安排AI自動協調雙方時間
關鍵突破點:
以前每個AI都是孤島,現在通過A2A+ADK:
不同廠商的AI能快速組隊
復雜任務可以拆給多個AI完成
企業不用自己從頭開發整套系統
看完了標準層創新,看看谷歌這次發布的重頭戲產品:
一款AI編程產品——firebase.studio 。它就像lovable+cursor+replit+bolt+windsurf 全部合為一體 ,而且是在瀏覽器中免費使用!
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大家可以使用自然語言構建任何應用程序,隨時修改后部署它。
簡單來說: Google把之前的Project IDX開發工具正式并入Firebase,改名叫Firebase Studio。現在你可以在瀏覽器里直接開發全棧應用,重點變化有兩個:
新增功能:
1?? AI輔助建項目: 現在點個按鈕,AI會幫你生成Next.js應用的初始代碼(類似現在流行的大模型生成代碼),但開發者依然能完全控制代碼。
2?? 雙工作模式切換 :你既可以用AI智能模式快速生成內容,也能切回傳統云開發環境(基于虛擬機的云工作空間),兩種模式無縫銜接。
保留的功能: 之前IDX有的全棧模板、安卓模擬器、團隊協作、一鍵部署這些功能全都在,沒被砍掉。
遺憾的是,Firebase Studio一直顯示很火爆,無法體驗。
其實我今天剛在DeepSite上體驗了一把瀏覽器生成并預覽AI程序,鯨哥在輸入框輸入“幫我生成一個貪吃蛇游戲”,左側的代碼就開始自動生成,右側的預覽框就不斷顯示程序生成過程,預計Firebase也是這樣,估計生成的效果更好。
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可以猜測,Firebase這次不是簡單改名,而是把開發工具深度整合到Firebase生態。Firebase原本就有數據庫/認證等后端服務,現在加上瀏覽器里的全棧開發環境,相當于把前后端開發+云服務打包成全家桶。
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另外,一個不太起眼的“換皮膚”產品,其實也很重要。
Google推出了 AI Studio UI 的第一系列更新,包括更清晰的導航、上下文操作和視覺刷新。 接下來將要改進:改進的提示框、模型卡片、歷史記錄、更好的代碼視圖等更多功能。
此前大家吐槽新的2.5 pro模型,在Gemini應用里找不到,非得放到AI Studio這個新空間中。
Google AI Studio 負責人Logan Kilpatrick(前OpenAI 前開發者關系負責人)解釋說: 用戶旅程和目標非常明顯不同,我們正在構建一個平臺,讓開發者能夠最終將 Gemini 建成自己的產品,而不是只用Gemini作為AI日常助手。
目前看,對于企業,Google全力整合 Vertex AI ,輸出云計算和模型服務;
對于開發者,Google全力迭代 AI Studio,提供產品化的AI能力;
對于個人和團隊用戶, Google Workspace則是用AI升級了過往的產品;
技術能力產品都跟了上來,戰略布局也清晰了。
海外博主AshutoshShrivastava認為,Google最終能贏得一切的原因是因為他們擁有一切,他們主導了四個關鍵領域:
應用程序
基礎模型
云和芯片
數據優勢
委實如此,現在Gemini 2.5 Pro在編程能力超過了Claude 3.7 sonnet,OpenRouter 上使用最多的視頻模型是 Veo-2,從落后到趕超,Google用了2年時間。
相比 Meta 在AI時代的掙扎,Google確實更從容一些。“技術工程”的底蘊還在,也能給一些迷途大廠很多啟發。
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