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赢得竞争重要,更重要的是让竞争发生在自己的生态中。
撰文|蓝洞商业 赵卫卫
海尔旗下的一家美国子公司,成为了谷歌云打造自己AI范式的先锋案例。
它的名字叫通用家电(GE Appliances),2016年被海尔集团收购,主营业务就是研发生产家用电器。
如今,通用家电将谷歌的企业级智能体平台(Gemini Enterprise Agent Platform)嵌入到了智能功能制造数据平台中,跟踪生产线、绩效和零件管理。
美国通用家电有多少个智能体呢?谷歌官方说法是:800个。
这可能是目前全球制造业领域公开披露的、规模最大的企业级智能体部署案例,上次这么大数量的部署,还是2025年年底火山引擎与海亮集团合作,3个月打造了600多个场景化智能体,预估年消耗tokens超过500亿。
打造AI标杆案例,带动智能体规模化加速,这是全球云厂商们共同的节奏,智能体越多,tokens消耗越多,客户的AI转型就越成熟。
正如谷歌CEO桑达尔・皮查伊所说,去年,AI行业还热衷于讨论如何建立一个智能体,如今,话题的焦点已经变成了「如何管理数千个智能体」。
谷歌也一样,它着重强化自身云原生企业智能体平台能力,让通用家电用智能体跟700多家供应商沟通和管理,缺货订单占比下降25%;通用家电还做了一个「质量洞察」的智能体,改进产品设计,加速改进流程,结果是实际运营中找到了数百万美元的商业机会。
一直以来,谷歌都是全栈AI闭环的全球标杆,而阿里是国内唯一能跟谷歌对标的互联网巨头。
谷歌与通用家电从2023年开始AI合作,3年后,800个智能体遍地开花。
去年10月,阿里也跟海尔集团开始全面AI合作,吴泳铭和周云杰并肩而站,开展场景+平台+模型+算力的全栈式AI合作,海尔何时能打造出通用家电级别的标杆案例?
故事还在继续。
放在更大的产业视角下看,如今的谷歌不仅打造了标杆客户案例,更是把「敌人」化为了客户,把整个AI产业的竞争,收拢、承载于自家基础设施之上。
模型层面的Anthropic、Meta,芯片层面的英伟达,端侧的苹果手机,它们是谷歌的竞争对手,更是集中在谷歌云上服务众多用户的可选项。
赢得竞争重要,更重要的是让竞争发生在自己的生态中,这可能是谷歌给阿里云上的重要一课。
什么才是谷歌的差异化?
「我们认为人工智能的未来必须是开放的,而另外一些人则想把你禁锢在围墙花园里。」谷歌云CEO托马斯·库利安说。
这话的潜台词,明显是在针对友商微软(Azure)和亚马逊(AWS),友商们都想把模型、数据和智能体绑定在自己的生态中,但谷歌提供了可让企业自主掌控AI架构与数据的一体化解决方案。
作为全球三大国际云厂商,谷歌云全球市占约14%,远低于亚马逊AWS的28%与微软Azure的21%,但AI在加速云业务的转型,谷歌云成为三大公有云厂商中增速最快的一员。
去年第四季度,谷歌云业务营收增速48%,不光是谷歌母公司Alphabet所有业务中增速最快的,更是比一众友商的增速高出至少10%。
谷歌云4月最新最新披露的数据是,客户直接使用API调用自研模型,现在每分钟处理超过160亿tokens,高于上季度的100亿。
阿里云没有披露相关数据,巧合的是,4月初,火山引擎披露豆包大模型日均tokens使用量已突破120万亿,三个月内实现翻倍。按API调用占比八成测算,测算得出豆包大模型每分钟处理约667亿tokens。
当然,谷歌云和火山引擎的tokens计算范围和计算价格不同,但无可否认的是,全球tokens消耗量最高的三家企业,是OpenAI、谷歌和字节跳动。
在最近的谷歌云年度Next 26大会上,「多云、多芯片和多模型」的策略,构成了谷歌云高速增长的核心底座,谷歌再次强化了自己与亚马逊AWS和微软云的差异化叙事:
芯片自由:可以用专为智能体时代设计的自研第八代TPU,也可以选谷歌云率先上线的英伟达Vera Rubin NVL72机架级系统;
模型自由:用户可选Gemini + Anthropic Claude +开源Gemma +任何第三方模型;
数据自由:支持数据留在AWS、Azure或本地等任意位置,无需搬迁即可运行Agent;
治理自由:Agent Identity等一系列产品让企业自己掌控Agent权限、审计和安全。
这意味着智能体时代,谷歌不只是强调自己的模型有多聪明,而是全栈集成系统,从核心的TPU芯片到保证安全防御的智能体管理系统,将技术能力沉淀为标准化基础设施,助力企业AI智能体体系规模化、系统化落地。
值得注意的是:谷歌云正在同时补齐企业Agent市场与高端算力芯片两大短板,正面对标Anthropic与英伟达。
Anthropic占领的企业市场令所有对手羡慕,最新数据显示,Anthropic在企业级Agent市场占有率约40%,而OpenAI占比约为27%,谷歌约为21%,Anthropic的年化收入已突破300亿美元,这助推了Anthropic在私募二级市场的估值突破1万亿美元。
因而,谷歌云拿出通用家电这样的案例推销自己的企业级智能体平台,正是瞄准了Anthropic的优势地位。
而在芯片层,谷歌第八代TPU完成架构拆分,分为训练、推理两大专用产品线,TPU 8t(Sunfish)更擅长处理大规模、计算密集型的训练任务,TPU 8i(Zebrafish)则针对推理场景,尤其是大规模智能体(Agent)交互场景,两款产品均计划于今年正式上线。
黄仁勋越是强调英伟达GPU的核心在于「通用性」,谷歌在芯片上越是追求专业化分工,训练和推理不再是兼顾,而是要在电力等制约因素下,追求不同分工中更高的能效,算力重要,但更重要的是如何有效地使用算力,这是谷歌明确的信号。
当然,谷歌没有直接对比第八代TPU与英伟达芯片的产品的性能,芯片供应链以及开发周期仍然存在着未知数。
阿里距离谷歌有多远?
过去一年,阿里是学习谷歌最深入的一个。
团队上引入海外顶尖AI人才,已是国内科技巨头的共同选择 ,2025年,字节跳动从谷歌DeepMind引入了吴永辉,成为大模型的一号位;腾讯从OpenAI挖来姚顺雨作为首席AI科学家,数月后,腾讯混元Hy3 Preview正式落地,成为核心AI成果之一;阿里也引入了谷歌DeepMind前资深研究员周浩,进入通义实验室直接向阿里云CTO周靖人汇报。
组织上变阵,也是让人才施展的必须。
谷歌把DeepMind与谷歌大脑合并一样,通过组织架构纵向打通,形成统一作战体系。反观国内,腾讯撤销AI Lab,成立AI Infra部、AI Data部、数据计算平台部,阿里则是成立ATH事业群,把所有AI相关业务垂直整合,肩负起MaaS(模型即服务)独立商业化的使命,吴泳铭出任一号位。
在模型上,今年以来原生多模态模型成为各家竞争的高地,字节跳动Seedance 2.0成功在影视行业卷起巨大的热度,而阿里通义千问Qwen3.5,产品路线明显对标谷歌全系大模型,4月份发布的可实时构建和交互的世界模型产品HappyOyster(快乐生蚝),与谷歌的Genie3同属于世界模拟器流派。
模型带动产品能力提升,进而深刻影响市场认知,这是AI进化的主流方向。难点在于,MaaS已是AI产业下半场竞争的核心赛道,如何打造企业级Agent构建和治理的产品?
字节承担这一使命的是火山引擎旗下的火山方舟,而阿里MaaS的核心是百炼平台,基于千问基座模型,平台负责针对各垂直应用场景的模型后训练、开发面向B端的Agent,以及企业交付。此外,钉钉还作为企业级AI原生工作平台下场,它是一款独立应用,更是阿里AI能力在企业工作场景的统一出口。
悟空+百炼,代表着阿里在Agent时代的组织级下注,也是与谷歌Vertex AI+Workspace的正面对标。
在这一方向上,近期阿里云还推出企业级智能体构建平台「JVS Crew」,集成了AI智能助手(Clawbot)与云端独立环境(CloudSpace),企业可以拥有生产级Agent构建能力。
只不过,随着谷歌MaaS战略持续迭代升级,核心从Vertex AI进化成了企业级智能体平台,谷歌更强调开放模型生态+全栈Agent治理,这就给国内同行更多的参考和借鉴意义。
以AI对抗AI安全风险,已成为谷歌MaaS体系下的高优先级战略。
今年以来,Claude 4.6模型发布,更强的AI代码分析能力,显著增强了安全防御的自动化水平,但同时也引发了关于其被用于加速网络攻击的担忧,AI产业的前沿安全命题,不再局限于防范有害内容生成,而是聚焦智能体运行安全,自动识别代码漏洞并输出修复方案。
「要迈向真正自主的企业,让员工能够像团队成员一样独立可靠地行事,企业需要一套可长期维持安全信任体系的底层底座」,皮查伊提到。
虽然人工智能可能会增加安全风险,但谷歌云客户现在可以借助人工智能的力量来保护他们的组织。所以,谷歌发布了一系列用于威胁检测的全新智能体解决方案,包括全新AI应用保护平台(AI-APP)。
AI既是生产力工具,也是安全防御武器,以AI抵御AI衍生风险 ,是未来考验一个云生态的重要能力指标。
亦敌亦友,将是主旋律
回到最初的问题,通用家电已在谷歌云落地部署800个企业级智能体,这意味着什么?
不光是看数量多少,而是这些智能体都完全实现权限可控、流程提效,它是因为谷歌此前多年的合作奠定了信任基础,又在谷歌的安全治理环境下生长出来的,每个智能体都要通过系统注册,所有关键操作均留存密码学级审计日志,而每一个跨智能体协作都有底层系统做流量和权限管控。
但相比这些智能体应用上的推广案例,谷歌这次更隐秘的一个叙事,是它正在把整个AI产业模型中的底座都纳入到客户范围内,无论行业竞争者还是生态合作伙伴。
英伟达芯片是谷歌TPU的竞争者吗?
是的,但谷歌是双轨供给,不光自研TPU,英伟达下一代机架系统NVIDIA Vera Rubin NVL72,将在今年下半年首发在谷歌云系统架构中,将为谷歌云提供顶级高性能算力支撑,而且谷歌云和英伟达联手升级Falcon网络协议,相当于把海量的数据高速公路拓宽,进一步降低企业的成本。
Anthropic、Meta、OpenAI是谷歌Gemini在模型层上的敌人吗?
是的!但Claude模型已深度集成到谷歌云中,它与谷歌的合作,合作算力规模扩容至3.5GW AI算力集群,社交媒体巨头Meta也跟谷歌达成了数十亿美元的协议,租用TPU进行模型训练。谷歌云在为所有英伟达满足不了的客户提供差异化算力选择,把整个基础模型产业的训练底座变成自己的客户。
这相当于谷歌一边卖铲子,一边挖金子,同时又让别人在挖金子的同时买它的铲子。
更不用说苹果的Siri,今年即将发布的苹果新一代Siri,就是基于谷歌Gemini技术构建的。虽然苹果限制谷歌拿到苹果手机的用户数据,数据处理都在苹果服务器上完成,但这意味着,安卓和苹果这对手机终端上多年的竞争者继搜索引擎之后,又在AI能力上成为伙伴。
亦敌亦友,可能是未来AI行业的主旋律。
对于中国云厂商而言,谷歌教会的重要一课就是,你死我活的零和博弈已经是过去式了。AI时代真正的护城河,可能不是模型本身或是技术能力高于对手,而是创立一种更复杂更多维的博弈,不断将行业竞争对手转化为自身生态客户。
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