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整理 | 屠敏
出品 | CSDN(ID:CSDNnews)
初夏刚至,国外科技圈便进入了一年一度的开发者大会密集期。
相比微软 Bulid、苹果 WWDC,今年 Google I/O 来得更早一些,于北京时间 5 月 20 日凌晨 1 点率先开场。
但和很多人印象里的 Google I/O 不同,今年 Keynote 上,几乎没有看到全球第一大移动操作系统 Android 的身影,整场发布会的关键词几乎都围绕「模型」、「编程」、「智能体」、「搜索」展开。
对于开发者而言,今年 I/O 更像是一场关于“AI 入口之争”的观察窗口;而对于普通用户来说,它则关系到未来几年里,我们每天使用手机、搜索信息、处理工作乃至与互联网交互的方式,会被 AI 改造成什么样。
而 Google 这次给出的答案,也明显比往年更激进一些。
如果说这次最新发布的 Gemini Omni Flash、Gemini 3.5 Flash 模型只是“前菜”,那么变化最大的,无疑是那个几乎所有人每天都会打开无数次的 Google 搜索框——它正在迎来 Google 25 年以来最大的一次 AI 化改版。
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Google“AI First”的十年,已进入规模化落地期
回看 2016 年,当 Google CEO Sundar Pichai(皮查伊)第一次提出“AI First”战略时,外界对于今天的大模型、生成式 AI 乃至 AI Agent 时代,还几乎没有明确概念。
彼时,Google 已经开始要求公司从自研芯片、基础设施,到搜索、YouTube、Android 等核心产品,全面按照“AI First”的逻辑重新搭建。
如今十年过去,这场曾经被视为长期战略的 AI 转型,正在 Google 身上进入集中兑现阶段。
在 Google I/O 2026 Keynote 开场演讲中,皮查伊回想当年 Google 之所以全面转向 AI,并不只是一次技术路线调整,更因为团队坚信,AI 会成为推动 Google 长期使命的核心能力——它不仅会改变信息获取方式,也会大规模范围内改善人们生活。
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皮查伊坦言,过去一年,是 Google AI 能力全面提速的一年,也是整个行业变化最快的一年。相比前几年还在不断向外界展示模型能力,如今的 Google,更希望证明另一件事:AI 如何真正进入数十亿用户每天使用的产品。
其表示,Token 已经成为衡量 AI 使用规模的重要指标。作为模型处理数据的基本单位,每一个 Token 的背后,其实都代表着一个正在被 AI 解决的问题。两年前,Google 各平台每月处理的 Token 数量约为 9.7 万亿;到了去年 I/O 大会,这一数字增长至约 480 万亿;而如今,这个数字已经再次暴涨 7 倍,达到每月 3.2 千万亿(Quadrillion)。
「这并不是单纯的“数字游戏”,而是真实行业需求爆发的体现」,皮查伊指出,目前已经有超过 850 万名开发者基于 Google 模型构建应用;过去 12 个月中,Google 模型 API 每分钟处理约 190 亿个 Token;同时,还有超过 375 家企业客户,各自累计处理超过 1 万亿个 Token。
而这些能力,也正在迅速反馈到 Google 自身的产品体系中。
于是,在发布会现场,皮查伊也“疯狂”晒出各项产品的数据佐证「Google 如何用过去十年的时间,将 AI 基础设施、模型研发与产品体系真正整合成下一代用户体验之中的」:
目前 Google 已拥有 15 款月活用户超过 10 亿的产品,其中 5 款产品用户规模甚至超过 30 亿。而 Gemini,正在成为推动这些产品增长与用户活跃度提升的核心驱动力。
搜索仍然是 Google AI 战略最关键的落地场景。作为 Google Search 历史上的一次大升级,在短短一年内,AI Overviews 月活跃用户已超过 25 亿。
Gemini 应用本身的增长也相当迅猛。去年 I/O 大会期间,Gemini 月活用户约为 4 亿;而现在,这一数字已经突破 9 亿,一年时间翻了一倍以上,每日请求量也增长超过 7 倍。截至目前,用户已通过 Gemini 生成超过 500 亿张图片,而包括个性化智能在内的新能力,也开始让模型输出变得更加贴近用户自身需求。
除了 Gemini 独立应用,Google 也在把对话式 AI 深度整合进旗下核心产品。例如 Google Maps 即将迎来近十年来最大一次 AI 升级,新增的 “Ask Maps” 功能,可以理解用户更复杂、更长上下文的自然语言查询;同时,Google 也将发布“Ask YouTube”功能,用户只需描述需求,系统便会自动生成内容概览、实用建议以及相关视频推荐。目前,该功能已经开启测试,预计今年夏天率先在美国上线。
针对语音交互需求,Google 推出了“Docs Live”新功能。皮查伊表示,以往使用 Gemini 创建文档需输入精准提示词,而 Docs Live 允许用户随口说出想法,Gemini 即可完成文档创建。该功能将于今年夏天面向 Pro 和 Ultra 订阅用户推出,同款语音功能也将同步引入 Gmail 和 Google Keep。
皮查伊表示,这些大规模的 AI 创新落地,离不开基础设施的巨额投入。他披露,2022 年 Google 年度资本支出为 310 亿美元,而今年预计将达到 1800 亿至 1900 亿美元,是 2022 年的约六倍。
在这之中,定制芯片是基础设施投资的核心。皮查伊回顾道,十年前 Google 在 I/O 大会发布首款商用张量处理器(TPU),改变了整个行业的 AI 构建方式;近期在 Cloud Next 大会上,Google 又推出,首次采用双芯片方案,分别针对训练和推理优化。其中,训练专用芯片的原始算力接近上一代的三倍,借助 JAX 和 Pathways 技术,训练任务可跨多个站点分布,全球扩展至超 100 万个 TPU,让大型模型训练周期从数月缩短至数周;推理专用芯片则大幅提升速度,Flash 模型在该芯片上运行时,Token 处理速度接近每秒 150 个,且能效更高,每瓦性能提升多达两倍。
随后,皮查伊分享了本次 I/O 的核心亮点——围绕模型、编程与智能体,Google 开始集中公布今年最重要的一批 AI 更新。
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AI 开发者计划已开放申请,免费领100小时云算力券
支持主流 AI 框架与模型部署
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Gemini Omni 登场:输入一切,生成一切
“我们如今已经拥有能够进行规划并执行任务的智能体,而通用人工智能(AGI)也被认为距离我们仅有几年之遥”,Google DeepMind 负责人哈萨比斯(Demis Hassabis)在分享 Google 大模型最新进展时预测道。
紧接着,他正式发布了 Google 最新的多模态模型——Gemini Omni。
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这款模型能够根据任意输入(包括视频)生成任何内容。简单来说,基于 Gemini Omni,你可以将图像、音频、视频和文本组合输入,并生成基于 Gemini 真实世界知识的高质量视频内容。
比如只用一个“Make the sculpture out of bubbles.”Prompt,就可以得到一个逼真的视频:
在大会现场,Hassabis 也强调,这些视频过程并非一次性生成完成,而是可以持续迭代优化。正如 Imagen 在图像生成领域带来的交互方式变革一样,Omni 试图将视频创作转变为一种“可对话编辑”的流程。
这也引出了全新的 Gemini Omni 几个关键特性:
用户可以通过自然语言持续编辑生成结果,实现类似对话式的视频创作体验;
Gemini Omni 不仅能够构建逼真的场景,还能够推测后续可能发生的情节,将对物理世界的直觉理解与 Gemini 对历史、科学和文化背景的知识结合起来,从而弥合照片级写实与深层叙事之间的差距。
它还可以将任何引用形式——图像、文本、视频或音频——统一转化为单一输出。其中在音频方面,目前该模型初期仅支持语音输入,但 Google 表示未来将很快扩展更多类型的音频输入能力。
在安全与防滥用方面,Google 强调,所有通过 Omni 生成的视频都将嵌入不易察觉的 SynthID 数字水印。用户可以通过 Gemini 应用、Chrome 浏览器中的 Gemini,以及 Google 搜索轻松验证视频是否由 Gemini Omni 生成。
值得一提的是,借助 SynthID 数字水印技术,皮查伊在现场顺带回应了网上一张广为流传的“他吃汉堡”的照片。他笑称,这张图片去年在社交媒体上被广泛传播,但显然是假的——“因为我根本不吃汉堡。”
他进一步解释道,其实 Gemini 能够识别出该照片的来源,它是由 Pixel 相机拍摄后,再通过 Google 相册进行编辑而成。
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作为 Omni 系列的首个版本,Gemini Omni Flash在这次大会上正式上线。这款模型已经集成到 Gemini 应用、Google Flow 以及 YouTube Shorts 等产品中,重点支持视频生成与编辑能力。未来,该系列能力还将逐步扩展到图像与音频等更多输出形态。
对于想要尝鲜的小伙伴而言,Gemini Omni Flash 即日起面向全球所有 Google AI Plus、Pro 和 Ultra 订阅用户开放,用户可通过 Gemini 应用与 Google Flow 使用该功能。
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Gemini 3.5 Flash:每秒生成 token 的速度是其他模型的 4 倍
新一代 AI 模型Gemini 3.5 Flash也随即重磅发布。
Google 表示,Gemini 3.5 Flash 在复杂编程与智能体任务的多项基准测试中表现优于 Gemini 3.1 Pro,例如 Terminal-Bench 2.1(76.2%)、GDPval-AA(1656 Elo)以及 MCP Atlas(83.6%),并在多模态理解能力上同样领先(CharXiv Reasoning 达到 84.2%)。
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同时,3.5 Flash 是一款处于前沿水平、能力极强的模型,其表现可与最顶尖的模型媲美,但速度要快得多。从输出速度来看,其每秒生成 token 的速度是其他前沿模型的 4 倍。
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就 Google 内部而言,其已将 Gemini 3.5 Flash 作为新的默认 AI 模型。
此外,Google 称,使用 Gemini 3.5 Flash 搭配开发平台 Antigravity,可以极大地加速构建应用的进程。
所谓 Google Antigravity,是一个面向开发者的“智能体优先”(Agent-first)开发平台,旨在帮助开发者将想法快速转化为可投入生产的应用。此次,Google 正在扩展 Antigravity 生态,使其能够统一管理和部署智能体,并将其整合到关键开发工具链中。
围绕 Antigravity 平台,Google 此次也带来了几个值得关注的更新:
Antigravity 2.0:这是一款全新的独立桌面应用,完整呈现了面向智能体优化的使用体验。它作为智能体交互的核心枢纽,允许用户同时编排多个智能体并行执行任务。该版本还引入了动态子智能体(subagents),用于支持并行化工作流;同时支持定时任务实现后台自动化,并与 Google AI Studio、Android 以及 Firebase 等生态系统进行集成。
Antigravity CLI:对于偏好终端环境的开发者,Antigravity CLI 提供了一种轻量、高效率的交互方式,无需图形界面即可快速创建新的智能体。Google 也建议现有 Gemini CLI 用户迁移至 Antigravity CLI。
Antigravity SDK 提供对 Google 内部智能体执行框架的程序化访问能力。该 SDK 针对 Gemini 模型进行了优化,开发者可以基于它自定义智能体行为,并将其部署在任意基础设施上。
Gemini Enterprise Agent Platform 中的 Antigravity:在企业场景中,Antigravity 也被集成进 Gemini Enterprise Agent Platform,使 Google Cloud 用户能够将其直接连接到云端项目,从而简化企业级工作负载的构建与管理。
Google AI Ultra 订阅(现起价 100 美元/月):Google 同时推出新的 AI Ultra 订阅计划,月费 100 美元,旨在将前沿 AI 能力直接带入开发工作流。相比 Google AI Pro 计划,该订阅在 Antigravity 中提供 5 倍更高的使用额度。此外,在限时活动期间,Google 为新老 AI Ultra 用户提供价值 100 美元的 Antigravity 奖励积分。当用户达到套餐额度上限后,该积分将自动生效。用户可在 Antigravity 应用中领取该优惠,该活动将于 2026 年 5 月 25 日结束。
那么,在开发者使用新的 Antigravity 和 Gemini 3.5 Flash 时,究竟能把智能体模型的极限推进到什么程度?
对此,Google 工程师团队展示了智能体挑战了一项极其复杂任务的结果:从零开始构建一个可以运行的操作系统。要知道,开发操作系统向来被认为是软件工程里最复杂的工作之一,传统情况下,往往需要大量工程师花上数月时间协作完成。因为它不是开发一个普通 App,而是要构建一套能让其他应用运行起来的底层系统,包括调度器、内存管理、文件系统等核心模块。
让众人惊讶的是,智能体却很快就完成了这个过程。 Antigravity 将任务分解,再交给多个智能体并行处理。最终,在 12 小时内,93 个子智能体并行工作,发起了超过 15,000 次模型请求,处理了 26 亿个 token,将一个最初空白的项目变成了一个功能完善的操作系统内核。
按照 Google 的说法,这类任务在上一代 Gemini 3.1 Pro 上几乎无法完成,但借助 Gemini 3.5 Flash 更高的推理效率和更低的成本,整个操作系统生成过程中消耗的 API 成本甚至不到 1000 美元。
不过,Google 也没有回避一个现实问题:智能体编程非常“烧 token”。为了降低这类任务的成本,Google 表示他们进一步优化了 Flash 模型。在 Antigravity 内部,Flash 的运行速度相比此前又提升了数倍,最高可达到原先的 12 倍。
皮查伊现场还专门算了一笔账。他表示,很多企业今年刚到 5 月,就已经快把全年的 AI token 预算花完了。而 Gemini 3.5 Flash 的重点,正是在尽量降低推理成本的同时,维持接近顶级模型的能力表现。
按照 Google 的测算,如果一家每天处理约 1 万亿 token 的大型企业,把 80% 的任务从其他前沿模型切换到 Gemini 3.5 Flash,每年理论上可以节省超过 10 亿美元的成本。
目前,Gemini 3.5 Flash 已正式接入 Google Antigravity、Google AI Studio、Android Studio 中的 Gemini API,以及 Gemini Enterprise Agent Platform 等产品中。普通用户也已经可以在 Gemini 应用和 Google 搜索 AI 模式中直接使用。
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Gemini Spark:Google 想把 AI 助手变成“全天在线”的个人智能体
相比单纯升级模型能力,今年 Google 在 I/O 上还想展示的一件事,是 AI 如何真正开始“替用户做事”。
在智能体方向上,Google 发布了 Gemini 应用的新功能 ——Gemini Spark。按照 Google 的定义,它不再只是一个聊天助手,而是一个可以长期在线、持续处理任务的个人 AI 智能体。
对此,Google 分享了 Gemini Spark 不少应用的场景案例,例如,用户可以给 Spark 设置长期任务或自动触发条件:定期分析信用卡账单、识别新增订阅项目。更进一步,Spark 还能够串联多个工具完成完整流程。比如,它可以从邮件、聊天记录和会议笔记中整理信息,自动生成 Google Docs 文档,甚至顺手起草后续项目邮件。整个过程不需要用户频繁切换应用,而是由智能体在后台持续执行。
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Google 表示,Gemini Spark 运行在 Google Cloud 的专用虚拟机上,由 Gemini 3.5 与 Antigravity 框架驱动,因此即使用户关闭电脑或锁定手机,它依然可以继续在云端运行任务,实现 24/7 在线。
这也是 Gemini Spark 和传统 AI 助手最大的区别之一。过去的大模型助手更像“问一句答一句”,而 Gemini Spark 更接近一个持续在线的数字代理:用户只需要交代目标,它会自己在后台推进任务。
为了实现这一点,Spark 与 Gmail、Docs、Slides 等 Google Workspace 工具进行了深度整合。Google 同时表示,未来几周还会通过 MCP 协议逐步接入更多第三方工具。
除了网页版之外,Gemini Spark 也支持 Android 与 iPhone。Google 表示,该功能本周会率先向测试用户开放,下周开始面向美国地区的 Google AI Ultra 订阅用户提供 Beta 版本。
与此同时,Google 还透露,今年夏天晚些时候,Gemini Spark 将进一步进入 Chrome 浏览器。而在 Android 生态中,Google 也正在构建一个更统一的智能体中心“Android Halo”,进一步把 AI 智能体能力整合进整个 Google 生态。
「每日摘要」:Google 推出的个人晨间简报功能开始上线
Google 在本次发布会上还推出了一项名为「每日摘要」(Daily Briefing)的新功能,定位也是一种面向个人的智能代理服务,用来在每天早晨自动生成一份个性化信息汇总,帮助用户快速了解当天需要关注的重点事项。
Google 表示,这项功能借鉴了 Google Labs 实验项目的相关经验,目标是为使用者提供一个无缝、直觉而且可以轻松踏入 AI 代理世界的入口,并在日常信息处理上减少手动整理的成本。
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在实际使用方式上,当用户开启「每日摘要」后,系统会在后台自动跨应用运行:例如从 Gmail 中筛选重要邮件更新,结合日历中的会议安排,再把需要跟进的事项整理成结构化摘要,统一呈现在用户面前。
与传统的信息汇总工具不同,「每日摘要」不仅是对信息的整理,还会基于用户的日程与任务情况,对事项进行一定程度的优先级排序,并给出后续可能需要处理的建议。用户可以通过简单的反馈(如“有帮助”或“需要改进”)来持续优化其输出结果。
Google 表示,该功能将从今天起率先在美国市场推出,并面向 Google AI Plus、Pro 以及 Ultra 订阅用户开放使用。
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Google 搜索迎来 25 年来最大改版:搜索框开始“会思考”了
作为以搜索引擎起家的公司,Google 在今年 I/O 大会上,把最重要的一次更新给了搜索。
Google 宣布,全新的 AI 搜索体验正式上线。按照官方说法,这是 Google 搜索框自 25 多年前诞生以来“最大的一次升级”。
变化首先出现在最直观的地方:搜索框本身。
过去,Google 搜索框更像一个简单的输入入口,用户输入关键词,搜索再返回网页链接。但在 AI 模式下,这个入口开始变成一个可以理解、推理、追问和执行任务的 AI 交互界面。
Google 在现场展示中提到,新版搜索不仅支持文本提问,还能直接理解图片、文件、视频甚至 Chrome 标签页内容。用户可以像和 AI 对话一样,连续提出复杂问题,搜索会结合不同内容进行推理,并直接生成结果。
新版搜索背后由 Gemini 3.5 Flash 提供支持。当用户输入较长问题时,搜索框会自动扩展输入区域。AI 自动补全也不再只是补“关键词”,而是会尝试帮助用户继续完善问题本身。
相比传统搜索最明显的变化,是搜索结果页的逻辑正在被重构。
过去用户往往需要自己点开多个网页整理信息,而现在,AI 概览会优先出现在搜索顶部,以生成式摘要的形式直接给出答案,同时保留后续追问入口。Google 希望把搜索从“找链接”,逐渐变成“直接获得结果”。
值得关注的是,Google 还进一步把“智能体”能力带进了搜索。用户现在可以直接在搜索界面创建和管理 AI 智能体,用来持续跟踪特定任务或信息。例如,信息智能体可以在后台持续分析用户关注的内容,并在合适的时候主动返回结果,而不是等用户反复搜索。
另一个变化,则是 Google 开始把“智能体化编程”引入搜索。简单来说,搜索结果不再只是固定网页,而是会根据问题动态生成页面内容与交互形式。Google 表示,未来搜索可以围绕用户的问题,实时生成定制化的信息布局、交互组件甚至完整页面体验。
当前这套全新的 AI 搜索体验已经开始在支持 AI 模式的国家和地区陆续上线。
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智能眼镜即将于秋季上线
在可穿戴设备上,Google 这次也把智能眼镜重新推到了舞台中央,其联合三星,以及眼镜品牌 Gentle Monster 和 Warby Parker,一起展示了新一代智能眼镜。
这次发布的产品分为两个版本:一类是仅支持音频功能的智能眼镜,Google 计划于 2026 年秋季率先上市;另一类是带显示能力的版本,将在之后推出。
该设备支持多项功能,包括:
与 Gemini 进行免手持对话
实时导航指引
在视野中直接显示消息回复与文本翻译
第一人称视角拍摄照片与视频
目前官方尚未公布售价信息,但预计更多细节将在 2026 年 7 月的 Samsung Galaxy Unpacked 发布会上进一步披露。
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其他值得关注的更新
通用购物车:自动比价、纠错
除了大模型和硬件方面的更新,Google 这次还带来了两项面向 AI 电商的底层协议:UCP 和 AP2。
其中,UCP 更像是智能体电商世界里的“通用语言”,用来让不同的智能体与系统之间能够顺畅协作与通信。AP2 则更偏向支付层面的协议,主要负责智能体在涉及付款时的权限与控制,比如设置月度消费上限、支付确认与验证等。
基于这两项协议,Google 进一步推出了一个名为 Universal Cart 的“通用购物车”功能,可以理解为一个跨平台、跨场景运行的智能购物车。
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你在浏览搜索、与 Gemini 聊天、观看 YouTube 甚至阅读 Gmail 时,都可以将商品加入购物车。一旦你添加了产品,你的购物车就会在后台为你工作:寻找优惠、监控降价、提供价格历史洞察,并在商品到货时提醒你。
它运行在 Gemini 模型之上,所以随着模型的提升,你的购物车也会变得越来越聪明。你可以把它看作是拥有超级能力的购物体验。
更有意思的一点在于它的“主动纠错”能力。Google 指出,比如用户在组装一台定制电脑时,把某款主板加入购物车,同时选择了一个并不兼容的处理器。系统会提前识别这种潜在冲突,并给出替代方案,在真正下单前就把问题解决掉。
Google 表示,这套能力将从今年夏天开始,逐步在 Google 搜索、Gemini、YouTube 和 Gmail 等产品中上线。
Gemini 使用体验升级,全新的设计语言
在 Gemini 的更新上,Google 还推出了一套新的设计语言,名为「Neural Expressive」,重点是让整个使用体验更自然、更接近对话本身。
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新的 Gemini 界面加入了更流畅的动画效果、更鲜明的色彩体系,以及重新设计的字体排版,并结合一定的触觉反馈,让操作过程不再只是“点按钮、看结果”,而更像是在和一个工具互动。
与此同时,Google 也把 Gemini Live 的对话能力直接整合进主体验中。用户可以在“简单输入问题”和“进入连续对话”之间自由切换,不需要反复退出或重新开始,思路可以保持连贯。
语音体验也做了重新设计。新的麦克风交互允许用户按自己的节奏表达想法,不会因为停顿或组织语言而被打断。同时,Google 也提到,未来会逐步加入更多本地化语音与方言选项,让声音更贴近不同地区用户的使用习惯。
不仅是交互方式,Gemini 在回答呈现上也做了调整。它不再只是输出一段文字,而是会根据问题内容,动态生成更适合的表达形式,比如图像、交互时间轴、带语音解说的视频,或是动态图表,让信息更容易被理解。
这套名为 Neural Expressive 的新设计语言,从今天起将率先在网页版、Android 和 iOS 平台逐步推送,并向所有用户开放体验。
Google Pics:AI 图像生成与编辑工具
另外,Google 推出了一款全新的图像生成与编辑应用——Google Pics。
在这个应用中,图片里的每一个元素都会被当作独立对象来处理,因此用户可以对画面进行更细粒度的编辑,比如移动人物位置、修改毛衣颜色,甚至把画面中的狗替换成猫。
该产品计划于今年夏季上线,初期将以独立网站形式提供,仅面向美国地区的 Google AI Ultra(200 美元订阅)用户,并支持英文版本。
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以上就是本次 Google I/O 的一些核心更新。从模型、搜索到智能体和硬件,Google 把这一轮 AI 能力集中推到了产品层面。对你来说,最有用或最感兴趣的是什么?欢迎留言分享~
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