谷歌掀桌，一口气甩出16个AI王炸

Google I/O 向来是全球开发者日历上最密集的信息节点，更是科技巨头宣示AI野心的最高舞台。 2026年5月19日，加州山景城，Sundar Pichai 在两个小时内扔了16款核心产品更新。 其中有5个产品各自坐拥30亿用户，Gemini 助手已有9亿用户，搜索AI Mode上线仅一年，月活突破10亿。 没有"One More Thing"的悬念节奏，没有刻意留到最后的重磅彩蛋。 Google选择了一种近乎轰炸式的信息发布策略：把所有东西一次性摊在桌面上。 Pichai在台上说了一句耐人寻味的话："最前沿的Agent可能只触达过世界上0. 1%的人。 真正的问题，是怎么把这种前沿能力规模化交付给真正的更广泛的用户。 "这话的潜台词很直白：Agent 今天还是少数极客和高端企业的玩具，但 Google 要把它变成30亿人的日常。 Google I/O 2026的发布清单（部分）详情链接：https://blog.

google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/google-io-2026-collection/01饱和攻击：Google如何封死所有入口如果把Google这次发布的产品叠起来看，可以读出四层清晰的结构。 模型层是最底层。 Gemini 3. 5 Flash承担的是"压低Agent边际成本"的任务。 它的输出速度是同级别前沿模型的4倍，价格却不到一半。 Pichai在台上算了一笔账：一家头部企业如果一天处理一万亿token，把80%的负载从其他前沿模型迁到3. 5 Flash，一年能省下超过10亿美元。 产品层是用户直接感知的部分。 此次产品层最大的变化是Gemini 从“一个 AI 应用/助手”变成跨搜索、办公、邮箱、视频、开发、图像、硬件和 Android 系统的通用代理层。 比如Search Generative UI、Ask YouTube等产品说明搜索已经可以直接理解内容、定位片段、生成答案和交互布局。 这意味着 Google 最核心的搜索产品，正在从“信息检索”走向“答案与任务界面”。

Gemini Spark、Daily Brief、Information Agents、Android Halo 都是做持续运行的个人代理，说明 AI 不再只是被动响应，而是开始常驻、主动、跨应用工作。 尤其是Intelligent Eyewear等硬件方面的新品，本质上是在抢“下一代默认交互界面”。 商业层解决的是"Agent怎么赚钱"的问题。 Universal Cart是跨平台购物车，带兼容性检查和价格追踪。 Compute-Used计费取代了每日限额，新增的100美元/月Ultra档位和降至200美元/月的原档位，构成了更精细的定价梯度。 基础设施层是支撑一切的底座。 Google 内部日处理token已经从3月的5000亿激增至如今的3万亿以上，每月跨自家产品处理的token已达3. 2千万亿，是2025年I/O时480万亿的7倍。 全球部署超过100万颗第八代TPU，首次走"双芯片"分工路线。 8T专做训练，8I专做推理，构成了竞争对手难以复制的护城河。 "25年来最大的搜索升级"。 这些产品更新中，最重要的在于搜索AI Mode，被Google称为"25年来最大的搜索升级"。

传统搜索是"用户输入关键词，搜索引擎返回链接列表"。 而AI Mode是"用户用自然语言描述需求，搜索引擎直接生成答案、执行操作、甚至代用户完成任务"。 Generative UI让搜索框根据查询内容动态生成不同的界面布局。 查天气时自动生成带图表的dashboard，查股票时自动生成走势图，查餐厅时自动生成地图和评分卡片。 Custom Dashboards（Mini Apps）让用户可以创建持久化的自定义追踪面板。 比如追踪某个股票的实时数据、某个航班的动态、某个电商商品的价格变化。 这些面板超越了静态网页的范畴，完全由AI动态生成交互式界面。 Information Agents则更进一步。 它们超越了"用户查询时才响应"的传统模式，转向7x24小时后台监控。 当某个用户关心的信息发生变化时，Agent主动推送通知。 这意味着搜索框正在从"检索工具"变成"AI工作面"（Runtime）。 搜索框变成了一种常驻的背景能力，随时待命。

Gradient Flow创始人Ben Lorica在会后写了一篇分析，核心判断是："Google used this I/O to stake a claim on the agentic layer, and the ambition is wider than any single product. "他的观察是：Google的方向很明确，要让AI从"回答问题"升级为"运行界面、工作流和代理，覆盖整个生态系统"。 从模型层到产品层到商业层到基础设施层，每一层都在为同一个目标服务：让Agentic AI成为Google生态的默认运行模式。 9to5Google对此的报道很直接："At I/O 2026, Google announced a tidal wave of new Gemini-powered features across its biggest products and services. ""Tidal wave"这个词选得准确，Google没有给竞争对手留下任何可以喘息的缝隙。 搜索、浏览器、手机、眼镜、办公套件、开发者工具、购物、科研，全部被Agent覆盖。

但Google再一次的饱和式发布不是炫耀，是焦虑。 在Agent赛道上"虽迟但到"的Google，正在用生态广度弥补单点创新的不足。 Gradient Flow的Ben Lorica说得更直接：Google用这场I/O宣示了对Agentic层的主权，其野心远超任何单一产品。 02阻击OpenAI：模型竞赛的另一条战线Gemini 3. 5 Flash是发布会当天全面可用的产品，也是Google阻击OpenAI的核心武器。 这是谷歌最强的Agent和编程轻量模型，能部署多个子Agent协同完成任务，在几乎所有基准测试上超过上一代旗舰Gemini 3. 1 Pro。 输出速度是其他前沿模型的4倍，在Antigravity中优化后可达12倍。 价格不到同档前沿模型的一半。 这种速度与性能的平衡使3. 5 Flash成为处理长时程Agent任务的最理想选择。 由此可见，Google选择的竞争维度已经超出了"谁的模型更聪明"，转向"谁的模型更便宜、更快、更容易规模化部署"。 速度只是表象。 真正的杀招在生态位。 OpenAI目前是一个"有大脑、没身体"的巨人。 GPT-5.

5在基准测试上依然领先，但用户需要通过API把它接入别人的产品里。 而Google展现的则是"全地形作战"能力：用户不需要打开ChatGPT、不需要切换应用，就在Workspace、手机系统、搜索框里完成所有任务。 Workspace的集成是原生的。 Gmail里语音编辑，Docs里语音"头脑风暴"创建文档，Keep里语音操作。 Microsoft 365也能接OpenAI的API，但那是嫁接，这是内置。 更狠的是定价策略。 Google Search免费使用3. 5 Flash。 OpenAI的同等能力需要付费。 Pichai算了一笔账给CIO听：一家头部企业一天处理一万亿token，把80%的负载从其它前沿模型迁到3. 5 Flash，一年能省下超过10亿美元。 他还透露了一个极限测试：在尚未发布的3. 5 Pro支持下，Google曾让93个不同Agents协同工作，消耗26亿token，从零建造起一个复杂系统项目。 这充分展示了Agent编排的规模化能力。 OpenAI当然不会坐以待毙。 Codex已经上线移动端，Operator在做Agent探索。

但Google这一轮饱和攻击的底层逻辑很清楚：AI竞赛从"谁拥有最好的模型"转向"谁拥有运行智能体的完整堆栈"。 事实说明，OpenAI可能在某些基准测试上领先，但Google在"把模型推到用户面前"这件事上拥有结构性优势。 03围剿Anthropic：编程赛道的官方化战争Antigravity 2. 0是这场I/O中最被低估的发布。 它从"面向开发者的智能体式IDE"转向"通用多Agent编排平台"，作为独立桌面应用成为Agent交互的中央枢纽。 任何人都能编排Agent完成各类任务，不限于编码。 它可以同时部署多个Agent，一个写代码、一个生成素材、一个规划架构。 最关键是Antigravity SDK，它让第三方程序可直接、可编程地访问驱动Google自家产品的同一套Agent harness。 这是在构建Agent时代的"Android"。 Google内部测试显示，Agent完全从零搭出一个能跑的操作系统，API耗费在1000美金以内。 但开发者社区的反馈并不一边倒。 Gradient Flow的调研显示，部分开发者认为Google的编码体验"sloppy"，尤其在深层系统级工作中表现不佳。

Gemini在Agent编码和工具使用方面仍落后于OpenAI和Anthropic。 这恰恰说明了两种生态哲学的碰撞。 Anthropic的Claude Code走的是"精英路线"，SWE-Bench Pro 64. 3%当前公开基准领先，强调安全、可靠、高质量。 Anthropic收购Stainless，买的是"顶级人工把关最后防线"。 Google的Antigravity走的是"官方化"路线，用基础设施规模加多Agent编排加极速性能，把编程Agent变成Google生态的默认选项。 前者是"少而精"，后者是"大而全"。 Cursor年收入突破20亿美金，证明了编程Agent市场的巨大空间。 Google现在带着3. 5 Flash的1000美元搭系统成本杀入，对整个独立开发者工具赛道都是一次降维打击。 部分开发者看好Google的集成优势，尤其是与Android、Firebase、Google AI Studio的原生打通，这是OpenAI和Anthropic所不具备的。 但从业者会根据其在真实代码库中的可靠性来评判。 编排故事很有前景，但粗糙的编码体验能不能撑起企业级应用，还需要时间验证。

04Gemini for Science：把AI从"回答问题"升级为"做科学研究"在整场发布会中最具长期战略意义、也最耐人寻味的，莫过于 Gemini for Science 的低调亮相。 这一布局，完美印证了我们之前对大模型演进范式的判断。 快思考是Thinking Machine Lab的等一批OpenAI叛将的路径。 Altman强调了当前大模型在瞬时响应上的极限，表示快不一定代表好，现在Google则是在此基础上，实现超级加倍。 Gemini for Science的定位很明确："人类创造力的倍增器"。 不止于问答，覆盖假设生成、计算验证、文献综合的完整科学方法闭环。 Gemini for Science的三大实验性原型工具已在Google Labs推出。 Co-Scientist通过多智能体"创意竞赛"生成、辩论并评估假设，所有主张均经过深度验证并附可点击引用。 AlphaEvolve并行生成并评分数千种代码变体，BASF用它优化供应链，Klarna用它将训练速度翻倍。 NotebookLM检索科学文献，将结果结构化为可自定义属性的表格，支持聊天式深挖并生成报告、幻灯片、信息图及音视频概述。

Science Skills直接集成于Antigravity等平台，整合超过30个主要生命科学数据库和工具，将结构生物信息学和基因组分析从数小时缩短至数分钟。 这背后是DeepMind二十年的科学AI积累。 Co-Scientist来自DeepMind，AlphaEvolve来自DeepMind，直接集成AlphaFold Database和AlphaGenome API。 AlphaFold已帮助超过300万研究人员。 相比于 OpenAI 还在探索如何让模型“显得有逻辑”，拥有 DeepMind 血统的 Gemini for Science 显然更值得大众和整个科学界期待，它代表着 AI 真正进入改造客观世界的深水区。 05Agent时代的胜负手Google I/O 2026 是一面镜子，照出了大模型战争下半场最残酷的演进规律：Agent 时代的胜负手，在于谁能先终结延迟和模态切换。 在过去两年里，AI 创业圈享受了一段黄金般的“小确幸”时代。 无数独立开发者和独角兽公司的成功模式，本质上都是“在 ChatGPT 之外，找一个细分场景，做一个体验好 10 倍的包装 App 或插件”。

但 Google 这场饱和式发布，用近乎粗暴的方式传递了一个信号：用“原生一体化”消解 OpenAI 辛苦建立的“插件生态”和创业者的生存空间。 当用户不需要在窗口间切换上下文，不需要跨生态忍受网络延迟，就能在系统底层和日常工具里调用一切 Agent 能力时，那些“套壳”和“单点创新”的工具溢价空间将被无情压缩。 这标志着 AI 领域的一系列“小确幸”时代彻底结束了，“大帝国”的全面竞争正式开启。 在这场关于“入口所有权”的终极绞杀中，没有公司能偏安一隅。 巨头已经携千亿资本筑起高墙，而留给独立开发者的，将是一场必须向着极高精度和绝对中立长尾进军的生死突围。 雷峰网