Pichai：Gemini下一跳依賴“大得多的基座模型”

在Alphabet 2026年第二季度財報電話會上，CEO Sundar Pichai的一句話直接點出了Google當下AI戰略的矛盾與雄心。當分析師追問Gemini何時能在編程等關鍵能力上追上競品時，Pichai沒有回避，而是明確表示：下一代前沿AI模型需要“大得多的基座模型”，Gemini 4正是為此而生。就在這場電話會之前，Alphabet剛剛宣布將全年投資預期上限上調至2050億美元，比此前指引高出150億。巨額的資本支出、膨脹的需求、以及基座模型能力上的坦誠示弱，共同勾勒出Google在這場AI馬拉松中補短與取長并行的真實姿態。

收入側的數字本身就是對“需求遠超投資”判斷的有力注腳。第二季度Alphabet總營收達到1198億美元，同比增長24%，跑贏分析師1169億美元的預期。Google Cloud業務更是暴漲82%，季度收入沖到248億美元；包含搜索廣告在內的服務部門也實現了15%的穩定增長，達945億美元。單看用戶指標，Gemini應用月活躍用戶從2月的7.5億攀升至9.5億，而在去年10月剛全球上線的AI Mode搜索功能，如今也已經突破10億月活。Alphabet強調，AI Mode就像此前的AI Overviews一樣，正在拉動整體搜索查詢量的提升——但這里有一個關鍵限定：更多查詢不等于給外部網站帶去相比傳統搜索更多的流量。Google稱自己每周通過AI搜索功能向網站輸送數十億次點擊，可因為沒有公布既往數據作為參照，外界很難衡量AI搜索對內容生態的真實影響。

不過對廣告主來說，變現故事正在加速鋪開。AI Max廣告產品剛剛結束測試，已有50萬廣告主投入使用；Alphabet宣稱，AI正在解鎖大量此前難以貨幣化的搜索查詢，帶來數十億量級的新廣告庫存。與此并行的是成本曲線的快速下探：AI Mode中單次AI響應的成本已降至上線以來的最低水平，即便后臺調用的模型能力比此前更強。考慮到不久前發布的Flash 3.6同樣在效率上邁出一大步，這些效率提升的點滴累積，很可能在長期為Google的AI服務構筑一條有利的利潤率護城河。正因如此，Pichai才會直言：“我們看到工作馬Gemini Flash系列需求極大，因為它正好踩中了性能與成本的理想甜點。”

這便引出一個在前沿競賽與商業落地之間搖擺的核心辯題：一個絕對頂級的基座模型，對今天的Google究竟有多重要？從日常服務數十億用戶的角度看，回答也許并不迫切。Flash系列的低延遲、低成本和足夠好的能力，足以支撐搜索、郵件、云服務和廣告推薦里的大多數AI調用；迅速攀高的用戶和廣告主數字就是證明。但如果切換回通用人工智能（AGI）競賽的長線視角，答案驟然變得嚴峻。Pichai在電話會上坦承，Google在某些領域需要改進，“編程和智能體編程就是這樣的例子，團隊對此極度聚焦”。而要想在這些需要更深推理和自主行動能力的賽道上追到行業前列，底層的基座模型就必須升級。

先看效率優先的現實主張。支持者認為，Google的生態優勢正在顯現：AI Mode用更低的成本提供高質量回答，帶動高頻搜索行為向更高價值的變現路徑轉移。當每次AI響應的邊際成本持續走低，疊加AI Max這類原生廣告工具快速上量，Google有機會做到在AI搜索上既擴大市場份額、又維持可接受利潤的雙重目標。再考慮到Cloud部門驚人的82%增速，以及Services部門龐大的存量收入基礎，這些數字似乎在說：用一流效率集成次一線模型，同樣能撐起增長飛輪。有人甚至傾向于把Gemini 3.5 Pro仍在測試、并未進入月度發版節奏，視為Google將工程資源向推理效率和部署規模傾斜的信號。

另一方的觀點則緊緊抓住Pichai的親口表態。在他們看來，最先進的基座模型才是完整釋放AI潛能的必要條件，而不是可有可無的選配。編程和智能體編程這兩個明確被點名的短板，恰恰是衡量當前模型智能深度的試金石。在行業接連推出更擅長復雜任務分解、工具使用和自我糾錯的模型時，如果不能在基座能力上實現代際跨越，Flash系列依賴的蒸餾與優化路徑終將觸碰到天花板。尤其是當競爭已經推進到“多步推理-行動-驗證”的智能體循環時，底層模型的短板會直接決定上層應用的天花板。從這個意義上講，Pichai口中的“大得多的基座模型”并非場面話，而是谷歌能否留在牌桌上的入場券。

把兩邊的主張攤開來看，Google的行動路線其實比辯論本身更加清晰。它沒有在效率能力和前沿能力之間二選一，而是試圖用強力投資撐起兩條腿走路的代價。Pichai在電話會上透露，Gemini 4的預訓練已經啟動，且是他口中“最雄心勃勃的一次預訓練”，目前團隊對在前沿取得的進展感到興奮。盡管沒有透露參數量級或訓練算力規模，但結合全年資本支出將達1950億至2050億美元這一數字，Google顯然是在為訓練超大模型搭建足夠高的算力基座。同時，對外輸出的節奏也在加快——Google計劃每月發布新模型，盡管這一節奏目前似乎主要覆蓋Flash及垂直能力迭代，并未將Gemini 3.5 Pro納入其中。

這就折射出一個微妙的局面：Google內部對前沿模型的重視程度正在加碼，但量產節奏上仍讓位于效率線。考慮到底座模型的研發周期動輒以季度甚至年度計，Gemini 4必定不是短期能交付的產品。在等待突破的窗口期里，Flash系列需要繼續扮演“工作馬”角色，守住云業務、廣告和新搜索入口的地盤，并為前端應用的活躍度持續提供燃料。只要效率改進足夠快，成本持續下探，Google就有經濟上的余裕去供養身價高昂的前沿訓推。反過來，一旦Gemini 4在編程和智能體編程等關鍵短板上展現出實質躍遷，它就能立刻反哺Flash系列的蒸餾管線，把前沿智能濃縮到輕量模型中去，形成一種“高投入研發—高效率變現”的正向循環。

但這些都是理想情形。現實中的風險在于：訓練超大模型的周期和不確定性，可能讓Google在關鍵能力上的追趕窗口拉長。Pichai也承認需要在編程上“非常非常聚焦”，暗示出緊迫性。AI搜索降本增效的成績單固然亮眼，可如果以落后兩代以上的基座模型去競爭開發者心智，那么即便變現實力再強，也可能逐漸失去定義技術方向的主動權。開發者生態天然偏向性能最頂尖的模型，再好的性價比也難替代解決復雜任務時的確定性。當廣告主和用戶被AI功能吸引而來時，背后某個回答不夠精準、一段代碼生成頻頻出錯的體驗，就可能抵消數月積累的信任。

有意思的是，Google正試圖用更激進的投資來對沖這種不確定性。全年投資上調至最高2050億美元，代表著對AI基礎設施的堅定押注——這不僅是訓練Gemini 4的底氣，也是在為后續更大規模的推理需求提前鋪設算力。從財報信號來看，管理層認為目前的投資水平仍不能滿足市場對AI服務的需求，這反過來又印證了效率線和前沿線必須并進。一個細節是，Pichai在回答未來模型節奏時，特別將“更大基座模型”與“Gemini下一跳”相綁定，暗示在Gemini 4之前，那些中間形態的升級都不足以完成真正的代際跨越。

綜合來看，這場電話會上的坦誠與數據，拼出了一幅Google AI戰略的完整拼圖：它既有靠規模化服務賺錢的現實一面，也有賭上重注追趕前沿基座能力的求索一面。短期內，AI Mode成本下降、Flash系列需求火爆、廣告產品迅速起量，會讓它的商業敘事足夠好看。但未來幾年，Gemini 4能否兌現“大得多的基座模型”的承諾，能否在編程和智能體編程這類硬指標上證明自己，將決定Google究竟是一個擅長運營的AI跟隨者，還是重獲話語權的技術定義者。Pichai已經明確把鑰匙交到了Gemini 4手里，接下來要看的就是那場“最雄心勃勃的預訓練”究竟能跑出什么樣的結果。