Transcription
Gemini 其实是从从容容游刃有余的。这一次你感觉是把 GPT 5 理想的状态给跑出来了，就感觉明显比他好。吸纳了 Windsurf 最核心的员工，带着他们的 know-how，用着 Google 的 TPU，吹着 Google 的空调。空调把他的 know-how 写到这个产品里面去，哈哈，然后放出来气死你们全部人。我觉得这活久见了，这个我觉得就是原班人马，他们的可能就差代码直接拷贝了。我的经验点在哪里哦？同样是半年时间，你看 OpenAI 在做什么，然后你看 Google 在做什么。OpenAI 的话，它更多已经手伸向产品端了，呃，我手上有好多好牌，但是我不那么快的打下来。它是所有在做 AI 的大模型里面，它会真的把能力开放给你的那一家。预祝 Google 好人一生平安。以前是我们吹爆了 Gemini 对吧，现在是人民群众吹爆了 Gemini，哈哈哈，对。
那我觉得可能嗯，这一次的 Gemini 3 呢，更多是像什么？我就我想起以前闲哥一个比喻啊，叫做什么段誉的六脉神剑对吧？以前是那个控制不好内力对吧，指哪不打哪，哈哈哈。那这一次我是觉得，终于这个六脉神剑已经收放自如了哈。相对来讲，我觉得整个内力啊啊，包括模型跟产品，应该是相对是比较成熟的一次发布了。
对对，那但是，我我一开始我就想问一下老兄哈，我我有两个点。第一个就是说，据说是一次彻底的重构对吧？对号称是这样。但是其实这个彻底的重构也是有点误读的，他更合适的讲应该是他把 Gemini 1，因为 Gemini 1，Gemini 2 两个是有很大的变化。Gemini 1 是那个就是我们说的最啊，常上下文的这个窗口，这是他一开始 Gemini 1 就做了的。对啊，这 100 万的 token 的这件事情。当然到第二代就是我们说的他的，他使用 tool 的那些能力，包括那个呃，就是多模态这些的，都是在界面栏 2 做的。那这这两个的话，它其实需要有个融合过程，就是他原来这这两，你可以理解成这是两条不同的地基做的，然后到见面。那 3 就是把这两个地基融合到一起去做，融合到训练里去了。这其实是确实是一个很大的一个一个呃，一个构建，它是一个独立构建。但是从彻底重构这种，是是可能是不不严谨的，就是这样子。因为这种跟我们从，如果从技术上讲，彻底重构是会完全不同。如果彻底重构，相当于前两代的这两个东西，我也我也不用了，不要了我重新，我重新搞一个。他这样，实际上是把他们有的东西再做融合，然后再做新的这一块。也就是说前面的长上下文，多模态还是最基础的，然后 tool 的 agent 的这些使用，有在 2.5 差不多到 2.5 Pro。我们当时不是以前说我们吹了很多，大家后来用的也真香的，就是因为他是真的把前面的东西也做了融合，然后对对于那个 agent 就是代理这一块可能需要的一些东西，然后那个多模态的融合。之前的 2.5 其实就做了，但是他现在的话，其实是真的把再从底层的把这两样东西都重新做一次融合，再再训练。这个训练是肯定重新训练的，就肯定不是以还得微调一下，大概大概是这样子。
很多人会拿来比啊，说那个 Gemini 3 其实是长成了 GPT 5 应该长的样子对吧？应该长成的样子对吧？对，就是大家心目中的 GPT 5。但其实 GPT 5 其实有点像，是之前 4 的一个微调版本吧？对吧？对。那其实从诚意上面来讲，就是大家肯定会觉得说呃，肯定不如像 Google 这么有诚意对吧？对，第三代跟第 2.5 基本上是一个呃，比较大的一个蜕变了对吧？对的，至少架构上面，底层的架构上面，呃，进行了一些重组对吧？然后用了更多的合成数据，包括他在 3.0 的时候，本身就是用了多模态的数据去训练的。对，其实你你去看他的那个模型卡片，其实就讲得很清楚了啊，他并没有外挂什么 OCR，也没有外挂什么语音读取这些东西，没有，就是全原声多模态的内容进去训练的。
我看他这次有一些创新嘛，就是在这种呃，就是推理时的这种 scale 对吧？推理时的这个拓展，包括现在其实他也不叫做什么普通 Flash 跟 Pro 了对吧？他现在是 keep think 对吧？一个模式这块，是不是有一个比较大的一个创新啊？呃，对。这里就是，比如说他是对照对照 GPT 来看的，就是 GPT 的时候是那个所谓叫预训练扩展，然后他这个 GPT 叫推理式扩展，就是扩展，就是我们说那个 scale 那个词啊，翻译成中文大家只能翻译成扩展，有点有点差的，差那么点意思。scale 其实除了扩展之外，还有就是可以变得那个随着你的规模，各种东西呃，变大的时候，它可以自己去适应一些一些呃，一些参数或者一些东西去调整。这 scale 的意思会比较多。我觉得挑个比较好理解的，就是 j p j p t 的那种变化，它以前的那种 scale 的方式，是通过模模式的那个匹配，去 matching 的那种方式去去找。然后在这个 Gemini 3 的这个推理时的这个 scale，它就是会搜索跟自我验证，就 search 和 verification。这个其实会变化比较大，因为这个其实呃，他相当于是在他继承了，就是 DeepMind 的那一套嘛，对吧？对，他相当于在大模型端做了这个事。因为以前就是，其实这个东西在 2.5 时代已经有了，但不在大模型端，就是大模型端，我们用的那个 Deep Research 就是这个，我们的 Deep Research 其实就是搜索和验证是一体的。然后只是，但是 Deep Research 实际上是很多 agent 也就是是代理在做，他是把大脑装到这个代理的 agent 里面，然后用 agent 去完成搜索，完成验证。那现在是大模型还要承担很多，不像这一次这分工这么丝滑对吧？对，就是现在的话，其实他可能是自己，自己在大大大模型本身这一块，就可以做好这个事情。然后呃，那那其实相应的就是，应该说理论上 agent 要做的事情就会少一点，或者说 agent 做的一些东西成功率会更高，因为大模型先帮你啊，做了一些这方面的工作，然后你你在做的时候有一些坑，他已经给你避过了，你就去去做其他的就行。
所以像这里面呃，还有就是啊，其实有一个大家已经听得很熟了，叫做稀疏混合型专家 MOE 架构。有这个架构，其实嗯，他们也做了更多的这种优化，就会让他说可以在这种这个推理 scale 的这个拓展的这个这个状态之下，他可以做的呃，效率会更高。这样他最后成本可以低更低很多。
咱们不是昨天没有第一时间录这期节目，然后也给了我 24 个小时去体验。可是我的感受啊，个人感受，我真的没有觉得像嗯 2.5 Pro 那个那么惊艳。我不知道你们两位怎么样啊？就用的时候有没有就是说特别深度的去体会一下，这啊，就是到底这个 3.0 它到底能够强在哪？我个人感觉，它确实是就继承了之前的很多的优良传统，然后呢，再处理就是更复杂的问题。就是当然呢，就是说我们先定义一下，就是说它到底是在哪复杂起来。我觉得就是说像这种推理型的这种呃，专家模式也好，还是说 deep think 模模 deep think 那个 mode 这个这种模式也好，他得有合适场景去测试对吧？我看到很多都是刷榜，就是说除了中国互联网也好，还是说呃，那个 Reddit 上，然后外网上来讲的话，大家都是拿提他那个分数啊，说的榜单上怎么样，图榜然后怎么样，一下子成了这个就是又夺回了，这个 AI 王座等等的，比 GPT 比呃，比 OpenAI 怎么样怎么样。但作为个人来讲，就我们就作为作为最普通的 AI 用户来讲啊，他到底强在哪？就这点上来讲，我看了好多，就这 24 小时之内，大家报报告，我感觉大家都在引用同样的用力，都在引用一些就是说 UI 啊，写作呀，推理啊等等的。完了，甚至说都在小苏提到重构这个事。反正我个人来讲啊，他真的没有惊艳到我，这是我的第一直观感受。
嗯嗯嗯嗯，我不知道小苏和老修你们去有没有就是有什么东西，它真的特别惊艳到你啊，让你觉得就是说噢，3.0 这个东西非就非它不可，2.5 Pro 是完全无法企及的。这甚至那个拿到 Banana 的时候都给过我这种感受，对吧？然后呢，之前那个什么咱们看 IO 大会的时候，他提到很多产品，提到很多场景，都给我这种感觉。但这次 3.0 出来之后，我期待的这个惊喜没有出现，这是让我觉得有点困惑的。
24 小时对，其实可能大家惊艳的都是在官方引导的那个方向啊，就好多那种前端的一些案例，非常酷炫嘛，包括说啊，模拟一个操作，操作系统 Windows 98，然后 Mac OS 对吧？然后一些前端很酷炫的东西，对，可以做动一个可以动的完，可以操控电扇，对，怎么样？包括有一些博主放的一些 case，真的很帅。但实际上很多人去翻一下就发现说，其实这个东西还是用很多他已有的元素去组合的，并不是说模型一次性能够做成那样子的，也并不是说你提示时有什么不一样。也就是说实际上那个经验的部分，在我们实际用的时候，比例它不会那么大的啊，或者说普通人来讲的话，可能就是 5% 到 10% 人会去感受到那个经验的部分。但是实际上就是这个模型真的更厉害的部分，大部分人在第一时间并不能感受到。
对，我觉得这是一个比较比较彻底的问题。但从我的角度，我的经验点在哪里啊？我经验点说，同样是半年时间，你看切的 GBD OpenAI 在做什么，然后你看 Google，你看 Gemini 在做什么。你把这半年他们做的事情列出来，你就会发现说，我靠，这个 Google 已经是业内良心了，对吧？你想一下，那个六个月前居然 2.5 Pro 对吧？一次很大的跃升，这六个月以后，半年了发了这个 Dreamland 3.0 啊，基本上是一个重重构的一个版本了，对吧？那是一个大版本。那像 OpenAI 呢，从 4 发到 5 的话，其实有点像是一个增量更新，或者是一个原本的模型上面的一个微调嘛。然后你你看那个从架构上，刚才老叔讲的这个 DeepSeek 对吧？那其实 OpenAI 推出的是什么？是一个就是上次老徐也讲了嘛，就是模型路由嘛，说白了就是说哈，就是就是把用户当 SB 了，哈哈哈，对吧？什么时候给你用贵一点的，什么时候给你降至他可以路由一下。我不知道我这么理解对不对啊？然后再再你看具体的动作，那其实 Google 在变现这一块，这一块其实还是一以贯之的嘛，就全家桶加云。对不对？那 OpenAI 你看就多了啊，融资我们讲了好多次了，然后浏览器，短视频，设计，然后然后电商，支付，什么都搞。对不对？所以你就发现说这两家公司就是在这种，就至少回到模型上面的诚意上面啊，我觉得还是说 Google 还是比较业内良心的。而且坦白来说，可能我觉得 Google 内部应该也比较卷的。现在就是用上次闲哥一个比喻，叫这大象他妈的会跳舞，我觉得这个还是挺厉害的。
对，这这个，这就是说，我为什么提这个事？就是 2.5 PRO 的时候，真的给我感觉到就是哇，大象要表演一段舞，舞蹈还是飘了，真厉害。他能飞了，这大象能一扇耳朵，能飞起来。但是确实没飞起来，对，但是他感觉就是说 OK，身体更轻盈了，然后呢，让脚步更脚步更更美妙了。也就这样，也就这样而已。但反倒有两件其他事，让我觉得就是比较嗯，不能说惊艳，只能说是觉得我非常的非常的这个怎么说呢，呃，有有印象吧，印象深刻。
一个是说他提到了 TPU 对吧？他提到说整个的自己的这个这回的训练也好，包括之前的能力的，现在都是 100% 基于自己的 TPU 来做的嘛。嗯，当时这件事出来之后，OK，马上就是 Google 的股价就上来了啊，一下子就是这盘中的时候涨到了 6% 点几，甚至接近 7%，最后收盘的时候也涨了 3% 吧。所以就说明大家整个市场对他的信心增强了很多。我觉得不光是对模型能力的一个一个肯定，更多的我觉得也不能说更多，肯定是有 TPU 的这个因素存在的。
但紧接着呢，今天今天英伟达就发了第三季度财报，然后这个财报可真的是非常非常受万众瞩目。因为现在我看你这张图特别有意思，就说美股，包括就是全球的很多这个股市都跟美股联动嘛，所有东西都万丈高楼平地起，最底下只有一块英伟达的小小片片撑着，而这块片子倒了，整个这上面市值要倒一大半。
但你看这两件事之间啊，它联系就是 Google 不再完全依靠于英伟达的 GPU 了，它自己有自己 TPU 了。但英伟达同时它自己财报发出来之后，股价也在上涨。就这两件事之中，就你们二位觉得就是这两之间，他们俩到底是未来在长中长期是竞争关系呢？还是说互相两个人互相抬轿子，能把自己彼此的这个东西都用起来？
我觉得从技术上来讲，肯定还是互相抬轿子。其实他们两个因为怎么说呢，TPU 其实从在 Google 来看，从他们内部人员的一些分享，其实很早 20，可能 2016 年左右，16 年左右，他们就开始在里面做，那个他们自己的机器学习的 machine learning 相关的那个训练的。然后到后面有大模型的时候，其实他们是相对于真的针对大模型又做了这个改变，然后现在 TPU 的第几代了？好像是。然后专门去为他去做这个东西。然后他们 GPU 其实还是很大量的在用的，就是呃，不是说他用了这个东西做训练，然后他就不用英伟达的 GPU 了。其实英伟达的 GPU 还是大量在用。为什么是因为他卖鱼，你要用啊，嘿嘿，对呀，你有很多很多场景的。那不光卖，就是卖云，还是就是因为最终是卖云。但是我就说从正常的那个使用上来讲，你其实开发一个东西，一个是运行状态的，也叫做生产环境，还有一个是那个你之前的开发环境。其实开发环境是也是需要很多资源的。然后那开发环境里面呃，有的时候用的还更暴力。那反正其实他们能很多情况下，在开发环境还是要用英伟达的 GPU 的。然后在那个呃，准备正式环境和正式环境上跑，就是呃，训练和推理的时候，他还会更用更多的用他的 TPU A。就是说至少在训练环节是，肯定是已经是从应该是 Gemini 2 的时候，就已经是 100% 都在用 GPU 了。然后现在的话，那个呃，那他其他的一些环节，在在正式环境之前的一些环节，他还是会用 GPU 的。那这种情况之下，就是包括还有刚才小树提的，那最后你到要用云，云其实云端上面就更会有混合的情况。所以这个应该还会蛮长的时间吧，我相信他们都是各自都要用的。不是因为 TPU 本身就是为了专业的领域去做的，它不是像 GPU 那么通用的，它没有办法说很多问题，都直接可以用 GPU 跑。这大概是这样的。
其实你你到那个 DeepMind 那个官网上面去翻他那个模型卡片嘛，就从 1.0 开始，他在硬件那一块的描述就是说呃，Gemini 的整个训练跟推理所使用的硬件，其实都是在他自己的这种 TPU 上面的。那只是说前几代之前，大家没有很强的体感。但是可能到第三代的时候，大家突然不知道为什么，谁去捡起了这句话，对吧？就是从 2.0 开始，应该是 100% 的训练跟推理的工作，是用 TPU 完成的啊，这个应该是没错的。对，这个应该是没错的。
是的，但是我觉得这个应该说仅限于 Google 的内部，也就是这个模型的内部，我的训练跟推理的工作。但实际上卖出去的时候啊，包括你的环境，包括你适配的这个英伟达的环境，这些你都要考虑。对吧？是的，对。这其实有，这其实是个文字游戏吧？就是说你其实你绕不开英伟达，你还是绕不开英伟达。那规模化跟英伟达是一定绕不开的。规模化的话，那你说你对英伟达能不能构成竞争？我觉得这是另外一件事情。这就好比说，呃，一个呃，英伟达是专门那个开开店卖早餐的，对吧？然后你是那个做油条的厂家，你自己去开了早餐店。那那个肯定是不一样的，对不对？那所有开开早餐店人，就可能就会提防你一下，或者说你供给市面上早餐店的油条，那有可能就是品质，比你自己开的早餐店就就烂一点。对吧？有可能你就用上一代的，或者是稍微落后一点的这种 TPU，你去供给他们，不管是给 Andropik 卡，给 OpenAI，给给谁？那那可能你肯定会优先保证自己用的是最好的。我觉得是这样一个东西。所以说他可能更多是一个内部的成本，然后当当已经完成满足内部以后，然后他可以对外去做一些服务。但实际上他跟英伟达很难去直接去竞争，因为他本质上是两种生意模式吧？对吧？一个是要回本的，一个是疯狂要捞钱的，对不对？不太一样。
哈哈哈，是的。给我一个感觉，就说就是，给我一个感觉，就说他现在等于 TPU，既然既然又能训练模型，又能推理模型，就相当于在在训练和使用环节都可以实现嘛。那说明就是说整个来讲，他那个对于 CUDA，也就说对于英伟达所构建这个护城河，其实是有漏洞，也不能叫漏洞，就说明已经突破了嘛。然后呢，那对中国企业来讲，对吧？尤其像华为什么的，还有还有说中国现在正在做芯片企业来讲，还是存就说明证明了一种可能性嘛。我觉得这个东西，只要能够证明这个可能性，就就是很好的一件事情。然后呢，可是这个是一个一个一个比特的，一个一条路线嘛，就告诉你这条路线是通的就够了。对，没错。然后在资本市场也认可嘛，就是据说也是最近会发布的 Deepseek R，到底是不是在全华为的这个生态上面训练的对吧？这个我们不知道。对，那可能要结合这个事情，这个我们才能看得更清楚，或者有一些结论嘛，说这个事情是不是有真的有可能。但是现在至少你从美国的情况来看，其实不管 Google 是主动的还是被动的，其实 Andropik 跟这个 OpenAI 都已经事实上部分用了 TPU 的整个生态，来做模型的训练嘛，或者推理嘛，对不对？因为这个其实是一个叫做什么备胎计划嘛，你必须要的对不对？嗯嗯。
然后这个互相指一个厂商之间的呃，合纵连横，连横啊竞争也好，也都有。那最近 OpenAI，哎哎，这个微软又出来给这个 SRP 站台嘛，因为他可能又迁移了一部分到这个啊，微软的云上面嘛，对吧？那我觉得这是一个互相影响的一个过程。所以就像很像老薛之前不是讲一个例子给大家听，老黄就说妈的整天有人想要干掉我，我的竞争对手天天做梦，就是想要干掉我。但是最后就是我还是能领先他们一步到半步嘛，他这个其实就是护城河嘛。他总会给他算好账，他就让人家就算你怎么搞，你的卡不要钱，我都能够比你多先算好这个事情。你的总运营成本还是买我的最便宜。哈哈哈，对对对。
所以就多啰嗦一句，这个跟护城河相关的事情吧，我觉得啊，你就以英伟达的例子来讲，或者以 Google 的例子来讲，就你看巴菲特现在也建仓了这个 Google嘛，据说还蛮多的对不对？至于多少你们可能自己去看一下，我不太清楚对吧？那说明是说噢，好了，我可能大概看懂了你的护城河对吧？对不对？那我觉得强如 Google 跟这个英伟达所谓的这个护城河，杨璐这样子，其实都还是像老黄，还是战战兢兢的对不对？因为讲句真话，就真的护城河跟这种技术，跟硬实力真的没有关系。很多真的护城河，他就是一个用户心智，用脚投票啊，他并不是真的就是 100% 的技术能够构建的护城河。你强如英伟达，天天都有人想干掉他，他他也只能领先别人半步到一步对不对？嗯嗯嗯。
而且这里面其实有一个点，就是他的技术其实可以不用说一直保持最 top one，它 TOP3 就可以了。因为他其实就是我们刚才提到云呢，因为我是觉得谷歌的战略还是非常清晰的，就是我们分析过很多次，它 ToB 的这个战略是基础，然后顺便把 ToC 一些东西都做了。这个这个，他其实 ToB 的这个东西就是呃，大量的这些模型能力，他是非常明确的，就是我我把这个 ToB 的东西做好，然后能够从我的 Google Cloud 出去，然后 Google Cloud 其实也是这几这几年，它的增长特别稳健，特别超出预期的部分，对吧？实际也是这样子的。那他的话，其实这个，那这一回其实你可以理解成厚积薄发。那前面揭秘的，揭秘的一和 2 还没办法跟 OpenAI 打的，好像有有这个呃，至少说我们会感觉明显的那个优优于他。现在的话，直到 3 这一次，你感觉是把 GPT 5 理想的状态给跑出来了，就感觉明显比他好。但是他实际上是一步一步在走。呃，因为这个有一个有意思的，就是感兴趣小伙伴可以听一下，他们这一次其实是布局了这个，我觉得他们这次的太老练了，就是连整个见面 3 的发布都是非常老练的。其实也学习了 OpenAI 的方式，就是前面一直让劈柴啊，哈萨比斯啊，就是这些大佬们，还有其他各种媒体，大家天天在社交媒体上预热，猜什么时候发布，是吧？对吧？我记得这一次这个发布，那个 p 才还回了一个，应该是哪哪一家网上的哪个博彩出了一个说到底哪一天，哪一天这个东西会会上啊，一个预测的，然后他还回了那里面的消息，回了两个惊讶，那个思考的表情啊，就是大家会说哎，感觉这一次他居然回了这个，应该他自己还买了一点，哈哈哈，我怀疑有。
所以就是他们这次搞得很轻松，很很老练。然后呃，而且其实我刚才想，刚才想补充的，就是说像那个刚才不是说到很多外网的测试也好，或者国内博主的测试，其实大家都讲到去什么构建 OS 的 UI 啊，各种 UI 啊，然后搞一些什么实验教学啊等等的，就是用力都差不多。其实就是就是你会感觉到说，在我看来就是说感觉到，噢，那这次可能多少是带了点节奏的。因为这些 UI，在我看来，就我们这样做技术的人，其实有专门的 UI 生成模型啊，就专注为模 UI 生呃，UI 生成模型，就比如说什么 Devlin 啊等等的，有好好几个。然后那像那些呃，他们其实在合适的情况下，也能生成这样子品质的东西，不是说就只有你一家能做到。但是我觉得他很精妙，是因为这个东西大家看了觉得很厉害，但其实如果从编码的角度，前端现在再厉害，我都不觉得多厉害了，因为有好多这种专业的模型，再加上 Cloud 4 啊，或者是我们之前讲过的国内的这么多的呃，开源模型 m two，然后 GLM，然后 Mini Max 等等 Kimi，呃，都可以结合这个专有的 UI 模型，做出很好的 UI。所以我就不觉得说这个 Gemini 仔，这个是一个多么一骑绝尘的东西。但是他本身可能是专门为这个有优化过，所以这类的 case，你只要一句话，他就可以帮你拆解的好，然后找到合适的那些元素，然后让他去生成出来，好像很惊艳。但是这些东西对你其实并没有什么用，对不对？对，大多数人其实并没有用。所以这个东西我是，但是我觉得宣发是特别好的。
然后呃，然后大家，我刚才想说的就是说，大家可以听一下哈萨比斯和那个应该是 Joseph 的吧？对吧？就是 Joseph 的负责人，这两个人在发布前一天，还接受了博客的那个采访，纽约时报，对，纽约时报。纽约时报的采访，哦，这个是很重量的。提前先弄好，让一些人他们那个提前，这很正式啊，他们纽约时报采访，而且在讲之前还要说，唉呀，我是有什么利益相关澄清一下，我们正在纽约时报，正在跟 OpenAI 打打这个内容侵权的官司，什么什么，还要哈哈哈，so 讲完这个，再开始采访他们两个啊。我觉得好，这个这个设计的题其实就是很老练的，是一个很经典的公关 PR 了，只是说他做的方式比较让你觉得不那么正式，唉，大家都是这种，用一个比较诙谐的方式来做。
那个其实哈萨比斯跟那个 Jose 其实讲了很多东西，我觉得综合起来就是说一切尽在掌握。Gemini 在 3 跟我预期的一样好。那他他他也没有说就是有，因为那那两个采访的人也会说，哎，这个东西出来是不是加速了 AGI？他说嗯，没，呃，这个其实跟我们，因为他五个月前其实接受过一个某一个博客的采访，他当时讲是 5 到 10 年，然后他现在说，其实这个 Gemini 3 跟我们是预测的一样，他是很好，但是跟各位汇报一下，啊，还有好几个重大的突破还需要完成。那现在的时间，其实跟以前跟我预测是没变，我还是认为是 5 到 10 年可能 AGI 会实现。但中间还有几次大的突破，我们现在还需要攻克。也就说前面那 3 没有，不是在这个重大攻克的，这个这个版本几点啊？对对对对对。
所以他的这个发布，也就你看，也没有专门的发布会嘛，其实差不多，造势一下，然后大家就权限都上了，包括那个 Google 搜索的那个 AMO 的，都直接用全平台删了，对吧？以前这种全量还是蛮激进的，对，这种是全量的。那说明这次的这个，我是觉得就像我们早期前两个月在听到一些风声的时候，我估计啊，因为以前我们在外企干都是这样，就是我们所谓的叫做那个呃，GA 就是 general availability 就是完整的大家都可以用的这个状态。GA 状态通常是要提前两三个月，这个版本已经很稳定了，只是说我们先找了一小撮人测它个两三个月再上。对，就大就大概是这样。所以我觉得两三个月前，这个 Gemini 3，应该已经在各种地方都已经灰度，偷偷的测了。我们实际的情况也是嘛，不是很多的博主在什么竞技场啊，在什么好多地方甚至 Cursor 里面啊，Cursor 这个编码的里面，都可以通过一些 back 的方式调到 Gemini 3。就我就觉得就是或多或少的，其实都在测了，已经测的还不错了。所以到这个时候就很稳，你就就上就是了。所有的这地方都可以上啊。然后无非就是呃，你刚才有提到说 Pro 之外的一些模型，可能他们后面晚稍晚一点，应该两三个星期，我觉得年底之前吧，像那个呃，比如说 Flash 模型啊，light 模型应该也都会出来的。只是说先把 Pro 这个先先怼到面前，先用起来啊。然后所以整个的这个节奏，我是觉得对于他们而言，就是你就可以理解是尽在掌握吧，他就是按照他的一个节奏在走，然后确保这个能力呃，在我们的 B 端企业端，这些使用都会是很稳，包括云端。对，在他路线图里面的一个一个一次迭代吧。
啊，应该就是说，从技术的架构的牵引上面来讲，这一步，其实可能就是一年前都已经做好了，在组织调整之前都做好。因为这次我看这个采访啊，之前我不太确定，这个 Josh 是不是汇报给这个这个哈萨比斯？哈萨比斯？这个看这个采访挺像哎，应该是的啊，哈哈哈，对对，就就是那个 Gemini APP 应该是直接给哈萨比斯管了。那这个事情就会比较稳嘛，对吧？那因为之前可能还是有一段时间的过渡，可能把 James APP 的那个负责人给干掉了，换掉了对吧？之前我们早晚报还报错过这条新闻，哈哈哈，这个这个，那个 Gemini APP 的负责人离职，这个可能比较早，之前的一个组织架构调整。但这个事情非常重要嘛，就应该大半年前吧，其实就是 Jose 接接手的那个时候，对，那这个 Jose 上来以后，去做了很多大刀阔斧的改革。但是你仔细看一下，你仔细看一下，他之前是负责这个 Google AI Studio 的对不对？嗯，所以我觉得他可能更多是代表是用户的意见，所以他做的很多改革，更多是在产品上面的一些改革。那其实模型上面这一块，还是跟着这个哈萨比斯的，比利普卖的这条，这条路线一直在稳步前进的。他能做的不多，对吧？是。
就是它的结合，其实我们可以参照 OpenAI 来看嘛。OpenAI 我们讲过，它的结构组织架构有一点特别屌，就是它能把研究员跟工程师放在一起，搞得特别好。以前就是伊利尔为代表的研究员，和那个呃，格雷格为代表的工程团队，这两个可以融合的特别好，就是从那个一线的呃，理论和一些实验，它能够转换成一个实际能跑的工程产品。这个其实非常难，非常难，因为两个团队完全不不同方向的人，两个都互相很难交流的啊。这个他能搞定。然后那个，那他这边其实哈萨比斯就是这样子一个人，就是他是能够自己可以搞得定这个科研，就是研究员这一块，加上工程，他两个都能搞。他对，他以前在 DeepMind，我们稍微扒一下他历史，会知道他最早是他本身，他本身就是一个很很剑桥那边毕业的那个博士嘛，然后也是一个天才少年，对于那个围棋这一块，很早就成名了，就是世界冠军级的。然后后面又拿了那个诺贝尔化学奖，是因为做 Alpha Fold 的，对，带来的那个化学那边的那个贡献很大啊。之前还有更震惊的，就是那个 AlphaGo，这是击败世界冠军，李世石啊，还有后面我们国内的柯洁等等，这都是他一手做的。也就是说他在从这种科研的还在找方向，然后做实验，然后转化成一个工程产品，可以跟人直接打交道，然后这方面的产出的那个呃，从科研转化成工程这块经验非常多啊。他自己有本身也有足够的判断力在做这个事情。
所以现在这个东西就是呃，我就看到也有很好玩的，这次 Gemini 3 也有有有一些人也在评论说，这其实又领出另外一个人的竞争，就是每家大厂到底掌门人是谁，谁的 AI 掌舵人？其实谷歌这边明显的就是哈萨比斯，这一次很明显的对，对，之前可能大家可能还会觉得说，这组织架构调整的过程中对吧？大家看不太清楚哎，到底是谁对吧？对，你看的很明显，你现在看的很明显，现在其实就是关键的，这个大模型的部分，就是哈萨比斯。我我后面也看做了一些那个功课，就是看到有有其实有好多那个谷歌里面的人，或者是一些离职的人，他们都会说哈萨比斯，在确认那个 OpenAI 很强的时候，其实应该是 bar 的，就是 Gemini 1 的那个时候，他其实就是已经是强制要求，除了一些关键的部门，比如说就像 AlphaGo 的这样子的，就明确已经成果很好的，都要强制转向，应该是那个 AlphaGo 的吧？就是蛋白质这一块，就是蛋白质留下来了，就是后面拿诺贝尔奖的时候，相关的这块，这块没有没有换方向，但是其他他都是直直接要求，就是说你必须去给我把你的调研的科研方向转到大大圆模型，如果不行的话，你就离职，就就这样子。有很多很多人，很多很优秀的一些人，也在那个时间就真的就走了，好多人嘛，就离职了。但是他这个时候的坚定的那个转换，是非常坚决的。那然后也确实就是后面，对对很多关键人才，在这里面就还是起到关键作用了。对，然后能够其实这个这个人是被低估的，我我一直感觉哈萨比斯这个人是被低估的啊，严重被低估的。因为你刚才讲的嘛，就是整个 Google 的 AI 转向大圆模型，包括 DeepMind 跟这个 Google 大脑的合并啊，等等这些动作，其实这个人完全是啊，被低估了。然后包括我觉得说，他在做这个技术选型的时候，包括最后整合这个 Gemini 团队的时候，用的人其实都是我，我觉得都是用的非常对的。对吧？嗯，最后你看 Gemini 口碑做的这么好，而且他是非常坚定，就是说嗯，但但这是一体两面啊，就我们说 Google 产品不好的另外一面，是他工程非常好，然后他其实我觉得哈萨比是一个非常，就是坚定说我基础模型一定要足够牛逼，足够强，我才能溢出来，把产品给顺便给做好。我觉得他是非常坚定这条路。所以你看 Google 整个路线，都是在机模上面努力，一直是在机模上面努力，然后产品上面的努力其实不算多，更多是基模溢出来一点，产品接一点，溢出来一点，还接一点。对，就是相对而言，这个虽然我们不在里面，但是感受就是这样子，就是可以感受到里面的工程团队跟产品团队在聊的时候，肯定更强势一点。就是你看那很多的产品，是基于基模能力溢出的，包装吗？比如说多模态啊，Storybook 啊这些东西的。对对吧？基本上就是呃，今天那个工程团队过来跟你 brief 一下，哎，我这周有哪些重大突破产品的，那想想妈的，我这几个怎么包装成一个功能给你？对吧？更多是这样。他不像 OpenAI，就是说他是直接去做出一个产品给你，直接做一个这个什么 agent mode，直接做一个 Codex，直接做一个浏览器，直接做一个 Sora 给你，他不是这样的，他不是这样的。他 OpenAI 直接干出一个产品，从 UI 到细节到交互，直接给你定义完了。但是我觉得 Google 的产品比较弱小的是，就是他只能去包装这些，他们基模做好的东西。对对，就是很多基基础设置上，他还是会，就是我会觉得，就是可能历史包袱还是比较重。你看这么长时间，呃，哪怕是我们觉得经常讲的 Notebook LM，这么惊艳的一个产品，其实也是经历了好多波折，他才这个才生出来的一个产品。对，但是但然后呢，然后他们在那边，其实呃，应应该还是我，我们怎么讲怎么讲？就是说呃，在这个产品这一块，就是会滞后一点，只要能把工程这块搞定，我是觉得他的，我们还是回到那个 B 端的这个这个呃，交付盈利这些部分，就是有谱吧？就是他因为他还是会更多去兼容他已有的产品，而不是直接做个新产品。对，还是这样子。
嗯，或者换个，我还想这个事儿。你看就说你确实啊，我首先我承认，就是 Gemini 的 3.0 让我觉得他还是世界，就现在就是是现存的，就完整性平衡性最好的一个模型。我觉得这个确实比这个，这就是我用 OpenAI OpenAI 的那个 GPT 5.1 要感觉要舒服，可能也加上用惯了。但是呢，就是从产品端来讲的话，确实是，我们感觉它没有像 OpenAI 包装那么好。那会不会有一种可能性，就是在 Google 内部他们也评估了，就是现在来讲，应该把力量花在肌膜上？就肌膜的这个前进速度，或者说或者说所需要消耗的能量，还远还远远不够，还远远远大于说现在要花时间去做产品？这种也可能是他们内部的一种判断，所以说在转念上必须做一种选择吧？就好像我遇到一些人，这确实很聪明，他们聪明到什么地步你知道？就是说话会结巴，就是他大脑思考能力远超于自己的表达，太快了，这个嘴巴的 talk 这个带宽太低了。哈哈哈，没错。所以他表达的时候，就会让人表的词不达意，或者说觉得结巴，真的是这种，这他并不是因为语言的障碍，而是说因为表达能力跟不上他思考速度。然后所以他在这个阶段时候，他会表现出这种情况。当然了，也可能永远改变不了，也可能就是听过一些训练之后，他表达能力也上来了，思维更更敏捷了。然后当然有些人就是能说会道，口若悬河，但脑子里没什么东西，永远都是那几套方法论，然后永远都是在在聊那些东西。对吧？然后你现在 Google 和这个其他的这个 AI 公司来讲的话，会不会 Google 内部也在就是，在金膜上有巨大的一个就是战略的一个安排，然后他在不断不断投入自己的资源，然后在这个过程中还不够？所以说根本没有把精力放在产品上？或者说像之前咱们也讨论过，对讨论过，就是他主要是做 ToB 嘛，然后再加上他本身也还有搜索的包袱嘛，那必须的啊。
你其实提出了这个问题的本质啊，因为作为 Google 来讲，你你看 OpenAI 跟 Google，我们还是拿两下来比嘛。OpenAI 跟 Google 差了一个搜索跟云对不对？差了一个就是对吧？我觉得这是最最明显的一个，差了好多了。我们上次也讲过，只要 Google 云每年佛系增长 10%，就长出一个 OpenAI 一年的营业额。对不对？所以我觉得这是想的事情是完全不一样，然后焦虑程度啊，包括他们的呃，屁股决定脑袋嘛，对不对？那你像像 Google，它作为云是第三名，它还要再增长的话，那必须是靠积木啊。而且你仔细去看嘛，它的整个因为 Gemini 的这种 API 能力的提升，其实导致了它云，然后 AI 这块的客户的增长，其实还是蛮明显的。对不对？所以我觉得这是必须是它最稳妥的一个选择，跟它能力范围内，打击范围内最最稳妥的一个选择了。那如果你说 Google 今天我就跟 OpenAI 一样，哎，OpenAI 一样，我我拉团队去做应用，我可能未必会做的比别人好。哎，我觉得这是很有可能的一件事，我未必会做的比 OpenAI 好，未必会做的比 Cloud 好，甚至未必做的比国内的这些厂商好。但是我把 API 放出来，你们一堆人去套壳拿了 Banana 对吧？你们一堆人去套壳 Deep Research，你们做出好的应用对吧？然后也也买我的 API。你看吧，其实像 Notebook LM 那个那个语音的那个 API，它就一直不开放对不对？对，老师就抱怨好多次，其实我们早晚就想用那个，然后给给那个揭秘呢，里面有开放类似的，就是质量差好多的那种，那种 TTS 对，那个就很烂嘛，对不对？他故意就气死你嘛。那实际上你想 Nobel 如果把这个语音博客 API 开放了，那这个市场其实可能就更繁荣了，他可能他的云，他的云的生意也会也会更好了。对吧？那是他要不开放的问题，我觉得选择权在他手上。
我觉得他其实是从从容容游刃有余。对吧？哈哈哈。不这这只能说是到了 2.5 PRO 之后，他才开始变得从从容容游刃有余。前面都是跌跌撞撞，今天真的跌跌撞撞的，真真的是翻车几次了都。2.5 之前调组织啊，那段时间看的真的是很惊心动魄。但实际上你今天回过头来看，我觉得 2.5 之前他们还是从从容容，游刃有余的。就是我我是觉得就是他们还是在自己的掌控范围内。
对，这引发出来的事情就会好玩嘛，就是我看到有人去对标，就是说哎呀，那我们到了这个时候，看到了哈萨比斯这么厉害，然后搞出东西又又稳又强，而且后面看起来 5 到 10 年的规划都很清楚。那这个样子的话，对标起来其他几个大厂的那个那个 AI 掌门人，比如 OpenAI 的是 Sam Altman，营销奇才，但是好像对这种工程技术，好像看就是差那么点劲，对吧？太重视应该不太懂。然后包括安全部分也不太行吧？不然当时伊利亚不会走，伊利亚就说他的那个安全实在不重视，就走了对吧？然后一样啊，老板冲在前面，在后面最担心的就是财务啊，对不对？对，就是很怕这个这个怕的要死。然后那个嗯，你看在像那个 Meta 的话，Meta 的那个本来一号位杨丽坤还是挺强的，但是杨丽坤最近不是也孕妇对吧？孕妇坤对也也走了。而且杨丽坤在的时候天天都说大模型不行，所以他这个方向也是一个也是个谜，也不是说他不对，但是至少他跟 Meta 的那个整个发展路线，是确实是有点冲突。那 Meta 以后的行不行，又得看那个小年轻了，对吧？得看。
我觉得这也是搞笑，就是嘛，食君之禄忠君之事，妈的，你他妈拿人钱财不替人消灾，整天在外面骂大圆模型不行，天天骂我这个自己公司的产品路线不对。这也是一个很神奇的事情，而且也能忍，他 10 年也算很强了，我觉得小张还是很包容的。对，已经很包容了，对吧？然后那个所以然后呢，然后还还还有哪几家？然后你看那个呃，苹果的没有一号位，苹果 AI 没有一号位，我们也不想多说苹果了，说的也挺惨对吧？然后那个然后还有微软，呃，微软其实也也没有明确的一号位 AI 是谁对吧？嗯，微软应该 AI 在云之下了，应该是云肯定是有一号位的，就是那个纳德尔本人啊，他自己其实就是强人嘛，对不对？对，但是就是拿不出来。你说像哈萨比斯这种又工程又学术，就是有研究员的这种，这样背景的一个负责人，好像好像是找不到。是的是啊，对。
然后这也挺有意思的，稍微稍微沿着这个组织问题延伸一下，你注意到这次发布的一个 idea 嘛，就是说 Google 干掉 Cursor 的那个产品，人体 Gravity 对吧？反反重力对吧？嗯，哈哈啊，就是上次我们聊过，就是被这个神神奇 72 小时的那个 Windsurf 对吧？Windsurf 的 CEO 搞的他们的团队做的这个这个产品，哎，这个你们用过没有？嗯，我还没开始用，因为我看了一下他的东西，应该是把精华的东西都都学到了，而且很重要的是，他到了 Google，他的那个很多调试可以直接调 Google 浏览器了，我靠，我觉得太牛逼了，又有很多的东西可以直接调 Google 浏览器，以后是完全不一样的状态。很多人都是说他是套壳那个什么 VS Code 嘛，但是肯定要套的，套是正常的，因为全世界都套他对，都套他对，因为那边已经有了，就是程序员的习惯的那些交互啊，各种各样的东西都在里面，而且那边插件也非常丰富，就他套是正常的，那不套他不正常。
对，呃，其实我用了，然后我发现他跟那个 Chrome 的集成，就非常的丝滑，就直接可以通过 Chrome 去跑这个，你现在现在这个写出来这些东西了，对，对他，他比如说都不光是跑嘛，你还有很多，你比如说就是我们刚才说 UI，他可以直接你现在 Chrome 在看哪个 UI，让他去把看的 UI 抄过来就完了。他这个东西就不，你以前是肯定不行的，你以前得自己去，比如说我是其他的，是用 grep 还是或者别的 IDE，我肯定得自己想办法跑到 Chrome 里面去，把那个源代码抠出来。但是其实前端代码，很多东西已经是前后端分离了，没有那么好抠的。你看到的东西，它后面的代码你都不知道藏在哪，然后其实很难抠的。但你现在因为是啊，背后一条线通了对吧？这个 Chrome 的本身背后底层通了，那你可以想要做调试要干嘛？想要抄人家哪个站点哪个功能，其实至少就是这个效率肯定是比以前能提升很多的。这个是这个是有利有弊嘛，有的人也会觉得说唉，那为什么绑 Chrome？能不能搞一个单独的？那以后看他会不会出呗？那有 Chrome，至少在，你大部分的东西都都已经很顺了，就大概是这样。
是的，而且我觉得它是比那个 Dreamai CI 更进一步了对吧？已经到 IDE 级别的这种开发环境里面去了。然后呢，我真的就觉得说，他的组织整合做得非常好，就是这么快的吸纳了这个 Windsurf 的最核心的员工，带着他们的 Know-How，用着 Google 的 TPU，开着 Google 的服务器，吹着 Google 吹着 Google 的空调，空调把他的 Know-How 写到这个产品里面去，哈哈哈，对，然后放出来，气死你们全部人，气死你 Cursor，气死你那个 OpenAI，对吧？这才四五个月吧？对，就才四五个月的时间，这就非常快了。你这是只有这原班人马来造，才有这么快。对，你想我，我觉得 Google 在组织整合，现在也是进入了一个叫做游刃有余的地步了，真的是很厉害啊。就一个团队进来，然后开始就就干了对吧？然后这个这个东西出来的完成度，其实也是蛮高的。虽然就是产品做的还不好，很多人说哎，这个登录也没做好，然后这个付费也没地方付。但实际上你发现这个产品已经放出来第一天，我觉得这就还是还可以的，挺好用的。对，然后至少对我来讲，多了一个 Gemini 的 agent 的客户端啊，因为呃，你其实它有一个叫做 HMOD，你进去的时候，你就是把它当做一个 Gemini 客户端去用，然后你叫他帮你查商品，比价什么东西的，就直接在后台浏览器自动化帮你完成了。对对，然后过程当中你也可以看到他是怎么做 planning 的啊，怎么做计划，怎么做执行，怎么做比价的。那很多自动化东西在上面都呃，它的整个就是叫做 AGMOD 的那个整合模式，其实我觉得是比 OpenAI 或者是比掘木乃自己的 APP 好得多的。
但其实那个用量很快就用完了，哈哈哈，我觉得他上面那个，我用他上面那个 Gemini 3 的那个 high 的那个模型呢，嗯嗯，应该是比较高端的那个模型，还没用没几次就用完了，想找地方付钱没地方付，哈哈哈，对，就先调你一下饥饿营销一下，哈哈哈，啊，是的是的，是。
我觉得而且还可以用 Cloud，然后还有一个模型是那个呃 GPT OSS 对吗？而且又不光可以用 Cloud，而且用 Cloud 那边还免费的，就是 Cloud 4 好像在那边是可以免费用，就是 GPT 也是免费的，GPT 在里面也是可以免费用的，那个 OSS 对。嗯嗯嗯，是的是的。
我觉得还是挺魔幻的，看到就是我第一次看到 Google 出了一个 Mac 的 APP，我觉得我觉得这活久见了。这个我觉得就原班人马，他妈的可能就差代码直接拷贝了。我觉得原班人马应该都很熟了，因为他们最早都做的都是为为 Mac 做的那个 IDE，对，是的是的是的是的。
我所以我觉得说，就是哈萨比斯，这个现在的整整个组织整合能力，包括自己在 Google 内部的一个威望，包括他的权力，其实已经到了一定的地步了。所以我觉得哈，你要说什么护城河，我觉得人呢，这人是最重要的，就是人和。我们在讲人和，其实这个非常非常重要。
是，所以这个 3.0 突出，我觉得就是在我心中就是三个四个字，水到渠成。到了这个地步之后，把所有的这些能力，包括你说的组织架构的这种隐性的实力，展现出来。然后呢，在年底之前先推出一波。然后我现在更期待是 3.5，就是看 3.5 Pro 版本，哈哈，现在能不能带给我像 2.5 一样的，或者像拿拿 Banana 这种产品，它真的是嗯，在模型基模能力溢出的时候，然后呢，释放一个产品。
我觉得就是未来可以期待的是什么？就这一次，可能大家大家有没有注意到一个，就是一次性软件嘛，就是我当我在 AI mode 的时候，选择一个 thinking 的模式的时候，比如说我要去查图文并茂的了解梵高的一生，对吧？图文并茂的了解这个啊，某个科学的研究的时候，他其实已经可以一次性编码，来帮你解析这个什么什么什么蛋白质结构啊，什么什么什么那种梵高的一生啊，等等这些，就一些科学啊，艺术啊，这种这种东西了。对，那其实本质上也是一种成本的下降嘛，带来的就是你可以浪费了，你可以浪费算力了，你可以浪费那个那个浪费这个模型的这个能力了。对吧？那我觉得可能我看到一个点，就是或许可能真的到成本降到一定程度的时候，一次性的软件就会变得随手可得。你每一次搜索，可能调用的都是一个即时的编码，帮你解决了一个即时的问题，而不是用一个现有的程序了。我觉得啊，可能未来是蛮有想象空间的一件事情，可能今天想起来是有点铺张浪费的，但是可能未来也许也许这个事情在 3.5，在 4 到 5 的时候啊，有可能就是一个非常啊，随手可得的东西。这是我个人觉得比起那些前端酷炫展示之外，我个人觉得最期待的一个事情，就是一次性的软件，可能一次性的 demo，一次性的代码，可能未来就是随手可得了。
老兄，对未来 Gemini 有什么期待？我还是希望她继续做现在的路线，就很好，就是原生多模态，长长上下文。这个事情你能把她继续做下去。昨天好像咱没提，确实是。然后还有他的世界模型，就是 Gemini 那一个对吧？我们之前也聊过一些。那现在 Gemini 应该还在实验室，没有太多的出来。怎么跟整个世界去融合，或者说跟我们产品怎么融合，现在还不知道。那我会真的期待他的，就是全方位的多模态，多模态到了真实世界，物理模型这些东西啊。这方面的东西，他还可以继续的走。因为我觉得他是所有的，这个在做 AI 的大模型里面，他会真的把能力开放给你的那一家。对吧？如果 OpenAI 的话，我们其实感觉得到，他更多已经手伸向产品端了。他的我感觉他的基础相对的东西慢了一些，就 ToC 的比较快，但是他的机模的我感觉慢一点。他有点像是可能有实力，但是有点像是我手上有好多好牌，但是我不那么快的打下来的那种感觉。
比如说，预祝 Google 好人一生平安。我是希望他真的是更好的，是没有敌人，没有永远朋友。对对对对对，真的是希望 Google 好，好人一生平安，他走走远一点。把你呃更好的，这个像 DeepMind 那边也科研出来的东西，尽早的能够在产品化这边开放给我们，这些小弊端或者是广大的弊端，反正大家都能采用起来，或者个人创作者大家能用起来。就是这个可能是大厂中间，我们觉得直接能用得上，而且你不担心他会瞎搞的那种，哈哈，对吧？就是有成熟可靠的那一份，那一份东西的。
嗯，对对。然后我借用最后我就借用啊，劈柴的一句话吧。他说这种 Gemini 1.0 的时候，通过原生多模态加超长上下文，奠定了一个很好的基础。到 2.0 的时候啊，其实是在 agent 跟编码上面取得了非常大的一个进步嘛。那我们在展望 Gemini 3.0，我个人觉得说，我看到了不只是说很多前端的创新对吧？也不只是说他的整个重构啊，更多的是我觉得说，可能他让我们真的能看到一个一次性软件的未来，然后他真的让我们能看到说，我们可以在不久的将来就可以抛弃券的 UI，真的把 AI 变成一个劳动力来用了。所以这个是，我觉得说 Gemini 3.0 应该会是一个承前启后，非常重要的一代。
所以呢，就最后我们就祝 Google 好人一生平安。哈哈哈，对。