Google和百度再次进入同一条河流

AI领域的竞争，还没有到鸣金收兵的时候。

在过去的一周里，从OpenAI以65亿美元的价值收购苹果之前的首席设计官Jony 在Anthropic上，Ive的AI公司在编程能力方面进一步发布了Claude。 行业内的行动仍然密集。但是，即使在喧嚣的更新中，Google I/O开发者大会仍然是“后劲头”最大的一次。

在AI圈里，大家还是试着通过今年面貌全新的I/O大会，了解Google乃至整个AI浪潮正在发生的变化。

01

在过去的一年多时间里，Google似乎在生成式AI的竞争中跌跌撞撞。但是今年的I/O大会，不管是Gemini。 全面升级2.5系列，Veo 同步三声画的另一个跨代迭代仍然是Project Astra以Geminini正式进入真实商品 Live为所有客户提供服务，并宣布AI将全面接管搜索“AI Mode”、充满野心的AI Agent方法渗透到整个产品线中，大家都清楚地发出一个信号：Google不仅稳定了阵地，而且开始在新的竞争阶段占据有利地位。

还有Google I/O之所以引起持续的讨论，不仅仅是因为这些产品本身的实力，更是因为它发生在一个微妙的“势能转换”时刻。为什么曾经被视为“早起赶晚会”的谷歌，在短时间内扭转了局面？

其中一个直接原因就是整个组织的快速响应和焦点。一个值得注意的信号是，与去年Google相比， I/O会后交流时坐在镇上的高管阵容，今年坐在硅星人面前的谷歌高管，各自的“责任范围”分工明确，主营业务和技术部门各自负责的事项在内部已经整理得更加清晰。而且这背后更深层次的原因，就是基于Google在AI上一直坚持的全栈思想和长期积累的“老本儿”。

就像Google一样 CEO Sundar Pichai在与硅星人的交流中提到，TPU的研发始于近20年前，Waymo的积累也不是一天的工作。这种从芯片、模型、平台到应用的全链路控制，以及技术和公司在低谷时期的持续投资，使得谷歌能够快速激发资源，提高今天整个技术栈的效率。

这一势能的扭转，源于对核心业务和相应技术在较长时间内的深刻理解。谷歌用行动证明了两件事：

首先，无论AI搜索如何迭代，其基础仍然离不开传统搜索业务积累的海量数据、客户理解和非常重要的基础设施。AI等新的AI体验 Mode，本质上是在现有的搜索结果上叠加了一层由大型模型驱动的智能摘要和引导。

其次，无论大模型带来的“断代感”有多强，它仍然是AI技术发展的一部分。过去，自然语言理解、机器学习、知识地图等的积累。不是一笔勾销，而是成为新模型快速迭代和性能提升的基石。

搜索业务的本质是将实验室中的算法转化为满足亿万客户真实需求的产品。Google在这个过程中已经走了20多年。从最初的PageRank到后来的搜索，再到BERT对搜索理解的革命性提升，再到今天的Gemini。Google深知如何将前沿算法工程化、实用化，并围绕其构建可持续的商业模式。这一经验促使谷歌更好地把握从技术成熟到现实应用的节奏，在面对大模型的新技术浪潮时，推动创新飞轮不断旋转。

Google的回归巅峰，让很多AI行业的人好奇，在接下来的竞争中，谁能与Google这样的全栈和长期积累能力相匹配。显然，这样的企业从故事开始就需要像谷歌一样，一直在牌桌上，直到今天。

他们在与Google搜索团队的交流中提到了Page。 Rank技术最终成为搜索这一有价值的落地应用过程，也为今天Google大模型落地过程中的决策带来了极大的参考。当时，百度是另一家在同一时期完成同一搜索过程的公司。

02

十几年前，谷歌和百度的直接竞争以搜索的名义实际上开始了今天AI的开始——搜索是当时为数不多的业务，甚至是唯一需要大量算法人才的业务。当时，AI人才完成了最初的立场和划分。Geoffrey与百度Google争夺 在这种逻辑下，Hinton的著名竞拍发生了。之后，百度和Google在AI初期的关键应用——机器翻译方面也进行了一场追逐赛。曾经，百度不断发布机器翻译论文，表现出与谷歌相当甚至超越对方的性能。谷歌内部的焦虑最终因为TPU的及时应用而减轻，并在百度之前发布了强大的翻译服务。

此后，两家公司也布局了自动驾驶。

Google旗下的Waymo和百度的Apollo(萝卜快跑)在自动驾驶领域几乎是世界上最早、最坚定的玩家，今天也终于成为大规模落地运营的唯一平台。就像Sundar一样 此前Pichai多次强调，Google仍然选择继续增加对Waymo的投资，即使在自动驾驶行业面临诸多质疑和普遍被外界看好的阶段。

同样近十年来，百度对Apollo和萝卜快跑的投入也经历了行业从疯狂到理性再到逐步商业化的完整周期。双方都深刻理解自动驾驶是AI技术皇冠上的明珠。它的复杂性和对安全性的完美要求决定了它必须是一个需要长期主义和持续投资的“硬核游戏”。无论是Waymo对传感器整合、模拟测试平台的持续投入，还是百度Apollo对车路协同、L4级自动驾驶的探索，都体现了同样的技术战略思维:即在核心技术领域布局全栈，以极大的耐心和资源突破技术难点，最终促进技术成熟和商业化。

在核心技术基因和对AI的战略认知上，这些耐人寻味的相似之处，让人们在今天再次期待百度。

03

从类似的起点(搜索)出发，百度和Google也经历了将算法转换成大规模应用的过程。另外，百度也不只是跟随者。在AI漫长的发展过程中，百度几乎从未缺席过重要节点:从早期对深度学习的投入，到语音和图像技术的研发，再到自动驾驶的十年深度培育，以及近年来对大型模型的全力以赴。在实际产品中，百度对AI技术重点的演变始终保持敏感，并将源于搜索等业务的算法理解和工程经验不断应用。

这一积累，以及在处理大量数据、理解客户意图方面形成的独特认知，也是百度今天模型后半段的机会。

他说：“我认为创新不能被规划，你不知道创新何时到来，你所能做的就是创造一个有利于创新的环境。"百度创始人和CEO，一路亲身经历了AI的整个浪潮，李彦宏曾经这样表达过他对今天技术的焦虑。这种情况在一定程度上也揭示了百度在AI领域的战略耐心。“当技术发展如此迅速时，你必须继续投资，以确保你处于技术创新的最前沿。为了训练更好、更智能的下一代模型，我们仍然需要继续投资芯片、数据中心和云基础设施。”

百度的“四层AI架构”包括中国开发者广泛使用的万卡集群云基础设施层、飞桨开源框架层、迭代文心大模型层、AI重构网页搜索、百度文库等网络层。

近日，在2025年4月的Create会议上，百度宣布点亮了中国第一个全自主研发的3万卡集群，为其大模型训练和推理提供了坚实的计算率基础。云平台在AI技术向实际应用和商业价值转化的过程中起着至关重要的作用。对于百度来说，百度智能云不仅是其AI技术输出的窗口，也是其AI商业战略的核心引擎之一。

据百度2025年第一季度财务报告显示，云营收同比增长42%，在AI的推动下，云业务相关的AI贡献收入增长了三位数，营业利润率也超过了10%。据统计，目前已有65%的央国企使用百度智能云。

就模型而言，文心大模型正在迅速迭代。文心4.5 从Turbo到深度思考模型X1 Turbo，百度不仅强调多模态处理和强大的逻辑推理能力，而且不断优化成本。

文心大模型4.5 Turbo相⽐⽂⼼4.5，速度更快，价格下降80%，文心大X1模型 与文心X1相比，Turbo在提高性能的同时，价格下降了50%。文心大模型的平均日调用量超过16.5亿，文心一言的用户数达到4.3亿。

他说：“我们生活在一个非常激动人心的时代。按照摩尔定律，每18个月，性能就会翻倍，价格就会下降一半。 但是今天，当我们讨论大型语言模型时， 在最近的百度财报会上，李彦宏说，12个月的推理成本基本上可以降低90%以上。

“回顾过去几百年的历史，大多数创新都与降低成本有关，而不仅仅是在AI领域或IT行业。如果成本降低-定比例，生产力也会增加相同的比例，这就是创新的本质。今天，创新速度比过去快得多。”

在生态建设方面，这也是百度的想法。千帆大模型平台在百度智能云中起着关键作用。这个平台已经接入了国内外数百个主流模型，为开发者提供了大量的模型选择和极具竞争力的价格。现在，千帆已经帮助客户调整了33,000个模型，开发了77,000个企业应用程序。在中国，它也是第一家适应MCP的云制造商。但愿AI能力的共享与调用可以通过标准化界面进行。

2025年一季度，百度智能云以19个中标项目和4.5亿元的中标金额位居通用大型厂商招标市场第一。

而且，在一些具体的AI产品理念和落地节奏上，百度开始表现出更加敏感的嗅觉。智能体（Agent）例如，李彦宏将其视为“AI应用最热门的跑道”。因此，百度推出了通用“超级智能体”产品“心脏”App，以及无代码生成式应用开发平台“秒哒”，旨在降低AI应用的开发和使用门槛。

一个有趣的细节是，在产品“文小言”的设计中，百度根据用户需求自动选择最合适的模型来处理特定的任务。而且基于之前的硅星人和Google Gemini团队的交流，目前Gemini已经初步实现了根据用户需求自动调用同一模型的不同能力，更长期的目标是自动选择不同的模型。这在一定程度上反映了百度在特定应用领域对用户体验和技术结合的早期思考，甚至有点像当时机器翻译的意思。

但是在自动驾驶领域，“萝卜快跑”已经开始向国际市场发展，百度宣布与迪拜道路交通局(RTA)与阿联酋的Autogo公司达成战略合作，计划在迪拜和阿布扎比提供无人出行服务。它的第六代无人车价格仅为谷歌Waymo车型的七分之一。另外，百度Apollo发布了世界上第一款L4级端到端自动驾驶大型Apollo ADFM，还开始探索下一个技术节点。

04

如今AI正逐步从单一模型炫耀技能，走向更深层次的生态建设和价值落地。简单的聊天机器人（Chatbot）虽然形式在早期吸引了大量的关注，但在用户保留和商业模式可持续性方面已经表现出局限性，缺乏强大的应用领域和分销渠道模式，其“后劲”可能不足。相比之下，那些致力于构建“全栈服务”的企业，展现出更强的韧性和发展潜力。从Google开始 I/O展示的全面AI重构应用“全家桶”，同时在百度四层结构中绽放——尤其是在应用端，老树开出了AI的新花，百度图书馆的AI月活用户达到9700万，百度网盘月活用户超过2亿，AI月活用户超过8000万，日均存储文件超过10亿。

在AI技术发展的历史长河中，看看今天的竞争，就会发现它一直是一个接一个，取代领先的过程。最后考验的是耐力和远见，以及各种“坚持”的积累。百度和谷歌一直对技术“偏执”，在ChatGPT带来FOMO的一段时间里没有得到足够的外界认可。如今，当所有人都意识到长期技术积累、全栈战略布局和长期坚持核心业务的重要性时，那些最近积累最深的技术。最深刻的了解企业的潜力终于被重新看到了。

本文来自微信公众号“硅星人Pro”，作者：玄宁，36氪经授权发布。

本文仅代表作者观点，版权归原创者所有，如需转载请在文中注明来源及作者名字。

免责声明：本文系转载编辑文章，仅作分享之用。如分享内容、图片侵犯到您的版权或非授权发布，请及时与我们联系进行审核处理或删除，您可以发送材料至邮箱：service@tojoy.com