如果把GoogleIO{之后}，AI的参照[系变]了放到更完整的背景里看，很多细节之间其实是相互关联的。

当前，Coding 时代的行业共识已经确立。

换个角度看，去年发布的 Minimax 的视频模型，仅用约一个月时间，已帮助全球创作者累计生成视频超过 6 亿个语音模型则凭借全球顶尖的超低延时，累计生成语音超过 2 亿小时。

换个角度看，文本大模型 M2 发布时在全球权威评测 Artificial Analysis 中，拿下开源第一的成绩，其综合推理成本也只有 0.53 美元 / 百万 Token，只有 Claude 4.5 Sonnet 的 8%，推理速度则是后者的两倍。

从细节来看，摩根士丹利测算，通过基础设施优化，Minimax 在 8 卡 H800 推理服务器上，每分钟可产生约 1 美元收入，成本低于 0.3 美元，而行业平均水平只有约 0.5 美元 / 分钟。

从细节来看，这正是 Minimax 的路线，从 M 系列大语言模型，到海螺视频模型、Music 音频模型，这种全模态自研 + 全模态落地的完整性，在国内独立 AI 企业中属于独一份。

从细节来看，这是对大模型理解世界能力的终极考验不仅要更强的空间理解能力，还要因果推理、长程一致性和多对象关系建模能力并反过来提升文本、Agent 和工具调用性能。

进一步说，文本模型说自己理解物理世界，很难验证你让它写一篇关于苹果落地的文章，它能写得头头是道，但你永远不知道它是不是真的理解万有引力。

放到整体脉络里看，但事实上，全模态的真正价值，不在于 " 能做什么 "，而在于 " 这些能力能不能彼此增强 "这是先天路线选择和后天补丁式升级的本质区别。

放到整体脉络里看，Minimax 不仅是国内唯一同时具备 " 文本 + 图像 + 视频 + 音频 + 音乐 " 全栈能力的独立大模型厂商，而且文本、语音、视频生成能力全部排在全球第一梯队。

换个角度看，换言之，多模态研发给 Minimax 带来的远不止产品矩阵，还包含更精细、高效的工程框架这将令企业模型进一步降低门槛，从开发者向普通用户扩展。

换个角度看，按照高盛的预测，M3 与 Hailuo 3 模型发布，将成为 Minimax 的重要里程碑，其文本 API 业务毛利率将达到 40%，多模态 API 业务毛利率达到 60-70%，高于同行水平。

换个角度看，最近高盛发文将字节、阿里、Minimax 三家并列，依据是中国独立 AI 厂商中，Minimax 独一无二的全面全模态布局，以及其行业领先的高性价比、高灵活性计算架构。

进一步说，但这并不是市场的全貌。

放到整体脉络里看，摩根士丹利指出，中国模型市场已经走到凸性爆发拐点，将复刻美国市场的超新星爆发速度原因有二：一是模型能力已经接近甚至超越此前的美国头部产品，二是相比美国模型，中国模型定价普遍更有优势。

进一步说，原生的五感全能战士？

放到整体脉络里看，摩根士丹利在近期研报中指出，Minimax 的潜在价值被市场忽略，其 ARR 在 2026 年底将达到 10 亿美元一个重要原因是，市场低估了多模态技术的商业价值，特别是大语言模型与多模态模型的相互促进。

换个角度看，这是 1+1>2 的正向循环也能解释为何杨立昆、李飞飞等大牛坚持认为，多模态世界模型才是 AI 的未来路径。

换个角度看，很多人没意识到，统一基座的全模态模型，其实在研发效率上更有优势。

换个角度看，背后 Google 的野心昭然若揭它要做一个真正的世界模型，没有媒介限制，没有模态隔阂，AI 可以用任何人类能理解的方式，和世界进行交互，用一个模型定义 AI 的未来形态。

需要注意的是，自始至终，用户只要对话，就能像指挥员工一样修改视频，并精确到每一个细节，无需切换线程或重新上传这就将 VEO 等上一代视频模型提示词生成、抽卡赌运气的模式完全改写。

换个角度看，相比之下，VEO 和 Nano Banana 并非独立产品，而是 Omni 身上的能力组件。

换个角度看，这意味着，Google Omni 有能力将所有模态的分析与生成处理，在一个统一模型内部完成，而非调动多个系统后期整合。

换个角度看，跑出过火星文画面的 AI 用户都清楚，让 AI 做一个文字清晰准确的内容有多难，更不要说是数学公式，还是在课堂上边讲边写。

进一步说，有 X 用户的评价是，视频模型的 Nano Banana 时刻要来了。

放到整体脉络里看，前几天有 Reddit 用户意外找到并分享了一则 Gemini Omni 的 Demo，瞬间引爆了全球 AI 社区：。

放到整体脉络里看，在去年的 Google I/O 大会上，VEO 3 一鸣惊人，切水果视频席卷了 TikTok，仅用半年时间，生成视频总量就突破 2.3 亿条，有媒体撰文称，VEO 3 挽救了谷歌的财报。

需要注意的是，截至目前，Nano Banana 系列累计生成图片已超过 500 亿张媒体评价是，Google 正在终结 PS 时代。

从细节来看，今年发布的图像生成模型 Image 2，一小时全球新增用户破 180 万，再次打破 GPT-4o 纪录，一周时间内，全球活跃用户便超过 1.2 亿，带动 ChatGPT Plus 订阅量环比增长 23%。

换个角度看，OpenAI 首席执行官 Sam Altman 没想到的是，100 万用户规模的成绩，发布初的 ChatGPT 要 5 天实现，GPT-4o 图像生成只需要 1 个小时。

进一步说，对比早期文本模型 + 图像模型 + 视频模型的简单拼接模式，在 2026 年，以 Google Gemini Omni 为代表的统一基座全模态模型的出现，标志着行业即将进入一个全新的时代。

从细节来看，相较编程，这是 AI 的真正富矿从行业通用定价来看，每百万 tokens 的价格，视频模型要远高于图片和文本这意味着，只要 token 调用量提升，视频将创造远超文本的 API 价值。

放到整体脉络里看，大会展示的视频输出只是一个开始，按照 Google 的规划，Omni 有能力实现文图音视的全模态输出，并基于 Gemini 的世界模型能力，生成重力、动力更精确的物理效果。

换个角度看，北京时间 5 月 20 日凌晨，Google I/O 2026 如期开场。

进一步说，AI 终于从发布会走进了企业的生产预算，阿里解决了第一个问题：AI 有没有真实需求？

从细节来看，" 尽管我们上调了 Token 价格，客户接受度依然很高，需求持续旺盛，甚至当前供应仍无法完全满足需求，仍有大量客户在排队等待服务"。

需要注意的是，换句话说，凭借稳居全球第一梯队的多模态模型能力，Minimax 模型早已成为全球多模态领域的核心基础设施。

同时，在全模态模型的技术路线，Minimax 有能力让文、图、音、视频能力协同迭代，突破迭代效率、训练成本与模型性能的不可能三角。

从细节来看，招股书中有一段数据，成立以来，Minimax 只花了 5 亿美元，就站上全球多模态能力第一梯队，这个费用规模，只有 OpenAI 的约 1%。

从细节来看，这种底层颠覆性的先天一体路线，使 Minimax 能在更低成本下实现更流畅的全感官智能。

换个角度看，换言之，统一基座全模态模型不是五个独立模型的简单相加，而是一个有机的整体。

放到整体脉络里看，一个地方出错，用户立刻能看出来物体运动的轨迹符不符合物理规律？但视频生成不一样，一秒钟就能露馅手的位置对不对？镜头切换是否连贯？文字是否清晰准确？音画是否同步？

换个角度看，视频生成就是一个最好的例子。

换个角度看，过去的市场中，全模态很容易被误解成 " 功能表 "，文本、图片、视频、语音、音乐，五个格子都打勾，就叫全模态。

换个角度看，摩根大通则给到 Minimax" 超配 " 评级，理由是 " 技术实力、多模态商业化潜力、全球可扩展性的罕见组合 "。

进一步说，瑞银则将 Minimax 的目标价设定为 1000 港元，原因是随着多模态能力潜力释放，不同模态间的协同研发，将带动训练成本的压缩，以及模型能力的快速提升。

从细节来看，高盛：中国多模态模型持续进军全球，关注 Hailuo 3。

进一步说，仍有玩家在技术路线上高度接近 Gemini Omni 的方向，有望率先在国内复刻这一生态位，就是 Minimax。

放到整体脉络里看，放眼国内市场，主要玩家的现阶段叙事逻辑高度趋同：争夺 Claude 平替这个生态位，再找独有优势，比如专攻长文本、专攻智能体、专攻推理，最后从订阅价格角度卷出优势，杀出红海。

放到整体脉络里看，看回国内市场，一轮技术驱动的增长正在酝酿中。

需要注意的是，这句话，点破了当前 AI 行业最大的视野盲区。

放到整体脉络里看，过去市场盯着 Coding 看，对多模态认知不足，这一思维范式正在被推翻。

进一步说，在执行跨模态任务时，文本理解的提升，可以反哺图像和视频质量，让生成内容更符合逻辑图像和视频的训练数据，又可以帮助模型更好地理解物理世界，提升文本推理和常识判断能力。

放到整体脉络里看，支撑这个野心的，正是全模态能力。

从细节来看，DeepMind 首席执行官德米斯 · 哈萨比斯则表示，未来 Omni 将能完成任意模态的输入及输出功能，入口覆盖 Gemini 应用、Google Flow 和 YouTube Shorts，更强的 Omni 版本会在后续推出。

换个角度看，在现场演示中，Google 高管展示了具体编辑场景——用户输入 " 把背景换成雪地 "，模型就换掉视频环境输入 " 改成从侧面跟拍的角度 "，画面运镜就随之改变输入 " 加上旁白 "，视频就能生成解说及背景音乐。

放到整体脉络里看，按照 Google 的定义，Omni 是 Gemini 主架构的进化，将 Gemini 从诞生起就具备的原生多模态能力，从输入端扩展到了输出端。

从细节来看，与 VEO 相比，Google Omni 是真正意义上全模态输入、全模态输出的模型，支持用户通过任意模态内容混合输入，生成高质量的视频，同时支持对话编辑。

放到整体脉络里看，Gemini Omni 的惊艳之处不仅于此，模型支持一键去除水印、替换物体并自适应光影，从演示效果看，其文字一致性、角色连贯性超越了过往所有视频模型。

从细节来看，教师一边讲课，一边在黑板上写下公式，全程声音、画面、板书文字精确流畅，丝滑至极。

换个角度看，但更大的颠覆还在路上。

需要注意的是，毫无疑问，颠覆级的多模态模型，拥有一锤定音的市场影响力。

需要注意的是，年初 Google Nano Banana 2 的发布，则实现了全球测试屠榜的盛况产品将一张 4K 多细节图的生成时间，从分钟级压缩到秒级。

换个角度看，凭借高度还原的吉卜力画风，GPT-4o 生图功能上线即爆红，OpenAI 不得不限制免费资格，并恳求用户不要再疯狂生图，让团队睡个好觉。

换个角度看，多模态，下一个 Token 拐点。

换个角度看，更重要的是，多模态正在迎来一个历史性的技术拐点。

从细节来看，对 Google 来说，Omni 不再是一个视频模型，而是真正的超级内容创作入口，进而嵌入所有的创作者工作流程，创造一个比 Coding 想象空间更大的多模态应用市场。

进一步说，这届大会的亮点，无疑是智能体与多模态能力的展示在 Gemini Omni Flash 的发布中，Google 对其有一段精确定义——支持任何模态的输入，生成任何模态的输出。

从细节来看，第二个问题来自 Google：AI 下一步会长成什么样？

从细节来看，上周 2026 财年 Q4 财报会议上，阿里巴巴 CEO 吴泳铭用一番发言，道出 Coding 蛋糕的庞大。

换个角度看，Pure-Play 的增长拐点。

后续如果继续跟进GoogleIO{之后}，AI的参照[系变]了，更有参考价值的往往是新增细节、现实反馈以及持续变化。

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