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GoogleIO{之后},AI的参照[系变]了
来源:东北网 编辑:文河 2026-05-22 04:41:11

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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