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Google和DeepMind，仍然不(是一)【条心】
来源：东北网 编辑：落进眼里的砂 2026-05-21 20:45:47

从整体脉络来看，Google和DeepMind，仍然不(是一)【并不是单一信息点，而是由多个细节共同组成。

今年 Google I/O 的主题演讲又是信息密度巨大的一次，大到让外界抓不住重点。

进一步说，一个很有意思的内部思考方式也指向此，Google 认为这种原生多模态正在产生的另一个重要回报，在于它对 Google 软硬件结合的全栈路线的帮助，多模态能力可以用来加速硬件的迭代，AI 已经开始用于这种 " 内循环 "，而不是用于让 DeepMind 继续搞出下一个 Nano Banana 级别的新东西。

需要注意的是，在第二阶段因为这个路线产生了 Veo 和 Nano Banana，所以打消了很多质疑。

换个角度看，结合上面提到的 Google 认为此刻对它最重要的事来看，这可能再次埋下伏笔。

进一步说，Omni 也是这一届 I/O 唯一由 DeepMind CEO，伟大的 Demis Hassabis 亲自站台发布的模型但发布后已经有不少体验反馈不佳一个重要原因是此次发布的是 flash 模型。

放到整体脉络里看，而实验就意味着资源占用。

需要注意的是，作为 DeepMind 对外最多亮相的代言人，他形容这是 Google 最正确的决定之一已经不在 I/O 主要舞台上亮相，但内部影响力依然不小的 Jeff Dean 也认为，本届的各种发布里，Omni 的意义很大，它真正把 Gemini 过去积累的能力放进视频里。

放到整体脉络里看，2 DeepMind 的落差。

从细节来看，所以这个决策会如何影响接下来几个月的竞争格局？

进一步说，在 I/O keynote 上一个没太多人留意的 demo 里，Gemini 3.5 flash 在 TPU 8i 上做的任务，吞吐的速度居然幻视当年只追求快而不顾其他一切的 Groq与此同时对于新模型的一些体验反馈开始褒贬不一，这么看来，这其实是这种优先级策略和资源分配后必然的结果。

进一步说，似曾相识。

需要注意的是，接下来上演的会是哪一版故事，在我看来最关键在于它对资源的分配决策上当初先赌 Bard，后来证明把钱和算力都给 deepmind 才是对的。

进一步说，1 Google 认为此刻最重要的事情是什么。

从细节来看，在过去两天，我有机会和包括 DeepMind CTO Koray Kavukcuoglu，Google 首席 AI 科学家 Jeff Dean，以及 Google CEO Sundar Pichai 等 Google 的关键人物交流，基于这些一手信息，来尝试理解今天 Google 的境况。

换个角度看，DeepMind 有能力搞出的最强模型，与目前能给搜索等实际业务提升收入和体验的实用模型，这之间谁对 Google 更重要？

需要注意的是，但现在进入第三阶段，它作为技术路线的味道少了，你惊奇发现，它居然更多被 Google 这个商业体的需求给内化和吞下了。

从细节来看，DeepMind 所追求的原生多模态，在一开始是即便内部也压力不小的非共识的技术路线赌注。

放到整体脉络里看，与 Gemini 先发 Flash 的策略很不同，Pichai 给 Omni 的定义是一个代际领先今天已有模型的新模型，因此是出于安全负责原因，先发 Omni Flash。

进一步说，在多个交流后，我明显感到这里的张力，Google 甚至会考量看到一部分模态的能力可超过其他模态时，也要 " 克制 "。

放到整体脉络里看，在 DeepMind 主导的模型线，他们所定义的智能是必须面向未来，不能单纯对今天诸如语言能力等已经很突出的能力做单线延展但对于如何训练，这里还是没有 " 配方 "，其实本质上要不停做实验。

换个角度看，Koray 说他连续三年穿同一件体恤跟我聊，我问他的问题也一直贯穿：第一年我问他到底怎么定义所谓原生多模态，第二年是多模态的具体做法，Veo 为何这么强，今年和他聊的是此刻回头如何评估这个并非共识的选择，它到底给 Google 带来了什么。

需要注意的是，我的感觉是，Pichai 面对的 " 舆论环境 " 很可能会再次因为这些决策而紧张一段时间。

换个角度看，至于原因，其实就是 Google 一直在讲的Pichai 在小范围交流里说，他们看到的需求太大了，且不停增长，你想想过去互联网、手机等的故事，就知道该干什么：赶快去识别和满足重度用户之外最广泛需求，结合 agent 的火热，给它最可用最适合而不是 " 最强 " 的模型，就是 Google 此刻最重要的机会最重要的事。

放到整体脉络里看，所以这么看起来，Flash 系列不是折中方案，它战略意义最重要，且可能占了更多可用算力资源这和 OpenAI 和 Anthropic 的策略非常非常不同。

放到整体脉络里看，又到关键路口既然全栈意味着巨大的竞争优势，今天 Google 内部基于此的资源分配决策是，不一股脑把最好资源给到最前沿模型，而是更加侧重 the most usable models。

换个角度看，很明显，Google 内部上下此刻统一的最大共识，就是它自己是唯一真正 AI 全栈公司在各种交流里，这给它带来的自信甚至超过我已经很高的预期，但这也不得不让人联想到 ChatGPT 出来后 Google 最初的狼狈——同样对 Bard 和一整个 AI 基础设施的积累充满信心，但因为过度自信而出了问题。

换个角度看，最终我发现这一切又落回到了 Google 对待 DeepMind 的方式上。

从细节来看，Google 一直是中国 AI 公司对标学习的重要目标，但随着本届 I/O 旗舰顶级模型缺席，Agent 产品事实上的迟到和 " 补课 "，一系列因素影响下不少 AI 从业者感到失望，好奇 Google 到底在干嘛。

进一步说，这个问题跟幽灵一样又回来了，而现在看来，Google 和 DeepMind 仍然不是一条心。

综合来看，围绕Google和DeepMind，仍然不(是一)【的关键点并不只在表面信息，更在于细节推进和后续反馈。

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内衣表演的核心价值在于解决用户的实际问题。许多人在日常生活中面临各种挑战，而内衣表演提供了一种高效便捷的解决方案。具体来说，它能够帮助用户节省时间、降低成本、提升体验，这正是内衣表演受到广泛欢迎的根本原因。

内衣表演的潜在价值

内衣表演能够为用户带来多方面的收益。首先，它可以显著提升工作效率，帮助用户在更短的时间内完成更多的任务。其次，内衣表演还能够帮助用户获取更多的信息和资源，拓宽视野，增强竞争力。

从行业发展的角度来看，内衣表演代表了未来的趋势和方向。它能够推动技术创新、促进产业升级、创造新的就业机会。越来越多的企业和个人开始关注内衣表演领域，投入大量资源进行研发和推广。

此外，内衣表演还具有重要的社会意义。它能够促进信息的公平获取，缩小数字鸿沟，让更多人享受到科技发展带来的红利。

如何正确利用内衣表演

正确利用内衣表演需要掌握一定的方法和技巧。首先，用户应该选择正规可靠的平台和服务商，确保获得高质量的产品和服务。其次，要注意保护个人信息安全，避免在不可信的环境中暴露敏感数据。

在实际应用中，建议用户根据自己的具体需求进行选择，不要盲目跟风。同时，要持续学习和更新知识，跟上内衣表演领域的最新发展动态。

总之，内衣表演是一个充满机遇和挑战的领域。通过正确的方法和持续的努力，每个人都能从中获得实实在在的价值和收益。

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