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一 | 当地时间7月21日,谷歌DeepMind发布三款轻量的新模型,主打“更快、更智能、更具成本效益”,但因智能程度没有满足外界的期待,评价两极分化。 与此同时,旗舰模型Gemini 3.5 Pro依然没有露面成为此次焦点,从排行榜来看,谷歌的模型已经排在十名开外。

二 |
根据谷歌官方博客,此次发布的三款模型定位不同。
在AI大模型训练与推理需求爆发的推动下,AI芯片行业正经历深刻重构:竞争焦点从单一制程性能转向“专用架构+软件生态+能效效率”的系统级较量。
Gemini 3.6 Flash是主力模型,与上一代相比能使用更少的token,在相同成本下提供更高质量的工作;而Gemini 3.5 Flash-Lite则是快速、成本效益高的选项,适用于日常任务,如处理文档和搜索;Gemini 3.5 Flash Cyber是一种网络安全模型,专为发现和修补关键软件漏洞而构建。
但根据评测来看,此次谷歌的新模型在智能上并不出色。AI模型评测平台Arena.ai的研究显示,Gemini 3.6 Flash 在前端代码竞技场中以1537分排名第12位。
第三方评测机构Artificial Analysis的结论则是,Gemini 3.6 Flash 在智能方面较3.5 Flash没有提升,智能指数得分50,但任务效率有所提高,Gemini 3.6 Flash的平均每任务时间为 1.3 分钟,较上一代减少超过50%,同时每任务成本略有降低。

三 | 而OpenAI自研AI芯片的最新消息,无疑泛起了新的涟漪。 这意味着,谷歌优化的更多是速度和成本,而不是模型能力本身。

四 | 据财联社报道,OpenAI自研的推理芯片Jalapeno迎来了新的突破,在测试中的表现优于英伟达当前的产品阵容。

五 | OpenAI芯片业务负责人Richard Ho在接受采访时表示,Jalapeno芯片与英伟达GB300进行的比较测试中,Jalapeno在两个指标上占据优势:单位功耗所能处理的AI工作量,以及响应的速度。 更值得关注的是,在Artificial Analysis最新智能指数排行榜中,谷歌目前已经没有任何一款模型进入前十。

六 | 需要指出的是,Jalapeno并未与英伟达最新一代的Vera Rubin芯片进行测试,后者刚刚开始出货。此外,Jalapeno也并非为AI模型训练而设计,其主要面向AI推理阶段,即模型完成训练后,根据用户提示生成响应并执行任务的阶段。而训练则是英伟达技术最擅长的领域之一。 公开资料显示,除了英伟达这一行业领跑者之外,OpenAI等全球科技巨头均在积极自研AI芯片,比如亚马逊自研的Trainium系列、Inferentia系列芯片,微软自研的Maia系列芯片,Meta自研的MTIA系列芯片,特斯拉自研的Dojo D1、AI5等芯片,谷歌自研的TPU系列芯片。排名靠前的是Anthropic、OpenAI等海外厂商,也包括国内月之暗面的Kimi K3、智谱GLM-5.2等模型。 国内龙头同样在积极自研AI芯片,比如阿里巴巴的含光、真武系列,百度的昆仑芯,摩尔线程的长江、华山等,快手的SL200,以及字节跳动的SeedChip等等。 头豹研究院表示,巨头们积极自研AI芯片,背后的深层次原因在于美国持续收紧先进芯片及制造设备出口管制,叠加全球AI资本开支向头部云厂商高度集中,加速了算力供应链的地缘割裂,各国纷纷押注自主生态。 亿欧智库表示,当前国产替代已告别零散的技术突破,进入全产业链协同攻坚的新阶段,AI芯片已完成“设计制造-设备-材料”全链条布局。根据三方机构预测,到2030年,中国AI芯片自给率将升至86%,市场规模突破670亿美元。这与去年Gemini一度站上全球第一梯队形成了鲜明反差。

七 |
除了排行榜,开发者社区的反馈同样出现明显分化。 从产业链来看,亿欧智库表示,可关注EDA/IP(华大九天、概伦电子、广立微等)、设备(盛美上海、中微公司、华海清科等)、芯片设计(寒武纪、海光信息、云天励飞等)、封装测试(通富微电、长电科技、华天科技等)等核心环节。
(文章来源:东方财富研究中心)。不少开发者用谷歌新模型做任务时未看到很好的表现,“前端能力糟糕、空间推理也很差,我安慰自己这其实不是在高思考水平上运行的,但我不确定。”
有开发者评论道,“谷歌就像龟兔赛跑里的兔子,领先一段时间后就开始睡觉。

八 | ”也有人直言,Gemini 团队需要引入真正关心交付前沿模型的人。

九 | 在关于谷歌新模型发布的评论中,相比Flash模型,大家更关注的是,旗舰模型Gemini 3.5 Pro什么时候发布? 在5月的谷歌I/O 大会上,谷歌发布了Gemini 3.5 Flash,当时曾预告Pro版本已在内部使用,预期一个月内推出。

十 | 然而两个月过去了,Gemini 3.5 Pro依然没有公开亮相。据外媒报道,由于模型始终未达到内部预期性能,谷歌推迟了发布计划。 面对外界质疑,谷歌DeepMind技术负责人洛根·基尔帕特里克(Logan Kilpatrick)也在社交媒体上回应称,Gemini 3.5 Pro正在与合作伙伴进行测试,计划在准备就绪后立即广泛提供。但他未给出具体的时间节点。 与此同时,谷歌在这次博客中提到,团队已经开始着手构建下一代模型,“启动了迄今为止规模最大的 Gemini 4 预训练工作,并对目前的进展感到振奋”。这一表态,也让不少业内人士猜测,谷歌是否正在把更多资源转向下一代模型,而非继续打磨3.5 Pro。 针对现阶段谷歌模型的表现,很多人认为,并不是谷歌的能力不行,而是内部的策略方向问题,优先级放在产品上,而不是像Anthropic、OpenAI等厂商专注将AI做好。

十一 | 从谷歌这次的更新来看,团队在大模型上的策略似乎是“速度胜过智慧”。

十二 | 有开发者认为,让任务时间缩短是很好,但停滞的智能意味着他们优先考虑了错误的指标。“创新也需要深度,而不仅仅是秒表”。 不过,也有开发者认为,如果模型是为了赚钱,从这个商业角度看,谷歌是聪明的,毕竟现在新兴公司都是在烧钱运营,一旦钱烧完直接就倒闭,而谷歌是将模型降智节省成本。

十三 | 相比Anthropic和OpenAI持续围绕模型能力竞争,谷歌拥有Android、Chrome、Workspace、搜索、云服务等庞大的产品生态,因此这一年其AI战略一直更偏向产品落地,而不是单纯追逐模型能力和榜单。 但另一方面,开发者更倾向于将智能作为评价AI公司的第一标准。如果模型能力长期停滞,即便商业化领先,也难免影响开发者生态和市场预期。 遥想去年11月,谷歌发布Gemini 3模型时曾引发业界震动,反超OpenAI、坐稳第一梯队,股价一路飙升。而进入2026年以来,AI竞争的风向再次发生变化。OpenAI依靠持续推出新模型重新夺回行业关注度,Anthropic依旧保持着模型能力领先的位置,而谷歌更多展示的是成本优化和产品整合能力。 截至7月21日收盘,谷歌(GOOGL.US)跌超1%,股价收于347.15美元/股,较5月中旬高点累计回落近15%,当前谷歌总市值约4.2万亿美元,也从全球市值榜第二退居第三,被苹果赶超。

十四 | (本文来自第一财经)。
Current article:http://3n7bs.ruandaimingyunsun.sbs/860u/20260826/128136.html
Published on:07:23:18
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