谷歌低调退出AI竞赛？战略转向世界模型

谷歌与 OpenAI、Anthropic 在 AI 赛道上的竞争正在分化。同业追求能自我进化的 AI，而谷歌则押注于“理解真实世界”的人工智能。

这种分歧并不容易被发现，因为谷歌仍在不断推出模型并持续盈利。但其最新产品在某知名独立榜单上仅位列第 10 名。

谷歌在 AI 竞赛中的表态及其隐含信号

7 月 21 日，谷歌发布了 Gemini 3.6 Flash，主打“速度与成本”，而非“性能碾压”。

We’re rolling out three new models to make AI agents faster, smarter, and cheaper at scale:

🔵 Gemini 3.6 Flash: It uses fewer tokens than 3.5 Flash to deliver higher quality work at the exact same cost.

🔵 Gemini 3.5 Flash-Lite: A fast, cost-effective option for everyday tasks… pic.twitter.com/SP1eU3FCW5

— Google DeepMind (@GoogleDeepMind) July 21, 2026

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据谷歌官方博客介绍，该版本生成的 Token 数量较前代减少 17%。Token，指的是 AI 输出的文本片段。Token 更少，意味着用户成本更低。

至于性能方面，Artificial Analysis 指数的公开榜单显示，这一模型仅排名第 10，所有头部研究实验室的产品均排在其之前。

当然，谷歌并未停滞不前。公司已启动规模最大的 Gemini 4 训练，同时更大参数的 Gemini 3.5 Pro 也正在与合作伙伴闭门测试。

谷歌 CEO 桑达·皮查伊（Sundar Pichai）则更注重长远布局，将战略重心指向个性化 AI 助手，而非排行榜上的“一时之争”。

投资者显然更为焦虑。6 月，继两名高级AI 科研人员跳槽至竞争对手后，Alphabet 股价一度回落 6%。

Alphabet（GOOG）股价走势。数据来源：Yahoo Finance

深度解析 DeepMind 的“世界模型”战略

“世界模型”聚焦于让 AI 理解物理世界的运行规律——重力、运动、因果关系。它不只是预测下一个单词，更能模拟房间里的动作及连锁反应。

DeepMind 官网直言不讳地展示了这一战略。旗下 Genie 3、Gemini Robotics 都被归入“世界模型及具身智能”版块——即控制机器的智能软件方向。

5 月，实验室将 Project Genie 项目扩展至 Street View，并发布了 SIMA 2——这是一款通过在虚拟 3D 世界中游玩来进行自我学习的智能体。

OpenAI 和 Anthropic 的目标则完全不同。他们追求的是递归自我改进，简称 RSI。

简而言之，这意味着人工智能具备自主研发下一代、更强 AI 的能力——接着，后者又能研发出更强的版本，以此类推。

作者 Alberto Romero 本周二撰文指出，谷歌是有意主动退出这场竞赛。

“Hassabis 押注的方向不一样：他关注的是世界模型。这类模型能理解并模拟真实世界，而不仅仅是预测下一个 token。”Alberto Romero 在近期 分析文章中写道。

不过，谷歌从未公开表达类似观点。领导 Google DeepMind 的 Demis Hassabis 也没有在公开场合否认 RSI 项目。

为何竞争对手的联合创始人认为 DeepMind 是“异类”

极具洞见性的外部评论其实早已来自一位竞争者。

Anthropic 的联合创始人 Jack Clark 在 5 月 4 日发布了一篇关于 AI 未来发展的文章。

他认为，到 2028 年底，人工智能具备独立进行科研的概率为 60%，而到 2027 年则为 30%。

Clark 随后探讨了哪些实验室正在追逐这一目标。他指出，DeepMind“在三巨头中显得尤为谨慎”。这里的“谨慎”正指保守、稳健。

他的判断依据直接来自 DeepMind。Clark 援引了该团队联合创始人 Shane Legg 参与撰写的 2025 年 AI 安全性 论文。

对比来看，Anthropic 更为激进。其最新递归自我改进研究中披露，截至 2026 年 5 月，Claude AI 编写的交付代码已超过 80%。

而在 2025 年 2 月前，这一比例接近于零。

该公司还已记录AI 协同研发更优 AI的案例。在某项速度测试中，其模型于今年 4 月提升了 52 倍，而此前一年仅为 2.9 倍。

相比之下，经验丰富的工程师仅能在同一任务上实现 4 倍提升，且需耗时 4 至 8 小时。

I've spent the past few weeks reading 100s of public data sources about AI development. I now believe that recursive self-improvement has a 60% chance of happening by the end of 2028. In other words, AI systems might soon be capable of building themselves.

— Jack Clark (@jackclarkSF) May 4, 2026

谷歌真的退出 AI 竞赛了吗？

有两项事实与放弃 AI 研发这一说法背道而驰：

• 在最能衡量 AI 研究能力的测试中，谷歌始终保持领先。

MLE-Bench 要求模型自主构建机器学习系统。今年 2 月，Gemini 3 模型拿下了 64.4% 的分数，彼时高居榜首。今年 7 月，谷歌 Gemini 3.6 Flash 的得分也达到了 63.9%。

通常来说，很少有退出某一领域的实验室还能在排行榜上名列前茅。

• 谷歌丝毫没有淡出 AI 市场。

谷歌 CEO Pichai 向投资者透露，Gemini 应用月活跃用户已达 9.5 亿。值得注意的是，谷歌本月没有加入 英伟达开放 AI 联盟，OpenAI 和 Anthropic 也同样缺席。

谷歌还能“观望”多久？

支持“慢一点”的理由十分直接。搜索广告营收覆盖了一切成本，因此 DeepMind 可以不急于求成。

但 Alphabet 公布的财报显示，这种“缓冲期”正在逐步缩短。

今年 6 月季度公司营收达到 1,198 亿美元，较去年增长 24%，根据 7 月 22 日递交的财报显示，搜索业务贡献了 633 亿美元的收入。

但随之而来的，是大额支出。Alphabet 在数据中心及相关设备上的投入达 449 亿美元，是去年同期的两倍左右。

本季度自由现金流录得-58.6 亿美元。自由现金流指企业扣除投资开支后的真实剩余资金。

今年 3 月，这一数字还是正 101 亿美元；去年 12 月更高达正 246 亿美元。

为弥补资金缺口，Alphabet 于 6 月增发了 496 亿美元新股，并新增借款 203 亿美元。

公司长期债务在半年内翻倍，从 465 亿美元涨至 982 亿美元。

涵盖 AI 研发的相关部门单季亏损 57.9 亿美元，而去年同期为 33.7 亿美元。“慢下来”正在付出真金白银的代价。

接下来 30 天，值得重点关注哪些动态？

• Gemini 3.5 Pro 是否正式发布，以及其实际排名表现
• DeepMind 是否能展示与 Gemini 4 相关的世界模型进展
• Alphabet 的自由现金流能否在 9 月转正
• DeepMind CEO Hassabis 是否会正面回应 AI “自我提升”问题

Gemini 4 是真正的考验。如果“世界模型”能够在编程智能体受阻的地方取得突破，那么当前的稳健进展将被视为明智而非犹豫。

下一份财报将揭示 Alphabet（谷歌母公司）还能为这场探索投入多久的资金。

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