谷歌反击OpenAI美国企业开始玩命落实AI应用

　　在前天OpenAI发布GPT-4o之后，昨天谷歌也召开了自己的开发者大会，长达110分钟的发布会几乎每一分钟都提到了AI。

　　谷歌发布了很多新的细分大模型，比如说对标GPT-4o的Project Astra，对标Sora的文生视频模型的Veo。

　　现在，谷歌围绕着“搜索”下了很大功夫，让AI学习了过去积累的庞大数据和用户搜索行为，基于Gemini大模型，我们可以对搜索引擎提出任何想做的事情。

　　搜索引擎会通过AI自动访问大量网站和搜索数据，从想象、研究到计划，搜索引擎借助Gemini进行多步推理去给出复杂问题的AI概述。

　　也就是说我们可以一次性提出复杂的问题，搜索引擎会一步步分析推理，然后用一个摘要去表达出一个可行的计划。

　　另外，谷歌在大模型Gemini的基础上开发了智能体原型Project Astra，它跟GPT-4o有点类似，能够去理解文本、语音、图像三种模态，能够在多模态环境中去理解用户的需求，但它依然是侧重于输出的结果，在交互能力上不像GPT-4o那么具备感情。

　　谷歌去模仿了摄像机的原理，在生成细节、光照、干扰方面进行了优化升级，让AI理解用户提示词的能力得到了增强。

　　可以说相比于OpenAI，谷歌可能在某个模型的能力还比不过，但是，我没你专业，但我能把品类做的比你齐全。

　　我们可以看到，在整个AI生态上，谷歌关于文字搜索、语音、图片、视频的AI模型全都有狩猎，并且都有相应的应用场景。

　　谷歌正在把上面这些模型功能植入到谷歌搜素和新一代的安卓手机，比如说在手机上会有3个应用场景。

　　1、我们可以在手机任何应用的界面召唤出AI，然后对我们感兴趣的东西“画个圈”，AI就会整合出所有的相关信息，甚至是购买链接。

　　2、我们用手机通话的时候，可以召唤AI进行实时的同声翻译，翻译13种语言的通线、像我们匆忙之中在手机里做的笔记，录音，可以让AI整合总结，形成具有逻辑性的报告。

　　根据统计，2023年全球对AI领域的投资出现了连续的下滑，总投资约1892亿美元，相比于2020年下降了20%。

　　核心原因就是AI大模型很难盈利，像OpenAI，中国AI四小龙全都没能实现盈利，研究AI这个技术本身的投资又非常庞大。

　　所以，很多企业其实已经把公司的未来都押注在了AI的应用上，人家老美也不傻，你想摸着我过河，让我把底层技术做好了，你来开发应用？

　　所以，不止是谷歌，苹果在5月7号发布了新一代的iPad，重点是这一代iPad上搭载了M4芯片。

　　苹果也是直接把M4芯片跟AI联系起来，说它的运算速度最高可以达到38万亿次，GPU性能提升了4倍，可以承担任何AI的工作负载。

　　根据外媒报道，苹果会推出升级后的Siri语音助手，它的底层技术会引入一个新的生成式AI系统，类似于GPT-4o，就像一个智能助理一样去操控手机，进行连续对话。

　　如果再加上已经确定的，今年的新一代iPhone会搭载AI系统，成为一款AI手机，苹果也在让自己所有的产品应用全都融入AI。

　　特斯拉为了All in AI，已经放弃了太多东西，甚至是刚说的话都能反悔，颇有点司马懿对着洛水发誓的感觉。

　　根据我们得到的信息，特斯拉目前除了裁员1.4万人之外，又在进一步压缩设计、工程、电池、工厂软件的团队。

　　在一季度财报会上，马斯克刚刚向投资人承诺今年要推出2.5万美元的平价车型，但是现在这个设计团队竟然被砍掉了50%，新车计划毫无疑问要被拖后。

　　根据外媒报道，特斯拉考虑在Model3和Y的基础上做改进，通过减配降本的方式推新车，而不是做一款全新的平价车。

　　在2023年，特斯拉的净利润高达150亿美元，一个赚钱的车企现在连车都不想造了，那马斯克想要什么？

　　FSD V12让马斯克对自动驾驶信心大增，直接让特斯拉从一家生产制造的车企，转型成为智能驾驶的人工智能公司，甚至要在今年的8月8日发布无人出租车。

　　现在，马斯克这个最懂制造，最关心物理的人，已经不在乎对手，不在乎电动车的价格战，甚至都不在乎电动车了。

　　特斯拉几乎是放弃了之前长期投入的制造创新项目，而是集中所有的资源，所有的能量All in在更新的AI和智能驾驶系统上，开始了又一次的巨大冒险。

　　我们无法去评判这样的战略对不对，但我们能够看到，今天美国这些顶尖的科技公司，OpenAI、谷歌、苹果、微软、特斯拉已经跨越大模型上的竞争，开始玩命的去落实AI在具体产品上的应用和场景了。

　　纸之所以能够普及，最大的功臣还是来自于中国蔡伦的造纸术，他极大降低了造纸的成本，真正把纸带进了普通人的生活。

　　今天AI也在经历这个阶段，它的成本、应用已经在加速普及和落地了，就像我们研发的文思子牙，已经把视播时代的短视频直播营销，集成应用到了一个AI系统中。

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