今天咱们聊一聊 Google I/O。

我本人应该是在 2005 年、2006 年都去现场参加过 Google I/O。当时还是在旧金山市中心的 Moscone Center。后来 Google I/O 搬到 Mountain View 以后，我就没有再去参加过了，因为 Google I/O 越办越大，Moscone Center 已经不够用了。

今天讲 Google I/O，其实是要讲一个日暮西山的巨人，还在坚持一些很守旧的东西，给我们展现各种疲态。以前每年 Google I/O，我们还会关注今年发布了什么、有什么有意思的东西。现在看完以后，只会觉得很失望。当然，还是有很多人在尬吹 Google I/O，看得我脚底板都快抠出两室一厅来。

一次让我放弃使用 Gemini 的经历

今年最有意思的，不是 Google 发布了多少东西，而是我本来想用 Google 自己最新的 AI 来准备这一期 Google I/O 的直播讲稿。我原来有这样的习惯：讲谁家的产品，就一定用谁家的大模型去准备，也算稍微体现一下他们的能力。但是稍微点了几下以后，我就放弃了。

事情是这样的：我去问 Gemini，而且还不是在 Gemini App 或者 Gemini 网页里问。我还专门跑到 Antigravity 2.0 里，做了一个升级以后去问。我说：“Gemini Spark 这个我很喜欢，我想用一下，怎么用？”

它也搜索了，也思考了，然后告诉我：有一个东西叫 Apache Spark，还有一个东西好像叫科大讯飞还是谁的 Spark，你到底要用哪个？当时把我问傻了。我说我要用 Google 的，刚在 I/O 上发布的那个 Spark。然后它说：“那你真的要用 Apache Spark 吗？”

我已经不知道该怎么接了，于是我就放弃了。

所以今天这个稿子依然是用 GPT 来准备的。刚才这个故事发生在 Google 刚刚升级的 Antigravity 2.0 和 Google 刚刚发布的 Gemini 3.5 Flash 上。3.5 Flash 没搞定，我就换成 3.1 Pro，结果还是在那胡说八道。后来我到 Google 的 Gemini App 或者 Gemini 网页上试，依然如此。

我为什么要出来骂街、抱怨这件事？因为我自己的使用体验非常非常差。这不是一个单纯的吐槽。Google 在发布会上讲的是智能体时代，它也意识到现在是智能体时代，是 harness agent 的时代。但是普通用户真正关心的是什么？就是你能不能听懂我在说什么，能不能按我的话去干活，能不能少犯点低级错误。

聊天机器人胡说八道，最多让人一笑。但是智能体胡说八道是很危险的：它会改错文件、发错邮件、删错代码、安排错会议。这是我们不能忍受的。所以 AI 从聊天进入干活阶段以后，可靠性要比速度和价格重要得多。

今天先稍微回顾一下 Google I/O 2026 到底发了点什么，然后讲 Gemini 3.5 Flash 为什么让我发疯、让我愤怒。后面再说 Gemini Omni、Spark 和 Antigravity 各自的问题在哪里，以及 Google 为什么总是在撒胡椒面。

Google I/O 这次到底发了什么

Google 还是在玩宏大叙事。几年之前，Google 的宏大叙事、微软的宏大叙事，我们看着还是很爽的。但是这几年下来，我们越来越讨厌看宏大叙事了。这跟咱们是中国人没有关系，不要胡乱联想。即使是 Google 的宏大叙事，我们也看不下去了。

Google 这次本来应该只讲一个主题：我们做 agent，就完事了。它本来应该说：我们要做智能体引擎，Google 不只是模型公司，而是智能体时代的基础设施公司。

但是你去看它讲了什么：搜索、Workspace、安卓、Chrome、YouTube、Google Cloud，包括怎么写邮件、怎么做日历、怎么安排日历、怎么写文档、怎么在你的网盘上做事情。它把所有东西都讲了一遍，最后就让人觉得很烦。

Google 的潜台词是：如果智能体时代真的来了，谁最适合做你 24 小时的 AI 助理？应当是 Google。

这很像微软原来那套词：你看，我有 Windows，我有 IE，我有 Office，你应该在我这里待着。但是微软错过了移动互联网时代。Google 现在真的在向这条路上继续狂奔。

Gemini 3.5 Flash：快、便宜，但不靠谱

首先说 Gemini 3.5 Flash。这个产品主打快和便宜。快不快？确实很快。便宜不便宜？它其实没有国内的 DeepSeek V4 Pro 便宜，也没有像 MiniMax 或者其他一些中国模型便宜。所以在“便宜”这件事上，它并没有什么优势。

Google 为什么发布这样的东西，而不是发布 Gemini 3.5 Pro？这里可能有三个考量。

第一种可能：Gemini 3.5 Pro 不够惊艳

Gemini 3.5 Pro 可能没有办法明显压制 GPT、Claude、DeepSeek 这些东西。那么 3.5 Pro 就过两天凑合发出来，反正拿出来也比不过别人。

其实 Google 的 Gemini 系列模型从来也没有压制过 GPT 和 Claude。虽然有一段时间它确实很猛，导致 OpenAI 拉过一次红色警报，但它也仅仅是追上了 OpenAI，达到了一个将就能用的状态。

那一次拉红色警报，我觉得最核心的原因不是 Gemini 3.5 Pro，而是 Nano Banana，通过画图的方式把用户拉走了。现在不要求你每一块都做得好，而是要求你有一个不可替代的点。所以 GPT 通过 GPT Image 2 又把用户拎回来了。

第二种可能：智能体时代需要更快、更便宜的模型

既然到了智能体时代，大家都在做智能体，那么可能确实需要一个更快、更便宜的模型，不一定要上 Pro 模型去做深度思考。所以这也是一种可能：把成本压缩下来。

第三种可能：Google 留了后手

也许 Google 确实留了一个后手，可能还有一个非常非常强的模型在憋劲。但是我觉得稍微有点难。Google 其实给自己选了一条特别难的路。

问题在于，智能体不能光便宜。我们现在是在智能体里使用大模型，并不是一定要便宜。我宁肯花贵一点的钱，宁肯慢一点，但是它一定要靠谱。

因为现在不管是养虾也好，养马也好，系统本身没有那么靠谱，我们又要让它去干一些真实工作，所以可靠性才是最重要的。我宁肯花更多的钱订 GPT 或者 Claude，也不要为了贪一点小便宜，让它每次干活都惹我生气。

现在看到的 Gemini 3.5 Flash，真的能把你气死，而且是在它自家的 harness agent 框架，也就是 Antigravity 2.0 上，能气得你完全没招。

我们真正需要的模型是：

• 不跑题；
• 不瞎猜；
• 不把旧知识硬套到新产品上；
• 不自信地犯错。

现在这几条它都犯了。

Gemini 3.5 Flash 证明了一件事：只省钱、只提速是没有任何意义的。你把这样的东西放到 harness agent 里，放到 Antigravity 里，没有人敢放心地把事情交给它干。

原来我让 Gemini 跟我聊天，它胡说八道一下也就算了。最多是我被它骗了，拿一些错误信息跟大家讲故事，最后被大家挑错：“老范你又不懂了吧。”这个我认了。但是你到了 harness agent 里，是要在我电脑上操作文件的，是要操作我的邮箱的，这就太恐怖了。

Gemini Omni：技术路线强大，用户感知很差

再往后一个发布的东西叫 Gemini Omni。“Omni”这个单词每次出来，意思都是全能。这一次 Gemini Omni 的技术路线极其强大，但是效果并不好。

它讲的是一个世界模型的故事。也就是说，我不是文字模型了，我能够理解图片、视频、声音和动作，什么都可以理解。

像 GPT、Gemini 3.1 Pro，其实 3.0 Pro 往后的版本，都是可以输入图片、声音、视频、动作的，都是全模态输入。但是原来的 Gemini 3.0 Pro、Gemini 3.1 Pro 只能输出文字，不能输出其他东西。也就是输入是全模态的，输出只有文字。

这一次 Gemini Omni，输入是全模态的，输出也是全模态的。

但更重要的是，它是一个世界模型。它可以理解物理模型，可以理解世界规律，可以保证它输出的所有东西在物理世界里逻辑自洽。

可是大家拿它做视频测试，和最强的字节跳动 Seedance 2.0 比较，到底谁强谁弱？结果发现，Gemini Omni 输出的视频确实在物理上自洽了，但是没有表现力。Seedance 3.0 出来的东西才有表现力，包括国内的可灵 3.0，这类东西出来才会让人想去分享。

这个非常重要。因为这个东西很贵，烧完 token 以后，如果你没有任何想分享的欲望，那肯定没法整。

所以我觉得，这是非常强大的模型，但是用户感知很差。用户试了半天以后会说：虽然 Seedance 2.0 的逻辑不一定自洽，有时候还穿模，有时候还有一些乱七八糟的东西，但是就是帅，我就是想看这个。那 Gemini Omni 就打不过。

有些人可能会说：不对，我们希望有强大内核，是你们没有用出来，是你技术不对。千万不要对用户提出这种要求。

iPhone、尼康和佳能的例子

大家知道 iPhone 是怎么干掉尼康和佳能的吗？虽然尼康、佳能现在还在卖相机，卖得也还可以，但是在整体使用量、照片量上，绝对被 iPhone 碾压。

尼康、佳能玩的是“还原”：色彩要准，畸变要小，宽容度要高，能够留给后期更大的空间。但你要不会玩，这个机器拍出来的片子也就那么回事。

iPhone 搞的是什么？它不关心畸变。你拿 iPhone 拍照片，一个人如果站在图片侧边，脑袋就是斜的，畸变得一塌糊涂。色彩加上各种滤镜以后，也完全不是还原。虽然现在 iPhone 可以出 RAW 格式了，但跟尼康、佳能比起来差远了。

可是要想清楚一点：大部分用户就是要随手拍一张照片，然后发出去。如果拍完以后还需要做半天后期才能往外发，那就没意思了。

Gemini Omni 就是按照尼康、佳能的路子在做，确实很强大，但是用户感觉不出来。用户更喜欢要一个 iPhone，Seedance 2.0 可能就更像 iPhone 一点。

所以核心是：你做出强大的产品，一定要让用户有感知。

Google 并不擅长前端和用户体验

其实 Google 一直不是一个特别擅长做用户感知和用户体验的公司。很多人可能不同意，因为不管是 Google 搜索还是安卓，Google 都在定义各种设计标准，也一直在建用户体验、点击率和用户流失的数据模型。

但是我要说，Google 从来就没有真正做好过这件事。

虽然我们觉得 Gmail 很棒，Google 搜索很好使，但这从来不是因为它们前端设计得好。我曾经听过 Google 前端给我们讲课。他讲，当时雅虎、百度的搜索，上面是一个搜索框，“搜索”按钮在下面。而 Google 不这样做。Google 做了很多数据实验，把按钮放在搜索框后面。为什么？因为你输完以后，注意力就在那个地方，鼠标也在那里，所以把按钮放在那里多么有道理，数据比别人好多少。

Google 真的是靠把搜索按钮换个地方赢的吗？纯扯淡。Google 赢的原因是搜索结果好。

Google 真正强的地方，是后端算法特别强，可以提供别人无可替代的结果。包括 YouTube、Gmail 也是如此。Gmail 真正强的地方是反垃圾邮件；YouTube 是数据量特别大，推荐算法特别好。至于前端，至于视频编辑这些东西，跟国内抖音之类的根本没法比。

所以 Google 从来就不是一个做前端、做客户端软件的公司。大家觉得它好用，是因为它后端做得太好了，其他人赶不上它。

Gemini Spark：我期待，但 Google 觉得我不配

下一个产品叫 Gemini Spark。这个产品其实是我比较期待的，因为 Google 说要做自己的 agent，要把自己的“龙虾”装到云端上去。

我为什么期待这样的产品？因为 Codex、Claude Code，包括 Openclaw、Hermes，这些“龙虾”产品都有一个严重问题：

• 如果在云端运转，它们没有数据。你不能光靠聊天，必须上传大量数据，上传以后还要让它把数据吐出来，这个交互过程并不方便。
• 如果让它在本地干活，又不安全。因为这种东西干活必须有巨大的权限。一般我们会单独买一个 Mac mini 让它去干活，不敢让它在真正的本地生产机上干活。

这个矛盾到目前为止解决不了。

而 Google 正好可以解决这个矛盾。因为 Google 从诞生那天开始就在跟微软打仗。微软说，你把所有东西都放在本地，装 Windows、装 Office，文件都在 C 盘、D 盘。Google 一上来就不是这套，Google 说，你把所有东西都放到云端。

Google 的 Workspace，包括 Documents、Sheets、Slides 这些东西，本来就都在云端。所以 Google 一开始玩的就是云端电脑这一套。

一旦云端有了 Spark 这样的“龙虾”，功能就会非常强大。我不需要到本地来，也不用担心怎么传文件，因为我的文件本来就在云端。

所以 Google 想做 AI agent 时代的基础设施，这条路是通的，饼是画圆了的，路径没有问题。

我希望 Spark 可以帮我：

• 读邮件、写邮件；
• 整理日程；
• 在 Google Drive 上做文件助手；
• 写幻灯片、做文档；
• 填表格、算数据；
• 把该干的活都干起来。

这应该是非常有吸引力的事情。

但是问题是，Google 觉得我不配。Google 现在讲的是，这个 App 产品只是内测，只向一些可信任的用户开放，而且要求这些用户必须在美国，还必须是 Google AI Ultra 用户。像我这种 Pro 用户，对不起，不能用。

而且以我现在测试 Gemini 3.5 Flash 的水平，我建议大家谨慎使用。因为它的底层模型非常不靠谱，一旦它在 Google Spark 或 Gemini Spark 上用了 Gemini 3.5 Flash，可能就会发生各种惨绝人寰的事故。所以千万要谨慎。

Antigravity 2.0：方向对，但不是 Google 的超级入口

再往后一个东西是 Antigravity 2.0。这个方向是对的，但是 Antigravity 2.0 并不是 Google 超级 App 的入口。

现在大家在抢什么？抢超级 App 入口。

Claude 的入口就是 Claude 客户端、Claude Code，这就是 Anthropic 给的超级 App 入口。剩下的它不弄了，只在这上面加各种技能插件。现在我们在 macOS 上使用 Claude App，它上头都可以直接调用 Claude Code，所以这是一个统一入口。

对于 OpenAI 来说，Codex 就是他们家的统一入口，这就是未来的超级 App。

Antigravity 升级到 2.0 以后，也确实在向这个方向努力，但非常非常难用。难用的原因不是这帮人做不好，我并不认为做这个东西有多么费劲。做不好的核心原因是：Google 内部的入口实在太多了。

它并没有想明白：我是不是要把 Antigravity 2.0 做成 Google 未来超级 App 的唯一入口？这才是 Antigravity 出问题的最核心原因。

你会发现这东西长得跟 Codex 很像，但是让它操作浏览器、操作文件、操作这些东西，真的不那么好用，各种报错。而且我用了 Gemini 3.5 Flash、Gemini 3.1 Pro，效果都很烂。

一次安装 Antigravity CLI 的经历

我原来装了 Gemini client。现在我让它把 Gemini client 卸了，改成 Antigravity client，因为他们现在有一个 Antigravity 的命令行工具。

Gemini 3.5 Flash 折腾半天，什么也没折腾出来，然后给我说了一堆我连看都懒得看的话。

Gemini 3.5 Pro 又在那吭哧瘪肚地折腾半天，最后也没跑出来。后来我看到里面还有 Claude Opus 4.6，我说你去搞吧。结果它很快就把原来的 Gemini CLI 卸掉了，然后告诉我：你现在有问题，我没法接着装，你要继续安装 Antigravity IDE。

现在它等于变成两个软件：一个是 Antigravity App，一个是 Antigravity IDE。它说你把 IDE 装起来，装完以后就有 Antigravity CLI。最后我照着它说的，一点点把 Antigravity CLI 装出来了。

但真正干活的是谁？是 Claude Opus。这就有点让人哭笑不得。

现在看来，做客户端的超级 App，做客户端的 harness agent 超级入口，还是需要很大的人力物力，甚至需要很大的 token 倾斜。Antigravity 作为众多入口之一，还要争宠、抢注意力，肯定没有足够的人力物力把它做得很精细。这块差得还比较远。

为什么 Google 不愿意多投入一点？因为这帮人是“后娘养的”。这是从外面收购回来的，原来 Win Server 的团队，买回来以后做的产品。跟 Google 那一大堆“亲儿子”比起来，肯定还有差距。所以就做了这么一个半拉拉的东西拿出来给大家看，实在难用。

到目前为止，这里面还在跑 Claude Opus。你说它能有多三心二意？

它还不敢把 Claude Opus 去掉。为什么？因为也要看 KPI。如果把 Claude Opus 去掉，可能 Antigravity 的 KPI 就崩了，用户量下滑，那就没法整了。

Antigravity 成功的难度

Antigravity 有没有可能成功？我觉得以 Google 现在的体量和体系来说，基本不太可能。

如果 Google 真想把 Antigravity 做成可以跟 Codex、Claude Code 竞争的客户端超级 App 唯一入口，它首先要干嘛？先把 Android Studio 干掉。

Android Studio 是 Google 自己根红苗正维护多年的 IDE，现在还在升级，而且升级得很开心。更重要的是，Android Studio 后面是另一个 IDE 的底壳，还不是 VSCode 底壳。

还有 AI Studio，后面也是一整套东西。Google 还在说 AI Studio 可以独立做成应用，不需要其他东西。

还有 Firebase Studio，这是 Google Cloud 做的一套系统，也在竞争。还有 Google 的云工具 Gemini Code Assist。怎么一大堆东西都在抢入口？

除非把它们统统干掉，否则 Antigravity 也只能这样。做 Antigravity 的人本身三心二意，后面还有一堆“亲儿子”在说：“就你也敢上我爹那去争宠？”所以起不来，想都不用想。

Google 的根本问题：好牌太多，主线太散

先替 Google 说一句公道话：技术真强。这个没什么好说的。

Google 搜索、YouTube、安卓、Chrome、Gmail、Drive、Docs、Sheets、Google Cloud、Gemini、TPU、DeepMind，没有哪一个差。任何一个拎出来，都可以把现在市面上这些独角兽打得满地找牙。

但是它们凑在一起以后，相互掣肘，就走不动了。

一个和尚挑水喝，两个和尚抬水喝，三个和尚没水喝。

Google 现在就是给大家表演“三个和尚”。甚至不是三个和尚，可能有几十个和尚。他们想把这碗水喝到嘴里，非常不容易。

每一张牌都可以当主牌来打：搜索是入口，安卓是入口，Gemini App 是入口，Workspace 是入口，Cloud 是入口，Antigravity 也要入口。最后到底怎么打？

OpenAI 现在也在合并，也在砍这砍那。Google 还舍不得。入口太多，主线不清楚，这就是它的问题。所以它永远在那撒胡椒面，大家都要沾一点。

今年的 Google I/O，除了刚才讲的这些东西之外，还有一大堆东西，像眼镜也还在发布。人家足足开了两天。

大公司玩的是什么？“我在拥抱 AI 了，我整个公司都动起来了。”但是它整个体系架构打不破，每个部门都有每个部门的利益。这么多个和尚到底怎么把这碗水喝到肚子里？这才是真正需要思考的问题。

Google 如果想有救，需要两个信号

第一个信号：Workspace 加 Spark 必须跑起来

Workspace 加上 Spark 必须得能跑起来，而且要下放到 Pro 账号，或者下放到一些更便宜的账号里。

如果你必须买 200 美金或者 100 美金的 Ultra 账号才给用，这事不太行。而且模型必须在 Workspace 加 Spark 的环境下不能胡说八道。

现在它最新出的 Gemini 3.5 Flash 放上去一定会出事故，所以大家一定要小心。如果它做成了，那么 Google 可以继续维持它的用户盘子，接着往前走。

第二个信号：Antigravity 能不能成为默认入口

另一个信号是 Antigravity 能不能成为默认入口。如果最后成不了，依然是在你方唱罢我登场、相互掐来掐去，那 Google 这一次的客户端战争估计就要输。

至于其他东西，比如眼镜，我从来不看好。

TPU 的问题：强，但不一定适合所有人

说到 TPU，有一个特别有意思的事情。很多人都觉得 TPU 很强，比英伟达的显卡强，而且更便宜、更省电。

但是有个比较悲催的事情：Midjourney 的 CEO 这两天出来抱怨，说自己鬼迷心窍，把整个算法都搬到 Google Cloud 的 TPU 上去了。确实省钱了，公司也盈利了，但是在训练这一块就不行了，现在比所有同行慢了一年。

为什么？TPU 想做训练，需要大量适配和调教。这个事对于 Google 可能是 OK 的，因为它有的是工程师。对于 Anthropic 也是 OK 的，因为它的工程师也很强。但是对于 Midjourney 这样的小公司来说，想把它调通，一年未必搞得定，非常痛苦。

在英伟达上，你不需要调这些东西，它都有预置好的工具，你只要往上干就完了。实在搞不明白，还可以到社区里问，有的是人会玩，会教你。但是在 Google TPU 上，每一家在上面做训练的人都会遇到各种新问题。

现在全世界能够训练大模型的算力卡只有三种：

• 第一种是英伟达；
• 第二种是 TPU，现在 Gemini 和 Anthropic 的部分模型是用 TPU 训练的；
• 第三种是昇腾。

哪个模型是用昇腾芯片训练的？就是 DeepSeek V4 Flash。它的 Pro 不是用昇腾训练的，但 Flash 是用昇腾训练的。这也是 DeepSeek 一帮大神折腾了这么长时间、延后了这么长时间以后，终于可以出来吹个牛：我的 Flash 是用昇腾训练的。

但是训练 Flash 模型是怎么训练的？你先把 Pro 在英伟达算力卡上训练好，然后蒸馏。蒸馏完以后，再到昇腾芯片上跑起来，最后拿到一个 Flash 出来用。大概是这样的过程。

因为一旦用小众算力卡训练，就会面临一大堆从来没人踩过的坑。TPU 在这块确实还是差一些。想训练模型，最简单的方式就是上英伟达，没有任何其他可选择的东西。

不要跟学霸学怎么上学，也别迷信 Google 的开发工具

还有一点：千万不要去跟学霸学怎么上学。一个人上来说：“我跟大家分享一下怎么考上清华。”千万别听。你听完以后，考不上清华。

为什么讲这个梗？因为千万不要用 Google 家的开发工具。

Google 家真的都是学霸，而且都是编程界的翘楚。他们会说：我们认为应该这么写程序，这样写程序才是最对的。甚至不行的话，我可以自己做一大堆工具出来，我们自己写程序。

但是这些东西给普通程序员用，巨难使无比。你用 Google 家的各种开发工具，就像是在听考上清华的学霸分享自己怎么考上清华一样。

现在再开发布会，已经不是好选择了

最后说一下，现在这个时间点再去开发布会，已经不是一个特别好的选择。

我们发现很多 AI 大厂已经不再开发布会了。他们把发布会搬到线上，做一场直播，或者干脆写个博客、发个推文。甚至连推文都懒得发，直接上线就完事了。甚至不上线，只要泄露了，大家都会觉得有新产品出来，然后疯狂上去用。

现在谁还在开发布会？苹果，在挤牙膏：芯片又升级了，摄像头又升级了，又环保了一点。小米也在开发布会，也在挤牙膏，它的发布会我连看都懒得看了。这都是老掉牙的公司才在这开发布会。

如果没有人跟你竞争，像苹果那样开发布会，这叫挤牙膏。如果你本来就落后，还要追赶别人，又开了一个发布会，发了一堆完全没法使的东西出来，那不就是应了今天这个主题吗？Google I/O 今年拉了一坨大的吗？

现在只要产品还不错，模型很好，工具很好，不需要发布会，它自然就传播起来了。你有那钱，还不如多给大家点额度，让大家去玩。

Sam Altman 原来特别喜欢狙击 Google I/O。我记得有一年 Google I/O 开之前，Sam Altman 发了 GPT-4o；还有一年是在 Google I/O 开之前一天发了 GPT Image。今年人家不费这个劲了，只说一句话：我把大家的 Codex 额度重置了。那谁还看 Google I/O？我要回去写程序了。

另外，Karpathy 大神直接上了一个八卦，说自己去 Anthropic 上班了，注意力一下就全走了。

所以现在再开发布会，很难获得长期注意力。国内谁还在努力开发布会？小米刚开了一个，但我觉得也很烂。百度李彦宏开了一个大发布会，什么百度 Build、百度文心一言 5.1，好强好强。有人用吗？没人用。包括刚开完发布会的千问 3.7，有人使吗？其实也没什么人使。

其他人就不费劲了，像 DeepSeek、Timi、MiniMax、GLM 都不开发布会，直接把产品一发，然后发一条推文、一个博客，完事了。你们用去就完了。谁好使谁不好使，公道自在人心。DeepSeek V4 根本没有任何发布会，连视频都没有，直接上线，大家开开心心用起来，不就完事了吗？

所以现在这个时间点再去开发布会，是一个极不划算的事情。

总结：Google 没输在技术，而是输在大公司病

最后总结一下，Google 没有输在技术上。Google 技术依然很强。现在大家再去挖 Google 的人，或者 Google 的人出来创业，依然会有人给钱。

但是 Google 输在了大公司病上，输在了整个产品决策上。所以不要说 Google 不行了。Google 当然很强，DeepMind 很强，TPU 很强，搜索、YouTube、Android、Workspace 都很强，没有哪个不强。

真正的问题是：没有取舍，没有决断，没有一个唯一的中心和突出点。

它敢不敢让某一个产品成为绝对主线？不敢。敢不敢让其他部门给它让路？也不敢。当年微信起来，是牺牲了手机 QQ 的。Google 现在还没有下这种决心：我是不是应该牺牲谁、扶持谁？还没有。

更悲催的是，全村的希望是“后娘养的”，外来的孩子是 Antigravity，这就特别尴尬，也非常痛苦。

它敢不敢承认有些入口应该降级？不敢。敢不敢砍掉一些重复产品？比如前面讲的这么多 IDE，你能不能把其他东西都干掉？干不掉。敢不敢把“所有地方都有 AI”改成“某一个入口真正好用”？也不敢。

Google 这样的大公司只能说：你看，我有 Gemini 大模型了，每个地方我都用上了。它不能说我要把入口统一，因为那就是要削藩、要收权，在这种公司里搞不定。

如果让我选的话，就是两条路：

• Spark 加 Workspace 这条路如果跑通，Google 可以继续带着它的用户、数据和生态往前跑。
• Antigravity 这条路如果跑通，Google 在客户端上就有一个超级 App，可以跟 Claude Code、Codex 竞争，但难度很大。

最后一句话：Google 的问题不是看不到未来，它的问题是看见了太多未来，却还没有决定哪一个未来才是自己真正要压上去的。

这个时候要 all in 了，all in 的不是 AI，而是某一个具体路线，要把所有其他的孩子都掐死。这个是 Google 可能很难下决心去做的事情。

好，这就是咱们今天的一个结果了。