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微軟和Google都找到了自己的AI重心

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微軟的Build 2025大會和Google的I/O開發者大會都選擇了在本周舉辦,并且兩場活動談論的核心都是AI。


不同的是,微軟的重心是向行業展示如何更好搭建Agent。微軟在Build 2025大會上向用戶呈現了一套更加成熟的Agent基礎設施,想要吸引更多開發者加入到構建開放Agent網絡 (Open Agentic Web) 的進程中——這是一個 AI 智能體能夠在個人、組織、團隊乃至整個端到端業務流程中協同運作的體系。


Google則致力于展示一個圍繞Gemini搭建的AI操作系統雛形。谷歌首席執行官Sundar Pichai在演講中使用了“Gemini時代 (Gemini Era) ”來描述未來。一方面,Google展示了更強的模型研發能力;另一方面,Google在將Gemini的能力融入到各個C端產品中。


微軟和Google雖然重心不同,但其面向AI的戰略規劃都具備了一定的整體性,不再是進行散點的嘗試,而是開始找到一條線,將散落的點串聯起來,成為一個體系。這個體系的使命就如Pichai所言——讓研究成果真正發揮作用,將其盡快轉化為現實應用。


這是目前我們在國內大廠中尚未觀察到的一種變化。我們能夠觀察到阿里、騰訊、字節都在模型基礎層、業務AI化和產品創新方面進行著積極布局,但很難像總結本次微軟和Google一樣,為國內廠商提煉出一面指引整個企業向前推進的旗幟。蘋果也是如此。


這可能是由于謹慎,也可能是還未下定決心。但無論出于何種考量,旗幟的出現都將是企業的AI戰略推進到下一個階段的標志之一。


一、微軟:一切為了開放代理網絡


一個展現出神奇效果,但還不夠成熟的起步階段——這是微軟在Build 2025大會上對當下AI技術發展階段的判斷。微軟CEO Satya Nadella選擇用1991年的Win32、1996年的Web棧以及2008年的智能手機來類比當下AI所處的發展階段。


以上這些節點,并不是一個C端用戶大爆發的節點,而是B端用戶面向未來布局的開始。


因此, 微軟將重心放在吸引更偏向B端的企業和開發者,并為其準備了一個擁有豐富工具和設備的操作間


我們可以將各種讓人眼花撩亂的工具和能力劃分為以下幾類:


第一類,提供開發環境的基礎能力 ,包括Windows AI Foundry和Azure AI Foundry等。前者是微軟為本地AI開發提供的開發環境,通過Foundry Local簡化了在設備上直接運行AI模型、工具和智能體的過程。后者則是微軟提供的云端開發平臺,這次的一大更新是引進了xAI的Grok 3與Grok 3 mini。


同時,微軟通過推出Azure AI Foundry Agent Service,讓專業開發者能夠編排多個專用Agent來處理復雜任務。微軟AI Agent副總裁Ray Smith認為,試圖將一個復雜的、要求高可靠性的流程完全整合到單一Agent中,往往會面臨諸多挑戰,將任務系統性地分解給多個Agent,則能顯著增強可靠性。


第二類,提升Agent的開發效率 。在微軟的介紹中,已經有1500萬開發者在使用GitHub Copilot功能,提升代碼開發效率,這個規模已經占到GitHub總用戶數的十分之一。在最新的更新中,GitHub Copilot將能夠支持完成用戶分配的BUG修復、代碼維護等任務,并能在VS Code中使用。


微軟還推出了Microsoft 365 Copilot Tuning,支持開發者使用針對公司數據、工作流程和風格微調的模型來構建更專屬的Agent。開發者可以通過低代碼的形式進行模型的微調,這個工作之前往往需要一整個數據科學團隊耗費數周時間才能完成。


第三類,提供Agent的載體 。微軟在面向C端的Agent載體上并沒有著墨太多,反而是重點介紹了對協作產品Teams的升級。Nadella認為,新的Teams真正將聊天、搜索、筆記、生成和Agent整合到一個直觀的框架中。這也是一個完整的AI的用戶界面,支持多人協作,并承載了Agent的流通。


第四類,提供網絡連接能力 。一方面微軟開始全面支持MCP (Model Context Protocol) 協議,這讓它想建立的Agent網絡具備了開放屬性和復雜的任務執行能力。在現場演示中,應用開發者使用VS Code中的GitHub Copilot功能和Windows的MCP協議,依靠3句話就實現了特定風格網頁的開發。


第一句話的指令下,GitHub Copilot連接WSL? (Windows Subsystem for Linux) 的MCP服務器,完成了最新版本的Fedora安裝;第二句指令下,GitHub Copilot創建了一個網站項目;第三句指令下,GitHub Copilot利用MCP協議,從用戶的Figma客戶端中提取了相應的設計細節,并據此對網頁進行了調整。


在MCP協議基礎上,微軟這次還提出了NLWeb概念。微軟CTO Kevin Scott認為,MCP協議是AI時代的HTTP,而NLWeb則是AI時代的html,能夠讓任何擁有網站或API的人輕松地將其變成一個Agent。“每個NLWeb端點默認都是一個MCP服務器,這意味著那些人們通過NLWeb提供的東西將可以被任何支持MCP的Agent訪問。”


微軟已經圍繞開放代理網絡完成了對自身業務的基礎梳理。在這次梳理之后,微軟的產品體系將服務于AI時代的HTTP與html,借此來延續互聯網時代的榮光。


二、Google:用Gemini改造和連接一切


不同于微軟在Build 2025大會上呈現的服務企業和開發者的AI產品,Google在I/O大會上展示了讓更多C端用戶眼前一亮的創新。大模型能力的升級、搜索的AI化嘗試、Android XR的實用化展示,都加深了Google想要讓C端用戶更有效使用AI的判斷。


在模型層面,Google的模型能力進展快速,且具備了更豐富的能力。首先,Gemini 2.5 Pro的推出,扭轉了市場對Google大模型業務的看法,使其成為大模型王冠的有力競爭者。其次,本次發布的視頻模型Veo 3和生圖模型Imagen 4,在展示效果上都獲得了比較正面的評價。


模型基礎上,Google發展出了不同的基礎Agent能力 。其中,Project Astra主打低延遲的多模態能力,可以通過攝像頭和麥克風觀察、理解周圍的環境,且具備長期記憶能力。Project Mariner則強調多任務處理能力,一次能處理12項任務,能夠代理用戶瀏覽和使用網站,完成購買動作。


在I/O大會的現場演示中,這些基礎Agent能力已經被應用在了AI搜索、Chrome瀏覽器、Gemini App、智能眼鏡等C端產品的AI化改造中。


核心的搜索業務上,Google終于開始用AI加碼 。5月20日開始,Google會向所有美國用戶推出AI 模式。用戶可以向Gemini提出幾百字的問題,也能在后續體驗到多模態問答功能和Deep Research能力。Google也會在Chrome瀏覽器加入AI助手,幫助用戶總結提煉頁面信息。


目前,Gemini App的月活躍用戶數超過4億。Gemini Live將支持攝像頭和屏幕共享,讓AI幫助用戶了解和記憶周圍的環境。并且,Gemini的Agent模式還將能夠幫助用戶找房、預約、訂票。現場演示中,Gemini Live可以指導用戶學習如何修理自己的自行車,并幫助其打電話訂購所需零件。


軟件端之外,基礎Agent也被應用在了硬件端 。Android XR被Google視為Gemini時代走向大眾的首個Android平臺。在現場的演示中,我們看到了Gemini Live能力的硬件化。Google還計劃未來幾個月之內,把Gemini帶到手表、汽車儀表盤,甚至電視上。


同樣的,Google也升級了AI化的編程工具。一方面,名為Jules的編程Agent,可以像GitHub Copilot一樣實現異步開發,可以自動重構代碼、編寫測試。另一方面,升級之后的Gemini Code Assist支持代碼審核、長文件解析、多人協作,集成了個性化建議和團隊代碼規范工具。


從基礎模型到軟件,再到硬件和編程工具,Gemini無疑是凝聚這一切的核心。Google的策略很簡單,就是要通過不斷將Gemini的模型能力產品化,融入到現有的和未來場景中,來搭建起一個面向AI時代的系統雛形。


三、國內巨頭還未找到真正突破口


盡管具體方向不同,但微軟和Google共同驗證了“AI走向應用”的大趨勢。


只不過,微軟是在創造條件,讓人們能夠更輕松地探索AI應用;Google則是要通過打造系統,讓自己成為基礎的AI應用。這是兩個公司所具備的不同資源和稟賦決定的——微軟以提供企業服務為主,Google面向的是C端市場。


如果以這兩家公司為參照物來觀察國內的大廠,會發現阿里、騰訊、字節三家雖然還沒有拎出特別清晰的主線,但在做AI應用的大趨勢下也是各有側重。


阿里在AI時代的優勢體現在大模型和云服務上,to B向開發者提供支持、構建開放Agent生態的路徑比較順暢。電商業務作為阿里在互聯網時代的C端優勢,很難順暢轉換為AI時代的to C應用支點。因此,夸克的重要性得到了提升。面向未來,阿里可能需要把Agent的發展勢能注入夸克。


騰訊更接近Google,擁有相對穩固的C端產品體系和流量入口,會優先考慮如何完成面向C端的存量產品改造和面向未來的C端產品創新,就像最近對QQ瀏覽器進行的改造。但相比Google,騰訊的模型能力更弱,目前只能依靠DeepSeek和混元雙模型驅動。騰訊雖然有增強自身大模型能力研發的動作,但還看不到騰訊版Gemini2.5出現的跡象。


字節也有C端流量,但短視頻也同樣難以直接轉換為AI時代的C端入口。這也是為什么字節會重視豆包大模型的多模態能力,并在三家中最為積極地去探索AI硬件。To B業務上,字節相對欠缺生態基礎,需要找到更有效的開放方式。并且,與阿里一樣,字節也更需要一個開放的Agent生態。


到目前為止,這些側重也沒有催生出像微軟和Google一樣的戰略重心,看似布局全面的三家,都還沒找到自己的真正突破口。


本文來自微信公眾號: 窄播 ,作者:李威

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