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谷歌AI懟微軟,不一定只靠搜索

美國當地時間5月10日,一年一度的谷歌 I/O開發者大會如期舉行。一直以來,谷歌在 I/O大會上都是以先行者的姿態展示最前沿的 AI技術。但今年這位 AI巨頭的姿態卻與往昔有些不同了。

雖然本次大會谷歌發佈新技術的節奏沒變,推出了 PaLM2大模型、Bard升級版,以及 Gemini多模態模型。但在外人看來,這些技術似乎少了一些新奇的創意,多了幾分追趕的焦慮。畢竟,在微軟OpenAI掀起來的這波 AI大模型浪潮里,只要不是先行者,看起來都像是在追着微軟的背影跑。

其實谷歌在 AI賽道上跑的從來都不慢,近兩年的谷歌 I/O大會一直沒有離開過 AI,今年大會的 AI味兒還更濃了些,不僅是 Bard、Workspace這些微軟已經佈局的產品賽道,谷歌還將生成式 AI融入了安卓。

一直以來,Bing一直被視為微軟發力大模型的一個入口,是一個幾乎完美的組合。但對谷歌來說,其殺手鐧反而不是用戶量更大的搜索,而是安卓系統。生態似乎給了谷歌一道牢固的護城河。不過在 AI競爭中,這種逐鹿輸贏(電視劇)如何,隨着技術的疊代演變,還需要時間驗證。

搜索並非大模型的唯一底牌,生態的優勢又能讓企業領先多久?

先發優勢對谷歌搜索來說有多重要

微軟把 GPT能力賦予 Bing的那一刻,就相當於是在對谷歌宣戰。而谷歌推出 Bard,自然也就是接下了這挑戰書。

本次大會上,發佈了 PaLM2大模型,這也被業界廣泛認為是對標 GPT-4的產物。

事實上,2022年 I/O大會上展示過的 PaLM模型參數量已經達到5400億,單看參數量比當時 OpenAI主打的 GPT-3多2倍有餘。而今年的進階版—— PaLM2,更是在數學能力、代碼編寫、邏輯推理、以及多語言能力等方面都有大幅提升。

隨着基礎大模型的升級,谷歌搜尋引擎里用到的大型語言模型(LLM)對話機械人 Bard,也進行了一番升級,新增了引用功能,使內容更加準確。還有導出功能,可以將結果一鍵導出到 Gmail或 Docs中。

未來,Bard還將與谷歌的其他應用(Maps、Photos、Messages、Flights、YouTube等)集成,並開放第三方擴展,可以使用 Adobe Firefly完成文生圖功能。並結合谷歌最新宣佈的 Gemini多模態模型,提供和 GPT-4的識圖功能類似的,多模態能力。目前,開發者可以通過谷歌的 PaLM API、Firebase以及 Colab訪問 PaLM2。

雖然有進步,但相對於競品,Bard似乎還是慢了一小步。Bard的這些功能更新在不久前,微軟的 New Bing幾乎都宣佈了一遍。但是,在大模型的爭奪中,先發優勢能夠決定多少?

從微軟2023年一季度財報來看,市調公司 Sensor Tower的數據顯示,微軟宣佈將把 ChatGPT納入搜索6周後,必應的流量飆升了16%。在微軟最新公佈的2023年第一季度財報中,微軟搜索和新聞廣告營收同比增長10%,均超出分析師預期。

雖然 Bing的流量大幅上漲,但谷歌同期的財報並未顯示搜索業務有明顯下滑。作為已經在搜尋引擎市場上佔據絕對優勢的谷歌來說,"打江山易,守江山難",谷歌搜索可能並不像 Bing那樣需要靠 AI能力搏出位。對於搜尋引擎市場的老大來說,需要的是保守和穩定,儘量少出現 Bard首發時那樣的"翻車"問題,可能才是現階段保住市場地位的關鍵。

而在搜尋引擎領域長久以後的 AI之爭,也並不急於一時的產品搶先,更多的還是要看 AI大模型的底層能力,拼的就是 PaLM和 GPT誰進化得更快了。

從開發者的角度看,谷歌的大模型對於中小開發者,以及企業用戶更為友好。PaLM2包含了4個不同參數的模型,包括壁虎(Gecko)、水獺(Otter)、野牛(Bison)和獨角獸(Unicorn),並在特定領域的數據上進行了微調,為企業客戶執行某些任務。

其中的壁虎模型,甚至可以在手機上直接運行。不僅降低了開發成本,還拓展了應用開發的可能性。不需要綁定雲服務的 AI應用,不僅大幅降低了 LLM的使用成本,也可以最大限度地本地數據的安全。

當然,對於企業用戶來說,PaLM2模型更易落地,其針對不同場景開發了不同的小模型。目前,谷歌內部已經有超過70個產品團隊正在使用 PaLM2構建產品。I/O大會上展示了其中的兩款行業模型:安全領域的 Sec-PaLM,聚焦於分析和解釋潛在惡意腳本;醫療領域的 Med-PaLM2,可以通過美國醫學執照考試,甚至還可以從醫學影像中合成患者信息。很快,這兩種模型都將通過谷歌雲提供給特定客戶。

從搜索到企業應用,綜合來看,在接下來的 AI競逐中。谷歌和微軟,孰能爭先,目前還難有定論。

安卓生態能成谷歌 AI的壁壘嗎?

本次大會的亮點之一是谷歌在安卓上融入了 AI功能。

谷歌最新公佈的 Android14中,也融入了兩項 AI功能:Magic Compose可以用生成式 AI幫用戶改寫句子;安卓系統還將具備利用生成式 AI製作具有3D效果的個性化壁紙的能力。

安卓短訊功能

除應用功能以外,谷歌還推出了專為 Android開發的 AI編碼機械人 Studio Bot。不僅可以生成代碼、修復 BUG,甚至能夠回答關於安卓應用開發的相關問題。同時支持 Kotlin和 Java編程語言,並將直接嵌入到 Android Studio開發工具的工具欄中。

這或許才是谷歌 AI最重要的一步棋。

目前 New Bing和 Bard都圍繞搜尋引擎開放了插件體系,兩家都提到了將和 OpenTable預訂餐廳,以及 Instacart訂貨配送的功能相結合,為用戶提供更多可延展的服務。

然而,無論開放多少插件,這種僅可用於搜尋引擎的插件功能,存在着一些局限性。

對於用戶和服務商來說,插件的模式能夠實現的功能有限,跨平台整合能力不足,最後可能導致增加用戶的操作複雜度,或者降低服務商的跨平台服務能力。就比如說你在攜程可以完成一趟旅行的全部預訂,但如果把訂機票、訂酒店、訂餐廳都拆成3個插件,那麼操作起來勢必會繁瑣一些。

此外,還可能會遇到插件的開發者生態問題。一方面搜尋引擎作為基礎平台的開放性是否能滿足開發者需求,另一方面還要基於搜尋引擎的 AI平台定義應用場景,培養開發者。這就在無形中給 AI生態創造了一個開發門檻。

而對於谷歌來說,在這方面雖然插件生態也是剛剛起步。但谷歌畢竟擁有安卓生態的龐大開發者社群,如果將 AI能力加成到其中,則能夠更快地建立起一套繁榮的 AI生態。基於安卓系統的 AI應用生態體系,可能會先微軟一步為谷歌構築起生成式 AI的護城河。

不過也有人認為,AI大模型未必會形成作業系統級的生態。AI行業分析師倉劍告訴虎嗅,"AI大模型可能更像微信、支付寶這種超級 APP,它是一個應用型平台。"

誠然,在作業系統層面,谷歌具備更強的生態體系,且已經聚攏了一大批優質開發者。但如微信小程序的輕量化應用的崛起,也說明以"超級 App"為入口的插件型應用自有它們的優勢。

首先,插件的開發成本更低。在微信推出一款小程序的成本肯定比在應用商店上架 App要低得多,現在有的小程序開發價格甚至比一些 H5(網頁)更便宜。其次,小程序在實現單點功能方面更便捷,對於 LLM來說,如果你不需要複雜的操作,只是用自然語言輸入,即可獲得結果的話,那麼確實開發一款複雜應用可能沒有什麼必要。

而相較於 App來說,搜尋引擎作為入口的流量紅利,或許也可以在一定程度上覆蓋功能簡單的不足。由此來看,雖然安卓生態可能為谷歌先一步聚攏 AI開發者人氣,但圍繞搜尋引擎的插件之爭,應該也還會在兩大巨頭,甚至未來的更多入局者中持續發酵。

責任編輯: 夏雨荷  來源:虎嗅科技組 轉載請註明作者、出處並保持完整。

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