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Google宣布于2026年9月4日终止运行已有十年的Google Assistant，全面升级为AI原生助手Gemini；苹果Siri等传统语音助手也正经历深度重构。文章指出，尽管早期语音助手因能力局限导致用户依赖下降，但在AI Agent时代，语音交互凭借其模糊性与自然性，重新成为人机交互的核心入口，尤其在手机端不可替代。
Alphabet股价三个月下跌15%，市值蒸发6920亿美元，主因AI核心人才流失（如Jeff Dean离职）与旗舰模型Gemini 3.5 Pro研发延误，叠加资本支出高企、自由现金流转负，动摇投资者对其AI领先地位及商业化能力的信心。
谷歌发布Gemini 3.5 Transcribe语音转文本模型，突破传统逐字识别，具备意图理解、自我修正识别、口头禅过滤及自动格式化能力，支持85+语言和多场景落地，已集成至Gboard、Mac版Gemini及即将上线Chrome，是其Gemini Audio系列核心组件，旨在强化语音作为AI交互主入口的战略布局。
谷歌发布Pixel 11系列，以Tensor G6芯片和Gemini AI深度集成重塑手机交互逻辑，强调跨40+应用的多步任务执行、上下文理解与端云协同；同时探讨AI手机从功能扩张转向交互收缩的趋势，及其对移动互联网入口生态与商业逻辑的深层挑战。
谷歌研究发现GPT-5、Gemini 3等前沿大模型存在‘舌尖现象’：95%–98%的事实已存入参数，但26%–34%无法直接回忆；开启thinking可挽回部分缺失回答，证实问题核心是知识提取失败而非存储不足。研究提出‘知识画像’框架，指出冷门知识和反向提问是两大提取瓶颈，强调后训练与推理优化比单纯扩大规模更关键。
Gemini第二季度总收入增长37%，但现货交易量暴跌66%，收入结构发生根本转变：信用卡业务收入达1617.8万美元，首次超越交易平台收入，成为最大单一收入来源；收入增长主要来自信用卡手续费和利息，但伴随信用成本上升、逾期率翻倍，风控压力凸显。
谷歌发布Pixel 11系列等硬件，核心聚焦Gemini AI深度集成，手机、手表、防丢器等产品均作为AI载体，强调端侧AI能力与跨应用操作，但硬件创新有限，功能多属跟随或优化，凸显其从卖设备转向卖AI服务的战略转向。
谷歌发布Gemini 3.7 Flash模型，聚焦编程、智能体应用与Web开发，提升多步骤任务执行能力与首次成功率；同步启动价格战，API费用减半至每百万输入Token 0.75美元，旨在降低开发者真实业务部署成本，强化在编码和智能体领域的竞争力。
英伟达发布Nemotron 3.5 Lightning轻量模型与NeMo Switchyard模型路由器，聚焦企业AI工作流中任务调度与执行效率：Lightning专用于高性价比批量执行任务，Switchyard实现多模型智能路由，标志着英伟达从硬件供应商转向AI工作流全栈服务商。
谷歌Gemini 3.5 Pro被曝已取消，原定旗舰模型迟迟未发布，转而推出多个Flash系列轻量模型；创始人布林紧急重返AI战略核心，接管Gemini团队以应对OpenAI和Anthropic的竞争压力；内部人事动荡、算力资源分配矛盾（如向Anthropic大量供应TPU）加剧了谷歌在高端大模型赛道的颓势。
文章聚焦AI大模型领域动态：Claude Code默认启用自动模式，标志AI编程从辅助转向自主执行；谷歌被曝悄悄取消Gemini 3.5 Pro，反映其模型策略收缩；Meta开源轻量级30B模型Muse Glimmer降低本地部署门槛。同时指出AI热潮正加剧硬件供需矛盾，如存储芯片涨价、算力成本攀升。
谷歌AI旗舰模型Gemini持续失利，3.5 Pro被取消，排名跌出全球前十；9.5亿月活用户主要依赖系统预装与导流，实际产品力、编程能力及用户体验严重落后于OpenAI和Anthropic；核心科学家集体离职、内部算力争夺加剧、组织效率低下，标志着谷歌从AI前沿研究转向基础设施商业化，结构性衰退已成定局。
谷歌AI十年内斗终结，皮查伊通过精密组织调整完成权力收编：哈萨比斯卸任DeepMind CEO转任Alphabet首席科学家，Jeff Dean离职创业，Koray接掌Gemini实权，标志AI控制权从科学家转向职业经理人，实现零震荡的工业化治理转型。
DeepMind领导层调整引发市场对Google算力分配策略的重估，更多TPU资源转向外部客户，推动Google Cloud收入结构转型；其第二季度云收入同比激增82%，积压订单达5140亿美元，其中超1500亿美元为TPU系统订单，有望在2027年带动收入增速达150%。
谷歌一日内失去四位核心AI科学家，引发组织架构巨变：DeepMind CEO卸任、TPU算力权上移、Gemini产品持续跳票、自由现金流首次转负。公司正从‘研究优先’转向‘交付优先’，通过分拆科研团队（Discovery Loop）、调整管理层汇报线、强化算力基建应对AI竞争压力，但人才流失、技术滞后与财务承压三重危机凸显其重构的紧迫性与不确定性。
