公司与模型
Google 与 DeepMind 的 Gemini 模型、Veo 视频生成、前沿研究与各条产品线的 AI 更新。
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Google 在 Q2 2026 财报电话会上宣布，AI 助手 Gemini 月活跃用户已超过 9.5 亿，用户数较去年增长三倍。Gemini 正与月活突破 10 亿的 ChatGPT 展开更直接竞争，其 AI 搜索模式用户也已超过 10 亿。Sensor Tower 报告显示，Gemini 在 AI 助手市场份额升至 27.7%，而 ChatGPT 份额首次跌破 50%。
推荐理由：Gemini 快 10 亿用户了，ChatGPT 份额跌破 50%，双雄争霸格局成形。谷歌把搜索和 AI 助手绑在一起，这个策略比 OpenAI 更稳。
Google Cloud 推出官方 Agent Skills 开源指令集，旨在让 AI 编码智能体安全、高效地执行多步骤云操作。该仓库基于 agentskills.io 开放标准，目前收录 70 多项技能，涵盖安全审计、无服务器部署、BigQuery 优化等 8 个类别。技能采用渐进式披露模型，通过验证工作流、安全门控和上下文感知机制，防止智能体盲目执行破坏性命令。
推荐理由：这是 Google Cloud Skills 系列教程第一篇，从安装到触发讲得很细，把 Agent Skills 的“渐进式披露”和安全门机制都拆解了，适合想让 AI 编码代理帮你管云资源的开发者。
Google 发布 Gemini 3.6 Flash 和 Gemini 3.5 Flash-Lite 正式版。3.6 Flash 在复杂智能体和多模态任务上性能更强，输出 token 价格降至 $7.50/1M，支持 1M token 上下文窗口和 Computer Use 工具。
推荐理由：Gemini 3.6 Flash 降本增效，3.5 Flash-Lite 主打低成本高速，弃用 temperature 等参数是个硬变更，使用 Gemini 的开发者必须检查迁移。
Sundar Pichai@sundarpichai精选AI 评分6262推荐理由：Google 这份季报显示 AI 正在变成真金白银的驱动引擎，云业务 82% 增长和 Gemini 近 10 亿用户是硬信号，做 AI 应用的人该看看风向。
Google Cloud 在 2026 年 Q2 营收同比增长 82% 至 $24.8b，超过 $22.3b 的预期，增速已与 NVIDIA 趋同。增长主要来自 AI 算力租赁需求，而非 TPU 系统销售——后者本季度才开始确认收入，大部分收入将在 2027 年落地。云业务积压订单达 $514b，同比增长 385%，营业利润率从一年前的 20.7% 扩大至 35.6%。
推荐理由：作者用财报数据对比 Google Cloud 与 NVIDIA 的增速趋同和利润率变化，帮助读者理解云厂商与芯片商共享同一需求曲线。
OpenRouter@OpenRouter精选AI 评分7272推荐理由：Google Gemini Flash 系列更新到 3.6，150+ tok/s 的吞吐量对 agent 场景是实际提升，OpenRouter 第一时间上线，开发者可以直接调。
Josh Woodward@joshwoodward精选AI 评分6969我们正在推出三款新模型，旨在让 AI 智能体在大规模应用中更快、更智能、更经济： 🔵 Gemini 3.6 Flash：它比 Gemini 3.5 Flash 使用更少的模型 token，就能以完全相同的成本提供更高质量的工作成果。 🔵 Gemini 3.5 Flash-Lite：一款快速、经济高效的选择，适用于处理文档和智能体搜索等日常任务。 🔵 Gemini 3.5 Flash Cyber：一款专为网络安全打造的模型，用于发现并修补关键软件漏洞。
推荐理由：Google一口气扔出三个Gemini Flash新模型，3.6 Flash把复杂编码token砍了65%，做Agent的成本敏感型选手可以直接收益，Cyber模型专攻漏洞修复是个有意思的细分信号。
Google 发布 Tunix，一个基于 JAX 的原生后训练库，旨在消除多轮、使用工具的 LLM 推理智能体训练中的 TPU 闲置瓶颈。Tunix 通过高并发异步 rollout 与解耦的生产者-消费者流水线最大化硬件吞吐量，确保训练器持续获得数据。该库提供即插即用抽象和持续宏观级性能分析，便于集成自定义环境。
推荐理由：Google 这个训练库直接解决 agent 训练中 TPU 空转的隐性成本，对做后训练的团队可能是基础设施级改进，值得跟进。
Google DeepMind 推出 Gemini 3.6 Flash、3.5 Flash-Lite 和 3.5 Flash Cyber 三款新模型。其中 Gemini 3.6 Flash 为最新主力模型，3.5 Flash-Lite 主打更低成本与更高效率，3.5 Flash Cyber 则针对网络安全场景优化。三款模型均通过 Google AI 开发者平台提供 API 访问。
推荐理由：Gemini Flash 系列常规更新，Flash-Lite 和 Cyber 变体值得 API 开发者留意，但细节还没出来，目前只能先标记。
Google DeepMind 研究副总裁 Raia Hadsell 在 RAAIS 2026 演讲中主张，语言只是可建模系统之一，世界、生物、天气和机器人同样适用基础模型方法。
推荐理由：DeepMind 研究副总裁在 RAAIS 演讲中把世界模型与机器人串成一条主线，为读者提供了语言之外看 AI 路线的完整框架。
Google 在 Gemini API 更新日志中宣布 Gemini 3.6 Flash（gemini-3.6-flash）和 Gemini 3.5 Flash-Lite（gemini-3.5-flash-lite）正式可用（GA）。
推荐理由：官方更新日志给出两个模型正式可用的定位差异和参数弃用信息，开发者可据此评估迁移与成本选择。
Google Vids 推出两项更新：Gemini Omni 支持用户通过自然语言提示词和图片参考生成、逐步编辑高质量视频片段；个人数字分身功能允许用户上传自拍和语音录制后，输入文字即可让数字分身出镜。两项功能面向 Google AI Pro 和 Ultra 订阅者及 Google Workspace 商业客户开放，所有生成内容均含不可见的 SynthID 数字水印。
推荐理由：如果你已经在用 Google Workspace，这两个更新让 Vids 的可用性提升了一档，但对于外部的 AI 视频生成，没带来新变量。
Google AI 发布 DiffusionGemma 开发者指南，该实验性模型基于 Gemma 4 架构，采用计算受限并行生成，在单张 NVIDIA H100 上实现 1000+ tokens/秒的生成速度。模型为 26B 参数的 MoE 架构，推理时仅激活 3.8B 参数，可在 18 GB VRAM 内量化部署。
推荐理由：虽然 DiffusionGemma 是实验性的，但把文本生成从内存带宽瓶颈转向计算瓶颈的思路非常新颖，这篇指南给出了可落地的服务方案和微调手法，做推理优化的值得跟进。
欧盟依据《数字市场法案》（DMA）裁定 Google 必须向竞争对手开放 Android 和 Google Search 的关键部分，包括允许第三方 AI 助手和搜索引擎获得更大访问权限。这两项决定可能削弱 Google 对两大核心平台的控制，并为其 AI 工具 Gemini 的未来格局带来深远影响，同时为竞争对手创造新的发展机会。
推荐理由：欧盟这两项裁决直接撬开了谷歌安卓和搜索的围墙，对Gemini等AI助手的地位是实质冲击，做AI应用和搜索的创业者值得盯着后续执行细节。
Google Cloud 与 Parallel Web Systems 合作，将 Parallel 的搜索基础设施作为新的网络接地提供商原生集成到 Gemini Enterprise Agent Platform 中。该集成使开发者能将 AI 智能体锚定在可验证的实时网络结果上，以提升企业工作流的事实准确性。用户还可编程提取、永久缓存并与其他大语言模型一起处理网络数据。
推荐理由：为 Gemini Agent 平台引入第三方搜索 grounding，企业开发者多了一个直接可用的实时事实核查选项，虽非重大突破，但对做合规和知识库场景的团队是个实用更新。
包括 Hachette、Cengage、Elsevier 及作家 Scott Turow 在内的出版商与作者团体对 Google 提起集体诉讼，指控其未经授权使用受版权保护的作品训练 Gemini 模型，并故意移除或篡改版权信息以掩盖这一行为。原告称 Google 将原本仅用于 Google Books 搜索片段展示的书籍副本，以及 Google Play 商店上传的图书，非法用于 AI 训练。诉讼援引 Google 内部文件，其中指出此举可能带来“100 亿至 1000 亿美元的潜在罚款”。该案在纽约南区联邦地区法院提起。
推荐理由：出版商集体诉讼谷歌，这次带上了内部文件警告‘可能面临千亿美元罚款’的弹药，是版权方对AI训练最有力的一次反击，值得关注后续发展。
在 Google I/O Connect India 上，Google 展示了由定制 Tensor SoC 和 TPU 驱动的 Pixel 10 系列所支持的 100% 私有端侧 AI 未来。活动首次推出轻量级 Gemma 4 E2B 模型，该模型原生运行于设备端，可实现完全离线的多模态功能，包括 AI 聊天、实时图像识别和个人智能体任务。开发者即日起可通过新发布的 Tensor SDK beta 及其配套开源资源，开始构建这些安全的边缘应用。
推荐理由：我觉得这是端侧 AI 从实验到落地的信号，Gemma 4 E2B 的离线能力搭配新 SDK，让完全本地的多模态应用不再是期货，做移动隐私 AI 的开发者该上手试试了。
Google AI Developers@googleaidevs精选AI 评分7070推荐理由：Google把Gemini 3.5的语音翻译做到了近实时、保持语调，这对出海产品是个很实际的升级，实时通话翻译终于从demo走向可用。
Google 发布实验性开源模型 DiffusionGemma，采用文本扩散技术并行生成 256 token 块，推理速度最高提升 4 倍。该 26B MoE 模型仅激活 3.8B 参数，量化后适配 18GB VRAM 消费级 GPU，在单张 H100 上达 1000+ tokens/s。
推荐理由：Google把扩散模型首次做进大语言模型，生文速度提升4倍，还开源了权重。虽然实验性质量打折，但本地实时交互的开发者终于有个新选项可以玩了。
Google 发布 ADK 2.4.0，允许将 Workflow 直接注册为 Agent 的工具列表中的一等工具，使协调 Agent 能自动调用动态工作流。该模式通过 `@node` 装饰器定义动态执行节点，支持在运行时根据用户输入的任务列表迭代调用子 Agent 生成执行计划。示例使用 gemini-3.5-flash 模型实现任务协调，代码已开源至 devrel-demos 仓库。
推荐理由：ADK 2.4 把动态工作流直接注册成 Agent 的工具，补齐了多智能体编排里缺失的那块拼图，做复杂 Agent 的可以直接抄这个模式，代码拿来就能跑。
