Google AI踏空后的追赶
你见过一家公司逆袭得有多励志？
Google可能就是个例子，AI世界铁王座被OpenAI、微软等企业抢走后，它现在想夺回失去的一切。 在Gemini Veo 2成为AI视频生成的王者后，最近Gemini 2.5 Pro重新拿回LLM世界第一宝座，文生图和Canvas等一些小产品也接连上线。
今天，Google在“Google Cloud Next 25”上，就端出了很多硬菜，挺让人惊讶的东西就有几样。
模型端：
其中包括将开放Veo 2的API 和 发布新的Gemini 2.0 Flash Live，企业福音。
Veo 2 ，API可调用Gemini 2.0 Flash Live ，更快的性能Gemini 2.0 Flash Lite，成本效益更好Gemini 2.5 Flash Preview Chirp 3
产品端：
Lyria 文生音乐模型，已经向部分客户开放预览；
Veo 2 视频创作模型，增加新的编辑和视觉效果定制；
Imagen 3 图像生成器，显著性能升级Chirp 3 自定义语音，只需 10 秒音频即可创建自定义语音
第七代Ironwood，为推理时代打造的第一个 TPU芯片，峰值计算能力提高5倍
Deep Research，升级为Gemini 2.5 Pro大模型驱动
以上这些产品都将集成到AI 开发平台 Vertex AI 上，对企业客户输出服务。
最重要的是谷歌发布了一个A2A(Agent2Agent)协议，让不同供应商的AI Agent能够互相协作。 这个谷歌版MCP，目前已经有Salesforce、SAP等50多家科技公司参与。
A2A协议是什么？ 就是给AI智能体（比如各种自动化的AI程序）制定的“社交协议”。让不同公司、不同平台开发的AI能互相发消息、分工合作，哪怕它们原本不认识对方。
核心功能拆解：
1️⃣ 跨平台聊天：比如公司A的招聘AI，能直接联系公司B的背景调查AI，不用提前对接系统。就像你用微信能加任何好友聊天。
2️⃣ 长期任务支持：能处理需要几天才能完成的任务（比如分析整个供应链），过程中随时报告进度，不像现在很多AI只能即时问答。
3️⃣ 多媒体沟通： 不仅能传文字，还能发视频/音频（比如让AI分析工厂监控视频时直接传视频流）。
4️⃣ 安全保障：用企业级登录验证（类似银行系统的权限控制），防止AI乱联系不该联系的对象。
A2A和MCP的区别：
MCP：像是“AI使用工具的说明书”，主要教AI怎么调用各种API（比如访问数据库、发邮件）
A2A：像是“AI之间的社交软件”，解决AI们如何组队干活的问题
同时，谷歌还发布了Agent Develoment 开源ADK，这个工具包的价值： 让开发者用极简代码（100行左右）就能造出Agent：
能通过A2A和其他AI聊天的智能体
能同时使用MCP调用各种工具的智能体
支持文字/语音/视频多模态的智能体
大家是不是觉得不知道能干嘛，实际应用场景举例：
假设某公司要招聘：
简历筛选AI（用A2A协议）自动联系背调公司的AI
背调AI通过MCP调取警方数据库
所有进度实时同步到HR的智能体看板
发现合适人选后，面试安排AI自动协调双方时间
关键突破点：
以前每个AI都是孤岛，现在通过A2A+ADK：
不同厂商的AI能快速组队
复杂任务可以拆给多个AI完成
企业不用自己从头开发整套系统
看完了标准层创新，看看谷歌这次发布的重头戏产品：
一款AI编程产品——firebase.studio 。它就像lovable+cursor+replit+bolt+windsurf全部合为一体 ，而且是在浏览器中免费使用！
大家可以使用自然语言构建任何应用程序，随时修改后部署它。
简单来说： Google把之前的Project IDX开发工具正式并入Firebase，改名叫Firebase Studio。现在你可以在浏览器里直接开发全栈应用，重点变化有两个：
新增功能：
1️⃣ AI辅助建项目： 现在点个按钮，AI会帮你生成Next.js应用的初始代码（类似现在流行的大模型生成代码），但开发者依然能完全控制代码。
2️⃣ 双工作模式切换 ：你既可以用AI智能模式快速生成内容，也能切回传统云开发环境（基于虚拟机的云工作空间），两种模式无缝衔接。
保留的功能： 之前IDX有的全栈模板、安卓模拟器、团队协作、一键部署这些功能全都在，没被砍掉。
遗憾的是，Firebase Studio一直显示很火爆，无法体验。
其实我今天刚在DeepSite上体验了一把浏览器生成并预览AI程序，鲸哥在输入框输入“帮我生成一个贪吃蛇游戏”，左侧的代码就开始自动生成，右侧的预览框就不断显示程序生成过程，预计Firebase也是这样，估计生成的效果更好。
可以猜测，Firebase这次不是简单改名，而是把开发工具深度整合到Firebase生态。Firebase原本就有数据库/认证等后端服务，现在加上浏览器里的全栈开发环境，相当于把前后端开发+云服务打包成全家桶。
另外，一个不太起眼的“换皮肤”产品，其实也很重要。
Google推出了 AI Studio UI 的第一系列更新，包括更清晰的导航、上下文操作和视觉刷新。 接下来将要改进：改进的提示框、模型卡片、历史记录、更好的代码视图等更多功能。
此前大家吐槽新的2.5 pro模型，在Gemini应用里找不到，非得放到AI Studio这个新空间中。
Google AI Studio 负责人Logan Kilpatrick（前OpenAI 前开发者关系负责人）解释说： 用户旅程和目标非常明显不同，我们正在构建一个平台，让开发者能够最终将 Gemini 建成自己的产品，而不是只用Gemini作为AI日常助手。
目前看，对于企业，Google全力整合 Vertex AI ，输出云计算和模型服务；
对于开发者，Google全力迭代 AI Studio，提供产品化的AI能力；
对于个人和团队用户， Google Workspace则是用AI升级了过往的产品；
技术能力产品都跟了上来，战略布局也清晰了。
海外博主AshutoshShrivastava认为，Google最终能赢得一切的原因是因为他们拥有一切，他们主导了四个关键领域：
- 应用程序
- 基础模型
- 云和芯片
- 数据优势
委实如此，现在Gemini 2.5 Pro在编程能力超过了Claude 3.7 sonnet，OpenRouter 上使用最多的视频模型是 Veo-2，从落后到赶超，Google用了2年时间。
相比 Meta 在AI时代的挣扎，Google确实更从容一些。“技术工程”的底蕴还在，也能给一些迷途大厂很多启发。
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