AI First：谷歌的短板

智能手机端侧 AI LLM 全面落地的时间窗口越来越近。

除了众所周知的高通骁龙 8 Gen 3 将在硬件层面支持端侧 AI LLM，10 月 4 日，谷歌（Google）也发布了迄今为止支持端侧 AI 力度最大的软件系统—— Android 14，并同步发布整合了端侧 AI 能力的智能终端：Pixel 8 系列。

谷歌发布智能手机的历史长达八年，但一直不太受市场关注。现在，谷歌想靠着落地端侧 AI 扭转这一令人尴尬的事实。但从硬件配置看，Pixel 8 系列实在平平无奇，再一次被市场无情忽略。

相比谷歌智能手机拓展市场空间的努力能取得多大成果，实际上二级市场更关注谷歌推出的 Android 14 对 AI 的整合能力。谷歌推出 Android 14 正式版的当天，股价上涨 2.23%，这是谷歌在 2023 年 8 月 29 日以来取得的最大单日涨幅。

但是，2.23% 的涨幅，和 Pixel 8 系列的配置和性能表现一样，并不性感，也很难判断持续性。

Tensor G3：新终端 AI 能力源

今年是谷歌发布 Pixel 品牌智能手机的第八个年头。2016 年初代 Pixel 发布，到今天，谷歌智能手机取得的销量市占率仍被归入 "others"，连个露脸的机会都没有。

北京时间 10 月 4 日凌晨，谷歌在纽约举行了每年一次的 Made by Google 2023 发布会。除了 Pixel 8/Pro 两款智能手机，谷歌还带来了新版安卓系统 Android 14，另外还发布了配套的加持了生成式 AI 的谷歌助手 Assistant with Bard。

Android 14 有多惊艳？或者这新一代安卓操作系统，有哪些新特点？

除了安全、对照片和视频的 Ultra HDR 式的支持、更强的健康功能、自动取景、一键访问 Google Home 控件等功能，最重要的亮点是对 AI 能力的整合。这也是谷歌应对微软冲击的最新举措。

这种能力被整合在同日发布的 Pixel 8 系列智能手机上。Pixel 8 系列作为最先搭载 Android 14 系统的手机，在全场被提及次数最多的单词就是 AI。

据谷歌产品管理副总裁 Brian Rakowski 现场表示， Pixel 8 系列手机 " 均以人工智能为中心 "，由谷歌自研的 Tensor G3 芯片提供动力支持。

Tensor G3 芯片基于三星 4nm 工艺制程，CPU 架构是 1 4 4 结构，即 1 × Cortex-X3（3.0GHz）、4 × Cortex-A715（2.45GHz）、4 × Cortex-A510（2.15GHz）。

简单而言，在 Tensor G3 芯片的 CPU 各模块中，Cortex-X3 是高性能核心，主要负责处理高负载任务，如游戏和多媒体应用等；Cortex-A715 是中性能核心，负责处理日常应用；Cortex-A510 主要作配合，负责处理后台任务。

从 Geekbench 6 跑分情况看，Tensor G3 表现一般，不如高通骁龙 8 Gen2。这与谷歌的 " 传统 " 有关，谷歌自研的 Tensor G 系列芯片，向来核心性能都不强，AI 才是超过芯片性能更核心的存在。因此，Tensor G3 芯片最大的技术亮点也在于 AI 能力。

谷歌称，Tensor G3 有能力运行更复杂的 ML（机器学习）模型，为 Pixel 8 和 8 Pro 的几乎所有部分带来了 AI 增强功能。

通过 Tensor G3，谷歌进一步拉近了手机与 AI 的距离，使手机不再仅仅是一个通讯工具，更进一步使之成为用户个性化服务助手的角色得以强化。

这颗芯片的 AI 能力在 Pixel 8 和 Pixel 8 Pro 如何体现？

在 Pixel 8 上运行的机器学习（ML）模型数量是 Pixel 6（Tensor 初代芯片）的 2 倍；Pixel 8 Pro 是首款直接在个人智能终端运行谷歌 AI 模型的手机，计算量是 Pixel 7 最大的 ML 模型的 150 倍。

就实际应用来看，Tensor G3 能翻译 49 种语言的面对面对话、实时转录消息以及翻译符号，这个功能非常实用，而这也是 Tensor G3 强悍 AI 能力的体现。

这是在智能手机端侧落地 AI 模型的最新终端。在高通骁龙 8 Gen3 发布之前，只有华为量产了实现端侧 AI 模型的智能终端——华为 Mate 60 Pro/Pro 和 Mate X5（折叠屏）。但是华为终端的端侧 AI 整合的是盘古大模型，这是云端网侧模型，而非本地化部署的端侧模型。

高通骁龙 8 Gen3 能助力智能手机商实现端侧 AI 模型，谷歌 Tensor G3 同样如此。

谷歌对 PIxel 整合的 AI 能力应当很有信心，其硬件主管 Rick Osterloh 强调，"PIxel 要将硬件和软件结合在一起，以 AI 为中心，为用户提供更简单、快速和智能的体验。"

Osterloh 的这番表态虽然涉嫌 " 抄袭 " 苹果的 " 软硬一体 " 策略，但其强调 " 以 AI 为中心 "，也算是做了部分推陈出新。

那么除了源自 Tensor G3 对 AI 的动力支撑，谷歌此次更新的 Android 14，又有哪些 AI 能力？

AI First：不争气的硬件掣肘

若要观察 AI 在谷歌未来业务中的作用，就有必要了解谷歌的业务版图。

根据谷歌年报，谷歌业务可分两大类：谷歌服务和谷歌云。

其中，谷歌服务又分软件、硬件和网络服务三大板块。谷歌软件包括 Chrome 浏览器和 Android 操作系统等；谷歌网络服务以搜索引擎为代表；谷歌硬件包括 Pixel 终端和 Fitbit 穿戴设备等；谷歌云包括谷歌云平台和谷歌 Work Space，提供云服务和办公服务协助。

纵览谷歌的历史，谷歌与 AI 的连接战略并非始于今日。

2014 年，谷歌收购 AI 公司 DeepMind。2015 年，该公司成为谷歌母公司 Alphabet Inc. 全资子公司。2016 年，谷歌推出 Pixel 首代智能手机，并宣布从 "Mobile First"（移动优先）转向 "AI First"（AI 优先）战略，AI 逐步成为谷歌战略版图中最重要的模块。

谷歌之所以推出 Pixel 终端品牌，也是因为谷歌认为硬件能承载 AI 的落地。2023 年，DeepMind 与 Google Brain 合并，共同探索 AI 的发展边界。

目前，谷歌在深度学习框架、算法模型、算力等多方面做了布局，并已构建了较高的技术壁垒。

在 AI First 战略目标的指引下，谷歌也要和苹果一样，通过硬件和软件的结合，搭建软硬件一体化生态。

可惜谷歌智能手机虽已推进 8 年，进展却不值一提。作为推进 "AI-first" 另一极的软件，却是谷歌的传统强项。

因此，Android 14 就成为谷歌拥抱 AI 的关键。

虽然谷歌在发布会上多次强调 AI，但对 Android 14 正式版的 AI 新描述却不多。

所以有必要回望今年 5 月 12 日的谷歌 I/O 2023 开发者大会，会发现更多相关信息，虽然 Android 14 在那次大会上仅被提及一次，但透露了关键的三项生成式 AI 特性，包括 Cinematic Wallpapers（电影壁纸）和 Magic Compose（魔法撰写）和 Generative AI Wallpapers（生成式 AI 壁纸）。

这是 Android 14 的 AI 应用重点。

但是这些 AI 能力有点 " 浮于表面 "，并不惊艳。之所以如此，可能是因为安卓作为全球应用最广泛的智能终端底层系统，巨量深度的 AI 应用很可能会压垮服务器。

因此，在更高性能、更大规模的服务器集群投入运行前，谷歌即使想在 Android 系统中添加高级的生成式 AI 功能，也会力不从心。

华尔街见闻注意到，谷歌实际上已不再将 Android 系统视为核心。这不仅表现在 I/O 2023 开发者大会上仅提到一次 Android，也在 10 月 4 日谷歌最新发布会上提到 AI 一词的频次远超 Android 可以窥见。

因此，谷歌拥抱 AI 的决心看上去不可逆转。相对于技术成熟、生态固化的 Android 体系，AI 才是谷歌未来业绩的想象空间之源。

目前看，谷歌的 AI 应用仍专注于起家的搜索业务。

谷歌 CEO Sundar Pichai 在今年 7 月 25 日（美国时间）谷歌发布二季度财报的电话会议上说，新版搜索引擎 " 搜索生成体验（SGE）" 的进展超出预期，该产品目前正在进行小规模测试。谷歌将继续在新搜索引擎中改进广告格式，并为广告商提供利用生成式 AI 的工具。

就眼下的现状看，谷歌的 AI 布局，前景仍未明朗：被视作 AI 落地不可或缺的硬件——智能终端难以打开局面，靠端侧 AI 能力，能否成功破局，显然答案尚未浮出水面；软件 Android 系统在这场逆袭战中，到底能发挥怎样至关重要的作用，目前也没答案。