文章核心观点 - AI并未颠覆或取代传统搜索引擎，反而通过创造新的搜索需求和使用场景，与搜索引擎形成互补，共同做大了流量和广告市场的整体规模[8] - 谷歌凭借其强大的产品生态和用户基础，成功将AI能力整合进传统搜索入口，不仅扭转了市场份额和广告业务增速下滑的趋势，还利用AI提升了广告的精准度和转化价值，实现了“困境反转”[4][25][41] - 相比之下，中国科技公司虽然同样在探索AI与搜索、广告的结合，但由于缺乏谷歌式的垄断性生态、面临更激烈的“功能内卷”竞争以及存在应用生态壁垒，其获得的“AI溢价”和增长想象空间相对有限[8][22][44] AI对搜索行业的影响：从替代到互补 - 传统搜索引擎基于“关键词匹配”，要求用户将复杂问题拆解，与人类自然的完整长句提问方式存在裂缝，60%的用户需求是求解问题[10][11] - 生成式AI以自然对话和生成回答的方式，承接了效率型、答案型和学习型搜索需求，激发了新的探索欲，谷歌发现其生成式AI产品SGE带来了约15%的全新搜索查询[15] - AI并未改变搜索本质，而是与传统搜索引擎形成分工：AI处理复杂、明确的问答需求；传统搜索引擎满足探索、实时和情感型需求，二者互补推高了搜索体验天花板[17] - 研究数据显示，在AI聊天助手流量爆发时，传统搜索引擎的流量并未受到严重冲击，甚至不降反增[6][17] 谷歌的竞争策略与市场表现 - 谷歌将“AI概览”和“AI模式”集成在浏览器搜索栏附近，不改变用户传统搜索习惯，实现了对数十亿用户的平滑转化[19][21] - 相比需要付费的ChatGPT、Claude等独立应用，谷歌的免费策略使其在用户获取上更具优势[21] - 2025年第三季度，谷歌AI概览已覆盖超20亿用户，AI模式日活用户超过7500万人[22] - 谷歌拥有包括浏览器、视频网站、办公软件、地图等在内的强大产品生态，月活跃用户超20亿的产品多达6款，形成了垄断性优势，这是其快速扭转搜索广告业务颓势的关键[23][25] - 2025年第三季度，谷歌浏览器在搜索市场份额回升至90%，其广告业务增速连续两个季度加速增长[4] AI对广告业务的革新：从“关键词”到“理解意图” - AI概览初期引发了市场担忧，导致被引用源网站点击率低至1%，广告品牌的自然搜索点击率暴跌65%，付费搜索点击率从19.7%降至6.3%[27] - 但谷歌第三季度财报显示，AI概览的整体变现率已与传统搜索大致持平，搜索广告付费点击量增速重新加快[28][29] - AI促使用户提问变得更长、更具体，谷歌传统搜索平均3-4个词，接入AI后查询字数翻倍，ChatGPT等平均提示词长达60个词，这泄露了更多用户信息，有助于理解意图[31] - AI通过理解用户场景和意图，能够进行更精准的推荐，虽然点击量下滑，但剩余点击的转化潜力提升，在每次转化费用/广告支出回报率相当的情况下，AI让转化次数或转化价值平均提高了27%[32][34] - 谷歌推出AI Max等新广告工具，可自动学习广告内容并理解场景，自动生成广告物料，在第三季度解锁了数十亿的净新查询[38][40] 中美科技公司的差异与挑战 - 中国搜索引擎市场，百度份额从跌破50%重返60%以上，腾讯最新一季广告收入增长20%至358亿元，但市场并未给予它们像谷歌、英伟达那样的高“AI溢价”，市盈率仍在15倍左右[8] - 国内AI搜索应用众多且免费，导致竞争陷入“功能内卷”，浏览器和聊天机器人都追求“全能”，但功能繁杂可能影响用户体验[22] - 国内公司各有内容生态根据地（如百度搜索、元宝绑微信、千问有夸克、豆包靠抖音），但彼此难以打通，百度过往的商业化对内容生态的打扰也成为其负担[23] - 国内应用生态存在高高的“APP墙”，尤其在电商和本地生活领域壁垒极深，这限制了大模型进化所需的“数字燃料”基础，也制约了未来“AI代理”的想象空间[44] - 谷歌生态几乎覆盖所有消费环节，可实现从视频种草、产品对比、店铺推荐到导航购买的全链条闭环，这是国内公司目前难以比拟的优势[42]

谷歌的创业起源与发展 - 谷歌的创立源于1995年斯坦福大学拉里·佩奇与谢尔盖·布林的合作，他们最初共同开发了名为BackRub的搜索算法，该算法通过链接分析确定网页重要性，成为谷歌的前身[7][11] - 创始人最初试图将BackRub技术授权给互联网公司但未能成功，因此被迫选择自行创业，并获得了天使投资，布林为此中断了博士学业[11] - 公司名称“Google”源自代表数字1后面带100个零的数学表达式，体现了其整合全球信息的宏大野心[12][14] 公司的文化与早期创新 - 早期谷歌积极营造学术氛围，注重基础研发投入，并吸纳了许多博士生，形成了创新与打破常规的文化[14] - 公司早期具有鲜明的实验精神，例如第一台服务器机箱由乐高积木搭建，浏览器首个涂鸦暗示员工参加火人节，甚至为公司养的狗撰写员工观察日志[14][15] - 随着技术复杂度提升，公司着重聘请数学、计算机科学人才以及具备计算技能的物理学家，为其技术领先奠定了基础[18] 在人工智能领域的领先与失误 - 谷歌曾是AI领域的先驱：2012年发表Cat paper证明了无监督学习的可行性，并是最早将深度学习大规模工程化的公司之一，当时汇聚了Hinton、吴恩达、Ilya Sutskever、Demis Hassabis等顶尖专家[18] - 然而，公司在Transformer论文发表后犯下重大战略错误，内部未给予足够重视，也未加大计算资源投入，因担心聊天AI“会说蠢话”而不敢轻易推向市场，从而将机会拱手让给了OpenAI[4][18] - OpenAI抓住了此次机会，甚至从谷歌挖走了包括Ilya Sutskever在内的人才[18] 公司的技术优势与当前AI布局 - 得益于长期的研发历史，包括谷歌大脑团队和对早期神经网络的投入，公司在AI领域仍保持技术优势[20] - 谷歌很早就为AI开发了专用TPU芯片，也是最早使用GPU的公司之一，拥有大规模数据中心、自研半导体、深度学习算法等全栈技术，这使其在快速变化的AI竞争中能保持领先[20] - 创始人布林在“退休”后重新回归公司，将大量精力投入Gemini的研发，参与技术讨论、代码审查和训练细节，推动核心AI产品发展[27] 对人工智能未来的看法与建议 - 布林认为AI技术将赋予人们更多能力，在工作、创业、健康和生活方面拥有巨大潜力，但其智能发展的最终程度尚不确定[20] - 他建议大学生积极利用AI作为工具，例如用于挑选礼物、构思产品想法或艺术创作，通常做法是让AI生成多个想法以供启发和完善[21] - 他认为AI在比较文学等创造性工作上可能更擅长，因此不推荐该专业，同时指出量子计算和材料科学可能是被低估的、具有长期影响的未来技术，并建议关注AI和量子计算在材料科学中的应用[4][23] 对创业与产品开发的反思 - 布林以谷歌眼镜的失败为例，告诫创业者不要过早将不成熟的想法商业化，而应在成本控制和消费者体验上做好充足准备[4][25] - 他反思自己在推出谷歌眼镜时过于自信，但认识到史蒂夫·乔布斯的成功独一无二，总结出当想法被外界期待、成本增加、交付期限临近时，必须充分打磨产品，避免陷入被期望裹挟的恶性循环[25] 对教育及个人工作的思考 - 布林认为，随着在线平台和AI的普及，知识的传播正变得普遍化，大学应重新思考其定位，未来可能更侧重于跨地域远程教育，其意义在未来一百年可能发生根本改变[23] - 他透露自己保持思维敏锐的方法之一是经常在驾车时与Gemini对话，询问如建设数据中心所需电力兆瓦数与成本等实际问题[28] - 布林回顾其“退休”决定，认为离开工作后状态变差，现在视其为一个大错误，并强调生命的意义在于找到热情并不懈奋斗[6][27][29]

鹭羽 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 我们在AI方面犯了错误，而OpenAI抓住了机会。 最近谷歌创始人 谢尔盖・布林 回母校斯坦福演讲，公开复盘谷歌的奋斗史： 他重新审视谷歌这些年的幸运与失误，并对AI未来冷静判断： 一开始没想创业，想要卖技术结果没人买。 Transformer发布后，我们错误地低估了AI，把机会拱手让给了OpenAI。 谷歌的学术积累和全栈技术为谷歌重回世界一流AI提供了保障。 我从谷歌眼镜中得到的教训是，不要过早地将想法商业化。 量子计算和材料科学是被低估的未来技术，不建议学比较文学。 从诞生、崛起，再到AI比拼中大意掉队，以及靠Gemini 3逆风翻盘…… 至于为何他退休后又回归谷歌，他也给出了自己的答案： 生命的意义在于找到你的热情，并不懈地为之奋斗。 谷歌的诞生始于一把"撬开"万物的钥匙 谷歌的发展历程始于 1995年 的斯坦福大学。 那时拉里·佩奇正在考虑去斯坦福读研，而受指派带他参观学校的正是塞吉·布林，不过那时，布林还是个喜欢"撬锁"的自由青年。 据他所说，那是段充满创造力的时光，在斯坦福读博期间，他从MIT一位擅长撬锁的朋友那里学会了这项技能。 他会从办公 ...

产品发布与核心功能 - OpenAI正式发布首款内置ChatGPT的浏览器ChatGPT Atlas，向谷歌在浏览器领域的霸主地位发起挑战 [1] - Atlas核心功能包括内置ChatGPT可在网页窗口任意位置调用完成任务、拥有浏览器记忆可记住曾访问网站的上下文、通过Agent模式执行工作 [1] - Agent模式在浏览网页时更擅长研究和分析、自动化任务以及计划活动或预约，目前仅向Plus、Pro和Business用户提供预览版 [3][16] 产品可用性与用户体验 - Atlas已向macOS的免费、Plus、Pro、Go订阅用户开放下载，Windows、iOS和安卓用户体验稍后开放 [3] - 用户登录即可从谷歌和Safari浏览器导入历史数据，设置默认浏览器可领取7天会员 [9] - 基本操作模式与谷歌等浏览器类似，相当于将ChatGPT直接嵌入浏览器，目前与其他AI浏览器功能没有较大差距 [3] 技术特性与交互方式 - 提问方式包括在搜索框中直接提问、输入链接基于整篇网页内容提问、使用光标选中部分文字进行内容编辑 [13] - ChatGPT可以记住用户探索过的内容并建议下一步操作，如返回此前打开的页面或自动执行日常任务 [16] - 支持安装谷歌扩展程序，有网友称其为ChatGPT+各种谷歌浏览器标签的组合 [7] 应用场景与功能演示 - 计划晚宴时可将食谱交给ChatGPT，由其找到杂货店、添加食材到购物车并完成订购 [16] - 工作中可帮助打开并阅读过去的团队文档，进行新研究并将见解汇编成团队简报 [18] - 用户可要求Atlas用通俗易懂的语言逐步解析网页内容，并按特定结构进行梳理 [14] 安全与隐私保护 - 浏览器记忆是用户ChatGPT帐户的私有内容，用户可在设置中查看、存档并清除浏览历史记录 [21] - 地址栏设有切换开关可控制ChatGPT能查看哪些网站，当可见性关闭时ChatGPT无法查看页面内容 [21] - Agent模式添加多重安全保障，包括无法运行代码/下载文件/安装扩展、无法访问计算机其他应用程序、在敏感站点会暂停操作 [23] 行业竞争格局 - Perplexity本月免费推出Comet浏览器，谷歌9月在谷歌浏览器中嵌入Gemini模型，OpenAI入局使AI浏览器之战再度升温 [7][24] - 目前各家AI浏览器功能没有较大差别，下一步竞争关键在于如何在体验上拉开差异化吸引用户 [24] - OpenAI路线图包括多配置文件支持、改进开发者工具以及Apps SDK，帮助提高应用在Atlas中的可发现性 [24]

一、OpenAI投资脑机接口公司挑战Neuralink - OpenAI及Sam Altman将支持脑机接口新公司Merge Labs，预计估值达8.5亿美元，与Neuralink直接竞争 [1] - Altman参与联合创办Merge Labs但不负责日常管理，实现其2017年人机融合愿景 [1] - Merge Labs处于起步阶段，计划利用AI领域最新进展开发更简单实用的脑机接口技术 [1] 二、Claude Sonnet 4解锁百万上下文 - Claude Sonnet 4支持高达100万Token的上下文窗口，容量是之前的5倍，可处理超过75,000行代码或数十篇研究论文 [2] - 定价调整：200K以内每百万Token输入3美元/输出15美元，超过200K部分每百万Token输入6美元/输出22.5美元 [2] - 功能已在亚马逊Bedrock公测，将登陆Google Cloud Vertex AI，被合作伙伴称为"生产级AI工程"能力 [2] 三、昆仑万维开源Skywork UniPic 2.0 - 开源统一多模态模型Skywork UniPic 2.0，实现理解、生图、编辑一体化框架 [3] - 模型包含三核心模块：生图编辑模块、多模态连接器预训练、Flow-GRPO渐进式双任务强化策略 [3] - UniPic2-SD3.5M-Kontext-2B在生图指标上超越12B参数的Flux.dev，编辑效果优于同参数量竞品 [3] 四、Perplexity拟345亿美元收购Chrome - AI初创公司Perplexity向谷歌发出345亿美元全现金收购Chrome浏览器要约 [4] - 报价是Perplexity自身估值（180亿美元）的两倍，时机选在谷歌面临反垄断诉讼关键节点 [4] - Perplexity承诺维护Chromium开源项目并两年内投资超30亿美元，但谷歌表示无意出售 [4] 五、Pika推出音频驱动表演模型 - 新模型能将静态图片与音频结合生成同步视频，实现精确口型同步和自然表情变化 [5] - 平均仅需6秒生成720p高清视频，长度不限，未来可应用于社交媒体、游戏开发和教育领域 [5] - 目前技术限于iOS端并需邀请码，但带来信息真伪辨别新挑战 [5] 六、Figure人形机器人展示衣物折叠能力 - 在原有物流分拣能力基础上仅增加数据即可掌握叠衣服新技能 [6] - 演示中表现出与人类相似的行为（眼神交流、点头确认等），采用端到端视觉-语言-动作模型控制 [6] - 叠衣服是极具挑战的灵巧操作任务，Figure依靠Helix架构实现无需改变原有架构 [6] 七、DeepMind揭秘Genie 3对AGI意义 - Genie 3不仅能生成虚拟世界，更能让世界真实运转并支持智能体训练 [7] - 已开始将Sima智能体放入Genie 3生成世界测试，实现"AI在另一个AI大脑中运行" [7] - 哈萨比斯认为模型评测是关键，Game Arena将成为重要评测基准 [7] 八、Notion CEO谈AI产品开发理念 - AI时代产品应打造"AI工作空间"，将AI从工具转变为提供"工作本身" [8] - AI开发像"酿啤酒"而非"造桥"，常只能完成70-80%功能，需大量实验而非传统设计流程 [8] - 成功的AI产品需平衡工艺与实用性，7.5分足够，过度追求完美影响商业价值 [8] 九、OpenAI联合创始人谈AI发展趋势 - AI开发进入"基础研究回归"阶段，算法再次成为决定性瓶颈 [9] - 未来AI基础设施需平衡"长时间重度计算"和"实时响应"两种工作负载 [9] - 预测AI生态将"百花齐放"，实现经济"10倍增长"需各领域专家深入思考应用方式 [9]

核心观点 - 公司公布强劲第二季度财报后成为华尔街热议焦点 营收同比增长14% 营业利润增长32% 成功反驳人工智能冲击导致崩溃的预测[1] - 投资者对公司未来存在重大分歧 部分认为将保持主导地位 部分担忧监管压力及竞争威胁[1] - 关键争议围绕人工智能聊天机器人是否蚕食搜索业务 AI项目商业化能力 以及监管审查引发的商业模式变革[1] - 公司估值相对较低 预期市盈率19.5倍 低于标普500指数的22.4倍和七大科技巨头近30倍的平均水平[3] 业务表现 - 运营全球最强搜索引擎谷歌 业务涵盖YouTube 安卓 谷歌浏览器 谷歌云及Waymo等投资项目[2] - 搜索引擎日处理数十亿次查询 广告业务贡献大部分收入 YouTube作为全球第二大搜索引擎对广告收入贡献显著[2] - 谷歌云年经常性收入达500亿美元 成为云计算领域主要竞争者[2] - 营业利润率高达32.4% 远高于行业平均水平 最近季度营收同比增长14%[2] - 搜索业务收入同比增长12% 人工智能功能带来4%至6%额外广告展示量[6] - 谷歌云收入增长31% 利润率扩大至21%[6] 估值表现 - 股票交易价格192.39美元 今年迄今涨幅1.1% 过去一年涨幅12.5%[3] - 股价从52周高点208.70美元回落 但仍远高于52周低点142.66美元[3] - 第二季度财报公布后出现显著积极反应[3] - EBITDA远期市盈率12倍 低于过去10年平均水平12.7倍[6] 竞争环境 - 面临传统竞争对手及新兴AI公司的激烈竞争[4] - 美国司法部指控公司在广告市场非法垄断 可能要求出售Chrome浏览器和广告交换业务[4] - 欧盟监管挑战包括违反《数字市场法案》面临全球营业额10%的罚款[4] - OpenAI和Perplexity等公司开发AI搜索替代方案 苹果考虑开发自有搜索功能或收购AI搜索公司[4] 多空观点 空头观点 - AI替代产品正取代传统搜索行为 可能损害占利润三分之二的核心盈利引擎[5] - 监管压力可能迫使改变商业模式 包括出售关键资产[6] - AI转型存在两难困境：抵制则失去市场份额 接受则蚕食搜索广告业务[6] - AI工具在信息查找效率上远超谷歌 用户迁移率超过90%[7] - 监管压力可能削弱搜索行业主导地位[7] 多头观点 - 第二季度业绩显示韧性 搜索业务收入同比增长12%[6] - AI功能提高搜索参与度 带来额外广告展示量[6] - 谷歌云31%收入增长及21%利润率证明多元化战略成功[6] - 相对较低估值表明市场低估竞争优势和增长潜力[6] - AI加速投资将推动核心业务长期增长[7] - 强劲执行表现支撑业务发展[8] 机构评级 - 高盛将目标价从225美元上调至234美元 认为AI投资推动长期增长[7] - Truist Securities将目标价从200美元上调至225美元 维持买入评级[8] - JMP Securities重申跑赢大盘评级 维持225美元目标价[8] - 摩根大通维持增持评级 设定232美元目标价 称季度业绩具有决定性意义[8]

核心观点 - 谷歌母公司Alphabet在公布强劲第二季度财报后成为华尔街热议股票 但投资者对其未来走向存在重大分歧 主要围绕AI竞争威胁 监管压力以及商业模式可持续性展开辩论 [1][4][6] - 公司当前财务表现优异 营收同比增长14% 营业利润增长32% 营业利润率达32.4% 但估值相对较低 预期市盈率19.5倍低于标普500指数及同类科技巨头 [1][2][3] - 空头认为AI工具正替代传统搜索 可能侵蚀核心利润来源 监管压力或迫使出售关键资产 多头则强调搜索业务韧性 AI功能提升广告展示量4%-6% 云业务增长31%证明多元化成功 [4][5][6][7] 财务表现 - 第二季度营收同比增长14% 营业利润增长32% 营业利润率高达32.4% 远高于行业平均水平 [1][2] - 谷歌云年经常性收入达500亿美元 第二季度收入同比增长31% 利润率扩大至21% [2][6] - 股票交易价格192.39美元 今年迄今涨幅1.1% 过去一年涨幅12.5% 较52周高点208.70美元回落但仍远高于52周低点142.66美元 [3] 估值分析 - 预期市盈率19.5倍 低于标普500指数平均值22.4倍 也低于"七大科技巨头"其他科技股平均值近30倍 [3] - EBITDA远期市盈率为12倍 低于过去10年平均市盈率12.7倍 显示相对低估 [6] 竞争压力 - 面临OpenAI Perplexity等AI公司开发的搜索替代方案威胁 苹果也可能开发自有搜索功能或收购AI搜索公司 [4][7] - 美国司法部指控谷歌在广告市场和搜索领域非法垄断 可能要求出售Chrome浏览器和广告交换业务 [4][7] - 欧盟监管挑战包括违反《数字市场法案》面临全球营业额10%罚款 [4] 业务构成 - 运营全球最强搜索引擎谷歌 每日处理数十亿次查询 广告业务贡献大部分收入 [2] - YouTube为全球第二大搜索引擎 对广告收入贡献显著 谷歌云已成为云计算领域主要竞争者 [2] - 业务多元化包括Android 谷歌浏览器及Waymo等其他投资项目 [2] 机构观点 - 高盛将目标价从225美元上调至234美元 认为AI投资将推动核心业务长期增长 [7] - Truist Securities将目标价从200美元上调至225美元 维持买入评级 JMP Securities维持跑赢大盘评级及225美元目标价 [8] - 摩根大通维持增持评级 目标价232美元 称近期季度业绩为"决定性季度" [8] - 部分分析师给出卖出评级 认为AI工具替代90%以上谷歌搜索 监管压力可能 disrupt 商业模式 [7]

核心观点 - MIT脑科学研究发现过度使用ChatGPT等AI工具会显著降低大脑活动水平 削弱记忆能力 并造成"认知惯性" [1] - 长期依赖AI工具将影响深度思考与创造力 使大脑从主动生成信息转变为被动筛选信息 [2][28] - 实验首次通过脑电图神经成像、NLP分析和行为科学数据证实AI写作工具会降低认知参与度 导致大脑退化 [3][25] 实验设计 - 54名大学生被随机分为三组：LLM组(仅用GPT-4o)、搜索引擎组(仅用谷歌)、纯大脑组(禁用所有工具) [11] - 每组需在20分钟内完成SAT议论文写作 期间用脑电图记录神经活动 并通过NLP分析语言特征 [13][15] - 第四轮实验将18名参与者调换组别 观察工具切换后的认知表现差异 [24] 神经活动差异 - 纯大脑组神经连接最强 需调动更多记忆与创造性思维 认知负荷最高 [17] - LLM组神经连接最弱 自主思考大幅减少 搜索引擎组介于两者之间 [18] - 原LLM组切换至纯大脑写作后 神经连接仍弱于原生纯大脑组 显示认知惯性 [24] 论文质量与记忆表现 - LLM组论文结构规范但同质化 纯大脑组风格独特 搜索引擎组受排名偏见影响质量中等 [20] - 83.3%的LLM组参与者无法准确记忆论文内容 纯大脑组仅11.1%存在记忆困难 [21][22] - 原纯大脑组使用LLM时大脑活动增强 因能整合工具建议与自主思考 [24] 认知机制影响 - AI工具形成"便利陷阱" 以降低神经连接为代价换取效率 导致记忆衰退与创造力下降 [26] - 长期使用改变信息处理模式 削弱独立解决问题能力 类似导航工具使人方向感退化 [5][28] - 纯大脑写作强化神经协调 搜索引擎使用涉及视觉执行整合 处于中间状态 [29] 使用建议 - 避免完全依赖AI生成核心内容 应将其用于语法检查或初步资料搜集 [30] - 产出后需消化吸收并融入个人见解 保持工具辅助与自主思考的平衡 [7][31] - 类比计算器使用原则：关键在教会何时需心算而非禁止工具 [9]