北京时间12月7日凌晨，谷歌突然发布目前规模最大、功能最强大的AI多模态模型 Gemini 1.0。谷歌上线Gemini 1.0，共推出高中低(Ultra、Pro、Nano)3个版本，Sunder称其为“我们迄今为止最强大、最通用的模型，它在许多领先的基准测试中都展现出了最先进的性能”.
Gemini模型能听、能说、能看，可以中文交互，视觉理解环境，支持文本/图像/语音/视频/代码。
AI多模态：产业奇点时刻
这款Gemini是曾经的AI王者DeepMind与Google Brain整合之后的多模态产品，集团内的其他部门全部可以对模型进行微调，包括但不限于：油管、workspace、robotics(机器人)、搜索引擎等等，先前版本的PaLM、LaMDA等已经全部包含到Gemini当中。
单从这个阵容(流量入口)和生态(数据获取)来看，作为最早在AI领域布局的巨头，被OpenAI偷桃一年之后，谷歌似乎扳回一城。
GPT4和Gemini的测评
跳过太学术的部分，做一个简单总结：
顶配版Gemini Ultra(年初开放)在32个主要基准测试中，有30个均为最佳表现
Ultra版的多模态能力相较GPT-4V有显著优势，比如视频输入、多模态得分率等维度，但另外两个版本优势并不显著
使用自家Colud TPU v5p算力集群，开发&推理成本具备不小的优势：
4)其他两个版本相较GPT4尚无较大亮点
Gemini无疑让谷歌在AI领域再次拥有了声音，但是否全面超越GPT4还有待商榷，谷歌多部门的特色决定了他会在多模态这条路上一直走到黑，目前来看，这条路似乎是对的。
所以这事儿也许会导致两个结果：
1)在竞争对手的紧逼之下，OpenAI所谓“超越人类认知的GPT 5/Q”(此前Sam被炒的原因)可能压不住了
2)同样是生态巨头，谷歌的流量入口其实要强于微软，这次模型的突破可能会导致相关应用的加速，因为算力成本的优势，这款大模型大概率会是免费的
算力硬件中斜率最陡峭的细分仍然是HBM
硬件方面，谷歌的TPU芯片明年增量在100万片左右(V4+V5)，按照博通的说法，未来每年会新增100-200万片TPU，生产成本60亿美元左右，相较英伟达H100，不到五折，而V5最大的提升是HBM，相较上一代V4提升+197%容量至95GB，也再次印证了下个阶段里算力硬件中斜率最陡峭的细分仍然是HBM:
当然这次谷歌的互联方式也对光模块有所提振，这里我就不展开了，光模块我还是之前的观点，单纯靠训练侧的逻辑，很难让市场相信明年不是光模块增速二阶导的顶点，讲1.6T的迭代或许还能看看。(个别自身变化较大的公司除外)
后续研判要点还在需求侧，Gemini、GPT再加上马斯克的xAI，明年倾我向于是应用大年(包括新型硬件终端)，，就拿最近来说，哪怕仅仅只是亲属概念的映射(PIKA)，市场就能给这种级别的正反馈(信雅达、万兴科技、视觉ZG等)。
目前AI应用里比较明确的软件方向：办公、助理(尤其谷歌)、视觉、电商、物流、医疗，而硬件则还处在PPT阶段，后续随着AI PC/Phone/Pin的产品形态逐一落地，不排除会出现当年TWS耳机的盛况
其实很重要的是Gemini Nano
这意味着，很快就能普及到大量的Android Device(恐怖的 30 多亿 User Base)，这意味着在手机、平板、汽车上的离线的小号的大模型，成为标配。
而手机厂商之前自己做的Al Phone会很尴尬，还有有些厂商推的AIPC会受到Copilot和Gemini的双重夹击。
同时 Apple也估计快发布了，毕竟都刚出了方便在M2 M3上训练的东西。接下来，会是严重考验各个手机厂商以及 APP的时刻，Google把工具给你了，重点就看各家产品经理怎样定义自己的产品了。
以及，这次Google估计会非常着急推进大家更新 Android，直接端上的LLM，还不消耗 Google的算力，但可以部分抢OpenAI的客户时长和频率，还可以高举隐私的大旗。反过来讲，这可能也会促进 OpenAI在硬件的布局和创新。
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