文 | AIX 财经，作者 | 雷晶，编辑 | 金玙璠
北京时间 5 月 20 日凌晨，2026 Google I/O 开幕。从 2008 年首次举办至今，这场大会已成为谷歌每年 " 秀肌肉 " 的主要舞台。
而它之所以值得行业关注，在于它作为科技巨头的技术秀场，能一定程度上反映行业未来的走向。
回到本届大会，近两个小时走完全部议程，发布节奏极密，几乎不留间隙。
谷歌 CEO 桑达尔 · 皮查伊在开场抛出一个数字：3200 万亿 Token。这是谷歌全平台每月的 AI 处理量，两年前这个数字是 9.7 万亿，去年是 480 万亿，一年翻了近七倍。这个数字说明，谷歌的 AI 产品在被大规模使用。
先来拉一张清单，看看这场发布会到底讲了什么：
模型：Gemini 3.5 输出速度为同类产品的四倍、成本不到一半，成为 Gemini App 和搜索的默认引擎；Gemini Omni 支持图文音视频混合输入，生成可编辑视频，支持指定镜头和拍摄角度，通过 Gemini App 和 Google Flow 使用。Gemini 3.5 Pro 预计 6 月发布，目前处于内测阶段。
搜索与购物：搜索框迎来 25 年来最大改版，支持多模态输入，可输入文本、图片、视频、文件；Universal Cart 打通搜索、YouTube、Gmail 的 AI 购物车，Nike、Walmart 等首批接入。
智能体：Gemini Spark 作为 24 小时个人 Agent，云端运行；Antigravity 2.0 升级为多 Agent 编排平台，全面摆脱 coding 场景局限，和 Claude Code 以及 Codex 直接竞争。
硬件：Android XR 音频眼镜今秋上市，由三星制造，兼容 iOS，联合眼镜品牌 Gentle Monster 和 Warby Parker 共同设计；纯音频版本今年秋季率先推出，带显示屏的版本将于明年推出。
订阅：新增 100 美元 / 月 Ultra plan；原 250 美元 / 月的顶级 Ultra plan 降到 200 美元；Pro 维持 19.99 美元 / 月。
谷歌没有在参数竞赛上继续加码，而是把最多的时间给了 Agent。接下来，我们来详细看看这场大会释放了哪些信号。
01. 谷歌模型在讲什么故事
2026 Google I/O 大会的第一个重要信号，从芯片层开始。
谷歌提出第八代 TPU 的 " 双芯 " 战略，将训练与推理拆分为独立芯片。TPU 8t 专攻训练、TPU 8i 则聚焦推理。
TPU 8t 单个 Pod 可塞下 9600 颗芯片，集群总算力 121 ExaFLOPS，较 Ironwood 提升约 3 倍，性价比提升 2.7 倍。集群可扩展至百万级芯片，将大模型训练周期从数月压缩至数周。TPU 8i 则主打低延迟推理，它的推理性价比提升 80%，大缓存设计显著减少内存访问延迟，可满足 Gemini 3.5 Flash 等高并发推理需求。
第八代 TPU 对应的是谷歌在 AI Agent 上的布局。训练、推理分离、供应链多元化、全栈软件优化，既强化了谷歌在算力的基础设施，也标志着全球 AI 芯片竞争进入更专业的阶段。
有了更强的基建，模型自然也不能掉队。大会上谷歌推出了 Gemini 3.5 Flash 和 Gemini Omni，虽然没有万众期待的 Gemini 4.0，但展示了谷歌的产品逻辑：不追求最强模型，更注重让不同模型服务于不同商业场景。
Gemini Omni 是谷歌今年推出的世界模型。它被定位为 " 能从任何输入生成任何输出 " 的多模态系统，以视频生成和编辑为切入点，将文本、图像、音频和视频统一在同一个创作流程中。
它的亮点在于对物理世界规律的理解，这意味着能够准确预测场景中应该发生什么。用户用自然语言编辑视频时，角色一致性、物理逻辑、场景记忆都能保持连贯。
Omni Flash 将率先接入 Gemini App、Google Flow 和 YouTube Shorts，面向 AI Plus 及以上订阅用户开放。谷歌旗下的 Nano Banana 技术已生成超 500 亿张图像，Omni 的加入将创作能力从静态图像延伸至动态视频。
Gemini 3.5 Flash 速度提升，还更省钱了。它在几乎所有基准测试上都超越了三个月前的旗舰模型 Gemini 3.1 Pro。一个定位中端的模型能够全面碾压上一代旗舰产品，这在行业中并不多见。在输出速度上，Gemini 3.5 Flash 是其他前沿速度模型的 4 倍。
价格上，Gemini 3.5 Flash 的定价为每百万输入 token 1.5 美元、每百万输出 token 9 美元。横向对比，Claude Sonnet 4.6 的输入价格是 3 美元、输出是 15 美元，Gemini 3.5 Flash 的整体定价低了 40% 到 50%。性能追平甚至超越竞品旗舰，价格只要一半。
目前，Gemini App 月活已达 9 亿，每日请求量增长超 7 倍。
值得一提的是，大会上宣布 Gemini 3.5 Pro 继续走深度推理路线，预计 6 月发布。
在模型能力之外，谷歌还在推进 SynthID。它是 DeepMind 三年前推出的数字水印技术，已应用于超 1000 亿图片和视频。此次 I/O 大会上，谷歌宣布与 OpenAI、ElevenLabs 携手推动水印透明化标准，并向搜索和 Chrome 拓展内容凭证验证。这也回应了当下打击 AI 生成内容泛滥，难以监管的行业难题。
总结来看，TPU 8 的训练推理分离，解决的是算力成本结构问题。Gemini 3.5 Flash 的高性能低价格，解决的是智能体规模化部署的性价比问题。Omni 切入创作者经济，解决的是谷歌在内容生成市场的存在感问题。
这也解释了为什么谷歌敢把 3.5 Flash 做得又快又便宜。它要的不是模型本身的利润，而是以模型为入口，撬动整个智能体经济的生态。
02. 搜索里，长出智能体、购物车和操作系统
模型的迭代终究还是要落到产品。谷歌搜索是这次变化最大的产品，谷歌将其称为 "25 年来的最大升级 "。
过去搜索框的交互逻辑一直是输入关键词，输出网页链接。现在，输入端可以容纳更长、更口语化的查询，也更能理解你的搜索意图，输入端也不再局限于文字，图片、文件、视频、Chrome 标签页都可以直接 " 丢 " 进去。
AI Mode 已升级到 Gemini 3.5 Flash 驱动，面向全球所有用户上线，月活突破 10 亿。两者合并带来的体验是，问一个问题能得到 AI 概览，还可以直接在原页面上继续追问，上下文不丢失。
但真正改变搜索性质的，是输出端。
谷歌把 Antigravity2.0 背后的智能体编程能力注入搜索，推出了 Generative UI。Gemini 3.5 Flash 拿到你的问题后，会从零开始规划回答方案，输出交互式界面、图表等形式，更能满足个人化的需求。
这种能力还在往周期任务延伸。你用自然语言描述需求，搜索可以打造个性化的小型应用，接入实时天气、读取日历、了解饮食偏好，自动生成带链接的计划，生成出来的应用还可以分享给家人。Generative UI 今年夏天面向所有搜索用户免费开放，mini app 功能先对美国 AI Pro 和 Ultra 订阅用户开放。
大会透露，搜索 AI 概览（AI Overviews）月活超 25 亿，AI 模式（AI Mode）超 10 亿，自上线以来查询量每季度翻倍。
到这里，搜索已经从回答问题变成了执行任务。谷歌把这个逻辑推向的第一个商业场景是购物。
Universal Cart 是一个跨商家、跨平台的 AI 购物车，横跨搜索、Gemini App、YouTube 和 Gmail。它可以在后台自动追踪降价、分析历史价格、提醒补货。整个体系构建在 Google Wallet 之上，能识别你的支付方式权益和商家优惠。目前，Nike、Target、Walmart、Sephora 等大型零售商已接入首批结算功能。
购物车能跨平台运作，靠的是底层协议。Universal Commerce Protocol 是年初在 NRF 上发布的开放标准，让 AI 智能体代替用户完成跨平台购物和结算，亚马逊、Meta、微软、Salesforce 和 Stripe 均已采纳。
配套的 Agent Payments Protocol 解决的是支付的安全问题。AP2 让用户给智能体设定支付边界，指定品牌、商品类别、预算上限，同时通过加密的数字授权凭证在用户、商家、支付方三者之间建立可追溯的链条。
谷歌在购物领域的尝试已持续十余年，从 Google Shopping 到 Buy on Google，但没能形成闭环的电商交易链路。Universal Cart 的逻辑与此前不同，它不试图成为一个独立的电商平台，而是把自己嵌入用户购物决策的全链路中。
Workspace 这边的更新同样密集，它的逻辑是让语音成为新的交互入口。Gmail Live 可以用语音查询收件箱；Docs Live 能把你的口述直接组织成结构化文档，并在授权后从 Gmail、Drive 和 Chat 中抓取相关信息充实内容。
创作工具层面，Google Pics 基于 Nano Banana 模型，可以选定画面中的单个元素精确编辑，其余部分不受影响。Google Flow 和 Flow Music 则是面向视频和音乐创作的 AI 工具，前者已推出 Android 测试版。
把这些变化放在一起看，底层趋势是一样的。谷歌把旗下所有高频产品改造成让 AI 替用户执行任务的智能体。
03.Agent 全家桶，真能替人干活吗？
2026 Google I/O 真正想讲的故事是智能体。
Gemini Spark 被定义为 " 个人 AI 智能体 "。它可以全天候代替你执行任务，读邮件、查日程、写汇报、追进度、发提醒，即便你关掉窗口也不会停止。
Spark 运行在 Google Cloud 的专属虚拟机上，由 Gemini 3.5 Flash 驱动，底层跑的是 Antigravity 的 Agent 调度框架。在首发阶段，Spark 接入 Gmail、Docs、Sheets 等应用，未来将扩展到超过 30 个合作伙伴。Spark 的入口不止 Gemini App 一个。今年夏天它将入驻 Chrome，在任何网页上都能直接让它替你做事。
Agent 还需要一个可见的界面层。Android Halo 嵌入 Android 17 状态栏的视觉指示器，以微妙的光圈动画显示 Agent 的实时工作状态。你不需要打开任何 App 就能知道 Spark 正在替你做什么。
配合 Spark 的发布，谷歌还调整了订阅价格：新增 100 美元 / 月的 Ultra 档位，给那些想用 Agent 服务又不需要顶配的用户；原来 250 美元 / 月的顶级 Ultra 降到 200 美元 / 月，Pro 则维持 19.99 美元 / 月。
但谷歌不止押注 C 端。Antigravity 2.0 是面向开发者的 Agent 基础设施，它从一个 IDE 内置的编码辅助工具，变为独立的应用。开发者可以同时部署多个并行子 Agent 处理不同任务，设置后台定时任务，用语音指挥 Agent，Agent 可以拆解复杂工作流并分配子任务。
谷歌声称其在约 12 小时内可搭建一个能运行的操作系统核心框架，期间启动了 93 个子 Agent，处理了数十亿 Token，总计算成本不到 1000 美元。
大会还有一个值得关注的重点是 Android XR 智能眼镜，由三星和高通制造，外观设计来自 Gentle Monster 和 Warby Parker，可兼容 Android 和 iPhone。
谷歌想打造一整套 Agent 操作系统，开发层有多 Agent 编排框架，手机上有状态感知界面，脸上有语音和视觉输入端。
Agent 的悖论在于，它的价值取决于用户的信任，而信任取决于可靠性。所以谷歌选择让 Spark 在执行高风险操作前必须征求用户确认，详细的思考轨迹对用户可见，随时可以打断。
回看整场 I/O 大会，谷歌这次没有拿出一个让行业惊叹的新模型，但它做的事情更实际，也更有野心。Omni 负责感知，Spark 负责生成，Agent 负责 7 × 24 执行。
谷歌有 TPU 集群、全球数据中心、安卓生态、搜索入口、广告变现机器，它不需要单点第一，只要足够好、足够便宜、足够无处不在，就是它最大的竞争力。
不管怎么说，谷歌已经在全速前进了。
