摘要：8 月 26 日，谷歌正式推出 Gemini 2.5 Flash Image（nano-banana）：两图融合、多轮编辑、文本改图同步上线，Gemini App 与 AI Studio 同步更新，全线启用。

Nano Banana 火了，但谷歌真正的爆发，还在后面。

8 月 26 日，谷歌正式推出 Gemini 2.5 Flash Image（nano-banana）：两图融合、多轮编辑、文本改图同步上线，Gemini App 与 AI Studio 同步更新，全线启用。

但别误会，这不是"模型又更强了"这么简单。

在Flash Image背后，是谷歌更大的动作：将搜索、助手、平台、生态、组织能力整合成完整闭环；让产品从"好看"转向"好用、可交付、能变现"。

这个判断并非凭空推测。谷歌的整体 AI 战略早有迹象。在近期的一次访谈中，谷歌两位核心高管Nick Fox（知识与信息高级副总裁）与Liz Reid（搜索副总裁）在访谈中透露公司的 AI 布局思路：什么先发、什么延后；搜索怎么改规则；广告如何重回核心地位；互联网的演进策略是什么。Flash Image 的推出，正是这套战略思路的最新体现。

硅谷科技媒体 TechCrunch 也点明，这是对 OpenAI 热门图像工具的直接回应，甚至要重新争夺被 ChatGPT 吸引的用户。

说白了： 谷歌瞄准的不仅是模型层面的技术竞争，而是 AI 全栈的系统性布局。

而这，才是真正值得关注的故事。

“生成式AI的这波浪潮，很多人都以为是搜索的终结者。”

但谷歌不这么看。

在访谈中，谷歌两位高管反复提到一个词：重新发明。

Nick Fox 说：搜索一直是一个被不断重新发明的产品。移动互联网来了，我们重新做了一次；现在生成式 AI 来了，我们又要重新做一次。

谷歌认为，搜索不是要被替代，而是正进入它的下一阶段。

✅ 什么是搜索下一阶段？

谷歌不再把搜索看成是你来问，我给你链接。而是：你想完成一件事，我来帮你搞定。

Nick 举了几个例子：

用户在找酒店，其实是想预订

在看产品，其实是想买东西

在研究健康，其实是想决策

他说：这已经不仅仅是查找资料，而是帮用户完成整个任务流程。

谷歌把这种新的搜索方式叫做 “Agentic” 。简单来说就是：主动执行任务的搜索，不光是回答，还会继续帮你干。

这与传统搜索形成了鲜明对比。

过去的谷歌搜索，像是查字典。你输入几个词，它丢给你链接和碎片内容，你自己去找。

现在谷歌的 AI 模式（AI Mode）出现了，它不仅回答第一句话，还可以继续对话，和你一起梳理问题。

Liz Reid 说：

人们喜欢搜索，但你不能接着问下一个问题。

现在我们看到他们开始愿意一直和 AI 聊下去，问题也变得更长、更复杂了。

他们观察到：人们在 AI 搜索中用的语言更口语化、也更自由了。

甚至开始问“为什么这棵植物要死？”、“我该不该搬去纽约？”这种以前根本没人在搜索框里打的问题。

这就说明，人在变，搜索也必须跟着变。

✅ 一个页面，能文能图还能听

除了文字，现在的谷歌搜索也不止是文字了。

图片搜索（比如拍一个电饭锅，问它哪款更好）

视频讲解（比如上传PDF，直接生成视频讲给你听）

语音对话（用嘴巴问，而不是打字）

这些都被整合到 AI模式里了。

Liz 说：我大约一半的 AI 搜索都是用语音做的。尤其是在外面走路、或者问题很长的时候。

她还提到一个细节：谷歌甚至上线了一个叫 “Search Live” 的新模式，允许用户像对着真人一样对话式提问、实时互动。

谷歌能做到这种深度整合，背后有什么优势？

别忘了，谷歌有全世界最多的搜索数据。

它不是靠想象用户想问什么，而是知道用户过去几十年都在问什么、怎么问的、问完了要做什么。

所以，当生成式 AI 技术出现的时候，谷歌不是从头来过，而是：把这项技术整合进了它原本就运作得极为成熟的搜索体系中。

Nick Fox 态度明确：

“我们不会做是否启用 AI 搜索的非黑即白选择，而是在已有框架内逐步融入 AI 功能，一边试验一边扩展。”

这背后体现的是谷歌对 "新搜索" 的理解：

不只是找链接、 不只是问问题、 而是帮你一步步做到你本来就想做的事。

这就是搜索的进化：不再只是信息工具，而是任务伙伴。

如果说搜索是用户入口，那么谷歌现在真正下功夫的，是背后的那个系统。

不再是一个个模型比参数，而是整 AI 平台如何实现稳定运行、持续可靠、快速扩展。

Nick Fox 在访谈中反复强调：

谷歌的 AI 策略不是简单的功能叠加。

他说这话的背景，是主持人反复追问：

“你们怎么决定要不要投入一项新 AI 功能？OpenAI 是初创公司，可以边做边改。谷歌那么大，怎么确定方向？”

✅ AI模式，不是新增功能，而是全栈式的能力

别被“AI模式”这个名字误导了。它并不是一个界面改版或者模型接入口，而是一整套由 Gemini 平台驱动的能力框架。

Nick 的解释是：AI 模式背后不是孤立产品，而是统一平台在调度资源。

这个平台有几个关键能力：

灵活调用不同模型（Flash / Pro / 多模态）

理解不同输入形式（文本、图片、语音、视频）

捕捉用户意图，驱动后续多轮交互

对接下游服务，实现完整路径闭环（如购物、预订、编辑等）

Liz 在访谈中补充：用户的问题正在变复杂，也更自然。我们必须构建一个可以持续跟进、理解、引导动作的架构。

这正是谷歌"Agent式架构"的核心理念。

而这种理念的实际效果就是： 很多 AI 产品停在“能回答”，谷歌却能借助生态系统帮用户完成任务。

✅ 平台战略的背后，是边上线边完善的迭代策略

谷歌之前被批评反应慢、动作慢。现在的节奏完全变了。

你看 Gemini 2.5 Flash Image（Nano Banana）发布那几天，谷歌几乎保持着日更产品功能的节奏。

主持人直接问：你们怎么突然从观望变成了狂推，中间发生了什么？

Nick 没有否认。他说：

我们现在可以先在 Google Labs 中实验，再放到 AI 模式，再逐步接到主搜索里。整个流程我们都打通了。

也就是说，谷歌现在的做法是：

不再等到“完美”再上线

而是先把能力通过平台接好、测试好

然后逐步向外推广

正是因为有了这套完整的测试和部署体系，谷歌才能在保持稳定的同时快速迭代产品。

Nick 和 Liz 都没有过分强调模型参数的领先性。

他们更看重的是：谷歌在 AI 工具、平台、数据、基础架构之间的整体协同能力。

你看 OpenAI专注于打造 ChatGPT 这个超级入口；而谷歌选择在搜索、Android、Workspace 等多个平台逐步布局AI能力。

这背后反映的是不同的战略思路：

谷歌不是单点突破，而是在重构它的"整套 AI 基础设施"。

而 Nano Banana，只是这个庞大系统中被外界看到的一个触点。

真正的变化，

是背后那套完整的 AI 能力调度体系正在成型。

当谷歌的 AI 产品一个个上线时，另一场更大规模的变革，其实早就开始了。

这不是某个部门在研究前沿技术，而是整个公司，从普通员工到最高管理层，全员都被“AI化”了。

Nick 没有讲产品路线图，而是直接点出了谷歌对 AI 的基本态度：

“我们已经认定这就是未来。”

✅ 决策层下场，不是鼓励，而是带头试用

在过去一年里，谷歌的 AI 推进节奏明显加快。 这不只是因为模型更强，而是整个公司上上下下开始亲自用起来了。

CEO桑达尔·皮查伊（Sundar Pichai）在公司内部大会上直截了当地表示：

我们要领先，前提是每一个谷歌员工自己就得用 AI。

不仅如此，在多个场合，他也强调：

“竞争对手已经在全面使用 AI 了，谷歌不能慢。”

据美国商业媒体《商业内幕》(Business Insider)报道，每个工程师都被要求在工作中用 AI 工具来提升效率。

在YouTube、Gmail、搜索等核心业务部门，都在开展一项叫做“氛围编程（vibe coding）”的计划，实际上，就是内部工程师必须上手试用自家AI工具，边用边反馈。

这种做法并非偶然，谷歌一直有个传统叫做“dogfooding”:自己人先吃自己造的产品。

这次 AI 工具也一样：无论是Cider（编程助手）、NotebookLM（文档理解）、Gems（定制AI）还是新出的图像生成工具，员工都是第一批试用者。

这个节奏，已经成了谷歌推动 AI 产品的常规路径：小步快跑，不断迭代，上下同步。

✅ AI 用不用，直接影响个人发展

用 AI，不再是额外技能，而是基本要求。

一些现任员工告诉《商业内幕》，他们的经理已经在绩效考核中非正式地关注：你有没有在日常工作中使用 AI？你有没有开发更高效的流程？

虽然官方回应不将其作为硬性考核指标，但有工程师坦言：

如果你不会用 AI，确实会落后。

一位销售部门的员工也说：

现在很明显，用 AI 搞出一个流程让大家都能省事，会被当成是亮点。

除了让工程师们边用边学，谷歌还针对全员开展了 AI 培训：

如何用AI进行代码补全

如何用NotebookLM整理会议纪要

如何创建Gems 来帮自己跑流程

甚至连YouTube都为员工搞了“AI工具一周集训营”。

这套员工转型计划背后的逻辑很清楚：

AI 不是研发部的事，而是每个人的必备能力。

而组织文化也随之转变：从我学点 AI 知识，变成了我今天具体用 AI 完成了哪些事。

更能说明这种变革深度的是，不仅体现在 CEO 的推动上，还有一个值得注意的信号：谷歌联合创始人 Sergey Brin，也在 2024 年底重回核心产品团队，参与 AI 的产品设计和战略会议。

他被外媒称为“谷歌重新回到技术驱动模式”的象征。

正如业界所观察到的，谷歌变了——不只是产品变了，是人变了。

“我们不是只在外部做出新产品，而是整个公司在转变。”

Liz Reid 也提到，有些员工起初是被“推着”用AI：

“有的人一开始挺抗拒，但后来发现效率确实提升了。现在大多数人已经离不开了。”

总结来说，谷歌不是只是在拼模型、推产品，而是：

组织结构在变

员工习惯在变

绩效激励在变

管理方式在变

一家公司只有真正内部 AI 化，才可能对外给出 AI 化的产品。

谷歌现在，不是转型中，而是已经进入了新阶段。

搜索，是谷歌的最核心产品，也是它连接整个互联网生态的关键桥梁。

前面我们讲的是用户视角。 这一节，换个角度：当 AI 开始总结网页，内容网站的流量去哪了？

AI 概览上线之后，许多网站开始紧张。

“谷歌是不是在用我们的内容做总结，结果用户看完就走了？”

“我们辛辛苦苦写文章，最后却变成训练数据？”

这些问题，媒体人在问，内容站在问，连投资人也在问。

在这次对话中，主持人也把这个问题直接抛给了 Nick Fox。 他没有回避：我们热爱互联网。谷歌诞生于网页，没有谁比我们更关心网页生态。

正因为如此，Nick 担心的正是谷歌赖以生存的商业循环： 用户搜索 → 展示网页 → 用户点击 → 网站获益 → 谷歌卖广告。

如果网页没人点了，这个循环就断了。

✅ AI 不抢内容，但用户行为确实变了

一些简单查询，比如“城市人口”、“某部电影上映时间”，过去可能要点几个站点，现在一句话就解决了。

不过他认为：

AI 不是终点，而是起点。

我们希望它能帮用户筛掉第一层噪音，

但真正要理解、要选择、要交易，还得回到网页。

比如说：

“我前几天在找笔记本电脑，想要轻薄又性能好。AI 给我了初步建议，但我最终还是点进去看详细参数、比较价格、看用户评价才下单。”

换句话说，目前 AI 只是帮你缩小选择范围，而不是要操作一切。

为了做到这一点，AI 现在会主动提供信息来源：不仅在段落结尾加链接，甚至每段内容中都标注出处：

“根据 Bloomberg 报道…”

“Reddit 上的用户提到…”

这些文字都可以点击，直接跳转到原始网页。

这样做不是为了替代网页，而是让用户能更有针对性地深入了解内容。

✅ 不是不送流量，而是换了送法

主持人提到，一些站点流量确实下滑，比如世界历史百科全书流失超过 25%。

Nick 的回应是：

“个别有波动，但整体流量依然稳定。”

虽然回应简洁，但从整个对话来看，谷歌的策略其实很明确：

是用户先变了，搜索产品才要跟着变；

AI 不能不做，但得给用户留条路；

网页不是多余的，而是用户真正做决定的地方。

谷歌正在做的，是重新设计“让网页被看见”的方式。 这种思路的核心是：搜索不是要抢走网页，而是搭建新的流量路径。

用 Nick 的话来说就是：

AI 给出答案，网页带你更深入。

这就是现在搜索的设计逻辑：

简单问题 → AI 概览快速响应；

深度探索 → 引导跳转网页完成更多操作（比如购买、对比、评论、注册等）；

从单纯的链接堆变成"回答+入口"的组合，谷歌要做的不是"搜索+AI"，而是让AI、搜索、网页三者形成新的协作关系。

这不是要干掉网页生态，而是给它开辟新的流量入口。

表面上看，谷歌在发布 AI 产品。

但在 Nick 和 Liz 的这场对话中，我们能感受到一个更深层的动作：

谷歌正在重新设计做 AI 的整套方式。

这在访谈中说得很含蓄，但影响极深。我们从四个层面来看清楚这个转向：

Nick 说：

“我们不会坐等 AI 完美，我们是在边上实验边往前走。”

以搜索的 AI 模式（Search Generative Experience）为例：

一开始只在实验室测试；

体验效果不错后，逐步扩大范围；

如今已成大部分用户的默认入口。

这体现了一种“快速试错、边走边看”的节奏。

谷歌内部正在从层层评估才能推进的旧模式，转向先试后评的新方法论。

这，是大公司最难迈出的第一步。

2、组织方式变了：AI 不再是研发部门的专属

这种组织变化不在未来，就在当下：

今年 6 月，谷歌内部发邮件，明确要求工程师在工作中使用 AI 工具；

招聘JD中，开始出现“熟练使用 AI 辅助工具”的条款；

包括销售、法务、人力资源在内的部门，都在用 NotebookLM 提高效率；

就连 AI 产品本身，也必须先在内部实打实试用一轮才能上线。

Nick 还提到一个细节：

我们搜索的方式和普通用户不一样，总是故意用各种奇怪、极端的方式来测试产品能不能扛得住。

意思是：谷歌员工不仅是用户，更是产品的测试者和共创者。

这是从职责分明的部门式公司，向交叉协同的 AI 原生组织演进。

3、人才策略变了：AI 不是少数人的特权，是每个人的工具

谷歌过去两年在 AI 人才上的动作不小：

收购 AI 编程公司 Windsurf，推进“代理编程”；

内部加速代码生成平台 Cider 的推广；

Sundar Pichai 公开披露：30% 以上的代码已由 AI 生成。

但更关键的是，谷歌并不满足于请几个大牛，而是要让每个员工都能把 AI 用起来、用出效率。

Liz补充：

“我们看到人们开始问更复杂的问题，也开始主动尝试组合工具，那就是变化真正开始的地方。”

AI 在谷歌已经从展示项目，变成工作助手：

谁能用 AI 搞出更高效的流程，就能获得认可；

团队间分享“AI 提效案例”已成为内部常规；

员工之间的交流不再只是工具使用，而是流程再造。

这，就是AI真正融入组织运作的表现。

4、商业模式更新了：AI 不只要好用，还得赚钱

AI 工具铺得再多，如果无法形成新的增长路径，最终还是空转。

而在这场访谈中，Nick 和 Liz 给出的回应很明确：AI 能带来收入，效果比过去还好。

AI 模式下的搜索请求更长、意图更清晰：

“这让用户点击广告的效率更高，对广告主来说，价值是上升的。”

Liz 举了购物的例子：

现在用户不再搜索白衬衫，而是说‘夏天穿的、宽松、电影感的白衬衫’，传统电商听不懂，但 AI 能理解。

理解人类语言的 AI，不只推荐得更准，还能接入比价、试穿、下单……一整套链路打通。

谷歌正通过 AI 重建从“搜索→理解→推荐→成交”的闭环逻辑：

搜索变主动；

商品更匹配；

广告更精准；

成交链更顺畅。

过去广告靠流量，现在靠理解。

过去购物靠点击，现在靠感受。

AI，不只是用来展示的，也是下一阶段的增长引擎。

这就是谷歌与其他公司的根本差异：很多公司在追 AI 模型，谷歌则在重构运营能力。

他们没有喊出“要打败 OpenAI”，但每个细节都在朝着这个方向努力。

Nano Banana 的意义，不只是一个新模型火了。而是：谷歌内部做事的方式，已经换了。

这场由两位高管讲透的转型路径，给其他组织提供了重要启示：

生成式 AI，不再是产品升级，而是公司底层架构的重建；

谷歌不是追赶谁，而是在重启自己；

真正的反超，不靠模型参数，而是让每个人都能用 AI 做事。

这不是速度问题，而是方向感问题。

未来属于那些敢于重构流程、改变使用方式、放手让员工去试的公司。

不是谁模型强，谁赢； 而是谁先让全公司学会用 AI，谁活得久。

真正改写行业格局的，从来不是技术本身，而是运用技术的组织能力。

来源：趣闻捕手一点号