天翼智庫推出“大模型公司對標”系列，將持續關注主流大模型公司進展。本文系統梳理了Google公司在AI大模型方面的發展情況，從大模型技術、產品與服務、市場拓展、組織與運營、資本運作和生態合作等方面，分析總結Google公司的大模型發展策略和商業變現模式。
公司檔案
Google成立于1998年，由拉里·佩奇和謝爾蓋·布林在斯坦福大學的研究項目BackRub基礎上創建。1999年秋，“Google”網站正式啟用。2000年AdWords系統的推出不僅確立了其商業模式基石，也開啟了Google的盈利之路。隨后，Gmail、Google Maps等標志性產品相繼問世。2004年，Google成功上市，為其全球擴張戰略注入強大動力。2015年Google重組為Alphabet旗下子公司，展露了向科技前沿深度邁進的雄心。2017年 Google 把發展戰略從 Mobile First 轉變為 AI First,加大在深度學習框架、算法模型、算力等方面的布局。目前，Google已發展成為涵蓋搜索、人工智能、云計算等多領域領先的科技巨頭。
圖1 Google公司發展歷程
表1 Google母公司Alphabet最近三年關鍵指標
天翼智庫根據Google母公司Alphabet公司年報整理
AI大模型技術、產品與服務
1. 技術：深耕大模型算法和算力設施，為大模型領域奠基者
深耕大模型算法：Google在AI算法方面擁有深厚的積累，2017年發布NLP模型Transformer，該模型通過引入Self-Attention機制來提高模型訓練速度，為后續大語言模型的升級迭代奠定了基礎。2018年，發布大規模預訓練模型BERT，該模型可以進行雙向預測，進一步提升了自然語言理解及處理的精度。2022年，推出模型PaLM，該模型在語言理解、邏輯推理、代碼生成等方面均表現出色。2023年以來，Google先后推出PaLM2及Gemini，模型算法能力進一步提升。
海量數據和強大計算能力：Google擁有海量的數據資源，包括來自搜索引擎、YouTube、Gmail等產品的用戶行為數據，以及來自Google Cloud客戶的各種業務數據。這些數據為訓練大模型提供了充足的素材。此外，Google還擁有強大的計算能力，從2016年推出TPU v1開始布局AI模型算力，最新發布了第六代TPU。
深度學習框架：Google從2011年開始研發DistBelief機器學習系統，在其基礎上推出的Tensorflow一度成為最流行的深度學習框架。
2. 產品與服務：全方位布局AI大模型、AI延展產品及TPU等硬件產品
Google在人工智能（AI）領域的布局廣泛而深入，以Gemini為代表的頂尖大模型，不僅在多模態智能測試中領先，還深化了從搜索引擎優化、Google Assistant智能交互到Cloud AI平臺的企業級解決方案。此外，通過Waymo推動自動駕駛創新，以及在醫療、硬件等多領域的AI融合，Google正全方位引領技術與生活的深度整合。
5月 15 日凌晨，Google在 I/O 開發者大會上發布了一系列全新和升級的AI大模型產品系列，其中 Project Astra 和 Veo直接對標了目前 OpenAI 領先的 GPT-4o 與 Sora。GoogleCEO桑達爾 皮查伊表示，希望每個人都能從 Gemini 的技術中受益，這些突破性的功能將進入搜索、圖片、生產力工具、安卓系統等方方面面。
表2 Google 5月最新發布的AI大模型產品系列
AI市場拓展
賦能原有搜索、廣告、云等核心產品，實現增收和商業變現。一是提升搜索效率和廣告轉化率，通過產品迭代創新打造優勢業務護城河，率先獲取市場增量。Google在2023年推出了Performance Max，利用AI生成技術，根據廣告主提供的廣告目標、預算、行業、受眾等信息，自動生成廣告的標題、描述和相關圖像，以及匹配最合適的廣告形式和投放渠道。數據顯示，Performance Max在測試階段幫助數千家廣告主提升了平均30%的轉化率。二是AI為云業務帶來了技術和架構層面的變革，通過對AI技術的集成與創新，Google Cloud 通過其 Gemini 模型系列等 AI 技術，提高工作效率和優化應用程序生命周期，直接促進了收入增長。在過去的2023年，谷歌云成功扭虧為盈，在2024年一季度，谷歌云的收入達到95.7億美元，同比增長28.4% ，高于預期的93.7億美元，增速環比上升。
積極探索付費AI功能和其他商業化模式。一是Google最近表示將為蘋果 iOS 18 用戶提供各種付費AI功能，還計劃與蘋果等合作伙伴共同開發AIStore應用商店，為用戶提供一個集中獲取AI應用的平臺。這一舉措將進一步推動AI技術的普及和應用，同時也為谷歌帶來更多的商業機會。二是Google表示正在考慮擴充推出付費 AI 搜索服務，包括將某些基于人工智能的搜索功能添加到其高級訂閱服務中。
AI大模型組織與運營
連續兩年對AI組織結構進行重要調整：2023年4月合并了其兩大知名AI研究部門——DeepMind與Google Brain，組成了全新的Google DeepMind，旨在簡化管理結構，集中資源應對人工智能領域的復雜挑戰。2024年4月，將專注于大模型以及負責AI技術安全等研究的谷歌研究部門GoogleResearch，全面整合到AI業務部門GoogleDeepMind中。Google CEO桑達爾·皮查伊稱此舉將有助于該科技巨頭更迅速、更高效率地開發人工智能產品和服務。
全球擴張與人才吸納：Google不僅在美國本土加強了AI團隊建設，還在全球范圍內搜羅頂尖人才，意圖構建多元化的研究力量，以應對不同市場的需求和挑戰。比如，2017年在中國和加拿大組建AI研發團隊。2018年在法國巴黎建立人工智能研究中心，該中心計劃在未來幾年內招聘數百名工程師和研究人員，專注于基礎AI研究。2019年，在非洲的加納阿克拉設立了其首個AI研究中心，旨在利用非洲的創新潛力，推動AI研究和應用的發展。
AI大模型資本運作
通過風險及戰略投資加強產業布局：通過其風險投資部門GV（前身為Google Ventures）AI初創公司進行投資。Axios曾報道，GV與Google會對人工智能項目進行聯合投資，金額從100萬美元至1000萬美元不等。承諾向AI研究公司Anthropic投資高達20億美元，此前已有預投資和逐步追加投資的記錄，表明其對高級AI研究的重視和長期投資策略。
戰略并購增強了其技術優勢：Google歷史上有多次重要的AI相關并購，如2014年收購DeepMind，不僅加強了其在深度學習和強化學習方面的能力，也為后續在醫療、游戲等領域的突破奠定了基礎。通過并購，Google還整合了如API.AI（后改名為Dialogflow）這樣的對話平臺，專注于深度學習和機器學習系統的印度初創公司Halli Labs，以及一家使用基于神經網絡的人工智能平臺來處理圖像的計算機視覺公司AIMatter。
DeepMind CEO Demis Hassabis在最近舉行的 TED 大會上表示Google將著力加強在AI領域的相關投資，預計到2025年，Google在AI領域的總投入將達到1000億美元。
AI大模型生態體系
Google通過自身的技術積累、產品創新、行業應用拓展，以及廣泛的合作伙伴網絡，構建了一個既深且廣的AI生態系統。
1. 從技術研發、基礎設施到行業解決方案，全棧布局AI生態體系
技術研發與創新：Google通過DeepMind、Google Brain等研究機構，持續在大模型領域進行基礎研究和技術創新，如Gemini等大模型的發布，展現了其在多模態、高精度AI技術的領先地位。同時，不斷優化的TensorFlow、JAX等開源框架，降低了開發者的進入壁壘，促進了技術的普及與共享。
基礎設施與計算資源：Google Cloud提供了強大的計算能力，包括專門針對AI和機器學習優化的TPU（張量處理單元），為大模型訓練和部署提供了堅實的基礎。
產品和服務AI化：Google將其AI技術深度融入到旗下幾乎所有的產品中，包括搜索引擎、Google Maps、Android操作系統、Google Home智能音箱等，提升了用戶體驗，同時推動了AI技術在日常生活中的普及。
行業解決方案：Google Cloud平臺在全球范圍內擴展，進入23個地區，提供包括Vertex AI在內的AI平臺服務，助力企業客戶實現數字化轉型和智能化升級。Google還利用AI分析海底定位、助力農業和航空等領域，顯示了其在行業應用上的廣泛探索。
2. 積極開展對外合作，推動全球AI生態建設
開放生態與合作：通過開放API、工具包和平臺，Google鼓勵開發者、研究人員和企業參與到AI生態中，共同推動技術進步和應用創新。同時，Google通過投資、并購等方式與外部伙伴合作，不斷拓寬其AI技術的應用場景和影響力邊界。
支持初創企業和研究機構：Google通過投資、孵化器項目或直接合作，支持AI初創企業及研究機構，比如與大學AI研究團隊的合作，旨在推動AI技術的前沿探索和應用落地。
與各行各業的企業合作拓展AI應用：共同開發AI解決方案，如與農業、航空領域的伙伴合作，使用AI和地理空間技術解決實際問題。
國際會議與社區互動：Google通過參加Google I/O等大型會議，分享最新的AI研究成果和技術進展，與全球開發者、企業和研究者保持緊密溝通，增強其在全球AI生態中的影響力。
總體來說，Google在AI大模型部分領域中被趕超，在應用和商業化落地方面落后于OpenAI和微軟。不過，Google在算法模型和芯片算力層面依然進度領先，并且相對于競爭對手來說核心環節布局的完整程度更高，在未來幾年中仍將具有優勢。
本文作者
申紅梅
戰略發展研究所
一級分析師
碩士，高級工程師，就職于中國電信研究院，主要從事數字經濟重點領域及通信行業競爭對標等相關研究。
王玲琳
戰略發展研究所
二級分析師
就職于中國電信研究院，長期從事數據分析、經營分析和通信行業發展及競爭研究工作。
孫麗娟
戰略發展研究所
二級分析師
