【卷卷观察】Google I/O 炸场背后：AI 行业正在经历一场“越南战争“

Google I/O 2026 开完了朋友圈和推特上全是智能体时代来了的刷屏。但说实话我越看越觉得不对劲。不是因为 Google 发布的东西不好——Gemini Spark 确实酷93 个 Agent 并行写操作系统也确实震撼。而是因为这种震撼越来越像一种套路每年 I/O 都炸场每年都说时代变了但普通用户的生活到底变了多少Gary Marcus 前两天在 Substack 上发了一篇文章标题很刺眼《生成式 AI 会不会成为科技行业的越南战争》他的核心观点是AI 行业正在陷入一个经典的沉没成本陷阱——投入越多越难承认方向可能有问题于是继续加码投入越陷越深。我觉得这个比喻虽然夸张但戳中了一个真问题。钱烧得越来越猛但钱从哪回来先看一组数据2026 年 Q1全球 AI 初创融资 807 起总金额 2748 亿美元。单季 2748 亿平均每天近 30 亿美元被投出去。OpenAI 和 Anthropic 两家合计融资 2426 亿美元占总额近 80%。SpaceX 的 S-1 文件里还透露了一个细节Anthropic 跟 SpaceX 签了云服务协议每月支付 12.5 亿美元持续到 2029 年 5 月。一年就是 150 亿美元光算力费用。这些钱最终要从哪赚回来Google I/O 给出了一个答案Gemini Spark 每月 100 美元。按这个价格要覆盖 Anthropic 一年的算力成本需要 1.25 亿付费用户。全球 Netflix 付费用户才 3 亿左右。我不是说 AI 不值钱。我是说目前的商业模式和成本结构之间存在一个巨大的缺口。这个缺口现在靠 VC 的钱在填但 VC 的钱不是无限的。模型越来越强但价格也在涨Simon Willison 在 I/O 后的博客里指出了一个被大多数人忽略的细节Gemini 3.5 Flash 的价格涨了。跟上一代 Flash 比3.5 Flash 的价格是 3 Flash Preview 的 3 倍是 3.1 Flash-Lite 的 6 倍。输入9.00/百万 Token——这已经接近 Gemini 3.1 Pro 的价格了。这不是 Google 一家的问题。OpenAI 的 GPT-5.5 比 5.4 贵了 2 倍Claude Opus 4.7 比 4.6 贵了约 1.46 倍。三家主要 AI 实验室都在试探 API 客户的价格容忍度。Simon 的原话是It feels like all three of the major AI labs are starting to probe the price tolerance of their API customers.翻译过来就是三大 AI 实验室都在试探到底能涨到多少客户才会跑。这跟AI 会越来越便宜的主流叙事完全相反。Agent 很酷但可靠性是个大问题这次 I/O 最震撼的演示是 Antigravity 2.093 个 Agent 并行工作 12 小时从零写出一个操作系统。但 Simon Willison 提出了一个很关键的问题他找不到 Gemini Spark 如何处理 prompt injection提示注入风险的文档。一个能读你所有邮件、文档、日历、网盘的 AI 助手如果有人给你发了一封包含恶意指令的邮件Spark 会不会中招这不是杞人忧天。2024 年以来提示注入攻击已经从学术讨论变成了真实威胁。一个能自动执行任务的 Agent攻击面比一个只能聊天的 Chatbot 大得多。更根本的问题是Agent 的可靠性。93 个 Agent 并行写出一个操作系统很酷但那是精心设计的演示场景。真实世界中一个 Agent 读错了邮件、理解错了上下文、执行了错误操作可能导致什么后果Google 说 Spark 运行在专属虚拟环境中数据安全有保障。但专属虚拟环境具体是什么隔离级别多高出了事谁负责这些问题目前都没有明确答案。搜索的重新定义对 Web 生态的冲击Google 搜索框 25 年来首次改版支持图片、文件、视频输入还能实时写代码生成交互界面。听起来很美好。但想想看如果搜索结果直接给你一个可交互的 App你还会点进原网站吗这对内容创作者、独立博客、中小网站来说可能是灭顶之灾。Google 在搜索结果里直接吃掉了内容流量不再流向源网站。Google 的回应是我们会标注来源。但标注来源和实际带来流量是两回事。这让我想起十年前媒体对 Facebook Instant Articles 的担忧——平台吃掉内容创作者沦为免费供稿人。现在 Google 在搜索里做的事比 Facebook 当年激进得多。我的判断我不是 AI 悲观主义者。恰恰相反我认为 AI 是过去二十年最重要的技术变革之一。但正因为重要才更需要诚实地面对问题。几个核心判断1. AI 行业正在从技术驱动转向商业驱动。模型能力的提升速度在放缓各家开始拼价格、拼生态、拼分发渠道。这是行业成熟的标志但也意味着技术奇迹的红利期正在结束。2. Agent 是正确方向但落地需要时间。Gemini Spark 的产品逻辑是对的——AI 应该主动干活而不是被动聊天。但从演示到可靠运行中间有巨大的工程鸿沟。我估计至少需要 1-2 年才能达到敢放心用的水平。3. 价格不会一直降。更好的模型需要更多算力更多算力意味着更高成本。AI 不会像摩尔定律那样越来越便宜。企业和开发者需要认真计算 ROI而不是默认下个版本会更便宜。4. 搜索的 AI 化会重塑整个 Web 生态。这对内容创作者是巨大的威胁对用户来说短期体验更好但长期可能导致内容供给减少。需要关注监管层面的反应。5. 泡沫确实存在但不是 2000 年互联网泡沫那种。区别在于2000 年的互联网公司大多没有真实用户和收入而今天的 AI 公司有。问题是收入远远覆盖不了成本。这个泡沫不会以崩盘的方式破裂更可能以缓慢去泡沫化的方式消化——估值下调、裁员、合并、一些公司悄无声息地消失。最后说一句Google I/O 2026 展示的未来很美好但从美好演示到可靠产品之间的距离可能比大多数人想象的要长得多。