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作為行業(yè)的領(lǐng)軍者，微軟和Google在近期的開發(fā)者大會上分別展示了其AI戰(zhàn)略的重心。微軟聚焦于構(gòu)建開放Agent網(wǎng)絡(luò)，通過提供強(qiáng)大的開發(fā)環(huán)境、提升Agent開發(fā)效率、打造Agent載體以及建立網(wǎng)絡(luò)連接能力，吸引企業(yè)和開發(fā)者共同探索AI的未來。Google則以Gemini為核心，展示了其在大模型能力、搜索AI化、硬件應(yīng)用以及編程工具升級等方面的創(chuàng)新，致力于將AI融入到更多C端產(chǎn)品中。

微軟的Build 2025大會和Google的I/O開發(fā)者大會都選擇了在本周舉辦，并且兩場活動談?wù)摰暮诵亩际茿I。

不同的是，微軟的重心是向行業(yè)展示如何更好搭建Agent。微軟在Build 2025大會上向用戶呈現(xiàn)了一套更加成熟的Agent基礎(chǔ)設(shè)施，想要吸引更多開發(fā)者加入到構(gòu)建開放Agent網(wǎng)絡(luò)（Open Agentic Web）的進(jìn)程中——這是一個 AI 智能體能夠在個人、組織、團(tuán)隊乃至整個端到端業(yè)務(wù)流程中協(xié)同運(yùn)作的體系。

Google則致力于展示一個圍繞Gemini搭建的AI操作系統(tǒng)雛形。谷歌首席執(zhí)行官Sundar Pichai在演講中使用了「Gemini時代（Gemini Era）」來描述未來。一方面，Google展示了更強(qiáng)的模型研發(fā)能力；另一方面，Google在將Gemini的能力融入到各個C端產(chǎn)品中。

微軟和Google雖然重心不同，但其面向AI的戰(zhàn)略規(guī)劃都具備了一定的整體性，不再是進(jìn)行散點(diǎn)的嘗試，而是開始找到一條線，將散落的點(diǎn)串聯(lián)起來，成為一個體系。這個體系的使命就如Pichai所言——讓研究成果真正發(fā)揮作用，將其盡快轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實(shí)應(yīng)用。

這是目前我們在國內(nèi)大廠中尚未觀察到的一種變化。我們能夠觀察到阿里、騰訊、字節(jié)都在模型基礎(chǔ)層、業(yè)務(wù)AI化和產(chǎn)品創(chuàng)新方面進(jìn)行著積極布局，但很難像總結(jié)本次微軟和Google一樣，為國內(nèi)廠商提煉出一面指引整個企業(yè)向前推進(jìn)的旗幟。蘋果也是如此。

這可能是由于謹(jǐn)慎，也可能是還未下定決心。但無論出于何種考量，旗幟的出現(xiàn)都將是企業(yè)的AI戰(zhàn)略推進(jìn)到下一個階段的標(biāo)志之一。

微軟：一切為了開放代理網(wǎng)絡(luò)

一個展現(xiàn)出神奇效果，但還不夠成熟的起步階段——這是微軟在Build 2025大會上對當(dāng)下AI技術(shù)發(fā)展階段的判斷。微軟CEO Satya Nadella選擇用1991年的Win32、1996年的Web棧以及2008年的智能手機(jī)來類比當(dāng)下AI所處的發(fā)展階段。

以上這些節(jié)點(diǎn)，并不是一個C端用戶大爆發(fā)的節(jié)點(diǎn)，而是B端用戶面向未來布局的開始。

因此，微軟將重心放在吸引更偏向B端的企業(yè)和開發(fā)者，并為其準(zhǔn)備了一個擁有豐富工具和設(shè)備的操作間。

我們可以將各種讓人眼花撩亂的工具和能力劃分為以下幾類：

第一類，提供開發(fā)環(huán)境的基礎(chǔ)能力，包括Windows AI Foundry和Azure AI Foundry等。前者是微軟為本地AI開發(fā)提供的開發(fā)環(huán)境，通過Foundry Local簡化了在設(shè)備上直接運(yùn)行AI模型、工具和智能體的過程。后者則是微軟提供的云端開發(fā)平臺，這次的一大更新是引進(jìn)了xAI的Grok 3與Grok 3 mini。

同時，微軟通過推出Azure AI Foundry Agent Service，讓專業(yè)開發(fā)者能夠編排多個專用Agent來處理復(fù)雜任務(wù)。微軟AI Agent副總裁Ray Smith認(rèn)為，試圖將一個復(fù)雜的、要求高可靠性的流程完全整合到單一Agent中，往往會面臨諸多挑戰(zhàn)，將任務(wù)系統(tǒng)性地分解給多個Agent，則能顯著增強(qiáng)可靠性。

第二類，提升Agent的開發(fā)效率。在微軟的介紹中，已經(jīng)有1500萬開發(fā)者在使用GitHub Copilot功能，提升代碼開發(fā)效率，這個規(guī)模已經(jīng)占到GitHub總用戶數(shù)的十分之一。在最新的更新中，GitHub Copilot將能夠支持完成用戶分配的BUG修復(fù)、代碼維護(hù)等任務(wù)，并能在VS Code中使用。

微軟還推出了Microsoft 365 Copilot Tuning，支持開發(fā)者使用針對公司數(shù)據(jù)、工作流程和風(fēng)格微調(diào)的模型來構(gòu)建更專屬的Agent。開發(fā)者可以通過低代碼的形式進(jìn)行模型的微調(diào)，這個工作之前往往需要一整個數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊耗費(fèi)數(shù)周時間才能完成。

第三類，提供Agent的載體。微軟在面向C端的Agent載體上并沒有著墨太多，反而是重點(diǎn)介紹了對協(xié)作產(chǎn)品Teams的升級。Nadella認(rèn)為，新的Teams真正將聊天、搜索、筆記、生成和Agent整合到一個直觀的框架中。這也是一個完整的AI的用戶界面，支持多人協(xié)作，并承載了Agent的流通。

第四類，提供網(wǎng)絡(luò)連接能力。一方面微軟開始全面支持MCP（Model Context Protocol）協(xié)議，這讓它想建立的Agent網(wǎng)絡(luò)具備了開放屬性和復(fù)雜的任務(wù)執(zhí)行能力。在現(xiàn)場演示中，應(yīng)用開發(fā)者使用VS Code中的GitHub Copilot功能和Windows的MCP協(xié)議，依靠3句話就實(shí)現(xiàn)了特定風(fēng)格網(wǎng)頁的開發(fā)。

第一句話的指令下，GitHub Copilot連接WSL （Windows Subsystem for Linux）的MCP服務(wù)器，完成了最新版本的Fedora安裝；第二句指令下，GitHub Copilot創(chuàng)建了一個網(wǎng)站項目；第三句指令下，GitHub Copilot利用MCP協(xié)議，從用戶的Figma客戶端中提取了相應(yīng)的設(shè)計細(xì)節(jié)，并據(jù)此對網(wǎng)頁進(jìn)行了調(diào)整。

在MCP協(xié)議基礎(chǔ)上，微軟這次還提出了NLWeb概念。微軟CTO Kevin Scott認(rèn)為，MCP協(xié)議是AI時代的HTTP，而NLWeb則是AI時代的html，能夠讓任何擁有網(wǎng)站或API的人輕松地將其變成一個Agent。「每個NLWeb端點(diǎn)默認(rèn)都是一個MCP服務(wù)器，這意味著那些人們通過NLWeb提供的東西將可以被任何支持MCP的Agent訪問?！?/p>

微軟已經(jīng)圍繞開放代理網(wǎng)絡(luò)完成了對自身業(yè)務(wù)的基礎(chǔ)梳理。在這次梳理之后，微軟的產(chǎn)品體系將服務(wù)于AI時代的HTTP與html，借此來延續(xù)互聯(lián)網(wǎng)時代的榮光。

Google：用Gemini改造和連接一切

不同于微軟在Build 2025大會上呈現(xiàn)的服務(wù)企業(yè)和開發(fā)者的AI產(chǎn)品，Google在I/O大會上展示了讓更多C端用戶眼前一亮的創(chuàng)新。大模型能力的升級、搜索的AI化嘗試、Android XR的實(shí)用化展示，都加深了Google想要讓C端用戶更有效使用AI的判斷。

在模型層面，Google的模型能力進(jìn)展快速，且具備了更豐富的能力。首先，Gemini 2.5 Pro的推出，扭轉(zhuǎn)了市場對Google大模型業(yè)務(wù)的看法，使其成為大模型王冠的有力競爭者。其次，本次發(fā)布的視頻模型Veo 3和生圖模型Imagen 4，在展示效果上都獲得了比較正面的評價。

模型基礎(chǔ)上，Google發(fā)展出了不同的基礎(chǔ)Agent能力。其中，Project Astra主打低延遲的多模態(tài)能力，可以通過攝像頭和麥克風(fēng)觀察、理解周圍的環(huán)境，且具備長期記憶能力。Project Mariner則強(qiáng)調(diào)多任務(wù)處理能力，一次能處理12項任務(wù)，能夠代理用戶瀏覽和使用網(wǎng)站，完成購買動作。

在I/O大會的現(xiàn)場演示中，這些基礎(chǔ)Agent能力已經(jīng)被應(yīng)用在了AI搜索、Chrome瀏覽器、Gemini App、智能眼鏡等C端產(chǎn)品的AI化改造中。

核心的搜索業(yè)務(wù)上，Google終于開始用AI加碼。5月20日開始，Google會向所有美國用戶推出AI 模式。用戶可以向Gemini提出幾百字的問題，也能在后續(xù)體驗(yàn)到多模態(tài)問答功能和Deep Research能力。Google也會在Chrome瀏覽器加入AI助手，幫助用戶總結(jié)提煉頁面信息。

目前，Gemini App的月活躍用戶數(shù)超過4億。Gemini Live將支持?jǐn)z像頭和屏幕共享，讓AI幫助用戶了解和記憶周圍的環(huán)境。并且，Gemini的Agent模式還將能夠幫助用戶找房、預(yù)約、訂票?，F(xiàn)場演示中，Gemini Live可以指導(dǎo)用戶學(xué)習(xí)如何修理自己的自行車，并幫助其打電話訂購所需零件。

軟件端之外，基礎(chǔ)Agent也被應(yīng)用在了硬件端。Android XR被Google視為Gemini時代走向大眾的首個Android平臺。在現(xiàn)場的演示中，我們看到了Gemini Live能力的硬件化。Google還計劃未來幾個月之內(nèi)，把Gemini帶到手表、汽車儀表盤，甚至電視上。

同樣的，Google也升級了AI化的編程工具。一方面，名為Jules的編程Agent，可以像GitHub Copilot一樣實(shí)現(xiàn)異步開發(fā)，可以自動重構(gòu)代碼、編寫測試。另一方面，升級之后的Gemini Code Assist支持代碼審核、長文件解析、多人協(xié)作，集成了個性化建議和團(tuán)隊代碼規(guī)范工具。

從基礎(chǔ)模型到軟件，再到硬件和編程工具，Gemini無疑是凝聚這一切的核心。Google的策略很簡單，就是要通過不斷將Gemini的模型能力產(chǎn)品化，融入到現(xiàn)有的和未來場景中，來搭建起一個面向AI時代的系統(tǒng)雛形。

國內(nèi)巨頭還未找到真正突破口

盡管具體方向不同，但微軟和Google共同驗(yàn)證了「AI走向應(yīng)用」的大趨勢。

只不過，微軟是在創(chuàng)造條件，讓人們能夠更輕松地探索AI應(yīng)用；Google則是要通過打造系統(tǒng)，讓自己成為基礎(chǔ)的AI應(yīng)用。這是兩個公司所具備的不同資源和稟賦決定的——微軟以提供企業(yè)服務(wù)為主，Google面向的是C端市場。

如果以這兩家公司為參照物來觀察國內(nèi)的大廠，會發(fā)現(xiàn)阿里、騰訊、字節(jié)三家雖然還沒有拎出特別清晰的主線，但在做AI應(yīng)用的大趨勢下也是各有側(cè)重。

阿里在AI時代的優(yōu)勢體現(xiàn)在大模型和云服務(wù)上，to B向開發(fā)者提供支持、構(gòu)建開放Agent生態(tài)的路徑比較順暢。電商業(yè)務(wù)作為阿里在互聯(lián)網(wǎng)時代的C端優(yōu)勢，很難順暢轉(zhuǎn)換為AI時代的to C應(yīng)用支點(diǎn)。因此，夸克的重要性得到了提升。面向未來，阿里可能需要把Agent的發(fā)展勢能注入夸克。

騰訊更接近Google，擁有相對穩(wěn)固的C端產(chǎn)品體系和流量入口，會優(yōu)先考慮如何完成面向C端的存量產(chǎn)品改造和面向未來的C端產(chǎn)品創(chuàng)新，就像最近對QQ瀏覽器進(jìn)行的改造。但相比Google，騰訊的模型能力更弱，目前只能依靠DeepSeek和元寶雙模型驅(qū)動。騰訊雖然有增強(qiáng)自身大模型能力研發(fā)的動作，但還看不到騰訊版Gemini2.5出現(xiàn)的跡象。

字節(jié)也有C端流量，但短視頻也同樣難以直接轉(zhuǎn)換為AI時代的C端入口。這也是為什么字節(jié)會重視豆包大模型的多模態(tài)能力，并在三家中最為積極地去探索AI硬件。To B業(yè)務(wù)上，字節(jié)相對欠缺生態(tài)基礎(chǔ)，需要找到更有效的開放方式。并且，與阿里一樣，字節(jié)也更需要一個開放的Agent生態(tài)。

到目前為止，這些側(cè)重也沒有催生出像微軟和Google一樣的戰(zhàn)略重心，看似布局全面的三家，都還沒找到自己的真正突破口。