撰文 | 曹双涛
编辑 | 杨博丞
题图 | IC Photo
在三个多月前的google I/O 上，Google CEO Sundar PichAI多次提到AI。而在9月份的2023 Google开发者大会，从Mobile、Web 到云，AI也同样被多次提及。在生成式AI席卷全球之际，Google也希望能将其全面渗透到所有技术栈及平台之中。
Google大中华区总裁陈俊廷在开场的演讲中也提到，“中国开发者对全球市场的贡献日益重要，你们的卓越表现世界有目共睹，我们很荣幸能够和中国的开发者一起并肩前行。
但我们在与一些互联网公司技术、产品总监深入交流后却发现，谷歌的愿景或许很美好，但在国内市场上面对的现实却极其骨感。
一、技术渗透成为今年谷歌开发者大会的主旋律
借助大模型参与到厂商的技术开发中，可以说是9月份Google开发者大会给外界最大的感受。其中在AI和Web的融合上，Google资深开发技术推广工程师兼Chrome开发技术推广部主管Paul Kinlan 在带来Web Assembly跨平台多语言的最新进展的同时，也提到Web将成为一个重要的AI应用平台。
由此带来了可以同时运用云端和本地设备端算力的 Web GPU，它能够充分释放设备GPU硬件的潜能，让Web应用发挥所有的本地算力，用于各种高级图形任务及新AI应用。
图源：2023谷歌开发者大会
在AI和Android的融合上，借助Studio Bot的对话式编程助手，能帮助安卓开发者生成代码、查找资料、学习一些开发中的最佳实践并进行输出。
在程序员是否会被AI取代上，Google Web机器学习主管Jason Mayes则提到，虽然AI很能打，但它不是取代一切的魔法，也无法取代编程。目前微软也开发了包括开源的Keras Core、TensorFlow、JAX、PyTorch等工具。
图源：2023谷歌开发者大会
同时，为更好地保证程序员的身心健康，谷歌也开发出类似于Project Game Face的开源项目，将机器学习与传统的编程模式相结合，让用户通过面部表情和头部动作来精准控制鼠标，有摄像头就可以输出指令。
但坦白来说，本次谷歌开发者大会有些让市场失望。和往期相比，整体亮点不足。
二、应对市场竞争，提高广告收入的必然
需要说明的是，本次谷歌开发者大会的目的在于撬动更多的中国开发者，以提升谷歌大模型的交付速度和Google Play的广告收入。
从大模型的角度考虑，虽然今年年初在Chat GPT爆火下，国内外厂商纷纷投入到大模型的研发上，但结合微软、谷歌、亚马逊发布的2023自然年第二季度财报来看，AI目前对三家科技巨头的收入影响“微乎其微”。
其中亚马逊的AI投资和应用主要以亚马逊云为主，但据亚马逊财报显示，虽然今年第二季度AWS营收同比增长12%至221.4亿美元，营业利润达53.7亿美元，占总经营利润的近70%。但12%的营收增速实则已是亚马逊云2015年以来的最低水平。
微软的情况同样不容乐观，今年第二季度，微软营收和净利润分别同比增长8%和20%至200.81亿美元和561.89亿美元。
具体来看，涵盖office办公软件的生产力与业务流程板块，本季度实现营收182.91亿美元，去年同期为166.00亿美元，同比增长10.2%。因依靠生成式AI为微软带来的营收增速低于华尔街预期，也导致微软财报发布后，股价直接暴跌4%。
谷歌云二季度营收同比增长约28%至80.31亿美元，为谷歌业务增速最高的业务板块。同期，营业利润为3.95亿美元，约为第一季度1.91亿美元利润的两倍。对于营收和利润的双双增长，皮查伊对此称这是由AI新服务和产品所提供。但值得注意的是，对于当前谷歌AI服务客户的数量，谷歌方面也并未透露太多。
在国内市场上，AI服务器作为AI大模型发展的基础。浪潮信息作为国内AI服务器的最大厂商，2022年市场份额为37%。
但据浪潮信息2022年上半年财报显示，公司实现营业收入247.98亿元，同比减少28.85%；归属于上市公司股东的净利润3.25亿元，同比减少65.91%。营收和利润的双双暴跌，侧面也在说明目前市场上对AI服务器的需求仍未达到真正的井喷状态。
图源：IDC
导致这种情况出现的根源仍在于，目前生成式AI仍处在发展早期。ToC对生成式AI付费意愿低，ToB对生成式AI在企业具体业务场景中，是否能够提高企业经营效率充满担忧，以及生成式AI前期的高成本投入，对企业也进行了劝退。简单来说就是，生成式AI距离谈真正的商业化还为时过早。
但即便如此，微软、谷歌、亚马逊等未来AI的发展仍极为乐观。亚马逊安迪·贾西称：“AWS正在通过一系列生成式AI版本继续巩固在云计算领域的领导地位，与谷歌和微软等公司竞争。”
微软皮查伊则称，AI搜索也将成为新的搜索方式。我们将持续保持审慎态度、深思熟虑，积极迎接、构建搜索领域的又一次重大变革。微软萨提亚·纳德拉则指出，Azure的规模并未领跑行业，但现在涉及AI 这些新的工作设施时，我们正以第一的身份强势领跑。
从广告收入来看，今年二季度谷歌广告收入同比增长3.3%至581.43亿美元，其中搜索广告收入增幅更是至4.8%，这也扭转了此前谷歌广告收入连续两个季度的跌幅。因此，谷歌若想继续提升广告收入，自然也需要靠Google Play应用商店。
国内某OPPO应用商店广告代理商负责人李华（化名）告诉DoNews，每年OPPO应用商店官方给到他们的考核任务为客户一年消耗流水10亿元左右。其他头部的广告代理公司，这一数字可能达到20亿元以上。除此之外，官方直签行业头部大客户，游戏联运也是OPPO应用商店重要的收入来源，这还仅仅是OPPO在国内应用商店的收入而已。
从这也不难解释在本次的Google开发者大会上，陈俊廷会提到，今年在全球23个不同地区，中国共斩获了48个Google Play年度最佳奖项。同时，在跨平台游戏的制作上也持续赢得全球用户的青睐。
三、现实和理想的碰壁
虽然谷歌的想法很美好，但因Google Play在国内市场运营期间，本土化能力的欠佳，这也让不少开发者对谷歌渠道的重视程度不够。
国内某互联网企业产品总监张杨（化名）却告诉我们，虽然公司旗下的App早在2017年就已在Google Play渠道上线，但运营几年却发现了不少问题。
一是相较于App Store以及手机厂商应用商店而言，每次公司负责渠道分发的同事，若想在Google Play上完成APP版本的迭代，都需要通过翻墙并对VPN加速方可实现。但因这两年出于科学上网需要，目前这种方式已经很难走通，这也导致公司APP在Google Play已有很长时间并进行版本迭代。
二是公司运营Google Play渠道的投入和付出不成比例。因Google Play面对的为全球用户，为提高用户体验，公司APP在Google Play上线前，整个页面都需进行重新调整，这就要求公司产品经理、UI、技术全部调整配合。尤其是公司的技术人员，每次都必须对Google Play的渠道包进行单独打包。
但在调动公司内部一系列资源后，因Google Play流量欠佳，公司APP在2018年前后在Google Play上每月的平均下载量只有500，这和华为、App Store动辄月均10万以上的下载量相比，几乎不在一个量级上。
在本就较少的用户体量下，Google Play早在2022年11月以前一直要求的都是开发者必须使用自家的支付方式，并按照一定比例进行抽成。虽说后来Google Play允许流媒体音乐服务Spotify、约会应用Bumble使用第三方收费方式向用户收取订阅费用。
但据Google Play当时给到开发者的相关文档中显示，开发者的软件仍需要保留通过Google Play付费的接口。同时，当用户使用其他支付时，开发者支付的服务费将产生一定变化。
按照Google Play这种要求来看，公司很难借助Google Play渠道带来的收入来均摊日常的APP运营成本。无奈之下，只能将APP从Google Play渠道上下线。
和张扬有着相同说法的也有另一家互联网大厂的产品总监朱明（化名），他直言，目前国内除游戏厂商因出海需要，会愿意投入更多精力来做Google Play，国内不少互联网企业普遍觉得运营Google Play实在是太麻烦，大家对渠道几乎都不怎么重视。
显然，厂商对Google Play热情度不高之下，除影响到Google Play广告的收入外，也让谷歌大模型在国内互联网企业中落地时，首要面临的难题就是客户数量不足。更重要的是，当前互联网公司技术人员对大模型需求较低的需求，让这种情况更加雪上加霜。
国内某家互联网公司的技术人员赵子瑞（化名）告诉我们，自己在实测一众大模型后发现，目前围绕技术开发的大模型中，Chat GPT的表现能力最强。虽说大模型的部分独立功能确实提高开发效率，但因大模型给出的技术代码本身就是一种概率事件，甚至有时候还会出现答非所问的情况。基于此，目前不少程序员最多也只是将大模型充当技术手册的作用，根本不指望大模型写代码。
不仅如此，谷歌以技术大模型为切入，也不得不面临着多方的竞争。
一是以华为、苹果为代表手机厂商的竞争。在这里提出一种假设，类似于华为、苹果等厂商为加速推进自身大模型在互联网企业的落地，他们以提供自身应用商店流量为筹码和互联网企业进行谈判。在当前互联网推广成本愈发上涨的背景下，这对互联网企业而言，也确实具备一定吸引力。
图源：Chat GPT
二是免费大模型厂商的竞争。目前国内以文心一言、讯飞星火、阿里通义千问等大模型仍处在免费使用阶段。谷歌按照付费使用的话，即便谷歌有一定的技术实力，但相较于免费厂商而言，其自身大模型真正的核心差异化能力又在哪里呢？
虽然皮查伊称，新的生成式人工智能产品正在扩大总体目标市场，并赢得新客户。“目前，谷歌在vertexAI、Enterprise Search、对话式AI背后引入了80多个模型，客户展现出对这些模型的强劲需求，从4月到6月，客户数量增长了15倍以上，Priceline、家乐福、凯捷、汇丰银行、 Cerevel等各行各业的企业都结合新的AI技术进行产业实践。AI为我们的基础产品安装提供了‘追加销售’与‘交叉销售’的机会。”
但事实上，谷歌客户高增长的背后，除满足客户更多的应用场景外，也和客户自身内部人员不具备开发大模型的能力有关。但这套打法在互联网企业身上很难得到复用，毕竟不管互联网厂商的大模型如何迭代，本质上还是由背后的一众技术人员所提供。
简单来说，商业的归商业，技术的归技术。因此，微软想要让自身的技术大模型真正渗透到国内的互联网企业以及程序员身上，是否可以真正跑通，以及未来需要花费多少时间和精力，仍值得继续观察。
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