谷歌开训 Gemini 4:TPU 算力全砸 AGI,以后每月更一个新模型

谷歌开训 Gemini 4:TPU 算力全砸 AGI,以后每月更一个新模型
2026年07月28日 12:09 看点资讯

(来源:AI 前沿早知道)

谷歌在Alphabet 2026年第二季度财报电话会上扔了个重磅消息: Gemini 4已经开始训练了。

注意,是已经开始训练,不是“计划训练”。

更值得玩味的是另一个细节——原本定在6月发布的 Gemini 3.5 Pro还在合作伙伴手里测试着,迟迟没正式亮相。

旗舰款难产,下一代大模型却提前启动了训练。这操作放在任何一家公司都显得反常,但放在AI赛道上,反而透露出不少信号。

把最贵的芯片,全押在Gemini 4上

皮查伊在电话会上说得挺直白:“我们的首要任务是确保分配所需资源,以在AGI开发的前沿竞争。这是我们所做一切的基础。”

翻译成人话: 谷歌手里最贵的TPU算力,优先给Gemini 4用。

TPU是谷歌自己研发的AI专用芯片,性能对标英伟达的GPU。谷歌刚在2026年Q2开始对外卖TPU,但皮查伊明确说了,对外销售只是次要选项,大部分还是要留着自己用。而自用的这部分里,Gemini 4排在最高优先级。

为什么这么强调算力分配?因为训练大模型本质上就是“烧芯片”——芯片越多、性能越强,模型能学到的内容就越复杂。皮查伊自己也承认,下一代前沿模型需要“规模更大的基础模型”。Gemini 4作为谷歌“迄今为止规模最大的预训练计划”,对算力的消耗量可想而知。

谷歌2026年全年资本开支指引已经上调到1950亿到2050亿美元——一个天文数字,其中相当一部分就是砸在AI基础设施上的。

每月一个新模型,谷歌要把迭代变成流水线

皮查伊还透露了另一个节奏变化:谷歌的目标是 “几乎每月发布一个新模型” 。

这不是随便说说。2026年上半年,OpenAI的GPT版本迭代周期已经被压缩到51.8天,Anthropic的Claude是59.8天。谷歌如果真能做到每月一发,相当于把迭代周期再砍一半。

类比一下:以前的大模型更新像手机换代,一年一旗舰;现在变成App更新,月月都有新版本。用户感知到的可能只是某个小功能变好了,但对开发者来说,这意味着API里永远跑着最新的能力。

当然,每月一发也不可能是从头训练一个大模型。更现实的路径是: Gemini 4这样的旗舰级模型按年度节奏发布,而Flash系列等轻量级模型保持高频迭代。

在Gemini 4出来之前,谷歌先交了“三张草稿纸”

Gemini 3.5 Pro延期数月,原因是代码生成和智能体能力没达标。彭博社报道说,这次延期在公司内部引发了工程师和研究人员的不满。

为了不让市场空窗期太久,谷歌在7月21日一口气发布了三款Flash系列模型:

Gemini 3.6 Flash:主力模型,输出Token比3.5 Flash少用17%,在DeepSWE编码测试中最高节省65%。编程测试得分从37%提升到49%。输入价格不变,输出价格从9美元降到7.5美元/百万Token。

Gemini 3.5 Flash-Lite:轻量款,每秒生成350个输出Token。价格低到输入0.3美元、输出2.5美元/百万Token。有意思的是,这个最便宜的模型在编程和Agent测试上反而跑赢了上一代的Gemini 3 Flash。

Gemini 3.5 Flash Cyber:安全特供版,专门用来发现和修复代码漏洞。性能达到前沿水平,但不向普通开发者开放。

这三款模型的定位非常清晰:一个当主力干复杂活,一个跑量做高并发,一个管安全。

但它们终究是“草稿纸”——真正的旗舰答卷是Gemini 4。

行业正在发生什么变化?

变化一:大模型从“大力出奇迹”转向“精打细算”

以前大家比的是谁模型参数多、谁训练成本高。现在风向变了。2026年,推理对算力的调用量已经超过训练。什么意思?训练芯片追求“学得更好”,推理芯片追求“用得更省”。模型不仅要聪明,还要便宜、要快。

Gemini 3.6 Flash在Artificial Analysis的智力指数上只拿了50分,和3.5 Flash持平——智力没涨,但Token少用了17%、速度更快了。这说明谷歌的竞争策略正在从“堆智力”转向“堆效率”。

变化二:迭代速度本身就是护城河

花旗银行在最近的报告中指出,“Flash先发、Pro延后”的发布节奏释放了一个信号:前沿模型的推进正在变得更难。

当所有头部公司都在冲击同一个技术天花板时,谁能更快地把增量改进推到用户手里,谁就能更快获得反馈、更快迭代。谷歌提出的“每月一更”,本质上是在用速度弥补单次跃进的不足。

变化三:算力正在成为最稀缺的资源

几乎所有模型厂商都在喊算力不够。谷歌选择把最贵的TPU优先给Gemini 4,意味着其他项目——包括Google Cloud的对外服务——可能都要排队等算力。

这种“内部优先”的策略并不新鲜,但谷歌的体量让这件事变得格外引人注目。2026年TPU供给约400到450万颗,其中60%到70%预留给内部使用。换句话说,谷歌宁可少卖芯片赚钱,也要确保自己的模型不落后。

年底见分晓

业内预计Gemini 4会在2026年11月到12月正式亮相。

考虑到Anthropic的Claude在编程赛道上的持续领先,以及OpenAI的加速迭代,年底的这场旗舰对决,将是2026年AI大模型赛道的收官之战。

皮查伊自己说:“我对内部看到的进展感到非常兴奋,我有信心当它推出时人们会感到满意。”

话说到这份上,剩下的就看Gemini 4到底能拿出什么了。

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