谷歌Gemini3到底强在哪里20251205

2025年12月07日21:03 关键词 传媒互联网大模型jama three技术壁垒商业化落地需求登场谷歌阿里营销电商API接口操作系统安卓系硬件产品线多模态全模态销量表变现模式交互生产力 全文摘要 本次讲座将围绕传媒互联网行业在短中期市场的关注点进行系统阐述，特别强调了时效性。首先，通过分析谷歌Java 3技术进步，指出技术壁垒的提升及国内外大模型应用的共振效应，特别是谷歌与阿里2026年的商业化落地计划，凸显了需求在AI发展中的核心作用。未来几年，大模型技术在营销和电商领域的应用预计将成为商业化变现的主要方向。 谷歌Gemini 3，到底强在哪里？-20251205_导读 2025年12月07日21:03 关键词 传媒互联网大模型jama three技术壁垒商业化落地需求登场谷歌阿里营销电商API接口操作系统安卓系硬件产品线多模态全模态销量表变现模式交互生产力 全文摘要 本次讲座将围绕传媒互联网行业在短中期市场的关注点进行系统阐述，特别强调了时效性。首先，通过分析谷歌Java 3技术进步，指出技术壁垒的提升及国内外大模型应用的共振效应，特别是谷歌与阿里2026年的商业化落地计划，凸显了需求在AI发展中的核心作用。未来几年，大模型技术在营销和电商领域的应用预计将成为商业化变现的主要方向。讲座还探讨了多模态技术的优势与应用场景，以及对未来AI与互联网发展区别的见解。最后，对2026年的市场趋势进行了预测，包括大模型应用的深化、算力的国际共振以及中国企业场景落地方面的优势。整体上，此次讲座聚焦于大模型技术的发展、应用和市场影响，以及对未来趋势的展望。 章节速览 00:00 Jama Three与阿里千万：国内外AI大模型共振 讨论了Jama Three的技术壁垒提升及其与阿里千万在AI大模型领域的国内外共振效应，强调了2026年商业化落地的重要性，以及AI需求的兴起。 02:07 2023-2026年需求侧视角下的科技生态应用与变现模式 从2023年到2026年，科技领域的发展重点转向需求侧，特别是场景应用与真金白银的变现。讨论聚焦于谷歌和阿里在各自生态圈中的应用扩展，包括核心与外围应用，以及API接口的接入，强调营销与电商作为主要变现模式的重要性。此外，提及游戏和增值服务，但认为其在当前环境下变现难度较大。谷歌与阿里在操作系统、硬件产品线上的差异也被指出，以及如何通过技术提升应用效能。整体上，营销与电商被视为未来几年内最有可能产生实际收益的领域。 07:09谷歌多模态技术突破及其对生态的影响 对话讨论了谷歌在多模态技术上的突破，通过共用一张销量表处理多种模态数据，提升了跨模态理解能力，解决了识别不清晰的问题。这一技术壁垒的提升不仅使大模型更易用，也激发了生态内基于此能力的新应用开发潜力。 11:40互联网与AI技术发展及市场趋势分析 对话探讨了互联网和AI技术给用户带来的不同体验，指出互联网如同进入大都市，提供了丰富的交互、交换和交易机会，而AI技术则可能需要用户升级硬件才能发挥效用。讨论了2025年至2026年间多模态技术的发展趋势，认为技术边界将被推至极限，商业化将成为主要方向。预计2027年将是软件和硬件发展的关键窗口期，拥有大模型供给能力和应用生态的公司将在应用软件领域凸显。 16:12多模态技术提升生产力与商业应用 多模态技术通过提升推理理解、心理总结的准确度，显著增强生产力，尤其利好商业场景，如提高点击率和商业 化能力。谷歌等企业利用其软硬件生态优势，推动大模型技术发展，应用于搜索系统、安卓APP等，同时强调应用生态和需求匹配。技术赋能涵盖工业实时摄像头、手机交互、无障碍应用及教育金融等精细场景，展现广泛效用。 22:11国内外大模型应用与算力共振分析 对话强调了国内外大模型应用与算力的共振现象，指出国内与国外在大模型应用及算力方面存在互补与同步，但商业化效果与速度不完全同步。国内在生态体系与本地化生活方面优势明显，而海外在技术固化与量产时间点确立上领先。总结中提及国内外在AR技术与人性机器人技术上的不同关注点，国内侧重细微场景重塑，海外则关注人性机器人技术固化与量产。 24:59 2026年AI与科技趋势预测及投资策略 分享了2026年大模型生成式AI的重点关注领域，包括to C2B应用、数字人克隆等，以及中国在场景落地上的优势。讨论了互联网消费增量来源，包括人均可支配收入转移、企业出海等，并指出直接购买恒生科技ETF可能并非最佳投资策略。 发言总结 发言人1 首先自我介绍为娇娟，随后对市场近期重要动作进行了概述，包括JAMA和国内大公司的重要举措。她指出，今晚将开始的“十三讲”第一讲将着重讨论传媒互联网领域的关键话题，强调时效性，并围绕短中期市场最关心的方面展开全面阐述。特别强调了JAMA 3的发布和阿里“千万”项目在国内外形成共振，预示着2026年可能实现大模型的商业化落地。她分析了AI需求的登场，特别是在2023至2025年间，供给端的关注焦点应放在场景需求上。她深入探讨了JAMA 3技术的核心优势，包括技术壁垒的大幅提升及国内外共振效应，同时讨论了谷歌和阿里在生态圈内及外围应用的商业化变现方式。她还对比了多模态和全模态技术的区别，指出多模态技术能够提升跨模式的理解能力，显著增强大模型的实用性。同时，她也提到了互联网与AI的不同之处，以及两者对未来商业化趋势的影响。预计到2026年，国内外大模型应用和算力的共振将更加明显，特别是在硬件和软件领域的创新将推动市场发展。最后，她提醒，尽管对未来可能出现的商业机会持开放态度，但仍需谨慎考虑投资组合的配置。 问答回顾 未知发言人问：jama three和国内谷歌的千万在市场上的地位如何？ 发言人1答：jama three和阿里这边的千万在2026年有望形成真实的大模型层面的国内外商业化落地工程，它们能够形成一个国内外共振效应，这是二级市场上的一大关注点。 未知发言人问：第一讲将讲解哪个主题？java three的优势体现在哪些方面？ 发言人1答：第一讲将围绕java three展开，对其进行全面系统的阐述。java three的优势主要体现在技术壁垒的大幅提升和国内外应用的共振效应上，特别是与阿里的千问存在一定的差异性。 未知发言人问：这次演讲的主旨是什么？ 未知发言人答：演讲的主旨在于强调2023至2025年期间，所有关注点应从供给端转向需求端，即真实应用场景及其商业变现。 发言人1问：“需求登场”的含义是什么？ 发言人1答：“需求登场”意味着从供给端转向需求端，即关注真实的场景需求落地和变现，特别是营销和电商场景中的真金白银交易。 问：谷歌和阿里在应用层面上有哪些不同的布局？谷歌和阿里在应用场景中的变现方式分别是什么？ 发言人1答：谷歌在rome和u top等应用中布局，阿里则在饿了么、高德、淘宝系等应用中布局，并且两家公司都有各自的API接口和硬件产品线，如谷歌有操作系统安卓系，阿里有硬件产品如眼镜。谷歌对应搜索营销广告，阿里对应电商，这两者都是市场规模大且变现效率高的领域。 发言人1问：jama three在技术上有哪些亮点？ 发言人1答：jama three的技术壁垒提升体现在其多模态能力上，能同时处理文字、语音、视频、图片等多种类型输入，并通过共用一张销量表实现跨模态的一致性处理，这在行业内是一个显著的技术优势。 发言人1问：为什么大模型在某些情况下识别效果不好？ 答：因为大模型在处理不清晰或有口语词、口气词等复杂情况时，识别起来较为麻烦且不够清晰，识别 发言人1能力较弱。 未知发言人问：多模态技术是如何提升模型性能的？多模态技术的应用为何会让生态中的所有参与者受益？ 发言人1答：多模态技术通过整合多种维度的信息，解决了模型理解力不足和跨模式理解能力欠缺的问题，从而大大提升了模型的好用程度和实际应用效果。当多模态技术得到解决并提升后，生态内所有参与者都可以思考如何基于此能力的提升来拓展自己的业务范围和创新能力。 未知发言人问：互联网和AI在体验上有何不同？ 发言人1答：互联网给人的感觉是进入一个庞大的网络生态体系，可以进行交互、交换和交易；而AI则像是需要退回一步，依赖于各种终端设备（如PC、手机、VR眼镜等），使用时可能需要考虑升级装备以适应新技术的发展。 发言人1问：对于2026年科技发展趋势的预测是什么？ 未知发言人答：预计2026年前后，随着大模型技术的突破瓶颈，软件和硬件将进入一个新的发展阶段。软件方面，尤其是应用软件，将在2027年下半年迎来重要的发展窗口，因为届时谷歌等公司会有新的大模型推出现，并且应用生态已经成熟，能够有效推动技术和商业的结合。 发言人1问：多模态技术对生产力的具体影响是什么？ 未知发言人答：多模态技术不仅提升了个人工作效率，如通过语音输入代替键盘打字，更有利于商家和商业场景，能显著提升推理理解、心理总结的准确度，进而提高点击率和整体商业效果。 未知发言人问：谷歌在多模态技术应用上的优势有哪些？ 未知发言人答：谷歌拥有强大的硬件定制TPU和软件技术，以及自家完整的生态体系，这使得谷歌能够在多模态技术上取得显著成效，比如Chromebook嵌入推荐算法、API接口服务量增加，以及整个搜索生态系统的优化等。 发言人1问：腾讯和字节跳动的生态中，哪个生态更大且更具影响力？ 发言人1答：腾讯这边的生态最大且最具影响力的是微信，阿里、腾讯的逻辑上都有大的生态。 未知发言人问：您在2026年关注的核心内容是什么，以及它如何影响商业化能力？ 未知发言人答：我在2026年关注的核心是需求和应用生态，当应用生态变得好用时，商业化能力会随之提升。此外，谷歌的生态发展相对克制，但一旦发布新产品，就能立即应用到四大搜索应用中。 发言人1问：谷歌在技术和应用上与阿里是否有同步发展的情况？ 发言人1答：谷歌和阿里在大模型发布后，都同步地将其应用于自家应用及硬件产品中，这体现了国内外的共振效应，重点并非大模型本身，而是大模型的应用。 未知发言人问：国内外在AI算力方面是否存在同步现象？ 未知发言人答：国内外在算力方面确实存在同步现象，国内有自己内循环的方式方法，国外通过定制TPU和购买英睿达新卡型等方式实现同步，这也是一种共振表现。 未知发言人问：2026年国内外在商业化推进方面的情况如何？ 未知发言人答：海外从2026年开始扎实地推进商业化，例如OpenAI在社交和电商领域的推广，而国内生态体系较多，配美也较好，但在商业化速度上可能不如海外。 未知发言人问：国内外大模型应用的重点差异在哪里？ 发言人1答：国内外大模型应用的重点差异在于，国内侧重于应用场景和生态体系的构建，而海外更关注人形机器人的技术固化和量产时间点的确立。 发言人1问：对于2026年的预测，有哪些重要的趋势或领域需要关注？ 发言人1答：2026年将重点关注大模型生成式AI在BT1等公司中的应用情况，以及数字人克隆等技术在短视频中的广泛应用。同时，中国擅长的场景落地也是重点跟踪对象。 未知发言人问：在大模型应用过程中，如何判断爆款产品或增长点？ 发言人1答：爆款产品的出现无法确切预测，但可以通过观察谷歌和阿里的消耗指标来判断趋势。增长点主要来自三个方面：一是结构性增量，即用户可支配收入转移至互联网消费；二是中国企业出海的战略布局；三是存量博弈，即部分领域的好并不意味着其他领域就好。 发言人1问：是否可以直接购买恒生科技ETF来获取相关收益？ 发言人1答：直接购买恒生科技ETF不一定合适，因为除了BAT等大公司外，其他公司可能并不具备同等竞争力，配置ETF需要进一步讨论和分析。