我刚才跟谷歌云AI的负责人聊了聊，他主要负责Vertex AI平台。迈克尔·格斯滕哈伯在Anthropic干了一年半，刚进谷歌大概半年。他给我讲了他对模型能力的看法，挺有意思的。 他说现在的AI模型其实在三个前沿领域发力：一个是原始智能，就是把事情做得最好，比如写代码，只要能给出最好的结果，哪怕用45分钟也无所谓；另一个是响应时间，要是做客服的话，答案得快点出来，不能让客户等太久；还有一个就是成本效率了。他拿Reddit和Meta举例，这两家公司想监管整个互联网，预算很足，但得能处理无限多的主题，这时候成本就变得非常关键了。 我问他为啥智能体系统普及这么慢？他觉得这项技术才两年多历史，很多基础设施还没建好呢。比如怎么审计智能体的行为、怎么给数据授权这些模式都还没搞清楚。生产总是滞后于技术能力的嘛。 说起Vertex AI平台，这是谷歌用来部署企业AI的统一平台。它给客户提供智能体模式访问、智能体平台使用权还有世界顶级模型的推理能力。还提供内存和交错代码编写的API以及确保合规性的引擎。不过这平台不直接提供应用程序本身，Shopify、汤森路透这些客户还是得自己做应用。 他是因为看到谷歌独特的垂直整合能力才来的。谷歌从界面到基础设施层什么都有自己的芯片、数据中心、发电厂等等这对他们来说是个大优势。 我问他这是不是场单纯追求智能的比赛？他说不是这样的。像Gemini Pro这类模型专注于原始智能；有些场景更看重延迟；还有些像监管互联网的公司更在乎成本效率。这三种情况差别挺大。 最后他提到这只是个大概的介绍咱们访谈的时候已经做了编辑把内容弄得更清楚更完整了。 还有几个问答Q1：AI模型有啥三大前沿边界？A：就是原始智能、响应时间和成本效率Q2：为啥智能体系统普及慢？A：主要是基础设施还不完善Q3：Vertex AI平台给客户啥服务？A：提供智能体模式访问、推理能力还有各种API。