开始连接LinkStart - Vol.49｜直击 Google I/O 2025！一次性聊透发布背后的新趋势、新机遇 - EarsOnMe

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简介...

【本期内容】

5 月 20 日，Google 在年度开发者大会 Google I/O 上进行了一轮「饱和式发布」。

从模型——Gemini 2.5 系列、Imagen 4、Veo3，到产品——「AI 模式」版搜索、Gemini App、Beam，全面引领起 Agent 时代的新一轮竞赛。那个一年前被 OpenAI「偷袭」的谷歌，重回舞台中央。

大会当日，极客公园创始人 & 总裁张鹏与创新工场联合首席执行官/管理合伙人汪华、Pokee.ai 创始人朱哲清进行了一场对谈，一起聊了聊关于这轮发布的新趋势，以及在这之后 AI 创业面临哪些新变化和机遇，欢迎收听。

【嘉宾】

张鹏｜极客公园创始人 & 总裁

汪华｜创新工场联合首席执行官/管理合伙人

朱哲清｜Pokee.ai 创始人

05:18 看完谷歌 I/O 2025 的直观感受？

08:11 聊聊谷歌发力的代码 Agent 和消费 Agent 两个方向，以及为啥把模型做的那么「裸」？

11:54 企业真正需要的，是半自动还是全自动智能工作流？

16:39 怎么看谷歌的 computer use？computer use 的重要性？

17:58 国内模型为什么成了「小镇做题家」？

22:55 拆解谷歌发力 AI 搜索的背后逻辑

27:40 C 端该怎么做 Agent？目标是什么？

36:18 谷歌在搜索领域的防御动作对产业的影响？

37:24 国内现在有好多团队都在做通用 Agent，想复制 Manus 的成功，有意义吗？

42:39 谷歌、苹果为什么都做智能眼镜？背后的逻辑是怎样的？

48:07 劈柴提出的 3 个 P 合理吗？

51:24 AI 创业者需要重新思考哪些决策？留给创业者的空间还有多少？

【名词释义】

Function Calling ：大模型（如 GPT-4、Qwen 等）的扩展机制，使模型能够根据用户请求生成函数调用的指令（如函数名称、参数），开发者再通过程序执行这些指令并返回结果。

Tool Use：人工智能领域中一种扩展大语言模型（LLM）能力边界的设计模式，通过让 AI 动态调用外部工具或 API，使其突破自身预训练知识的限制，完成实时数据获取、复杂计算、系统交互等任务。

API：一组预定义的函数、协议和工具集合，其核心作用是解耦系统间的依赖关系。开发者无需关注功能的具体实现（如操作系统如何读取文件、数据库如何存储数据），只需通过接口调用即可完成操作。例如，地图 API 可让应用直接调用定位功能，而无需自行开发地理信息系统。

General Agent：即通用 Agent，是一种具备自主感知、规划、决策与执行能力的智能体，能够通过大语言模型（LLM）驱动，整合多模态技术、工具调用和动态协作，以自动化处理复杂任务。

LM：语言模型（Language Model 的缩写），指通过统计或神经网络方法对自然语言建模的技术，用于预测文本序列的概率分布。传统统计 LM 基于 n-gram 模型（如 3-gram 预测词语组合概率）而现代神经网络 LM（如 BERT、GPT）通过深度学习捕捉复杂语义关系，广泛应用于机器翻译、文本生成等任务。