庄明浩
大家好，我是明浩。这期节目录制于美国时间4月22日晚上9:21。对，我现在在美国拉斯维加斯，白天刚刚参加完今年的 Google Cloud Next 大会，下午回到酒店整理了一下今天的所见所闻，做了这期播客。
我还是习惯用 PPT 的方式来讲述。其实今天一整天都在会场，我是昨天晚上落地拉斯维加斯，睡了一觉之后，今天一早就参加了大会。这次大会其实是 Google Cloud 每年一次的开发者大会，叫 Google Cloud Next。
这个会议在国内的影响力不如 Google I/O 那么大，但是你细想一下，Google 的 Cloud 就是云业务，其实是 Google 所有 to B 业务的出口。我们经常提及的模型输出，尤其是针对企业，包括 TPU、安全、数据等相关业务，其实都在云的体系下面，所以整个大会的内容非常丰富。
我也是第一次来美国参加这种规模的大会，会议规模比我的预期大得多。昨天到现场的时候，Google 的小伙伴跟我们说，因为今天是第一天，早上9点的第一个开场 keynote 会有非常多人，让我们早点到。他们建议7:50就要到，我起早了一点，大概7:30到会场的时候，已经有非常非常多人了。
大家排了很久的队，很像当年上海开世博会、排中国馆的样子，绕了好多圈才进入会场。整个会场就像演唱会的场地，是在拉斯维加斯的一个演出会场举行的，应该有超过1万个座位。那个场地其实也是拉斯维加斯 WNBA 球队的主场，所以就跟参加演唱会一样。我真的是第一次感受到这种现场的震撼，现场感非常强。
我们正式开始今天的内容。我跟 AI 对话了几轮，给了它一些前情提要，以及我今天看到的一些内容作为储备。我起了这样一个标题，叫“Agent、TPU、生态、安全、开放，Google Cloud 到底在 bet 什么？”副标题是“2026 Google Cloud Next 速记”。
看到这个标题，你大概会想到我们今天会聊到哪些话题？我做了一些收敛，可能会聊到 Agent、TPU、Google 的生态和安全。安全在整个陈述过程中，你会发现优先级特别高。最后是开放，这可能不是太多人关注，但我觉得是一个蛮有意思的角度。
今天的内容总共分3个部分。第1个部分是关于今天上午最重要的主旨演讲，也就是 Google Cloud CEO Thomas Kurian，以及几位核心高管讲的一些内容。这部分包括 CEO 对现在这个时间点 AI 时代的定调、TPU 的情况，以及刚才前面提到的安全和开放，这是第1个大章节，主 keynote。
第2个章节是我在参加完主 keynote 之后选择去参加的一些分论坛。这次 Google Cloud Next 一共3天，可能有超过300场各种各样话题的论坛，非常丰富，很像狂喜播客节，就是超量供应，每个人会选择自己参加的会议。
我今天选了4场论坛。第1场讲 TPU 和 Anthropic 的实施，第2场讲行业垂直类 Agent 的实践，第3场讲下一代软件范式，第4场是知名视频播客 Acquired 的现场录制，主题是 Google 的战略，主要还是关注 TPU。所以你看，我选的4场分论坛，主题基本上围绕 TPU、软件、trading agent 和 Anthropic 为主。
最后有一个小章节，是我记录的一些小 tips。我在笔记软件里大概记了十几条 tips，其中大部分揉在了前两章的内容当中，后面有两个小 tips 放在最后一个章节里。
第1章，主 keynote。第1个小标题是 CEO 的定调。
1. Google定义企业级AI
Google Cloud 的 CEO 叫 Thomas Kurian。他今天开场的第1句话就给这个时代定调，他说：“The agentic enterprise is real。”也就是说，在去年和前年的时候，我们还在探讨 AI，包括 Agent 的实施、落地等等，但今天从企业和 to B 市场来看，这件事情已经是 real 的了。
在整个演讲过程中，他公布了几件事情。最重要的是公开了 Gemini Enterprise，相当于是针对企业 to B 客户的 Gemini 版本，是全新的 AI 代理平台。它围绕构建、拓展、治理和优化4个核心支柱，分别展开介绍。
在他的讲述过程中，他还提到，Gemini Enterprise 是专门为 AI 代理时代打造的底层基础设施和数据云。底层基础设施就是 Google Cloud 的 AI Hypercomputer，主要是以 Google AI 在今天这个时间点比较强势的 TPU，加上 Google 定制的 GPU，来做一套解决方案。
数据云这一端，他们推出了新的 Agentic Data Cloud。第3件事，他们提出了重构企业级 AI 的安全防护与员工生产力。我前面提到，安全在整个论坛过程中的占比非常高，非常非常高。
除了 Google 原来已经具备的一些安全能力之外，因为 Google 最近收购了 Wiz，320亿美元，这可能是那个时间点最重要的一笔收购，也是 AI 安全领域的代表性公司。所以 Wiz 今天也作为代表厂商参与到了 keynote 的演讲当中。
在生产力方面，Google 推出了 Gemini Task Force 和 Workspace，主要是给企业以及企业员工使用的 to B 软件，可以使用 Google 的 AI 能力。
这是 Thomas 的演讲。在他演讲了一段时间之后，Google 的 CEO——我们戏称为“劈柴哥”的 Sundar Pichai——录了一段视频，在现场播放。其实他也是从 Google 集团的角度来讲 AI 战略的实施。
在他的演讲过程中，披露了两个非常重要的核心数据。第1个数据是，Google 的 first-party，也就是第1方 API 调用的 token，每分钟已经达到160亿次。每分钟，这个数字在上个季度是100亿次，涨了60%；再上一个季度是70亿次。也就是说，从2025年第三季度到2026年第1季度，半年的时间，这个数字翻了一番。
另外一个数字是，Pichai 说 Google 内部新的代码已经有75%是由 AI 生成的了。这个数字在上一个季度是50%。这个数字涨得非常快，Google 体系内75%的新代码已经是由 AI 生成的了。这两个核心数字由 Pichai 来披露，可能是更适合的。
Thomas 接回 Pichai 的演讲之后，主要讲了两件事情。第1件事情是，在今天这个时间点，Google Cloud 主要核心提供的模型有哪些。
我在准备一个狂喜播客节的 PPT，那个 PPT 的标题已经定了，叫“语言、coding 与多模态，到底谁坐主桌”。从现在这个时间来看，你会发现，几家公司其实正好对应这几个主题。Google 现在看上去最强势的应该是多模态。
主要有哪些模型呢？有 Gemini 3.1 Pro、Gemini 3.1 Flash Image，也就是我们更熟悉的 Nano Banana 2；还有音乐模型 Lyria 3，以及 Veo 3.1 Lite，也就是视频模型。另外，还有 Anthropic 最近刚刚推出的 Claude Opus 4.7。在他 PPT 列出的5个模型当中，其实有 Anthropic 的模型，后面我会展开这件事情。
还有一点更核心的是，今天 Google Cloud 会认为，对于 AI 时代提供的能力分成5层。最底层刚才说过，叫 AI Hypercomputer Infra。这一层上面是数据层，叫 Agentic Data Cloud。
再上一层，大家可能会以为是 model 层，但不是。第3层 Google Cloud 提供的服务叫 Agentic Defense，也就是安全。安全独立成为一层，所以安全的优先级被提得特别高，这是我一个非常大的感受。
第4层才是 Agentic Platform and Models，也就是模型这一层。最上一层叫 Agentic Task Force，也就是任务层。这是5层的分布结构。
整个大概1个半小时的 keynote，后面的内容基本上是按照这5层结构来划分的。我不一一展开，而是一层一层讲。先从最底层所谓的 AI Hypercomputer 讲起。
2. TPU成为核心基础设施
最核心的当然就是大家议论最多的 TPU。在今天的会议现场，Amin Vahdat，也就是 Google 的 SVP、首席技术官，以及 AI 和基础设施业务的实际负责人，公布了最新一代的 TPU 8，以及两个版本：TPU 8t 和 TPU 8i，分别对应模型训练和模型推理。这两款芯片由不同的代工厂商来生产。
今天这个时间点，可能有一些第三方数据统计认为，未来几年之内，由推理产生的需求可能会占比超过50%。也就是说，我们会从原来的纯模型训练，逐渐转向训练和推理同样重要，甚至推理所需要的算力会变得更多。
所以在这个时间点，TPU 第8代分开了两种型号，一个是 TPU 8t，一个是 TPU 8i。
在讲 TPU 的案例过程中，还发现了一家初创公司 Thinking Machines Lab，也就是原 OpenAI CEO Mira Murati 女士创立的那家公司。他们说使用 TPU 之后，训练效率提升了2倍。
我们在现场也看到了实际搭载最新一代 TPU 和 Google GPU 的机柜。点上蓝灯之后，那个效果还是蛮科幻的。
我觉得大家对于硬件本身的感受是更强烈的。当 Amin 在现场公布这两款 TPU，并且在主讲舞台上升起一个小台子，台子上放了两颗芯片时，那个感觉还是非常强烈的。现场给予了非常多的掌声，这种感觉非常强烈。
在整场活动当中，包括后面的分论坛，我也会更多关注这个议题。
3. 安全与开放成为主线
下面讲安全。负责讲安全的嘉宾是 Google Cloud 的 CUO，也是负责安全产品线的负责人。他除了讲 Gemini 原生的安全产品之外，也邀请了 Wiz 来讲。Wiz 的联合创始人兼产品负责人也来到现场，介绍 Wiz 在今天这个时间点针对 AI 安全所做的相关措施。
他对 Agent 的安全评估，我记得分了红队、蓝队和绿队，以不同的等级来对 Agent 进行安全评估。所以安全这件事情在整个 keynote 演讲当中的比例真的非常高。
然后是开放，这个更有意思一点。在整个超过1个半小时的 keynote 演讲当中，除了 Google 的 logo 之外，我们看到了苹果的 logo、Microsoft 365 的 logo，也看到了 NVIDIA 最新的 Rubin 系列芯片。我们甚至听到了现场提到 AWS。
它们分别对应不同的场景。Thomas 说，下一代苹果的 AI 模型主要会由 Google Cloud 提供，并且可能会在新的 Siri 里面体现出 Google AI 的能力。
Gemini Enterprise 支持和 Microsoft 365 互相对接。Google Cloud 的基础设施团队也是最早提供 NVIDIA 最新芯片服务的厂商之一。在数据这一层，Google 今天提供的新数据库服务可以对接 AWS，甚至也可以对接微软云。也就是说，它是一个通用的数据服务。
所以你会发现，开放这条暗线，其实也是今天这个时间点 Google Cloud 想去做的一些事情。大家总会说，所谓美股的“Magnificent Seven”之间是相爱相杀的：互相合作、互相渗透，同时也互相竞争。这场发布会上体现得特别明显，我们会看到苹果、微软、NVIDIA 的 logo，也会听到 AWS。开放，也是其中的一部分。
第1大章结束，讲第2大章，分论坛。
我挑了4场分论坛。第1场叫“How Anthropic Scales Claude on TPUs”，也就是 Anthropic 如何使用 TPU 扩展 Claude 模型的训练。这场论坛有两位嘉宾，前半部分是 Google 的技术人员讲解 TPU 的性能，后半部分是 Anthropic 的技术人员讲解 Anthropic 的实施。
第2场分论坛叫“Agents in Action”。这个名字起得非常直接，就是我也强调过很多次的，今天这个时间点 Agent 走到了所谓的 action 里面。
这场论坛的对话嘉宾也蛮有意思。主持人是 Google Ventures 的 VP、GP Crystal Huang，是一位女士，主要投资 AI 消费和 SaaS。现场的3家公司是垂直行业 Agent 的代表公司。
Harvey 在今天这个时间点可能是垂类 AI Agent 代表公司里面收入最高的一家，做法律领域。Rogo 做金融，主要给金融行业二级市场的分析师提供 AI 相关服务。
还有一家叫 Mechanical Orchard，这个公司的名字很有意思。我原来没听过，查了一下，这家公司主要服务超大客户，比如银行、政府以及一些非常传统的机构。这些机构原来可能还在使用很多年前的超大型计算机，但这些计算机在今天这个时间点没有办法上云，Mechanical Orchard 相当于在做这类 IT 改造。
这3家公司分别代表了法律、金融和 IT 行业最垂直的行业 Agent。同时，这3家公司也都是 Google 投资的公司。这是一场很有意思的论坛。
第3场论坛叫“After Software”，副标题是“Anthropic’s Vision for the Next Era of Enterprise AI”。这场的嘉宾只有一位，是 Anthropic 的一位核心负责人，职务是 Member of Technical Staff。他来讲过去半年他们所经历的事情，以及他们所看到的未来这个时间点软件到底是什么样的。
所以我写了个小标题，叫“过去半年模型能力演进、直接把软件股整体搞崩的 Anthropic，到底如何看待软件的未来”。
第4场论坛是“Behind Google’s Strategic Bets in AI”，也就是 Acquired 的现场对话。知名博客 Acquired 直接对话前面提到的 Amin Vahdat，也就是 Google 基础设施和 TPU 的负责人，以及 Google DeepMind 的首席科学家 Jeff Dean。他们两位嘉宾和 Acquired 的两位主播一起，复盘了过去十几年 TPU 的发展之路。
如果只看这场分论坛，它回答了我最前面的标题：Google 到底在 bet 什么？如果把这场分论坛作为唯一的陈述，那可能就是在 bet TPU，但我并不这么认为。
这是我选的4场分论坛，我们一场一场看。
首先是第1场，讲 Google 的 TPU。实话实说，因为两位嘉宾全部都是非常资深的技术背景，整个演讲内容非常技术导向，包括模型训练如何发挥 TPU 的性能、在哪些环节提升什么样的状态、如何优化，以及如何做各种配置，包括从小规模集群向大规模集群扩展，非常硬核。
实话实说，以我的英文能力，我没有完全听懂。我让 NotebookLM 帮我做了一个整理，从4个阶段来看这条路径的演化。如果大家对这个内容有兴趣，可以自己去看一下我的 PPT 这一页。
这一场论坛是我听得最吃力的一场。
第2场论坛就是前面提到的，由 Google Ventures 的 GP Crystal Huang 采访3家垂直领域 AI Agent 的代表公司。我觉得这场论坛非常棒，干货满满。
因为今天大家都会说，或者说有一种偏共识的观点是，垂类 Agent 会被大模型吃掉。最近也发生了类似的新闻。昨天我飞机一落地，打开新闻看到，科瑟尔 [?] 被 Spigas [?] 并掉了，对吧？这更加验证了前面的观点：Agent 公司的能力可能会被模型吃掉。
但今天看起来，市面上还有一些做得不错的垂类 Agent 公司。他们为什么还做得不错呢？
这3位分别来自 Harvey、Rogo 和 Mechanical Orchard 的联合创始人，或者说比较核心的员工，提到了很多经验。我觉得里面有很多悖论。
他们会说，对于很多垂类客户而言，今天这个时间点选择一家模型厂商，可能很难满足他们非常复杂的任务，所以他们在中间做一层类似路由的事情，是有意义的。
第2点，从这几家公司的实践来看，他们服务的客户——金融、法律、银行、保险，都是最重、最核心的用户。这些用户对于数据安全、流程，以及各种权限和隐私的要求极高，所以他们在这些事情上付出了非常多的努力。
在收入获取方式上，很多人会说，大家期待 AI 能够带来真正意义上的按结果付费。但是在今天这个时间点，这3位嘉宾几乎形成了共识：至少现在，这种理想化的收费方式还比较难实现。他们几家公司都是建立在基础订阅之上，再加拓展包，然后一点点尝试按结果收费的可能性，构建比较复杂的流程和交付。
还有一点是，他们都非常认同，今天市场上非常缺少既懂业务、又懂 AI 边界的人才。当然不只是他们缺，今天整个行业都在强调这一点。
在后续的人机协作和强化学习过程中，包括这一轮 Agent harness 构建过程中，所有构建所谓 RL 环境的公司，都缺少这种既懂垂类场景 know-how，又懂 AI 边界的人。可能这是这个时间点，或者最近一个阶段，比较吃香的一类人群。
所以这场论坛里面的“暴论”特别多。我也让 NotebookLM 做了一张比较完整的分析图，大家有兴趣可以看一下。
4. Anthropic重写软件范式
第3场论坛是 Anthropic 的 Member of Technical Staff 来讲他们怎么看下一代软件。我拍了非常多他们的 PPT 页面，所以在这个作品当中一共呈现了他们的9页 PPT，正好分成3个部分。
第1个部分是他们怎么看今天这个时间点 AI 如何影响企业，或者 AI 如何在今天这个时间点产生效能。首先，Anthropic 放出了第1个“暴论”：今天这个时间点，AI 能力翻倍的速度是每7个月翻倍，这比摩尔定律快得多。
这是什么造成的？他说有3个因素。第1个因素是，AI 今天面对的问题复杂度越来越高；第2个是，运行的时间越来越长；第3个是，Agent 的框架越来越复杂。这3个要素一起作用，让 AI 的能力可以每7个月翻一番。这是 Anthropic 内部看到的情况。
第2点，他们认为，今天这个时间点 AI 到底以什么样的方式在改变软件，或者给企业提供帮助。他们认为有3种方式，划分得非常简单。
第1种叫 smarter employees，也就是更聪明的员工；第2种叫 faster processes，也就是更快的流程。这两种按照我之前的说法，属于眼前的苟且。第3种叫 transformative products，也就是变革性的产品，由此提供新一代的产品，这可能就算诗和远方了。
具体来看，今天这个时间点，这3类机会都有很多公司做得很好。让员工变得更聪明，可以搜索企业内部的信息，自动化研究、分析数据并创建新的文件。
提升流程，可以加速开发、提升软件质量、自动化流程，包括可能在 vibe coding 之后，很多人的代码能力确实得到了非常大的提升。
真正意义上做新的产品、产生更多收入，可以构建以 AI 为中心的应用，取悦客户，甚至改变行业。这是他们认为今天这个时间点 AI 正在做的事情。
从更哲学、更抽象一点的角度来看，他们认为，原来的整个软件生态建立过程是这样的：定义问题、识别问题，并且决定解决它，这件事情占比比较小；真正意义上做实施、验证、部署和维护的工作更多。过去，实施、部署和维护的成本也比较大。
但是 AI 来了之后，随着 AI coding 能力提升，Anthropic 认为这个三角会倒过来。也就是说，绝大部分意义在于识别、定义和界定问题，并且决定是否解决它；实施、验证、部署和维护都变成小事情。
现在看起来，Claude 确实在践行这件事情。还有一点，他们做了一个比喻，有点像李小龙当年讲的“Be water”，就像软件像水一样。
软件底层可能是一个大模型，然后在一个流程当中运用各种各样的工具去满足一个目标，不断回调。他举的例子就是他们正在做的 Claude Code，符合这个逻辑。
Claude Code 在今天这个时间点，产品本身的收入已经达到了0.5 billion 美元，在2026年比去年增长了100%。但是2026年才刚刚过去4个月，对吧？这就是他公布的一些数据。
5. Google的战略下注浮出水面
第4场论坛是 Acquired 播客的现场录制。这场论坛也很有意思，被放到了一个非常大的场地里。到时间之前，我就去了会场旁边，排了巨长的队。这可能是当天我排的最长的一次队，仅仅比早上起来排队的时间短一点点。
你会发现，我有一个感触：因为我自己也做播客，你会觉得在今天这个时间点，哪怕是在这样偏技术的会议上，科技类播客所产生的影响力和关注度还是非常强的。
这场会大家的兴趣非常高，当然也是因为嘉宾阵容太强了，强得一塌糊涂。Amin Vahdat，也就是刚才最开始讲 Google 基础设施团队和 TPU 的负责人，和 Google DeepMind 的首席科学家 Jeff Dean，一起与 Acquired 的两位主播对话，聊了过去十几年 TPU 发展的路径。
过程中提到非常多他们之前做得很累、很辛苦，但为什么要坚持做；也有过失败，以及为什么一直向前去满足业务需求。再往前推演，大家可能面临的问题会变成物理世界的问题，比如电力、数据中心建设、先进制造与封装、代工等问题。
这些问题我可能会在我的行业播客里面做更多延展。关于这些细节，我也让 NotebookLM 做了一个整理，大家有兴趣可以看一下。
但抛开这些技术路径和商业问题之外，我听下来有一个非常强的感触：Google 这家公司的组织、文化以及战略选择，可能是支撑这件事情走过十几年、并且走到今天看到成功曙光的更重要因素。我觉得这一点可能更重要。
6. 大会的投资并购暗线
第2章结束，我们进入第3章，所谓的 tips。
我说两个小 tips。第1个 tip 是，整场活动参加完之后，我有一个更加明显的感受，可能也是因为我的职业病。我发现，其实整场活动中有一条非常强的暗线，就是投资和并购。
比如说，DeepMind 是 Google 收购的。再比如，今年马上要上市的马斯克的 SpaceX，传说估值已经奔着2万亿美元去了。
很多人不知道的是，SpaceX 最大的机构股东是 Google。除了马斯克之外，Google 可能在今天这个时间点也占 SpaceX 5%以上。
当年 Google 这笔投资可能只有几亿美元。如果 SpaceX 真的以2万亿美元上市，这轮投资可能会值1000亿美元，也许是100倍的回报；而且本金是几亿美元，甚至接近10亿美元这样的体量。太疯狂了，对吧？可能直接为 Google 带来1000亿美元的现金，太恐怖了。
你看这场活动，Anthropic 就不用讲了。Anthropic 很早就拿了 Google 的钱，当然现在也拿了 AWS、亚马逊和 NVIDIA 的钱。Anthropic 很早就和 Google 的绑定，让他们最早开始尝试使用 TPU 训练模型，也让 Google 自己看到了生态的价值。更不要说 Anthropic 给自身估值带来的财务回报了，这些都是附加的。
比如安全领域的 Wiz。收购 Wiz，是补足 Google Cloud 在安全领域原有产品线的问题，同时也把安全这件事情的等级再次提升。
再比如 Producer.ai，可能知道的人不多。Google 最近大力推广他们的音乐模型 Lyria 3。在今年2月，Google 收购了 Producer.ai。这是一款专门为专业音乐人提供的 AI 编排工具，在这个细分领域应该排在非常靠前的位置。收购之后，Google 最新音乐模型的能力也得到了提升。
为什么我们会关注这件事情？因为我们自己也有 AI 业务，也有 AI 音乐业务，所以 Producer.ai 这件事情我们会比较关注。
同样的，我今天参加的那场论坛，刚才说过的 Harvey、Rogo 和 Mechanical Orchard，这3家公司其实都是 Google 投资的公司。
除了享受这些垂类行业 AI Agent 公司估值带来的财务回报之外，对于生态建设、复杂行业 know-how，甚至反过来帮助 Gemini 模型演进，也都会带来帮助。
所以你会发现，战略投资和并购对于 Google 这家公司其实也蛮重要，这是整场活动的一条暗线。
最后一个小 tip，是现场两次非常热烈的掌声。
第1次掌声发生在 keynote 中间。他们在演示 Gemini 能力的时候，请到了一位非常有名的运动员——如果我没记错，应该是3次奥林匹克冠军肖恩·怀特，就是滑雪的那个世界知名运动员。他可能是这个领域的 GOAT 之一，甚至有没有“之一”都不好说。
他们演示的是 Gemini 如何帮助美国滑雪队改进动作。肖恩·怀特出现的时候，现场还喷射了假的雪花，大家发出了很多惊呼。没有想到他们会请这样一位角色来讲 AI 对很多事情的帮助，甚至美国奥林匹克运动队的专家还有一场专门的论坛，讲他们如何与 Gemini 团队合作。
当然我没有报名，但我看到了那场论坛。肖恩·怀特出现时，现场响起了掌声。
第2次掌声，是 Thomas 讲到他们的 Gemini 与 NASA 合作，帮助美国最新的航天飞机进行改进时，现场也响起了非常热烈的掌声。
这是一种特别不一样的趋势。我会觉得，对于很多我们的厂商而言，我们可能缺少了一点这样的东西。当然这可能又变成反思怪了，我只是对这些东西有一些小小的触动。
回到今天开头的问题：Agent、TPU、生态、安全、开放，Google 到底在 bet 什么？
我今天可能没有答案，或者说没有一个唯一的答案。我再讲个小故事。
今天早上去会场的时候，我在会场前面碰到了 CSDN 来报道的媒体小伙伴。他正好在录 Vlog，就问我：“庄老师，期待今天在大会上看到什么？”
我想了一下，说，今天 AI 模型的整体进展、整个领域的发展都这么快，主桌轮流转，我当然期待看到 Google 能放出什么大招。
但我在说的时候就在想，其实这场大会应该在两个月之前就已经基本确定、形成了。所以你不太可能指望它的节奏去满足今天 AI 行业以月为更新周期的状态，它其实不太可能出现什么大招。
会议结束之后，同一个小伙伴在微信上问我：“庄老师，感觉如何？”
我说，跟预期的一样，其实没有大招，但比赛似乎已经进入了全方位的生态较量。好，感谢大家收听我的播客，一期非常非常快、非常非常热乎的现场解读。我跟以往一样，整个生动里会放所有的 PPT 页，再打个小小的广告。我最近做了一个 IMA 的付费知识库，未来会把比较多的我日常关注的 PDF 报告、长文、可视化的图表，包括我自己做的很多 PPT，放在 IMA 的付费报告库里。如果有兴趣，大家可以在生动里加入。这个周日就是26号，在狂喜播客节上海，应该是周日最后一轮7点那一场，我会做一次更长的演讲。PPT 基本已经准备完毕了，暂定标题是“语言、coding、多模态到底谁做主桌？”，会以我更熟悉的技术、产品、产业以及资本市场的角度展开，讲2026年过去两三个月 AI 行业发展的种种。如果大家有兴趣，欢迎去狂喜播客节的公众号购票参加活动，生动里也会放相关二维码。感谢。现在的时间是当地时间9:56，我要去做剪辑和编辑了。大家听到的时候应该已经是这边的凌晨了。再次感谢。