文 | 窄播，作者 | 李威

這是《窄播 Weekly》的第 55 期。本周我們關(guān)注的商業(yè)動態(tài)是：微軟和 Google 都在開發(fā)者大會上進(jìn)行了一次 AI 戰(zhàn)略聚焦。

微軟的 Build 2025 大會和 Google 的 I/O 開發(fā)者大會都選擇了在本周舉辦，并且兩場活動談?wù)摰暮诵亩际?AI。

不同的是，微軟的重心是向行業(yè)展示如何更好搭建 Agent。微軟在 Build 2025 大會上向用戶呈現(xiàn)了一套更加成熟的 Agent 基礎(chǔ)設(shè)施，想要吸引更多開發(fā)者加入到構(gòu)建開放 Agent 網(wǎng)絡(luò)（Open Agentic Web）的進(jìn)程中——這是一個 AI 智能體能夠在個人、組織、團(tuán)隊乃至整個端到端業(yè)務(wù)流程中協(xié)同運作的體系。

Google 則致力于展示一個圍繞 Gemini 搭建的 AI 操作系統(tǒng)雛形。谷歌首席執(zhí)行官 Sundar Pichai 在演講中使用了「Gemini 時代（Gemini Era）」來描述未來。一方面，Google 展示了更強的模型研發(fā)能力；另一方面，Google 在將 Gemini 的能力融入到各個 C 端產(chǎn)品中。

微軟和 Google 雖然重心不同，但其面向 AI 的戰(zhàn)略規(guī)劃都具備了一定的整體性，不再是進(jìn)行散點的嘗試，而是開始找到一條線，將散落的點串聯(lián)起來，成為一個體系。這個體系的使命就如 Pichai 所言——讓研究成果真正發(fā)揮作用，將其盡快轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實應(yīng)用。

這是目前我們在國內(nèi)大廠中尚未觀察到的一種變化。我們能夠觀察到阿里、騰訊、字節(jié)都在模型基礎(chǔ)層、業(yè)務(wù) AI 化和產(chǎn)品創(chuàng)新方面進(jìn)行著積極布局，但很難像總結(jié)本次微軟和 Google 一樣，為國內(nèi)廠商提煉出一面指引整個企業(yè)向前推進(jìn)的旗幟。蘋果也是如此。

這可能是由于謹(jǐn)慎，也可能是還未下定決心。但無論出于何種考量，旗幟的出現(xiàn)都將是企業(yè)的 AI 戰(zhàn)略推進(jìn)到下一個階段的標(biāo)志之一。

微軟：一切為了開放代理網(wǎng)絡(luò)

一個展現(xiàn)出神奇效果，但還不夠成熟的起步階段——這是微軟在 Build 2025 大會上對當(dāng)下 AI 技術(shù)發(fā)展階段的判斷。微軟 CEO Satya Nadella 選擇用 1991 年的 Win32、1996 年的 Web 棧以及 2008 年的智能手機來類比當(dāng)下 AI 所處的發(fā)展階段。

以上這些節(jié)點，并不是一個 C 端用戶大爆發(fā)的節(jié)點，而是 B 端用戶面向未來布局的開始。

因此，微軟將重心放在吸引更偏向 B 端的企業(yè)和開發(fā)者，并為其準(zhǔn)備了一個擁有豐富工具和設(shè)備的操作間。

我們可以將各種讓人眼花撩亂的工具和能力劃分為以下幾類：

第一類，提供開發(fā)環(huán)境的基礎(chǔ)能力，包括 Windows AI Foundry 和 Azure AI Foundry 等。前者是微軟為本地 AI 開發(fā)提供的開發(fā)環(huán)境，通過 Foundry Local 簡化了在設(shè)備上直接運行 AI 模型、工具和智能體的過程。后者則是微軟提供的云端開發(fā)平臺，這次的一大更新是引進(jìn)了 xAI 的 Grok 3 與 Grok 3 mini。

同時，微軟通過推出 Azure AI Foundry Agent Service，讓專業(yè)開發(fā)者能夠編排多個專用 Agent 來處理復(fù)雜任務(wù)。微軟 AI Agent 副總裁 Ray Smith 認(rèn)為，試圖將一個復(fù)雜的、要求高可靠性的流程完全整合到單一 Agent 中，往往會面臨諸多挑戰(zhàn)，將任務(wù)系統(tǒng)性地分解給多個 Agent，則能顯著增強可靠性。

第二類，提升 Agent 的開發(fā)效率。在微軟的介紹中，已經(jīng)有 1500 萬開發(fā)者在使用 GitHub Copilot 功能，提升代碼開發(fā)效率，這個規(guī)模已經(jīng)占到 GitHub 總用戶數(shù)的十分之一。在最新的更新中，GitHub Copilot 將能夠支持完成用戶分配的 BUG 修復(fù)、代碼維護(hù)等任務(wù)，并能在 VS Code 中使用。

微軟還推出了 Microsoft 365 Copilot Tuning，支持開發(fā)者使用針對公司數(shù)據(jù)、工作流程和風(fēng)格微調(diào)的模型來構(gòu)建更專屬的 Agent。開發(fā)者可以通過低代碼的形式進(jìn)行模型的微調(diào)，這個工作之前往往需要一整個數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊耗費數(shù)周時間才能完成。

第三類，提供 Agent 的載體。微軟在面向 C 端的 Agent 載體上并沒有著墨太多，反而是重點介紹了對協(xié)作產(chǎn)品 Teams 的升級。Nadella 認(rèn)為，新的 Teams 真正將聊天、搜索、筆記、生成和 Agent 整合到一個直觀的框架中。這也是一個完整的 AI 的用戶界面，支持多人協(xié)作，并承載了 Agent 的流通。

第四類，提供網(wǎng)絡(luò)連接能力。一方面微軟開始全面支持 MCP（Model Context Protocol）協(xié)議，這讓它想建立的 Agent 網(wǎng)絡(luò)具備了開放屬性和復(fù)雜的任務(wù)執(zhí)行能力。在現(xiàn)場演示中，應(yīng)用開發(fā)者使用 VS Code 中的 GitHub Copilot 功能和 Windows 的 MCP 協(xié)議，依靠 3 句話就實現(xiàn)了特定風(fēng)格網(wǎng)頁的開發(fā)。

第一句話的指令下，GitHub Copilot 連接 WSL （Windows Subsystem for Linux）的 MCP 服務(wù)器，完成了最新版本的 Fedora 安裝；第二句指令下，GitHub Copilot 創(chuàng)建了一個網(wǎng)站項目；第三句指令下，GitHub Copilot 利用 MCP 協(xié)議，從用戶的 Figma 客戶端中提取了相應(yīng)的設(shè)計細(xì)節(jié)，并據(jù)此對網(wǎng)頁進(jìn)行了調(diào)整。

在 MCP 協(xié)議基礎(chǔ)上，微軟這次還提出了 NLWeb 概念。微軟 CTO Kevin Scott 認(rèn)為，MCP 協(xié)議是 AI 時代的 HTTP，而 NLWeb 則是 AI 時代的 html，能夠讓任何擁有網(wǎng)站或 API 的人輕松地將其變成一個 Agent?！该總€ NLWeb 端點默認(rèn)都是一個 MCP 服務(wù)器，這意味著那些人們通過 NLWeb 提供的東西將可以被任何支持 MCP 的 Agent 訪問?！?/p>

微軟已經(jīng)圍繞開放代理網(wǎng)絡(luò)完成了對自身業(yè)務(wù)的基礎(chǔ)梳理。在這次梳理之后，微軟的產(chǎn)品體系將服務(wù)于 AI 時代的 HTTP 與 html，借此來延續(xù)互聯(lián)網(wǎng)時代的榮光。

Google：用 Gemini 改造和連接一切

不同于微軟在 Build 2025 大會上呈現(xiàn)的服務(wù)企業(yè)和開發(fā)者的 AI 產(chǎn)品，Google 在 I/O 大會上展示了讓更多 C 端用戶眼前一亮的創(chuàng)新。大模型能力的升級、搜索的 AI 化嘗試、Android XR 的實用化展示，都加深了 Google 想要讓 C 端用戶更有效使用 AI 的判斷。

在模型層面，Google 的模型能力進(jìn)展快速，且具備了更豐富的能力。首先，Gemini 2.5 Pro 的推出，扭轉(zhuǎn)了市場對 Google 大模型業(yè)務(wù)的看法，使其成為大模型王冠的有力競爭者。其次，本次發(fā)布的視頻模型 Veo 3 和生圖模型 Imagen 4，在展示效果上都獲得了比較正面的評價。

模型基礎(chǔ)上，Google 發(fā)展出了不同的基礎(chǔ) Agent 能力。其中，Project Astra 主打低延遲的多模態(tài)能力，可以通過攝像頭和麥克風(fēng)觀察、理解周圍的環(huán)境，且具備長期記憶能力。Project Mariner 則強調(diào)多任務(wù)處理能力，一次能處理 12 項任務(wù)，能夠代理用戶瀏覽和使用網(wǎng)站，完成購買動作。

在 I/O 大會的現(xiàn)場演示中，這些基礎(chǔ) Agent 能力已經(jīng)被應(yīng)用在了 AI 搜索、Chrome 瀏覽器、Gemini App、智能眼鏡等 C 端產(chǎn)品的 AI 化改造中。

核心的搜索業(yè)務(wù)上，Google 終于開始用 AI 加碼。5 月 20 日開始，Google 會向所有美國用戶推出 AI 模式。用戶可以向 Gemini 提出幾百字的問題，也能在后續(xù)體驗到多模態(tài)問答功能和 Deep Research 能力。Google 也會在 Chrome 瀏覽器加入 AI 助手，幫助用戶總結(jié)提煉頁面信息。

目前，Gemini App 的月活躍用戶數(shù)超過 4 億。Gemini Live 將支持?jǐn)z像頭和屏幕共享，讓 AI 幫助用戶了解和記憶周圍的環(huán)境。并且，Gemini 的 Agent 模式還將能夠幫助用戶找房、預(yù)約、訂票。現(xiàn)場演示中，Gemini Live 可以指導(dǎo)用戶學(xué)習(xí)如何修理自己的自行車，并幫助其打電話訂購所需零件。

軟件端之外，基礎(chǔ) Agent 也被應(yīng)用在了硬件端。Android XR 被 Google 視為 Gemini 時代走向大眾的首個 Android 平臺。在現(xiàn)場的演示中，我們看到了 Gemini Live 能力的硬件化。Google 還計劃未來幾個月之內(nèi)，把 Gemini 帶到手表、汽車儀表盤，甚至電視上。

同樣的，Google 也升級了 AI 化的編程工具。一方面，名為 Jules 的編程 Agent，可以像 GitHub Copilot 一樣實現(xiàn)異步開發(fā)，可以自動重構(gòu)代碼、編寫測試。另一方面，升級之后的 Gemini Code Assist 支持代碼審核、長文件解析、多人協(xié)作，集成了個性化建議和團(tuán)隊代碼規(guī)范工具。

從基礎(chǔ)模型到軟件，再到硬件和編程工具，Gemini 無疑是凝聚這一切的核心。Google 的策略很簡單，就是要通過不斷將 Gemini 的模型能力產(chǎn)品化，融入到現(xiàn)有的和未來場景中，來搭建起一個面向 AI 時代的系統(tǒng)雛形。

國內(nèi)巨頭還未找到真正突破口

盡管具體方向不同，但微軟和 Google 共同驗證了「AI 走向應(yīng)用」的大趨勢。

只不過，微軟是在創(chuàng)造條件，讓人們能夠更輕松地探索 AI 應(yīng)用；Google 則是要通過打造系統(tǒng)，讓自己成為基礎(chǔ)的 AI 應(yīng)用。這是兩個公司所具備的不同資源和稟賦決定的——微軟以提供企業(yè)服務(wù)為主，Google 面向的是 C 端市場。

如果以這兩家公司為參照物來觀察國內(nèi)的大廠，會發(fā)現(xiàn)阿里、騰訊、字節(jié)三家雖然還沒有拎出特別清晰的主線，但在做 AI 應(yīng)用的大趨勢下也是各有側(cè)重。

阿里在 AI 時代的優(yōu)勢體現(xiàn)在大模型和云服務(wù)上，to B 向開發(fā)者提供支持、構(gòu)建開放 Agent 生態(tài)的路徑比較順暢。電商業(yè)務(wù)作為阿里在互聯(lián)網(wǎng)時代的 C 端優(yōu)勢，很難順暢轉(zhuǎn)換為 AI 時代的 to C 應(yīng)用支點。因此，夸克的重要性得到了提升。面向未來，阿里可能需要把 Agent 的發(fā)展勢能注入夸克。

騰訊更接近 Google，擁有相對穩(wěn)固的 C 端產(chǎn)品體系和流量入口，會優(yōu)先考慮如何完成面向 C 端的存量產(chǎn)品改造和面向未來的 C 端產(chǎn)品創(chuàng)新，就像最近對 QQ 瀏覽器進(jìn)行的改造。但相比 Google，騰訊的模型能力更弱，目前只能依靠 DeepSeek 和混元雙模型驅(qū)動。騰訊雖然有增強自身大模型能力研發(fā)的動作，但還看不到騰訊版 Gemini2.5 出現(xiàn)的跡象。

字節(jié)也有 C 端流量，但短視頻也同樣難以直接轉(zhuǎn)換為 AI 時代的 C 端入口。這也是為什么字節(jié)會重視豆包大模型的多模態(tài)能力，并在三家中最為積極地去探索 AI 硬件。To B 業(yè)務(wù)上，字節(jié)相對欠缺生態(tài)基礎(chǔ)，需要找到更有效的開放方式。并且，與阿里一樣，字節(jié)也更需要一個開放的 Agent 生態(tài)。

到目前為止，這些側(cè)重也沒有催生出像微軟和 Google 一樣的戰(zhàn)略重心，看似布局全面的三家，都還沒找到自己的真正突破口。