（来源：上观新闻）
本质上🔖，谷歌自己就🇲🇸是全世界最大的T☸🥬oken👑🏫消费者🔐🏇龙少泛站。在AI的C🇫🇰🇱🇾端或应用端投资中🇨🇴，我主🌽要从两个角度👯来进行分😒享：一是在AI🎦浪潮下消🏊费端的🧾机会，二是AI浪🔂潮下在😷应用端投资中所🥁🇧🇦面临的挑战🍄⏫。数据进入系🇵🇾➕统后，👰🚇并不会天然🖤变成Ag🏢ent可用的能8️⃣🇻🇳力🇮🇸🇬🇫。而这些能力，📭恰恰是Agent👨💻时代最稀👢缺也最难👁🌈被临时补上的东西🐸。这也是Agent💇♊ic 😊Engi🈚🇬🇫ne最希望与传统🔅数据平🦸♂️台和通用AI🚋工具拉开差距的部👨👨👧👧🥵分👇🦌。这次Cl🤜😅oud Nex🏳️🌈📖t上，G🛩E在谷歌的👨💻Agent平台上🇬🇸跑了超🏚过800个智🇧🇱能体，覆盖制造👬👴、物流和供应链🌫。原生视觉和音🔄频理解，Vi⬅deo-M🇧🇦↙ME达87😉.7分，接近Ge🎿🕶mini 3 P🇴🇲💬ro的8📞👱♀️8.4分☪🧿。样机能够跑通，😦并不意🇧🇷味着批😱🗿量产品🍓🤘在长时间运行☯❔中也能保持🔛同样稳🕝定的表现🤚🧖♀️。
这使得Thi🎡nkingAI在🏜🐓一个行业🙃👨🎨里建立起来的📖能力，不仅可以从🧹一个场景🔹ℹ扩散到🇱🇷🐢另一个场景，⛹🔄也可以从一个区😇🥂域扩散到另一个区🎣🤐域🚛。缺少了多🇻🇬👮模态能力，🙎确实会带🍅🇸🇱来一个现实🇪🇦问题，🤧🇸🇩一旦涉及视4️⃣🤺觉理解、图表🏴👩🎨解析、、PPT/🇦🇲😱网页/软件界面🌠🛎处理这🧱些场景里，就🇱🇸🌊到了模型的👞🐹能力边界外🌚🇷🇪。然后是数据🗝分析逻辑，包括我🧻提到的指标体🚍系，转发加🇩🇬速曲线，对比基线🇰🇷。目前应用端大0️⃣😱体分为两大类🛋：一类叫“🇳🇷🤨Save ti🐳📝me”✳🚠，更多的是帮🏳️🌈🗂用户提高效率🇺🇿，例如个人或者一⏺🇮🇴些中小企🍫🧸业使用的工具⚾⛴。
