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前几天，我就预热了谷歌 IO 大会 2026，说 Gemini 4.0 可能会和大家见面。
然而不仅没有 Agent OS，Gemini 3.5 Pro 还跳票了，甚至 Gemini Omni 被豆包吊打了，Nano Banana 也没升级。
于是，只能拿出一堆产品来丰富 PPT。那么，Google I/O 2026 是真搞砸了，还是被低估了？
北京时间来到 5 月 20 日凌晨，2026 年 Google I/O 大会落下帷幕。
与往年不同的是，这场大会结束后，社交媒体上并没有出现一边倒的“谷歌又赢了”的欢呼。相反，搞砸了、画饼、失望等关键词在开发者社区里频繁出现。就在大会当日，谷歌股价收盘下跌2.34%，资本市场用真金白银投下了不信任票。
文章配图参见 https://mp.weixin.qq.com/s/FZhNAxMePPFuEsZ0TSBfAA。
Gemini 3.5 Pro 跳票
如果说这届 I/O 大会有什么最大的槽点，那就是 Gemini 3.5 Pro 的缺席，这个绝对排在首位。
谷歌在大会上高调宣布 3.5 Pro 性能大幅提升，但紧接着补了一句，下个月才能正式发布。这句话直接点燃了现场开发者的情绪。一位名叫 John 的参会开发者在会后吐槽，这就是画了个饼，谷歌知道大家为了什么来的，到头来还得等一个月。早知道下个月才能上线，就不来现场了。
这种“预告的预告”或 PPT 式的发布，在 AI 竞争白热化的 2026 年显得尤为刺眼。当 OpenAI、Anthropic、字节跳动都在以月甚至以周为单位迭代模型时，谷歌却还在用传统软件时代的节奏做发布，先宣布，后交付。
谷歌股价下跌 2.34% 的背后，或许反映的就是投资者对这种“期货式发布”的疲惫。在上千亿美元的 AI 投入面前，资本市场要的不是路线图，而是真金白银的回报。
Gemini Omni 差距肉眼可见
如果说 3.5 Pro 的跳票是“预期管理失败”，那么 Gemini Omni 在视频生成领域的表现，则让谷歌在硬实力对比上陷入了尴尬。
在 B 站等平台上，已经有 UP 主发布了 Gemini Omni 与 Seedance 2.0 的同提示词对比视频。从社区反馈来看，差距是明显的。
Seedance 2.0 这款字节跳动 2026 年 2 月发布的模型，目前还稳居 Artificial Analysis 视频生成模型 Elo 榜第一（1269 分），其核心优势在于。
- 原生音画同步生成：不是先出画面再配音乐，而是单次前向传播同步输出画面与声音
- 导演级可控性：支持 9 张图 + 3 段视频 + 3 段音频的“导演台”式输入，自动规划分镜和运镜
- 物理规律遵循：运动场景可用率高达约 90%，远超行业平均的 20%
- 高仿真细节：人物毛孔、发丝、衣袂飘动的空气动力学都极为逼真
而 Gemini Omni 作为谷歌在 I/O 上力推的视频生成模型，在社区对比中暴露出的问题包括并不限于以下几点。
- 动态连贯性不足，复杂动作场景容易出现物理逻辑崩坏
- 音画同步的精细度与 Seedance 2.0 存在代差
- 在提示词遵循度上，对复杂镜头语言的理解不如前者
一位影视行业从业者评价，Seedance 2.0 可以替代导演的部分工作，视频自带剪辑意识。而 Gemini Omni 更像是一个“高级素材生成器”，离真正的影视级生产还有距离。
更微妙的是，字节跳动在 3 月中旬曾暂停了 Seedance 2.0 的全球发布，但这并未影响其技术口碑的积累。相反，谷歌的 Veo 系列模型虽然也在迭代，但在可用性、定价和内容限制上的束缚，让其在开发者社区中的声量逐渐被 Seedance 拉开。
Nano Banana 没升级
很多关注图像生成的用户注意到，这次 I/O 大会上，Nano Banana 并没有带来令人兴奋的升级。
事实上，Nano Banana 2 已经在 2026 年 2 月提前发布，其核心卖点是 “Pro 级画质 + Flash 级速度”，在 Arena.ai 的 Image Arena 排名中以 1279 分位列第一。谷歌在 I/O 上推出的Google Pics（全新 AI 图像创作与编辑工具），正是基于 Nano Banana 模型构建的。
所以，Nano Banana 的升级节奏可能被提前打散了。2 月发布的 Nano Banana 2 已经集成了 Gemini 知识库与网络搜索能力，支持 2K、4K 分辨率，并在 Gemini App 中成为默认图像生成模型。
但这种“提前透支”也带来了一个问题，当 I/O 大会来临时，图像生成这条线已经没有足够重磅的新故事可讲。相比之下，OpenAI 在 4 月发布的 GPT-Image-2 凭借“先推理再作画”的 Thinking Mode 抢走了不少注意力，而字节跳动的 Seedream 5.0 也在紧追不舍。
谷歌在图像生成领域的策略，更像是在打生态整合牌，把 Nano Banana 塞进搜索、Gemini App、AI Studio 等所有产品里，用“无处不在”来弥补“惊艳不足”。
用户们期待它升级，哪怕是小版本升级也比完全没更新好。
谷歌中年危机？
在 Reddit、X 平台以及中文社区里，可以看出，看衰谷歌的声音主要集中在以下几点。
创新者窘境
船大难掉头，谷歌拥有 13 款月活超 10 亿的产品，其中 5 款超 30 亿。这种庞大的生态既是护城河，也是包袱。每一次 AI 化改造都要考虑对现有广告业务、搜索体验的冲击，导致其在激进创新上束手束脚。
画饼式发布透支信任
从 3.5 Pro 的跳票到 Gemini Omni 的“期货”感，谷歌似乎习惯了先占坑再填坑的节奏。但在 2026 年，当竞品都在“发布即上线”时，这种节奏显得格格不入。
视频生成的掉队风险
AI 视频被认为是下一个超级入口（从 Sora 到 Seedance，行业共识正在形成）。如果谷歌在这个赛道上被字节、快手甚至阿里甩开，其“AI 生态引领者”的叙事将受到严重挑战。
商业化焦虑
AI Overviews 月活 25亿、Gemini App 月活 9 亿，数字很漂亮，但如何转化为与投入相匹配的收入？上千亿美元的资本支出压力下，投资者已经开始失去耐心。
谷歌依旧强悍
然而，也有不少分析师和资深开发者认为，现在就唱衰谷歌为时过早。
基本盘稳得可怕
9 亿月活的 Gemini App、25 亿月活的 AI Overviews、每月 3200 万亿的 Token 处理量（同比 7 倍增长），这些数字均说明，谷歌的 AI 渗透率在“用户规模*”上依然是全球第一梯队。只要基本盘在，商业化只是时间问题。
Gemini Spark
别低估 Gemini Spark，它可能是真正的“杀手级”产品。
内置在 Gemini App 中的 Gemini Spark，是一个 24 小时运行的个人 AI 智能体。它的核心亮点是毫秒级原生多模态流式交互，不是先 ASR 再 TTS 的“接力棒”架构，而是端到端的实时语音、视频对话，可以随时被打断并修正。
一位技术博主评价，Gemini Spark 的主动 Agent 范式（自主反思树架构）可能是下一代 AI Agent 的雏形。它不是在执行命令，而是在默默把事办好。
搜索的 25 年最大改版
谷歌搜索正在经历 25 年来最大幅度的升级，AI 模式（AI Mode）月活已破 10 亿。搜索作为人类接触信息的第一入口，其 AI 化改造的潜力远未被完全释放。
3.5 Flash 的性价比核武器
虽然 3.5 Pro 跳票，但同步发布的Gemini 3.5 Flash在编程能力上几乎全面超越 3.1 Pro，速度是同类模型的 4 倍，价格不到一半。对于开发者而言，这可能就是他们真正需要的“干活模型”，而非刷榜用的 Pro 版。
结语
谷歌没有搞砸，但确实慢了。
客观来说，2026 年的 Google I/O 大会依然有亮点。它发布了Gemini Omni、3.5 Flash、Gemini Spark、Google Pics、Antigravity 2.0，以及 25 年来最大改版的搜索。从产品矩阵的完整性来看，这依然是一场信息量巨大的大会。
但是，在 3.5 Pro 的交付节奏上，在视频生成与 Seedance 2.0 的代差感知上，在 Nano Banana 的升级叙事被提前透支后缺乏惊喜。在 AI 行业进入“周更”甚至“日更”节奏的 2026 年，“月度交付感觉已经成为一种原罪”。
谷歌的真正挑战，不是某一项技术的落后，而是如何在近 5 万亿美元市值的体量下，保持初创公司的迭代速度。当字节跳动可以用“导演台”式的 Seedance 2.0 惊艳全场，当阿里可以用 HappyHorse 在盲测中屠榜，当 OpenAI 用 GPT-Image-2 的推理能力重新定义生图逻辑时，谷歌需要的不仅是技术储备，更是打破内部官僚体系、让产品快速落地的组织能力。
在 AI 时代，画饼不如上菜。上菜还要多来硬的。
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本文原文出处：业余草： » Google I/O 2026，搞砸了还是被低估了？