ETO Markets TrendWatch｜Google I/O 2026：从“会回答的AI”走向“会行动的AI”

Google I/O 2026 开发者大会历来是谷歌年度最重要的产品与技术发布窗口。

进入 2026 年，AI 竞争已从模型能力比拼，转向 agent、工作流与平台整合能力的全面竞赛。同赛道厂商中，OpenAI 先后把 Operator 与 ChatGPT agent 推向前台，Anthropic 持续强化 Claude Code 能力，微软也在企业侧借助 Copilot Studio 与多智能体工作流加速推进代理协作。

相比之下，Google 过去一段时间在舆论场并不算最活跃，但这次 I/O 更像一次“集中交卷”。

本次大会上，谷歌并未像过去那样零散更新单点功能，而是集中亮出一整套 AI 布局。从 Gemini 3.5 Flash、Search Agents，到 Universal Cart、Android XR 与 TPU 底座，模型、入口、终端与基础设施首次被清晰地接成一条线，Google 正把 AI 从“会回答的工具”推进为“会行动的代理体系”。

ETO Markets 将持续跟踪 Google 在模型、搜索、电商与终端侧的整合进展，帮助投资者识别 AI 平台化竞争下的新定价主线。

Gemini 3.5 Flash：执行优先

Gemini 3.5 Flash 是本届 I/O 最核心的模型更新，也是 Google 整个 agent 体系的统一执行引擎。它不再只是 Gemini 产品线里一个“更快的轻量版”，而是被直接放到 Gemini app、Search AI Mode、Gemini API、AI Studio 和 Antigravity 等核心入口中，承担起大规模执行任务的底座角色。

从能力看，Google 明确把它定义为“frontier intelligence with action”。官方披露，Gemini 3.5 Flash 在多数关键基准上超过 Gemini 3.1 Pro，同时运行速度达到其他前沿模型的约 4 倍；在编码和 agent 场景中，它在 Terminal-Bench 2.1、GDPval-AA、MCP Atlas 等基准上均给出更强表现。

也就是说，这一代 Flash 的提升重点，不是世界知识问答，而是工具调用、长任务链执行与真实开发场景的效率。过去 Gemini 给市场的印象更偏“能回答”，而 3.5 Flash 则明显转向“能执行”。

至此，Google 终于有了一个可以真正支撑 agent 产品大规模落地的默认核心。

Gemini Omni：输入即创作

Google 这次真正拿出来秀肌肉的，是多模态创作框架 Gemini Omni。

它的定位不是单一视频模型，而是一个“任意输入—任意输出”的多模态创作框架，能够把图片、音频、视频和文本作为输入，再生成视频内容，并支持后续通过对话持续修改。

从功能看，Google 对它的定义是“create anything from any input”。首个版本 Omni Flash 先从视频切入，强调 world understanding、multimodality 和 editing 三项能力合并：既能基于真实世界知识理解场景，也能进行跨模态生成，还能在生成后通过对话继续修改角色、背景、镜头和环境。官方也特别强调，用户可以在保留原始内容基础上，只改动某一局部或某一片段。

Gemini Omni 的推出，代表 Google 开始挑战整条创意生产链。相较于当前多数仍停留在一次性产出阶段的生成模型，Omni 正在向“持续创作工作流”演进，并具备从单点能力切入、向完整创作链路扩展的爆发力。

Ask YouTube：从“搜标题”到“问意图”

Ask YouTube 是 YouTube 在本届 I/O 上最贴近用户使用场景的一项 AI 更新——它不只是给搜索框加了 AI，而是在重写用户发现视频内容的方式。

它的核心逻辑，是把传统视频搜索从关键词匹配，升级为对话式检索和定位，让用户不再靠标题、标签和封面找视频，而是直接用自然语言描述需求。

比如，一个家长以前想在 YouTube 上找“怎么教已经会骑平衡车的 3 岁小孩学骑自行车”，通常只能拆成几个关键词去搜，再自己一条条点开视频判断。

但 Ask YouTube 的逻辑是，用户可以直接把这个完整问题丢给系统，Ask YouTube 会先整理出一个结构化答案，再从长视频和 Shorts 里筛出最相关的片段，并直接跳转到对应位置。

它的意义在于，YouTube 正在从内容平台转向“视频知识入口”。一旦搜索方式从关键词转向意图理解，用户获取信息的效率、视频分发逻辑以及平台广告价值，都会被重新定义。

Gemini Spark：每个人的 AI 秘书

相比偏工具化的模型更新，Gemini Spark 更像 Google 首次把“个人代理”真正做成产品。

Google 将其定义为一款 24/7 运行的个人 AI 助手，基于 Gemini 3.5，并运行在 Google Cloud 虚拟机上，即使用户关闭电脑，Spark 仍可在云端持续处理任务。

从能力看，Spark 基于 Gemini 3.5 运行在 Google Cloud 虚拟机上，支持连接 Gmail、Docs、Sheets、Slides 等 Google 产品，能够持续整理信息、执行任务、跟踪进度，并在之后向用户回报结果。

试想一下，你只需要在早上交代一句“帮我整理今天最重要的三件事，再跟进昨天没回复的客户邮件，并把周会资料汇总成一页简报”，Spark 就可以在后台继续调用邮箱、文档、表格和日历去完成这些动作；等你再次打开 Gemini，它给你的不再是一串建议，而是已经推进到具体节点的任务结果。

一旦这种模式被接受，Gemini app 就不再只是聊天入口，而会进一步演变为 Google 用户的个人任务管理中枢。它改变的不是用户“怎么提问”，而是 Google 产品体系第一次开始替用户持续处理跨应用、跨时段的真实工作流。

官方表示，Spark 会先对受信任测试者开放，随后面向美国 Google AI Ultra 用户推出 Beta，同时它还会进入 Chrome 浏览器场景。在 Google “proactive, 24/7 help”的框架下，Spark 将和 Daily Brief 一道，推动 Gemini app 走向更强的 agent 化。

Universal Cart：Google开始认真做Agent电商的前台入口

在所有发布里，商业化想象力最直接落地的一环，其实是购物场景里的 Universal Cart。

Google 把它定义为 intelligent, proactive shopping cart，能够在 Search、Gemini 中汇总用户发现的商品，后续还会扩展到 YouTube 和 Gmail。

从能力看，Universal Cart 会自动追踪折扣与降价、显示价格历史、监测库存恢复，并基于 Gemini 的推理能力主动预判需求和兼容性问题。

如果你想 DIY 一台电脑，把来自不同商家的 CPU、主板、显卡和电源加入购物车后，它不仅会提醒哪些配件不兼容，还会结合 Google Wallet 识别支付卡权益、忠诚度计划和商家优惠，帮助用户选出更划算的方案。Google 同时强调，这套能力建立在更广泛的 agentic commerce 基础设施上，包括 UCP 与支付授权能力。

也就是说，未来用户不再只是“搜商品—比价格—手动下单”，而是把完整购物目标交给代理持续处理：盯价格、等补货、看优惠、查兼容性，最后再给出更优方案。

Android XR 智能眼镜：Gemini“抬头即用”

终端侧最有画面感的一次更新，不是手机，而是把 Gemini 直接搬进现实环境的 Android XR 智能眼镜。

Google 表示，未来会有两类智能眼镜：一类是音频眼镜，另一类是显示眼镜，二者都把 Gemini 作为核心交互层，让用户在不掏手机的前提下获得帮助。

音频眼镜会率先上市，支持 hands-free、heads-up 的交互方式，用户只需开口即可调用 Gemini。

一旦眼镜成为稳定入口，Agent 的默认运行环境就不再局限于屏幕，而会进入人与环境之间的实时层。

TPU 8t / 8i：下一代算力底座

TPU 8t / 8i 是这届 I/O 最偏底层、对估值最关键的更新之一。

Google 首次明确把第八代 TPU 切成双芯片路线：8t 面向训练，8i 面向推理，首次将训练和 agent 时代的大规模推理需求区分开来。

从参数看，TPU 8t 可扩展至 9600 颗 TPU 和 2PB 高带宽共享内存，处理能力接近上一代的 3 倍，性能提升最高 2 倍；TPU 8i 则支持 1152 颗 TPU 组成单个 pod，拥有 3 倍片上 SRAM，并强调更低延迟、更高吞吐和更优单位性能。

归根结底，上述发布的 Gemini、Spark、Search Agents、XR 眼镜与电商协议等等，最终都建立在 TPU、自研芯片和云基础设施之上。AI 的背后是算力，算力的背后是电力——这一点不会更改。

TPU 的训练与推理路线被正式拆分，说明 Google 已把 agent 时代的大规模算力需求，提前放进规划里，时刻准备着。

Google重连全栈 AI

整体来看，I/O 2026 最重要的信号，不是某个单点产品最惊艳，而是 Google 终于把分散的 AI 更新收束成一条清晰主线：

• Gemini 3.5 Flash 负责执行

• Omni 负责创作

• Ask YouTube 负责内容与生产力入口

• Spark 负责 agent 工作流

• Universal Cart 负责流量与交易闭环

• Android XR 负责终端延展

• TPU 8t / 8i 负责底层支撑

至此 Google 的打法也随之从“追模型”转向“重系统”——用模型把搜索、购物、安卓、工作流和终端重新串起来。

ETO Markets 认为，Google 下一阶段的估值重估，不会只取决于单一模型表现，而将更多取决于这些产品能否真正把 Search 流量、Workspace 使用、购物意图与 AI 基础设施，整合为一个可持续变现的系统周期。

人类有史以来规模最大的生产力改造，还在继续。

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