本文数据均来自 Google I/O Connect 相关资料以及互联网公开资源。互联网公开资源会标注来源。（头图及封面图来自 Google I/O 官网）
本文作者是蚂蚁集团前端工程师陆沉，本文仅代表个人立场，不代表蚂蚁集团观点，不构成任何商业建议。
日程与会场
大会日程分为两天。第一天是 Mobile 和 Cloud 的话题，而第二天在讨论 AI 与 Web。除了主旨演讲，开发者大会还开设有「工作坊」，让与会者有机会按照教程上手产品体验。我主要关注 Cloud、AI 和 Web 方面。
Cloud & AI
Google 想干嘛
先简单了解一下 Google 在 Cloud 和 AI 方面处于什么位置。
Google Cloud：
- Leader：在 Gartner 2023 云基础设施魔力象限中，与 AWS 和 MS 一样，被放在 Leaders 部分。
- 市场份额坐四望三：Gartner 2022 年云基础设施市场份额计算中，排名第四。与阿里云仅有 2 亿美元的差距，且有 40% 的年增长率。相比较，阿里云仅有 4% 的增长率。可以预见在 2023 年，阿里云会被夺去第三的宝座。
Google AI：
- 积累深厚：无论是早先的 Word2Vec 还是 Transformers，都是很重要的 AI 模型。在大语言模型领域 Google 也走得比较早。
当然后来被 OpenAI 抢在前面又是另一个故事了。
云基础设施
云 AI 开发者服务
背景输入完毕后，我们就可以通过这一页 PPT 知道 Google 这次是想干嘛：
基于 Google Cloud，全面使用生成式 AI，赋能企业与开发者。
使用这样的战略来向领先者 AW* 和 M* 发起进攻。
基础模型
Vertex AI 提供了很多基础模型，比如用于分类、语义分析、总结的 text-bison，用于嵌入的 embedding，和用于代码生成的 code-bison。部分模型有 32k 版本，也就是能接受 32k 的 input token 和 8192 的 output token。
Vertex AI 平台
在底模之上，Google Cloud 提供了一个 Vertex AI 的机器学习平台。让用户可以在上面部署、训练、调试大模型。甚至还提供了一个 Model Garden 模型市场供用户发布大模型和使用别人发布的大模型。
（这个玩到了。下面说）
Gen App Builder
提供了一个通过交互式对话生成 App 的工具（这货我去展示区找了一圈，没得玩）
点击查看
面向开发者的 Duet AI
Duet AI 做出来的部分跟 codeGPT 比较相似。基于 IDE 插件做的代码补全、生成和问答等能力。产品形态上都在理解范围内（毕竟开发者服务一开始大家都能想到做这些）；画饼部分，辅助式无代码构建和辅助式运维还是很有想象力的。演讲者演示了一个用大模型辅助 K8S 运维的 Demo，很惊艳。
工作坊：Vertex AI Generative AI Studio
Google 开发者大会的「工作坊」环节非常给力。比如这个「生成式 AI 工作坊」，就准备了一批电脑，让参会者可以免费试用一下 Vertex AI。
跟 OpenAI 的 Playground 基本上一毛一样。该有的都有。
比较特色的是提供了一个「结构化模式」。比较新奇。但是能解决大模型乱说话的问题。
比如我要让 AI 帮我做一个「句子情感识别」。我只需要做一个多样本提示的结构化输入：
输入1: A Well-made and entertaining film
输出1: positive
输入2: I fell aleep after 10 mins
输出2: negative
然后在下面的 Test 部分输入希望大模型分析的语句 “这个活动办得平平无奇”。大模型输出 “negative”。非常精准，并且不会乱说话。输出都会局限在 positive / negative / netural 范围内。
调试完之后导出代码。
实际上可以看到底层还是在 prompt，只不过帮你格式化了。
然后还试了一下代码生成。上面说模型的时候已经说过了。谷歌的代码生成有专门的底模。我这里不是在 Playground 里跑了。是直接在 Google Cloud 上启了一个 Google Colab notebook 跑的。如图所示我在让他给我生成一个俄罗斯方块。
不带 GPU 的云服务器上只要 5 秒。非常快。并且输出很干净，就是代码。
本场总结
Google Cloud X 生成式 AI 很明确就是在服务企业。提供一系列 AI 的基础设施，让企业可以进来定制、调试和部署生成式 AI。在此之上让企业构建基于生成式 AI 的应用与服务。并且也提供了一些数据安全性承诺。
如果我现在是一个希望在产品中引入大模型能力的创业者，谷歌提供的这一系列基础设施确实给我带来很大的吸引力。
Web
相比之下 Web 场就比较普通了。像什么新 DevTools，PassKeys，Privacy Sandbox 的都见过了。唯一这个话题比较有意思。
提升 Web 用户体验，助力出海业务成长
主要是看怎么论述 「Web 用户体验」与「业务成长」的因果性。
主要两个案例，一个是 Cocos，主要是如何跟 Chrome 合作，上了一些例如后渲染管线，WebGPU 一类的高级功能。另外还有提供便捷的让用户在游戏里嵌入广告这些优化。
另一个就比较有意思了。是阿里旗下的 Mirvaia，一个给西班牙消费者的电商平台。
与国内巨型 App 不同。欧洲还是习惯使用 Web。像这类电商 App，Web 流量居然还占 50%+
于是「Web 用户体验」与「业务成长」的因果关系得以论述：
- 外投类营销页面的转化率要求很高。提高性能可以直接促成营销页面转化率，从而带动业务增长
- 使用 SSR、View Transition API 等让 Web 得到一个接近于 Native App 的体验，可以缩短下单耗时。减少成交流失率。
- WebVitals 实时看板、基于 A/B Test 做评估后全量。
工作坊： Media Pipe
是一个端上可以跑的机器学习库，有机器视觉、文本、音频等常用算法。这个其实已经公开并且开源了。可以玩。
mediapipe-studio.webapps.google.com/studio/demo…
总结
可能是对 Google 期望太高，Google I/O Connect Shanghai 并没有给我太超出期望的部分。Cloud & AI 很棒。大模型的输出特别稳定，LLM for developers 大家都知道往这个方向做，能做到 Google 这个程度确实不容易。但也仅此而已。没有到「惊为天人」的程度。
对开发者来说，这一套东西确实给得比较舒服。再配合向量数据库，对我们这种想在应用层玩一点东西的同学很友好（甚至比蚂蚁内部还友好。
也给到我一些输入。例如 Duet AI 辅助式开发运维和数据探索的这部分。
