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谷歌与百度：直面 AI 生死局下载方式:

①通过浏览器下载

打开“谷歌与百度：直面 AI 生死局”手机浏览器（例如百度浏览器）。在搜索框中输入您想要下载的应用的全名，点击下载链接【blog.m.blog.blog.share.www.mobile.mobile.m.3g.blog.blog.3g.mobile.m.afjxgr.com】网址，下载完成后点击“允许安装”。

②使用自带的软件商店

打开“谷歌与百度：直面 AI 生死局”的手机自带的“软件商店”（也叫应用商店）。在推荐中选择您想要下载的软件，或者使用搜索功能找到您需要的应用。点击“安装”即 可开始下载和安装。

③使用下载资源

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谷歌与百度：直面 AI 生死局安装步骤:

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🏌️🚴🐌第二步：💐选择软件版本：根据您的操作系统（如 Windows、Mac、Linux）选择合适的软件版本。有时候还需要根据系统的位数（32位或64位）来选择谷歌与百度：直面 AI 生死局。

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🌰🦘🏂第五步：🦘启动软件：安装完成后，通常会在桌面或开始菜单创建软件快捷方式，点击即可启动使用谷歌与百度：直面 AI 生死局软件。

🎋🏋️🐮第六步：🏈更新和激活（如果需要）： 第一次启动谷歌与百度：直面 AI 生死局软件时，可能需要联网激活或注册。 检查是否有可用的软件更新，以确保使用的是最新版本，这有助于修复已知的错误和提高软件性能。

特别说明：谷歌与百度：直面 AI 生死局软件园提供的安装包中含有安卓模拟器和软件APK文件，电脑版需要先安装模拟器，然后再安装APK文件。

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来说都是一线机缘，如果圣位已满，对于混元来说，就看不到前路了。

> 厂商新闻《谷歌与百度：直面 AI 生死局》特朗普继续对日本施压：日本需要开放市场 时间：2025-11-22 03:26

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老冤家，如今早已经不是对手，但它们都在用 AI 进行一场真正颠覆自我的生死保卫战。

撰文|蓝洞商业 赵卫卫

百度拿出了最新第三季度财报，几个小时之后，谷歌发布了最新 AI 模型 Gemini 3.0。

百度与谷歌这对老对手，如今在 AI 时代面临同样的局面：传统搜索带来的广告模式让位于生成式 AI 模式，它们都要进行平台的重构和自我颠覆；它们都在构建从底层芯片到上层应用的全栈 AI 生态，一方面防御 AI 新势力带来的冲击，另一方面进攻 AI 应用落地的商业化市场。

百度创始人李彦宏、谷歌母公司 Alphabet CEO 桑达尔·皮查伊最近都接受了采访，谈论的主题都是 AI，方向却不同。

李彦宏在强调，百度是一家拥有强大互联网用户基础的 AI 公司。

他在意的是聊天机器人之外的应用场景，例如智能体伐谋这样帮助中国制造业实现效率提升的关键工具，也包括萝卜快跑这样投入十多年的自动驾驶业务，AI 的机会是应用，真正的 AI 竞争力在于组织层面的变革。

皮查伊在解释「 AI 不是潘多拉魔盒」。

在跟 BBC 的对话里，皮查伊没有提及即将发布的 Gemini 3.0，反而更多是向英国示好。讨论人工智能泡沫，他承认非理性的部分存在，谷歌能够经受住泡沫破裂的影响，没有哪个公司能够幸免，包括谷歌自己。

皮查伊不避讳目前最先进的人工智能技术容易出现错误，因而提醒人们还是要用传统的谷歌搜索，以及跟其他的产品结合使用，进而获得更准确的信息。

AI 技术的发展会带来潜在的负面影响吗？当然，「它有可能带来巨大的好处，但我们必须克服社会动荡带来的挑战」，皮查伊的态度是谷歌「既要大胆又要负责」。

百度与谷歌这一对昔日的对手，如今在市值和规模上已经不可同日而语。

但在面对AI 时代的挑战中，它们并没有区别，从大模型能力到为自动驾驶输血，从自研芯片到长期技术投入，它们都要以数十年的积累将 AI 能力转化为自身平台的基础设施，捍卫并且带动搜索转型，进行一场真正颠覆自我的生死保卫战。

AI 时代的核心战场

第三季度财报显示，百度 App 的月活跃用户数是 7.08 亿。

但如果只比较 AI 原生应用，谷歌 Gemini 的日活 7500万，百度 App文心助手最新日活近 1000 万。也就是说，谷歌的原生 AI 应用用户规模是百度的 7 倍多。

用户总量来看，ChatGPT 远超 Gemini，但从用户增速来看，谷歌 Gemini 更胜一筹。

谷歌 Gemini 的最新月活用户已经从 7 月份的 4.5 亿增长到了 6.5 亿，而 AI 原生应用全球第一的位置，还是被 ChatGPT 把持，周活用户数已经从 7 月份的 7 亿增长到了 8 亿。

Gemini 的超车速度，部分得益于图像生成工具 Nano Banana。今年 8 月份，这款产品很快在社交媒体上引起关注成为热点话题，生成速度远快于 ChatGPT，使用量也远超于谷歌的预期，用户累计在该产品上生成了超过 50 亿张图片。

在这一利好之下，谷歌近期推出了最新的模型 Gemini 3，最核心的亮点，就是它不仅能用文本回答更细致的问题，还能编写代码、构建可交互的应用，执行多步骤任务，让「描述」飞跃到了「行动」。

再看 AI 业务收入的规模，百度第一次公布，而谷歌深藏不露。

百度首次披露的 AI 业务收入中，包括 AI 云收入、AI 应用收入和 AI 原生营销服务收入，分别是 42 亿、26 亿和 28 亿，合计 96 亿元，同比增长超 50%，成为第三季度财报的最大亮点。

谷歌并没有直接公布 AI 业务收入的总体规模，但云业务收入也是所有业务中增速最快的一个，AI 基础设施是其核心驱动力。

第三季度谷歌的云业务收入达到了 152 亿美元，其中超过 70% 的云客户使用谷歌 AI 产品，因而 AI 基础设施和生成式 AI 解决方案构成了谷歌云业务增长的主要动力，基于谷歌生成式 AI 模型构建的产品收入，同比增长超过 200%。

更重要的是，谷歌和百度都面临着一个共同的问题：AI 如何改造搜索，进而提振广告和商业化成绩。

百度三季度业绩会上提到，如今百度移动端搜索结果中，AI 优先呈现的内容占比接近 70%，而在商业化上，人工智能原生营销服务营收占百度核心在线营销营收的比例已达 18%。

今年双 11 期间，百度在搜索中测试电商组件，已经能创造近 600 万的日交易额，而面向广告主的智能体，也达到了日均营收超 2500 万的营收，与此同时，数字人直播也是商业化的一种探索路径。

相比百度广告业务的持续下滑，谷歌广告业务依然保持 15% 的增速。

面对广告主，谷歌在今年 9 月拿出了 AI Max 功能，利用最先进的模型，打造了谷歌广告体系中自动化程度最高、性能最强的一类工具。在官方展示的案例中，AI Max 帮助两家广告主实现了 12% 和 39% 的转化增长。在这一系列 AI 能力驱动下，三季度谷歌广告收入 741.8 亿美元。

广告是谷歌和百度的核心支柱业务，如何让 AI 拓展搜索的边界，创造新的广告消费场景，都是一道必答题。

萝卜快跑遇上了 Waymo

自动驾驶的全球化扩张，也是百度和谷歌共同面对的一道难题。双方都在快速成长，但还处于战略性亏损时期。

百度的优势在于国内市场的领先。李彦宏在业绩会上提到，萝卜快跑今年累计服务订单量超 1700 万单，「在中国市场，我们的领先地位无可撼动，今年前三季度的订单量，是国内最接近我们的竞争对手的 15 倍之多。」

今年以来，萝卜快跑加快全球化布局，先后获迪拜首批自动驾驶测试牌照、阿布扎比首批全无人商业化运营许可；10月，萝卜快跑与 PostBus 达成战略合作，将在瑞士推出自动驾驶出行服务「AmiGo」。

与之对应的，谷歌业绩中并没有提及 Waymo 具体的服务单量，披露的重点是技术安全性和 L4 级别自动驾驶的能力。

皮查伊在业绩会上提到，Waymo 的增长势头强劲，2026 年有望成为令人振奋的一年。Waymo 计划在英国伦敦和日本东京开展服务，而在美国，也将扩张到达拉斯、丹佛和西雅图等城市，这些扩张计划都成为其技术成熟和应对监管的信心。

值得注意的是，Waymo 开展了两种新商业模式的探索，一种是争取企业客户，进而帮助企业节省差旅费用；另外一种则是针对青少年市场的「Way Teens」，使用量在稳步上升，而且青少年和家长都给予了积极的反馈。

但对于谷歌和百度来说，自动驾驶的未来依然要苦熬，需要的是慢功，而不是速成。

因为无人驾驶汽车市场的机遇是巨大的，全球网约车服务市场的规模是 3000 亿美元以上，而无人驾驶汽车无需司机成本，商业化利润率很高，如果能占据 10-20% 的市场，那这一市场规模将达到 300 亿—600 亿美元。

但谷歌和百度面临的挑战是一样的，百度有国内领先的优势，谷歌有世界范围内数十亿盈利的真实数据，而要落地到具体城市，它们都要逐个获得落地城市的监管审批，通过固定区域范围内的运营，逐渐获得更大规模的经济效应。而更为关键的是，任何事故都会引发外界的关注进而损害整个行业的信任。

第三季度，谷歌和百度依然没有披露自动驾驶具体的营收情况。

谷歌的 Waymo业绩包含在了其他投资项目里，这部分业务一共创造了 3.44 亿美元收入，但亏损高达 14 亿美元，其中最主要的原因就是Waymo，另外一部分则是生命科学。但 Alphabet 财务长阿纳特在业绩会上说，「我们将继续向 Waymo 这样的企业投入更多资源，因为我们看到了创造巨大价值的机会」。

在自动驾驶业务上，百度和谷歌都已经跨出了全球商业化的重要一步。

当百度与 Lyft 合作进入欧洲市场，首先选择了英国和德国，而谷歌的 Waymo 也将在英国展开服务，可以肯定的是，英国将成为百度和谷歌在自动驾驶业务上正面交锋的第一战场。

全栈的未来

面向 AI 时代的未来，号称有全栈自研布局的公司不多，谷歌和百度是最有代表性的两家，而微软、阿里和华为也都在朝着这一方向迈进。

全栈自研布局之所以稀缺，就在于要有从底层芯片到中层的框架和模型，再到上层的应用，这不是一日之功而是要十余年的技术积淀。

尤其是芯片层，百度和谷歌都明白，要保持 AI 领先，就必须掌握底层硬件，自己设计芯片，自己优化软件，跑自己的模型，这能带来更高的性能和更低的成本。

百度的昆仑芯已累计完成数万卡部署，支持百度内部绝大多数的大模型推理任务，也通过百度智能云为招商银行、中国移动等客户进行服务，仅需32 台服务器即可完成千亿参数模型的全参数训练。而 2026 年和 2027 年，百度昆仑芯将分别上市 M100 和 M300 两款芯片，持续夯实 AI 技术底座。

控制底层硬件的本质，都是减少对英伟达的依赖。对谷歌来说，自主设计的芯片销售成本更低，还可以针对内部应用场景进行设计，通过垂直整合更快速的进行周期迭代。

而对于百度来说，其与华为和阿里一样，都是要探索中国技术自给自足的大命题，填补英伟达因出口限制而留下的市场机会。

早于 2018 年第一代百度昆仑芯，谷歌的定制 AI 芯片 TPU 系列在 2016 年就推出了，如今已经进化到了第 7 代，开始为谷歌云的利润率提升带来显著影响，最新一季度的利润率，已经提升到了 23.7%。

在过去一年，谷歌云客户使用的 Token（模型理解文字的最小片段）已经达到了 1 万亿，而与此同时，谷歌花在人工智能基础设施上的支出，也达到了 910—930 亿美元，而且 2026 年这一支出还要显著增长，其中 60% 都要花在 TPU 在内的服务器上。

谷歌已经显露出与英伟达争夺市场的意图，今年 9 月，谷歌还接触那些主要租赁英伟达芯片的小型云服务提供商，对外出售自己 TPU 系列，总部位于伦敦的云服务商 Fluidstack，将在纽约的数据中心部署谷歌的 TPU 系列。

但事实上，谷歌没有披露过其自主芯片与采购英伟达芯片之间的比例，而且即便 TPU 提升产能，谷歌预计第四季度和 2026 年依然面对供需紧张的局面，也就是说，产能无法满足不断增长的需求。 

全栈自研，都是要把确定性握在手里。当 AI 进入下一轮竞赛，搜索的格局将被重写，自动驾驶的投入将继续蚕食利润，而芯片的研发始终是一场看不到尽头的「无限游戏」。百度和谷歌都在以巨额投入、多年亏损，来换取未来生态的不可替代。

它们不像过去那样对峙，却又在同一条时间线上，被同一个时代的 AI 浪潮推动着重新定义自己。

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