5月20日消息,Google 在 I/O 2026 开场 keynote 中给出一组覆盖 AI 业务全栈的规模数据:Gemini App 月活突破 9 亿,较去年同期 4 亿翻倍以上;月处理 token 数从一年前的 480 万亿增至超过 3.2 千万亿(quadrillion),同比增长 7 倍;13 款产品月活超过 10 亿用户,其中 5 款超过 30 亿。Sundar Pichai 同时调整订阅结构,推出 100 美元/月的新版 AI Ultra,原顶级方案则从 250 美元/月下调至 200 美元/月。 13 款 10 亿级产品撑起分发底盘
Pichai 公布的 13 款月活破 10 亿的产品包括 Gmail、Google Search、Android、Chrome、Google Drive、Maps、Google Play、Calendar、Photos、Authenticator、Lens、Messages 和 YouTube,其中 Gmail、Search、Android、Chrome、YouTube 五款月活超过 30 亿。Search 这条主线上,AI Overviews 月活已达 25 亿,推出一年的 AI Mode 突破 10 亿月活,查询量自上线起每季度翻倍。
Gemini App 一年翻倍至 9 亿,日请求量同期增长超过 7 倍,Nano Banana 图像模型累计生成图像超过 500 亿张。SynthID 水印工具累计为 1000 亿张图像和视频、超过 6 万年时长的音频资产打标,Gemini App 内的 SynthID 检测器使用次数已达 5000 万次。OpenAI、ElevenLabs、Kakao 也确认接入该标准。
token 一年 7 倍:内部消耗同步爆炸
token 是 Pichai 这次反复强调的「真实采用度代理指标」。Google 全站月处理 token 数从两年前的 9.7 万亿增至去年 I/O 的 480 万亿,再到现在的 3.2 千万亿/月——Pichai 在台上半开玩笑承认「没想过会在 I/O keynote 说 quadrillion 这个词,但我们到这了」。
内部数据更陡峭。Google 自家 AI 开发工具链 3 月时日处理 token 量为 5000 亿,几周翻一倍,到 I/O 时已达每天超过 3 万亿。一个 Antigravity 内部 demo 显示:93 个子智能体在 Gemini 3.5 Flash 上运行,12 小时构建出可工作的操作系统底座,期间发起超过 15000 次模型请求、处理 26 亿 token,API 成本不到 1000 美元。Antigravity 项目负责人 Varun 在台上的总结是:「以前需要数日的工程任务,现在塌缩到几小时甚至几分钟」。
AI Ultra 100 美元新档,顶级方案反向降价
订阅层调整是 Google 这次最直接的商业信号。新版 AI Ultra 定价 100 美元/月,面向开发者、创作者和高频用户,打包 Gemini Omni Flash、Gemini Spark 智能体、Deep Research 等高耗算力能力。原顶级 AI Ultra 从 250 美元/月下调至 200 美元/月,与 OpenAI ChatGPT Pro 的 200 美元/月、Anthropic Claude Max 的 100-200 美元梯度正面对齐——前者主打高阶推理与代理,后者侧重长上下文与编码。 从入口结构看,AI Plus 7.99 美元/月覆盖基础订阅、新 AI Ultra 100 美元承接专业用户、200 美元顶配保留高强度算力包,Google 把订阅梯度做密了一档,意在把 Spark 这类常驻 Agent 服务变成订阅升级的明确驱动力。Gemini Spark 本周向受信任测试者开放、下周面向美国 AI Ultra 订阅者 Beta,意味着 100 美元档位的首批用户即可触达常驻 Agent。
开发者与企业侧:850 万开发者、19 亿 token/分钟 API
开发者层数据同样可观。每月使用 Google 模型构建应用的开发者数量达到 850 万,API 端 token 处理速率为 190 亿/分钟,自 2025 年 1 月以来增长 6 倍。过去 12 个月有 375 家以上客户分别处理超过 1 万亿 token,显示企业侧对生成式 AI 的真实工作负载已经进入「按 trillion 计量」的阶段。
Pichai 给出的 ROI 公式具体到 Flash 价位:头部企业目前每天处理约 1 万亿 token,若将其中 80% 的负载从其他前沿模型迁移至 Gemini 3.5 Flash,年度节省可超过 10 亿美元。Flash 的定价比同档前沿模型便宜约一半到三分之二,在 token 输出速度上 Google 宣称比其他前沿模型快 4 倍。这套数据是 Google 推销 Flash 作为「企业默认模型」的核心论据。
资本支出 1800-1900 亿,但仍需独立验证
撑起这套规模的是激进的 capex 投入。Pichai 披露 Google 今年 capex 预计在 1800-1900 亿美元区间,相较 2022 年的 310 亿美元增长约 6 倍,主要投向第八代 TPU 8t/8i 部署。Google 同时披露其训练基础设施基于 JAX 与 Pathways 已突破单一数据中心限制,可在全球超过 100 万颗 TPU 间分布式训练。
需要指出的是,token 处理量、月活数据、内部使用规模均由 Google 单方面披露,缺少第三方独立审计;Gemini App 9 亿 MAU 的统计口径是否包含 Search 内集成入口、Android 默认助手切换等被动触达,Google 未在公开材料中明确——这在 OpenAI 与 Anthropic 此前披露用户数据时也存在同样问题。AI Ultra 新定价的真实订阅转化、Spark 等代理产品的留存指标,要到下个季度财报或后续公开披露才能验证。
按 Pichai 收尾的说法,这一轮 I/O 的关键词是「agentic Gemini era」——TPU 8i 的推理算力、Gemini 3.5 的模型能力、Antigravity 的代理框架在数据维度上形成闭环。后续观察点是 AI Ultra 100 美元新档在 Spark Beta 跑起来之后的真实订阅曲线,以及 token 处理量再翻倍的拐点何时到来。