Gemini Omni

核心摘要 Google 推出的 Gemini Omni 模型通过原生全模态架构，实现了文本、音频、图像与视频的实时端到端处理，标志着 AI 交互从“分步式处理”转向“流式感知”的新范式。 八卦洞察 ▶ 架构范式转移：Gemini Omni 抛弃了传统的“编码器-解码器”级联方案，通过原生多模态训练，将推理延迟降低至人类对话的自然阈值，这不仅是模型能力的提升，更是对算力调度与推理基础设施的极限考验。 ▶ 生态护城河：Google 意在通过 Omni 抢占下一代操作系统入口。当 AI 能够实时“看”和“听”并同步推理时，它将从辅助工具转变为全天候的数字代理，直接威胁现有的 App 生态。 行动建议 对于开发者：重点关注多模态数据流的集成，利用 Omni 的实时性构建高频交互场景，而非局限于静态文本生成。 对于企业战略：评估业务流中“感知延迟”对用户体验的影响，提前布局基于实时多模态 AI 的服务自动化，以应对即将到来的交互体验降维打击。