AI产品思考:从Gemini3到Nano Banana再到NotebookLM,谷歌AI货架「全栈」曝光

多客科技

作者：微信文章

▲关注公众号，可查看更多精彩内容

从年初DeepSeek横空出世，到平时生活工作中也越来越依赖豆包等产品，再加上经常看到“Qwen开源模型大量被硅谷创业公司引用”、“美国AI公司中塔尖人群都基本用中文交流”等新闻，相信很多同学和我一样，也感觉我们在AI上是不是已经赶超硅谷这些大厂了？

但11月份被Google密集轰炸，尤其是看完大神“欧巴聊AI”的一系列测评和教程文章，体验过Google的Gemini3、Nano Banana和NotebookLM等产品后，还是有点被他们家震惊到，于是笔者用Banana总结了一份Google的AI产品货架体系。



这份产品货架图清晰地展示了Google如何基于其基础模型底座，构建了一整套垂直、分层、且与业界主流产品全面对标的AI产品矩阵。

Google的AI战略体现了“全栈覆盖，层层领先”的特点，确保了无论用户是普通消费者、专业开发者还是创意工作者，都能在其生态中找到对标业界顶尖能力且体验出色的工具。

本文将在基础大模型之上，从面向普通用户、开发人员、技术人员、设计师等不同用户群体出发，对Google提供的各类AI产品，与业界对标产品进行对比分析。



注：本文加入播客内容，方便大家可以直接听。

一、基础模型底座：战略性覆盖商用与开源

Google的AI产品金字塔构建于强大的基础模型之上，包括Gemini（商用旗舰模型）和Gemma（开源模型）。

这一战略性布局，使其能够全面对标业界最强劲的竞争对手：在商业化能力上，Gemini直接对垒OpenAI的GPT和Claude等商业模型，近期发布的Gemini3有多强，相信大家都体会过了，据说让OpenAI都亮警报了，紧急推出GPT5.2来回应，各路大神评测下来还是感觉Gemini3更强一些。

在开源生态上，Gemma的推出，也在迅速追赶DeepSeek和Qwen等开源模型的能力。这种商用与开源并行的策略，不仅保证了Google自身应用的性能优势，也通过开源社区加速了其技术的普及和迭代，巩固了其作为AI基础设施提供商的地位。

二、通用型AI助手与个人知识赋能：面向亿万普通用户

在基础模型之上，Google构建了面向海量普通用户的应用层。
1. 通用型AI助手（Gemini APP）

Google推出了Gemini APP，作为其核心的通用型AI助手，旨在成为用户日常生活的入口和智能助理。Gemini APP与ChatGPT、豆包APP、千问APP等业界主流通用助手处于同一赛道。Google的优势在于其与Android生态以及Google搜索、Gmail、Docs等工具的深度集成能力，能够提供更具上下文感知和工作流整合能力的体验。
2. 个人知识库（NotebookLM）

这一层级是智能工作台的核心，体现了将大模型能力与用户私域知识结合的趋势。Google的NotebookLM正是瞄准这一赛道的核心产品，与腾讯IMA、飞书问答等行业竞品形成对标。

如我们之前的分析，NotebookLM实现了用户知识收录、学习（智能问答、提炼）和输出（内容创作）的闭环，尤其在知识学习层（知识与笔记的融合设计）和知识输出层（丰富的创作工具箱，如播客、视频预览、演示文稿草稿等），展现出领先的产品设计理念和强大的内容转化能力。它极大地降低了普通用户利用私域知识进行深度分析和内容创作的技术门槛。

三、面向开发者的全套工具链：从CLI到智能IDE

Google为开发者提供了一套完整的工具链，覆盖了从底层命令行交互到高层集成开发环境的需求，全面对标了专业的AI辅助开发工具。
1. 智能命令行工具（Gemini CLI）

对于习惯于命令行操作的资深开发者，Google提供了Gemini CLI，使其可以直接通过命令行与大模型交互，实现代码生成、Bug调试、Git提交等任务。这与Claude Code、阿里Qoder CLI等竞品形成了直接竞争。
2. 智能IDE（Antigravity）

在集成开发环境（IDE）层面，Google的Antigravity产品与Cursor、字节Trae、通义灵码等新兴的AI驱动型IDE对标。智能IDE的核心能力在于提供实时的、上下文感知的代码建议、重构和测试生成，大幅提升了开发效率和代码质量。

四、应用开发与智能体平台：赋能技术人员和企业效率

在更高阶的企业和技术人员应用层面，Google的布局专注于简化应用的构建和部署。
1. 智能低代码平台（AI Studio, Firebase Studio）

Google的AI Studio和Firebase Studio面向希望快速构建AI应用而又不想深入底层模型细节的技术人员。它们提供了一个易于使用的环境，用于模型微调、API接入和应用部署，对标了百度秒哒、腾讯微搭、钉钉宜搭等国内平台的低代码/无代码工具。这一层级旨在通过降低工程复杂度，通过AI赋能轻应用的构建，传统低代码平台是通过拖拽页面元素的方式来构建应用，现在你只需要动动嘴说明你的要求，AI自动帮你构建目标应用。
2. 智能体开发（GWS Studio）

随着AI Agent（智能体）成为下一代应用的关键，Google12月份刚刚推出了GWS Studio，作为其Agent开发和部署平台。它允许企业用户构建复杂的多步骤任务流，并将大模型能力嵌入到业务流程中。GWS Studio对标的是业界主流的智能体平台，例如字节Coze、腾讯元器、阿里百炼和百度千帆。这意味着Google在Agent生态的构建上已经具备了与头部玩家正面对抗的能力。

五、创意应用层：站在多模态内容生成的顶端

在最顶层的创意应用层面，Google在图像和视频生成领域展现出强大的实力，将Nano Banana图像生成能力和Veo视频生成模型，深度集成到Gemini APP和AI Studio中，直接对标当前最热门的创意生成工具，如字节即梦、快手可灵以及OpenAI的Sora。特别是Nano Banana Pro和Veo3.1的推出，表明Google在视频生成质量和时长控制方面正努力占据领先位置。这一层级的竞争是当前AI领域最激烈的前沿阵地，Google的快速迭代和高质量产出，保证了其在创意工作流中的赋能能力。

总结：全栈领先与生态协同

从这份产品货架图可以看出，Google的AI产品战略是全面且深入的。它不仅拥有行业领先的基础模型Gemini作为基石，而且在每一个垂直应用层（从通用助手到个人知识库NotebookLM，再到开发者工具链和创意生成）都推出了具备竞争力的产品，并与业界主流竞品实现了全面对标。

这种全栈布局的优势在于生态协同：基础模型的进步可以迅速传导至上层所有应用，而终端应用的数据反馈又能反哺模型优化。这使得Google不仅在能力上处于领先地位，更能通过其广泛的用户基础和成熟的生态系统，提供更佳的用户体验和更高的工作效率。

最后我想说国内AI厂商们，请再卷一点吧，快点对齐能力再把价格打成白菜价吧，现在梯子要会员、生图要会员、生视频要会员、AI编程也要会员，哪哪都要会员，太费钱了

。



本文总结：本文在基础大模型之上，从面向普通用户、开发人员、技术人员、设计师等不同用户群体出发，对Google提供的各类AI产品，与业界对标产品进行对比分析。

本系列说明：在掌握AI基础认知和理论体系后，经过 RAG 和 AI Agent 等项目实践的毒打，再对比分析业界最新AI产品进展，思考我们在AI落地实践过程中的得与失，欢迎读者持续关注完整合集《AI产品思考》。
大神推荐：本期推荐公众号大神“欧巴聊AI”，他挤出业余时间进行大模型体验和最新AI产品评测，他观察的角度让人看完总觉得意犹未尽，他写的教程总是那么贴地气，还有很多访谈总结让人深有感悟，欢迎大家点击关注👇。

—End—

如果您觉得这篇文章对您有帮助欢迎转发和分享，也恳请您关注以下公众号，里面有更多精彩思考和总结

注：原创不易，合作请在公众号后台留言，未经许可，不得随意修改及盗用原文。