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　　调研数据显示，虽然在纯文本对话场景下，ChatGPT 仍然是美国用户的首选，整体使用率约为 Gemini 的 1.5 倍，高达 60% 的用户会将 ChatGPT 作为首选 Bot，只有 40% 不到的用户会选择 Google，其他 AI 模型几乎可以忽略不计。然而，一旦涉及到多模态任务，比如需要进行物体识别、视觉搜索或处理图片时，用户会主动切换到 Gemini。这种行为模式非常明确，即便 Gemini 的操作流程可能比 ChatGPT 更繁琐，用户依然倾向于使用它。

　　目前 Google 正在测试在 AI Mode 中插入广告，虽然目前的 Ad load 还非常低，比如 100 次点击中可能只有两次会弹出 AI Mode，其中又只有十分之一能看到广告，但这个模式展现出的效率却极高。数据显示，这种新形式下的 Click-through rate（点击率）以及用户点击后的停留时长，相比传统搜索广告提升了 30%-40%。这意味着 Google 并非在简单地堆砌广告密度，而是通过 AI 生成内容提高了广告的相关性和匹配度，从而实现了经济模型效率的提升。

　　在技术研发上，Google 的管线布局也显示出强大的爆发力，特别是在视频生成与编辑领域。从 Imagen 到 Veo，再到 Nano banana，Google 展示了非常清晰的迭代路径。特别是 Nano Banana 展示了在图像编辑上的潜力，因此有观点认为，随着 Google 在数据和算力上的 Scale up，视频编辑领域极有可能复刻这一路径，出现视频版 Nano Banana 时刻，即出现一个定义行业标准的视频编辑模型。如果 Google 能率先将这一能力产品化，配合上自身在多模态上的既有优势，将在 2026 年的视频与内容创作生态中占据极具统治力的位置。

　　在 Robotaxi 这一端，观点比较乐观，因为 Robotaxi 商业模式或许可以跑通。目前 Cybercab（Tesla 推出的一款全自动驾驶电动车概念车）的整车成本仅约为 3 万美元，有观点通过测算后表示，相比于 Uber 较高的价格（每英里约 2.9 美元），Robotaxi 去掉一些成本后，如果按照每英里净赚 1 美元计算，一辆车一年跑 5-6 万英里，那么仅需一年即可回本。这种 ROE 模型远超传统卖车业务（单车利润仅 2000-3000 美元）。

　　同时，FSD（Full Self-Driving 是特斯拉开发的一套高级驾驶辅助系统）的安全性正在经历质变。数据显示，新车中 FSD 的渗透率已达到 30%-40%。在奥斯汀的实测数据中，FSD 累计行驶 50 万英里仅发生了约 7 次事故，这一数据已经开始逼近 Waymo（约 8-10 万英里一次事故）以及人类驾驶的安全水平。明年 Version 14.3 版本的发布或许是接管率进一步降低的巨大催化剂。

　　这种风险的暴露可能会倒逼行业格局发生结构性的演变，催生出新的商业角色。为了系统性地解决内容安全问题，未来极有可能会出现由国家官方授权的厂商，提供专门的“过滤性”或“安全合规” API。这就像是一道必经的“网关”，未来的 AI 应用可能被强制要求必须接入这一层接口，以确保输出内容的合规性。目前看来，像蚂蚁或阿里这样在市场上占有率较高、且具备深厚合规技术背景的大厂，最有希望获得这种国家级的授权权限，从而成为 AI 时代不可或缺的“合规 infra”提供商。