巴菲特沒看錯！谷歌放大招，讓AI自己卷自己，打工人能躺平了？

大家好，我是老陳瞰世界。

你發(fā)現沒，AI 圈最近是真的卷起來了！

OpenAI 當初定義的 L3 級代理型 AI，本來以為還得等陣子才有人落地，結果谷歌直接帶著 Gemini 的實測能力搶先一步，把 “AI 自主辦事” 從紙上概念變成了實打實的能用的工具。

這波操作不光讓行業(yè)看到了 L3 的真實模樣，更直接拉開了 AI 從 “只會聊天的問答工具” 變成 “能扛事的全職助手” 的大幕。

說句實在話，以前用 AI 干活總有點 “隔靴搔癢” 的感覺。

就拿想創(chuàng)意、寫方案來說，你提個需求，AI 哐哐扔回一堆草稿，要么不貼合需求，要么細節(jié)沒法用，來回打磨修改的時間，有時候比自己從零開始寫還久。

但谷歌這次的思路是真的絕，直接給 AI 搞了個 “內部賽馬場”，讓它們自己卷自己。

Gemini 企業(yè)版的這套多智能體系統(tǒng)，說白了就是一個 AI 組成的 “工作小組”。每個 AI 都有自己的專屬分工，有的負責腦洞大開想點子，有的負責嚴格把關做評審，各司其職還能互相配合。

你只需要把主題和想要的評估標準說清楚，系統(tǒng)就會自動啟動長達 40 分鐘的 “工作流程”，全程不用你多操心。

第一步，“點子生成器” 先火力全開，批量產出 100 + 條創(chuàng)意，不管是營銷文案、活動策劃還是科研方向，都能覆蓋到。

就像電商大促時，AI 能一下子生成上萬條個性化廣告文案，比人工快幾十倍。

第二步，一組專門的 “評審團 AI” 上線，用競賽式打分的方式給這些創(chuàng)意排高低，好的留下，差的淘汰，一點不手軟。

最后給到你的不是零散的幾個答案，而是一套完整的 “成果包”：按標準排好序的 100 個創(chuàng)意，每條都帶概述、細節(jié)和評審評論，還有一份條理清晰的 “比賽表現報告”，一看就懂。

這種模式下，咱們徹底從繁瑣的探索迭代中解放出來，不用再跟 AI 來回扯皮，只需要當 “領導” 做決策拍板就行，剩下的臟活累活全交給這些 “數字打工人” 代勞。

目前預覽版已經開放了兩個場景：創(chuàng)意生成和合作科研。

尤其是合作科研，你把研究主題和數據丟給它，智能體就能自己完成從想法到評估的全流程，比谷歌今年 2 月推出的科研 AI 能力提升了不止一個量級。

更貼心的是，正式開工前，系統(tǒng)會先給你一份 “評估計劃概要”，確認沒問題再啟動，既精準又不浪費算力。

我跟你講，L3 AI 的核心從來不是 “能做什么”，而是 “能自主做多久”。

OpenAI 的五級分類里說得明明白白，L3 是 “代理型 AI”，就像一個不用你盯著的員工，在你授權后能持續(xù)干活，還能適應環(huán)境變化，這也是它和只能簡單推理的 L2 AI 最本質的區(qū)別。

谷歌這次把 Gemini 的連續(xù)運行時長拉到 40 分鐘，看著只是一個數字突破，實則是 L3 落地的關鍵一步。

要知道，Anthropic 的頂級研究員早就說了，AI 的長任務能力每 7 個月就翻一番。

2024 年中還只能跑 30 分鐘的模型，2025 年已經能自主工作 1 小時，按這個速度算，2026 年實現 8 小時全天工作完全不是空談。

現在整個行業(yè)都已經卷起來了，不止谷歌在發(fā)力。

Anthropic 已經推出能連續(xù) 7 小時完成代碼重構的 Claude Opus 4，他們 CEO 更是大膽預測，2026 年就會出現首家 “一個人 + AI” 的十億美元企業(yè)。

網友們也炸開了鍋，有人猜明年就能見到能連續(xù)工作 3 小時的 AI 助手，還有人跟著 Anthropic 的時間線，盼著徹底當 “甩手掌柜” 的日子。

從另一個角度看，L3 的爆發(fā)不只是 AI 領域的事，自動駕駛行業(yè)早就把 L3 當成必爭之地，2025 年已經成了規(guī)模化落地的元年。

北京、上海都已經明確了高速 L3 的事故責任劃分，小鵬、華為這些車企也扎堆推出量產車型，現在 15 萬元級的車都能配上 L3 功能，和 AI 領域的 L3 競速形成了奇妙的呼應。

這說明 “自主持續(xù)工作” 已經成了各個科技賽道的共同目標，咱們普通人的工作生活方式，很快就要被這種技術變革徹底改變了。

除了讓人眼前一亮的多智能體競賽系統(tǒng)，谷歌還在測試一個超實用的功能 —— 文檔對話智能體。這個工具簡直是處理長文檔的 “救星”，專門解決咱們看大文件頭疼的問題。

它支持上傳最大 30MB 的 PDF，能把所有內容都整合到模型里，讓你直接跟文檔 “聊天”，想要什么結論、找什么信息，直接問就行，比自己一頁一頁翻書快 10 倍不止。

就拿法律行業(yè)來說，以前律師審查 500 頁的并購合同，得拆分成好幾部分處理，很容易漏掉條款之間的關聯，錯誤率還不低。

現在用這個文檔智能體，一次性就能把整個合同讀完，還能自動識別風險條款、給出修改建議，效率和準確率都大幅提升。

不管是上班族處理工作報告，還是學生看論文、研究員查文獻，這個功能都能幫著省不少勁。

這兩個功能雖然還藏在 Gemini 企業(yè)版的內測里，但已經暴露了谷歌的野心。

多智能體系統(tǒng)負責搞定復雜任務的深度探索，文檔智能體搞定信息處理的基礎工作，一深一淺的搭配，正好覆蓋了企業(yè)和專業(yè)用戶的核心需求。

而且這套系統(tǒng)還特別聰明，正式運行前會先給你一份 “評估計劃和創(chuàng)意維度” 的概要，等你確認沒問題了才開工，既保證了精準度，又不浪費算力，特別貼心。

更值得期待的是，隨著合作科研場景的不斷優(yōu)化，Gemini 甚至有可能觸摸到 L4 “創(chuàng)新者” 的門檻。

Anthropic 的研究員已經預測，到 2027 年 AI 可能實現諾貝爾獎級別的科學突破，而谷歌的多智能體科研協(xié)作，無疑正在朝著這個方向邁進。

現在的 AI 行業(yè)，早就不是單點技術比拼了，而是拼誰能把技術真正落地，誰能讓用戶用著更省心。

谷歌這波操作，再次證明了巴菲特當初重倉它的眼光沒錯，這家科技巨頭在 AI 時代依然保持著領跑姿態(tài)。

AI 的進化從來都是 “悄悄進村，然后驚艷所有人”。從只能聊聊天的 L1，到會簡單推理的 L2，再到現在能自主干活 40 分鐘的 L3，滿打滿算也就幾年時間。

接下來的日子，AI 只會越來越 “懂事”，越來越 “能干”，咱們普通人只需要專注于想清楚 “做什么”，剩下的 “怎么做”“怎么優(yōu)化”，都會被 AI 包圓。

與其糾結 AI 會不會取代誰，不如早點適應這種 “人機搭伙干活” 的新玩法。

畢竟趨勢來了誰也擋不住，順勢而為，才能在這場技術變革里占到先機，把自己從重復勞動里解放出來，去做更有價值的事。