換句話說,Google 正在打造能同時支援模型訓練與全球即時推理服務的大規模運算基礎。
皮查伊在 I/O 記者會中指出,科技產業其實多次出現同樣的循環。
技術轉型初期通常會出現一段快速且龐大的投資期,接著便是效率顯著提升的階段。
當模型架構、晶片設計與服務系統持續優化後,提供 AI 能力的成本往往會急速下降,而同樣的基礎設施可以產出更多算力與應用。
從他的角度看,現在的巨額投資正是在為未來更高效率的 AI 生態打地基。
Google 也用實際數據來說明為何需要如此龐大的基礎建設。
公司在 I/O 分享的數據顯示:
這些運算需求來自多個來源,包括:
皮查伊的重點是:基礎設施投資在增加,但 AI 使用量的成長速度更快。
Google 在 I/O 2026 同時推出 Gemini 3.5 Flash,一款更快、成本更低的 AI 模型。
這類模型代表皮查伊所說的效率進步:
當模型效率提高時,同一套基礎設施就能服務更多產品與用戶,AI 的整體經濟模式也會改善。
即使為投資辯護,皮查伊仍承認 AI 產業面臨幾個現實限制:
隨著各大科技公司競相建設 AI 資料中心,電力與運算資源正成為產業的重要戰場。
有趣的是,皮查伊今年的語氣其實比一年前更樂觀。
在 2025 年接受 BBC 訪問時,他曾警告 AI 投資潮中存在 「某些非理性的成分」,並表示如果 AI 泡沫破裂,沒有任何公司能完全倖免。
而到了 2026 年的 I/O,他的重點轉向三件事:
他並沒有否認風險,但強調從長期來看,AI 的發展軌跡仍然讓這些投資顯得合理。
Google 並不是唯一押注 AI 的公司。整個科技產業正同步投入巨額資本,從專用 AI 晶片到超大型資料中心。
皮查伊在 I/O 2026 傳達的核心觀點是:這一輪高強度投資,很可能只是下一代運算平台誕生前的必經階段。如果歷史重演,當效率提升到臨界點,AI 的成本將大幅下降,而應用也會像網際網路與雲端運算一樣迅速普及。
換句話說,Google 正在打造能同時支援模型訓練與全球即時推理服務的大規模運算基礎。
皮查伊在 I/O 記者會中指出,科技產業其實多次出現同樣的循環。
技術轉型初期通常會出現一段快速且龐大的投資期,接著便是效率顯著提升的階段。
當模型架構、晶片設計與服務系統持續優化後,提供 AI 能力的成本往往會急速下降,而同樣的基礎設施可以產出更多算力與應用。
從他的角度看,現在的巨額投資正是在為未來更高效率的 AI 生態打地基。
Google 也用實際數據來說明為何需要如此龐大的基礎建設。
公司在 I/O 分享的數據顯示:
這些運算需求來自多個來源,包括:
皮查伊的重點是:基礎設施投資在增加,但 AI 使用量的成長速度更快。
Google 在 I/O 2026 同時推出 Gemini 3.5 Flash,一款更快、成本更低的 AI 模型。
這類模型代表皮查伊所說的效率進步:
當模型效率提高時,同一套基礎設施就能服務更多產品與用戶,AI 的整體經濟模式也會改善。
即使為投資辯護,皮查伊仍承認 AI 產業面臨幾個現實限制:
隨著各大科技公司競相建設 AI 資料中心,電力與運算資源正成為產業的重要戰場。
有趣的是,皮查伊今年的語氣其實比一年前更樂觀。
在 2025 年接受 BBC 訪問時,他曾警告 AI 投資潮中存在 「某些非理性的成分」,並表示如果 AI 泡沫破裂,沒有任何公司能完全倖免。
而到了 2026 年的 I/O,他的重點轉向三件事:
他並沒有否認風險,但強調從長期來看,AI 的發展軌跡仍然讓這些投資顯得合理。
Google 並不是唯一押注 AI 的公司。整個科技產業正同步投入巨額資本,從專用 AI 晶片到超大型資料中心。
皮查伊在 I/O 2026 傳達的核心觀點是:這一輪高強度投資,很可能只是下一代運算平台誕生前的必經階段。如果歷史重演,當效率提升到臨界點,AI 的成本將大幅下降,而應用也會像網際網路與雲端運算一樣迅速普及。