Google 在 AI 编排层（Harness）的沉默：战略取舍还是执行力危机？

事件概述

当前 AI 竞争焦点已从单一模型能力转向围绕模型的编排控制层（Harness）。该层级负责让 AI 稳定执行多步骤、跨应用的复杂任务。在此领域，Google 尚未推出具有说服力的产品，而竞争对手如 Anthropic 的 Claude Code 和 OpenAI 的 Codex 已迅速占据市场高地。

核心事实与数据

• 开发者工具差距：
  • 市场份额：Claude Code 在专业开发者中占据约 41% 的市场份额，年化收入约 25 亿美元；OpenClaw 两个月内从开源项目发展为全球热议的 Agent 平台。
  • 性能对比：Composio 测试显示，完成同一任务，Claude Code 耗时 1 小时 17 分钟自主完成，而 Gemini CLI 耗时 2 小时 2 分钟且需人工干预，甚至陷入循环。
  • 内部反馈：Google Gemini API 团队 Principal Engineer Jaana Dogan 公开表示，团队花费一年时间构建的分布式 Agent 编排系统，被 Claude Code 在一小时内生成了玩具版本代码，揭示了内部方案分歧与执行力问题。
• 消费端表现：
  • 用户规模：Gemini 月活跃用户达 7.5 亿，美国市场份额增长至约 25%，网页月访问量超 20 亿次。
  • 排名情况：在 App Store 排名中稳居第三，仅次于 ChatGPT 和 Claude。
  • 更新方向：Google 近期的更新重点在于搜索整合、Workspace 生产力及手机助手，优化的是十亿级用户的轻量体验，而非争夺独立的平台级入口。
• 基础设施布局：
  • 算力绑定：Google 通过 TPU 合同深度绑定头部玩家。Anthropic 锁定约 3.5GW 下一代 TPU 算力（延续至 2031 年），OpenAI 和 Meta 也大量使用或计划转向 TPU。
  • 投资储备：Google 持有 Anthropic 约 14% 的股份，并在 AI 药物发现、机器人基础模型等领域拥有技术纵深。

战略逻辑分析

• 路径差异：
  • 竞品策略：OpenAI 和 Anthropic 将 AI 视为独立产品类别，通过建立独立的消费者入口（如 ChatGPT）和开发者壁垒（如 Claude Code）直接争夺用户注意力。
  • Google 策略：不将 AI 视为独立产品，而是作为加速搜索、YouTube、Cloud 等现有业务的通用技术。赌注在于模型商品化后，基础设施（TPU） 和 分发渠道（搜索/Android） 的持久价值。
• 潜在风险：
  • 如果 Agent Harness 演变为类似操作系统的界面（如 Claude Managed Agents 所示），Google 即便拥有顶级模型和算力，也可能因缺乏产品层入口而错过最重要的窗口期。
  • Google 曾在即时通讯、社交网络等领域拥有技术基础但未能成为赢家，这一历史教训在当前背景下尤为引人关注。

关键结论

Google 目前的沉默并非完全代表放弃，而是基于“先模型、再产品”及“重基建”的战略选择。然而，随着 Anthropic 发布 Claude Mythos Preview 并推出托管 Agent 基础设施，以及 Meta 转向闭源模型，行业正在快速形成以 Harness 为核心的新生态。Google 需在即将到来的 Google Cloud Next 和 Google I/O 大会上证明其能否在 Harness 层面补齐短板，否则将面临“赢了底层，输了入口”的风险。