原标题：“香蕉”模型爆火出圈，《Google Gemini》美区免费榜霸榜，AI发展进入新阶段？

作者：Leslie Luo

来源：点点出海

题图来源 | pexels

9 月 13 日，谷歌旗下 AI 大模型同名应用 Google Gemini 达成了自去年 11 月上线以来的历史性突破，即超越赛道内长期被视为无可撼动的领导者，OpenAI 旗下大模型同名应用 ChatGPT，成功登顶美国地区 App Store 免费榜总榜，并于同日在法国、印度、澳大利亚等 77 个国家和地区免费榜位居第一。

Google Gemini 9 月 13 日全球免费榜排名，点点数据

而帮助 Google Gemini 得以在短时间内实现超越并登顶多国，吸引大量用户转入自家平台的最直接因素还在于谷歌在 8 月底推出的代号为 Nano Banana 的图像生成与编辑模型 Gemini 2.5 Flash Image。

这一功能一经上线便迅速引发全球用户的热情，根据谷歌实验室副总裁 Josh Woodward 9 月 4 日透露的数据，Nano Banana 功能上线一周的时间内，已累计完成超 2 亿次图像编辑，带动超 1000 万新用户尝试 Gemini 应用。内部系统一度“TPU 严重过载，SRE 警报不停”。

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移动端的数据方面，由于 Nano Banana 在两大平台的更新版本上线时间不一（Google Play 更新于 8 月 20 日；App Store 更新于 9 月 3 日）。故而数据爆发自 9 月 8 日 Google Gemini 围绕这一重要功能上线了主题为「Edit images with Nano Banana」的推广活动才初见端倪。

Google Gemini 版本更新对比，点点数据

截止到 9 月 13 日免费榜登顶，Google Gemini 的单日下载量突破 302 万，而这一数据在 8 月 26 日 Nano Banana 正式推出之日仅有 49 万。与此同时，这一功能的火热程度还直观体现在了其关键词热度上。根据点点数据统计的“Nano Banana”这一关键词的 ASO 数据，其流行度、搜索结果数都于九月初暴增。仅 9 月 3 日功能上线一周，以该关键词命名的 App 数量便有 172 个。

Google Gemini 近 30 天关键词搜索结果趋势，点点数据

Nano Banana 破圈走红的原因

Nano Banana 的走红源自此前其以完全匿名身份在 LMArena 的对战模式中力压 GPT-4o、Flux-Kontext 等一众顶尖模型，成为图像编辑方向盲测投票第一。其出色的图像生成和编辑能力，让无数用户惊叹不已，甚至大量用户只为能被分配到该模型，而不断地参与平台模型盲测。

同一时间，关于“Nano Banana”究竟是何方神圣的猜测在社区、乃至社媒平台上引发热议。直至谷歌工程师们集体在社交平台刷起香蕉表情，官方账号也于 8 月 26 日正式将其认领为最新推出的图像生成与编辑模型 Gemini 2.5 Flash Image，它作为一项重大更新被集成到了谷歌的 AI 应用 Google Gemini 之中，由 Google DeepMind 提供技术支持。

越来越多用户涌入并体验这一新功能，并将生成的各式各样作品展示在社交媒体上，其中由真人或动漫图片生成 3D 手办的玩法一度在全球范围内流行。极佳的口碑与海量标志性作品的推动下，也造成了其内部系统一度“TPU 严重过载，SRE 警报不停”的空前“盛况”。

而除了发布策略上的铺垫所挣得的良好口碑与话题热度外，Nano Banana 当下的爆火仍与其精准的技术突破和明确的实用价值分不开。

根据官方介绍的三个核心技术亮点，首先 Nano Banana“颠覆性的一致性”便重构了 AI 生成图片和图像的流程和方式。与此前专注于“从无到有”生成图像的工具不同，Nano Banana 能够在连续生成或编辑中保持人物身份的稳定，继而对现有内容进行智能理解和迭代修改。

从发展的角度看，这代表着从“创新发明”到“运用实践”的阶段性跨越，意义深远。这标志着 AI 正从一种新奇的技术，转向深度嵌入创作者工作流程的“协作者”，实用性大大增强。

其次，则在于其“自然语言驱动的交互性”简化了整个图片生成和修改的过程。基于此，Nano Banana 能精准理解物理规律与空间逻辑，生成符合真实物理规律的图像。且同时，用户仅通过对话式指令即可实现高精度图像修改，无需再依靠复杂的专业修图工具。

最后则是生成速度带来的效率提升。Nano Banana 图像生成与编辑响应时间通常在 1-2 秒内，提供了接近实时的交互体验。在普通安卓手机上，生成一张 8K 分辨率的商品图仅需 3-5 秒，调用成本比 Stable Diffusion XL 降低 80%。

而足以支撑起以上三项技术突破，推动 AI 图像生成与编辑赛道进入新的发展阶段的基础还在于谷歌对整个 AI 产业链软硬件一体覆盖式的投入和布局。从硬件上自研的 Pixel 手机、专为 AI 计算而生 Ironwood TPU 芯片，到软件层面的模型（Gemini）、系统（Android）、以及覆盖文本、图像、音频等多模态领域的产品，结合其应用生态系统形成的规模效应，成为了孵化 Nano Banana 这般足够简单，足够便宜，足够强大产品的基本盘。

Gemini 崛起之下全球 AI 行业发展现状

Google Gemini 的崛起，验证了全栈优势带来规模效应在未来 AI 竞争中的决定性优势。基于这一预期，国内外 AI 领域的诸多公司和产品开发者已然在“通用”和“垂直”的取舍中根据自己的实际情况作出了选择。

海外的众多互联网科技企业中，OpenAI 首当其冲，作为对于整个 AI 行业具有里程碑式意义的品牌和企业，其所贯彻的始终是通用化的路线。旗下产品 ChatGPT 除了具备模式集成上的优势外，其作为行业先驱者所天然拥有的口碑优势与用户基础一定程度上弥补了其在硬件方面依靠外部助力的劣势。

图片来源：OpenAI 官网截图

此外，Meta、xAI，乃至于微软、苹果凭借自身所拥有的巨大资金资源、顶尖研究团队以及庞大用户基础，或正在，或仍然计划冲击通用方向，所图也是为了能够在未来预期由 AI 所主导的市场环境中争取或保有一定的市场地位和话语权。

市场话语权受赢家把控的预期之下，直面科技巨头雄厚资金、技术实力和市场资源的巨大竞争压力，海外选择 AI 垂直方向的企业及产品的现状，则是面对资金、商业模式局限性下大概率被吞并或黯然退场。强如巅峰估值超 50 亿美元的 Character.ai 成立不足两年，也终落得融资困难，不得不卖身谷歌的结局。明星 AI 搜索公司 Perplexity 同样传出寻求被收购的消息。

国内来看，与海外这般谷歌与 OpenAI“两强争锋”的局面所不同的是，整体市场呈现多元竞争，巨头并存的局面。由于 AI 市场的活力源于国家层面的战略支持，整体 AI 产业面临着算力成本、芯片自主性以及如何将技术优势转化为可持续商业模式的共同挑战。技术发展正从追求模型规模转向推动产业实效。

在当前发展趋势下，以深度求索的 DeepSeek、阿里的 Qwen 系列为代表的主流 AI 模型，正通过开源策略构建共赢生态系统，使各方均能从中获益。这种基于透明与协作的模式，有力推动了整个 AI 产业的技术发展与落地进程。对国内科技巨头而言，积极参与并助力国家在全球 AI 产业竞争中占据领先地位，才是伴随产业不断扩张与延伸、实现更大商业价值的关键路径。

在技术开源所构建的生态系统下，国内众多垂直领域企业得以“站在巨人的肩膀上”，依托自身在特定行业的积累对开源模型进行针对性优化，切实享受到技术普惠所带来的红利。以我们此前讨论的合合信息为例，该公司从提升大模型训练效率入手，推出“大模型加速器”，有效降低模型“幻觉”风险，进而推动其相关产品功能实现优化，在数据表现上步入新一轮增长周期。

图片来源：应用商城活动详情页

结尾与总结

大模型市场正呈现出显著的分化趋势。无论企业在“通用”与“垂直”之间作何选择，首要前提都是对自身所处的市场环境形成清晰、深入的认知。

Google Gemini 的崛起证明了全栈能力在未来 AI 竞争中的价值。但对于国内巨头而言，统一的 AI 发展战略目标下虽不必盲目追求全栈能力以争夺全局主导权，但“全栈能力”所支撑的产品快速孵化与灵活落地能力，仍是应对产业动态、在优势领域中保持应变能力的重要基础。

对垂直领域的产品，尤其是出海产品来说，将产品做到行业顶尖只是第一步。在高速发展的市场环境中，构建独特且可持续的商业模式，才是企业生存与发展的根本保障。

Nano Banana 的迅速走红，不仅体现了 AI 技术从辅助性“工具”向具备自主思考与协同能力的“伙伴”演进的重要趋势，也预示了“AI Agent”作为行业新焦点，即将深入千行百业、推动运营智能化的未来方向。与此同时，这一现象也反映出当前 AI 行业仍充满活力，技术创新，始终是跨越周期的最佳通行证。

参考资料：

1、深度体验谷歌Nano Banana后，我们发现了它的AB面

2、AI格局生变，谁将主宰AI未来？

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