在Google最新的I/O 2025大會中，Google展示了如何在人工智慧（AI）、搜尋技術、Android系統、擴增實境（XR）以及人機互動的未來之間進行融合。雖然Android 16在大會前夕已經獨立發布，但這場展演的亮點依然集中在更智能的Gemini整合、對搜尋模式的全新思考，以及首次在現實世界中展示的Android XR眼鏡。

在行動設備上，Gemini Live等工具已經逐步展開，而Project Astra則讓我們得以一瞥即將問世的即時、多模態AI模樣。對於非洲的開發者和數字創業家來說，這些意義在於全新的平台、設計的新介面以及深度智能與人們的搜尋、語言和科技互動中之融合。

隨著AI主導搜尋的崛起及生成式AI模型的成本效益提升，這些趨勢如何影響非洲的技術創建者，以及他們如何開始規劃下一步，將是至關重要的。

Gemini 2.5：準備好迎接真實工作的AI

在I/O 2025上，Google宣布了對其Gemini AI模型的重大升級，為非洲的風險投資開始開發新的可能性。Gemini 2.5 Pro現在支持一個巨大的2百萬個字元的上下文窗口，這意味著它可以一口氣讀取整本書或法律文件。對於本地教育技術、法律科技以及金融科技平台來說，這都是重大突破。譬如，尼日利亞的一個SaaS工具可以迅速分析合同，而肯尼亞的教育App可以將教科書翻譯並總結成斯瓦希里語或阿姆哈拉語，免除了昂貴的人工工作。

開發者還可以使用Deep Think模式，這為Gemini增加了更先進的推理功能。這可以幫助構建更智能的健康、金融或公共服務工具。在網絡接入有限的地方，Gemini Nano可以直接在手機上運行，這意味著使用者可以獲得例如詐騙電話檢測或離線文本摘要等功能，而無需連接至雲端。

Google還將即時語音翻譯新增到Google Meet中，使用Gemini AI。這讓人們能夠使用一種語言進行演講，同時將其立即翻譯成其他語言，並保持演講者的語調和語音。對於一個有著多種語言的大陸來說，這可以讓企業會議、在線課程或遠程服務的參加變得更加容易，避免語言障礙。

AI 在搜尋中的應用

在Google I/O 2025上，另一個對非洲技術社群重要的更新是Google如何重新構想搜尋。AI概覽現已向所有人開放，提供快速、對話式的搜尋結果概要。這些簡介由Gemini驅動，旨在為使用者提供所需的資訊，而無需打開多個鏈接。

這種新的搜尋體驗改變了Google上的可見性運作方式。對於仰賴內容的非洲新創公司來說，能夠在這些AI簡介中被選中成為新的目標。分享預防瘧疾貼士的健康科技網站，例如，不能再僅僅依賴傳統的SEO策略。

文章需要條理清晰，圍繞常見的使用者問題書寫，並以清晰的元數據支持，以增加被AI選中的機會。簡單地目標在首頁排名的舊觀念正在淡化。內容策略需要考慮實用性、清晰度和符合AI運作的結構。

為開發者設計的Gemini：讓建設變得更經濟

在I/O 2025中，Google擴展了對其Gemini API的訪問，並引入了如Gemini Flash這樣的模型，讓非洲開發者得以更快、更低成本地構建AI解決方案，而無需龐大的基礎設施。

為了加速開發，Google在I/O 2025上擴展了AI Studio，使其成為更強大的無代碼平台，支持Gemini 2.5模型和Firebase Genkit，簡化後端集成。Jules編碼助手也正式亮相，它不僅了解代碼語法，還能把握開發者的意圖，從而改善軟體開發流程。對於沒有內部AI專才的初創公司來說，這些工具有望帶來便利。

Mariner 專案：為非洲移動使用者打造的福音

隨著超過84%的非洲智慧型手機使用者使用Android，Google的新的AI驅動Mariner專案可以改變數百萬人與網際網路的互動方式。這個AI代理可以瀏覽多個網站，總結內容，並處理任務，讓使用者可以專注於其他事情。在繁忙的城市或時間和連接有限的偏遠地區，這可能會帶來很大的影響。

然而，這些工具的推出也伴隨著挑戰。Google DeepMind執行長Demis Hassabis警告AI可能出現「幻覺」，也就是系統有可能自信地提供錯誤答案，這風險會影響使用者信任。發佈者也擔心AI代理會掠奪其內容，可能會帶走注意力和收益。

對於非洲的開發者和創作者來說，這一刻正值從適應到被邊緣化的關鍵時期，因為Google正逐漸將網絡推向AI優先的未來。

硬體和運算：非洲進入全球AI網格

所有這些工具背後的支撐是計算能力，而Google正在大力投資。它引入了Ironwood，其第七代張量處理單元（TPU），專門為推理工作負載設計。Ironwood提供其前身的10倍性能，並且每個處理模塊提供42.5exaFlops的計算能力，使得先進的模型如Gemini 2.5 Pro能高效運行。

對於非洲來說，這一點尤為重要。多虧了Equiano海底電纜連接歐洲至西部非洲等基礎設施的改善，這使得處於拉哥斯、阿克拉和開普敦等樞紐的數據傳輸速度和延遲顯著改善。這使得基於雲的AI開發在整個大陸上變得更加實踐和實惠。

奈洛比或拉哥斯的創業公司現在可以考慮訓練特別針對本地語言和環境的AI模型，而不需昂貴的前期基礎設施。隨著更多本地數據中心的上線，運行先進AI工作負載的成本和障礙將繼續降低。