Google 過去的盲點。以前的 Google 是串行的單向道：科學家負責在象牙塔裡探索未知，工程師負責接手實作，最後才輪到產品經理去想怎麼賣。這種模式在搜尋引擎時代無敵，但在 AI 這種日新月異的戰場上，卻成了致命傷。他們現在做的最大改變，就是打碎了這層優越感，科研不再是為了發論文，而是直接為了產品的可用性。

（Native Multimodality）原生多模態是 AI 的感官統合，也可以算是 Google 真正的技術護城河。不同於市場上常見的「拼裝車」（語言模型外掛視覺模組），原生架構從訓練第一天起，就將文字、影像、音訊視為同等的 Token 進行端到端（End-to-End）訓練。這徹底消除了模態之間的「轉譯損耗」，讓模型不再只是「看圖說話」，而是具備了對物理世界的直覺理解力。這是一條「難而正確」的路，雖然初期對算力與架構優化的要求是指數級的，但唯有這種底層統一的架構，才能支撐未來 Agent 在複雜現實環境中的精準執行力，這是靠堆疊參數無法複製的競爭優勢。

這段描述是 LWM?