Google One AI 权限共享的政策变化
最近不少用户发现,Google One 家庭组的 AI 高级功能(Gemini Advanced)没法共享了。这事儿从 2025 年下半年开始变得明显,很多人在 Reddit 和 Google 支持论坛抱怨。
我看了下官方文档和社区讨论,把政策变化和应对方法整理出来。
2025 年 6 月:共享功能被砍
Google One 原本允许家庭组(最多 5 人)共享存储、Google Meet 等权益。早期的 AI Premium 计划也支持有限共享,但从 2025 年 6 月 30 日起,这个功能被限制了。
为什么砍掉?
Google 的理由是防止滥用,推动个人订阅。具体规定是:AI 高级功能(Gemini Pro/Advanced)只能订阅主账号用,家庭成员只能共享存储这些基础权益,没法访问高级 AI 模型。
这在 2025 年中后期成了标准政策。很多用户反馈,添加家庭成员后 AI 权限根本不生效。
2026 年:政策松动了一点
进入 2026 年,Google 推出了新版 AI Pro 计划(Google AI Pro 2TB),价格降了不少——从 99.99 美元/年降到 49.99 美元/年(首年优惠)。
更重要的是,共享政策有所松动。现在 AI Pro 计划允许家庭组成员共享 Gemini 3 Pro、Veo 3.1 等高级 AI 功能,以及 2TB 存储。这可能是 Google 响应用户反馈和竞争压力(ChatGPT Plus)的结果。
但有两个限制:
– 共享对象必须年满 18 岁
– 某些实验性功能(如 NotebookLM 高阶访问)可能仍然只有主账号能用
建议定期看看官方页面(one.google.com/about/plans),别错过促销。
应对方法
如果你的家庭组 AI 权限失效了,下面是几个解决方案。按优先级排序,优先用官方方法,非官方的有风险。
官方升级
切换到新 AI Pro 计划:直接订阅 Google AI Pro(每月 19.99 美元起,包括 Gemini 3 Pro 和 2TB 存储)。激活后邀请家庭成员,他们就能用 AI 功能了。
社区反馈这个方法在 2026 年有效,5 个人分摊成本的话,每人大概 4 美元/月。操作步骤:登录 one.google.com,升级计划,管理家庭组。
设备促销:买 Pixel 10 这类新设备,可以免费用 1 年 Gemini Pro。但如果你已经在家庭组里,需要先退出再激活(记得更新 OS,确保 bootloader 锁定)。适合打算换手机的人。
学生或地区优惠
学生专属:如果你是大学生,用 .edu 邮箱验证,可以免费用 1 年 Gemini Advanced。通过 VPN 连美国服务器,访问 one.google.com/join/ai-student 申请。官方说是给 18 岁以上美国居民的,但国际用户也可以试试。
首年半价:2026 年新订阅用户有 50% 折扣,值得关注。
非官方方法(有风险)
独立订阅:如果共享失败,让每个成员单独订阅(每月 20 美元)。Reddit 上有人建议删掉旧家庭组,创建新组后重试。这样不依赖别人,但成本高。
账号合买:在 Reddit 或知乎搜”Gemini Pro 合买”或”账号拼车”。有人通过二手平台(如闲鱼)租账号,但这违反 Google 服务条款,有数据泄露风险。我不推荐,除非你完全信任对方。
用免费替代品:换成 Claude、ChatGPT Free 或本地模型(Llama)。社区评测显示 Gemini 3 Pro 在编码上已经接近 Claude,但免费版 Gemini 对日常使用够用了。
以上。






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最新评论
这篇文章写得太实用了!按照步骤一步步来,真的能从小白搭建起一个仿小红书的小程序。Cursor的AI补全功能确实大大提高了开发效率,感谢分享!
对比得很清晰。个人觉得如果只是日常聊天和简单任务,Claude 4.5的性价比更高;但如果是复杂的编程任务,GPT-5.2还是更稳定一些。希望能看到更多关于具体使用场景的对比。
开源项目的安全确实容易被忽视。这个案例提醒我们,即使是小功能也要做好权限校验。建议作者可以补充一下修复后的代码实现,让读者更清楚如何防范此类问题。
这个案例太典型了。配置错误导致的故障往往最难排查,因为看起来一切都正常。我们在生产环境也遇到过类似问题,后来引入了配置审查机制才好转。建议大家都重视配置管理!
很棒的漏洞分析!这种小号入侵的问题确实很容易被忽略。建议项目方可以增加一些风控规则,比如检测同一IP的多次注册行为。感谢分享这个案例!
FreeBSD的jail机制确实很强大,能把服务隔离得很干净。不过配置起来确实有点复杂,这篇文章把步骤写得很详细,准备按照教程试试!
实测下来确实如文章所说,规划能力有提升但偶尔会抽风。天气卡片那个案例很有意思,说明模型在理解上下文时还是会踩坑。希望后续版本能更稳定一些。
论文筛选真的是科研人员的痛点,每天arxiv上那么多新论文,手动看根本看不过来。这个工具如果能准确筛选出相关论文,能节省不少时间。感谢开源!