谷歌AI为什么落后 又如何实现绝地反击

谷歌AI的逆袭之路与谢尔盖布林的洞察

随着ChatGPT的兴起，全球科技圈的主流声音曾一度认为谷歌在AI竞赛中落后。最近的动态彻底改变了这一观念。谷歌凭借其深厚的底层技术积累，正实现一场震撼业界的绝地反击。这场变革的背后，离不开谷歌创始人谢尔盖布林的回归与洞察。

谢尔盖布林，这位斯坦福大学的计算机科学博士，不仅在科技领域拥有卓越成就，更以其对AI的独到见解受到业界的广泛关注。在最近的斯坦福百年校庆活动中，面对数百名年轻的工科生，他首次坦诚谷歌在AI浪潮初期的战略误判。

早在八年前，谷歌就发布了Transformer论文，但当时并未给予足够的重视。由于担心聊天机器人可能输出错误信息或不当言论，谷歌在产品化路径上犹豫不决。这种犹豫给了OpenAI绝佳的机会，通过ChatGPT一举占据市场前沿。布林重返一线后，直接投身于Gemini模型的研发中，推动了谷歌的快速反击。

谷歌的这次反击并非偶然，而是基于其深厚的底层技术积累。在芯片层，第七代TPU Ironwood为Gemini 3系列模型的性能释放提供了硬件支撑，显示出在性能、能效比和互联带宽方面的显著优势。在模型层，Gemini 3系列展现了原生多模态能力和超长上下文窗口，将行业标准提升到了新的高度。这种全链条自主可控能力为谷歌提供了可观的模型迭代效果，使其能够迅速缩小差距并实现超越。

当被问及关于行业普遍迷信的Scaling Law时，谢尔盖布林给出了一个反直觉的判断：真正的决胜点可能在于算法效率而非单纯的算力和数据提升。他指出，算法层面的进步速度实际上跑赢了算力扩张速度。这也解释了谷歌在Gemini 3的研发中更注重算法效率的原因。谷歌在算力基础设施上的长期投入也是其能够在算力紧缺的当下保持快速迭代的重要原因。

面对年轻一代关于AI未来的提问，谢尔盖布林表示尚不清楚智能是否存在天花板，AI能否做到人类无法做到的事情。他认为AI不仅是代码生成工具，更是人类能力的倍增器。他鼓励年轻人学会利用AI来提升创造力而非过分担忧职业替代问题。

斯坦福科技创业项目的诞生源自工程学院第六任院长Jim Gibbons的独到眼光与胆识。我于1993年作为助理教授踏足此地，与Sergey一同见证了这个项目的萌芽阶段。那时，校园里还有一位本科生正在攻读他的大四学业，他就是未来的斯坦福大学校长John Levin。

John Levin在这里获得了数学和英语的本科学位后，赴麻省理工学院(MIT)攻读博士学位，并在20年后回到斯坦福执教。他的职业生涯如同攀登珠峰，从经济学系主任到商学院院长，直至2024年登上斯坦福大学第13任校长的宝座。今天，我非常荣幸地邀请John Levin以及Sergey Brin参与我们的对话。

Sergey Brin轻松地走上前台，微笑着接受我们的赞誉。“你们夸得我有些不好意思了。”他谦逊地开始，“其实，我能有今天的成就，很大程度上是运气使然。”他感慨道，“但无论如何，我都对能参与这个令人激动的对话感到由衷地高兴。”

John Levin接过话题，引领我们回到Sergey在斯坦福读研的那段时光。“让我们回到那个充满创造力的时代，谈谈你在工程学院的日子，以及这段经历如何为你打开创建Google的大门。”

Sergey回忆道：“那段日子，网络刚刚兴起，一切都充满未知。我和我的伙伴们沉浸在创新的热潮中。虽然有些想法现在看来再普通不过比如在线点披萨、网络广告但在当时都是不可思议的。”他笑着说，“我甚至想过把可乐广告放在网站首页。”

“那个时期充满了失败与尝试。”Sergey坦言，“我的第一个赚钱想法是帮助披萨店接受在线订单，但并未成功。但我意识到，互联网为我们提供了无限的可能。”

“当时Larry专注于网页链接结构的研究，而我在做数据挖掘。我们的结合，催生了一系列激动人心的成果。”Sergey回忆道。

John Levin打断了Sergey的回忆：“回望过去，Google如今已成为一家市值惊人的科技公司，每分钟处理着数以千万计的搜索请求。在你最初的创业旅程中，有哪些你认为至关重要的决策或发现？”

Sergey沉思片刻后回答：“我认为早期的使命宣言至关重要组织全世界的信息。这种愿景引领我们前行。我们始终坚守学术研究的初心，并将之融入公司的文化。”

“至于个人角色，”Sergey接着说，“我认为早期阶段最重要的是勇于尝试和失败。我们雇佣了许多博士人才，他们的学术背景让我们敢于挑战困难的事情。”他提到了Urs Hlzle作为早期团队成员的例子，“他的加入是我们迈向成功的重要一步。”

谈及谷歌的创新哲学与AI反击，John Levin赞叹道：“谷歌过去25年的创新力令人赞叹。大型公司往往难以保持这种高度创新。”他询问Sergey如何培养这种创新文化。

Sergey回应道：“我认为这与我们的学术背景有关。我们倾向于尝试困难的事情并从中学习。事实上，我们经历了许多失败。正是这种不断尝试的精神和愿意面对困难的态度塑造了谷歌的创新文化。”他补充道：“随着AI的发展，这些困难的事情变得越来越有价值。”

曾经，很多事情都可以简单地以“”为后缀来概括，那时的技术要求并不高，只是对网络的浅显理解。幸运的是，我们在搜索领域的工作需要更深入的技术技能。技术的复杂度正在不断攀升，对人才的需求也愈加高端。

我们现在的团队中，汇聚了比当年更杰出的人才。我的专业背景是偏数学的计算机科学，但在如今的团队里，许多人都是数学与计算机科学的佼佼者，甚至有许多来自顶级学府如斯坦福大学。还有很多物理学者在我们的团队中发挥着重要作用，因为他们能够处理高难度的数学运算。这使得我们在人工智能领域具备强大的竞争力，因为我们早已认识到深层次技术的重要性，并为此做好了准备。

关于人工智能领域的竞争格局，这是一个资金密集、竞争异常激烈的领域，资金投入达到了数千亿美元的级别。当我们看到OpenAI抓住机遇并取得显著进展时，我们意识到在某些方面我们曾错失良机。我们仍然从这段历史中汲取了许多宝贵的经验。我们在神经网络的研究与开发方面拥有大量的积累，这得益于Google Brain的杰出工作。我们的团队中有很多人对神经网络充满热情，并致力于将其应用到各种场景中。

实际上，我们对技术的信任与对人才的重视是我们取得今天成果的关键。我们聘请了业界顶尖的人才如杰夫迪恩（Jeff Dean），他领导团队开发了Transformer模型等重要技术。我们也从其他公司引进了许多顶尖人才，他们带来了宝贵的经验和技能。这些人才对神经网络的热情和追求促使我们不断突破技术壁垒，开发出更多创新的算法和神经网络。

对于人工智能的未来，我们充满期待和好奇。技术的创新速度令人惊叹，竞争也异常激烈。我们不知道智能是否存在上限，也不知道AI能否做到人类能做的一切，甚至超越人类的能力。这是一个充满未知和可能性的领域，我们期待着未来的和发展。

人工智能领域正在经历一场技术革命，我们在这个领域拥有坚实的基础和强大的研发能力。我们将继续投入巨大的资源和精力去未知的领域，追求更深层的技术和更高的智能。我们相信，未来的世界将因人工智能而变得更加美好。我们真的已经准备好面对人工智能的飞速进步了吗？人类经历了数十万甚至数百万年的进化历程，相较之下，人工智能的发展速度似乎达到了前所未有的高度。

面对这样的情境，主持人与Sergey Brin就人工智能的发展进行了深入的。主持人问及，是否已经准备好面对这种前所未有的技术变革。Sergey Brin表示，人们对于人工智能的进步已经受益匪浅，尽管有时会出现一些令人啼笑皆非的失误，但人工智能在许多方面已经展现出惊人的能力。尤其是对于那些非专业人士来说，人工智能已经开始在日常生活中发挥巨大的作用。他也坦言，预测人工智能未来的走向仍然是一个未知数。正如互联网和手机的出现一样，人工智能也将深刻改变我们的社会、职业和学习方式，但具体会如何改变，仍难以预测。

关于未来的预测，Sergey Brin表示即便是在当前迅速变化的环境中，也很难确定未来的发展方向。我们现在拥有的AI技术已经与五年前截然不同，未来的五年也将有新的变革。对于正在选择专业方向的本科生来说，他建议跟随自己的热情并深入学习计算机科学。他认为，编程具有很高的市场价值，而且掌握编程技能可以更好地驾驭AI技术。同时他也指出，虽然AI在某些领域表现出色，但在某些需要人类独特特质的领域，如创造性、同理心等方面，AI仍有一定的局限性。

关于斯坦福大学工程学院的百年纪念，Sergey Brin提出了一个引人深思的问题：如果他是詹妮弗并需要开启学校的下一个世纪，他会考虑什么？他认为这是一个需要谨慎规划的重要责任。随着信息的快速传播和远程工作的兴起，大学的意义也在发生变化。人们不再仅仅依赖传统的教育模式来学习知识，而是可以通过在线课程、AI对话等方式获取知识和信息。“拥有一所大学”的真正意义在于什么？人们如何重新定义大学的教育模式以适应未来的变化？这是一个值得深入的问题。同时他也提到，尽管我们招聘了很多学术明星，但也有许多没有传统学位的人才在创新领域崭露头角。未来的教育模式可能需要更加注重培养个人的创新能力和独立思考能力。

未知领域，迈向未来的一百年

今天，我们有幸与两位领域的领军人物进行对话。在谈论大学的使命以及未来发展方向时，Sergey Brin提出了一个深邃的问题：我们是否正在为未来一百年准备着什么？这引发了主持人和John Levin的深思。未来的蓝图似乎充满了无限可能，而大学作为知识和创新的摇篮，其角色愈发重要。随着技术的飞速发展，知识的创造和传播方式也在不断变化，但大学的根本使命始终未变。

随着对话的深入，一个关于学术界和产业界合作的问题引起了现场观众的浓厚兴趣。来自堪萨斯城的Rasha Barve提问，在谷歌因PageRank的学术成果崭露头角后，随着行业的飞速发展，学术界与产业界的合作是否仍然至关重要？特别是随着新技术的不断涌现和商业化速度加快，学术界的研究成果如何更好地融入产业界？对此，Sergey Brin分享了自己的看法。他认为学术界和产业界的合作至关重要，但也需要适应新的时代节奏。一些前沿的技术可能需要长时间的酝酿和打磨，才能从实验室走向市场。而对于一些新兴技术，产业界与学术界的密切合作将有助于推动其快速发展和应用。他还指出量子计算的例子来说明这种合作模式的重要性以及不确定性。一些革命性的新技术需要长时间的发展和完善才能应用于实践。在这个过程中，学术界和产业界的合作将为新技术的发展提供强大的推动力。对于有志于创业的年轻学子来说，他们应该具备耐心和专注的精神，不断打磨自己的创意和想法。Sergey Brin以一个关于穿戴设备的早期经历为例分享了创业中的教训：过早地商业化可能会牺牲产品的质量和用户体验。他建议创业者们要有耐心打磨产品，确保其具备足够的竞争力和吸引力后再推向市场。同时他也强调创业者们需要具备批判性思维和创新精神面对新的挑战和问题。总之在迈向未来的道路上我们需要保持开放的心态不断和创新以应对未来带来的挑战和机遇让我们一起为未来一百年做准备迎接更美好的明天！接下来是问答环节其中一个问题是关于有抱负的年轻创业者应该具备怎样的心态以及如何避免重复早期错误Sergey Brin分享了他的看法和建议他认为创业者需要有耐心和专注的心态不断打磨自己的创意和想法避免操之过急同时也要学会从失败中吸取教训调整策略继续前进他鼓励年轻人要有勇气和决心去追寻自己的梦想同时也要保持谦逊和开放的心态面对挑战和失败总的来说未来充满了无限可能我们需要保持开放的心态不断和创新以适应这个瞬息万变的时代在未来的旅程中我们会遇到各种挑战和机遇但只要我们坚定信念勇往直前就一定能够创造出更加美好的未来让我们携手并进共同迈向更加辉煌的未来！我曾尝试避免谈及这个议题，但我意识到无法回避一个事实：数据的无尽扩展和计算能力的不断升级正在引领我们走向人工智能的尖端。当站在这里，被问到我们如何面对可能的未来，特别是在数据和算力受限的情况下，我想在此表达我对人工智能未来发展的看法。对于听众Esha Bargetag关于数据资源枯竭和计算力的极限的问题，我深感共鸣。诚然，随着大型语言模型的崛起，数据和计算资源成为了关注的焦点。但当数据资源趋于枯竭时，人工智能的发展将何去何从？是否会有新的架构出现替代Transformer？是否会有超越监督学习的新学习方法，如强化学习（RL）？未来的发展方向又将如何？关于这些问题，我思考已久。在我们思考的地图中，算法的进步显然已经成为一个关键的变量。数据的获取固然重要，但在某些程度上，算法的进化速度已经超越了计算能力和数据的扩展速度。正如我在研究生时期所接触到的N-body问题一样，算法的发展已经取得了巨大的进步。当数据和计算资源受限时，算法的创新将成为关键。对于听众Andy Zivortsy关于新兴技术长期影响的问题，我深感认同。的确，许多新兴技术正在改变我们的生活和社会，但哪些技术将被低估或被忽视呢？我认为量子计算和材料科学是其中的佼佼者。它们拥有巨大的潜力，尽管我们尚未完全揭开其面纱。而对于听众Zena关于保持敏锐的问题，我想分享的是我的阅读习惯并不是仅仅通过阅读书籍来获得新知。我喜欢在各种环境中学习新知识，通过与他人讨论和分享来获得更深的见解和洞见。比如在我的日常出行中，我经常与车内的Gemini交流AI的新发展和新应用。那么当我们真正面临资源和计算的限制时，未来的路将如何走？我坚信我们将走向更加智能的时代。我们会看到新的算法、新的技术架构、新的学习方法的诞生和崛起。就像之前所提到的生物科学领域的革命一样，每一个领域都有巨大的潜力和机遇等待我们去挖掘和。正如生物学融入AI研究一样，其他领域如化学工程、材料科学等也将与AI交融出无限可能。我们面临的不仅仅是数据和计算的挑战，更是如何将技术与现实生活结合起来的挑战。在未来的日子里，让我们一起这个充满机遇和挑战的未来世界吧！让我们共同期待一个充满惊喜的未来！