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      谷歌错失的三年和全球第八富豪最大的遗憾

      发布时间:2026-04-11 来源:对症之药网作者:solomon466

      新智元报道

      编辑:定慧

      【新智元导读】一个身价1400亿的「退休老哥」,在斯坦福当众自爆:退休是巨大错误!他一转身,手握Transformer「屠龙刀」的谷歌,为何在AI黎明前夜被OpenAI打得措手不及?

      2025年的初冬,斯坦福大学的礼堂里座无虚席。

      台下的听众大多是那种典型的硅谷年轻面孔:穿着连帽衫,背着双肩包,眼中闪烁着对改变世界(或者至少是获得巨额融资)的渴望。

      台上最右边的男人,即使在这场斯坦福大学工程学院百年庆典上,神情依然像个顽童。

      他是谢尔盖·布林(Sergey Brin),谷歌的联合创始人,身价超过1400亿美元,是这个星球上最有权势的人之一(尤其是对一些热爱科技的年轻人来说)。

      谷歌于20世纪90年代中期在斯坦福大学校园创立,谢尔盖·布林与拉里·佩奇正是在此相遇。考虑到谷歌的起源故事以及身处硅谷核心的斯坦福大学演讲现场,谢尔盖在这场演讲的回答或许会让一些人感到意外。

      但他那天说出的一句话,却让在场的所有人感到意外。

      「退休是个巨大的错误。」布林说道,语气中带着一种罕见的坦诚:

      「我原本以为我会去海边,或者研究一点物理,但实际上,那种感觉糟透了。」

      这不仅仅是一个关于无聊的故事。

      布林的这番话,揭开了硅谷过去十年最惊心动魄的一场商业战争的序幕。

      他所指的「错误」,并非个人生活的空虚,而是他在2019年选择隐退时,正好错过了计算机科学史上最重要的一次「革命」。

      就在他退休去享受人生的那几年里,谷歌,这家曾经定义了互联网、汇聚了全球最聪明大脑的科技帝国,竟然在自己最擅长的领域——人工智能(AI)上,被一家名为OpenAI的小创业公司打得措手不及。

      「我们因为担心,错过了机会。」布林坦承。

      这是一个真实的硅谷故事。

      也是一场关于傲慢、偏见、技术信仰与帝国反击的史诗。

      被遗忘的神谕

      Transformer的诞生与封存

      故事的起点,在2017年。

      那时的谷歌如日中天,市值突破万亿,AlphaGo刚刚在围棋上虐完了人类顶尖棋手。

      在谷歌山景城总部的一个不起眼的角落里,八位研究员正在捣鼓一篇论文。

      这篇论文的标题起得很随意,叫做《Attention Is All You Need》。

      论文的作者之一Jakob Uszkoreit觉得这个名字听起来很像披头士的歌名,既嬉皮又极客。

      当时没人知道,这篇论文将成为开启下一个时代的钥匙。

      这八个人——后来被称为「AI八子」。

      他们提出了一种名为Transformer的全新神经网络架构。

      在此之前,AI处理语言(比如翻译一句话)需要按顺序一个字一个字地读,这叫循环神经网络(RNN)。

      这很慢,而且读了后面忘前面。

      Transformer的天才之处在于,它引入了「自注意力机制」(Self-Attention)。

      简单说,它能像人类一眼扫过整页书一样,同时看到所有单词,并瞬间理解它们之间的关联。

      这是一项核弹级的技术突破。它解决了并行计算的问题,意味着只要你给他足够多的显卡(GPU/TPU)和足够多的数据,这个模型就能无限变强。

      Transformer,可以说是一把新时代的屠龙宝刀。

      号令天下,谁敢不从。

      「创新者窘境」:为什么有了屠龙刀却不屠龙?

      按理说,谷歌发明了Transformer,应该顺势推出自己的「ChatGPT」聊天机器人才对。

      但现实是,这篇论文发表后,谷歌内部虽然也在用它改进搜索和翻译,却始终没有推出一个面向公众的「生成式AI」产品。

      为什么?

      答案藏在哈佛商学院教授克里斯坦森的那本经典著作《创新者的窘境》里,也藏在谷歌那张价值1400亿美元的利润表里。

      商业模式的诅咒

      谷歌的商业模式太完美了,完美到它不敢自我革命。

      搜索广告模式

      用户输入关键词->谷歌展示十条蓝色链接->用户点击链接->谷歌收广告费。

      AI聊天模式

      用户提问->AI直接给出完美答案->用户不需要点击链接。

      如果AI太好用,用户就不点广告了。

      这对谷歌来说,无异于挥刀自宫。

      每一位高管在看到AI聊天机器人的Demo时,脑子里闪过的第一个念头不是「这太酷了」,而是「这会把我们的股价搞崩」。

      谷歌是全球信息的守门人。它对「正确性」有极高的洁癖。

      大语言模型有一个致命弱点:幻觉(Hallucination)。

      它会一本正经地胡说八道。对于OpenAI这样的创业公司,这叫「有趣的瑕疵」;

      但对于谷歌,这叫「传播虚假信息」。

      2021年,谷歌其实已经开发出了极其强大的聊天机器人LaMDA(Language Model for Dialogue Applications)。

      BTW:吐槽一句,这名字就看着很大公司病,「用于对话应用的大模型」,不像ChatGPT,就像随便将Chat和GPT连起来。创新还是要随意一点啊。

      但管理层始终不敢发布。

      一个著名的插曲发生了:谷歌工程师Blake Lemoine在测试LaMDA时,被AI的回答震惊了。

      他认为LaMDA已经产生了「自我意识」(Sentient),是一个有灵魂的「人」。

      他甚至为此聘请了律师来保护AI的权利。

      这件事把谷歌高层吓坏了。

      为了避免伦理争议和公关灾难,他们迅速解雇了Lemoine,并把LaMDA锁得更紧了。

      他们担心,一旦发布,AI可能会说出种族歧视的话,或者教唆用户自杀。

      这种「防御性思维」让谷歌在战略上彻底瘫痪。

      人才的大逃亡

      对于那八位发明Transformer的天才来说,看着自己手中的技术被公司束之高阁,是一种折磨。

      「我们想做产品,想改变世界,而不是只发论文。」

      于是,大逃亡开始了。

      Noam Shazeer

      Transformer的核心作者之一,他曾向谷歌高层极力推荐发布聊天机器人Meena,被拒后愤而离职,创办了Character.AI。

      Aidan Gomez

      离职创办了Cohere。

      Ashish Vaswani

      离职创办了Adept。

      到了2022年,Transformer论文的八位作者,全部离开了谷歌。

      谷歌变成了AI界的「黄埔军校」——培养了所有人,却没留住一个将军。

      而这些出走的人,带着谷歌的技术基因,在硅谷的各个车库里,把枪口对准了老东家。

      OpenAI如何利用「Scaling Laws」逆天改命

      当谷歌在犹豫不决时,几英里外的OpenAI正如饥似渴地研究着谷歌的Transformer论文。

      OpenAI的首席科学家Ilya Sutskever(他也是从谷歌跳槽出来的)是一个坚定的技术信仰者。

      他相信一个简单而暴力的真理:Scaling Laws。

      Ilya认为,不要搞那些花里胡哨的人工规则。

      只要神经网络的层数够深、参数够多、喂给它的数据够大、算力够强,智能就会「涌现」(Emerge)。

      这被称为「苦涩的教训」(The Bitter Lesson):在算力面前,人类的精巧设计往往不值一提。

      简单点,你可以理解为力大出奇迹。

      于是,OpenAI做了一个当时看起来很疯狂的决定:把所有资源All-in在Transformer架构上,并且不断把模型做大。

      GPT-1:验证概念。

      GPT-2:参数扩大10倍。

      GPT-3:参数扩大100倍(达到1750亿)。

      产品的胜利:ChatGPT的降维打击

      技术上的领先并不足以致胜,OpenAI赢在产品哲学。

      谷歌的思路是:AI必须是一个完美助手,要集成在Search里,不能出错。

      OpenAI的思路是:管它完不完美,先发出去让大家玩起来。

      2022年11月,OpenAI发布了ChatGPT。

      这其实是一个「半成品」,界面简陋,经常胡说八道。

      但它做对了一件事:对话框(Chat Interface)。

      它把高深莫测的AI,变成了一个连老奶奶都能用的聊天工具。

      一夜之间,用户突破百万,随后破亿。

      硅谷沸腾了。人们发现,这个AI虽然会算错数学题,但它能写诗、能写代码、能讲笑话、能安慰失恋的你。

      这就够了。

      另一个故事:微软的「借刀杀人」

      如果说OpenAI是冲锋的骑士,微软CEO萨提亚·纳德拉(Satya Nadella)就是背后的谋略家。

      纳德拉敏锐地看到了OpenAI的潜力,在所有人都觉得OpenAI是烧钱无底洞时,微软注资130亿美元,并迅速将GPT-4整合进必应(Bing)搜索。

      纳德拉在接受采访时,说出了一句杀人诛心的话:「我们要让人们知道,是我们让他们(谷歌)跳舞。」

      他成功了。

      谷歌这头大象,终于被刺痛了。

      红色代码与布林的回归

      「我回来了,为了写代码」

      ChatGPT发布一个月后,谷歌总部山景城Mountain View拉响了警报。

      CEO桑达尔·皮查伊发布了著名的「红色代码」(Code Red)。

      这在谷歌历史上意味着最高级别的生存危机。

      所有不相关的项目暂停,所有资源向AI倾斜。

      但皮查伊发现,自己虽然是CEO,却很难调动这艘庞大的航母。内部官僚主义严重,团队之间壁垒森严。

      他需要援军。

      于是,他拨通了那个许久未拨的电话——打给已经退休的拉里·佩奇和谢尔盖·布林。

      布林:从退休老头变回硬核极客

      布林回到了谷歌。他没有选择坐在宽敞的董事会办公室里指点江山,而是做了一件让所有工程师掉下巴的事:他要写代码。

      据内部员工透露,布林回来的第一件事,是申请访问Gemini(当时叫LaMDA/Bard)的代码库。

      因为太久没操作,他的权限甚至过期了,不得不像个实习生一样提交工单恢复权限。

      随后的日子里,谷歌的工程师们惊讶地发现,代码提交记录(Change Lists,CLs)里频繁出现「Sergey Brin」的名字。

      有一个段子在谷歌内部疯传:布林提交了一段修改代码,然后几十个资深工程师排着队在下面回复「LGTM」(Looks Good To Me,谷歌内部代码审核通过的术语)。

      大家既是出于对创始人的敬畏,也是被这种身先士卒的精神所震慑。

      布林不仅仅是作秀。

      他深入到了最核心的训练环节,盯着损失函数(Loss Curve)的曲线,研究模型为什么不收敛。

      他甚至要求工程师们恢复创业时期的作息,推行高强度的「60小时工作制」,并亲自组织周末的黑客松。

      他在斯坦福的演讲中回忆那段时光:

      「当你亲手去调参,去看到模型变聪明的过程,那种多巴胺的释放是无可比拟的。我才意识到,我不应该退休。」

      跌跌撞撞的反击

      Gemini的出生与「觉醒」

      在布林的亲自督战下,谷歌终于拿出了反击武器:Gemini。

      与OpenAI的GPT-4不同,Gemini从一开始就被设计为原生多模态(Native Multimodal)。

      GPT-4

      本质上是个文本模型,看图能力是后来「外挂」上去的。

      Gemini

      从训练第一天起,就同时吃文本、图片、视频和音频。这让它在理解复杂视频和跨模态推理上有着天然优势。

      图像生成的滑铁卢:「我们搞砸了」

      然而,急于求成的谷歌,很快摔了一跤。

      2024年初,Gemini推出了图像生成功能。用户很快发现,这个AI「疯了」。

      当用户要求生成「美国开国元勋」时,它生成了黑人、印第安人和亚裔,就是没有白人。

      当用户要求生成「二战德军士兵」时,它居然生成了黑人纳粹士兵。

      舆论哗然。

      马斯克在推特上嘲笑谷歌开发了「Woke AI」(觉醒病毒AI)。

      谷歌的股价应声暴跌。

      这一次,布林没有躲避。他在一次公开的极客聚会上,面对镜头坦诚地说道:「我们确实搞砸了。」

      他解释说,这是因为为了防止模型产生种族歧视,内部的对齐(Alignment)团队在提示词里加了太多的强制多样性规则,导致矫枉过正。

      这种坦诚,反而赢回了部分开发者的尊重。

      27亿美元买回一个天才

      为了赢,谷歌已经不计成本。

      还记得那个愤而离职去创办Character.AI的Transformer作者Noam Shazeer吗?

      2024年,谷歌做了一笔震惊硅谷的交易:花费27亿美元收购Character.AI。

      但这笔交易极其诡异。

      谷歌并没有把Character.AI的产品并入体系,它真正的目标只有一个:让Noam Shazeer回来。

      这实际上是一场耗资27亿美元的「聘用」。

      Noam回来后,直接成为了Gemini项目的联合负责人。

      千金买骨。

      这证明了谷歌的决心,也侧面印证了当年逼走这些人是多么昂贵的错误。

      攻守易形

      2025年的战局反转

      OpenAI的「Code Red」

      时间来到2025年底,剧情发生了极其讽刺的反转。

      据外媒报道,OpenAI的CEO山姆·奥特曼给全员发了一封备忘录,宣布OpenAI进入「红色代码」(CodeRed)状态。

      是的,三年前是谷歌CodeRed,三年后轮到了OpenAI。

      为什么?因为谷歌追上来了。

      Gemini3 的逆袭

      谷歌发布的最新模型Gemini3 ,在多项基准测试(如长文本推理、数学竞赛)中击败了GPT-5系列。

      生态系统的碾压

      谷歌把Gemini植入到了安卓手机、Google Docs、Gmail和Chrome浏览器里。普通用户不需要下载ChatGPT,直接在手机上就能用。这种分发渠道的优势是OpenAI无法比拟的。

      算力的护城河

      谷歌拥有自研的TPU芯片,而且已经迭代到了第七代。而OpenAI极度依赖英伟达的GPU,受制于人且成本高昂。

      布林和谷歌证明了:大象虽然转身慢,但一旦奔跑起来,它的体重就是武器。

      Scaling Laws撞墙了吗?

      目前的战局,正处于一个微妙的十字路口。

      硅谷开始流传「Scaling Laws失效」的说法。

      单纯靠堆显卡、堆数据,模型变聪明的速度在变慢。

      战争从「拼谁说话快」,变成了「拼谁数学好」。

      硅谷没有终局,AI永不停止

      回顾从Transformer论文发表的2017年到今天的2025年,这不仅仅是两家公司的竞争,更是技术发展周期的缩影。

      谷歌错了吗?错了。错在傲慢,错在被既得利益(搜索广告)绑架。

      布林错了吗?错了。错在以为技术革命会等着他退休归来。

      但好在,硅谷最迷人的地方就在于它的自我纠错能力。

      布林在斯坦福的演讲最后说道:

      「这也许是计算机科学历史上最激动人心的时刻。如果不参与其中,那将是最大的遗憾。」

      对于我们普通人来说,神仙打架是好事。

      谷歌的焦虑和OpenAI的激进,换来的是我们手中越来越强大的工具。

      在这个指数级变化的时代,最大的风险,就是什么都不做。

      哪怕你是万亿帝国的缔造者,一旦停下脚步,也会瞬间被时代抛弃。

      参考资料:

      https://gemini.google.com/app

      https://www.businessinsider.com/sergey-brin-says-leaving-google-before-gemini-was-big-mistake-2025-12

      https://fortune.com/2025/12/15/sergey-brin-spiraling-before-returning-to-google-gemini-retirement/

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