智東西
編譯 劉煜
編輯 陳駿達(dá)

智東西4月13日報道，4月7日，金融科技公司Stripe發(fā)布了其對谷歌CEO桑達(dá)爾·皮查伊（Sundar Pichai）長達(dá)一個多小時的采訪視頻。在這期播客中，Pichai正面回應(yīng)了業(yè)界關(guān)于谷歌在AI領(lǐng)域“起大早，趕晚集”的調(diào)侃，稱谷歌早在多年前就已構(gòu)想出類似ChatGPT的產(chǎn)品，并推動了基于Transformer架構(gòu)的產(chǎn)品化落地原型——LaMDA，但因其“有害內(nèi)容含量高”而最終未發(fā)布。

Pichai還認(rèn)為，OpenAI推出ChatGPT時前景并不明朗，只是OpenAI比較幸運(yùn)，通過GitHub找到了AI編程這一落地的突破口。

聊到中國時他忍不住感慨：“中國的（基建等）建設(shè)速度之快令人驚嘆。”他還特別提到，中國現(xiàn)在的開源模型做得非常出色，而谷歌剛發(fā)布的Gemma 4，算是除了中國開源模型之外，另一款很能打的優(yōu)秀開源模型。

在運(yùn)營層面，Pichai揭示了當(dāng)前谷歌面臨的全新管理挑戰(zhàn)，他每周會花1小時時間親自分配TPU。他稱，目前谷歌受晶圓產(chǎn)能、內(nèi)存和電力的供應(yīng)限制，還甚至說道：“我們連足夠的電工都找不到?！?/p>

在這些制約因素中，Pichai認(rèn)為內(nèi)存是最關(guān)鍵的組件。由于頭部內(nèi)存廠商很難大幅擴(kuò)產(chǎn)，短期內(nèi)內(nèi)存供應(yīng)瓶頸仍會存在。但這也會推動技術(shù)創(chuàng)新，谷歌計劃把內(nèi)存的使用效率提升30倍。

采訪中還談到了未來搜索形態(tài)的變化趨勢，Pichai稱：“未來的搜索會成為智能體管理器?！?/strong>

2015年，Pichai正式出任谷歌CEO，至今已十年有余。在這期播客中，Pichai還提到除已披露的太空數(shù)據(jù)中心與量子計算外，其旗下Wing無人機(jī)配送正快速擴(kuò)圍，不久將覆蓋4000萬美國人。同時，他坦言AI正深刻重構(gòu)谷歌內(nèi)部工作流，以Antigravity（Jet Ski）為代表的智能體管理工具已在核心團(tuán)隊全面推廣，谷歌第一個完全由智能體完成的內(nèi)部業(yè)務(wù)預(yù)測會在2027年出現(xiàn)。以下是這期播客的核心內(nèi)容：

1、智能體的拐點(diǎn)：Pichai預(yù)測2027年智能體將迎來拐點(diǎn)。AI將全自動完成谷歌的業(yè)務(wù)預(yù)測，深度改造財務(wù)、運(yùn)營等非技術(shù)流程。

2、早已有ChatGPT構(gòu)想：谷歌的LaMDA模型是ChatGPT早期原型，谷歌因安全與質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)未達(dá)標(biāo)遲于ChatGPT推出。

3、算力資源的分配：Pichai每周會花1小時時間親自分配TPU，并統(tǒng)籌內(nèi)部業(yè)務(wù)與谷歌云客戶的算力供給。

4、傳統(tǒng)搜索將進(jìn)化：傳統(tǒng)搜索形態(tài)未來或?qū)⒌觯驗樵O(shè)備形態(tài)本身就會發(fā)生改變。而未來搜索將成為智能體管理器，而AI將接替?zhèn)鹘y(tǒng)搜索功能，在后臺異步處理用戶復(fù)雜需求。

5、否認(rèn)對AGI態(tài)度冷淡：谷歌從創(chuàng)始團(tuán)隊起就深度布局AGI，包括谷歌DeepMind CEO戴密斯?哈薩比斯、谷歌首席科學(xué)家杰夫?迪恩，以及前Google Brain核心成員伊利亞?蘇茨克韋爾、達(dá)里奧?阿莫代伊等人，都深度參與過AGI相關(guān)的研究。

6、發(fā)展瓶頸：谷歌在晶圓、內(nèi)存、電力與審批效率面臨發(fā)展瓶頸，其中電力能源問題相對好解決，真正拖慢項目進(jìn)度的，往往是審批和監(jiān)管環(huán)節(jié)。

7、隱藏王牌：谷歌持續(xù)押注太空數(shù)據(jù)中心、量子計算、Gemini機(jī)器人以及Wing無人機(jī)，同時同步推進(jìn)Isomorphic AI制藥。

8、轉(zhuǎn)型痛點(diǎn)：年輕公司憑借“AI原生”的組織架構(gòu)在轉(zhuǎn)型中具備天然優(yōu)勢，而大公司雖然技術(shù)架構(gòu)完整，但需要在組織層面進(jìn)行大量再培訓(xùn)、流程重構(gòu)和變革管理，轉(zhuǎn)型相對吃力。

9、看好機(jī)器人項目：Pichai稱現(xiàn)在Gemini機(jī)器人模型在空間推理等方面已經(jīng)達(dá)到業(yè)界頂尖水平，谷歌正重新與Boston Dynamics（曾被谷歌收購后又被其出售）以及Agile等公司展開合作，推進(jìn)相關(guān)技術(shù)落地。同時在擴(kuò)大其旗下Wing公司的無人機(jī)配送項目規(guī)模。

10、谷歌搜索：谷歌搜索能大幅領(lǐng)先同行，其部分關(guān)鍵點(diǎn)突破得益于（谷歌推出的為深度理解語言與上下文，并直接應(yīng)用于谷歌搜索，大幅提升復(fù)雜查詢的準(zhǔn)確率的模型）BERT和MUM模型。

一、關(guān)于Transformer與ChatGPT的“先發(fā)后至”

John Collison：人們談及谷歌與AI時，經(jīng)常提及的一段往事是：Transformer架構(gòu)誕生于谷歌，卻主要被ChatGPT這類外部產(chǎn)品率先落地使用。你現(xiàn)在如何看待這件事？

Sundar Pichai：我覺得這件事值得好好聊聊，其實外界對于這件事本身存在一些誤解。

Transformer架構(gòu)的研發(fā)工作，是在大規(guī)模使用TPU的背景下開展的。從某種意義上講，Transformer從一開始就是為了解決具體的產(chǎn)品實際需求而被設(shè)計出來的。當(dāng)時團(tuán)隊正在思考怎么優(yōu)化翻譯效果。

至于TPU，我們面臨的問題是：語音識別功能確實有效，但突然要把它賣給20億用戶，芯片算力根本不夠，該如何解決推理算力問題——（被主持人打斷）

John Collison：這點(diǎn)我之前確實不知道。Transformer特指？

Sundar Pichai：Transformer出自我們的研發(fā)團(tuán)隊，但團(tuán)隊的研發(fā)方向始終圍繞解決產(chǎn)品問題。Transformer問世后立刻就被投入使用。

很多人低估了BERT和MUM模型的價值，因為我們對搜索質(zhì)量的把控極為嚴(yán)苛。那段時間，谷歌搜索之所以能大幅領(lǐng)先同行，部分關(guān)鍵突破正是得益于BERT和MUM。

我們研發(fā)出Transformer后，立刻將它應(yīng)用于搜索，提升語言理解能力，讓系統(tǒng)更好地解析網(wǎng)頁內(nèi)容、理解用戶查詢，并持續(xù)迭代優(yōu)化模型。

我們內(nèi)部也在推進(jìn)產(chǎn)品化落地，當(dāng)時有團(tuán)隊在研發(fā)一個名為LaMDA的模型。顯然，我們并不是第一個推出這類產(chǎn)品的公司。但我認(rèn)為，這并不是因為我們只停留在研究層面、沒有朝著產(chǎn)品方向去落地應(yīng)用。在我看來，實際情況其實是——（被主持人打斷）

John Collison：你做了這項研究，然后你發(fā)現(xiàn)按照你的預(yù)期使用它能帶來巨大的的投資回報率。只是并非所有基于這項技術(shù)誕生的產(chǎn)品，都是由你們自己創(chuàng)造出來的，不過這也很正常。

Sundar Pichai：ChatGPT這類產(chǎn)品的構(gòu)想，我們其實早就有了，原型就是LaMDA。大家如果還記得的話，當(dāng)時谷歌內(nèi)部有一名工程師認(rèn)為LaMDA具備了自我意識。他當(dāng)時在內(nèi)部所對話的這個系統(tǒng)，本質(zhì)上就是ChatGPT的早期版本。我們甚至已經(jīng)在其他項目組里，做出了它的產(chǎn)品化版本，只是谷歌大概晚了九個月才對外推出。

事實上，在2022年的谷歌I/O開發(fā)者大會上，我們發(fā)布了AI Test Kitchen，其核心就是LaMDA，但我們對它做了限制，因為當(dāng)時內(nèi)部還沒有推出經(jīng)過RLHF（基于人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)）優(yōu)化的端到端版本。我看到的未優(yōu)化版本，有害內(nèi)容含量很高，當(dāng)時根本不可能對外發(fā)布。

此外，作為一家始終把搜索質(zhì)量放在核心位置的公司，我們對產(chǎn)品上線的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)要求更為嚴(yán)格。但這并不代表我們沒有采取行動，當(dāng)時我們一直在研究如何以穩(wěn)妥的方式將它推出。

我還想說，即便OpenAI發(fā)布ChatGPT時，他們也是在幾個月前才與微軟達(dá)成合作?；仡^看，當(dāng)時的發(fā)展前景也并非完全明朗。我認(rèn)為他們很幸運(yùn)，因為他們還通過GitHub在編程領(lǐng)域找到了技術(shù)落地的突破口。我想我們當(dāng)時或許錯過了某個信號。

在編程領(lǐng)域，模型迭代帶來的提升可能比純語言領(lǐng)域更顯著。從GPT-2到GPT-3再到后續(xù)的GPT-4，如果將它們用于編程任務(wù)，進(jìn)步幅度會顯得尤為突出，這些關(guān)鍵都有據(jù)可查。

回到你最初的問題，與其說關(guān)鍵在于研發(fā)到產(chǎn)品的過程本身，不如說是其它多重因素共同作用的結(jié)果。

Elad Gil：我記得和參與過ChatGPT研發(fā)的人聊過，他們是在感恩節(jié)那周發(fā)布（ChatGPT）的，當(dāng)時只是一次低調(diào)發(fā)布，并不像是聲勢浩大地宣布重磅產(chǎn)品，它也沒被視作未來地核心業(yè)務(wù)。它的爆火顯然更像個意外。

Sundar Pichai：在我看來，它當(dāng)時更像是一個很有意思的測試案例，效果確實很驚艷。

我對這類事件的理解是：在消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，意外總會發(fā)生。我和Elad Gil早年在谷歌時，公司有個產(chǎn)品叫谷歌視頻搜索（Google Video）。后來YouTube出現(xiàn)了，我們最終收購了YouTube。再比如如果你在Facebook，后來Instagram出現(xiàn)了，沒人會在當(dāng)時就覺得大驚小怪，畢竟Facebook后面直接收購了Instagram。

但我始終認(rèn)為，消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)的邏輯就是：兩三個人的小團(tuán)隊不斷做原型、試錯，拋出無數(shù)創(chuàng)意。我并不是想貶低什么，只是想說，總會遇到這樣的時刻。沒人能在車庫里靈光一閃，就做出一款比iPhone更好的手機(jī)，這不現(xiàn)實，但消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)本并非如此。所以我們只需意識到這一點(diǎn)，坦然接受即可。

二、谷歌的速度戰(zhàn)略與搜索的未來

John Collison：說到2026年的AI競賽，我有一點(diǎn)讓我印象深刻，那就是谷歌長期以來都把速度作為核心差異化優(yōu)勢。初代谷歌搜索速度極快，甚至還會在結(jié)果頁顯示查詢耗時，多少帶點(diǎn)炫技的意味。后來的Gmail快速搜索、Chrome瀏覽器，對比同期競品都具備速度優(yōu)勢。

如今，我會因不同需求使用不同的AI服務(wù)，但基于TPU運(yùn)行的Gemini就是快得出奇。我很好奇，這是明確的產(chǎn)品戰(zhàn)略，還是有更復(fù)雜的考量？

Sundar Pichai：我一直都很注重速度，為了便于理解我暫且把它稱為“延遲”，并且把延遲視作優(yōu)秀產(chǎn)品的核心特征之一。同時，低延遲也往往意味著產(chǎn)品的底層技術(shù)架構(gòu)足夠優(yōu)秀。還有一種速度同樣重要，那就是產(chǎn)品發(fā)布、迭代和更新周期的速度。這兩者都至關(guān)重要。

但單說延遲，嘴上說追求低延遲很容易，可產(chǎn)品功能一直在持續(xù)升級，技術(shù)邊界不斷拓展，如何在功能與延遲之間找到平衡，這才是難點(diǎn)。

舉個例子，比如搜索功能。我和團(tuán)隊溝通時了解到，他們會為子團(tuán)隊設(shè)置毫秒級延遲預(yù)算。如果上線一項優(yōu)化能減少3毫秒延遲，就能獲得1.5毫秒的延遲預(yù)算獎勵，另外的1.5毫秒會直接轉(zhuǎn)化為用戶可感知的速度提升。

根據(jù)不同團(tuán)隊的業(yè)務(wù)場景，有的團(tuán)隊延遲預(yù)算可能是30毫秒，有的則是10毫秒。團(tuán)隊可以使用這部分預(yù)算，但必須接受嚴(yán)格的審核把關(guān)。這也足以體現(xiàn)我們對延遲的重視程度。

Elad Gil：人類能感知到的延遲大概是幾百毫秒級別，對嗎？是這個閾值影響體驗嗎？

Sundar Pichai：沒錯。據(jù)我最新查看的數(shù)據(jù)面板，過去五年里，我們把搜索延遲降低了30%，與此同時產(chǎn)品功能還在持續(xù)升級。

這也是我們打造Gemini的核心思路，即在前沿性能與速度之間找到平衡。Flash系列模型能達(dá)到Pro版本90%的能力，但它的運(yùn)行速度更快、服務(wù)效率更高，垂直整合的技術(shù)架構(gòu)也為此提供了支撐。

Elad Gil：你如何看待搜索的未來？如今很多人都在討論，對話交互會成為新的信息獲取方式。顯然，Gemini已經(jīng)融入了谷歌搜索，AI生成的結(jié)果也成為搜索的一部分。但不少人還在進(jìn)一步談?wù)撝悄荏w工作流（agentic flows）。

例如未來每個人都會擁有專屬的個人智能體，無需手動輸入查詢，它會直接替你完成任務(wù)。比如你不用再搜索旅行攻略，它會直接為你規(guī)劃好一整趟行程。你認(rèn)為搜索的未來究竟是什么？它只是一種流量分發(fā)渠道，還是會進(jìn)化成一款全新的未來產(chǎn)品？

Sundar Pichai：在我看來，搜索業(yè)務(wù)每經(jīng)歷一次變革，就能承載更多功能。我們必須吸納這些新能力，持續(xù)拓展產(chǎn)品的邊界。

比如移動互聯(lián)網(wǎng)時代，產(chǎn)品迭代速度就非?？臁．?dāng)人們走出紐約地鐵，想要的不是網(wǎng)頁信息，而是找到目的地，這時候搜索服務(wù)就要跟著該變。用戶的期待在不斷變化，產(chǎn)品也要隨之跟進(jìn)。

放眼未來，現(xiàn)在很多單純以獲取信息為目的的查詢，在之后的搜索中都會變成由智能體主動代勞。系統(tǒng)不再只是給出答案，而是會直接幫用戶完成任務(wù)，同時處理多項事務(wù)。

Elad Gil：十年后搜索還會存在嗎？還是會進(jìn)化成全新形態(tài)？

Sundar Pichai：它會持續(xù)進(jìn)化。未來的搜索會成為智能體管理器，幫用戶完成各類任務(wù)。某種程度上，我現(xiàn)在使用的Antigravity，就是多個智能體協(xié)同工作的形態(tài)。我能預(yù)見搜索會實現(xiàn)類似功能，從而幫用戶高效處理事務(wù)。

John Collison：（對Elad Gil）我理解的你的問題的核心在于，如果我們把“搜索”定義為：輸入不超過一行的提示詞，接著它給出一堆網(wǎng)頁的查詢結(jié)果，而不是直接給出正確答案或解決方案。像這種傳統(tǒng)（搜索）產(chǎn)品形態(tài)未來還會存在嗎？

Sundar Pichai：如今谷歌搜索的AI模式下，用戶會輸入深度研究類查詢，這已經(jīng)超出了你說的傳統(tǒng)定義，但用戶已經(jīng)適應(yīng)了這種變化。我認(rèn)為未來人們還會發(fā)起需要持續(xù)一段時間的復(fù)雜任務(wù)，這些任務(wù)完全可以在后臺異步完成，不用用戶一直盯著等結(jié)果。

Elad Gil：這就像生命從單細(xì)胞生物演化成復(fù)雜生命體，同理，搜索的舊范式是否會徹底消失？說到底，今天的傳統(tǒng)搜索終將進(jìn)化為智能體，未來的交互界面也將以智能體為核心，十年后，搜索框或許將不再是主流形態(tài)。

Sundar Pichai：畢竟設(shè)備形態(tài)本身會發(fā)生改變，I/O大會的展示內(nèi)容也會徹底革新。糾結(jié)十年后會發(fā)生什么容易讓人陷入內(nèi)耗，但我們很幸運(yùn)，當(dāng)下技術(shù)迭代速度極快，聚焦未來一年的規(guī)劃就足夠令人興奮。

如果是在過去，我們可能需要展望五年后的愿景，而如今，模型一年后的形態(tài)就會變得截然不同。能緊跟這條技術(shù)曲線本身就已經(jīng)很激動人心了。

搜索會持續(xù)進(jìn)化，當(dāng)下正是行業(yè)擴(kuò)張期。很多人低估了一點(diǎn)，但在我看來AI領(lǐng)域絕非零和博弈。人類未來能創(chuàng)造的價值正呈指數(shù)級增長。想通這一點(diǎn)后，外界的諸多質(zhì)疑都會不攻自破。TikTok崛起后YouTube依然發(fā)展得很好，Instagram出現(xiàn)后Facebook也沒有衰落，類似案例比比皆是。

如果把行業(yè)視作零和博弈，發(fā)展前景會顯得艱難。但只要我們堅持創(chuàng)新、推動產(chǎn)品進(jìn)化，就總能抓住新的增長機(jī)會。

我們現(xiàn)在同時做搜索和Gemini，兩者在某些方面會重疊，在某些方面又會徹底走向不同方向。我覺得兩條線并行、坦然接受這種共存，反而是件好事。

John Collison：我們談到搜索的未來的時候，我想起一件事。大約一年前，也就是2025年的春夏，谷歌的用戶情緒非常負(fù)面。主流觀點(diǎn)認(rèn)為，搜索業(yè)務(wù)已窮途末路，谷歌將陷入困境，并且該公司得核心商業(yè)模式會遭受重創(chuàng)，諸如此類。當(dāng)時谷歌股價約為150美元。

現(xiàn)在大家才意識到，這種看法有多么荒謬。谷歌擁有全棧技術(shù)布局，無論是應(yīng)用、大模型、TPU，還是Waymo、YouTube等前沿業(yè)務(wù)。投資者某種程度上代表了市場的專業(yè)判斷，你認(rèn)為他們?nèi)ツ甑降自谀男﹩栴}判斷錯了？

Sundar Pichai：顯然當(dāng)時存在非常大的的誤會。

那時大家的關(guān)注點(diǎn)非常偏向于“垂直整合”。對我來說，當(dāng)時非常清楚的一點(diǎn)是：“嘿，奧弗頓之窗（可接受議題范圍）已經(jīng)移動了?！蔽矣X得這家公司就是為了那個時刻而生的。那種垂直整合的模式并非偶然，而是有意為之的。

我們的TPU已經(jīng)發(fā)展到了第七代。我記得可能是在2016年的Google I/O大會上，我們宣布了TPU，并談到了我們正在構(gòu)建AI數(shù)據(jù)中心。在當(dāng)時我們已經(jīng)意識到，谷歌正以“AI優(yōu)先”的方式運(yùn)作，并且我們已經(jīng)從骨子里接受了這一轉(zhuǎn)變。對我來說，我們在前沿的LLM方面雖然落后了，但必須調(diào)動谷歌擁有的全部能力來迎接這個關(guān)鍵時刻。而令人興奮的是，從全棧角度看，我們同時擁有強(qiáng)大的研究團(tuán)隊、基礎(chǔ)設(shè)施團(tuán)隊和完整的平臺體系。

對于我來說，我突然覺得我們掌握了一項能夠加速所有業(yè)務(wù)的通用技術(shù)。從搜索到Y(jié)ouTube，再到云服務(wù)與Waymo，其發(fā)展均依托于這一技術(shù)進(jìn)步。這是一種效能極高的、杠桿化的推進(jìn)方式，我對此有清晰的認(rèn)識。

回到之前討論的觀點(diǎn)，我完全不認(rèn)為這是一個零和博弈的時刻。我覺得AI市場的一切都會擴(kuò)展十倍，同時也會給其他人留出空間。回顧過去，亞馬遜在谷歌出現(xiàn)之后依然做得很好，F(xiàn)acebook也是如此。我們低估了這種發(fā)展模式所帶來的增長空間。

但作為一家公司，我們必須執(zhí)行得更好。這就是我之前提到的我更關(guān)注的事情。

John Collison：有沒有什么事情能向外界證明“哦，他們做到了”？是Gemini 3改變了人們的看法嗎？

Sundar Pichai：我不太關(guān)注具體的時間線。我認(rèn)為，真正讓外界看到我們實力的模型，可能是Gemini 2.5，它尤其是在多模態(tài)領(lǐng)域達(dá)到了前沿水平。這要歸功于Google DeepMind團(tuán)隊。

我們前期確實投入了更高的固定成本，但從一開始，我們就把Gemini模型設(shè)計成真正的多模態(tài)架構(gòu)。我認(rèn)為它的優(yōu)勢已經(jīng)在一些領(lǐng)域開始顯現(xiàn)，Nano Banana就是一個典型例子，你能看到各項能力完整地融合在一起。

但說實話，AI這個前沿領(lǐng)域的發(fā)展節(jié)奏極快、變化極大。目前大概有兩三支頂尖團(tuán)隊在激烈地互相追趕。幾乎每個月你都會覺得“哇，這部分我們做得很棒”，轉(zhuǎn)頭又會想“糟了，有幾項又被追上了”。

我相信再過幾個月，整個格局又會煥然一新。正如你所想，當(dāng)前的前沿競爭非常激烈。我就是這么看待這件事的。

三、談全棧優(yōu)勢，反駁“不看好”AGI

Elad Gil：有意思的是，我和谷歌以外、其他實驗室的研究員交流時，他們普遍提到一個觀點(diǎn)：谷歌與其他兩三家頭部團(tuán)隊的區(qū)別，在于谷歌沒那么“AGI狂熱”。也就是說，谷歌內(nèi)部并不認(rèn)為AGI近在眼前，也不相信會出現(xiàn)那種激進(jìn)的跨越式爆發(fā)。

顯然，谷歌團(tuán)隊其實也在深度思考AGI相關(guān)問題。所以我想問兩點(diǎn)：第一，你覺得這種說法屬實嗎？第二，你認(rèn)為這種心態(tài)差異，會不會影響大家對未來的判斷，進(jìn)而影響大家現(xiàn)在選擇研發(fā)的方向？

Sundar Pichai：說實話，我們的資本支出（CapEx）已經(jīng)從300億美元大幅提升到了大約1800億美元，這已經(jīng)是實打?qū)嵉木揞~投入。如果不是對技術(shù)發(fā)展趨勢有明確判斷，我們不可能這么做。

在我看來，這（對于AGI的談?wù)摚└嘀皇潜硎龇绞缴系牟町??；蛟S是因為我們體量更大，旗下有太多產(chǎn)品、觸達(dá)億萬用戶，涉及層面極廣，所以我們在談?wù)撨@件事時，用詞風(fēng)格會不太一樣。

谷歌的創(chuàng)始人們，其實本就屬于深信AGI前景的那類人。我早年和他們交流時就深有體會。

外界有種說法是，谷歌內(nèi)部并不真正理解AGI，就連戴密斯?哈薩比斯(Demis Hassabis)（谷歌DeepMind聯(lián)合創(chuàng)始人、首席執(zhí)行官）團(tuán)隊、杰夫?迪恩（Jeff Dean）（谷歌首席科學(xué)家、DeepMind核心領(lǐng)導(dǎo)者）團(tuán)隊也不例外。

但事實并非如此。除戴密斯、杰夫外，還有伊利亞?蘇茨克韋爾(Ilya Sutskever)（前Google Brain研究員）以及達(dá)里奧?阿莫代伊(Dario Amodei)（前Google Brain高級研究科學(xué)家、現(xiàn)Anthropic聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO、Claude開發(fā)者）這些人，都曾在谷歌共事過，深度參與過AGI相關(guān)的研究。

John Collison：我很喜歡這種反駁，簡直就像在說：“拜托，過去二十年業(yè)界發(fā)生了什么，你們難道都沒看在眼里嗎？”

Sundar Pichai：在我看來，這種說法完全站不住腳。大家之所以會有這種觀感，很大程度上是因為一些機(jī)構(gòu)本身比較年輕、更偏向純研究實驗室，或是總部位于舊金山，這類外在差異容易給人造成錯覺。

但從底層認(rèn)知來說，大家對技術(shù)發(fā)展曲線、對如何理解這項技術(shù)的看法，并沒有本質(zhì)區(qū)別。

其實就算在谷歌內(nèi)部，我們當(dāng)中也有一批人始終站在最前沿，不斷測試智能體、觀察它們的能力邊界，看著它們一步步掌握新技能、完成各種任務(wù)，再對比三個月前的水平，感受尤為明顯。我們在內(nèi)部真切體會著指數(shù)級增長的速度。

John Collison：我覺得你們兩位（Elad Gil和Sundar Pichai）的觀點(diǎn)其實都有道理。一方面，谷歌的歷史擺在那兒，大家有目共睹；另一方面，Elad想表達(dá)的其實是一種普遍感覺。

我之前看到一條推文說得很有意思：“想理解當(dāng)下硅谷正在發(fā)生的事，你必須明白一點(diǎn)：幾乎每位科技高管現(xiàn)在都陷入了重度AI狂熱，每天花大量時間編程、跟AI對話、做各種相關(guān)嘗試?！边@個說法很有趣，也并非毫無道理。

所以我很好奇，在最近你對AGI有什么感受？或者說你現(xiàn)在又在多大程度上陷入了這種“AGI狂熱”？

Sundar Pichai：我第一次真切感受到AGI時刻，是在2012年。當(dāng)時杰夫展示了谷歌大腦的最早版本，正是在那一次，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)成功識別出了貓。

大概是2014年吧，我還和拉里?佩奇（Larry Page）（谷歌的聯(lián)合創(chuàng)始人）一起去看過DARPA機(jī)器人挑戰(zhàn)賽，當(dāng)時我們看著那些車輛自主行駛。德米斯演示了模型的早期版本，它們已經(jīng)展現(xiàn)出我們現(xiàn)在所說的想象力。這些年來類似的時刻還有很多，技術(shù)在明顯不斷進(jìn)步。

而說到當(dāng)下最直觀、最真切的感受，我覺得最接近AGI時刻的體驗是，我在編程時，交給它一個復(fù)雜任務(wù)，完全不用打開IDE，只在某個智能體管理界面里看著它自己完成，而且能力極強(qiáng)。這種時候我會真切感受到AGI的存在。

John Collison：我最近做了個小興趣項目，過了一會兒我甚至在想：“它到底用的是什么編程語言？”這還是等整個項目跑起來之后，我才想起來要問它的細(xì)節(jié)。

Sundar Pichai：對，確實有這樣的時刻。不過真正令人驚訝的，是技術(shù)發(fā)展曲線的陡峭程度。我們在多個技術(shù)方向上同步推進(jìn)、持續(xù)優(yōu)化，未來顯然還會不斷進(jìn)步。

John Collison：說到這種切身感受，我認(rèn)為科技公司的CEO都面臨一個問題：如何保持對產(chǎn)品體驗和普通用戶的感知？科技產(chǎn)品過于抽象，僅靠團(tuán)隊報告、PPT和數(shù)據(jù)表格，根本無法真正理解產(chǎn)品。

托尼?徐（DoorDash的CEO）至今仍會仍會親自跑外賣，來保持對一線真實體驗的感知。我們每周全員大會都會有固定環(huán)節(jié)：集體演示產(chǎn)品，逐一排查界面問題，比如彈窗位置不合理等，確保團(tuán)隊全員真實使用產(chǎn)品。

我很好奇你是怎么做的？在谷歌，你除了日常使用Gmail等產(chǎn)品之外，是如何確保自己始終貼近真實用戶體驗的？

Sundar Pichai：我一直試用我們產(chǎn)品的內(nèi)部版本。我會專門留出整塊時間，高強(qiáng)度去使用它，給自己安排專注體驗的時間。這很有用。

就在兩周前，我在健身房拉伸，手機(jī)開著Gemini Live。我當(dāng)時就想，干脆花30分鐘只圍繞一個話題跟它對話。我會刻意做這類測試。它有些地方表現(xiàn)不錯，有些也很讓人抓狂，但我都能從中發(fā)現(xiàn)問題、學(xué)到很多東西。我會強(qiáng)迫自己以資深用戶的方式去使用產(chǎn)品，以此貼近用戶真實使用體驗。

X（平臺）對我也很有幫助，因為我經(jīng)常能看到最直接的用戶反饋。

John Collison：太感謝你們修復(fù)了谷歌日歷的問題。

Sundar Pichai：當(dāng)然還有不少問題需要繼續(xù)修復(fù)。X上的用戶評論很直白，我會盡量直接按照評論的的建議去做。

我也會在Antigravity內(nèi)部版中查詢：“我們剛上線某項功能，用戶評價如何？列出最受好評和最受詬病的五點(diǎn)?！边@讓我的工作輕松了很多。放在過去，我需要花費(fèi)大量時間收集反饋，如今AI智能體能幫我完成這件事。當(dāng)然，仍需平衡“AI匯總”與“親自體驗”的比例，我也在適應(yīng)這種全新的工作方式。

四、中國有優(yōu)秀的開源模型，當(dāng)今AI市場算力面臨瓶頸

Elad Gil：你提到，第一，AI行業(yè)并非零和博弈；第二，AI帶來了巨大的生產(chǎn)力提升?；仡欉^往的技術(shù)周期，包括互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)以及SaaS模式，都需要很長時間才能在GDP中體現(xiàn)。而當(dāng)下，AI的影響首先體現(xiàn)在數(shù)據(jù)中心建設(shè)，拉動了部分GDP增長。

展望未來三到五年，你認(rèn)為AI會擴(kuò)大美國經(jīng)濟(jì)規(guī)模嗎？如果會，增幅有多少？

Sundar Pichai：說實話，要讓這些投入獲得合理回報，就必須在某個階段實現(xiàn)收支平衡。我記得大概是紅杉資本曾經(jīng)指出，人們現(xiàn)在的投資規(guī)模非常大，需要十倍以上的收益才能回本。從那時起，我需要再核對一下（投資和回報的）數(shù)字。無論如何，投入和回報最終必須能夠匹配。

明確地說，我們目前處于算力供給受限狀態(tài)，而各個業(yè)務(wù)場景對算力的需求都在暴漲。

Elad Gil：我絲毫不懷疑這會是一個規(guī)模巨大的市場，也將帶來可觀的回報。我的問題是，我認(rèn)為有很多事情都被外界低估了，比如軟件工程預(yù)算中token成本與工程師薪資的占比。

過去優(yōu)秀軟件工程師極度稀缺，如今AI補(bǔ)充了這方面的供給，市場規(guī)模可能會擴(kuò)容十倍。也就是說，軟件工程與編程開發(fā)的市場規(guī)模，遠(yuǎn)比大眾認(rèn)知的更龐大，用“token成本vs工程師薪資”衡量市場本身就是錯誤，這個市場會持續(xù)高速增長。

我只是好奇，你認(rèn)為AI最終能帶來多大的經(jīng)濟(jì)增長？我并非質(zhì)疑投入與產(chǎn)出的合理性。

Sundar Pichai：我明白?；仡櫥ヂ?lián)網(wǎng)對GDP的影響，數(shù)據(jù)無法完全體現(xiàn)其真實價值。如果沒有互聯(lián)網(wǎng)，GDP甚至可能出現(xiàn)負(fù)增長，這就是消費(fèi)者剩余。未來很難被預(yù)判。

我認(rèn)為社會各個層面都存在天然的抑制機(jī)制。比如算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的速度，跟不上模型優(yōu)化的速度，這本身就是一種約束；技術(shù)向社會普及的節(jié)奏也受限制，比如Waymo的自動駕駛技術(shù)比人類駕駛更安全，但落地推廣必須謹(jǐn)慎把控節(jié)奏。如何才能負(fù)責(zé)任地推動技術(shù)普及，這些層面都存在約束。

美國經(jīng)濟(jì)規(guī)模比十年前大得多，哪怕GDP增速僅提升0.5個百分點(diǎn)也是一份巨大的增量。我預(yù)計最終會呈現(xiàn)這樣的結(jié)果。

John Collison：你提到了供應(yīng)受限的問題，我認(rèn)為這會是2026年的核心特征之一。你之前說資本開支是1500億？還是1800億？

Sundar Pichai：我們公布的區(qū)間是1750億至1850億美元。

John Collison：也就是約1800億美元資本開支。我覺得有意思的一點(diǎn)是，哪怕谷歌想花4000億美元在資本支出上，它也做不到。因為顯存、內(nèi)存不夠，電力供應(yīng)不足，還有各類零部件都跟不上。

Sundar Pichai：我們甚至連足夠的電工都找不到。

John Collison：你能否梳理一下當(dāng)前遇到的各類瓶頸？

Sundar Pichai：說到底，我們還是受制于晶圓產(chǎn)能。電力能源問題相對好解決，真正拖慢項目進(jìn)度的，往往是審批和監(jiān)管環(huán)節(jié)。

John Collison：即便得克薩斯州、內(nèi)華達(dá)州、蒙大拿州有大量土地支持你們的發(fā)展，但可能仍然不夠。

Sundar Pichai：我認(rèn)為我們在改善基建等方面已經(jīng)取得巨大進(jìn)展，這對美國而言尤為重要。中國的建設(shè)速度之快令人驚嘆，我們真的需要學(xué)會大幅增加建設(shè)速度，甚至要轉(zhuǎn)變思維，思考如何讓我們的建設(shè)速度提升十倍。我認(rèn)為建設(shè)的阻力可能會越來越大，所以這不是少數(shù)人一拍板說“我們要加快建設(shè)”就能辦到的。

John Collison：比如各地的數(shù)據(jù)中心建設(shè)暫停之類。

Sundar Pichai：核心瓶頸在于晶圓產(chǎn)能，以及項目審批與落地推進(jìn)的效率。我注意到政府已經(jīng)在這方面采取了不少積極舉措，各界也認(rèn)識到必須提升相關(guān)流程的效率。除此之外，供應(yīng)鏈中的關(guān)鍵元器件同樣是重要制約。

內(nèi)存就是典型案例，短期內(nèi)我們?nèi)詴芷湎拗疲贿^行業(yè)廠商都會針對性地做出調(diào)整。

在我看來，所有企業(yè)經(jīng)營者，無論對AGI抱有多大期待、投入多少資源，都必須理性面對不確定性區(qū)間：我們的樂觀預(yù)期該控制在什么范圍？能夠承受的利潤空間又有多大？畢竟現(xiàn)實中存在諸多不可控的外部因素，隨時可能引發(fā)意外狀況。

五、頭部內(nèi)存產(chǎn)商產(chǎn)能不足，短期內(nèi)存供應(yīng)緊缺仍將持續(xù)

John Collison：內(nèi)存是你最關(guān)注的核心部件嗎？

Sundar Pichai：內(nèi)存無疑是當(dāng)前最關(guān)鍵的組件之一。

John Collison：你剛才提到這只是短期問題，那你是不是認(rèn)為，只要廠商們加大供應(yīng)，（內(nèi)存）高價問題自然就會得到解決？

Sundar Pichai：頭部內(nèi)存廠商很難大幅擴(kuò)產(chǎn)，所以短期內(nèi)內(nèi)存供應(yīng)瓶頸仍會存在，不過隨著時間推移會慢慢緩解。即使這些制約會持續(xù)存在，但它們也會反過來推動大量技術(shù)創(chuàng)新。我們會把（內(nèi)存以及算力硬件的）使用效率提升30倍，而且這一系列升級（例如谷歌近推出的Turboquant）正在同步推進(jìn)中。

Elad Gil：這會不會加劇市場形成巨頭壟斷的格局？

如果從模型層面來看就會發(fā)現(xiàn)，很多關(guān)于模型進(jìn)化路徑的判斷都指向一點(diǎn)：模型的優(yōu)化很大程度上會依靠自我進(jìn)化。模型會開始越來越多地自主編程、自主完成數(shù)據(jù)標(biāo)注等等。說白了，現(xiàn)在就是一場搶座位游戲，誰能握有算力，誰的擴(kuò)張速度就能領(lǐng)先行業(yè)整體產(chǎn)能。

如果所有玩家的算力按比例增長，就會形成天花板，沒有企業(yè)能大幅甩開競爭對手。你認(rèn)為這個判斷是否正確？

Sundar Pichai：這個分析框架有一定合理性，但存在特殊變量。比如我們剛發(fā)布的Gemma 4，中國的開源模型非常好，而Gemma 4是除中國的模型以外的一個非常優(yōu)秀的開源模型。Gemma 4基于Gemini 3架構(gòu)，從技術(shù)迭代時間來看，它的前景既廣闊又渺小。

更神奇的是，模型權(quán)重文件小到可以裝在U盤里。這太不可思議了。它完全不像造一枚SpaceX火箭那樣。

Elad Gil：我總是覺得很震驚，你們運(yùn)行數(shù)據(jù)中心幾個月、燒巨量算力，最后輸出的東西就只是一個普通文件。就跟一個Word文檔差不多，而這就是你們的AI模型。太不可思議了。

Sundar Pichai：這項技術(shù)具備的一些獨(dú)有的特性讓我開始反思現(xiàn)有的分析框架，并提出疑問：“我們到底該如何看待這個問題？”我覺得這是一個合理的視角。至少從推論的角度來看，你提出的思路是非常合理的。

我認(rèn)為，每個人都在試圖找到辦法，以突破現(xiàn)有資本驅(qū)動模式的束縛，以此打破這些瓶頸。這股力量極其巨大。

John Collison：但正如你所說，全球內(nèi)存總量有限，人和資本主義激勵措施都無法真正解決解決2026或2027年的內(nèi)存供應(yīng)問題。

Elad Gil：在這個階段，我們可能會看到各類模型開始出現(xiàn)更明顯的差異化發(fā)展。

Sundar Pichai：要知道，這一切還要和晶圓產(chǎn)能提升、數(shù)據(jù)中心審批落地進(jìn)度等因素綜合權(quán)衡。這類約束或許并沒有表面看上去那么嚴(yán)峻，但必須把所有需要的條件放在一起整體考量，包括資金、全盤統(tǒng)籌。

John Collison：沒錯。我覺得有意思的一點(diǎn)是，理論上，企業(yè)完全可以在現(xiàn)有資本開支基礎(chǔ)上追加投資，但我們現(xiàn)在真正面臨的，是2026、2027年現(xiàn)實層面的硬約束。這就像霍爾木茲海峽，無論油價如何，一旦每日減少2000萬桶石油供應(yīng)，需求就必須同步縮減。內(nèi)存市場同理，最終必然有部分企業(yè)無法獲得所需內(nèi)存。

Sundar Pichai：除此之外，安全也是一大限制條件。這些大模型可能攻破現(xiàn)在市面上幾乎所有軟件，或許已經(jīng)有了現(xiàn)在我們不得而知。

John Collison：你指的是所有軟件？要知道SSH（一種加密的網(wǎng)絡(luò)協(xié)議）這種協(xié)議，這么多年來一直有人在想方設(shè)法攻破它。

Sundar Pichai：我指的是普通軟件、大型平臺的大量“零日漏洞（官方不知道的隱藏漏洞）”。這是行業(yè)內(nèi)無法忽視的硬傷。

Elad Gil：有人告訴我，由于AI提升了發(fā)現(xiàn)漏洞效率，黑市上零日漏洞的價格正在下跌，這是一個很有意思的市場指標(biāo)。

Sundar Pichai：我對此并不感到意外。AI這類技術(shù)究竟會以何種方式在全社會范圍內(nèi)落地普及，又會對經(jīng)濟(jì)、社會與行業(yè)生態(tài)產(chǎn)生何種深遠(yuǎn)影響，這類問題在歷史上已有類似的技術(shù)變革可供參照。

在我看來，其發(fā)展過程中或許存在尚未顯現(xiàn)的制約因素，也可能給現(xiàn)有運(yùn)行體系帶來突發(fā)性的震蕩與沖擊。即便存在上述潛在風(fēng)險，我仍堅定認(rèn)為，該項技術(shù)未來具備極為廣闊的正向發(fā)展空間與巨大價值潛力。

單從安全層面來看，我意識到，未來我們必須加強(qiáng)各方協(xié)作，但目前這種協(xié)同還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。行業(yè)很可能會迎來一個關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點(diǎn)，甚至是劇烈的突變節(jié)點(diǎn)。這些現(xiàn)實問題都客觀存在，絕不是視而不見、心存僥幸就能回避的。

六、被低估的王牌：太空數(shù)據(jù)中心、量子計算、機(jī)器人

Elad Gil：谷歌擁有一系列令人驚嘆的自研技術(shù)與投資組合，你持有相當(dāng)規(guī)模的SpaceX股份，我記得早年間應(yīng)該是10%左右。同時你也持股Anthropic約10%，控股Waymo，公司內(nèi)部還存在海量自主研發(fā)的頂尖技術(shù)。

我們已經(jīng)聊過AI、Transformer架構(gòu)，還有TPU芯片和Waymo。此外還有量子計算領(lǐng)域，你們剛剛還發(fā)布了一項重磅的量子計算研究成果。那么谷歌還有哪些被外界低估的隱藏王牌？或者你認(rèn)為哪些是被市場普遍低估的領(lǐng)域？

Sundar Pichai：我們一直在布局長期項目，這些項目剛公布時往往顯得不切實際。比如我們正處于太空數(shù)據(jù)中心的早期研發(fā)階段。正如之前所說，限制能激發(fā)創(chuàng)造力。放眼未來20年，我們應(yīng)該把海量數(shù)據(jù)中心部署在哪里？這是非常棘手的問題。

這類項目就像2010年的Waymo，它是典型的長期布局。量子計算也是這類項目的其中之一，我們持續(xù)投入并取得扎實進(jìn)展，我對此充滿期待。

Elad Gil：你認(rèn)為量子計算將在哪些方面產(chǎn)生影響？目前大家討論量子計算的應(yīng)用時，基本都集中在分子模擬和密碼學(xué)這兩個方向。在密碼學(xué)領(lǐng)域，業(yè)內(nèi)一直在推進(jìn)抗量子密碼算法的研發(fā)。但在分子模擬領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)模型已經(jīng)表現(xiàn)出色，谷歌的AlphaFold更是開創(chuàng)了先河。

你認(rèn)為量子計算真的具備實用價值嗎？如果有，核心應(yīng)用場景是什么？

Sundar Pichai：從抽象層面來說，在我看來，（量子計算的）趨勢似乎是越來越多地去模擬自然界。

鑒于自然界本質(zhì)上是量子的，我們就需要量子系統(tǒng)才能更好地對其進(jìn)行模擬。我們或許能以一種出人意料的方式，通過經(jīng)典計算技術(shù)實現(xiàn)這一點(diǎn)，或是借助足夠的信息壓縮、抽象建模來做到，但我從根本上認(rèn)為，量子計算在這方面會更具優(yōu)勢。

說實話，我們?nèi)晕赐耆斫夤ǎìF(xiàn)代工業(yè)合成氨的核心技術(shù)）制肥工藝，有很多復(fù)雜因素，這可能更多和你大學(xué)時期的研究背景有關(guān)。我的直覺告訴我，在模擬天氣、模擬現(xiàn)實等方面，量子計算都會占據(jù)優(yōu)勢。

技術(shù)發(fā)展的歷史就是這樣，當(dāng)某項技術(shù)發(fā)展到一定規(guī)模并能發(fā)揮作用時，人們會使用它，同時頂尖的人才會基于它發(fā)揮創(chuàng)造力，找到各種能應(yīng)用的場景。

我常以手機(jī)與GPS結(jié)合催生Uber（網(wǎng)約車平臺）舉例。當(dāng)年研發(fā)手機(jī)的人，根本無法預(yù)見這種平臺變革會帶來如此顛覆性的成果。我相信，只要量子計算真正實現(xiàn)落地應(yīng)用，未來必將涌現(xiàn)出數(shù)不勝數(shù)的全新場景。這便是我的觀點(diǎn)。

John Collison：抱歉我們剛才打斷你了。你之前正在聊谷歌那些更前沿的項目里你最看好的部分。

Sundar Pichai：GDM團(tuán)隊正在深入鉆研機(jī)器人技術(shù)。對于機(jī)器人領(lǐng)域我們公司以前入局得太早了。事實證明，當(dāng)時很多構(gòu)想沒有落地，主要是因為大約10到15年前缺失了AI這個關(guān)鍵要素的支撐。

但現(xiàn)在Gemini機(jī)器人模型在空間推理等方面已經(jīng)達(dá)到業(yè)界頂尖水平，我們無疑擁有最先進(jìn)的模型。

有點(diǎn)諷刺的是，我們正重新與Boston Dynamics（曾被谷歌收購后又被其出售）以及Agile等公司展開合作，推進(jìn)相關(guān)技術(shù)落地。

行業(yè)里也出現(xiàn)了許多非常出色的初創(chuàng)企業(yè)，我們正在投資布局。比如我之前提到的太空量子數(shù)據(jù)中心，還有旗下Wing公司的無人機(jī)配送項目。

我們正在擴(kuò)大Wing的規(guī)模，在未來某段時間之內(nèi)，將有4000萬美國人能夠使用Wing的配送服務(wù)，我說的不是幾年以后的事情。這些項目我們會堅定投入下去。當(dāng)然還有Isomorphic（Alphabet旗下、由DeepMind分拆出來的AI制藥公司）。

Elad Gil：Isomorphic真的令人非常期待。

Sundar Pichai：我認(rèn)為應(yīng)當(dāng)使用這些AI模型，有針對性地去優(yōu)化藥物研發(fā)中所有可能出現(xiàn)的環(huán)節(jié)。盡管像三期臨床試驗這類流程的周期依然很長，但通過這種方式，能夠大幅提高項目最終成功的概率。

Elad Gil：我認(rèn)為在這么多生物模型方案里，你們的這套方法真的是我見過最高明的，你們真正考慮到了分子設(shè)計之外的更廣泛的領(lǐng)域。

John Collison：我很好奇，谷歌內(nèi)部的資本配置（資金分配）是如何運(yùn)作的？我想說的是，優(yōu)質(zhì)的資本配置，核心在于內(nèi)化資本的機(jī)會成本，把業(yè)務(wù)產(chǎn)生的現(xiàn)金投向最高效、最有價值的用途。

商學(xué)院教科書里有提到簡單的例子。假如你是波音公司，公司業(yè)務(wù)產(chǎn)生了一筆現(xiàn)金，你可以選擇兩個方向：要么去競標(biāo)下一份國防合同，投入相應(yīng)的研發(fā)資金，并測算出這份合同能帶來多少收入；要么去研發(fā)一款全新設(shè)計的民航客機(jī)，投入相應(yīng)資金，再測算預(yù)期收益。

比如一個項目內(nèi)部收益率是16%，另一個是19%，那我自然會選19%的。但谷歌的情況是，各個項目極度多元化：你們可以給YouTube團(tuán)隊更多資金，讓他們優(yōu)化推薦算法，從而提升用戶使用時長，進(jìn)而提高變現(xiàn)能力；也可以給Waymo團(tuán)隊更多資金，讓他們更快進(jìn)入市場或更快擴(kuò)大規(guī)模；還可以投資某種新的AI技術(shù)路線，可能五年后才會有回報。

我很好奇的是，如果你要把資金投向最優(yōu)用途，最終需要做比較的話，面對這些性質(zhì)截然不同、回報曲線形態(tài)完全不一樣的項目，你們是如何進(jìn)行對比和決策的？

Sundar Pichai：這個問題問得很好。頗具諷刺意味的是，因為TPU分配的問題，我對資金怎么投這件事的感受比以往任何時候都更深切。在某種程度上，就連Waymo都需要TPU。算力緊張反而把資本配置讓這個問題變得更加突出、更受關(guān)注。

其實我一直很期待未來AI能作為決策助手，至少給我們的資源分配提供參考建議。一旦我們能把所有數(shù)據(jù)打通并讓信息順暢流轉(zhuǎn)，模型其實就已經(jīng)具備相應(yīng)的能力?，F(xiàn)在我們更多是要把所有數(shù)據(jù)的壁壘打通，我相信這會（對做決策）很有幫助。

回顧歷史，谷歌的一大優(yōu)勢在于，我們往往會在技術(shù)周期的極早期就做出布局決策。這也近乎回歸了我們深耕核心技術(shù)的初心。我們確實會思考你不久前問Elad的那個問題，哪些是我們真正值得長期投入的方向。

在（項目啟動的）早期階段做決策會相對容易，因為初期所需的資金規(guī)模不用太多。但一旦確定方向，我們就會長期堅定投入，同時確保技術(shù)能持續(xù)取得進(jìn)展。

以量子計算為例。我們?nèi)绾卧u估它值不值得投？我們依據(jù)的是底層指標(biāo)：比如設(shè)定關(guān)于邏輯量子比特糾錯、實現(xiàn)大規(guī)模穩(wěn)定邏輯量子比特閾值的時間節(jié)點(diǎn)目標(biāo)，然后看團(tuán)隊能否達(dá)成。我們就是通過這種方式來評估的。

我不會說這是一種優(yōu)勢。但在我看來極為重要的一條原則是，我們一直以來的思路，也是我們始終恪守的紀(jì)律，就是對早期前沿技術(shù)進(jìn)行深度布局和押注。這一點(diǎn)對我們一直很有幫助。

日常做決策時，我一直認(rèn)為必須評估這些項目的長期價值。在某種程度上近乎靠直覺去判斷：估算5到10年后的期權(quán)價值與潛在市場空間（TAM），假設(shè)它能高速增長，再判斷做的這些決策是否合理。

對TPU的投資就是很好的例子，我們持續(xù)、穩(wěn)步加碼，效果非常好。Waymo也是一個典型案例。大約兩三年前，當(dāng)整個行業(yè)對自動駕駛都持悲觀態(tài)度、不少玩家紛紛撤退時，我們反而加大了對它的投資。

Elad Gil：我每天上班都會盡量乘坐Waymo，體驗堪稱神奇。

John Collison：Waymo恰好能說明一個問題：谷歌會砍掉部分項目，比如終止Loon氣球互聯(lián)網(wǎng)項目，但即便Waymo從demo到商業(yè)化耗時極長，你們依舊沒有放棄。支撐你們堅持的動力是什么？是定性判斷還是定量數(shù)據(jù)？你們?nèi)绾螞Q定砍掉Loon、保留Waymo的？

Sundar Pichai：核心是要靠量化指標(biāo)來判斷。以Waymo的自動駕駛系統(tǒng)為例，它的核心是底層技術(shù)，也就是軟件如何操控車輛。我們需要看它在安全性和可靠性方面的進(jìn)展。這是一個長期項目，我們的目標(biāo)就是把安全和體驗做到極致。

我們會跟蹤技術(shù)進(jìn)步曲線，設(shè)定階段性目標(biāo)，再對照目標(biāo)看實際進(jìn)展。我認(rèn)為這支團(tuán)隊做得非常出色。盡管中間雖然也有過停滯不前的階段，但這種時候我們更要相信團(tuán)隊能突破瓶頸。

在我看來，越能從這種底層技術(shù)層面去評估項目，做出的決策就越靠譜，至少我一直是這么判斷的。

Elad Gil：我聽到過一種觀點(diǎn)，是關(guān)于Waymo的：因為過去處理駕駛極端情況或突發(fā)狀況時，它靠的都是大量手動編寫的規(guī)則與啟發(fā)式邏輯，幾乎是為車輛制定了一套手動設(shè)定的行為準(zhǔn)則，能應(yīng)對的場景非常有限。

它近期取得的諸多重大突破，是在幾年前隨著Transformer模型浪潮興起，轉(zhuǎn)向了端到端深度學(xué)習(xí)。那么你認(rèn)為，如果Waymo不是在15多年前啟動，而是五年前才開始，如今能達(dá)到同樣的水平嗎？畢竟正是那次技術(shù)突破推動了它快速發(fā)展。

Sundar Pichai：這個嘛，我們之前聊過機(jī)器人，你可以把Waymo看作一臺機(jī)器人。我覺得，過去三年才開始做機(jī)器人的團(tuán)隊，進(jìn)展大概率會更快。但Waymo是一個高度集成的系統(tǒng)，它的復(fù)雜程度，有點(diǎn)像臺積電的芯片制造，或是SpaceX的火箭發(fā)射。我們面對的是極其復(fù)雜的系統(tǒng)集成問題。

我認(rèn)為Waymo在這方面有很多不為人知的積累，如何把握研發(fā)周期、打磨相關(guān)工藝，這些都至關(guān)重要。

Elad Gil：但話雖如此，我確實認(rèn)為端到端方案在這個領(lǐng)域會成為必然。而擁有這樣一支團(tuán)隊，對Alphabet和谷歌來說無疑是巨大優(yōu)勢。正是因為持續(xù)投入，它才趕上了技術(shù)爆發(fā)的節(jié)點(diǎn)，這一布局顯得非常明智且具有前瞻性。

我覺得一個很有意思的問題是，這種經(jīng)驗如何應(yīng)用到其他領(lǐng)域？就像你提到的機(jī)器人領(lǐng)域，如今技術(shù)迭代速度極快，發(fā)展歷程可能會完全不同。你們團(tuán)隊是否考慮過重新自研硬件？還是將主要通過合作模式將這些技術(shù)推向市場？

Sundar Pichai：我認(rèn)為我們會保持非常開放的態(tài)度。我從Waymo以及AI方面的TPU等項目吸取的教訓(xùn)是，我認(rèn)為必須全力推動技術(shù)曲線發(fā)展，尤其是在涉及安全、監(jiān)管等諸多因素的領(lǐng)域。我需要親身參與產(chǎn)品反饋的完整流程。所以在現(xiàn)階段，我認(rèn)為自研硬件最終會變得非常重要。

七、算力比資金更稀缺：親自操盤資源分配大戰(zhàn)

John Collison：抱歉，我還有兩個關(guān)于資本配置的問題想請教。

外界有一種看法：谷歌長期現(xiàn)金儲備過高、財務(wù)杠桿用得太保守，一直保持著高額凈現(xiàn)金頭寸（即持有量、余額）。要知道，谷歌內(nèi)部從來不缺好項目，創(chuàng)意多到做不過來；核心業(yè)務(wù)增長又極其穩(wěn)健，公司對主業(yè)理解極深，而且主業(yè)增速一直顯著高于公司的資本成本。

那么回頭看，谷歌是不是本應(yīng)該更激進(jìn)一點(diǎn)？比如：“我們可以不再死守保守的凈現(xiàn)金姿態(tài)，適度提高杠桿，把更多資金投向新業(yè)務(wù)，或者加大股票回購回報股東，又或者做更多少數(shù)股權(quán)投資，畢竟谷歌在對外投資這塊本來就是頂級水平?！?/strong>

Sundar Pichai：這個問題很有價值。比如，如果Waymo能更早實現(xiàn)現(xiàn)階段的進(jìn)展，我會愿意提前投入更多資本。從某種程度上說，我們的決策依據(jù)是項目的成熟度。

我們始終堅持做負(fù)責(zé)任的資本管理者：如果看好投資回報率，就會全力投入；若存在閑置資金，就會對外投資，比如我們對Stripe、SpaceX和Anthropic的投資，都是我們對資金的負(fù)責(zé)人應(yīng)用。

如今隨著AI技術(shù)變革，給我們帶來了更多優(yōu)質(zhì)投資機(jī)會，我們也在加大投入。我們一直秉持這樣的理念。

我其實很愿意更早給Waymo增資，但當(dāng)時它的技術(shù)成熟度尚未達(dá)標(biāo)。從安全角度來看，Waymo始終堅持安全優(yōu)先，過早增資并不合理。

John Collison：有沒有哪些項目，只要你們增加資本投入就能加快它們進(jìn)展的速度？

Sundar Pichai：大部分項目都有其自然的增長節(jié)奏。但總體而言，即便部分決策可能存在偏差，我們的核心原則始終是：只要看好項目、擁有堅定信念，就會投入足夠資本去推動落地。

John Collison：另一個關(guān)于資本配置的問題是，在以往的科技公司中，研發(fā)投入絕大部分是關(guān)于人力成本，人員編制管控十分嚴(yán)格。研發(fā)資源的分配，本質(zhì)上就是調(diào)配高薪人才。除谷歌圖書這類算力密集型項目外，技術(shù)成本相對于人力成本幾乎可以忽略不計。

而如今，TPU算力分配已成為核心，那么谷歌內(nèi)部具體的預(yù)算機(jī)制是怎樣的？公司是否設(shè)有整體TPU預(yù)算？過去你們僅為項目分配人員編制，現(xiàn)在是否會同時分配人員與TPU額度？這兩者是否納入谷歌的統(tǒng)一預(yù)算管理？季度及年度評審又如何執(zhí)行？

Sundar Pichai：我們一直都有算力預(yù)算。如今我們同時大規(guī)模使用TPU與GPU，對機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）算力規(guī)劃極為嚴(yán)謹(jǐn)。我們同樣重視人員編制規(guī)劃，但算力規(guī)劃一直是獨(dú)立環(huán)節(jié)。機(jī)器學(xué)習(xí)算力有過充裕的階段，也經(jīng)歷過公司內(nèi)部算力緊缺的時候，而當(dāng)前的算力已經(jīng)到了極度緊缺的程度。

我每周都會專門抽出一小時，精細(xì)化梳理算力分配問題。我會細(xì)化到各項目、各團(tuán)隊的算力使用量，基于數(shù)據(jù)評估分配合理性。

John Collison：現(xiàn)階段，算力是核心稀缺資源，確保谷歌的算力投向最有價值的項目至關(guān)重要。

Elad Gil：這一套算力分配邏輯如何適配谷歌云（GCP）？畢竟谷歌云需要將算力分配給外部客戶，而非內(nèi)部使用，在整體供給約束下，如何平衡內(nèi)外部分配？

Sundar Pichai：我們會提前規(guī)劃。在制定遠(yuǎn)期規(guī)劃時，云團(tuán)隊會同步推進(jìn)預(yù)案，并落實相應(yīng)計劃。公司會為此提供資金支持，同時也會兼顧內(nèi)部需求進(jìn)行統(tǒng)籌。所有環(huán)節(jié)我們都會提前規(guī)劃。

公司會同步為內(nèi)部需求規(guī)劃算力，同時與客戶簽訂長期合約。我們對客戶的合約承諾是神圣不可侵犯的。大部分問題通過提前規(guī)劃解決，即便在供給約束下，谷歌云團(tuán)隊也會面臨算力不足的問題，但遠(yuǎn)期規(guī)劃能有效平衡需求。

John Collison：說到谷歌云，我有一個積攢已久的產(chǎn)品建議。

Sundar Pichai：你其實可以直接在X上發(fā)。

John Collison：哈哈沒錯。GCP、MCP的功能非常出色，AI能程序化對接谷歌云幾乎所有功能，除核心權(quán)限模塊外全部開放。某種程度上說，谷歌云的痛點(diǎn)在于功能過于豐富，我相信你也經(jīng)常聽到用戶反饋平臺太難用了。用戶登后需要創(chuàng)建組織、項目，查找對應(yīng)服務(wù)，整個流程非常繁瑣。

但如今這些都不再重要了，大家只需指令A(yù)I調(diào)用對應(yīng)谷歌云功能就行。谷歌云的全面性反而成為了它的巨大優(yōu)勢。我們在Stripe身上也面臨類似問題：功能越多，用戶越難找到合適的入口和用法，而AI能通讀所有API文檔，然后直接幫用戶操作。這一模式效果非常好。

Sundar Pichai：AI有望成為一切的協(xié)調(diào)層?；氐轿抑暗膯栴}。即使是在企業(yè)內(nèi)部，作為CEO并非沒有掌握所有數(shù)據(jù)，但如何將這些數(shù)據(jù)集中到一個地方呢？過去需要搭建大型ERP系統(tǒng)打通數(shù)據(jù)源，而現(xiàn)在AI成為適配終端用戶的智能協(xié)調(diào)層，體驗極佳。

John Collison：產(chǎn)品功能越豐富，AI帶來的益處就越明顯，這在Stripe已有所體現(xiàn)，而谷歌云的受益程度會更大。

Sundar Pichai：我們還有很大優(yōu)化空間，但你說得對，我認(rèn)為這是一個巨大的機(jī)會。

John Collison：我對此也十分滿意。這就涉及到我的產(chǎn)品建議了。讓我感興趣的是OpenClaw這類產(chǎn)品的市場適配性，它們?yōu)镃端用戶提供有狀態(tài)AI服務(wù)（Stateful AI Service）。比如“匯總我感興趣的每日新聞，每天早上推送給我”這類需要持久化狀態(tài)的功能，目前主流AI應(yīng)用都不支持。這項功能未來會推出嗎？

Sundar Pichai：從發(fā)展方向上來說，我們應(yīng)當(dāng)為用戶提供可靠、安全的持久化長效任務(wù)功能，同時完善身份、權(quán)限等配套機(jī)制。這就是智能體時代的未來方向，為C端用戶落地這類功能，也是我們正在探索的前沿方向。

Elad Gil：這也是我想提的點(diǎn)。前Stripe CTO創(chuàng)立的Dreamer被Meta收購，其產(chǎn)品就實現(xiàn)了很好的狀態(tài)持久化。

John Collison：用戶還能自定義輕應(yīng)用，操作極為簡便。用戶體驗到這類功能時，會有明顯的驚喜感。

Sundar Pichai：在我看來，未來C端AI產(chǎn)品底層都會搭載完整編碼模型，配套完善的執(zhí)行框架、技能體系，支持在云端、本地安全持久化運(yùn)行。這些基礎(chǔ)技術(shù)能力正在整合成型。

至于開發(fā)者，我感覺如今全球只有0.1%的人已經(jīng)身處這種未來之中，他們在為自己構(gòu)建這類應(yīng)用。但如何把這套體驗推向大眾，實現(xiàn)普及，我認(rèn)為是一個非常令人興奮的全新前沿領(lǐng)域。

John Collison：我還有一個產(chǎn)品建議，抱歉你得忍受一下這個環(huán)節(jié)，這是采訪的必經(jīng)流程。我的另一點(diǎn)感受是：谷歌文檔的搜索體驗，遠(yuǎn)比Gmail差。明明兩者搭載同樣優(yōu)秀的搜索引擎，卻出現(xiàn)這種差異。

我認(rèn)為原因在于郵件的關(guān)鍵詞搜索往往很有效，用戶能記住獨(dú)特關(guān)鍵詞；但我想查找2026年預(yù)算的文檔時，在谷歌幻燈片中搜索“2026預(yù)算”，這個詞在Stripe所有PPT里根本不算什么獨(dú)特關(guān)鍵詞，我永遠(yuǎn)找不到真正想要的那一份。我很好奇你也會遇到這種問題嗎？

Sundar Pichai：我沒有像你描述的那樣強(qiáng)烈的感受，但你這么一說，我完全有共鳴。我已經(jīng)想好要和哪個團(tuán)隊負(fù)責(zé)人溝通這個問題了。我認(rèn)為我們能大幅優(yōu)化體驗。

未來幾個月，谷歌文檔等辦公服務(wù)的AI集成會迎來顯著升級。早期我們只是簡單嵌入AI功能，但未來我們會優(yōu)化上下文記憶和緩存機(jī)制，全面提升搜索能力，我們有很大的優(yōu)化空間。

Elad Gil：我參與的很多公司，即便成立時間不長，也不得不徹底重構(gòu)產(chǎn)品開發(fā)、工程實踐流程，重新定義設(shè)計團(tuán)隊的職責(zé)與能力要求。谷歌是否也在重新審視這些流程？在其他方面是否發(fā)生了重大轉(zhuǎn)變？

Sundar Pichai：我是這么理解的，你可以把它想象成一層層同心圓。谷歌內(nèi)部有些團(tuán)隊正在發(fā)生力度非常大的轉(zhuǎn)型，而對我來說一個很大的挑戰(zhàn)是如何將這種變革擴(kuò)散到更多團(tuán)隊，尤其是在2026年。

早期有些事情我們沒法推進(jìn)，是因為技術(shù)還很不穩(wěn)定，經(jīng)常出問題。

就像你看到了一個充滿希望的新世界，但它還處在“半殘廢”狀態(tài)。但今年，技術(shù)曲線迎來的拐點(diǎn)非常明顯。尤其是GDM和部分軟件工程團(tuán)隊已經(jīng)徹底重構(gòu)工作流，使用內(nèi)部代號Jet Ski（即外部稱作Antigravity）的工具，以智能體管理器為核心開展工作。

John Collison：我能否補(bǔ)充幾個當(dāng)前AI產(chǎn)業(yè)化落地的痛點(diǎn)，我很好奇你認(rèn)為何時能夠解決它們。在我看來，我們當(dāng)前存在巨大的智能過剩問題。AI的能力已經(jīng)極強(qiáng)，但如果你考察一家企業(yè)的對AI的掌握程度或運(yùn)用程度，可能會發(fā)現(xiàn)他們存在不足之處。

我看到的問題大概是這樣：第一，工程師要真正熟練地引導(dǎo)AI需要時間；第二，AI生成的代碼不利于團(tuán)隊協(xié)作，代碼迭代速度過快、修改頻繁，多人協(xié)作難度遠(yuǎn)高于傳統(tǒng)開發(fā)；第三，非技術(shù)部門面臨數(shù)據(jù)權(quán)限問題：智能體需要查詢“全球企業(yè)每日交易狀態(tài)”，這類企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)需要智能體自動應(yīng)答，但當(dāng)前的數(shù)據(jù)權(quán)限和使用習(xí)慣尚未跟上；第四，對崗位定義仍停留在舊有模式。工程師、產(chǎn)品經(jīng)理、設(shè)計師此前的分工源自傳統(tǒng)開發(fā)流程，在AI能力大幅提升后，部分崗位需要進(jìn)一步融合。

總之，到2026年模型本身的能力已經(jīng)達(dá)標(biāo)，但我們對它們的實際應(yīng)用率極低。你認(rèn)為未來AI的普及節(jié)奏會是怎樣的？

Sundar Pichai：事實上，Gemini團(tuán)隊、Gemini企業(yè)團(tuán)隊以及Antigravity團(tuán)隊正在精準(zhǔn)攻克你說的這些問題，這正是我們的產(chǎn)品路線圖。我們確實在內(nèi)部率先使用這些工具，不斷遇到障礙后再逐一突破。最終推出的產(chǎn)品就是這么打磨出來的。

我們?nèi)栽谥鸩酵茝V（這套AI工具），因為在實際使用過程中，比如谷歌的SRE團(tuán)隊，他們會突然發(fā)現(xiàn)可以用AI搭建某一段自動化工作流。

但要更體系化地推進(jìn)它落地，就需要解決一系列問題：當(dāng)大家逐步掌握相關(guān)技能后，這些能力如何集中沉淀？如何讓模型和全體員工都能便捷使用？同時，身份認(rèn)證與權(quán)限管控是非常棘手的難題，我們也正在逐一解決。

這些也正是目前制約技術(shù)普及的關(guān)鍵所在。我們對安全問題高度重視，也必須非常謹(jǐn)慎。這類服務(wù)一旦出現(xiàn)失誤，代價極高，因此我們必須嚴(yán)謹(jǐn)穩(wěn)妥地推進(jìn)。也正因如此，我們最終推出的產(chǎn)品會更加可靠，發(fā)揮的價值也會更大。

目前我們正投入大量前期固定成本，等未來將這些能力對外開放后，人們能用AI實現(xiàn)的事情將會迎來跨越式提升。其他企業(yè)也在朝著同一方向發(fā)力。

八、2027年拐點(diǎn)：智能體將接管非技術(shù)流程

John Collison：我推測谷歌每年會正式重新預(yù)測幾次業(yè)務(wù)走勢。至少在Stripe是這樣：我們先制定年度預(yù)算，之后每年會做三次正式的業(yè)務(wù)重預(yù)測。

仔細(xì)想想，所謂重預(yù)測，本質(zhì)上就是一個時點(diǎn)函數(shù)：你把當(dāng)前的業(yè)務(wù)狀態(tài)輸入進(jìn)去，一部分在人的腦子里，但大部分散落在各處文檔里，比如“這個業(yè)務(wù)表現(xiàn)如何？那個項目進(jìn)展怎樣？這筆交易能否達(dá)成？”等等。把某一時刻的全部業(yè)務(wù)狀態(tài)輸入這個“函數(shù)”，輸出的就是更新后的全年業(yè)績數(shù)字。

你能想象未來由AI完全全自動、無人介入地完成預(yù)測嗎？你認(rèn)為谷歌第一個完全由智能體完成的業(yè)務(wù)預(yù)測會出現(xiàn)在哪個季度？

Sundar Pichai：我確實預(yù)計在部分領(lǐng)域2027年會成為一些關(guān)鍵場景的重要拐點(diǎn)。即便人工仍在參與，但他們也會基于AI工作流完成業(yè)務(wù)預(yù)測?？赡茉谇捌趯⒉捎萌斯?fù)核方式保障預(yù)測準(zhǔn)確性，待模型穩(wěn)定后逐步實現(xiàn)完全自動化替代。到2027年，大量非技術(shù)流程會迎來深刻變革。

John Collison：我認(rèn)為Elad之前的問題是，工程團(tuán)隊是AI的早期使用者，但在工程領(lǐng)域之外呢？所以你的看法是，到2027年很多非工程類流程會真正開始（更深層次的使用AI）？

Sundar Pichai：沒錯，你之前提問時，其實是在問Waymo或機(jī)器人公司這類場景。我認(rèn)為初創(chuàng)公司會在這方面具備優(yōu)勢，他們的團(tuán)隊更加原生AI化（一開始就完全圍繞AI構(gòu)建工作方式和組織架構(gòu)，），這一點(diǎn)從招聘面試流程就能看出來。而對我們這樣的大公司，則需要開展大量再培訓(xùn)、組織轉(zhuǎn)型等工作。

我覺得這是年輕公司的優(yōu)勢，但我們也必須推動這類變革。

John Collison：我們聊了很多谷歌從小規(guī)模起步的項目，比如Transformer，但它誕生時并非公司核心優(yōu)先級。如今谷歌內(nèi)部有哪些小規(guī)模項目是讓你格外興奮的嗎？

Sundar Pichai：這可能出乎很多人意料。我們決定在太空建設(shè)數(shù)據(jù)中心時，只是一個極小的團(tuán)隊。實際上，只有少數(shù)人以及有限的預(yù)算，才能達(dá)到第一個里程碑。

所以我認(rèn)為即便想法宏大，也應(yīng)該從小處著手。這就是一個很小的例子。

就在昨天，我還專門花時間聽一位工程師講解后訓(xùn)練環(huán)節(jié)的某項改進(jìn)，整場分享只有他一個人介紹自己的研究成果。聽完我就覺得：“這會帶來非常明顯的效果提升?！边@正是當(dāng)下這個時代可貴的力量。

第二個項目我就不具體透露了，但相信未來某天我們會公開。這些小幅的進(jìn)步都讓我感到興奮。