在斯坦福大學(xué)工程學(xué)院百年校慶的閉幕活動(dòng)上，谷歌聯(lián)合創(chuàng)始人謝爾蓋·布林（Sergey Brin）現(xiàn)身母校，與數(shù)百名年輕工科生展開對(duì)話。這場(chǎng)交流不僅回顧了谷歌在人工智能領(lǐng)域的起伏，更深入剖析了公司如何從早期戰(zhàn)略誤判中實(shí)現(xiàn)絕地反擊。

布林坦言，谷歌在AI浪潮初期確實(shí)錯(cuò)失先機(jī)。盡管公司早在2017年就發(fā)布了Transformer論文，為現(xiàn)代大模型奠定基礎(chǔ)，但內(nèi)部對(duì)算力擴(kuò)展的投入過于保守。"我們當(dāng)時(shí)被搜索巨頭的身份束縛了手腳。"他解釋道，由于擔(dān)心聊天機(jī)器人可能輸出錯(cuò)誤信息，谷歌在產(chǎn)品化路徑上猶豫不決，這給了OpenAI通過ChatGPT搶占市場(chǎng)的絕佳機(jī)會(huì)。

這種被動(dòng)局面在布林重返一線后發(fā)生根本轉(zhuǎn)變。他親自投身Gemini模型研發(fā)，甚至在每日通勤路上與內(nèi)部版本進(jìn)行語音對(duì)話測(cè)試。"你們現(xiàn)在公開版用到的模型版本其實(shí)相當(dāng)古老。"布林透露，自己測(cè)試的版本性能要強(qiáng)得多，預(yù)計(jì)幾周后就會(huì)推向市場(chǎng)。這種快速迭代能力，源于谷歌在芯片層、模型層和應(yīng)用層的全鏈條自主可控優(yōu)勢(shì)。

在硬件支撐方面，谷歌第七代TPU Ironwood在性能、能效比和互聯(lián)帶寬上均展現(xiàn)出對(duì)GPU的顯著優(yōu)勢(shì)。模型架構(gòu)上，Gemini 3系列從基礎(chǔ)層面支持文本、代碼、圖像、音頻和視頻的統(tǒng)一理解生成，將行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)提升到新量級(jí)。應(yīng)用生態(tài)層面，谷歌將模型能力深度融入Workspace生產(chǎn)力套件和核心搜索產(chǎn)品，傳統(tǒng)鏈接列表已轉(zhuǎn)變?yōu)橛葾I驅(qū)動(dòng)的摘要性、多模態(tài)答案。

面對(duì)行業(yè)對(duì)Scaling Law的盲目追捧，布林提出反直覺判斷：算法效率才是真正的決勝點(diǎn)。"過去十年算法進(jìn)步速度已跑贏單純算力擴(kuò)張。"他以N-body問題模擬為例，指出算法優(yōu)化帶來的性能提升遠(yuǎn)超計(jì)算硬件迭代。這種認(rèn)知促使谷歌在Gemini 3研發(fā)中轉(zhuǎn)向更高效的MoE架構(gòu)和長(zhǎng)上下文處理能力，而非盲目追求參數(shù)量膨脹。

當(dāng)被問及AI未來發(fā)展方向時(shí)，布林認(rèn)為智能是否存在天花板仍是未知數(shù)。"我們不知道AI能否做到人類做不到的事情。"他建議年輕一代不必焦慮職業(yè)替代，而是應(yīng)學(xué)會(huì)利用AI提升創(chuàng)造力。這位技術(shù)先驅(qū)以自身經(jīng)歷說明，即使AI能生成代碼或文學(xué)創(chuàng)作，人類在創(chuàng)意篩選和潤(rùn)色方面的價(jià)值仍不可替代。

在談到學(xué)術(shù)界與產(chǎn)業(yè)界的聯(lián)動(dòng)時(shí)，布林認(rèn)為兩者關(guān)系正在發(fā)生微妙變化。雖然頂級(jí)公司現(xiàn)在投入更多基礎(chǔ)研究，但某些需要長(zhǎng)期發(fā)酵的顛覆性架構(gòu)，仍需要學(xué)術(shù)環(huán)境的自由探索。他特別提到量子計(jì)算領(lǐng)域，這個(gè)需要突破物理極限的方向，可能需要大學(xué)實(shí)驗(yàn)室與產(chǎn)業(yè)界保持十年以上的純粹研究周期。

這場(chǎng)持續(xù)數(shù)小時(shí)的對(duì)話中，布林多次強(qiáng)調(diào)失敗經(jīng)驗(yàn)的價(jià)值。"我們確實(shí)經(jīng)歷了很多失敗。"他透露，谷歌早期嘗試將學(xué)術(shù)成果直接授權(quán)給互聯(lián)網(wǎng)公司的策略并不成功，甚至曾因操之過急導(dǎo)致Google Glass等產(chǎn)品的商業(yè)化受挫。這些教訓(xùn)促使公司建立更嚴(yán)謹(jǐn)?shù)难邪l(fā)-測(cè)試-迭代流程，為當(dāng)前AI產(chǎn)品的快速落地奠定基礎(chǔ)。

對(duì)于新興技術(shù)領(lǐng)域的投資方向，布林認(rèn)為材料科學(xué)和分子生物學(xué)存在被低估的潛力。他指出，雖然量子計(jì)算吸引大量關(guān)注，但材料科學(xué)的突破可能帶來更廣泛的影響。這種觀點(diǎn)與斯坦福校長(zhǎng)約翰·萊文（John Levin）不謀而合，后者補(bǔ)充稱分子科學(xué)領(lǐng)域正在發(fā)生革命性變化，其長(zhǎng)期價(jià)值尚未被充分認(rèn)知。

在活動(dòng)尾聲，布林展示了他獨(dú)特的AI使用方式：通過車載系統(tǒng)與內(nèi)部版本Gemini持續(xù)對(duì)話。這種沉浸式測(cè)試模式，不僅體現(xiàn)谷歌對(duì)產(chǎn)品極致的追求，也暗示著下一代AI交互方式的雛形。隨著新版本即將推向市場(chǎng)，這場(chǎng)由學(xué)術(shù)誤判引發(fā)的AI競(jìng)賽，正進(jìn)入全新的技術(shù)深水區(qū)。