我们在 AI 方面犯了错误股市配资，而 OpenAI 抓住了机会。
最近谷歌创始人谢尔盖・布林回母校斯坦福演讲，公开复盘谷歌的奋斗史：
从诞生、崛起，再到 AI 比拼中大意掉队，以及靠 Gemini 3 逆风翻盘……
他重新审视谷歌这些年的幸运与失误，并对 AI 未来冷静判断：
一开始没想创业，想要卖技术结果没人买。
Transformer 发布后，我们错误地低估了 AI，把机会拱手让给了 OpenAI。
谷歌的学术积累和全栈技术为谷歌重回世界一流 AI 提供了保障。
我从谷歌眼镜中得到的教训是，不要过早地将想法商业化。
量子计算和材料科学是被低估的未来技术，不建议学比较文学。
至于为何他退休后又回归谷歌，他也给出了自己的答案：
生命的意义在于找到你的热情，并不懈地为之奋斗。
谷歌的诞生始于一把"撬开"万物的钥匙
谷歌的发展历程始于1995 年的斯坦福大学。
那时拉里 · 佩奇正在考虑去斯坦福读研，而受指派带他参观学校的正是塞吉 · 布林，不过那时，布林还是个喜欢"撬锁"的自由青年。
据他所说，那是段充满创造力的时光，在斯坦福读博期间，他从 MIT 一位擅长撬锁的朋友那里学会了这项技能。
他会从办公室的窗户爬到脚手架上，然后偷溜进其它房间，把房间电脑里的所有软件都拷贝一份，然后自己做了一把能打开斯坦福所有门的万能钥匙。
不过这项技能并没有让他成为詹姆斯邦德，因为他碰到了拉里。
在那时，互联网才刚刚兴起，布林也乘着这股东风做起了披萨在线订购的买卖，他当时设定的运作模式是：用户网站下单→系统把订单传真给披萨店。
看起来似乎很合理，结果实际上披萨店老板根本不看传真……于是项目泡汤了。
好在擅长数据挖掘的布林碰上了专注网络链接结构的拉里，他们二人开始共同致力于一个名为"数字图书馆"的项目，并基于此开发了BackRub搜索算法。
该引擎可以通过链接来确定万维网上各个网页的重要性，而这就是谷歌的前身。
不过当他们最初尝试将 BackRub 授权给互联网公司使用，却都以失败告终，阴差阳错之下他们决定自己创业。
创业伊始很是顺利，他们成功收获了一些天使投资。但布林也表示，对于他当时中断博士学业的决定，他的父母其实并不赞同，好在他的导师很支持他，并告诉他，如果失败了，就回去找他。
但后来布林再也没有返回校园，因为谷歌成功了。
从学术领头羊到 AI 掉队
他们将 BackRub 更名为谷歌。
这个名字源自一个数学表达式，代表数字 1 后面带 100 个零，也代表了布林和拉里的野心：
整合全球信息，供大众使用，使人人受益。
在接下来的几年里，谷歌开始积极营造学术氛围，注重对基础研发的投入，并吸纳了很多博士生加入。
伴随着浓厚的学术背景，谷歌总是乐于尝试富有挑战性的内容，创新、打破常规是早期谷歌最鲜明的特征。
比如，谷歌第一台服务器的机箱是由乐高积木搭建而成，谷歌浏览器的第一幅涂鸦嵌入了一个小火柴人，以告诉用户们，"我们的员工都翘班去参加火人节"了。
谷歌还会为他们养的第一条狗 Yoshka 写员工观察日志。（咳咳）
而近来随着技术复杂度的提升，他们开始着重聘请数学和计算机科学领域的出色人才，以及具备一定计算技能的物理学家。
这也为谷歌抢占 AI 市场提供了先机：2012 年谷歌发表 Cat paper 证明了无监督学习的可行性，让行业看到了大规模神经网络的潜力；谷歌也是最早把深度学习大规模工程化的公司之一。
当时业内最顶尖的 AI 专家都汇聚于此，比如 Hinton、吴恩达、llya、哈萨比斯、Dario Amodei、卡帕西……群星荟萃组成了谷歌豪华的AI 梦之队。
不过布林也坦诚表示：谷歌后续犯了大错。
在 Transformer 论文发表后，谷歌内部并没有给予足够重视，也没有加大计算资源的投入，因为担心聊天 AI "会说蠢话"，所以不敢轻易推向市场。
而反观OpenAI则抓住了机会，甚至还从谷歌挖走了 llya 他们。
但幸运的是，谷歌受益于其长期的研发历史，包括谷歌大脑团队以及对早期神经网络的投入，谷歌在 AI 领域仍旧保持技术优势。
谷歌很早就为 AI 开发了专用的 TPU 芯片，也是最早使用 GPU 的公司之一，拥有大规模的数据中心、自研半导体、深度学习算法等全栈技术。
所以即使 AI 正在以日新月异的速度变化，且行业竞争激烈，谷歌都能始终处于领先。
至于 AI 到底能发展到多么智能，布林说他也不知道，但他相信，技术会赋予人们更多的能力，无论是工作、创业、健康还是生活，AI 都拥有巨大的潜力，这点毋庸置疑。
布林：我不是下一个乔布斯
虽然 AI 难以被准确预测，但布林也给出了他对大学生们的建议，那就是——利用好 AI。
就他个人而言，无论是给家人朋友挑选礼物，还是为产品构思新想法，抑或是艺术创作，他现在都会经常性求助 AI。
但 AI 不会完全取代他完成所有事情，通常情况是让 AI 给出五个想法，然后从中收获启发、完善自己的想法。
他也建议学生们继续追随对计算机科学的热情，虽然 AI 在编码方面表现出色，但更好的编码能力有助于开发更好的 AI，所以编码仍然至关重要。
相反他并不推荐比较文学专业，因为他认为，AI 在这方面显然更擅长，更容易做创造性工作。
量子计算和材料科学也可能是被低估的、具有长期影响的未来技术，或许可以重点关注 AI 和量子计算在材料科学中的应用。
而对于大学本身，他也建议重新思考其定位。
知识的传播正在通过在线平台和 AI 变得普遍化，要最大限度地扩大学校的影响力，就不能只局限于固定地点和实体建筑。
在未来的一百年里，大学的意义可能会发生翻天覆地的改变，跨地域远程教育都是可预见的发展路径。
在创业上，布林则使用了谷歌眼镜的前车之鉴举例，他告诫年轻的创业者们，不要过早地将不成熟的想法商业化，而没有在成本控制和消费者体验上做好充足准备。
布林说，在当初发谷歌眼镜时，他有些飘了，觉得自己就是下一个乔布斯，可以一下子就推出成功的产品。
但事实证明，乔布斯是非常独一无二的。
所以回顾这段失败的经历，布林总结道：
如果当你的想法被外界所期待，成本却在不断增加，ddl 正在 push 你交付产品，那么在此之前，一定要充分打磨你的想法。不要陷入被期望裹挟的恶性循环，而无法给自己足够的时间去完善产品。
布林最后也谈及了他从谷歌"退休"又"复出"的经历。
那时他想要发展自己的爱好，去研究物理学，结果在家呆的时间一长，发现自己越来越迟钝、状态越来越差。
于是他意识到，是时候回到办公室了。他开始越来越多地把精力投入到Gemini研发中，不仅参与技术讨论，还深入代码层面和训练细节，帮助推动公司核心 AI 产品的发展。
另外他也透露，自己长期保持思维敏锐的方法之一就是经常在驾车时和 Gemini 进行对话，比如"我想建一个数据中心，需要多少兆瓦的电力，以及成本是多少"类似的问题。
不过总的来说，他认为关于"退休"这个决定，现在看来是个很大的错误。
参考链接：
[ 1 ] https://www.youtube.com/watch?v=0nlNX94FcUE
[ 2 ] https://x.com/Yuchenj_UW/status/1991567807629389974
[ 3 ] https://about.google/intl/zh-CN_ALL/company-info/our-story
[ 4 ] https://googleblog.blogspot.com/2004/06/yoshkas-weekend-amble.html
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