11 月 20 日，Google CEO Sundar Pichai 在矽谷總部接受 BBC 專訪，談論 AI 的未來，Pichai 強調，自他擔任 CEO 以來，Google已全面轉向“AI 優先”戰略，近年來，Google在 AI 基礎設施的投入已由四年前的不到 300 億美元增長至今年的超過 900 億美元，整個行業累積投資更超過一兆美元，形成了未來幾年可支撐 AI 大規模落地的底層基礎。Pichai 同時提醒，AI 會帶來生產力提升和新機會，也會引發崗位變遷。Google正通過技術創新不斷拓展人類邊界，將為未來社會帶來深遠影響。Google正在押注史上最大規模的 AI 基礎設施建設“AI 優先”不是口號，而是 Google 全端式戰略Gemini 系列正在成為Google的“Agentic AI 超級引擎”AI 模型天生會犯錯，不要盲目信任任何一個大模型AI 會創造機會，也會改變崗位，未來人類必須學會適應Google正在量子計算、生命科學、自動駕駛等領域推動跨時代突破Google進入“AI 優先”時代：基礎設施與能源版圖的全面升級Sundar Pichai 提出，他擔任 CEO 後做的第一件重要事情，就是把公司全面轉向“AI 優先”的戰略，採用“全端式”方法，打造先進 AI 所需的每一個環節，包括從底層物理基礎設施（比如晶片、伺服器等），到推動技術進步所需的科研，再到把技術部署到產品和平台中。許多其他AI公司一樣，Google也在投資建設人工智慧所需的基礎設施，大概四年前，Google每年的支出不到 300 億美元，今年這個數字將超過900億美元。Sundar Pichai 認為，把所有公司正在做的事情加起來，目前在基礎設施建設方面的投資遠遠超過了一兆美元，將要在未來幾年裡，建構出過去需要 10 到 20 年 才能完成的基礎設施總量。此外，Sundar Pichai認為 AI 對能源需求的增長速度遠超過現有系統的承載能力，巨大能源需求正在倒逼太陽能、電池、核能等新能源技術的投資加速。Google與 Commonwealth Fusion Systems 簽署了全球最大規模的企業核聚變能源採購協議，還購買了小型模組化核反應堆的能源，並在資料中心使用地熱能源。“三位一體式” AI 佈局：從基礎硬體到 Agentic 未來的全端躍遷在 AI 浪潮席捲全球的當下，Google是全球少數具備“AI 基礎硬體+大模型+終端應用群”全面佈局的科技巨頭。在硬體層，Google 持續推動AI基礎設施方面自研，推出的專為機器學習和深度學習工作負載定製開發的 AI 專用加速晶片 TPU，用於支援Google雲、搜尋、廣告等核心業務及大模型訓練與推理，目前已迭代至第七代，並通過專有光互連網路(OCS) 實現超大規模平行與低延遲通訊，在性價比和能效上與輝達等主流 GPU 產品形成可比優勢。在模型層，Google以 Gemini 系列大模型為核心，持續迭代推進純文字、多模態及程式碼等能力。截至 25Q3，Gemini APP 月活躍使用者數已超過 6.5 億。Gemini 1 在原生多模態處理和長上下文窗口方面取得突破，擴展了資訊處理能力；Gemini 2 奠定了 Agentic 能力基礎，並在推理和思考方面取得進展，幫助處理更複雜的任務。日前推出的 Gemini 3 系列模型整合深度推理、多模態理解與自主任務執行，可處理更複雜的問題、進行多步規劃，並在多個評測標準上顯著提升。在企業端，Gemini 3 可用於執行財務規劃、供應鏈調整和合同評估等任務。Gemini 系列的升級，就是Google對“Agentic AI（代理式 AI）”的明確下注。Gemini 3 大幅提高了自動化能力，在規劃深度、工具協作、介面生成等方面更加成熟，可零樣本生成複雜的互動式 Web UI，支援 Agentic 編碼，並且 Agent 可直接訪問編輯器、終端和瀏覽器，自主規劃和執行複雜的軟體開發任務，並驗證程式碼執行結果。在應用層，Google正在將 AI 能力嵌入至 Search、Gmail、YouTube 等多個平台，比如在 YouTube 上通過 Gemini 驅動推薦系統，並將 Gemini 能力應用於創作者工具、廣告系統等。Sundar Pichai 展望了 AI 對於使用者和企業的意義。對於使用者來說，當前的AI已經實現了對話、提問、反覆交流，在未來的 12 個月裡，將實現完成更複雜的任務，比如將購物、購買禮物等交給聊天機器去做，這就是“Agentic experience（智能代理體驗）”。更長遠看，AI 將可以在關鍵時刻幫助你做決策。比如：“我該不該投資這只股票？”又或者：“醫生建議了一種治療方案，我該怎麼權衡利弊？”等。AI 的價值和生產力提升，本質上就是自動化大量人類任務，讓人們有時間做其他事情。在 Sundar Pichai 看來，人們今天要處理的事情太多，壓力太大。或許AI能提供一些幫助以應對激增的工作量。AI 有帶來巨大好處的潛力，也必然會引發社會層面的衝擊，Sundar Pichai 認為 AI 會創造新機會，比如像 YouTube 一樣，未來任何人，即便是高中生，都可以製作一部故事片；同時也會改變現有崗位，有一些崗位受到明顯的影響，人們需要適應。資訊生態非常重要：大模型天然容易犯錯，不要盲目相信 AIAI 的未來建基於技術能夠運作並且是有效的，面對 Gemini 是否是精準的、是否講真話的問題，Sundar Pichai 提出，Gemini 正在把Google搜尋的能力融入其中，會把搜尋作為工具來幫助回答問題，使答案更準確。但 AI 模型的底層機制，是預測“下一個詞是什麼”，因此它們天然容易犯錯。儘管Google為提供儘可能精準的資訊付出的努力，但 AI 技術在本質上仍然會出現一些錯誤。Google有其他更加以真實資訊為核心的產品，人們需要瞭解這些工具擅長什麼、不擅長什麼，不能盲目信任它們說的每一句話。如果所有系統都是孤立建構、也只依賴 AI，“資訊變得更不可靠”可能會成立。這正是為什麼資訊生態必須比單一 AI 產品更豐富。Sundar Pichai 同意沒有任何公司應該獨佔 AI 這樣強大的技術，現在的生態中，有許多公司、有前沿模型、有開源、有中國模型……還不存在“AGI 獨裁”。AI 抓取了書籍、音樂、新聞等內容，再將這些知識賣回世界，Sundar Pichai 提出應兼顧推動創新，同時尊重創作者權利，並允許合理的轉化性使用帶來社會價值，Google已經允許創作者選擇是否將內容用於訓練。接下來所有領軍公司都必須與政府合作，確保技術帶來社會利益，同時應對潛在濫用風險。過去幾年中，Google在 AI 安全上的投入與 AI 開發投入也是同步增長的。人類需要學會適應新技術在 AI 之外，Google還在量子計算、生命科學與自動駕駛等領域有令人印象深刻的技術突破。在量子計算方面，Sundar Pichai 判斷目前這一技術大約處於 AI 五年前的階段，五年後將迎來突破，自然界和宇宙萬物從根本上都是基於量子力學原理，建構量子系統將幫助我們更好地模擬和理解自然界，為社會帶來諸多益處。Google Quantum AI 團隊已完成三大里程碑，分別是 2019 年實現超越經典的量子計算，2023 年推出量子糾錯原型。2024 年發佈 Willow 後，進一步展示了低於閾值的量子糾錯。2025年，借助 Willow 晶片，他們實現了“首次可驗證的量子優勢。未來量子計算將逐步向材料科學、藥物研發和新能源等實際應用邁進，解決經典計算無法高效處理的複雜問題。Google量子硬體團隊關鍵人物之一是 Michel Devoret 因其在宏觀量子效應方面的研究獲得了諾貝爾物理學獎 (2025年)。AlphaFold 是Google旗下 DeepMind 團隊研發的另一項革命性 AI 技術，專注於蛋白質結構預測，領導這項工作的 Demis Hassabis 和 John Jumper 因此獲得了諾貝爾化學獎。傳統實驗方法（如 X 射線晶體學或冷凍電鏡）解析蛋白質結構耗時長、成本高，而 AlphaFold 能在幾小時或幾天內完成預測，極大提升效率。這些顯示了 AI 在幫助全球生物學家和化學家更高效地研發新藥上的潛力。自動駕駛技術同樣值得關注，這些技術的進步能夠真正減少交通事故、挽救生命，具有巨大的社會效益。技術加速演進下，未來將出現更多意想不到的驚喜，而人類需要學會適應這些技術。 (未界工場)