布林坦承Google低估Transformer，“還被OpenAI挖走了Ilya”

我們在AI方面犯了錯誤，而OpenAI抓住了機會。

最近Google創始人謝爾蓋・布林回母校史丹佛演講，公開復盤Google的奮鬥史：

從誕生、崛起，再到AI比拚中大意掉隊，以及靠Gemini 3逆風翻盤……

他重新審視Google這些年的幸運與失誤，並對AI未來冷靜判斷：

一開始沒想創業，想要賣技術結果沒人買。

Transformer發佈後，我們錯誤地低估了AI，把機會拱手讓給了OpenAI。

Google的學術積累和全端技術為Google重回世界一流AI提供了保障。

我從Google眼鏡中得到的教訓是，不要過早地將想法商業化。

量子計算和材料科學是被低估的未來技術，不建議學比較文學。

至於為何他退休後又回歸Google，他也給出了自己的答案：

生命的意義在於找到你的熱情，並不懈地為之奮鬥。

Google的誕生始於一把“撬開”萬物的鑰匙

Google的發展歷程始於1995年的史丹佛大學。

那時拉里·佩奇正在考慮去史丹佛讀研，而受指派帶他參觀學校的正是塞吉·布林，不過那時，布林還是個喜歡“撬鎖”的自由青年。

據他所說，那是段充滿創造力的時光，在史丹佛讀博期間，他從MIT一位擅長撬鎖的朋友那裡學會了這項技能。

他會從辦公室的窗戶爬到腳手架上，然後偷溜進其它房間，把房間電腦裡的所有軟體都複製一份，然後自己做了一把能打開史丹佛所有門的萬能鑰匙。

不過這項技能並沒有讓他成為詹姆斯邦德，因為他碰到了拉里。

在那時，網際網路才剛剛興起，布林也乘著這股東風做起了披薩線上訂購的買賣，他當時設定的運作模式是：使用者網站下單→系統把訂單傳真給披薩店。

看起來似乎很合理，結果實際上披薩店老闆根本不看傳真……於是項目泡湯了。

好在擅長資料探勘的布林碰上了專注網路連結結構的拉里，他們二人開始共同致力於一個名為“數位圖書館”的項目，並基於此開發了BackRub搜尋演算法。

該引擎可以通過連結來確定全球資訊網上各個網頁的重要性，而這就是Google的前身。

不過當他們最初嘗試將BackRub授權給網際網路公司使用，卻都以失敗告終，陰差陽錯之下他們決定自己創業。

創業伊始很是順利，他們成功收穫了一些天使投資。但布林也表示，對於他當時中斷博士學業的決定，他的父母其實並不贊同，好在他的導師很支援他，並告訴他，如果失敗了，就回去找他。

但後來布林再也沒有返回校園，因為Google成功了。

從學術領頭羊到AI掉隊

他們將BackRub更名為Google。

這個名字源自一個數學表示式，代表數字1後面帶100個零，也代表了布林和拉里的野心：

整合全球資訊，供大眾使用，使人人受益。

在接下來的幾年裡，Google開始積極營造學術氛圍，注重對基礎研發的投入，並吸納了很多博士生加入。

伴隨著濃厚的學術背景，Google總是樂於嘗試富有挑戰性的內容，創新、打破常規是早期Google最鮮明的特徵。

比如，Google第一台伺服器的機箱是由樂高積木搭建而成，Google瀏覽器的第一幅塗鴉嵌入了一個小火柴人，以告訴使用者們，“我們的員工都翹班去參加火人節”了。

Google還會為他們養的第一條狗Yoshka寫員工觀察日誌。（咳咳）

而近來隨著技術複雜度的提升，他們開始著重聘請數學和電腦科學領域的出色人才，以及具備一定計算技能的物理學家。

這也為Google搶佔AI市場提供了先機：2012年Google發表Cat paper證明了無監督學習的可行性，讓行業看到了大規模神經網路的潛力；Google也是最早把深度學習大規模工程化的公司之一。

當時業內最頂尖的AI專家都匯聚於此，比如Hinton、吳恩達、llya、哈薩比斯、Dario Amodei、卡帕西……群星薈萃組成了Google豪華的AI夢之隊。

不過布林也坦誠表示：Google後續犯了大錯。

在Transformer論文發表後，Google內部並沒有給予足夠重視，也沒有加大計算資源的投入，因為擔心聊天AI“會說蠢話”，所以不敢輕易推向市場。

而反觀OpenAI則抓住了機會，甚至還從Google挖走了llya他們。

但幸運的是，Google受益於其長期的研發歷史，包括Google大腦團隊以及對早期神經網路的投入，Google在AI領域仍舊保持技術優勢。

Google很早就為AI開發了專用的TPU晶片，也是最早使用GPU的公司之一，擁有大規模的資料中心、自研半導體、深度學習演算法等全端技術。

所以即使AI正在以日新月異的速度變化，且行業競爭激烈，Google都能始終處於領先。

至於AI到底能發展到多麼智能，布林說他也不知道，但他相信，技術會賦予人們更多的能力，無論是工作、創業、健康還是生活，AI都擁有巨大的潛力，這點毋庸置疑。

布林：我不是下一個賈伯斯

雖然AI難以被精準預測，但布林也給出了他對大學生們的建議，那就是——利用好AI。

就他個人而言，無論是給家人朋友挑選禮物，還是為產品構思新想法，抑或是藝術創作，他現在都會經常性求助AI。

但AI不會完全取代他完成所有事情，通常情況是讓AI給出五個想法，然後從中收穫啟發、完善自己的想法。

他也建議學生們繼續追隨對電腦科學的熱情，雖然AI在編碼方面表現出色，但更好的編碼能力有助於開發更好的AI，所以編碼仍然至關重要。

相反他並不推薦比較文學專業，因為他認為，AI在這方面顯然更擅長，更容易做創造性工作。

量子計算和材料科學也可能是被低估的、具有長期影響的未來技術，或許可以重點關注AI和量子計算在材料科學中的應用。

而對於大學本身，他也建議重新思考其定位。

知識的傳播正在通過線上平台和AI變得普遍化，要最大限度地擴大學校的影響力，就不能只侷限於固定地點和實體建築。

在未來的一百年裡，大學的意義可能會發生翻天覆地的改變，跨地域遠端教育都是可預見的發展路徑。

在創業上，布林則使用了Google眼鏡的前車之鑑舉例，他告誡年輕的創業者們，不要過早地將不成熟的想法商業化，而沒有在成本控制和消費者體驗上做好充足準備。

布林說，在當初發Google眼鏡時，他有些飄了，覺得自己就是下一個賈伯斯，可以一下子就推出成功的產品。

但事實證明，賈伯斯是非常獨一無二的。

所以回顧這段失敗的經歷，布林總結道：

如果當你的想法被外界所期待，成本卻在不斷增加，ddl正在push你交付產品，那麼在此之前，一定要充分打磨你的想法。不要陷入被期望裹挾的惡性循環，而無法給自己足夠的時間去完善產品。

布林最後也談及了他從Google“退休”又“復出”的經歷。

那時他想要發展自己的愛好，去研究物理學，結果在家呆的時間一長，發現自己越來越遲鈍、狀態越來越差。

於是他意識到，是時候回到辦公室了。他開始越來越多地把精力投入到Gemini研發中，不僅參與技術討論，還深入程式碼層面和訓練細節，幫助推動公司核心AI產品的發展。

另外他也透露，自己長期保持思維敏銳的方法之一就是經常在駕車時和Gemini進行對話，比如“我想建一個資料中心，需要多少兆瓦的電力，以及成本是多少”類似的問題。

不過總的來說，他認為關於“退休”這個決定，現在看來是個很大的錯誤。 (量子位)