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"我以為自己是下一個賈伯斯"：Google聯合創始人Brin重返史丹佛，首次公開復盤30年得與失
2025年12月7日，史丹佛工程學院百年慶典的閉幕式上，一台用玩具積木和透明塑料板拼裝的伺服器被擺上了舞台。這台機器內建十塊4GB硬碟，總共40GB儲存空間，在1996年曾經是史丹佛學生項目中罕見的"大手筆"。它是運行PageRank演算法的第一台伺服器，也是Google的物理起點。
這台機器的締造者之一是Google的聯合創始人Sergey Brin。校長Jonathan Levin和工學院院長Jennifer Widom與他進行了一場70分鐘的對話。這是Brin近年比較罕見的公開演講。自2019年卸任Alphabet總裁以來，他鮮少在公開場合的長篇發言，偶爾出現在矽谷的私人聚會上。
史丹佛工程學院的歷史可以追溯到1891年大學創立之初。當時有四個系：化學工程、電氣工程、機械工程、採礦和冶金。1925年，這四個系合併成立工學院。一百年後，採礦和冶金系已更名為材料科學與工程系，學院擴展到九個系和眾多跨學科項目。院長Jennifer Widom是學院第十任院長，她開玩笑說："做個數學題就知道，我們的院長都喜歡在這裡待很久。"
百年慶典的活動貫穿全年：五位還健在的前院長組成的panel（由Jerry Yang主持）、5月15日預計2000人實到3000人的大party、Jensen Huang和John Hennessy的爐邊對話、甚至一場工學院主題的橄欖球賽。院長Widom在賽場上開著電動沙發載著Andrew Luck上了全國電視。"沒人告訴我當院長還要幹這個，"她說，"但我完成得不錯。"
這些背景讓閉幕式的嘉賓選擇顯得順理成章。Google是史丹佛工程學院最閃亮的創業故事之一，而Brin剛好在過去兩年重返一線。
但過去兩年發生了變化。2023年底，在ChatGPT引發的"code red"警報後，Brin重返Google，每周三到四天出現在Mountain View總部，深度參與Gemini項目的開發。他在2024年9月的All-In Summit上首次公開確認了這一點，稱AI的發展軌跡"太令人興奮了，無法置身事外"。據報導，他主持每周的AI研究討論會，參與關鍵研究人員的招聘決策，甚至會和工程師討論"loss curves"（損失曲線，一種衡量AI模型性能的技術指標）這樣的技術細節。
這次史丹佛演講，Brin講了很多此前從未公開的故事：在Gates大樓爬腳手架入侵門禁系統、被同事用偽造郵件惡搞、Google在AI上犯的戰略失誤，以及他退休一個月就後悔的真實原因。院長Jennifer Widom特別強調了一個常被忽略的事實："如果你對聯邦科研資助的影響有任何懷疑——Google直接來自一個NSF項目。"
1. 導師放養與撬鎖入侵：1993年的史丹佛CS系
"我很驚訝當時被給予了多少自由。"
Brin1993年進入史丹佛CS博士項目，導師是Hector Garcia-Molina和Jeff Ullman。兩位大牛基本不限制他做什麼。他一度在研究碎紙機還原技術，把碎掉的檔案掃描後用演算法拼回去。"從來沒人告訴我不要做這個"，雖然最後沒做成。
這种放養式培養在今天看來幾乎不可想像。但正是這種自由，讓Brin有空間去探索各種"不務正業"的項目。他的第一個商業嘗試是網上訂披薩：使用者在網站下單，系統自動給披薩店發傳真。"當時覺得網上訂餐是個瘋狂的想法，"他說，"我還開玩笑在頂部放了個可口可樂廣告，覺得網際網路廣告太搞笑了。"
披薩店不怎麼查傳真，項目失敗了。但網際網路廣告這個笑話，後來成了Google的核心商業模式。
1995年，CS系搬進新落成的Gates大樓。Brin發現了一個問題：新樓用電子門禁，他之前學的撬鎖技術（MIT鎖匠指南教的）沒用了。但他找到一個漏洞——門禁系統的管理電腦所在房間，陽台門還是物理鎖。
當時大樓外還有施工腳手架。
"我從四樓辦公室窗戶爬出去，沿著腳手架爬到那個陽台，撬開物理鎖進入房間，複製了門禁軟體，給自己做了一張萬能卡。"
他笑著補充："法律追訴期應該過了吧。我那時候還是個孩子，判斷力就那樣。"
院長Jennifer Widom在旁邊插了一句："我們當時不是在四樓嗎？"
"是四樓。但那是正經的施工腳手架，有各種支撐結構。"Brin回答。他沒提自己有沒有穿滑輪鞋爬腳手架——據院長回憶，他當年確實經常穿著滑輪鞋在走廊裡滑來滑去。
2. 160萬美元的惡作劇：PageRank差點被賣掉
Larry Page專注於網頁連結結構研究，Brin做資料探勘，兩人在1995年相遇後開始合作。最初做PageRank的其實是四個人：Larry、Brin、Scott和Alan。Scott後來創辦了e-Groups（被Yahoo收購），Alan做了天氣公司Weather Underground。
"他們比我們更早想創業，"Brin說，"可能是對我們想賣技術的做法不耐煩了。"
創業並非Brin和Larry的首選。他們首先想把技術授權出去。有一次向搜尋引擎公司Excite推銷，風投大佬Vinod Khosla覺得不錯，建議Excite收購。Brin和Larry報價160萬美元——對兩個博士生來說是巨款。
15分鐘後收到回覆："That's a lot of moolah（好多錢），但行吧。"
兩人興奮壞了。
結果同事Scott走進來狂笑。那年頭可以偽造發件人信箱，回覆是他假冒的。Excite最終沒買。
對Brin來說，離開博士項目是個艱難決定，父母也很失望。導師Jeff Ullman說了一句話改變了一切："試試看吧，不行再回來。"
"所以技術上我還在休學狀態，"Brin對現場觀眾說，"可能那天還會回來把學位讀完。"
校長Levin笑著說："我們之後可以討論一下這個。"
3. 學術型公司：野心與長期主義
"Larry一直非常有野心，現在還是。你給他提任何計畫，他都會說'不夠ambitious'。不只是太陽系，要整個銀河系。"
這種野心體現在Google早期的使命宣言："組織全世界的資訊"。兩人都是博士背景，建立的是一個學術氣質的公司：大量招聘PhD，重視基礎研發，長期投資。
Brin舉了個例子：他在史丹佛時曾參與教授招聘委員會，面試過Urs Hölzle。Hölzle後來被史丹佛拒了，但一發郵件給Brin，Brin立刻回覆："明天能來上班嗎？"因為他已經完全瞭解這人的能力。
這種學術型文化在當時的網際網路泡沫中是異類。
"以前pets.com時代，隨便做個.com就行，技術門檻不高，對網際網路有基本瞭解就能搞。"
但現在不一樣了。AI需要大量計算、深度數學，"技術複雜度只會越來越高"。Google現在招的人"比我當年強得多"。Brin讀書時同時修數學和CS已經算少見，現在很多新人是物理學家出身。
"物理學家必須做硬數學，而且他們的領域受限於計算能力，所以天然具備計算技能。"
主持人追問：Google可能是過去25年最具創新力的公司。大公司通常很難保持創新，你們是怎麼做到的？
Brin的回答很誠實。
"好吧，你們一直在恭維我。首先，我們確實在很多事情上失敗了。我們有一長串失敗的產品，就不一一列舉了。所以部分原因是我們一直在嘗試。"
他認為學術型的根基讓Google更願意嘗試困難的事情。而在過去十年左右，困難的事情變得越來越有價值。AI就是典型例子——需要巨量計算、深度數學，這些都是技術上深入且有挑戰性的問題。
"也是命運的twist，深度技術恰好在這個階段變得如此重要。"
4. "我們確實搞砸了"：八年前的戰略失誤
這部分是全場最坦誠的內容。
"我們確實搞砸了。"Brin直言，"大約八年前我們發表了Transformer論文，但沒太當回事，沒有大規模投資算力。而且我們太害怕把它推給使用者——因為聊天機器人會說蠢話。"
OpenAI抓住了機會。"這是個超級聰明的洞察，而且跑去做的還是我們的人，比如Ilya。"
但Google並非從零開始追趕。Jeff Dean早年建立的Google Brain團隊奠定了神經網路基礎。Brin當時在Google X，給Jeff Dean充分自由。
"Jeff，你想做啥就做啥。"
Dean說："我們能分辨貓和狗了。"
Brin心想：哦，挺酷。
後來這個團隊開發的演算法逐漸用於搜尋，Noam Shazeer發明了Transformer，以及更多突破。Google的TPU晶片項目已有12年歷史，從最早用GPU，到FPGA，再到自研晶片，已經迭代了無數代。加上長期投資的大規模資料中心，Google是少數同時擁有自研晶片、深度學習演算法、和超大規模資料中心的公司。
"我們只是碰巧很早就押注了深度技術這個方向，"Brin說，"算是運氣好。"
5. 演算法是主菜，算力是甜點
主持人問到當前AI領域數百億美元的算力軍備競賽。Brin給出了一個反直覺的判斷。
"大家注意到的是算力擴張，因為你要建資料中心、買晶片，還有OpenAI和Anthropic那些關於scaling laws（規模定律）的論文。這些很吸引眼球。但如果你仔細對比，實際上演算法進步超過了算力擴張。"
他舉了N體問題的例子。這是天體物理學中的經典問題：多個天體在引力作用下如何運動。從1950年代到1990年代，解決N體問題的演算法改進幅度，遠超同期摩爾定律帶來的算力增長。
"算力是甜點，演算法才是主菜和蔬菜。"
這個判斷與他在2024年9月All-In Summit上的發言一致。當時他說："過去幾年的演算法改進，可能比投入到模型中的算力增長還要快。"
6. 智能有天花板嗎
主持人問：AI能做人類能做的一切嗎？
Brin沒有直接回答，而是拋出了一個更深的問題。
"還有一個問題是，AI能做什麼人類做不到的事？這是超級智能的問題。"
"我們不知道一個東西能有多聰明。我們有幾十萬年人類進化、幾百萬年靈長類進化，但那是一個非常緩慢的過程，和AI的發展速度完全不能比。"
他沒有給出答案，只是說這個問題"just not known"（就是不知道）。但他認為值得認真思考。
關於AI目前的能力，Brin的評價是務實的。
"老實說，AI有時候蠢得很，所以你總是在監督它。但偶爾它們會很brilliant（出色），給你一個很棒的想法。"
他描述自己的使用習慣："給我五個想法。可能三個是垃圾，但兩個會有某種閃光點，幫我細化思路、換個角度思考。"
7. AI會寫程式碼，還要學CS嗎？
現場有250多名學生，很多還沒選專業。有人直接問：還應該選CS嗎？
"我選CS是因為熱愛，這對我來說是顯而易見的選擇。"Brin說，"不要因為AI現在能寫程式碼就不選CS。AI在很多事情上都不錯，CS只是恰好市場價值高，所以關注度高。"
然後他說了一句扎心的話。
"AI在比較文學方面可能比寫程式碼更強。"
為什麼？
"程式碼有錯誤會產生實際後果，程序跑不通。但文章裡錯一句話，後果小得多。所以AI做'軟'領域反而更容易。"
他的建議是：用AI，但保持批判性。不要因為AI能替代某個領域就換專業，因為這個思維框架本身就是錯的。
關於AI對個人的價值，Brin給出了樂觀的判斷。
"AI讓個人非常empowered（被賦能），因為你身邊不會總有各個領域的專家。無論是職業發展、創業、健康問題還是生活品質，都有巨大潛力提升個人能力。"
他自己每天開車時和Gemini Live對話，討論資料中心建設、電力需求、成本估算。"雖然聽起來像在打廣告，但公開版本用的還是很老的模型，等幾周我們把新版發佈出來再用吧。"
他還提到了其他使用場景：為朋友和家人挑選禮物、brainstorm新產品創意、藝術創作的靈感。"AI不會替你做這些事，因為我總是會說，給我五個想法。然後我自己判斷那些有價值。"
有趣的是，他也提到了播客。"All-In Guys是我喜歡的播客之一，他們是很棒的主持人。我們剛去佛羅里達拜訪了Ben Shapiro，看了他的錄音棚。"
但他更喜歡互動式的對話。"所以我在開車時和AI聊天，雖然聽起來有點尷尬。"
8. 被低估的技術：聚光燈之外
有學生問：什麼新興技術被嚴重低估了？
Brin的答案是材料科學。
"AI和量子計算在材料領域的應用。我們能用不同的材料做什麼？更好的材料在方方面面都有用，天空是極限。"
主持人Levin補充了生物和分子科學。"分子科學領域也在發生巨大革命，但現在關注度不如AI。"
院長Jennifer同意這個判斷。"聚光燈現在全在AI上，但不應該停止照在生物學上。合成生物學有很多exciting的事在發生。"
關於量子計算，Brin持謹慎立場。
"很多人在想量子計算能帶來什麼，但這不是我會押上全部籌碼的方向。"
技術上的根本不確定性是："我們甚至不知道P是否不等於NP。"而且量子演算法只對特定結構化問題有效。
但他支援大學裡的探索。"如果有人有完全不同於超導量子位元或離子阱的新方法，可能需要在大學裡醞釀幾年再商業化。這種事情是有意義的。"
9. 學術到產業：這條路還重要嗎？
有學生問：Google誕生於學術研究，但現在產業界在驅動大部分創新，學術到產業的pipeline還重要嗎？
Brin的回答出人意料地謹慎。
"我不知道。"
他的邏輯是：當年他讀博士時，從一個新想法到它可能有商業價值，中間隔著很多年。學術界有足夠的時間去醞釀、申請grant、慢慢研究。但如果這個時間窗口大幅壓縮呢？
"我不確定他們需要在大學裡待幾年做實驗、然後再把成果帶到產業界。產業界也在做所有這些事情。"
Scott和Alan就是例子。他們比Brin和Larry更早想創業，可能是"對我們想賣技術的做法不耐煩了"。Alan當時已經在做Weather Underground，Scott在做e-Groups。他們沒有等到學術成果完全成熟。
但Brin也承認，有些東西確實需要時間。
"完全radical的新架構，可能還是需要在大學裡醞釀一段時間。那些你不會在公司裡做的事——因為太長遠了，市場不等你。"
量子計算可能是一個例子。如果有人有完全不同於主流方案的新方法，"可能需要讓它在大學裡marinate（醃製）幾年"。
10. 大學的未來：一個讓校長都意外的回答
主持人問：如果你來規劃工學院的下一個百年，會怎麼想？
Brin的回答超出了預期。
"我可能會重新思考大學意味著什麼。我知道這聽起來很煩人——這是Larry會說的那種話，我通常會被他煩到。"
他的邏輯是：資訊傳播方式已經徹底改變了。MIT開放課程、Coursera、Udacity、YouTube……知識獲取不再依賴物理在場。那麼大學作為"地理集中的知識傳播機構"這個定位，還能撐多久？
把一群聰明人放在一起碰撞，這種價值不會消失。"但那是在特定規模上，一百人在一起很好，不一定要和另外一百人在同一個地方。"
更根本的問題是學位的價值。
"我們招過很多學術明星，但也招了大量沒有學士學位的人。他們就是自己在某個角落琢磨出來的。"
校長Levin評價："這比院長等級的回答更像校長等級。"他指的是Brin觸及了高等教育最根本的問題：當知識獲取去中心化、當頂級公司都在招沒有學位的人，傳統大學的核心價值到底是什麼？
11. Google Glass的教訓：別以為自己是賈伯斯
有學生問：年輕創業者應該避免什麼錯誤？
Brin給出了一個自嘲式的回答。
"當你有個酷炫的可穿戴裝置想法時，在用跳傘和飛艇做發佈會之前，真的要把產品做得更成熟。"
他指的是Google Glass。2012年的Google I/O大會上，Google用跳傘員從飛艇上跳下並直播降落過程的方式發佈了這款產品，場面極其酷炫。但產品本身商業化太早了，成本沒控制好，使用者體驗不夠精緻。
"我以為自己是下一個Steve Jobs。結果發現，他是一個非常獨特的人。"
更深層的教訓是關於期望管理。
"一旦你公開了某個項目，外部期望會滾雪球式增長，開支也會增加，然後你就被deadline綁架了。你可能沒有足夠時間把事情做好。這是我會努力避免的錯誤。"
12. 從莫斯科到矽谷：三次世界觀爆炸
有學生問：你如何定義好的生活？
Brin的回答從他的童年開始。
他出生在蘇聯莫斯科，全家擠在40平米的公寓裡，和父母、祖母住在一起，每天爬五層樓。"我根本不知道外面的世界是什麼樣。"
父親去波蘭參加學術會議，第一次瞭解到西方世界，決定移民。這在當時家庭裡非常有爭議。到美國後又是一貧如洗，要學新語言、交新朋友。
另一個學生問了一個更尖銳的問題：在建立Google的過程中，你有什麼limiting beliefs（限制性信念）需要改變？
Brin把這個問題和他的移民經歷聯絡起來。
"我的生活在幾個階段都有戲劇性的擴展。"每一次都很痛苦——離開熟悉的環境、失去朋友、學習新語言、從頭開始。"但我想，因為我個人的歷史，我有了這種體驗：那些痛苦的轉變，後來都有了回報。"
第三次世界觀爆炸是1993年來到史丹佛。
"加州有某種非常自由和解放的東西，尤其是這個州的傳統。雖然現在有點在失去，但我不想抱怨。"
這不是抽象的哲學。Brin的父親Michael Brin是馬里蘭大學的數學教授，母親Eugenia在NASA戈達德航天中心做研究員。他們從蘇聯的體制中逃出來，深知思想自由的價值。據維基百科，Brin的母親後來被診斷出帕金森症，Brin已經捐贈超過10億美元資助相關研究。
13. 退休一個月的教訓
Covid前，Brin宣佈退休。他的計畫是：在咖啡館裡學物理。
"然後咖啡館全關了。"
他發現自己在家"越來越鈍"，思維不再敏銳，"感覺自己在spiral down（螺旋下墜）"。幾個月後開始偷偷回辦公室（當時還沒正式復工），後來越來越深入地參與後來被稱為Gemini的項目。
"能有這種技術上的創造性outlet，非常有價值。如果一直退休下去，會是個大錯誤。"
這與他在2024年3月AGI House活動上的發言一致。當時他告訴一群AI創業者："AI的發展軌跡太令人興奮了，我沒法繼續退休。"
好的生活，對Brin來說，是能夠享受家人（他的一個孩子和女朋友都在現場），同時保持智力上的挑戰。
"我感激能夠在這個階段有智力上的挑戰。"
演講結束時，院長Jennifer Widom感謝了一位促成這次活動的人：Emily Ma，史丹佛的兼職講師，同時也是Google員工。她看到了這次活動的潛力，推動了它的實現。
"這是我們百年慶典的完美收官，"Widom說，"讓我們看看下一個世紀會發生什麼。"
台上那台玩具積木拼裝的伺服器，見證了過去三十年。下一個三十年，它會繼續作為展品，靜靜地待在黃仁勳工程中心的展廳裡。
核心問答
Q1: Google在AI競爭中為什麼沒被OpenAI徹底甩開？
Brin承認Google在Transformer論文發表後"確實搞砸了"，沒有大規模投資算力，而且"太害怕把它推給使用者"。但Google從十幾年前就開始佈局深度技術：Jeff Dean建立的Google Brain團隊、自研TPU晶片（已有12年歷史）、超大規模資料中心。這些基礎設施和人才儲備讓他們能夠快速追趕。Brin的原話是："我們只是碰巧很早就押注了深度技術。"
Q2: Brin認為AI時代還應該學CS嗎？
Brin的回答是：不要因為AI能寫程式碼就換專業。他給出了一個反直覺的判斷：AI在"軟"領域其實更強——比較文學裡錯一句話沒什麼後果，程式碼錯了程序跑不通。所以用"AI替代程度"來選專業是錯誤的思維框架。他的建議是：選自己熱愛的，同時用AI來增強自己的能力。
Q3: Brin認為年輕創業者最該避免什麼錯誤？
在產品成熟之前過早公開。一旦公開，外部期望和內部開支會滾雪球式增長，你會被deadline綁架，沒有時間把事情做好。Google Glass就是他本人犯的這個錯誤。他用跳傘和飛艇做了一場酷炫的發佈會，"以為自己是下一個Steve Jobs"，結果產品不夠成熟，商業化失敗。 (高飛的電子替身)