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十三年佈局，一朝反超！GoogleAI崛起的真實故事
【新智元導讀】2025年8月，一個叫Nano Banana的圖像生成器沖上LMArena榜首，後來Gemini App成為蘋果商店下載量第一，OpenAI內部發出Code Red。但很少有人知道，這場逆襲的起點是2012年太浩湖賭場酒店的一場秘密競拍。此後十三年，Google收購DeepMind、發明Transformer、自研TPU晶片、經歷ChatGPT衝擊和Bard翻車，直到創始人Sergey Brin回歸、核心人才Noam Shazeer歸來，才在2025年完成反超。這是一個關於人才、時間與長期主義的故事。
2025年8月的一個凌晨兩點半。
Google的AI項目經理Naina Raisinghani正坐在電腦前，準備把DeepMind實驗室的最新成果——一個超快的圖像生成器——上傳到LMArena排名平台。
系統需要一個名字才能提交。
這個點沒人線上。
於是她隨手用朋友給她起的兩個外號拼了一個：Nano Banana🍌。
幾天後，Nano Banana沖上排名榜首，在X上成為熱門話題，全球使用者生成了數十億張圖片。
Google一度找不到足夠的算力，只能緊急借用伺服器。
負責人Josh Woodward後來把這次發佈稱為「成功的災難」。
到9月，Gemini App成了蘋果應用程式商店下載量第一。11月，Google發佈了迄今最強的Gemini 3模型，在多項指標上超越ChatGPT，股價大漲。
消息傳回矽谷的另一端，OpenAI內部發出了Code Red。
如果說人工智慧是一場馬拉松，那麼Google剛剛完成了一次史詩級的衝刺。
但很少有人知道，這場逆襲的起點，要追溯到十三年前一家賭場酒店的703號房間。
太浩湖的賭注
2012年12月初的一天，一場秘密競拍正在美國滑雪勝地太浩湖（Lake Tahoe）的一家賭場酒店裡進行。
太浩湖位於加州和內華達州交界處，是北美最大的高山湖泊，擁有藍寶石般的湖面和頂級雪道。
《教父2》曾在這裡取景，馬克吐溫曾在此地流連忘返。
由於離舊金山灣區只有200多英里，這裡被稱為矽谷的後花園——祖克柏和埃裡森都在此圈地佔山，興建豪宅。
但這一天，矽谷的大佬們沒有來滑雪。他們在競拍一個人。
秘密競拍的對象，是一家剛剛成立1個月、僅有3名員工的公司——DNNresearch。
它沒有任何有形的產品或資產，但追求者的身份暗示出了它的份量：Google、微軟、DeepMind和百度。
65歲的Geoffrey Hinton坐在酒店703房間的地板上。他蒼老、瘦削，飽受腰椎間盤的疼痛折磨——不能開車，也不能坐飛機。這位多倫多大學教授是深度學習領域的宗師級人物，從1972年進入愛丁堡大學算起，他已經在這條路上鏖戰了40年。
他為競拍設定了規則：起價1200萬美元，每次抬價至少100萬美元。
幾個小時後，價格被推到了4400萬美元。辛頓有些頭暈，感覺「我們像是在拍電影」。他果斷喊停，把公司賣給了最後的喊價者——Google。
有意思的是，這場4400萬美元競拍的源頭之一，正是來自6個月前的Google。
「Google貓」與最老的實習生
2012年6月，Google研究部門Google Brain公開了一個叫「Google貓」的項目成果。
簡單來說，這個項目就是用演算法在YouTube的視訊裡識別貓。
它由從史丹佛跳槽來Google的吳恩達發起，拉上了Google傳奇人物Jeff Dean入夥，還從創始人Larry Page那裡要到了大筆預算。
Google貓搭建了一個神經網路，動用了遍佈Google各個資料中心的16000個CPU進行訓練，最終實現74.8%的識別精準率。
這一數字震驚業界。
但吳恩達在項目臨近結束前激流勇退，投身自己的網際網路教育項目。臨走前他向公司推薦了辛頓來接替他的工作。
面對邀請，辛頓表示自己不會離開大學，只願意去Google待一個夏天。
由於Google招聘規則的特殊性，時年64歲的辛頓成為了Google歷史上最年長的暑期實習生。
這位實習生瞭解了Google貓項目的技術細節後，馬上看到了項目成功背後的隱藏缺陷。他後來說：他們運行了錯誤的神經網路，並使用了錯誤的計算能力。
同樣的任務，辛頓認為自己可以做得更好。
於是在短暫的實習期結束後，他馬上投入行動。
辛頓找來了自己的兩個學生——Ilya Sutskever和Alex Krizhevsky，兩人都是出生於蘇聯的猶太人，前者極具數學天賦，後者擅長工程實現。三人密切配合，建立了一個新神經網路，參加了ImageNet圖像識別大賽。
2012年10月，辛頓團隊的冠軍演算法AlexNet以驚人的84%識別精準率奪冠。
相比Google貓用了16000顆CPU，AlexNet只用了4顆輝達GPU。
學術界和產業界徹底轟動。
AlexNet的論文成為電腦科學史上最有影響力的論文之一，目前被引次數已經超過12萬。而Google貓則被迅速遺忘。
太浩湖的4400萬美元，給全球的深度學習大神做了一次重新定價。在那個價格面前，圖靈獎的100萬美元獎金看起來都像是零花錢。
天下英雄盡入彀中
Google在拿下辛頓團隊後再接再厲。
2014年1月，Google以約6億美元收購了當年在太浩湖競拍中與之競爭的DeepMind。
這家倫敦公司的創始人Demis Hassabis是一個國際象棋神童，4歲開始接觸國際象棋，14歲成為國際象棋大師。
馬斯克曾向Google創始人Larry Page推薦了自己投資的這家公司。
為了能帶上辛頓一起去倫敦驗證DeepMind的成色，Google團隊專門包了一架私人飛機，並且改造了座椅——因為辛頓的腰椎問題讓他無法乘坐普通飛機。
收購完成後，Google的AI版圖上已經聚集了當時最頂尖的深度學習人才。
與此同時，一個不太引人注目的項目正在悄悄進行：Google開始自研AI晶片。
他們認為語音識別這類應用會需要大量算力，於是設計了TPU（張量處理單元），比傳統CPU和GPU更省電。
這一步棋當時看起來並不顯眼。
但十多年後，它將成為Google反超的關鍵武器。
Transformer：改變世界的論文
2016年3月，DeepMind的AlphaGo以4:1擊敗圍棋世界冠軍李世石，震驚全球。
這是AI第一次在這種極其複雜的策略遊戲中戰勝人類頂尖選手。
那一年，Sundar Pichai剛接任Google CEO不久。他在部落格裡寫道：過去十年是智慧型手機的時代，未來十年將是AI優先的時代。
2017年6月，Google的一個團隊發表了一篇名為《Attention Is All You Need》的論文。8位Google科學家提出了Transformer模型——一種徹底拋棄循環神經網路、完全基於注意力機制的新架構。
這篇論文開啟了如今的大模型時代。ChatGPT、Claude、Gemini……所有當今最強大的AI模型，都建立在Transformer的基礎之上。
截至2025年，這篇論文被引用超過17.3萬次，位列21世紀被引用最多的論文前十。
但諷刺的是，8位作者後來全部離開了Google，創辦或加入了其他公司。
其中一位叫Noam Shazeer。
記住這個名字。
ChatGPT的衝擊
儘管Google擁有最強的技術積累和最頂尖的人才，但在聊天機器人這條賽道上，它一直表現得異常謹慎。
2021年5月，Google發佈了LaMDA——一個基於Transformer的對話大模型。
但它只對少數人開放測試，限制極多。2022年8月，Google推出了測試應用AI Test Kitchen，有三個功能：想像它、列出它、聊狗。
沒錯，第三個功能只能聊狗。
Google的高管和研究員們擔心安全問題。早期模型很容易被誘匯出種族歧視或性別歧視的回答。前Google Brain員工Julia Winn說，Google對這類風險看得比她待過的任何公司都重。
這種謹慎讓一些研究員很沮喪，有的選擇了離開。
然後，2022年11月30日，OpenAI發佈了ChatGPT。
五天內，一百萬人註冊。使用者沒有太多限制，想聊什麼聊什麼。
Google內部一些在AI上耕耘多年的員工氣壞了。
分析師和投資者開始質疑：Google是不是要錯過科技史上的下一波大浪？
翻車
2023年1月，Jeff Dean、Demis Hassabis和新加入的機器人專家James Manyika向董事會匯報了打造最強模型的計畫。
但Google等不及了，需要先推一個產品出來。
2023年2月6日，他們匆忙發佈了基於LaMDA的聊天機器人Bard。
發佈會翻車了。
宣傳視訊裡，Bard被問到韋伯望遠鏡的問題，回答說它拍了第一張系外行星照片。
這是錯的。第一張系外行星照片是2004年歐洲南方天文台的甚大望遠鏡拍攝的。
Alphabet股價當天下跌8%，市值蒸發約1000億美元。
這是GoogleAI歷史上最黑暗的時刻之一。
創始人的回歸
差不多同一時間，已經退休的Google聯合創始人Sergey Brin在一個派對上碰到了OpenAI的研究員Daniel Selsam。
Selsam問他：ChatGPT這麼厲害，作為電腦科學家你不心動嗎？怎麼不回來全職搞AI？
Brin覺得他說得有道理。
這位2019年從執行層退休的聯合創始人，開始幾乎每天參與AI工作。
他深入瞭解技術細節，研究損失曲線，每周參與前沿AI研究的討論。他還幫Gemini挑毛病，並且參與了關鍵人才的招聘。
Brin後來說：任何電腦科學家現在都不應該退休。
他還促成了一筆關鍵的交易。
Noam Shazeer是2017年Transformer論文的8位作者之一。
他後來離開Google，與Daniel De Freitas共同創辦了Character.AI——一家專注於AI角色對話的創業公司。
這兩個人還有另一個共同點：他們都是LaMDA的關鍵開發者。
2024年8月，一個價值27億美元的交易讓這兩位叛將回歸了Google DeepMind。
嚴格來說，這不是一次收購——Character.AI繼續獨立營運，但Shazeer、De Freitas和約30名研究人員回到了Google。
Google要回的不是公司，是人。
這兩人後來參與領導了Gemini的開發。
整合
2023年4月20日，Sundar Pichai宣佈了一個重大決定：Google Brain與DeepMind合併，成立新的GoogleDeepMind。
這兩個團隊此前一直分頭運作，文化也不相同。Google Brain偏研究，總部在美國；DeepMind偏產品，根基在英國。兩邊合併後產生了不少摩擦。
但在ChatGPT的壓力下，Google別無選擇。
Demis Hassabis被任命為Google DeepMind的CEO。Jeff Dean轉任首席科學家。
與此同時，Google有一個OpenAI沒有的優勢：OpenAI需要融資，而Google可以從自己每年幾百億美元的利潤裡拿錢做研發。
2023年底，Google發佈了第一版Gemini。
與ChatGPT主要用文字訓練不同，Gemini從一開始就用文字、程式碼、音訊、圖像和視訊一起訓練。
這是技術野心更大的方案，雖然開發時間更長，但後來被證明是值得的。
諾貝爾獎
2024年10月，Demis Hassabis和John Jumper因AlphaFold獲得諾貝爾化學獎。
AlphaFold解決了困擾科學界50年的蛋白質折疊問題——僅憑氨基酸序列就能精準預測蛋白質的三維結構。
這是AI對基礎科學的歷史性貢獻。
對Google來說，這是一個轉折訊號：他們的科學家正在拿諾貝爾獎，而不只是追著競爭對手的尾燈跑。
關於這個故事，歡迎收看我認為目前最精彩的紀錄片。
《The Thinking Game | Full documentary | Tribeca Film Festival official selection》
十年前的伏筆
2025年4月，Google發佈了第七代AI晶片Ironwood。
每顆晶片可達4,614TFLOPs的FP8性能。
最多9,216顆晶片可以互聯成一個超級算力叢集，總性能達到42.5Exaflops——這是當時世界最強超級電腦El Capitan的24倍。
比第一代Cloud TPU能效提升了30倍。
當Google在2013年開始秘密研發TPU時，沒有多少人意識到這步棋的意義。
那時候，Nvidia的GPU還是AI訓練的絕對霸主；那時候，ChatGPT還不存在；那時候，大多數人連大語言模型這個詞都沒聽說過。
但十二年後，這步落子終於開花結果。
消息傳出：Google正在和Meta談判，要賣給他們價值數十億美元的TPU晶片。
Nvidia股價當天下跌7%。
成功的災難
2025年8月，Nano Banana橫空出世。
這個隨手起的名字沖上了LM Arena排名榜首。全球使用者瘋狂使用，生成了數十億張圖片。Google的伺服器一度不堪重負。
負責人Josh Woodward把這次發佈稱為成功的災難。
到9月，Gemini App成為蘋果應用程式商店下載量第一。月活使用者從7月的4.5億漲到了10月的6.5億。
11月，Gemini 3發佈。在多項基準測試中超越ChatGPT。自研的Ironwood晶片大幅降低了AI模型的運行成本。
Pichai在12月的內部備忘錄裡寫道：我們以很棒的姿態結束了2025年。想想一年前我們在什麼位置，這個進步令人難以置信。
逆襲的邏輯
Google用了十三年完成這場逆襲。
從2012年太浩湖的4400萬美元競拍，到2014年收購DeepMind，到2017年發表Transformer論文，到2023年經歷Bard的翻車和團隊的整合，再到2025年Gemini 3的登頂和晶片業務的突破。
期間有無數次可能走岔的路口：
如果2012年百度而不是Google贏下了辛頓，歷史會怎樣？
如果8位Transformer作者沒有全部離開Google，會怎樣？
如果Sergey Brin沒有在那個派對上被一句話刺激到，會怎樣？
如果Noam Shazeer沒有回歸，會怎樣？
但歷史沒有如果。
尾聲
回看這十三年，有一個貫穿始終的主題：人才。
太浩湖的秘密競拍搶的是人。收購DeepMind買的是人。Sergey Brin回歸是人的回歸。Noam Shazeer的27億美元交易，本質上還是請人回來。
在前沿技術領域，一個頂級學者的作用，往往大過一萬個普通工程師。這就是為什麼Google願意花4400萬美元買下一家沒有產品、沒有收入、只有三個人的公司。這就是為什麼Brin願意從退休生活中走出來。
而另一個主題是：時間。
TPU晶片從2013年開始研發，到2025年成為競爭優勢，中間隔了12年。Transformer論文發表於2017年，但它的全部威力要到2022年ChatGPT發佈後才被世界看見。深度學習的先驅們從1970年代就開始了探索，卻要等到2012年才迎來產業化的曙光。
偉大之所以為偉大，不是因為其橫空出世時的驚豔，而是因為它要在無邊黑暗中，忍受漫長的籍籍無名與不被理解。直到多年之後，人們才能順著這些標尺，感嘆那時群星璀璨，天才輩出。
2025年末，AI競賽遠沒有結束。OpenAI後來也發佈了更強的ChatGPT，使用者量仍然遠超Gemini。這場馬拉松還在繼續。
但至少，Google已經證明了一件事：
即使是科技巨頭，也可以從落後中爬起來。即使是ChatGPT的衝擊，也沒有把Google打倒。
只要有人才，只要有耐心，只要有足夠長的時間線，逆襲永遠可能發生。
畢竟，Nano Banana這個名字，不過是一個項目經理在凌晨兩點半隨手起的。
而它背後，是十三年的佈局——和無數個不眠之夜。 (新智元)