news 2026/5/14 23:20:03

布林坦承谷歌低估Transformer,“还被OpenAI挖走了Ilya”

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张小明

前端开发工程师

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布林坦承谷歌低估Transformer,“还被OpenAI挖走了Ilya”
鹭羽 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI

我们在AI方面犯了错误,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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