(布林罕見承認(rèn)谷歌在AI發(fā)展上的戰(zhàn)略失誤)
“我們搞砸了?！?/p>
2025 年 12 月 12 日，斯坦福工程學(xué)院百年慶典。
谷歌聯(lián)合創(chuàng)始人謝爾蓋·布林（Sergey Brin）回到母校，坐在講臺中央，開門見山：
Transformer論文是我們發(fā)的，但我們沒有足夠認(rèn)真對待它。
算力沒跟上，產(chǎn)品不敢推，就怕聊天機(jī)器人說蠢話。
時間回到 2017 年。那一年，Google發(fā)布Transformer，技術(shù)上領(lǐng)先全球。但 5 年后，率先把大模型變成產(chǎn)品的，卻是 OpenAI。
ChatGPT 橫空出世，Claude緊隨其后。而谷歌，錯過了AI的第一輪爆發(fā)。
布林沒有回避這段歷史。他直言：我也在場，但我們沒有行動。
2022 年底，他重新回歸Google，親手參與 Gemini的每一個關(guān)鍵決策。
這一次回到斯坦福，他不講情懷，只講三件事：
谷歌錯在哪？
現(xiàn)在怎么追？
這場仗，怎么打？
第一節(jié)｜發(fā)明了Transformer，卻輸給了OpenAI
2017年，Google的研究團(tuán)隊(duì)發(fā)表了那篇劃時代的論文《Attention is All You Need》。Transformer架構(gòu)由此誕生，點(diǎn)燃了整個大模型時代。
彼時谷歌內(nèi)部并非沒有察覺其顛覆性意義。Jeff Dean帶隊(duì)推動Google Brain，Sundar Pichai在各種公開場合強(qiáng)調(diào)AI first，技術(shù)積累從未停止。
但他們沒敢把這場變革真正推向市場。
在斯坦福的公開訪談中，布林承認(rèn)了這段從領(lǐng)先到落后的全過程：
“我們沒投夠算力，太怕產(chǎn)品失控……Chatbots會說蠢話，我們就遲疑了。OpenAI那邊把事情做出來了，很多還是我們的人。包括Ilya，都是我們原來的員工?！?/p>
這不是情緒化的復(fù)盤，而是一份源自一線技術(shù)人員的戰(zhàn)略反思。
回顧那幾年，谷歌內(nèi)部的典型姿態(tài)是：
算力要調(diào)配到更穩(wěn)妥的應(yīng)用；
模型研究繼續(xù)，但謹(jǐn)慎對外發(fā)布；
對話式AI被視為高風(fēng)險(xiǎn)、難把控的方向。
直到 2022 年底，ChatGPT 引爆全球。
谷歌才終于意識到，自己不是輸在技術(shù)，而是敗在心理預(yù)期與組織氣質(zhì)。布林也是在那一刻，決定重新回到公司。
他沒在這場訪談里指責(zé)任何人，但他幾次重復(fù)一個詞：我們。
“We definitely screwed up（我們確實(shí)搞砸了）.”
在那場決定未來十年的 AI 路口，布林在場，也確實(shí)錯過了。 但他沒有回避，而是親自回場修正。
第二節(jié)｜他每天都在用Gemini
這一次回來，布林不再只是坐在辦公室里面聽匯報(bào)，而是全職回到研發(fā)一線。
在訪談里，他透露，自己從2022年底起幾乎每天都在參與Gemini的研發(fā)：
親自指導(dǎo)團(tuán)隊(duì)目標(biāo)；
用AI工具分配任務(wù)、判斷人才；
和Gemini每天對話，連在車上都聊。
他要用這種方式向團(tuán)隊(duì)證明：技術(shù)人的工作方式，必須和 AI 協(xié)作重新定義。
他甚至在開車時也會向 Gemini提問。無論是編寫代碼、設(shè)計(jì)芯片架構(gòu)，還是計(jì)算電力成本，他都會先請教它，盡管它并不完美，但確實(shí)能幫他形成新思路。
這不是象征性的參與，而是一個創(chuàng)始人在用行動告訴團(tuán)隊(duì)：AI 不是工具，而是新的工作方式。
在他看來：
“AI不是靠單點(diǎn)突破贏，而是靠一整套智能系統(tǒng)，讓人能真正用起來?！?/p>
如果說 2017 年他們太謹(jǐn)慎，沒敢把Transformer推到臺前；那么2025年，布林親自站在一線，把 Gemini 真正用出來。
這是一場落后之后的追趕，也是一個創(chuàng)始人對技術(shù)方向的再下注。
第三節(jié)｜谷歌怎么追：平臺化，不是單點(diǎn)突破
Gemini 的定位，從一開始就不是為了再做一個ChatGPT。
布林團(tuán)隊(duì)的目標(biāo)更像是：重構(gòu)工具鏈，取代人類開多個軟件、切多個窗口的工作方式。
從2025年12月的產(chǎn)品更新節(jié)奏可以看出戰(zhàn)略意圖：
Gemini 3 Pro正式上線：強(qiáng)調(diào)多步推理、低幻覺、復(fù)雜任務(wù)能力，意在超越對話助手的范疇；
Gemini Deep Research發(fā)布：不僅能生成研究摘要，還能與數(shù)據(jù)互動、進(jìn)行工具調(diào)用，走向科研工作流助手；
MCP托管服務(wù)推出：統(tǒng)一模型上下文協(xié)議，打通AI與Google自家生態(tài)（Maps、BigQuery、Gmail、Finance）；
AI眼鏡Project Aura官宣：聯(lián)動XREAL、三星、Warby Parker，押注AI×空間×多模態(tài)硬件入口。
這一整套動作指向同一個方向：不是讓你搜索答案，而是讓AI代你完成整個任務(wù)。
與之對照，OpenAI 在同一時期發(fā)布GPT-5.2，主攻長上下文處理和對話能力提升，繼續(xù)強(qiáng)化ChatGPT作為終極對話智能體的定位。兩家公司的路徑開始分叉。
OpenAI 的商業(yè)入口聚焦在ChatGPT企業(yè)版、瀏覽器插件和API接口，本質(zhì)上是讓AI成為更好的對話伙伴。
而谷歌選擇的是平臺式工具生態(tài)。通過MCP協(xié)議，將其他模型、Agent、工具整合進(jìn)來，把Workspace、Search、Maps、甚至硬件設(shè)備都變成 AI 的觸點(diǎn)。它不追求單個模型最強(qiáng)，而是要讓整個生態(tài)最好用。
布林在訪談中提到一個關(guān)鍵點(diǎn)：
“很多公司卡在 AI 能力有了，但落地成本太高。如果我們能讓Agent像API一樣即插即用，這個時代就打開了?！?/p>
換句話說，谷歌不只想做一個模型，而是把Gemini變成一套AI接口標(biāo)準(zhǔn)。就像Android定義了移動操作系統(tǒng)，Gemini要定義的是AI 工具的協(xié)作方式。
第四節(jié)｜別急著商業(yè)化
整場對話最有意思的一幕，不是談產(chǎn)品或戰(zhàn)略，而是布林給年輕人的建議。
主持人問他：AI正在改變一切，年輕人該怎么選專業(yè)？是不是不該學(xué)編程了？
布林沒有兜圈子，他直言：
“我就是學(xué)計(jì)算機(jī)出身的。我不會因?yàn)锳I現(xiàn)在能寫代碼，就去轉(zhuǎn)學(xué)文學(xué)專業(yè)。目前 AI 在文學(xué)上可能更強(qiáng)，但編程仍然有巨大市場價值。而且，更好的編程才能做出更好的 AI?！?/p>
為什么這么說？他給出了兩個理由：
第一，AI 能寫代碼，不代表工程師沒用了。反而意味著工程師需要更強(qiáng)的結(jié)構(gòu)化思維與調(diào)度能力。
第二，技術(shù)力仍是拉開 AI 應(yīng)用差距的核心。門檻沒有降低，只是能力要求變得更復(fù)雜了。
但這并不意味著非專業(yè)人士就被拒之門外。
他還舉了個對比：作為非芯片專家，他現(xiàn)在想了解架構(gòu)、算力預(yù)算、冷卻方案，直接用Gemini問一輪，就能快速抓住方向。
換句話說：AI降低的是學(xué)習(xí)門檻，而不是應(yīng)用門檻。重要的不是你腦子里存了多少知識，而是你會不會用AI快速定位并掌握需要的知識。
對于學(xué)生，他建議把注意力放在兩個方向：
如何用好AI工具，把創(chuàng)意變成實(shí)際工作流；
如何與AI協(xié)作，培養(yǎng)自己獨(dú)特的思考和判斷能力。
而對于創(chuàng)業(yè)者，他的建議更直接：
“不要怕犯錯。這次Gemini，我們在很多核心功能還沒完全打磨好時就上線了，就是想讓它先真正可用，再談擴(kuò)張?！?/p>
這句話聽起來像是在鼓勵快速迭代，但重點(diǎn)其實(shí)在“真正可用”四個字上。
很多 AI 公司在搶速度、拼融資、趕風(fēng)口時，做的往往是技術(shù)demo或概念產(chǎn)品。但布林強(qiáng)調(diào)的是：先做出用戶愿意每天用的工具，再談完善和擴(kuò)張。
這才是谷歌現(xiàn)在真正的護(hù)城河。
結(jié)語｜不是神話，是選擇
布林這次回到斯坦福，講的是一個公司錯過了起點(diǎn)，然后用 8 年追回來的故事。
不是靠戰(zhàn)略調(diào)整，而是靠創(chuàng)始人每天參與、親自使用、把工具真正用出來。
2017年，谷歌發(fā)明了Transformer，但太謹(jǐn)慎沒敢推。
2025年，布林親自回場，把Gemini變成了一整套工具鏈。
從錯過到追回，靠的不是運(yùn)氣，而是選擇。
技術(shù)的錯過，可以靠參與補(bǔ)回來。但前提是，你要在落后的時候，敢回場，敢做事。
