(布林罕見承認谷歌在AI發展上的戰略失誤)

“我們搞砸了。”

2025 年 12 月 12 日，斯坦福工程學院百年慶典。

谷歌聯合創始人謝爾蓋布林（Sergey Brin）回到母校，坐在講臺中央，開門見山：

Transformer論文是我們發的，但我們沒有足夠認真對待它。

算力沒跟上，產品不敢推，就怕聊天機器人說蠢話。

時間回到 2017 年。那一年，Google發布Transformer，技術上領先全球。但 5 年后，率先把大模型變成產品的，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。

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？

現在怎么追？

這場仗，怎么打？

第一節｜發明了Transformer，卻輸給了OpenAI

2017年，Google的研究團隊發表了那篇劃時代的論文《Attention is All You Need》。Transformer架構由此誕生，點燃了整個大模型時代。

彼時谷歌內部并非沒有察覺其顛覆性意義。Jeff Dean帶隊推動Google Brain，Sundar Pichai在各種公開場合強調AI first，技術積累從未停止。

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，布林承認了這段從領先到落后的全過程：

“我們沒投夠算力，太怕產品失控……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。”

這不是情緒化的復盤，而是一份源自一線技術人員的戰略反思。

回顧那幾年，谷歌內部的典型姿態是：

算力要調配到更穩妥的應用；

模型研究繼續，但謹慎對外發布；

對話式AI被視為高風險、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，而是敗在心理預期與組織氣質。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任何人，但他幾次重復一個詞：我們。

“We definitely screwed up（我們確實搞砸了）.”

在那場決定未來十年的 AI 路口，布林在場，也確實錯過了。 但他沒有回避，而是親自回場修正。

第二節｜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，而是全職回到研發一線。

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：

親自指導團隊目標；

用AI工具分配任務、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隊證明：技術人的工作方式，必須和 AI 協作重新定義。

他甚至在開車時也會向 Gemini提問。無論是編寫代碼、設計芯片架構，還是計算電力成本，他都會先請教它，盡管它并不完美，但確實能幫他形成新思路。

這不是象征性的參與，而是一個創始人在用行動告訴團隊：AI 不是工具，而是新的工作方式。

在他看來：

“AI不是靠單點突破贏，而是靠一整套智能系統，讓人能真正用起來。”

如果說 2017 年他們太謹慎，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，也是一個創始人對技術方向的再下注。

第三節｜谷歌怎么追：平臺化，不是單點突破

Gemini 的定位，從一開始就不是為了再做一個ChatGPT。

布林團隊的目標更像是：重構工具鏈，取代人類開多個軟件、切多個窗口的工作方式。

從2025年12月的產品更新節奏可以看出戰略意圖：

Gemini 3 Pro正式上線：強調多步推理、低幻覺、復雜任務能力，意在超越對話助手的范疇；

Gemini Deep Research發布：不僅能生成研究摘要，還能與數據互動、進行工具調用，走向科研工作流助手；

MCP托管服務推出：統一模型上下文協議，打通AI與Google自家生態（Maps、BigQuery、Gmail、Finance）；

AI眼鏡Project Aura官宣：聯動XREAL、三星、Warby Parker，押注AI×空間×多模態硬件入口。

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。

與之對照，OpenAI 在同一時期發布GPT-5.2，主攻長上下文處理和對話能力提升，繼續強化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 的商業入口聚焦在ChatGPT企業版、瀏覽器插件和API接口，本質上是讓AI成為更好的對話伙伴。

而谷歌選擇的是平臺式工具生態。通過MCP協議，將其他模型、Agent、工具整合進來，把Workspace、Search、Maps、甚至硬件設備都變成 AI 的觸點。它不追求單個模型最強，而是要讓整個生態最好用。

布林在訪談中提到一個關鍵點：

“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。”

換句話說，谷歌不只想做一個模型，而是把Gemini變成一套AI接口標準。就像Android定義了移動操作系統，Gemini要定義的是AI 工具的協作方式。

第四節｜別急著商業化

整場對話最有意思的一幕，不是談產品或戰略，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？是不是不該學編程了？

布林沒有兜圈子，他直言：

“我就是學計算機出身的。我不會因為AI現在能寫代碼，就去轉學文學專業。目前 AI 在文學上可能更強，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。”

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的結構化思維與調度能力。

第二，技術力仍是拉開 AI 應用差距的核心。門檻沒有降低，只是能力要求變得更復雜了。

但這并不意味著非專業人士就被拒之門外。

他還舉了個對比：作為非芯片專家，他現在想了解架構、算力預算、冷卻方案，直接用Gemini問一輪，就能快速抓住方向。

換句話說：AI降低的是學習門檻，而不是應用門檻。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。

對于學生，他建議把注意力放在兩個方向：

如何用好AI工具，把創意變成實際工作流；

如何與AI協作，培養自己獨特的思考和判斷能力。

而對于創業者，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，再談擴張。”

這句話聽起來像是在鼓勵快速迭代，但重點其實在“真正可用”四個字上。

很多 AI 公司在搶速度、拼融資、趕風口時，做的往往是技術demo或概念產品。但布林強調的是：先做出用戶愿意每天用的工具，再談完善和擴張。

這才是谷歌現在真正的護城河。

結語｜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，然后用 8 年追回來的故事。

不是靠戰略調整，而是靠創始人每天參與、親自使用、把工具真正用出來。

2017年，谷歌發明了Transformer，但太謹慎沒敢推。

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，靠的不是運氣，而是選擇。

技術的錯過，可以靠參與補回來。但前提是，你要在落后的時候，敢回場，敢做事。