新智元報道

編輯：定慧

一個身價1400億的「退休老哥」，在斯坦福當眾自爆：退休是巨大錯誤！他一轉身，手握Transformer「屠龍刀」的谷歌，為何在AI黎明前夜被OpenAI打得措手不及？

2025年的初冬，斯坦福大學的禮堂里座無虛席。

臺下的聽眾大多是那種典型的硅谷年輕面孔：穿著連帽衫，背著雙肩包，眼中閃爍著對改變世界（或者至少是獲得巨額融資）的渴望。

臺上最右邊的男人，即使在這場斯坦福大學工程學院百年慶典上，神情依然像個頑童。

他是謝爾蓋·布林（Sergey Brin），谷歌的聯合創始人，身價超過1400億美元，是這個星球上最有權勢的人之一（尤其是對一些熱愛科技的年輕人來說）。

谷歌于20世紀90年代中期在斯坦福大學校園創立，謝爾蓋·布林與拉里·佩奇正是在此相遇。考慮到谷歌的起源故事以及身處硅谷核心的斯坦福大學演講現場，謝爾蓋在這場演講的回答或許會讓一些人感到意外。

但他那天說出的一句話，卻讓在場的所有人感到意外。

「退休是個巨大的錯誤。」布林說道，語氣中帶著一種罕見的坦誠：

「我原本以為我會去海邊，或者研究一點物理，但實際上，那種感覺糟透了。」

這不僅僅是一個關于無聊的故事。

布林的這番話，揭開了硅谷過去十年最驚心動魄的一場商業戰爭的序幕。

他所指的「錯誤」，并非個人生活的空虛，而是他在2019年選擇隱退時，正好錯過了計算機科學史上最重要的一次「革命」。

就在他退休去享受人生的那幾年里，谷歌，這家曾經定義了互聯網、匯聚了全球最聰明大腦的科技帝國，竟然在自己最擅長的領域——人工智能（AI）上，被一家名為OpenAI的小創業公司打得措手不及。

「我們因為擔心，錯過了機會。」布林坦承。

這是一個真實的硅谷故事。

也是一場關于傲慢、偏見、技術信仰與帝國反擊的史詩。

被遺忘的神諭

Transformer的誕生與封存

故事的起點，在2017年。

那時的谷歌如日中天，市值突破萬億，AlphaGo剛剛在圍棋上虐完了人類頂尖棋手。

在谷歌山景城總部的一個不起眼的角落里，八位研究員正在搗鼓一篇論文。

這篇論文的標題起得很隨意，叫做《Attention Is All You Need》。

論文的作者之一Jakob Uszkoreit覺得這個名字聽起來很像披頭士的歌名，既嬉皮又極客。

當時沒人知道，這篇論文將成為開啟下一個時代的鑰匙。

這八個人——后來被稱為「AI八子」。

他們提出了一種名為Transformer的全新神經網絡架構。

在此之前，AI處理語言（比如翻譯一句話）需要按順序一個字一個字地讀，這叫循環神經網絡（RNN）。

這很慢，而且讀了后面忘前面。

Transformer的天才之處在于，它引入了「自注意力機制」（Self-Attention）。

簡單說，它能像人類一眼掃過整頁書一樣，同時看到所有單詞，并瞬間理解它們之間的關聯。

這是一項核彈級的技術突破。它解決了并行計算的問題，意味著只要你給他足夠多的顯卡（GPU/TPU）和足夠多的數據，這個模型就能無限變強。

Transformer，可以說是一把新時代的屠龍寶刀。

號令天下，誰敢不從。

「創新者窘境」：為什么有了屠龍刀卻不屠龍？

按理說，谷歌發明了Transformer，應該順勢推出自己的「ChatGPT」聊天機器人才對。

但現實是，這篇論文發表后，谷歌內部雖然也在用它改進搜索和翻譯，卻始終沒有推出一個面向公眾的「生成式AI」產品。

為什么？

答案藏在哈佛商學院教授克里斯坦森的那本經典著作《創新者的窘境》里，也藏在谷歌那張價值1400億美元的利潤表里。

商業模式的詛咒

谷歌的商業模式太完美了，完美到它不敢自我革命。

搜索廣告模式

用戶輸入關鍵詞->谷歌展示十條藍色鏈接->用戶點擊鏈接->谷歌收廣告費。

AI聊天模式

用戶提問->AI直接給出完美答案->用戶不需要點擊鏈接。

如果AI太好用，用戶就不點廣告了。

這對谷歌來說，無異于揮刀自宮。

每一位高管在看到AI聊天機器人的Demo時，腦子里閃過的第一個念頭不是「這太酷了」，而是「這會把我們的股價搞崩」。

谷歌是全球信息的守門人。它對「正確性」有極高的潔癖。

大語言模型有一個致命弱點：幻覺（Hallucination）。

它會一本正經地胡說八道。對于OpenAI這樣的創業公司，這叫「有趣的瑕疵」；

但對于谷歌，這叫「傳播虛假信息」。

2021年，谷歌其實已經開發出了極其強大的聊天機器人LaMDA（Language Model for Dialogue Applications）。

BTW：吐槽一句，這名字就看著很大公司病，「用于對話應用的大模型」，不像ChatGPT，就像隨便將Chat和GPT連起來。創新還是要隨意一點啊。

但管理層始終不敢發布。

一個著名的插曲發生了：谷歌工程師Blake Lemoine在測試LaMDA時，被AI的回答震驚了。

他認為LaMDA已經產生了「自我意識」（Sentient），是一個有靈魂的「人」。

他甚至為此聘請了律師來保護AI的權利。

這件事把谷歌高層嚇壞了。

為了避免倫理爭議和公關災難，他們迅速解雇了Lemoine，并把LaMDA鎖得更緊了。

他們擔心，一旦發布，AI可能會說出種族歧視的話，或者教唆用戶自殺。

這種「防御性思維」讓谷歌在戰略上徹底癱瘓。

人才的大逃亡

對于那八位發明Transformer的天才來說，看著自己手中的技術被公司束之高閣，是一種折磨。

「我們想做產品，想改變世界，而不是只發論文。」

于是，大逃亡開始了。

Noam Shazeer

Transformer的核心作者之一，他曾向谷歌高層極力推薦發布聊天機器人Meena，被拒后憤而離職，創辦了Character.AI。

Aidan Gomez

離職創辦了Cohere。

Ashish Vaswani

離職創辦了Adept。

到了2022年，Transformer論文的八位作者，全部離開了谷歌。

谷歌變成了AI界的「黃埔軍校」——培養了所有人，卻沒留住一個將軍。

而這些出走的人，帶著谷歌的技術基因，在硅谷的各個車庫里，把槍口對準了老東家。

OpenAI如何利用「Scaling Laws」逆天改命

當谷歌在猶豫不決時，幾英里外的OpenAI正如饑似渴地研究著谷歌的Transformer論文。

OpenAI的首席科學家Ilya Sutskever（他也是從谷歌跳槽出來的）是一個堅定的技術信仰者。

他相信一個簡單而暴力的真理：Scaling Laws。

Ilya認為，不要搞那些花里胡哨的人工規則。

只要神經網絡的層數夠深、參數夠多、喂給它的數據夠大、算力夠強，智能就會「涌現」（Emerge）。

這被稱為「苦澀的教訓」（The Bitter Lesson）：在算力面前，人類的精巧設計往往不值一提。

簡單點，你可以理解為力大出奇跡。

于是，OpenAI做了一個當時看起來很瘋狂的決定：把所有資源All-in在Transformer架構上，并且不斷把模型做大。

GPT-1：驗證概念。

GPT-2：參數擴大10倍。

GPT-3：參數擴大100倍（達到1750億）。

產品的勝利：ChatGPT的降維打擊

技術上的領先并不足以致勝，OpenAI贏在產品哲學。

谷歌的思路是：AI必須是一個完美助手，要集成在Search里，不能出錯。

OpenAI的思路是：管它完不完美，先發出去讓大家玩起來。

2022年11月，OpenAI發布了ChatGPT。

這其實是一個「半成品」，界面簡陋，經常胡說八道。

但它做對了一件事：對話框（Chat Interface）。

它把高深莫測的AI，變成了一個連老奶奶都能用的聊天工具。

一夜之間，用戶突破百萬，隨后破億。

硅谷沸騰了。人們發現，這個AI雖然會算錯數學題，但它能寫詩、能寫代碼、能講笑話、能安慰失戀的你。

這就夠了。

另一個故事：微軟的「借刀殺人」

如果說OpenAI是沖鋒的騎士，微軟CEO薩提亞·納德拉（Satya Nadella）就是背后的謀略家。

納德拉敏銳地看到了OpenAI的潛力，在所有人都覺得OpenAI是燒錢無底洞時，微軟注資130億美元，并迅速將GPT-4整合進必應（Bing）搜索。

納德拉在接受采訪時，說出了一句殺人誅心的話：「我們要讓人們知道，是我們讓他們（谷歌）跳舞。」

他成功了。

谷歌這頭大象，終于被刺痛了。

紅色代碼與布林的回歸

「我回來了，為了寫代碼」

ChatGPT發布一個月后，谷歌總部山景城Mountain View拉響了警報。

CEO桑達爾·皮查伊發布了著名的「紅色代碼」（Code Red）。

這在谷歌歷史上意味著最高級別的生存危機。

所有不相關的項目暫停，所有資源向AI傾斜。

但皮查伊發現，自己雖然是CEO，卻很難調動這艘龐大的航母。內部官僚主義嚴重，團隊之間壁壘森嚴。

他需要援軍。

于是，他撥通了那個許久未撥的電話——打給已經退休的拉里·佩奇和謝爾蓋·布林。

布林：從退休老頭變回硬核極客

布林回到了谷歌。他沒有選擇坐在寬敞的董事會辦公室里指點江山，而是做了一件讓所有工程師掉下巴的事：他要寫代碼。

據內部員工透露，布林回來的第一件事，是申請訪問Gemini（當時叫LaMDA/Bard）的代碼庫。

因為太久沒操作，他的權限甚至過期了，不得不像個實習生一樣提交工單恢復權限。

隨后的日子里，谷歌的工程師們驚訝地發現，代碼提交記錄（Change Lists，CLs）里頻繁出現「Sergey Brin」的名字。

有一個段子在谷歌內部瘋傳：布林提交了一段修改代碼，然后幾十個資深工程師排著隊在下面回復「LGTM」（Looks Good To Me，谷歌內部代碼審核通過的術語）。

大家既是出于對創始人的敬畏，也是被這種身先士卒的精神所震懾。

布林不僅僅是作秀。

他深入到了最核心的訓練環節，盯著損失函數（Loss Curve）的曲線，研究模型為什么不收斂。

他甚至要求工程師們恢復創業時期的作息，推行高強度的「60小時工作制」，并親自組織周末的黑客松。

他在斯坦福的演講中回憶那段時光：

「當你親手去調參，去看到模型變聰明的過程，那種多巴胺的釋放是無可比擬的。我才意識到，我不應該退休。」

跌跌撞撞的反擊

Gemini的出生與「覺醒」

在布林的親自督戰下，谷歌終于拿出了反擊武器：Gemini。

與OpenAI的GPT-4不同，Gemini從一開始就被設計為原生多模態（Native Multimodal）。

GPT-4

本質上是個文本模型，看圖能力是后來「外掛」上去的。

Gemini

從訓練第一天起，就同時吃文本、圖片、視頻和音頻。這讓它在理解復雜視頻和跨模態推理上有著天然優勢。

圖像生成的滑鐵盧：「我們搞砸了」

然而，急于求成的谷歌，很快摔了一跤。

2024年初，Gemini推出了圖像生成功能。用戶很快發現，這個AI「瘋了」。

當用戶要求生成「美國開國元勛」時，它生成了黑人、印第安人和亞裔，就是沒有白人。

當用戶要求生成「二戰德軍士兵」時，它居然生成了黑人納粹士兵。

輿論嘩然。

馬斯克在推特上嘲笑谷歌開發了「Woke AI」（覺醒病毒AI）。

谷歌的股價應聲暴跌。

這一次，布林沒有躲避。他在一次公開的極客聚會上，面對鏡頭坦誠地說道：「我們確實搞砸了。」

他解釋說，這是因為為了防止模型產生種族歧視，內部的對齊（Alignment）團隊在提示詞里加了太多的強制多樣性規則，導致矯枉過正。

這種坦誠，反而贏回了部分開發者的尊重。

27億美元買回一個天才

為了贏，谷歌已經不計成本。

還記得那個憤而離職去創辦Character.AI的Transformer作者Noam Shazeer嗎？

2024年，谷歌做了一筆震驚硅谷的交易：花費27億美元收購Character.AI。

但這筆交易極其詭異。

谷歌并沒有把Character.AI的產品并入體系，它真正的目標只有一個：讓Noam Shazeer回來。

這實際上是一場耗資27億美元的「聘用」。

Noam回來后，直接成為了Gemini項目的聯合負責人。

千金買骨。

這證明了谷歌的決心，也側面印證了當年逼走這些人是多么昂貴的錯誤。

攻守易形

2025年的戰局反轉

OpenAI的「Code Red」

時間來到2025年底，劇情發生了極其諷刺的反轉。

據外媒報道，OpenAI的CEO山姆·奧特曼給全員發了一封備忘錄，宣布OpenAI進入「紅色代碼」（CodeRed）狀態。

是的，三年前是谷歌CodeRed，三年后輪到了OpenAI。

為什么？因為谷歌追上來了。

Gemini3 的逆襲

谷歌發布的最新模型Gemini3 ，在多項基準測試（如長文本推理、數學競賽）中擊敗了GPT-5系列。

生態系統的碾壓

谷歌把Gemini植入到了安卓手機、Google Docs、Gmail和Chrome瀏覽器里。普通用戶不需要下載ChatGPT，直接在手機上就能用。這種分發渠道的優勢是OpenAI無法比擬的。

算力的護城河

谷歌擁有自研的TPU芯片，而且已經迭代到了第七代。而OpenAI極度依賴英偉達的GPU，受制于人且成本高昂。

布林和谷歌證明了：大象雖然轉身慢，但一旦奔跑起來，它的體重就是武器。

Scaling Laws撞墻了嗎？

目前的戰局，正處于一個微妙的十字路口。

硅谷開始流傳「Scaling Laws失效」的說法。

單純靠堆顯卡、堆數據，模型變聰明的速度在變慢。

戰爭從「拼誰說話快」，變成了「拼誰數學好」。

硅谷沒有終局，AI永不停止

回顧從Transformer論文發表的2017年到今天的2025年，這不僅僅是兩家公司的競爭，更是技術發展周期的縮影。

谷歌錯了嗎？錯了。錯在傲慢，錯在被既得利益（搜索廣告）綁架。

布林錯了嗎？錯了。錯在以為技術革命會等著他退休歸來。

但好在，硅谷最迷人的地方就在于它的自我糾錯能力。

布林在斯坦福的演講最后說道：

「這也許是計算機科學歷史上最激動人心的時刻。如果不參與其中，那將是最大的遺憾。」

對于我們普通人來說，神仙打架是好事。

谷歌的焦慮和OpenAI的激進，換來的是我們手中越來越強大的工具。

在這個指數級變化的時代，最大的風險，就是什么都不做。

哪怕你是萬億帝國的締造者，一旦停下腳步，也會瞬間被時代拋棄。

參考資料：

https://gemini.google.com/app

https://www.businessinsider.com/sergey-brin-says-leaving-google-before-gemini-was-big-mistake-2025-12

https://fortune.com/2025/12/15/sergey-brin-spiraling-before-returning-to-google-gemini-retirement/

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