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布林坦承谷歌低估Transformer,“还被OpenAI挖走了Ilya”

布林坦承谷歌低估Transformer,“还被OpenAI挖走了Ilya”

热心网友 时间:2026-04-29
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谷歌布林斯坦福演讲复盘:从撬锁少年到AI巨头,一场关于野心、失误与翻盘的深度自白

最近,谷歌联合创始人谢尔盖·布林重返母校斯坦福,进行了一场坦诚的分享。他毫无保留地复盘了谷歌的完整历程:从一场意外开始的创业,到凭借学术氛围与全栈技术领跑AI;从因过度谨慎而错失关键机遇,到如今依靠深厚积累逆风翻盘。这不仅仅是一家公司的成长史,更是一位技术先驱对创新、失误与未来方向的深刻反思。

这场演讲信息量巨大。布林梳理了谷歌发展中的关键节点,重新审视了那些决定命运的幸运与失误,并对AI的未来给出了冷静的判断。核心观点非常明确:

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。

而对于自己从退休到回归的转变,他则给出了一个关乎生命意义的答案:

生命的意义在于找到你的热情,并不懈地为之奋斗。

一、谷歌的诞生始于一把“撬开”万物的钥匙

故事的开端,要回溯到1995年的斯坦福校园。那时,拉里·佩奇正考虑来此读研,负责接待他的学长,正是谢尔盖·布林。不过,当时的布林可不像个典型的未来企业家,他更像个充满好奇的“撬锁少年”。

用他自己的话说,那是一段创造力迸发的时光。在斯坦福读博期间,他从一位MIT朋友那里学会了撬锁技能,甚至一度热衷于从办公室窗户爬出去,溜进其他房间“拷贝”软件,最后还自制了一把能打开斯坦福所有门的“万能钥匙”。

当然,这项技能没让他成为特工,却让他遇到了命中注定的搭档——拉里·佩奇。当时互联网浪潮初兴,布林也尝试过创业,比如做一个在线披萨订购系统,模式是“用户网站下单→系统自动传真给披萨店”。想法看似合理,结果却令人啼笑皆非:披萨店老板根本不看传真。项目自然告吹。

转机出现在他与拉里的合作上。一位擅长数据挖掘,一位专注网络链接结构,两人联手投身“数字图书馆”项目,并由此开发出了BackRub搜索算法。这个引擎的创新之处在于,它通过分析网页间的链接关系来确定其重要性——这,就是谷歌的前身。

有趣的是,他们的初衷并非创业。两人最初试图将BackRub技术授权给当时的互联网公司,却屡屡碰壁。阴差阳错之下,他们才决定:不如自己干吧。创业起步还算顺利,拿到了天使投资。但布林坦言,当时中断博士学业的决定,父母并不赞同。好在导师给予了全力支持,甚至告诉他:“如果失败了,就回来找我。”不过,布林再也没有回到校园,因为,谷歌成功了。

二、从学术领头羊到AI掉队

他们将BackRub更名为Google。这个名字源自一个数学术语“Googol”,代表数字1后面跟着100个零。这个选择清晰地昭示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。

此后多年,谷歌刻意营造了一种浓厚的学术氛围,大力投入基础研发,并吸引了大量博士生加入。这种基因使得早期的谷歌敢于挑战常规,充满了各种“古怪”的创新。比如,谷歌第一台服务器机箱是用乐高积木搭的;浏览器首页的第一个涂鸦是个小火柴人,意在告诉用户“员工们都跑去参加火人节了”。

他们甚至为公司养的第一条狗Yoshka撰写“员工观察日志”。(这大概是最早的“宠物福利”文化了。)

随着技术复杂度提升,谷歌开始有意识地招募顶尖的数学、计算机科学人才,以及具备计算思维的物理学家。正是这种深厚的技术储备,让谷歌在AI浪潮初期占尽先机:2012年那篇著名的“Cat paper”证明了无监督学习的潜力;谷歌也是最早将深度学习大规模工程化的公司之一。当时,AI领域的顶尖大脑——Hinton、吴恩达、Ilya Sutskever、哈萨比斯等人——齐聚谷歌,堪称“AI梦之队”。

然而,布林在演讲中坦诚地承认:谷歌随后犯了一个重大错误。当划时代的Transformer论文发表后,谷歌内部并未给予足够重视,也没有全力投入计算资源。部分原因是出于对聊天AI可能“胡说八道”的担忧,导致产品化步伐过于谨慎。正是这个窗口期,被OpenAI牢牢抓住,后者甚至从谷歌成功挖走了Ilya等核心人才。

但话说回来,谷歌的长期主义最终发挥了作用。得益于谷歌大脑团队的早期耕耘、对神经网络的持续投入,公司在AI领域的技术底蕴依然深厚。谷歌很早就为AI研发了专用芯片TPU,也是GPU的早期大规模使用者,加之其庞大的数据中心、自研半导体和全栈算法能力,构成了坚固的技术护城河。因此,即便AI竞赛日新月异、对手环伺,谷歌始终能保持在第一梯队。至于AI最终会变得多智能?布林坦言无人知晓,但可以确定的是,这项技术将在工作、创业、健康等方方面面释放巨大潜力。

三、布林:我不是下一个乔布斯

尽管AI的未来难以精准预测,布林还是给大学生们提出了切实的建议:学会利用AI。他分享了自己的习惯,无论是挑选礼物、构思产品创意还是艺术创作,他都会频繁求助AI。AI并非取代思考,而是提供启发——例如,让它生成五个想法,然后在此基础上完善出自己的方案。

他鼓励学生继续深耕计算机科学。尽管AI编码能力很强,但更强的编码能力有助于开发出更好的AI,因此这项技能依然至关重要。相比之下,他直言不讳地表示不推荐“比较文学”这类专业,因为AI在创造性文本工作方面可能更具效率。此外,量子计算和材料科学可能是被低估的、具有长期影响力的领域,值得关注AI与量子计算在材料科学中的交叉应用。

对于大学本身,他也提出了挑战。在知识通过在线平台和AI日益普及的今天,大学若想最大化影响力,就不能再局限于实体校园。未来百年,高等教育的形态可能会发生巨变,跨地域的远程教育将成为可预见的方向。

在创业方面,布林用谷歌眼镜的失败作为典型案例。他告诫年轻创业者,切勿在想法未成熟、成本控制和用户体验未达标时,就急于推向市场。布林反思道,当初推出谷歌眼镜时,自己有些飘飘然,仿佛成了“下一个乔布斯”,期待一举成功。但现实证明,乔布斯是独一无二的。

这段经历让他总结出一个关键教训:

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。

演讲最后,布林谈到了自己从“退休”到“复出”的心路历程。离开谷歌后,他本想专注于物理研究等个人爱好,但长时间居家让他感到思维迟钝、状态下滑。他意识到,必须回到办公室。于是,他越来越多地参与到Gemini的研发中,从技术讨论到代码细节和训练过程,亲自推动核心AI产品的发展。他甚至分享了一个保持思维活跃的小秘诀:经常在开车时与Gemini对话,询问诸如“建造一个数据中心需要多少兆瓦电力,成本多少”之类的问题。

回顾这一切,布林得出的结论是:当初选择“退休”,可能是个不小的错误。生命的真正意义,或许就在于持续投身于你所热爱的事业,并为之不懈奋斗。

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

来源:https://www.woshipm.com/it/6307542.html

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