在科技行业的激荡声中，有一种声音长期占据主流——“谷歌AI落后了”。自ChatGPT诞生以来，特别是在过去的几年里，全球科技圈的风起云涌见证了前所未有的变革。英伟达和OpenAI如同科技舞台上的两位主角，展开了一场关于前沿技术的较量。谷歌似乎在这场战斗中暂时落后，模型表现平平，甚至其引以为傲的搜索业务也感受到了挑战的压力。
就在谷歌创始人谢尔盖·布林回归一线亲自管理AI业务之后，故事开始发生转折。这位硅谷巨头的AI之旅不再是简单的追赶与落后，而是绝地反击的序曲。布林的回归并非仅仅是为了救火，而是参与、亲自指挥这场AI领域的战争。他的行动激发了谷歌内部的巨大变革，新的Gemini 3系列模型和第七代TPU Ironwood的研发进展证明了这一点。谷歌在这场变革中展现了惊人的速度和实力。
布林的现身斯坦福大学百年校庆活动更是引起了广泛关注。面对台下的年轻学子们，他坦诚地分享了谷歌在AI浪潮初期的战略误判，并深入剖析了背后的布局和决策过程。当被问及谷歌在AI早期的被动局面时，布林坦诚地承认，尽管谷歌在技术上有着深厚的积累，但在战略重视方面却犯了错误。由于对算力扩展的保守态度以及对聊天机器人可能带来的风险的担忧，谷歌在产品化路径上犹豫不决。这种犹豫给了OpenAI机会，他们敏锐地抓住了这一机遇，通过ChatGPT成功占据市场前沿。
布林的回归不仅仅是一个象征性的动作，而是实际行动的见证。他深入研发一线，亲自测试模型的极限。谷歌的绝地反击并非偶然，而是基于深厚的底层技术积累。在芯片层，第七代TPU Ironwood为模型的性能释放提供了强大的硬件支撑。在模型层，Gemini 3系列展现了原生多模态能力和超长上下文窗口，将行业标准提升到了新的高度。在应用层，谷歌将模型能力融入其核心应用生态，实现了从模型突破到应用生态的全家桶式体验升级。
布林在斯坦福的教育背景为他奠定了坚实的基础，使他能够在科技领域取得如此卓越的成就。面对学生关于AI未来的提问，他强调了智能发展的未知性，呼吁年轻一代不必过分担忧AI对职业的替代，而是应该学会利用AI提升创造力。他的观点充满了对未来的期待和信心。
如今，谷歌在AI领域的反击已经取得了显著成效。尽管曾一度落后，但谷歌凭借深厚的底层技术积累、强大的研发实力和正确的战略决策，正在迅速缩小差距并实现超越。布林的领导力和决心为谷歌带来了新的机遇和挑战。未来，谷歌将继续在AI领域发挥重要作用，为科技行业带来更多的创新与突破。在斯坦福大学工程学院的辉煌历史上，第六任院长Jim Gibbons的杰出贡献孕育了斯坦福科技创业项目（Stanford Technology Ventures program），这个项目至今仍然是工程学院的核心课程。作为该项目的见证者，我在1993年以助理教授的身份加入斯坦福，与Sergey Brin同年抵达。当时，还有一位本科生John Levin也开始了他的大四生涯。
John Levin，这位杰出的校友，曾在斯坦福攻读数学和英语本科学位，后来前往麻省理工学院（MIT）攻读博士学位，并在2000年回到斯坦福任教。他的职业生涯如同星辰大海，曾任经济学系主任、商学院院长，最终在2024年8月成为斯坦福大学的第13任校长。
今天，我们有幸邀请到斯坦福大学现任校长John Levin和谷歌创始人Sergey Brin，共同谷歌的辉煌历程与未来展望。让我们欢迎他们上台，加入我们的对话。
Sergey Brin谦虚地表示感谢邀请，并开始了他的分享。他回忆起了在斯坦福读研的那段时光，那时的工程学院充满了创造力与自由。虽然当时的网络刚刚兴起，但Google背后的想法已经悄然诞生。他特别感谢合作伙伴Larry Page，对网页链接结构的专注为他们打开了新的视野。
回忆起早期的创业经历，Sergey Brin提到了自己的一些失败尝试，比如在线点披萨和可乐广告等。虽然这些想法在当时看起来似乎不可思议，但却为他积累了宝贵的经验。他说：“那是一个非常有创造力的时期。”
随着互联网的普及，Google逐渐崭露头角。从最初的搜索引擎到如今涉及的各种不同产品，背后离不开Google的创新精神和对技术的追求。Sergey Brin认为，在早期，Larry Page和他们的使命宣言发挥了重要作用。他们对学术研究的重视也为公司的成功打下了坚实基础。
谈及谷歌的创新哲学，Sergey Brin表示公司一直在不断尝试新的事物，并从中汲取经验。他认为这与公司的学术背景有关，他们更倾向于尝试困难的事情。随着人工智能的崛起，谷歌也在这一领域取得了重大突破。尽管面临挑战和竞争，但谷歌始终保持着创新的精神和对未来的信心。
John Levin赞叹谷歌是一家具有强大创新能力的公司，能够在全球范围内产生重大影响。他询问Sergey Brin如何培养这种创新文化。Sergey Brin表示公司鼓励员工不断尝试新事物并从中学习失败的经验。他认为这与谷歌的学术背景有关，使得他们更加敢于尝试困难的事情。同时他也强调了团队合作的重要性以及早期招聘优秀人才对谷歌成功的贡献。在未来发展方面他相信谷歌会继续专注于技术投资并在人工智能等领域保持领先地位并为社会带来福祉而努力创新保持其核心竞争力并在科技界持续创新突破让我们共同期待谷歌的未来之旅继续引领全球科技产业的繁荣与发展并为我们带来更多惊喜与启示在此感谢两位嘉宾的精彩分享让我们再次为他们鼓掌致敬！当我们谈论人工智能时，无疑，这是一个席卷全球的巨大趋势。背后涉及的深层计算、大数据处理以及复杂算法的研发，却是极为深奥且具有挑战性的技术问题。
记得那段时光，任何事物都能轻易地以“”为后缀命名，似乎并不需要太多的技术，只是对网络世界的浅显理解。幸运的是，我们一直在从事搜索业务，这确实需要更深的技术功底。但无疑，技术的壁垒只会越来越高。
在我们招聘的员工中，许多人的资质比我们当初的要高得多。我的专业背景是偏数学的计算机科学，我在大学期间就深入学习了数学与计算机科学的知识，这在当时是比较罕见的。如今，我们更倾向于从斯坦福大学以及其他顶级学府招募人才。这些人才在数学、计算机科学，甚至物理学领域都有着深厚的造诣。物理学需要应对高度复杂的数学问题，物理学家必须具备强大的计算能力和技能，这也正是我们所需要的。我们很早就预见到深层次的技术会变得越来越重要，并朝着这个方向不断前进，这是一种明智的决策。
关于人工智能领域的竞争格局，这是一个巨大的投资领域，资金流动达到了惊人的规模。当我们谈论人工智能时，每个人都在密切关注这个领域的发展。在Google，我们在很多方面都处于行业前沿，但我们也面临着激烈的竞争。当我们八年前发表Transformer论文时，我们没有给予足够的重视，也没有投入足够的资源去扩展计算能力。OpenAI抓住了这个机会，这确实是一件好事。他们的成功离不开一些聪明的洞察和优秀的团队成员。
但我们并没有因此而沮丧。我们深知自己在神经网络研究和开发方面有着丰富的积累。我们的历史告诉我们，我们必须持续投入并信任我们的技术人员。我们的同事如伊利亚（Ilya）的加入为团队注入了新的活力。他对于神经网络的热情和坚持让我们看到了这个领域的巨大潜力。他不仅仅是一个优秀的科学家，更是一个有着远见卓识的领导者。在他的引领下，我们开发了一系列令人惊叹的算法和神经网络，并将其应用于搜索业务中。
对于人工智能的未来，我们充满了期待和好奇。技术的创新速度令人惊叹，竞争也异常激烈。我们一直在努力开发新的算法、提高计算能力，并人工智能的边界。我们不知道智能是否存在上限，也不知道人工智能能否做到人类能做的一切，甚至超越人类的能力。我们可以肯定的是，人工智能将会继续改变我们的生活、工作和世界。我们将见证一个全新的时代，一个充满无限可能和机遇的时代。在这个时代里，我们将与人工智能共同前行未知的领域开创美好的未来。当我们人工智能与人类进化历程的交汇点时，一个悬而未决的问题浮现在我们心头：一个实体到底能有多聪明？人类经历了数十万甚至数百万年的漫长进化旅程，然而与近年来飞速发展的人工智能相比，这一进程显然相对缓慢。
面对这种技术进步的速度，人们是否已经做好准备了呢？对此，Sergey Brin表达了他的观点。他认为，人工智能的发展已经带来了巨大的益处，尽管有时会出现一些令人啼笑皆非的失误，但这正是人工智能的魅力所在。他坦言，人工智能的聪明才智表现在其能够助人们一臂之力，无论是对于专业人士还是非专业人士。比如他自己在思考如何制造一款新的AI芯片时，AI就能提供宝贵的建议。
预测人工智能未来的走向却是一项艰巨的任务。正如互联网和手机的出现深刻改变了社会一样，人工智能也将无疑地改变我们的生活方式、职业类型以及学习内容。但不同于以往的变革，人工智能的发展速度是如此之快，以至于我们很难准确预测其未来的走向。正如Sergey Brin所说，我们现在拥有的AI与五年前甚至未来五年内的AI都将大不相同。
那么，对于正在选择专业方向的本科生来说，他们是否应该选择计算机科学作为主修呢？Sergey Brin的建议是，如果他们对此充满热情并且愿意追求这一领域的发展，那么这无疑是一个明智的选择。他对计算机科学专业的热爱让他身处在一个变革性的领域里，他认为编程具有很高的市场价值，而且更好的编码能够推动AI的发展。同时他也承认，AI在很多领域都表现得相当出色，包括创造性领域。他认为在某些情况下，AI甚至能够比人类做得更好。但这并不意味着我们应该忽视人类的创造力或其他特质。相反地，这正是人工智能的潜力所在。
未来之路：新配方的诞生与大学的使命
在今日的对话中，两位对话者将我们引领至一个深邃的领域，未来的新配方与大学的根本使命。我想，尽管我可能无法神奇地提供一个配方让你立刻喜欢，但我坚信，我们所的这个格式为未来一百年描绘了一种可能的蓝图。
主持人赞叹道：“你的话语犹如引领我们走向更深的。” Sergey Brin谦虚地回应：“哦，抱歉，我可能表达得过于深沉。” 主持人回应道：“不，你触及了更本质的问题。”
John Levin对此表示赞同：“这不仅仅关乎大学的知识传授，更关乎知识的创造。随着科技的进步，我们需要重新思考这些知识如何以不同的方式得以实现。我们也需要考虑如何让大学的生态系统充满活力，激发人才的碰撞与融合。”
进入问答环节，一位来自堪萨斯城的听众Rasha Barve提出了一个引人深思的问题：“谷歌在很大程度上源于你在PageRank方面的学术成果。如今，工业界在推动创新方面发挥着重要作用。你认为学术界与工业界的交流管道仍然至关重要吗？如果是，你如何加强这一管道？”
Sergey Brin沉思后回答：“这个问题很好。我认为学术界与工业界的交流管道至关重要。随着科技发展的速度越来越快，我们需要重新思考如何让这个过程更加高效。工业界已经在做许多研究开发工作，但学术界的一些基础性研究仍然具有巨大的价值。我们需要找到一个平衡点，让两者能够相互促进。”
接下来的问题是关于年轻创业者的心态。一位大一新生Arnov问道：“随着人工智能的快速发展，有抱负的年轻创业者应该具备怎样的心态？如何避免重复早期的错误？” Sergey Brin建议道：“创业者在面对新的想法时，需要耐心和坚持。不要急于商业化，而是要充分酝酿和打磨你的想法。也要学会从失败中吸取教训，避免重复犯错。”他坦诚地分享了自己在Google Glass项目中的失败经验，并强调要给自己足够的时间来完善想法。
这次对话充满了与智慧，让我们对未来充满了期待。大学的使命、学术与工业界的交流、创业者的心态等问题都成为了我们思考的焦点。在这个变革的时代，我们需要不断、不断思考、不断进步。未来的方向：超越数据与算法的
听众Esha Bargetag作为斯坦福大学的大一新生，向演讲者Sergey Brin和Jennifer提出一个深入的问题：当数据和计算资源被耗尽时，人工智能领域会如何继续发展？
演讲者Sergey Brin在回应这一问题时表示，数据和计算资源的扩展确实在当前占据主导，但我们更应关注算法层面的进步。他认为，比起单纯地扩展数据和计算能力，算法的进步对于人工智能的进一步发展更加重要。正如他提到的在其研究生时代对N-body问题的观察，算法的发展已经超越了计算能力的增长。他进一步指出，尽管计算资源是人工智能进步的甜点，但真正的突破往往来自于算法的创新。这不禁让人思考，未来的AI领域或许会在算法上实现重大突破，以超越当前的数据和算力瓶颈。
随后，听众Andy Zivortsy作为化学工程的研究生，想要了解哪些新兴技术在长远看来被低估了。Sergey Brin提到量子计算以及材料科学等领域作为可能被人们低估的技术领域。尽管人工智能的影响力不容小觑，但许多其他领域同样具有巨大的潜力。例如，材料科学能够带来许多方面的改进，其潜力几乎无限。生物学和健康领域以及分子科学也正在发生巨大的革命。这也提醒我们，在科技飞速发展的今天，除了人工智能外，还有许多其他领域值得我们深入研究和关注。
在讨论关于获取新知时，听众Zena好奇演讲者如何保持敏锐的洞察力。Sergey Brin表示他更倾向于通过互动式讨论来获取知识，而非单纯依赖书籍。这也反映出在当今社会，知识不再仅仅局限于书本之中，通过与人交流、参与讨论以及亲身体验新技术同样可以获得新知。未来充满了未知与挑战，但我们可以通过不断的学习与来迎接它。正如Sergey Brin提到的未来几周后即将推向市场的车载AI模型版本一样，每一次的尝试与创新都是对未来的一瞥。我们应当保持开放的心态和持续学习的态度来迎接未来带来的挑战与机遇。这是对未来的一次深思熟虑的，也是对未来的一次充满期待的创新之旅。
