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（来源：新智元）

新智元报道

编辑：定慧

【新智元导读】一个身价1400亿的「退休老哥」，在斯坦福当众自爆：退休是巨大错误！他一转身，手握Transformer「屠龙刀」的谷歌，为何在AI黎明前夜被OpenAI打得措手不及？

2025年的初冬，斯坦福大学的礼堂里座无虚席。

台下的听众大多是那种典型的硅谷年轻面孔：穿着连帽衫，背着双肩包，眼中闪烁着对改变世界（或者至少是获得巨额融资）的渴望。

台上最右边的男人，即使在这场斯坦福大学工程学院百年庆典上，神情依然像个顽童。

他是谢尔盖·布林（Sergey Brin），谷歌的联合创始人，身价超过1400亿美元，是这个星球上最有权势的人之一（尤其是对一些热爱科技的年轻人来说）。

谷歌于20世纪90年代中期在斯坦福大学校园创立，谢尔盖·布林与拉里·佩奇正是在此相遇。考虑到谷歌的起源故事以及身处硅谷核心的斯坦福大学演讲现场，谢尔盖在这场演讲的回答或许会让一些人感到意外。

但他那天说出的一句话，却让在场的所有人感到意外。

「退休是个巨大的错误。」布林说道，语气中带着一种罕见的坦诚：

「我原本以为我会去海边，或者研究一点物理，但实际上，那种感觉糟透了。」

这不仅仅是一个关于无聊的故事。

布林的这番话，揭开了硅谷过去十年最惊心动魄的一场商业战争的序幕。

他所指的「错误」，并非个人生活的空虚，而是他在2019年选择隐退时，正好错过了计算机科学史上最重要的一次「革命」。

就在他退休去享受人生的那几年里，谷歌，这家曾经定义了互联网、汇聚了全球最聪明大脑的科技帝国，竟然在自己最擅长的领域——人工智能（AI）上，被一家名为OpenAI的小创业公司打得措手不及。

「我们因为担心，错过了机会。」布林坦承。

这是一个真实的硅谷故事。

也是一场关于傲慢、偏见、技术信仰与帝国反击的史诗。

被遗忘的神谕

Transformer的诞生与封存

故事的起点，在2017年。

那时的谷歌如日中天，市值突破万亿，AlphaGo刚刚在围棋上虐完了人类顶尖棋手。

在谷歌山景城总部的一个不起眼的角落里，八位研究员正在捣鼓一篇论文。

这篇论文的标题起得很随意，叫做《Attention Is All You Need》。

论文的作者之一Jakob Uszkoreit觉得这个名字听起来很像披头士的歌名，既嬉皮又极客。

当时没人知道，这篇论文将成为开启下一个时代的钥匙。

这八个人——后来被称为「AI八子」。

他们提出了一种名为Transformer的全新神经网络架构。

在此之前，AI处理语言（比如翻译一句话）需要按顺序一个字一个字地读，这叫循环神经网络（RNN）。

这很慢，而且读了后面忘前面。

Transformer的天才之处在于，它引入了「自注意力机制」（Self-Attention）。

简单说，它能像人类一眼扫过整页书一样，同时看到所有单词，并瞬间理解它们之间的关联。

这是一项核弹级的技术突破。它解决了并行计算的问题，意味着只要你给他足够多的显卡（GPU/TPU）和足够多的数据，这个模型就能无限变强。

Transformer，可以说是一把新时代的屠龙宝刀。

号令天下，谁敢不从。

「创新者窘境」：为什么有了屠龙刀却不屠龙？

按理说，谷歌发明了Transformer，应该顺势推出自己的「ChatGPT」聊天机器人才对。

但现实是，这篇论文发表后，谷歌内部虽然也在用它改进搜索和翻译，却始终没有推出一个面向公众的「生成式AI」产品。

为什么？

答案藏在哈佛商学院教授克里斯坦森的那本经典著作《创新者的窘境》里，也藏在谷歌那张价值1400亿美元的利润表里。

商业模式的诅咒

谷歌的商业模式太完美了，完美到它不敢自我革命。

如果AI太好用，用户就不点广告了。

这对谷歌来说，无异于挥刀自宫。

每一位高管在看到AI聊天机器人的Demo时，脑子里闪过的第一个念头不是「这太酷了」，而是「这会把我们的股价搞崩」。

谷歌是全球信息的守门人。它对「正确性」有极高的洁癖。

大语言模型有一个致命弱点：幻觉（Hallucination）。

它会一本正经地胡说八道。对于OpenAI这样的创业公司，这叫「有趣的瑕疵」；

但对于谷歌，这叫「传播虚假信息」。

2021年，谷歌其实已经开发出了极其强大的聊天机器人LaMDA（Language Model for Dialogue Applications）。

BTW：吐槽一句，这名字就看着很大公司病，「用于对话应用的大模型」，不像ChatGPT，就像随便将Chat和GPT连起来。创新还是要随意一点啊。

但管理层始终不敢发布。

一个著名的插曲发生了：谷歌工程师Blake Lemoine在测试LaMDA时，被AI的回答震惊了。

他认为LaMDA已经产生了「自我意识」（Sentient），是一个有灵魂的「人」。

他甚至为此聘请了律师来保护AI的权利。

这件事把谷歌高层吓坏了。

为了避免伦理争议和公关灾难，他们迅速解雇了Lemoine，并把LaMDA锁得更紧了。

他们担心，一旦发布，AI可能会说出种族歧视的话，或者教唆用户自杀。

这种「防御性思维」让谷歌在战略上彻底瘫痪。

人才的大逃亡

对于那八位发明Transformer的天才来说，看着自己手中的技术被公司束之高阁，是一种折磨。

「我们想做产品，想改变世界，而不是只发论文。」

于是，大逃亡开始了。

到了2022年，Transformer论文的八位作者，全部离开了谷歌。

谷歌变成了AI界的「黄埔军校」——培养了所有人，却没留住一个将军。

而这些出走的人，带着谷歌的技术基因，在硅谷的各个车库里，把枪口对准了老东家。

OpenAI如何利用「Scaling Laws」逆天改命

当谷歌在犹豫不决时，几英里外的OpenAI正如饥似渴地研究着谷歌的Transformer论文。

OpenAI的首席科学家Ilya Sutskever（他也是从谷歌跳槽出来的）是一个坚定的技术信仰者。

他相信一个简单而暴力的真理：Scaling Laws。

Ilya认为，不要搞那些花里胡哨的人工规则。

只要神经网络的层数够深、参数够多、喂给它的数据够大、算力够强，智能就会「涌现」（Emerge）。

这被称为「苦涩的教训」（The Bitter Lesson）：在算力面前，人类的精巧设计往往不值一提。

简单点，你可以理解为力大出奇迹。

于是，OpenAI做了一个当时看起来很疯狂的决定：把所有资源All-in在Transformer架构上，并且不断把模型做大。

产品的胜利：ChatGPT的降维打击

技术上的领先并不足以致胜，OpenAI赢在产品哲学。

谷歌的思路是：AI必须是一个完美助手，要集成在Search里，不能出错。

OpenAI的思路是：管它完不完美，先发出去让大家玩起来。

2022年11月，OpenAI发布了ChatGPT。

这其实是一个「半成品」，界面简陋，经常胡说八道。

但它做对了一件事：对话框（Chat Interface）。

它把高深莫测的AI，变成了一个连老奶奶都能用的聊天工具。

一夜之间，用户突破百万，随后破亿。

硅谷沸腾了。人们发现，这个AI虽然会算错数学题，但它能写诗、能写代码、能讲笑话、能安慰失恋的你。

这就够了。

另一个故事：微软的「借刀杀人」

如果说OpenAI是冲锋的骑士，微软CEO萨提亚·纳德拉（Satya Nadella）就是背后的谋略家。

纳德拉敏锐地看到了OpenAI的潜力，在所有人都觉得OpenAI是烧钱无底洞时，微软注资130亿美元，并迅速将GPT-4整合进必应（Bing）搜索。

纳德拉在接受采访时，说出了一句杀人诛心的话：「我们要让人们知道，是我们让他们（谷歌）跳舞。」

他成功了。

谷歌这头大象，终于被刺痛了。

红色代码与布林的回归

「我回来了，为了写代码」

ChatGPT发布一个月后，谷歌总部山景城Mountain View拉响了警报。

CEO桑达尔·皮查伊发布了著名的「红色代码」（Code Red）。

这在谷歌历史上意味着最高级别的生存危机。

所有不相关的项目暂停，所有资源向AI倾斜。

但皮查伊发现，自己虽然是CEO，却很难调动这艘庞大的航母。内部官僚主义严重，团队之间壁垒森严。

他需要援军。

于是，他拨通了那个许久未拨的电话——打给已经退休的拉里·佩奇和谢尔盖·布林。

布林：从退休老头变回硬核极客

布林回到了谷歌。他没有选择坐在宽敞的董事会办公室里指点江山，而是做了一件让所有工程师掉下巴的事：他要写代码。

据内部员工透露，布林回来的第一件事，是申请访问Gemini（当时叫LaMDA/Bard）的代码库。

因为太久没操作，他的权限甚至过期了，不得不像个实习生一样提交工单恢复权限。

随后的日子里，谷歌的工程师们惊讶地发现，代码提交记录（Change Lists，CLs）里频繁出现「Sergey Brin」的名字。

有一个段子在谷歌内部疯传：布林提交了一段修改代码，然后几十个资深工程师排着队在下面回复「LGTM」（Looks Good To Me，谷歌内部代码审核通过的术语）。

大家既是出于对创始人的敬畏，也是被这种身先士卒的精神所震慑。

布林不仅仅是作秀。

他深入到了最核心的训练环节，盯着损失函数（Loss Curve）的曲线，研究模型为什么不收敛。

他甚至要求工程师们恢复创业时期的作息，推行高强度的「60小时工作制」，并亲自组织周末的黑客松。

他在斯坦福的演讲中回忆那段时光：

「当你亲手去调参，去看到模型变聪明的过程，那种多巴胺的释放是无可比拟的。我才意识到，我不应该退休。」

跌跌撞撞的反击

Gemini的出生与「觉醒」

在布林的亲自督战下，谷歌终于拿出了反击武器：Gemini。

与OpenAI的GPT-4不同，Gemini从一开始就被设计为原生多模态（Native Multimodal）。

图像生成的滑铁卢：「我们搞砸了」

然而，急于求成的谷歌，很快摔了一跤。

2024年初，Gemini推出了图像生成功能。用户很快发现，这个AI「疯了」。

舆论哗然。

马斯克在推特上嘲笑谷歌开发了「Woke AI」（觉醒病毒AI）。

谷歌的股价应声暴跌。

这一次，布林没有躲避。他在一次公开的极客聚会上，面对镜头坦诚地说道：「我们确实搞砸了。」

他解释说，这是因为为了防止模型产生种族歧视，内部的对齐（Alignment）团队在提示词里加了太多的强制多样性规则，导致矫枉过正。

这种坦诚，反而赢回了部分开发者的尊重。

27亿美元买回一个天才

为了赢，谷歌已经不计成本。

还记得那个愤而离职去创办Character.AI的Transformer作者Noam Shazeer吗？

2024年，谷歌做了一笔震惊硅谷的交易：花费27亿美元收购Character.AI。

但这笔交易极其诡异。

谷歌并没有把Character.AI的产品并入体系，它真正的目标只有一个：让Noam Shazeer回来。

这实际上是一场耗资27亿美元的「聘用」。

Noam回来后，直接成为了Gemini项目的联合负责人。

千金买骨。

这证明了谷歌的决心，也侧面印证了当年逼走这些人是多么昂贵的错误。

攻守易形

2025年的战局反转

OpenAI的「Code Red」

时间来到2025年底，剧情发生了极其讽刺的反转。

据外媒报道，OpenAI的CEO山姆·奥特曼给全员发了一封备忘录，宣布OpenAI进入「红色代码」（CodeRed）状态。

是的，三年前是谷歌CodeRed，三年后轮到了OpenAI。

为什么？因为谷歌追上来了。

布林和谷歌证明了：大象虽然转身慢，但一旦奔跑起来，它的体重就是武器。

Scaling Laws撞墙了吗？

目前的战局，正处于一个微妙的十字路口。

硅谷开始流传「Scaling Laws失效」的说法。

单纯靠堆显卡、堆数据，模型变聪明的速度在变慢。

战争从「拼谁说话快」，变成了「拼谁数学好」。

硅谷没有终局，AI永不停止

回顾从Transformer论文发表的2017年到今天的2025年，这不仅仅是两家公司的竞争，更是技术发展周期的缩影。

谷歌错了吗？错了。错在傲慢，错在被既得利益（搜索广告）绑架。

布林错了吗？错了。错在以为技术革命会等着他退休归来。

但好在，硅谷最迷人的地方就在于它的自我纠错能力。

布林在斯坦福的演讲最后说道：

「这也许是计算机科学历史上最激动人心的时刻。如果不参与其中，那将是最大的遗憾。」

对于我们普通人来说，神仙打架是好事。

谷歌的焦虑和OpenAI的激进，换来的是我们手中越来越强大的工具。

在这个指数级变化的时代，最大的风险，就是什么都不做。

哪怕你是万亿帝国的缔造者，一旦停下脚步，也会瞬间被时代抛弃。

参考资料：

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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