谢尔盖·布林斯坦福演讲：谷歌AI失误反思与Gemini战略追赶

“我们犯了一个严重的错误。”谢尔盖·布林在斯坦福的讲台上坦然承认。

2025年12月12日，斯坦福工程学院迎来其百年庆典盛会。

谷歌联合创始人谢尔盖·布林重返母校，坐在访谈席中央，直截了当地开启话题：

Transformer论文由我们发布，但我们未能给予足够重视。

计算资源投入不足，产品推出犹豫不决，总是担忧聊天机器人会说出荒唐言论。

回顾2017年。那时，谷歌发布了Transformer论文，在技术上领先全球。但五年后，率先将大模型转化为产品的却是OpenAI。

ChatGPT横空出世，Claude紧随其后。而谷歌，错失了AI浪潮的第一轮爆发。

布林没有回避这段历史。他坦言：我当时在场，但我们没有采取行动。

2022年底，他重新回归谷歌，亲身参与Gemini的每一个关键决策。

这次回到斯坦福，他不谈情怀，只聚焦三个核心议题：

谷歌错在哪里？

现在如何追赶？

这场战役该怎么打？

第一节｜发明了Transformer，却输给了OpenAI

2017年，谷歌研究团队发表了那篇划时代的论文《Attention is All You Need》。Transformer架构由此诞生，点燃了整个大模型时代的火炬。

当时谷歌内部并非没有意识到其颠覆性意义。Jeff Dean带领Google Brain推进，Sundar Pichai在公开场合反复强调AI优先，技术积累持续进行。

但他们没有勇气将这场变革真正推向市场。

在斯坦福的公开访谈中，布林坦诚了从领先到落后的全过程：

“我们没投够算力，太怕产品失控……聊天机器人会说蠢话，我们就迟疑了。OpenAI那边把事情做成了，很多还是我们过去的员工。包括Ilya，都曾是我们的一员。”

这不是情绪化的复盘，而是一位一线技术专家的战略反思。

回顾那几年，谷歌内部的典型态度是：

算力要调配到更稳妥的应用；

模型研究继续，但对外发布谨慎；

对话式AI被视为高风险、难控制的方向。

直到2022年底，ChatGPT引爆全球。

谷歌才终于意识到，自己不是输在技术，而是败在心理预期与组织文化。布林也在那一刻，决定重返公司。

他没有在访谈中指责任何人，但多次重复一个词：我们。

“我们确实搞砸了。”

在那个决定未来十年的AI路口，布林在场，也确实错过了。但他没有回避，而是亲自回场修正。

第二节｜他每天都在用Gemini

这次回归，布林不再只是坐在办公室听取汇报，而是全职投入到研发一线。

在访谈中，他透露，从2022年底起几乎每天都参与Gemini的研发：

• 亲自指导团队目标；
• 使用AI工具分配任务、评估人才；
• 和Gemini每日对话，甚至在车上也持续交流。

他以此向团队证明：技术人员的工作方式，必须与AI协作重新定义。

他甚至在驾驶时也会向Gemini提问。无论是编写代码、设计芯片架构，还是计算电力成本，他都会先咨询它，尽管它并不完美，但确实能帮助他形成新思路。

这不是象征性的参与，而是一位创始人在用行动告诉团队：AI不是工具，而是新的工作方式。

在他看来：

“AI不是靠单点突破赢，而是依靠一整套智能系统，让人能真正用起来。”

如果说2017年他们太谨慎，没敢把Transformer推到台前；那么2025年，布林亲自站在一线，把Gemini真正用出来。

这是一场落后之后的追赶，也是一位创始人对技术方向的再下注。

第三节｜谷歌怎么追：平台化，不是单点突破

Gemini的定位，从一开始就不是为了再做一个ChatGPT。

布林团队的目标更接近于：重构工具链，取代人类需要打开多个软件、切换多个窗口的工作方式。

从2025年12月的产品更新节奏可以看出战略意图：

Gemini 3 Pro正式上线：强调多步推理、低幻觉、复杂任务能力，意在超越对话助手的范畴；

Gemini Deep Research发布：不仅能生成研究摘要，还能与数据互动、进行工具调用，走向科研工作流助手；

MCP托管服务推出：统一模型上下文协议，打通AI与谷歌自家生态（Maps、BigQuery、Gmail、Finance）；

AI眼镜Project Aura官宣：联动XREAL、三星、Warby Parker，押注AI×空间×多模态硬件入口。

这一系列动作指向同一方向：不是让你搜索答案，而是让AI代你完成整个任务。

与之对比，OpenAI在同一时期发布GPT-5.2，主攻长上下文处理和对话能力提升，继续强化ChatGPT作为终极对话智能体的定位。两家公司的路径开始分叉。

OpenAI的商业入口聚焦在ChatGPT企业版、浏览器插件和API接口，本质上是让AI成为更好的对话伙伴。

而谷歌选择的是平台式工具生态。通过MCP协议，将其他模型、智能体、工具整合进来，把Workspace、Search、Maps、甚至硬件设备都变成AI的触点。它不追求单个模型最强，而是要让整个生态最好用。

布林在访谈中提到一个关键点：

“很多公司卡在AI能力有了，但落地成本太高。如果我们能让智能体像API一样即插即用，这个时代就打开了。”

换句话说，谷歌不只想做一个模型，而是把Gemini变成一套AI接口标准。就像Android定义了移动操作系统，Gemini要定义的是AI工具的协作方式。

第四节｜别急着商业化

整场对话最有趣的一幕，不是谈论产品或战略，而是布林给年轻人的建议。

主持人问他：AI正在改变一切，年轻人该怎么选专业？是不是不该学编程了？

布林没有绕弯子，他直言：

“我就是学计算机出身的。我不会因为AI现在能写代码，就去转学文学专业。目前AI在文学上可能更强，但编程仍然有巨大市场价值。而且，更好的编程才能做出更好的AI。”

为什么这么说？他给出了两个理由：

第一，AI能写代码，不代表工程师没用了。反而意味着工程师需要更强的结构化思维与调度能力。

第二，技术力仍是拉开AI应用差距的核心。门槛没有降低，只是能力要求变得更复杂了。

但这并不意味着非专业人士就被拒之门外。

他还举了个例子：作为非芯片专家，他现在想了解架构、算力预算、冷却方案，直接用Gemini询问一轮，就能快速把握方向。

换句话说：AI降低的是学习门槛，而不是应用门槛。重要的不是你脑子里存了多少知识，而是你会不会用AI快速定位并掌握需要的知识。

对于学生，他建议把注意力放在两个方向：

如何用好AI工具，把创意转化为实际工作流；

如何与AI协作，培养自己独特的思考和判断能力。

而对于创业者，他的建议更直接：

“不要怕犯错。这次Gemini，我们在很多核心功能还没完全打磨好时就上线了，就是想让它先真正可用，再谈扩张。”

这句话听起来像是在鼓励快速迭代，但重点其实在“真正可用”四个字上。

很多AI公司在抢速度、拼融资、赶风口时，做的往往是技术演示或概念产品。但布林强调的是：先做出用户愿意每天使用的工具，再谈完善和扩张。

这才是谷歌现在真正的护城河。

结语｜不是神话，是选择

布林这次回到斯坦福，讲述的是一个公司错过了起点，然后用八年时间追赶回来的故事。

不是依靠战略调整，而是依靠创始人每天参与、亲自使用、将工具真正用出来。

2017年，谷歌发明了Transformer，但过于谨慎没敢推出。

2025年，布林亲自回归，把Gemini变成了一整套工具链。

从错过到追回，靠的不是运气，而是选择。

技术的错过，可以通过参与补回来。但前提是，你要在落后的时候，敢回场，敢行动。

📮 参考资料：

https://www.youtube.com/watch?v=0nlNX94FcUE&t=2684s

https://www.wsj.com/tech/sergey-brin-google-ai-gemini-1b5aa41e

来源：官方媒体/网络新闻

排版：Atlas

编辑：深思

主编: 图灵

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