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谷歌应对AI挑战:布林的回归与OpenAI的应对

当 ChatGPT 在 2022 年底崭露头角时,整个科技界都为之震撼,而此时的谷歌,尽管在 AI 领域拥有深厚积累,却显得格外沉默。

面对 ChatGPT 带来的冲击,谷歌匆忙推出了对话式 AI Bard,但 Bard 的首次亮相并未能扭转局势,反而因回答不准确、体验不稳定而引发新一轮质疑。

与此同时,OpenAI 的产品却接连取得成功,让谷歌倍感压力。

为了应对这一挑战,谷歌创始人谢尔盖・布林以「创始人模式」回归,并亲自参与代码编写。同时,谷歌内部也进行了大刀阔斧的整合,将 Google Brain 与 DeepMind 合并为 Google DeepMind。

布林的回归在很大程度上拯救了谷歌,使公司在 AI 领域的竞争中重获优势。

谷歌应对AI挑战:布林的回归与OpenAI的应对 谢尔盖・布林 OpenAI Gemini AI竞争 第1张

布林的坚持:打破官僚主义,推动 AI 发展

在最近的一次采访中,布林透露了一个有趣的故事。

他表示,自己曾与公司内部就使用工具写代码的问题发生争执。原因是 Gemini 被列入了禁止列表,理由是它必须保持纯粹,不能使用来……等等一系列奇怪的理由。

尽管这些理由让布林无法理解,但他坚持认为 Gemini 的代码能力很好。经过一场激烈的争论后,他终于解决了这个问题。

布林的这一番话,无疑揭示了谷歌内部存在的官僚主义问题。如果他没有回归,Gemini 可能仍被禁止用于写代码,成为一个只能聊天、讲笑话、回答百科的 AI。

现在,大家用 Gemini 写代码玩疯了,这也是 Gemini 非常出彩的地方。

其实,布林的回归还要感谢 OpenAI 的一位名叫 Dan 的人。2019 年,布林开始隐退,但 Dan 在一次聚会上向他提出质疑:你现在在干什么?这是计算机科学史上最具变革性的时刻啊!

这句话让布林意识到自己需要做点什么。于是,他重返一线,激活了创始人模式。

谷歌应对AI挑战:布林的回归与OpenAI的应对 谢尔盖・布林 OpenAI Gemini AI竞争 第2张

回归后的布林投入了大量工作。他表示,自己每天不去公司都会感到不安。作为一个计算机科学家,他从未见过像这几年 AI 发展这样令人兴奋的事情。

过去十年发生的事完全超出了想象。作为计算机科学家,他现在每个月都会被新的突破震撼一次。而他对 AI 发展的震惊程度可能是普通人的两倍。

因此,他选择重返技术工作,不想错过这个时代。

也有人表示,谷歌在短短一年内从 AI 领域远远落后到轻松拿下第一的原因不止布林的回归。还有谷歌在最关键地方的布局:

  • 2013 年就开始打造 TPU;
  • 4 亿美元收购了 DeepMind;
  • 重新聘请了 Noam(Shazeer)。

但最重要的一点是:来自 OpenAI 的竞争唤醒了这个沉睡的巨兽。

谷歌应对AI挑战:布林的回归与OpenAI的应对 谢尔盖・布林 OpenAI Gemini AI竞争 第3张

随着 Gemini 3 与 Nano、Banana Pro 的连续推出,谷歌在 AI 领域的地位可以说已经稳固。

OpenAI 的应对:Shallotpeat 与自动化研究

从竞争对手的反应中也可以看出此次谷歌的强势回归有多么成功。

据报道,OpenAI 首席执行官 Sam Altman 在一份备忘录中告诉员工,谷歌近期在 AI 领域取得的进展——尤其是 Gemini 3 项目——可能会给 OpenAI 带来短期压力。

Anthropic Claude 在编码模型方面的影响力已经让 OpenAI 头疼好一阵子了。现在谷歌 Gemini 3 又迎头赶上甚至在关键领域超越了 OpenAI。这使得 OpenAI 长期以来「不可战胜」的地位开始动摇。

与技术停滞相对应的是,OpenAI 还面临着巨额的计算成本预期这让投资者担忧。当前 OpenAI 在股市上的估值高达 5000 亿美元但营收仅为 130 亿美元预计到 2028 年将亏损 70 亿美元另外还在不断地朝着基础设施狂掷数千亿美元。

而相比之下老牌科技巨头则「稳重」得多谷歌旗下拥有 YouTube、搜索、Gmail、地图和安卓系统以及数十亿用户多年积累下来的成熟生态体系带来多元化的收入来源。资料显示谷歌年收入超过 3000 亿美元主要来自于广告和云服务这使得其在 AI 上的布局更多是一种战略投资有底气去进行各种「烧钱」的试验和投资而无需考虑短期盈利。

这种雄厚的资金、专有硬件以及数十年的数据处理经验对于初创公司来说无疑是难以复制的即便是 OpenAI。

当然 OpenAI 也并没有因此而灰心丧气Sam Altman 仍然相信 OpenAI 会在长期内保持领先。他在备忘录中强调我不想让这份备忘录显得消极——我们公司目前发展得非常出色……而且我估计这种情况会继续下去。」为此他还透露了接下来的应对策略核心是开发代号为 Shallotpeat 的新模型专门用于改进、解决已发现的预训练缺陷。

另外 Open AI 还计划聚焦 AI 研究本身的自动化这是一种旨在大幅缩短新模型开发周期的元方法不仅是效率优化而是试图从根本上改变竞争格局:如果 AI 系统能够加速自身演化就可能削弱拥有庞大资源的现有参与者的结构性优势。

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