硅谷AI战争：布林回归与谷歌的AI帝国反击

一位身价1400亿美元的“退休大佬”，在斯坦福大学公开坦言：退休是个重大失误！在他转身之际，手握Transformer“利器”的谷歌，为何在人工智能黎明前夜被OpenAI打得措手不及？

2025年初冬，斯坦福大学礼堂内座无虚席。

台下听众多是硅谷典型年轻面孔：穿着连帽衫，背着双肩包，眼中闪烁改变世界或获取巨额融资的渴望。

台上最右边的男子，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），谷歌联合创始人，身价超1400亿美元，是全球最具权势人物之一（尤其对科技青年而言）。

谷歌于20世纪90年代在斯坦福校园创立，布林与拉里·佩奇在此相遇。考虑到谷歌起源故事及身处硅谷核心的斯坦福演讲现场，布林的回答或许让一些人意外。

但他当天说出一句话，却让所有人震惊。

“退休是个巨大的错误。”布林说道，语气带着罕见坦诚：

“我原以为会去海边或研究物理，但实际上感觉糟透了。”

这不仅关于无聊的故事。

布林这番话揭开硅谷过去十年最惊心动魄商业战争的序幕。

他所指“错误”，非个人生活空虚，而是2019年选择隐退时，正好错过计算机科学史上最重要“革命”。

就在他退休享受人生那几年，谷歌这家曾定义互联网、汇聚全球最聪明大脑的科技帝国，竟在自己最擅长领域——人工智能（AI）上，被一家名为OpenAI的初创公司超越。

“我们因担心错失机会。”布林坦承。

这是一个真实硅谷故事，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

故事起点在2017年。

那时谷歌如日中天，市值突破万亿，AlphaGo刚在围棋上击败人类顶尖棋手。

在谷歌山景城总部不起眼角落，八位研究员正捣鼓一篇论文。

这篇论文标题很随意，叫《Attention Is All You Need》。

论文作者之一Jakob Uszkoreit觉得这名字像披头士歌名，既嬉皮又极客。

当时无人知，这篇论文将成为开启新时代的钥匙。

这八人——后称“AI八子”。

他们提出名为Transformer的全新神经网络架构。

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

这很慢，且易遗忘前面。

Transformer的天才之处在于引入“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，并瞬间理解它们间关联。

这是一项核弹级技术突破。它解决并行计算问题，意味着只要给足够多显卡（GPU/TPU）和数据，这模型就能无限变强。

Transformer可谓一把新时代屠龙宝刀。

号令天下，谁敢不从。

“创新者窘境”：为何有屠龙刀却不屠龙？

按理说，谷歌发明Transformer，应顺势推出自己“ChatGPT”聊天机器人。

但现实是，论文发表后，谷歌内部虽用它改进搜索和翻译，却始终未推出面向公众“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那本经典《创新者的窘境》里，也藏在谷歌那张价值1400亿美元利润表里。

商业模式的诅咒

谷歌商业模式太完美，完美到不敢自我革命。

• 搜索广告模式

用户输入关键词->谷歌展示十条蓝色链接->用户点击链接->谷歌收广告费。

• AI聊天模式

用户提问->AI直接给出完美答案->用户 不需要 点击链接。

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。

每一位高管看到AI聊天机器人Demo时，脑子里闪过第一个念头不是“这太酷了”，而是“这会把我们股价搞崩”。

谷歌是全球信息守门人。它对“正确性”有极高洁癖。

大语言模型有一致命弱点：幻觉（Hallucination）。

它会一本正经地胡说八道。对OpenAI这样创业公司，这叫“有趣瑕疵”；

但对谷歌，这叫“传播虚假信息”。

2021年，谷歌其实已开发出极强大聊天机器人LaMDA（Language Model for Dialogue Applications）。

顺便吐槽：这名字显大公司病，“用于对话应用的大模型”，不像ChatGPT随意。创新还是要随意点啊。

但管理层始终不敢发布。

一著名插曲发生：谷歌工程师Blake Lemoine测试LaMDA时，被AI回答震惊。

他认为LaMDA已产生“自我意识”（Sentient），是有灵魂“人”。

他甚至为此聘请律师保护AI权利。

此事把谷歌高层吓坏。

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

他们担心，一旦发布，AI可能说出种族歧视话，或教唆用户自杀。

这种“防御性思维”让谷歌战略彻底瘫痪。

人才大逃亡

对那八位发明Transformer的天才，看自己手中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。

• Noam Shazeer

Transformer核心作者之一，他曾向谷歌高层极力推荐发布聊天机器人Meena，被拒后愤而离职，创办Character.AI。

• Aidan Gomez

离职创办Cohere。

• Ashish Vaswani

离职创办Adept。

到2022年，Transformer论文八位作者，全部离开谷歌。

谷歌变成AI界“黄埔军校”——培养所有人，却没留住一个将军。

而这些出走者，带谷歌技术基因，在硅谷各个车库里，把枪口对准老东家。

OpenAI如何利用“Scaling Laws”逆天改命

当谷歌犹豫不决时，几英里外OpenAI正如饥似渴研究谷歌Transformer论文。

OpenAI首席科学家Ilya Sutskever（他也从谷歌跳槽出）是坚定技术信仰者。

他相信一简单而暴力真理：Scaling Laws。

Ilya认为，勿搞那些花哨人工规则。

只要神经网络层数够深、参数够多、喂给它数据够大、算力够强，智能就会“涌现”（Emerge）。

这被称为“苦涩教训”（The Bitter Lesson）：在算力面前，人类精巧设计往往不值一提。

简单点，你可理解为力大出奇迹。

于是，OpenAI做一当时看起来很疯狂决定：把所有资源All-in在Transformer架构上，并且不断把模型做大。

GPT-1：验证概念。

GPT-2：参数扩大10倍。

GPT-3：参数扩大100倍（达1750亿）。

产品胜利：ChatGPT的降维打击

技术上领先不足以致胜，OpenAI赢在产品哲学。

谷歌思路是：AI必须是一完美助手，要集成在Search里，不能出错。

OpenAI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ChatGPT。

这其实是一“半成品”，界面简陋，经常胡说八道。

但它做对一件事：对话框（Chat Interface）。

它把高深莫测AI，变成一连老奶奶都能用聊天工具。

一夜之间，用户突破百万，随后破亿。

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

这就够了。

另一故事：微软的“借刀杀人”

若说OpenAI是冲锋骑士，微软CEO萨提亚·纳德拉（Satya Nadella）就是背后谋略家。

纳德拉敏锐看到OpenAI潜力，在所有人都觉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。

纳德拉接受采访时，说出一句杀人诛心话：“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。

红色代码与布林回归：“我回来了，为了写代码”

ChatGPT发布一月后，谷歌总部山景城Mountain View拉响警报。

CEO桑达尔·皮查伊发布著名“红色代码”（Code Red）。

这在谷歌历史上意味最高级别生存危机。

所有不相关项目暂停，所有资源向AI倾斜。

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

他需要援军。

于是，他拨通那许久未拨电话——打给已退休拉里·佩奇和谢尔盖·布林。

布林：从退休老头变回硬核极客

布林回到谷歌。他未选择坐宽敞董事会办公室里指点江山，而是做一件让所有工程师掉下巴事：他要写代码。

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

因太久没操作，他权限甚至过期，不得不像实习生一样提交工单恢复权限。

随后日子里，谷歌工程师们惊讶发现，代码提交记录（Change Lists，CLs）里频繁出现“Sergey Brin”名。

有一段子在谷歌内部疯传：布林提交一段修改代码，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术语）。

大家既是出于对创始人敬畏，也是被这种身先士卒精神所震慑。

布林不仅仅是作秀。

他深入到最核心训练环节，盯着损失函数（Loss Curve）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作息，推行高强度“60小时工作制”，并亲自组织周末黑客松。

他在斯坦福演讲中回忆那段时光：

“当你亲手去调参，去看到模型变聪明过程，那种多巴胺释放是无可比拟的。我才意识到，我不应该退休。”

跌跌撞撞反击：Gemini的出生与“觉醒”

在布林亲自督战下，谷歌终于拿出反击武器：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）。

• GPT-4

本质上是文本模型，看图能力是后来“外挂”上去的。

• Gemini

从训练第一天起，就同时吃文本、图片、视频和音频。这让它在理解复杂视频和跨模态推理上有天然优势。

图像生成滑铁卢：“我们搞砸了”

然而，急于求成谷歌，很快摔一跤。

2024年初，Gemini推出图像生成功能。用户很快发现，这AI“疯了”。

当用户要求生成“美国开国元勋”时，它生成黑人、印第安人和亚裔，就是没有白人。

当用户要求生成“二战德军士兵”时，它居然生成黑人纳粹士兵。

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）。

谷歌股价应声暴跌。

这一次，布林没有躲避。他在一次公开极客聚会上，面对镜头坦诚说道：“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，内部对齐（Alignment）团队在提示词里加了太多强制多样性规则，导致矫枉过正。

这种坦诚，反而赢回部分开发者尊重。

27亿美元买回一个天才

为了赢，谷歌已不计成本。

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产品并入体系，它真正目标只有一个：让Noam Shazeer回来。

这实际上是一场耗资27亿美元“聘用”。

Noam回来后，直接成为Gemini项目联合负责人。

千金买骨。

这证明谷歌决心，也侧面印证当年逼走这些人是多么昂贵错误。

攻守易形：2025年战局反转，OpenAI的“Code Red”

时间来到2025年底，剧情发生极其讽刺反转。

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。

1. Gemini3 的逆袭

谷歌发布的最新模型Gemini3 ，在多项基准测试（如长文本推理、数学竞赛）中击败了GPT-5系列。

1. 生态系统碾压

谷歌把Gemini植入到安卓手机、Google Docs、Gmail和Chrome浏览器里。普通用户不需要下载ChatGPT，直接在手机上就能用。这种分发渠道优势是OpenAI无法比拟的。

1. 算力护城河

谷歌拥有自研的TPU芯片，而且已迭代到第七代。而OpenAI极度依赖英伟达的GPU，受制于人且成本高昂。

布林和谷歌证明：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？

目前战局，正处于一微妙十字路口。

硅谷开始流传“Scaling Laws失效”说法。

单纯靠堆显卡、堆数据，模型变聪明速度在变慢。

战争从“拼谁说话快”，变成了“拼谁数学好”。

硅谷无终局，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竞争，更是技术发展周期缩影。

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，硅谷最迷人地方就在于它的自我纠错能力。

布林在斯坦福演讲最后说道：

“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。

在这个指数级变化时代，最大的风险，就是什么都不做。

哪怕你是万亿帝国缔造者，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/