谷歌: 谷歌CEO皮查伊回应"谷歌已死"论:AI决定未来

对我来说，AI不仅是谷歌的战略转折点，更可能是接下来十年最激动人心的机遇之一。

02 谷歌的核心竞争优势：基础设施+模型效率

问：谷歌的核心优势在于基础设施能力，但外界可能没有充分认识到它的重要性。在今天的AI竞争格局中，谷歌的基础设施优势具体体现在哪些方面？你们今年计划的700亿美元资本支出，主要集中在哪些方向？

皮查伊：谷歌的基础设施一直位于性能和成本效率的“帕累托前沿”（Pareto Frontier，经济学和决策科学中的核心概念，描述了在资源有限的情况下，不同决策方案之间可能达到的最优平衡状态）。也就是说，我们能以最具性价比的方式提供行业最先进的模型。例如，Flash系列模型已成为行业主力，这背后离不开我们基于自研TPU（张量处理单元）构建的基础设施体系。

自2017年发布第一代TPU以来，我们不断迭代优化，目前已发展到第七代。我还记得当年在Google I/O上首次介绍TPU时，外界对我们为何要自研AI芯片并不十分理解。但时间证明了这个决策的价值：我们如今之所以能够支撑大规模、低延迟的AI服务，正是因为这些芯片在推理任务上的出色表现。

谷歌的基础设施布局是全栈式的：从最底层的海底光缆到服务器架构、定制芯片，再到上层软件和AI框架，我们做到了端到端自主可控。这不仅提升了整体效率，也让我们能以更低成本提供领先的AI服务。例如，Gemini 2.5系列模型能够以极具吸引力的价格提供服务，不仅因为模型本身优秀，更因为我们在基础设施上的持续优化。这种垂直整合带来了实打实的成本和性能优势。

关于2025年计划的750亿美元资本支出，主要将用于服务器和数据中心，服务器占大头。其中约一半将用于Google Cloud，支持一系列面向企业的AI基础设施和模型服务。

同时，我们也会持续加大对Google DeepMind的投入，不仅是大语言模型，还包括图像、视频、多模态模型，甚至“世界模型”等新兴研究方向。这些技术不仅服务于搜索、YouTube和Gemini，更扩展了我们的科研深度与前沿探索。

问：关于芯片，外界普遍认为英伟达几乎垄断了AI市场。谷歌自研的TPU是否能完全替代英伟达GPU？

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皮查伊：我们和英伟达的合作非常紧密，Gemini的大量推理任务仍运行在GPU上，我们也为客户提供多种硬件选择。不过，谷歌内部主要使用TPU进行Gemini模型的训练和部署。我们并没有选择“非此即彼”的路线，而是走双轨并行：一方面继续使用英伟达GPU，另一方面坚定推进TPU路线。我认为，这种灵活性本身就是一种优势。

问：很多人认为，大语言模型（LLM）的性能正逐渐进入平台期，各家之间的差异也在缩小。你怎么看这个问题？在LLM这条路径上还有多少演进空间？谷歌如何保持长期领先？

皮查伊：我想说的是，AI的发展从来不是线性的，而是“锯齿式”的——这正是安德烈·卡帕西所说的“Jagged Intelligence”。也就是说，AI的进步常常是断断续续的，经历阶段性停滞，然后又出现范式突破。

过去几年，AI行业经历了从大规模预训练、后训练到高效推理的阶段。现在，我们正进入一个新阶段：将这些模型组件整合进更复杂、更具功能性的智能体系统中。坦率说，进展的确变得更难，但这也恰恰是我们这种擅长长期基础研究的团队最擅长应对的阶段。我们不仅专注于LLM或Transformer架构，也在积极探索扩散模型（Diffusion Models）等其他路径。

目前来看，我们投入的算力仍在带来成效，还没有遇到“投入不再有效”的临界点。挑战更多是在执行层面，比如如何找到足够的电工来建设数据中心，或者基础设施建设能否跟上模型迭代。但从研究角度看，我们的技术路径依然清晰，前景广阔。

问：谷歌是否因为拥有 YouTube、Search、Docs 等产品，在数据获取方面具备某种优势？你们是否能够以一种其他公司无法复制的方式训练模型？

皮查伊：我们确实具备为用户创造差异化体验的独特优势。谷歌通过Gmail、Docs、Calendar、YouTube和Search等服务与用户建立了长期关系，在获得用户明确授权的前提下，我们有能力将这些个性化背景融入AI系统中，为用户提供更自然、更贴合上下文的体验。这是一项我们非常重视、也正在稳步推进的战略方向。我们希望通过这种方式，打造出远超现有产品的AI助手。

03 人机交互的未来：语音、AR 与下一代硬件

问：你怎么看未来5到10年人类与计算的关系？我们还会用键盘输入、对着屏幕操作吗？还是说，交互将彻底改变？