谷歌的全棧押注(員工訪問ceo)

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https://news.futunn.com/hk/post/ ... rc=3%2C3&lang=zh-hk

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2016年，我推動公司整體轉向AIFirst，背後其實是更早一輪的積累。

比如2012年的Google Brain，那篇著名的關於貓的論文在圖像識別上取得了突破；2014年我們收購了DeepMind；2016年初是AlphaG的關鍵時刻。很多人可能沒注意到的是，那年5月我們還發布了第一代TPU。

所以在2016年的那個時間點，我已經非常清楚：我們正站在下一輪平台轉移的門口。而我們做出的選擇，就是一次「全棧押注」，要把谷歌真正轉型成一家以AI爲核心驅動的公司。

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這也是我給別人講「預訓練」的時候喜歡用的說法。預訓練在DeepMind的Gemini模型上效果這麼好，然後在這個基礎上做的後訓練、強化學習，就像是在給模型本身的能力加速一樣。而我覺得我們的基礎設施故事也是類似的邏輯。

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對我來說，Gemini是我們AIFirst戰略最清晰、最具體的體現。這個戰略我們喊了很多年，以前更像是一個方向感，但現在Gemini是一個你真能看見、摸得着、體驗到的東西。

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像我們前兩週剛剛宣佈的Project SunCatcher，要把數據中心建到太空裏。聽起來像個「登月計劃」，現在也許有點瘋狂，但你退一步想想，未來對算力的需求到底有多大？

這個設想很快就會變得合情合理，只是時間問題。

要想在這些超長期項目上真正取得進展，我們的做法是「反向推演」，即從遠期目標出發，倒推每一步的里程碑。

比如SunCatcher就被拆成了27個關鍵節點，然後我們一步一步往前推進。

到2027年，希望我們能真的把TPU送上太空，甚至有機會在軌道上「偶遇」那輛飄着的特斯拉Roadster（笑）。

但這只是一個例子。像AlphaFold、Wing的無人機配送，還有我們正在推進的機器人項目，都是類似的思路。

你只要帶着足夠長線的視角去看，持續推進，終究會看到成果。

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它讓我想到互聯網剛興起的那段時間。那時候博客突然爆發，結果一夜之間多了無數寫作者；後來YouTube也把視頻創作的門檻拉低，突然就有了無數新一代內容創作者。

我覺得現在的vibe coding，就像是「編程界的YouTube時刻」。

在谷歌內部你都能看到這種趨勢：第一次提交代碼變更（CL）的人數明顯上升。這就是工具降低門檻之後帶來的變化。

以前你可能是做市場的，有個好點子，頂多寫個文檔描述一下；現在你可以自己用vibe coding搭個原型demo出來，直接給團隊看。

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我以前常說一句話：你現在看到的，是Waymo有史以來開得最差的一次，它以後只會越來越好。現在我們看到的Gemini、AIStudio、vibe coding，其實也正處在類似的階段。

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從產品角度來說，我最興奮的當然還是整個Gemini的roadmap。我們不僅模型越來越強，而且它正在真正深入到我們所有核心產品中。

同時我們也在持續推出一些全新的東西。比如我特別喜歡Flow，我最近也一直在玩；還有notebook類產品，它已經吸引了一個非常熱情、正在快速成長的用戶社區。

我看到有記者用它做採訪提綱，有博士生在裏面完成整個論文的研究流程。這些應用場景真的很打動我。

所以說，接下來的事情還很多，我對未來的發展非常期待。