谷歌25周年：落后于OpenAI，被打醒后全力押注AI

除了社交媒体领域，Google 在 21 世纪前两个十年，凭借搜索技术一直独步于硅谷。搜索所带来的丰厚广告收入，让两位尝试人可以安心在 Google X 实验室的创新项目上马放南山，大玩特玩。

直到去年由 OpenAI 的 ChatGPT 引发的又一次 AI 浪潮席卷全球，并被认为将吞噬搜索技术的时候，Google 才真的急了。

讽刺的是，2014 年前后的 AI 第一波浪潮，正是 Google 掀起的，而那恰恰成了 OpenAI 崛起的催化剂。

「起了个大早，赶了个晚集」，这句俗语，就像是 Google 在AI时代的缩影。

不同于此前那些摆到台前的服务和产品们，Google 在人工智能上的研究，似乎多的是技术，少了些应用。在我们回顾近十年 Google 在 AI 上的投入和成果，梳理了这家公司同 AI 的关系后，似乎能觉察到为什么当下 Google 在 AI 时代，身处了一个不上不下的尴尬局面。

Google Brain

正如多年前的佩奇和布林相遇在斯坦福大学的一个研究项目里，因 PageRank 过于突出，二人独立出来成立 Google。

2011 年，杰夫·迪恩、格雷·科拉多、吴恩达三人参与了斯坦福大学和 Google 的联合研究项目 Google X，其中一个子项目叫 Google Brain，他们的目标是研究深度学习和神经网络，以改进谷歌产品和服务的性能。他们坚信，人工的「神经网络」，能像婴儿一样主动去建立对世界的认知。

很快，Google Brain 展现出了惊人的效益和成功，Google X 前负责人埃里克·泰勒曾透露，Google Brain 当时赚到的钱超过了整个 Google X 部门的成本。

于是 2011 年，Google Brain 独立成为 Google 的人工智能项目。

第二年，Google Brain 就展现出了它在计算机视觉领域的应用潜力，杰夫·迪恩和吴恩达向由 16000 台电脑集群组成的人工神经网络，展示了十万个 YouTube 视频，一周后，在从未被「告知」什么是猫的前提下，这个系统集群准确识别到了「猫」这一概念。

2012 年 Google Brain 团队合影，举着的是神经网络识别出的「猫」｜图源：Google

随后《纽约时报》的采访，Google Brain 的论文，美国国家公共广播的报道……纷至沓来的曝光，不仅 Google Brain 名声大噪，在大众视野里，这可能是人们第一次直观地感受人工智能的应用。

如今我们都知道，AI 的养料是「数据」。Google Brain 的成功，靠着也是 Google 多年来的在文字、图像、视频上的数据储备，庞大的算力基础设施，以及足够的经济投入，在 AI 领域，Google 率先实现了「Connect the dots」。

同期，亚马逊、Facebook、微软甚至大洋彼岸的百度、阿里巴巴，都开始关注并投入到 AI 的研究和发展里。哪怕各大科技公司主营业务交集不多，但面对来势汹汹且潜力无限的 AI，人才和团队的军备竞赛难以避免。

DeepMind

2013 年，在 Google Brain 成立两年后，Facebook 同位于英国伦敦的、一家名不见经传的 AI 初创团队 DeepMind 抛出橄榄枝。彼时的 DeepMind 濒临破产，但仍坚持独立运营和和对 AI 伦理的坚持，面对 DeepMind 团队给出的「不能做」的条条框框，Facebook 打了退堂鼓。

一年后，Google 签署了 DeepMind 拿出的《道德与安全审查协议》，以 6 亿美元的价格，收购 DeepMind。

而这桩轰动 AI 行业的收购案起初的「牵线人」，介绍 Google 联合创始人拉里·佩奇和 DeepMind 联合创始人哈萨比斯相识的共友，亦是 DeepMind 早期投资人，是伊隆·马斯克。他也是最反对这桩收购案的人。

马斯克在 DeepMind 成立之初就注资 500 万美元，目的并不是为了经济回报，而是「监控」，因为 DeepMind 创始人哈萨比斯曾在会面时对他说「机器的智能未来可能超越人类，甚至可能想毁灭人类。」

在《马斯克传》中，马斯克直言曾多次和旧友拉里·佩奇讨论 AI 威胁论，他认为 Google 是最有可能让 AI 失控的公司，出于好心但可能「意外创造出邪恶之物」进而毁灭人类。但佩奇则认为，AI 只是一种技术，就算人工智能机器人超越了人类，那也只是进化而已。这种观点上的分歧，让二人在屡次讨论后，关系都濒临破碎。

二人因对 AI 观点的分歧，近乎绝交。左：拉里·佩奇；右：伊隆·马斯克｜图源：Fortune

马斯克甚至曾筹钱试图阻击 Google 收购 DeepMind，但在失败后，他于 2015 年联合创立了非盈利组织 Open AI，试图在 AI 领域制衡 Google。

但事情的走向可能不如马斯克当年所担忧的那样，Google 在收购 DeepMind 后会成为 AI 领域的寡头。

2016 年，在被 Google 收购后，DeepMind 拿出 AlphaGo，以 4:1 击败当时世界排名第一的围棋棋手李世乭。这是继 2012 年「认猫」后，人工智能在大众面前第二次「霸榜级热搜」，主角依旧属于 Google，这也是 DeepMind 和 Google 最后的蜜月期，从此 DeepMind 就一直在「闹独立」。

2016 年 DeepMind 创始人哈萨比斯宣布用 AlphaGo 挑战人类棋手｜图源：

DeepMind 自从 2010 年成立以来，在 2020 年前从未实现过盈利，每年都要烧掉 Google 几亿英镑。作为一家商业大公司的 Google，也试图「逼着」DeepMind 做实事，比如贴上「Powered by DeepMind」标签给 Google Cloud 背书，或者承接医疗业务，这就让 DeepMind 反骨更甚，更看重自己的独立性。何况 2017 年 Google 和五角大楼的合作的 Maven 计划，早已触及收购时 DeepMind 给它设定的道德红线。

从伦理到现实，DeepMind 和 Google 面不和心也不合，究其原因还是二者对人工智能的发展方向不同，DeepMind 更重技术研发，Google 想要看到实际应用。

DeepMind 从创立到被 Google 收购，一直的目标都是创造通用人工智能，这也是当年让马斯克害怕的原因。这一目标不仅需要把握伦理的边界，还需要放长线去专注在对技术的钻研。不接地气和不好落地，这是 DeepMind 在 Google 旗下的尴尬处境。围棋下的再好，似乎解决不了现实世界的问题，那盈利也就遥遥无期。

2021 年，《华尔街日报》爆出 DeepMind 多年来一直和 Google 谈判，希望拿到运营自主权，要求一个独立的法律架构，而后 DeepMind 失败了，Google 拒绝了他们的请求。

DeepMind 和 Google 也就这样保持着尴尬又微妙的关系，而当年为了对抗这笔交易而成立的 OpenAI 则如火如荼地发展起来，后续搭上了微软，如今成为 AI 行业的领头羊，在理论持续颠覆着领域，在应用上走进了我们的数字生活。

哈萨比斯能否在 DeepMind 实现他对通用人工智能的建造，马斯克的担忧会不会成真，DeepMind 是否后悔被 Google 收购，反之亦然，Google 还能包容 DeepMind 多久。这些问题，或许不是 AI 蓬勃发展起来的第一个十年可以解答的。

Al- first？

2015 年，拉里·佩奇在 Google 公司的博客上，宣布 Google 改组为 Alphabet 公司。

第二年，谷歌新任 CEO 桑达尔·皮查伊，在 I/O 开发者大会上发出声明：Google 已经成为了搜索的代名词，Alphabet 未来将成为一家 AI 优先的公司。

2017 年的 Google I/O 大会上，CEO 皮查伊表示要从「移动优先转向 AI 优先」｜图源：Engadget

但现实推翻了 Alphabet 的设想，如今在线广告依旧占据了谷歌 80% 以上的收入，而 Alphabet 所有创新业务多年来持续入不敷出。自动驾驶公司 Waymo、智能家居公司 Nest、AR 眼镜 Google Glass…… 都从入局即颠覆的心态，到如今悄无声息的存在。甚至代表着 Google 颠覆性创新企图的秘密实验室 Google X，成立以来，最大的成就还是孵化出 Google Brain。

那个持续放飞又持续坠毁的信号气球 Loon 项目，就像是 Google 那么多次追求破坏性创新的缩影。反而是那些落地的技术，切实改善了 Google 的产品。

2016 年，Google 发布 Google Assistant，基于语音识别和自然语言处理技术的虚拟助手，Google Assistant 的一切核心技术都围绕着 AI，而它后续也集成进了智能家居系统 Google Home、智能穿戴系统 Wear OS、智能驾驶系统 Android Auto 等等系统，如今已是 Google 生态中不可或缺的一环。

2017 年，继「识猫」之后，Google Brain 在图像处理上又取得重大突破，他们利用神经网络和深度学习，用先识别后猜测图片像素的方法，可以把马赛克一样的原图还原成高分辨率的清晰图片。这一技术演变至今，我们得以在互联网上看到各种民间动手修复的「高清重制版」视频。

Google Brain 用 AI 提高图像分辨率｜图源：Google Brain

同年，Google 发布 TensorFlow，一个用于构建和训练机器学习模型的开源框架。研究员、工程师、开发者甚至对 AI 好奇的普通人，都可以免费使用它去搭建自己的机器学习模型。TensorFlow 也支持多种编程语言和操作系统。

开源性质、不挑硬件的跨平台、良好的社区氛围，TensorFlow 就像是 Android 之于智能手机，Chrome 之于浏览器，它或许不会给 Google 赚到多少钱，但它无疑降低了入门 AI 的门槛，快速推动了机器学习和深度学习的发展。

从搜索到翻译，从语音助手到图像搜索，主流的那些 Google 服务，无一不渗透进了 AI 技术，在产品体验越做越好的同时，AI 的应用兜兜转转还是回到了那些 Google 的「老家伙」上，而非 Alphabet，而非 Google X 想要的颠覆性创新。

「让机器更智能，以提升人类生活质量。」这是 Google Brain 团队的标语。简单改为「让软件服务更智能，以提升人类数字生活质量。」这就是 Google 25 年来一直在做的事情。Google Brain 联合创始人也是前负责人杰夫·迪恩曾表示，他希望避免出现「成功灾难」，即公司的理论研究能力超过了实际开发产品的能力。

这就是 Google 面对 AI 时代的拧巴，它在公司前十五年建立起的庞大的护城河优势，在 AI 来袭的时候，创新不敢用于颠覆，只能用于修缮，长期理论而不落地变现的业务，也会在公司里日益式微直到人才流失。Google 在许多领域领先太久了，它只想维持住领先地位，因为它曾以为前路没有其他对手与之匹敌。

很快，它真正颠覆性创新的对手来了。

被迫应战

2022 年 11 月 30 日，一家名为 OpenAI 的硅谷初创公司发布了 ChatGPT，引爆了全球公众领域对 AI 的讨论。

从创作诗歌到编写代码，ChatGPT 可以在几秒钟之内给出具有参考性的建议。人们惊讶地发现，AI 的能力已经远超他们的想象，甚至可能完全改变人类创造和消费信息的方式。

3 个月后，谷歌匆忙迎战，推出了自己的聊天机器人 Bard。

从发布会简陋的布置可以看出谷歌的准备多少有些仓促，一位演讲者甚至遗失了演示用的手机。当天问题最大的是 Bard 的一个回答，它犯了一个事实错误，称 2007 年发射的詹姆斯·韦伯太空望远镜拍摄了第一张太阳系外行星照片。实际上，第一张太阳系外行星照片拍摄于 2004 年。

Bard 发布会现场｜Tom’s Guide

次日开盘，谷歌股价暴跌 7%，市值蒸发 7000 多亿元人民币。

实际上 Bard 没有那么糟糕，毕竟 ChatGPT 也经常一本正经地胡说八道。但是自 ChatGPT 发布以来，所有人都在期待谷歌的回应。发布会上的错误击碎了谷歌过去十几年在 AI 领域的领头羊形象，仿佛一夜之间，巨头谷歌在 AI 领域就被小公司 OpenAI 所超越了。

这看起来像是一个大卫和哥利亚的故事：一个创新者用一种破坏性技术，扳倒了一个行业内根深蒂固的巨头。但是翻看 OpenAI 的融资履历的话，就会发现，这实际上两个巨头间的较量。

OpenAI 起初是由 Sam Altman、Reid Hoffman、Elon Musk、Peter Thiel 等一众硅谷大佬成立的非营利组织，愿景是用 AI 使人类整体收益。但是众所周知，大模型的训练费用堪比烧钱，非营利的组织形式并不足以承载这么宏大的愿景。于是 OpenAI 在 2019 年迎来了组织形式调整，从非营利组织转变为了半盈利组织。也就是在同年，OpenAI 接受了微软 10 亿美元的投资。2023 年，微软又追加了第二笔投资。据说，这笔投资高达 100 亿美元，微软将持有 OpenAI 49% 的股份。

某种程度上，外界完全可以把 OpenAI 看作微软的子公司。实际上，就在 Bard 发布前一天，微软就宣布了要将 OpenAI 的技术，集成到 Bing 搜索引擎和 Edge 浏览器中。形式和 ChatGPT 一样，只要用户提出问题，Bing 就会检索相关网页信息，并直接以回答问题的方式将结果告诉用户。这一举动直接触及到了谷歌最核心的商业模式——在线广告。

虽然谷歌已经诞生了 25 周年，是这个星球上最以技术为傲的科技公司，但这家公司的核心商业模式与它刚创立头几年别无二致——在搜索页面「适当」地插入商家广告，并收取佣金。直到今天，谷歌超过 80% 的营收都直接来自于在线广告。

试想一下，如果将来人们不再通过搜索框检索信息，而是直接向 AI 提问，谷歌要在哪里插入广告呢？谷歌可以轻松关闭一大堆项目（Google Reader、Google Buzz、Google Glass、Google+），但是面对微软的挑战，这可能是一次稍有不慎就满盘皆输的战争。

大公司病

用一个词概括谷歌面对 OpenAI 的失利，「大公司病」应该是最准确的。

今天的硅谷 AI 公司，几乎都有谷歌的影子。

GPT 技术中的 T 指的是 Transformer 语言处理架构。如果把 ChatGPT 比作是一个人的话，Transformer 就是它的大脑。实际上，这项技术就来自于 Google Brain 团队在 2017 年发布的论文《Attention is all you need》。

但是截止到 2023 年 8 月，这篇论文的 8 位作者已经全部离开谷歌。论文作者之一、人工智能公司 Cohere 的首席执行官艾丹·戈麦斯在采访中表示：「在谷歌这样的大公司，你不能真正自由地进行产品创新。从根本上说，公司结构不支持创新，你必须自己去建造这个结构。」

Transformer 8 位作者现状｜Bloomberg

商业公司最可持续的生存方式就是不断赚取更多的利润。在这个过程中，资源会不可避免地向核心业务倾斜。过去十数年，谷歌的确是在 AI 领域投入资源最多的科技公司，期间也诞生了 AlphaGo、AlphaFold 这样突破性的技术，但这些技术始终没能成功商业化。

早在 2017 年，谷歌就研发过一款对话式机器人 LaMDA，但谷歌并没有像 OpenAI 一样将它广泛向公众开放。原因有二：

首先，AI 技术与谷歌核心业务不适配。正如上文所说，谷歌最核心的商业模式是在搜索结果中展示广告，对话式机器人的出现会改变用户获取信息的方式，到时如何继续维持广告收入就是谷歌需要面临的问题。在没有外部压力，且主营业务还运行良好的情况下，谷歌没有动力寻求改变。

其次，作为一家全球用户几十亿的大公司，谷歌的一举一动都会产生巨大的影响。相比于激进地攻城掠地，不犯错往往才是最稳妥的策略。微软可以直接将 ChatGPT 加入 Bing 中，因为它的全球市场份额仅有 2.8% 左右。但是谷歌 Chrome 常年占据了 90% 以上的市场份额，一方面聊天机器人的加入会消耗很多算力；另一方面，AI 伦理方面的问题迫使谷歌不敢犯错。

谷歌的前产品经理 Gaurav Nemade 曾向《华尔街日报》透露：「谷歌顾虑很多，非常害怕公司声誉受损……他们倾向于保守主义。」在谷歌内部，有一个中央审查小组，这个团队的成员包括用户研究人员、社会科学家、技术专家、伦理学家、人权专家、政策和隐私顾问、法律专家。对于任何谷歌的产品，他们都会按照谷歌制定的人工智能准则评审，以把伦理问题降到最低。

就像是光脚的不怕穿鞋的，作为一家创业公司，OpenAI 无需承担这么大的道德压力，也不用为股价负责，自然可以更轻松地把 ChatGPT 推向市场。

那谷歌会输掉这场 AI 战争吗？其实还很难讲。

以技术来说，Tranformer 语言架构就是谷歌发明的，今天谷歌依旧是这个星球上 AI 技术积累最深厚的公司。以数据来说，训练大模型需要大量数据。谷歌在全球拥有几十亿用户，通过 Youtube、Google Map、搜索、Gmail 积累了大量数据，这是 OpenAI 这种初创公司所不具备的。

谷歌 CEO Sundar Pichai 在谷歌庆祝 25 周年的博文中写道：「AI 会完全改写科技，给人类创造性带来不可意思的推进。让 AI 给每个人带来帮助，有责任地部署 AI，这将成为未来十年谷歌最为重要的使命交付方式。」

这是一种「谷歌全力押注 AI」的宣言。人们常用大象转身来比喻大公司转型。这个过程也许很困难，但一旦大象转身成功，全力奔跑起来，也没有其它动物可以阻挡。

谷歌 25 周年大事记