在斯坦福大学工程学院百年校庆的闭幕活动上，谷歌联合创始人谢尔盖·布林（Sergey Brin）现身母校，与数百名年轻工科生展开对话。这场交流不仅回顾了谷歌在人工智能领域的起伏，更深入剖析了公司如何从早期战略误判中实现绝地反击。
布林坦言，谷歌在AI浪潮初期确实错失先机。尽管公司早在2017年就发布了Transformer论文，为现代大模型奠定基础，但内部对算力扩展的投入过于保守。"我们当时被搜索巨头的身份束缚了手脚。"他解释道，由于担心聊天机器人可能输出错误信息，谷歌在产品化路径上犹豫不决，这给了OpenAI通过ChatGPT抢占市场的绝佳机会。
这种被动局面在布林重返一线后发生根本转变。他亲自投身Gemini模型研发，甚至在每日通勤路上与内部版本进行语音对话测试。"你们现在公开版用到的模型版本其实相当古老。"布林透露，自己测试的版本性能要强得多，预计几周后就会推向市场。这种快速迭代能力，源于谷歌在芯片层、模型层和应用层的全链条自主可控优势。
在硬件支撑方面，谷歌第七代TPU Ironwood在性能、能效比和互联带宽上均展现出对GPU的显著优势。模型架构上，Gemini 3系列从基础层面支持文本、代码、图像、音频和视频的统一理解生成，将行业标准提升到新量级。应用生态层面，谷歌将模型能力深度融入Workspace生产力套件和核心搜索产品，传统链接列表已转变为由AI驱动的摘要性、多模态答案。
面对行业对Scaling Law的盲目追捧，布林提出反直觉判断：算法效率才是真正的决胜点。"过去十年算法进步速度已跑赢单纯算力扩张。"他以N-body问题模拟为例，指出算法优化带来的性能提升远超计算硬件迭代。这种认知促使谷歌在Gemini 3研发中转向更高效的MoE架构和长上下文处理能力，而非盲目追求参数量膨胀。
当被问及AI未来发展方向时，布林认为智能是否存在天花板仍是未知数。"我们不知道AI能否做到人类做不到的事情。"他建议年轻一代不必焦虑职业替代，而是应学会利用AI提升创造力。这位技术先驱以自身经历说明，即使AI能生成代码或文学创作，人类在创意筛选和润色方面的价值仍不可替代。
在谈到学术界与产业界的联动时，布林认为两者关系正在发生微妙变化。虽然顶级公司现在投入更多基础研究，但某些需要长期发酵的颠覆性架构，仍需要学术环境的自由探索。他特别提到量子计算领域，这个需要突破物理极限的方向，可能需要大学实验室与产业界保持十年以上的纯粹研究周期。
这场持续数小时的对话中，布林多次强调失败经验的价值。"我们确实经历了很多失败。"他透露，谷歌早期尝试将学术成果直接授权给互联网公司的策略并不成功，甚至曾因操之过急导致Google Glass等产品的商业化受挫。这些教训促使公司建立更严谨的研发-测试-迭代流程，为当前AI产品的快速落地奠定基础。
对于新兴技术领域的投资方向，布林认为材料科学和分子生物学存在被低估的潜力。他指出，虽然量子计算吸引大量关注，但材料科学的突破可能带来更广泛的影响。这种观点与斯坦福校长约翰·莱文（John Levin）不谋而合，后者补充称分子科学领域正在发生革命性变化，其长期价值尚未被充分认知。
在活动尾声，布林展示了他独特的AI使用方式：通过车载系统与内部版本Gemini持续对话。这种沉浸式测试模式，不仅体现谷歌对产品极致的追求，也暗示着下一代AI交互方式的雏形。随着新版本即将推向市场，这场由学术误判引发的AI竞赛，正进入全新的技术深水区。
