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历程，更深入剖析了公司如何从战略误判中实现绝地反击。
布林坦言，谷歌在AI浪潮初期存在明显战略失误。尽管公司早在2017年就发布了Transformer论文，但内部对算力扩展的投入过于保守。"作为搜索巨头，我们背负着沉重包袱。"他解释道，担心聊天机器人输出错误信息导致产品化路径迟疑，这种犹豫让OpenAI抓住机会，通过ChatGPT占据市场先机。这种反思揭示了科技巨头在创新转型中的典型困境——既有优势可能成为包袱。
重返一线的布林选择直接参与核心研发。他透露自己每天通勤时都在测试内部版Gemini模型："你们现在用的公开版相当古老，车里那个版本强得多，几周后就会推向市场。"这种亲力亲为的作风，折射出谷歌在AI竞赛中的紧迫感。公司最新推出的Gemini 3系列和第七代TPU Ironwood芯片，标志着其技术战略的重大转向——从保守跟随转向主动引领。
技术层面的突破体现在多个维度。芯片层，TPU Ironwood在性能、能效比和互联带宽上全面超越GPU；模型层，Gemini 3实现原生多模态能力，支持文本、代码、图像、音频和视频的统一理解生成；应用层则深度融入谷歌生态，从Workspace生产力套件到核心搜索产品，都完成了智能化升级。这种全链条自主可控能力，使谷歌在算力紧缺环境下仍保持快速迭代。
面对行业对Scaling Law的迷信，布林提出反直觉判断："算法进步速度已超越算力扩张。"他以N-body问题模拟为例，指出九十年代算法效率提升远超计算能力增长。这种认知直接影响了Gemini 3的研发方向——采用更高效的MoE架构和长上下文处理，而非单纯追求参数量膨胀。谷歌在TPU项目上12年的持续投入，此刻显现出战略价值。
当被问及AI未来发展方向时，布林表现出科技先驱特有的审慎乐观："我们不知道智能是否存在天花板，更不清楚AI能否做到人类无法完成的事。"他建议年轻一代不必焦虑职业替代，而应学会利用AI提升创造力。这种观点与他在活动现场展示的实践一致——无论是为朋友挑选礼物还是艺术创作，他都习惯让AI提供多个选项后再进行优化。
在谈到学术界与产业界关系时，布林认为两者输送管道依然重要，但时间周期正在缩短。"当我还是研究生时，学术成果转化需要几十年，现在这个周期大幅压缩。"他以量子计算为例，指出某些基础研究仍需长期沉淀，但顶级公司正在加大基础研究投入，这种变化将重塑创新生态的分配机制。
