前情提要：
除了社交媒體領域，Google 在 21 世紀前兩個十年，憑借搜索技術一直獨步於矽穀。搜索所帶來的豐厚廣告收入，讓兩位嚐試人可以安心在 Google X 實驗室的創新項目上馬放南山，大玩特玩。
直到去年由 OpenAI 的 ChatGPT 引發的又一次 AI 浪潮席卷全球，並被認為將吞噬搜索技術的時候，Google 才真的急了。
諷刺的是，2014 年前後的 AI 第一波浪潮，正是 Google 掀起的，而那恰恰成了 OpenAI 崛起的催化劑。
「起了個大早，趕了個晚集」，這句俗語，就像是 Google 在AI時代的縮影。
不同於此前那些擺到台前的服務和產品們，Google 在人工智能上的研究，似乎多的是技術，少了些應用。在我們回顧近十年 Google 在 AI 上的投入和成果，梳理了這家公司同 AI 的關係後，似乎能覺察到為什麽當下 Google 在 AI 時代，身處了一個不上不下的尷尬局麵。
Google Brain
正如多年前的佩奇和布林相遇在斯坦福大學的一個研究項目裏，因 PageRank 過於突出，二人獨立出來成立 Google。
2011 年，傑夫·迪恩、格雷·科拉多、吳恩達三人參與了斯坦福大學和 Google 的聯合研究項目 Google X，其中一個子項目叫 Google Brain，他們的目標是研究深度學習和神經網絡，以改進穀歌產品和服務的性能。他們堅信，人工的「神經網絡」，能像嬰兒一樣主動去建立對世界的認知。
很快，Google Brain 展現出了驚人的效益和成功，Google X 前負責人埃裏克·泰勒曾透露，Google Brain 當時賺到的錢超過了整個 Google X 部門的成本。
於是 2011 年，Google Brain 獨立成為 Google 的人工智能項目。
第二年，Google Brain 就展現出了它在計算機視覺領域的應用潛力，傑夫·迪恩和吳恩達向由 16000 台電腦集群組成的人工神經網絡，展示了十萬個 YouTube 視頻，一周後，在從未被「告知」什麽是貓的前提下，這個係統集群準確識別到了「貓」這一概念。
2012 年 Google Brain 團隊合影，舉著的是神經網絡識別出的「貓」｜圖源：Google
隨後《紐約時報》的采訪，Google Brain 的論文，美國國家公共廣播的報道……紛至遝來的曝光，不僅 Google Brain 名聲大噪，在大眾視野裏，這可能是人們第一次直觀地感受人工智能的應用。
如今我們都知道，AI 的養料是「數據」。Google Brain 的成功，靠著也是 Google 多年來的在文字、圖像、視頻上的數據儲備，龐大的算力基礎設施，以及足夠的經濟投入，在 AI 領域，Google 率先實現了「Connect the dots」。
同期，亞馬遜、Facebook、微軟甚至大洋彼岸的百度、阿裏巴巴，都開始關注並投入到 AI 的研究和發展裏。哪怕各大科技公司主營業務交集不多，但麵對來勢洶洶且潛力無限的 AI，人才和團隊的軍備競賽難以避免。
DeepMind
2013 年，在 Google Brain 成立兩年後，Facebook 同位於英國倫敦的、一家名不見經傳的 AI 初創團隊 DeepMind 拋出橄欖枝。彼時的 DeepMind 瀕臨破產，但仍堅持獨立運營和和對 AI 倫理的堅持，麵對 DeepMind 團隊給出的「不能做」的條條框框，Facebook 打了退堂鼓。
一年後，Google 簽署了 DeepMind 拿出的《道德與安全審查協議》，以 6 億美元的價格，收購 DeepMind。
而這樁轟動 AI 行業的收購案起初的「牽線人」，介紹 Google 聯合創始人拉裏·佩奇和 DeepMind 聯合創始人哈薩比斯相識的共友，亦是 DeepMind 早期投資人，是伊隆·馬斯克。他也是最反對這樁收購案的人。
馬斯克在 DeepMind 成立之初就注資 500 萬美元，目的並不是為了經濟回報，而是「監控」，因為 DeepMind 創始人哈薩比斯曾在會麵時對他說「機器的智能未來可能超越人類，甚至可能想毀滅人類。」
在《馬斯克傳》中，馬斯克直言曾多次和舊友拉裏·佩奇討論 AI 威脅論，他認為 Google 是最有可能讓 AI 失控的公司，出於好心但可能「意外創造出邪惡之物」進而毀滅人類。但佩奇則認為，AI 隻是一種技術，就算人工智能機器人超越了人類，那也隻是進化而已。這種觀點上的分歧，讓二人在屢次討論後，關係都瀕臨破碎。
二人因對 AI 觀點的分歧，近乎絕交。左：拉裏·佩奇；右：伊隆·馬斯克｜圖源：Fortune
馬斯克甚至曾籌錢試圖阻擊 Google 收購 DeepMind，但在失敗後，他於 2015 年聯合創立了非盈利組織 Open AI，試圖在 AI 領域製衡 Google。
但事情的走向可能不如馬斯克當年所擔憂的那樣，Google 在收購 DeepMind 後會成為 AI 領域的寡頭。
2016 年，在被 Google 收購後，DeepMind 拿出 AlphaGo，以 4:1 擊敗當時世界排名第一的圍棋棋手李世乭。這是繼 2012 年「認貓」後，人工智能在大眾麵前第二次「霸榜級熱搜」，主角依舊屬於 Google，這也是 DeepMind 和 Google 最後的蜜月期，從此 DeepMind 就一直在「鬧獨立」。
2016 年 DeepMind 創始人哈薩比斯宣布用 AlphaGo 挑戰人類棋手｜圖源：
DeepMind 自從 2010 年成立以來，在 2020 年前從未實現過盈利，每年都要燒掉 Google 幾億英鎊。作為一家商業大公司的 Google，也試圖「逼著」DeepMind 做實事，比如貼上「Powered by DeepMind」標簽給 Google Cloud 背書，或者承接醫療業務，這就讓 DeepMind 反骨更甚，更看重自己的獨立性。何況 2017 年 Google 和五角大樓的合作的 Maven 計劃，早已觸及收購時 DeepMind 給它設定的道德紅線。
從倫理到現實，DeepMind 和 Google 麵不和心也不合，究其原因還是二者對人工智能的發展方向不同，DeepMind 更重技術研發，Google 想要看到實際應用。
DeepMind 從創立到被 Google 收購，一直的目標都是創造通用人工智能，這也是當年讓馬斯克害怕的原因。這一目標不僅需要把握倫理的邊界，還需要放長線去專注在對技術的鑽研。不接地氣和不好落地，這是 DeepMind 在 Google 旗下的尷尬處境。圍棋下的再好，似乎解決不了現實世界的問題，那盈利也就遙遙無期。
2021 年，《華爾街日報》爆出 DeepMind 多年來一直和 Google 談判，希望拿到運營自主權，要求一個獨立的法律架構，而後 DeepMind 失敗了，Google 拒絕了他們的請求。
DeepMind 和 Google 也就這樣保持著尷尬又微妙的關係，而當年為了對抗這筆交易而成立的 OpenAI 則如火如荼地發展起來，後續搭上了微軟，如今成為 AI 行業的領頭羊，在理論持續顛覆著領域，在應用上走進了我們的數字生活。
哈薩比斯能否在 DeepMind 實現他對通用人工智能的建造，馬斯克的擔憂會不會成真，DeepMind 是否後悔被 Google 收購，反之亦然，Google 還能包容 DeepMind 多久。這些問題，或許不是 AI 蓬勃發展起來的第一個十年可以解答的。
Al- first？
2015 年，拉裏·佩奇在 Google 公司的博客上，宣布 Google 改組為 Alphabet 公司。
第二年，穀歌新任 CEO 桑達爾·皮查伊，在 I/O 開發者大會上發出聲明：Google 已經成為了搜索的代名詞，Alphabet 未來將成為一家 AI 優先的公司。
2017 年的 Google I/O 大會上，CEO 皮查伊表示要從「移動優先轉向 AI 優先」｜圖源：Engadget
但現實推翻了 Alphabet 的設想，如今在線廣告依舊占據了穀歌 80% 以上的收入，而 Alphabet 所有創新業務多年來持續入不敷出。自動駕駛公司 Waymo、智能家居公司 Nest、AR 眼鏡 Google Glass…… 都從入局即顛覆的心態，到如今悄無聲息的存在。甚至代表著 Google 顛覆性創新企圖的秘密實驗室 Google X，成立以來，最大的成就還是孵化出 Google Brain。
那個持續放飛又持續墜毀的信號氣球 Loon 項目，就像是 Google 那麽多次追求破壞性創新的縮影。反而是那些落地的技術，切實改善了 Google 的產品。
2016 年，Google 發布 Google Assistant，基於語音識別和自然語言處理技術的虛擬助手，Google Assistant 的一切核心技術都圍繞著 AI，而它後續也集成進了智能家居係統 Google Home、智能穿戴係統 Wear OS、智能駕駛係統 Android Auto 等等係統，如今已是 Google 生態中不可或缺的一環。
2017 年，繼「識貓」之後，Google Brain 在圖像處理上又取得重大突破，他們利用神經網絡和深度學習，用先識別後猜測圖片像素的方法，可以把馬賽克一樣的原圖還原成高分辨率的清晰圖片。這一技術演變至今，我們得以在互聯網上看到各種民間動手修複的「高清重製版」視頻。
Google Brain 用 AI 提高圖像分辨率｜圖源：Google Brain
同年，Google 發布 TensorFlow，一個用於構建和訓練機器學習模型的開源框架。研究員、工程師、開發者甚至對 AI 好奇的普通人，都可以免費使用它去搭建自己的機器學習模型。TensorFlow 也支持多種編程語言和操作係統。
開源性質、不挑硬件的跨平台、良好的社區氛圍，TensorFlow 就像是 Android 之於智能手機，Chrome 之於瀏覽器，它或許不會給 Google 賺到多少錢，但它無疑降低了入門 AI 的門檻，快速推動了機器學習和深度學習的發展。
從搜索到翻譯，從語音助手到圖像搜索，主流的那些 Google 服務，無一不滲透進了 AI 技術，在產品體驗越做越好的同時，AI 的應用兜兜轉轉還是回到了那些 Google 的「老家夥」上，而非 Alphabet，而非 Google X 想要的顛覆性創新。
「讓機器更智能，以提升人類生活質量。」這是 Google Brain 團隊的標語。簡單改為「讓軟件服務更智能，以提升人類數字生活質量。」這就是 Google 25 年來一直在做的事情。Google Brain 聯合創始人也是前負責人傑夫·迪恩曾表示，他希望避免出現「成功災難」，即公司的理論研究能力超過了實際開發產品的能力。
這就是 Google 麵對 AI 時代的擰巴，它在公司前十五年建立起的龐大的護城河優勢，在 AI 來襲的時候，創新不敢用於顛覆，隻能用於修繕，長期理論而不落地變現的業務，也會在公司裏日益式微直到人才流失。Google 在許多領域領先太久了，它隻想維持住領先地位，因為它曾以為前路沒有其他對手與之匹敵。
很快，它真正顛覆性創新的對手來了。
被迫應戰
2022 年 11 月 30 日，一家名為 OpenAI 的矽穀初創公司發布了 ChatGPT，引爆了全球公眾領域對 AI 的討論。
從創作詩歌到編寫代碼，ChatGPT 可以在幾秒鍾之內給出具有參考性的建議。人們驚訝地發現，AI 的能力已經遠超他們的想象，甚至可能完全改變人類創造和消費信息的方式。
3 個月後，穀歌匆忙迎戰，推出了自己的聊天機器人 Bard。
從發布會簡陋的布置可以看出穀歌的準備多少有些倉促，一位演講者甚至遺失了演示用的手機。當天問題最大的是 Bard 的一個回答，它犯了一個事實錯誤，稱 2007 年發射的詹姆斯·韋伯太空望遠鏡拍攝了第一張太陽係外行星照片。實際上，第一張太陽係外行星照片拍攝於 2004 年。
Bard 發布會現場｜Tom's Guide
次日開盤，穀歌股價暴跌 7%，市值蒸發 7000 多億元人民幣。
實際上 Bard 沒有那麽糟糕，畢竟 ChatGPT 也經常一本正經地胡說八道。但是自 ChatGPT 發布以來，所有人都在期待穀歌的回應。發布會上的錯誤擊碎了穀歌過去十幾年在 AI 領域的領頭羊形象，仿佛一夜之間，巨頭穀歌在 AI 領域就被小公司 OpenAI 所超越了。
這看起來像是一個大衛和哥利亞的故事：一個創新者用一種破壞性技術，扳倒了一個行業內根深蒂固的巨頭。但是翻看 OpenAI 的融資履曆的話，就會發現，這實際上兩個巨頭間的較量。
OpenAI 起初是由 Sam Altman、Reid Hoffman、Elon Musk、Peter Thiel 等一眾矽穀大佬成立的非營利組織，願景是用 AI 使人類整體收益。但是眾所周知，大模型的訓練費用堪比燒錢，非營利的組織形式並不足以承載這麽宏大的願景。於是 OpenAI 在 2019 年迎來了組織形式調整，從非營利組織轉變為了半盈利組織。也就是在同年，OpenAI 接受了微軟 10 億美元的投資。2023 年，微軟又追加了第二筆投資。據說，這筆投資高達 100 億美元，微軟將持有 OpenAI 49% 的股份。
某種程度上，外界完全可以把 OpenAI 看作微軟的子公司。實際上，就在 Bard 發布前一天，微軟就宣布了要將 OpenAI 的技術，集成到 Bing 搜索引擎和 Edge 瀏覽器中。形式和 ChatGPT 一樣，隻要用戶提出問題，Bing 就會檢索相關網頁信息，並直接以回答問題的方式將結果告訴用戶。這一舉動直接觸及到了穀歌最核心的商業模式——在線廣告。
雖然穀歌已經誕生了 25 周年，是這個星球上最以技術為傲的科技公司，但這家公司的核心商業模式與它剛創立頭幾年別無二致——在搜索頁麵「適當」地插入商家廣告，並收取傭金。直到今天，穀歌超過 80% 的營收都直接來自於在線廣告。
試想一下，如果將來人們不再通過搜索框檢索信息，而是直接向 AI 提問，穀歌要在哪裏插入廣告呢？穀歌可以輕鬆關閉一大堆項目（Google Reader、Google Buzz、Google Glass、Google+），但是麵對微軟的挑戰，這可能是一次稍有不慎就滿盤皆輸的戰爭。
大公司病
用一個詞概括穀歌麵對 OpenAI 的失利，「大公司病」應該是最準確的。
今天的矽穀 AI 公司，幾乎都有穀歌的影子。
GPT 技術中的 T 指的是 Transformer 語言處理架構。如果把 ChatGPT 比作是一個人的話，Transformer 就是它的大腦。實際上，這項技術就來自於 Google Brain 團隊在 2017 年發布的論文《Attention is all you need》。
但是截止到 2023 年 8 月，這篇論文的 8 位作者已經全部離開穀歌。論文作者之一、人工智能公司 Cohere 的首席執行官艾丹·戈麥斯在采訪中表示：「在穀歌這樣的大公司，你不能真正自由地進行產品創新。從根本上說，公司結構不支持創新，你必須自己去建造這個結構。」
Transformer 8 位作者現狀｜Bloomberg
商業公司最可持續的生存方式就是不斷賺取更多的利潤。在這個過程中，資源會不可避免地向核心業務傾斜。過去十數年，穀歌的確是在 AI 領域投入資源最多的科技公司，期間也誕生了 AlphaGo、AlphaFold 這樣突破性的技術，但這些技術始終沒能成功商業化。
早在 2017 年，穀歌就研發過一款對話式機器人 LaMDA，但穀歌並沒有像 OpenAI 一樣將它廣泛向公眾開放。原因有二：
首先，AI 技術與穀歌核心業務不適配。正如上文所說，穀歌最核心的商業模式是在搜索結果中展示廣告，對話式機器人的出現會改變用戶獲取信息的方式，到時如何繼續維持廣告收入就是穀歌需要麵臨的問題。在沒有外部壓力，且主營業務還運行良好的情況下，穀歌沒有動力尋求改變。
其次，作為一家全球用戶幾十億的大公司，穀歌的一舉一動都會產生巨大的影響。相比於激進地攻城掠地，不犯錯往往才是最穩妥的策略。微軟可以直接將 ChatGPT 加入 Bing 中，因為它的全球市場份額僅有 2.8% 左右。但是穀歌 Chrome 常年占據了 90% 以上的市場份額，一方麵聊天機器人的加入會消耗很多算力；另一方麵，AI 倫理方麵的問題迫使穀歌不敢犯錯。
穀歌的前產品經理 Gaurav Nemade 曾向《華爾街日報》透露：「穀歌顧慮很多，非常害怕公司聲譽受損……他們傾向於保守主義。」在穀歌內部，有一個中央審查小組，這個團隊的成員包括用戶研究人員、社會科學家、技術專家、倫理學家、人權專家、政策和隱私顧問、法律專家。對於任何穀歌的產品，他們都會按照穀歌製定的人工智能準則評審，以把倫理問題降到最低。
就像是光腳的不怕穿鞋的，作為一家創業公司，OpenAI 無需承擔這麽大的道德壓力，也不用為股價負責，自然可以更輕鬆地把 ChatGPT 推向市場。
那穀歌會輸掉這場 AI 戰爭嗎？其實還很難講。
以技術來說，Tranformer 語言架構就是穀歌發明的，今天穀歌依舊是這個星球上 AI 技術積累最深厚的公司。以數據來說，訓練大模型需要大量數據。穀歌在全球擁有幾十億用戶，通過 Youtube、Google Map、搜索、Gmail 積累了大量數據，這是 OpenAI 這種初創公司所不具備的。
穀歌 CEO Sundar Pichai 在穀歌慶祝 25 周年的博文中寫道：「AI 會完全改寫科技，給人類創造性帶來不可意思的推進。讓 AI 給每個人帶來幫助，有責任地部署 AI，這將成為未來十年穀歌最為重要的使命交付方式。」
這是一種「穀歌全力押注 AI」的宣言。人們常用大象轉身來比喻大公司轉型。這個過程也許很困難，但一旦大象轉身成功，全力奔跑起來，也沒有其它動物可以阻擋。
穀歌 25 周年大事記
