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25年后，谷歌决心「All in AI」

华尔街俱乐部 · 公众号 · · 2023-09-26 01:01

正文

少年耸了耸肩，看了眼25年后的AI世界。

硬·AI

作者 | 老 K

编辑 | 硬 AI

通常，谷歌会选择在9月27日，给自己“庆生”。

不过，成立25周年之际，“庆生”时间却提前了——今天，谷歌首席执行官桑达尔·皮查伊（Sundar Pichai）为谷歌的25周年庆生活动拉开了序幕—— 以一篇长达2400个单词的长文，劈柴哥深情回顾了过去25年公司发展历程，同时做出了深刻反思。

对于听过皮查伊演讲的人来说，可能不会感觉文章里有很多干货，甚至……会感觉大部分文字都是在“吹牛”（毕竟25周年嘛，倒也说的通）。

不过，在这个AI浪潮席卷全球、谷歌“终结论”再起的时刻，我想你会愿意看完这家世界第二高薪的CEO，对谷歌未来方向的表述：

2048年，如果在世界上的某个地方，有一个少年看着我们用人工智能建造的一切，然后耸耸肩，我就知道，我们成功了。

除去表达谷歌将“All in AI”的决心外， 文章还分享了许多“接地气”的趣事。 比如：

随着时间的推移，我向谷歌提出的问题也在不断演变:

“如何修理漏水的水龙头?”

“去斯坦福医院最快的路线?”

“安抚哭泣宝宝的方法?”

大概在2003年春天，我搜索的问题变成了:

“如何在谷歌的面试中取得好成绩?”

等等，劈柴哥真的在谷歌上搜过怎么“谷歌面试宝典”吗？

（写过面经的朋友们评论区举个手哇

）

这是一个特别吸引小企业的平台，比如第一个注册的企业，想在网上卖龙虾。

看到这里，我才明白了互联网上一直流传的“谷歌始于龙虾背上”的含义。

当然，长文中必不可少的，就是反思和鼓劲：

在任何25年的旅程中，你都会经历一些挫折，吸取教训，努力做得更好。

确实，还有人记得谷歌阅读器 Google reader 吗?

下面是皮查伊原文，诸君enjoy~ ✌️

硬·AI

可惜，时运不济。彼时比特币处在“ 崩盘 ”通道，价格从最高的6w美元上方“狂泻”至不足2w美元， Applied Blockchain“抱大腿”梦碎，股价飞天梦遥遥无期。

对于全球使用我们产品的每个人、我们的员工和合作伙伴：

这个月，谷歌将庆祝25岁生日。能够达到这一里程碑，是一种巨大的荣幸，这要感谢那些一直使用我们的产品并不断挑战我们创新能力的人们，感谢成千上万过去和现在为谷歌奋斗的员工，他们都为构建这些产品贡献了自己的才华。同时，我们也要感谢我们的合作伙伴，他们和我们一样相信我们的使命。

这是一个感恩的时刻，同时，也是一个需要反思的时刻。

我一直在思考，在过去的25年里，科技进步了多少，人们又是如何适应它的。多年前，当我在美国学习的时候，我父亲在印度获得了得到了他的第一个电子邮件地址。我迫不及待地想以这种更快（也更便宜）的方式与他沟通，于是我发了一封邮件。

然后我等啊……等啊……等。整整过了两天，我才收到这样回复：

“亲爱的皮查伊先生，已收到您的电子邮件。一切安好。”

我对这种延迟和正式性感到有些困惑，于是我给他打电话，看看发生了什么事。他告诉我，他所在的地方，需要有人办公电脑，打印出电子邮件，再交给他。然后，我的父亲口述了回复内容，那个人记下了，再打出来发给我。

现在，让我们快进，将时钟拨到几个月前：我和我十几岁的儿子在一起。他看到了一些有趣的东西，立马拍下了照片，迅速与他的朋友们分享。然后，他们又互相交流了几条消息，一切似乎比我掏出手机的时间还要快。

我与父亲通信的方式，与今天我儿子的通信方式相比，显示了代际之间技术变革的巨大差异。对我们来说，适应这些技术变化可能需要数年的时间，但对于我们的孩子们来说，这已经成为了家常便饭。我的父亲曾经对科幻小说中的概念感到惊讶——比如用手表接听电话，或者让汽车播放你喜欢的音乐——但对于我的孩子们来说，只会耸耸肩——他们对这些东西早已司空见惯。

而这种“习以为常”，让我对未来充满了希望。他们为下一代的发明创造设定了一个更高的标准——而我，迫不及待地想看到，他们的孩子们也“耸耸肩”的那一天。

创新的一个基本真理是，一旦你突破了技术的界限，它很快就会从非凡变成平凡。而这，就是为什么谷歌从未将自己的成功视为理所当然。

从一次搜索开始

25年前，拉里和谢尔盖首次写下了我们的使命：组织全球信息，使其普遍可访问、有用。他们有一个雄心勃勃的愿景：开发一种新型搜索引擎，帮助人们理解在线移动的信息浪潮。而他们打造的产品 —— 谷歌搜索，确实也帮助了全球数十亿人找到了问题的答案。

有几年，我和其他网络用户一样是体验谷歌的“网友”。我记得，当时我被谷歌总能给最深奥的问题找到最佳答案的能力所震撼，比如，，从一个储存在商店客户服务页面中的微小细节到一个不知名的足球规则。

随着时间的推移，我向谷歌提出的问题也在变化：“如何修理滴水的水龙头？”“去斯坦福医院的最快路线？”“如何安抚哭泣的婴儿？”也许在2003年的春天左右，我的问题变成了：“如何在谷歌面试中表现出色？”随着时间的推移，谷歌在回答这些问题方面变得更加出色。

看到人们如何利用这些问题的答案，无论是在困难时期寻找医疗保健或安慰，学习新技能，追求新职业道路，还是开办新业务，都是非常令人鼓舞的。一个印度乡村的学生能够获得与斯坦福大学教授相同的信息，这是革命性的，深深改变了我们的生活和我们的世界。它为教育和企业家精神打开了一扇“前所未有”的大门。

搜索也为谷歌在经济领域的影响力奠定了基础。我们的广告平台和工具从一开始就有一个简单的目标：帮助企业接触那些正在寻找他们提供的产品和服务的客户。这是一个特别吸引小企业的平台，比如第一个注册的是销售龙虾的邮购企业。而且，就像搜索一样，任何企业都可以在线广告，这对数百万家企业成为数字经济的一部分产生了真正变革性的影响。

问题，持续了四分之一个世纪

搜索仍然是我们使命的核心，它仍然是我们最大的登月计划，还有很多事情可以做。

当然，今天的谷歌远远不仅是一个搜索框。现在，我们有15款为超过5亿的用户和企业提供服务的产品，还有6个产品服务了超过20亿的用户。。

与大多数谷歌搜索一样，所有这些产品也都始于一个问题。在Gmail中，问题是我们能为每个人提供1GB的存储空间吗？2004年，当Gmail推出时，这个存储量是大多数其他免费网络邮件服务提供的存储量的100倍以上！

几年后，我们看到了一个机会，可以为世界各地的人们大幅改善网络浏览器，进而改善网络。因此，对于Chrome，我们提出了这样一个问题:我们能否打造一款以简单、快速和安全为核心的浏览器，让网络变得更好？在其发布前，我们又有一个问题：人们会使用它吗？

对于YouTube来说，问题则变成了：如果我们给每个个体，提供一种与世界分享他们知识的方式会怎样？如今，YouTube已经成为了一个学习、知识的强大平台。

问题不断出现，我们也一直在不断改进和扩展我们的产品，并给出新的答案：如果谷歌地图能够让人们详细查看世界上的每一条街道，会怎么样？如果我们构建了一个翻译工具，使人们能够以多种语言访问信息并进行沟通，会怎么样？如果你可以通过简单地描述你想看到的内容，来搜索并找到你所有的旧照片，又会怎么样？

我们还问自己，如何才能最好地与他人分享我们的工具、突破和基础设施。谷歌从一开始就建立在云端，尽管我们直到2008年才推出云端业务。如今，谷歌云已经成为世界顶级企业之一。各行各业的合作伙伴都在使用谷歌技术改善客户支持和供应链效率，减少碳足迹，开发新的应用程序，并借助人工智能提高工作效率。与我们的广告客户一样，云端的合作伙伴正在我们的帮助下运营地更加出色、增长更快、创造出更多的就业机会。

当然，并不是我们提出的每个问题最终都以成功告终。在任何25年的历程中，你都会遇到一些挫折，吸取教训，努力做得更好。比如，还记得谷歌Wave吗？

我们也曾面临关于公司未来的难题。21世纪初，人们问的问题是网络真的能持续多久？在2010年代，人们都跑来问我们能否适应移动计算时代、搜索是否“要完了”？每次，我们都通过更加坚定地回归使命，将深度计算机科学应用于改善人们生活的信仰，以及对不可能的漠视来回答。

一种对不可能的“ 健康漠视 ”

这种对不可能性的健康漠视，正是我们能够解决其他人无法或不愿解决的问题的原因之一。例如，有一个不可能实现的想法，那就是将一台强大的计算机装在每个人的口袋里，无论他们的收入或当地网络条件如何。今天，从最新的可折叠手机到入门级手机，Android在全球30亿台设备上运行。它一直是我们努力让每个人都能更容易地访问互联网的核心，并激发了其他变革性产品的灵感。同样，chromebook让全世界的学校都能使用电脑。Google Pixel将我们最先进的最新技术——机器学习驱动的摄像头、语音识别、转录能力、张量芯片等——直接交到人们手中。

这将我们引向了人工智能。谷歌从几乎一开始就开始投资人工智能。我们是最早在产品中使用机器学习的公司之一，从早期的拼写校正、提高广告质量到显示建议和推荐。

2010年代初，深度神经网络引起了真正的兴奋。2012年，我和几个同事在咖啡厅旁边的一个会议室里观看了一个演示。我记得当研究团队向我们展示他们在图像识别方面取得的进展时，我满怀敬畏地看着他们，这是由神经网络的突破所推动的。这是我第一次对自己说：这真的将改变一切！

当我看到专注于理解智能本质的开创性跨学科研究发生在DeepMind时，我也有类似的感觉。这一进步深深影响了我的想法，当我在2015年成为CEO时，谷歌应该转向成为一家“AI为先”的公司。

更多的问题随之而来。例如，如何为这一新一代计算提供动力？因此，我们发明了张量处理单元（Tensor Processing Units，或TPUs），这种硬件相对于当时的其他机器学习硬件带来了30到80倍的性能提升，还为AlphaGo计算机的胜利提供了动力，该计算机在2016年击败了围棋世界冠军李世石。大约在同一时间，我们在2017年发布了我们具有划时代里程碑意义的Transformer论文，该论文创建了神经网络架构，是当今大多数生成式人工智能和大型语言模型的基础

25年后，谷歌决心「All in AI」

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