近期，谷歌CEO Sundar Pichai在一次深度访谈中罕见地系统阐述了其对AI竞争、技术瓶颈及谷歌长期战略的看法。信息量巨大，其中几个核心判断尤为关键：2026年将成为“供给紧张之年”，而当前最紧迫的瓶颈并非算力，而是内存产能；同时，他驳斥了AI与传统产品是“零和竞争”的悲观论调，认为我们正处在一个市场可能扩大十倍的时代。
一个常被提及的“憾事”是，革命性的Transformer架构诞生于谷歌，但像ChatGPT这样的标志性产品却由OpenAI率先推出。Pichai对此进行了复盘。
主持人：在谈到Google和AI时，一个经常被提起的历史是：Transformer是在Google发明的，但后来却主要在Google之外完成了产品化，尤其是像ChatGPT这样的产品。你现在如何看这件事？
Sundar Pichai：我觉得这里其实有不少误解。Transformer的出现，是在大量TPU的背景下完成的，它在一定程度上是为了解决具体的产品需求。比如团队当时在思考，如何把翻译做得更好。
再比如TPU，当语音识别已经可用，但你突然要把它服务给20亿人时，芯片根本不够，你必须解决推理问题。
Transformer虽然来自研究团队，但它们是被产品问题牵引的，而且几乎是立刻就被用起来了。像BERT和MUM，很多人低估了它们的影响，因为我们对搜索质量的衡量极其严格。在那段时间里，搜索质量出现的一些最大幅度提升，正是来自BERT和MUM。
我们构建了Transformer，并立刻将其应用在搜索中，用来提升语言理解能力，包括理解网页内容、理解用户查询，并持续构建更强的模型。同时，我们也在内部推进产品化，比如有团队在做一个叫LaMDA的东西。
显然，我们并不是第一个把这类产品推出市场的。但问题不在于“只是做了研究，却没有走向产品”。实际情况是，你做了研究，也按预期获得了巨大的回报，但你不可能发明出所有基于它的产品，这本来就是正常的。
我甚至可以更进一步说，我们其实已经构想过像ChatGPT这样的产品——那就是LaMDA。你可能还记得，当时有一位工程师认为它具有“意识”。可以把它理解为一个早期版本的ChatGPT，是在内部对话使用的。
某种意义上，我们已经在“另一个宇宙”里拥有了这个产品版本。Google可能晚了大概九个月才发布类似的东西。
实际上，在2022年的Google I/O上，我们推出了AI Test Kitchen，本质上就是LaMDA。但我们对它做了限制，因为当时内部还没有一个完整经过RLHF调优的版本。我看到的版本，在某些方面是有毒性的，那个时间点根本无法直接发布。
另外，作为一家长期以搜索质量为核心的公司，我们对“什么样的产品质量可以上线”有更高的门槛。但这并不意味着我们没有在思考如何推出它。
二、 搜索的未来：会变成一个“Agent管理器”
当对话式AI和智能体（Agent）兴起，传统搜索框形态的未来成为焦点。
主持人：那你如何看待搜索的未来？现在很多人认为“对话”会成为新的交互方式。Google已经在搜索中引入了Gemini或AI结果。但也有人在讨论agent，比如未来每个人都会有一个个人智能体，直接帮你完成任务，而不是输入查询。你怎么看？
Sundar Pichai：我觉得搜索的一个核心特点是，每一次技术变革都会让它变得更强大。我们需要不断吸收这些新能力，推动产品边界前进。
比如移动时代，产品就快速演进了。当你走出纽约地铁站，你不是在找网页，你是想去某个地方——你需要的是“如何到达”。用户的预期一直在变化，你也必须不断随之调整。如果往前看，很多原本只是“获取信息”的搜索请求，未来会变成agent化的流程。你不是在找答案，而是在完成任务，会有多个线程同时运行。
主持人：那搜索在10年后还会存在吗？还是会变成别的东西？
Sundar Pichai：它会持续演化。搜索可能会变成一个‘agent管理器’，你在里面完成各种事情。
某种程度上，我现在使用一些系统时，已经是在让一组agent去帮我处理任务。我可以想象，搜索也会变成类似的形态，帮你把事情真正做完。
我理解你问题的核心是：如果把搜索看作一个不超过一行的输入框，然后返回一堆排序结果，这种产品形态还会不会存在？但今天在搜索的AI模式下，人们已经在做深度研究类查询了，这其实已经不符合你说的那种定义。但用户是会适应的。我认为未来人们会执行长周期任务，而且这些任务可能是异步的。
生命最初是单细胞生物，现在变成了复杂生命体。你可以把这个问题理解为：早期那种范式会不会消失？本质上，过去的‘搜索’会变成一个agent，而未来的交互界面本身就是agent。 再过10年或者更久，搜索框这种形态可能都不复存在。设备形态会变化，输入输出方式也会发生根本性变化。
但如果你总是去想10年后的事情，很容易陷入停滞。我们现在处在一个很特别的阶段，你只需要看一年后的变化，就已经足够陡峭、足够令人兴奋了。过去你可能需要规划五年后的产品，但现在，一年时间模型就会发生巨大变化。顺着这个曲线往前走，本身就是一件很有意思的事情。
三、 核心判断：市场将扩大十倍，AI与传统产品非零和竞争
Pichai认为，外界一年前对谷歌的悲观情绪，源于一个根本性的误判。
Sundar Pichai：我觉得这是一个扩张的时代。很多人低估了这一点，总觉得这是零和竞争。但在我看来，远远不是。人们能够创造的价值，正在沿着一条非常夸张的曲线增长。一旦你这样看问题，很多疑问就会有不同答案。
如果你用零和视角来看，就会觉得局面很困难。但如果你持续创新、不断演进产品，它就不会变成零和竞争。我们同时在做搜索和Gemini，它们在某些地方会重叠，在另一些地方会明显分化。我觉得同时拥有这两条路径是好事，应该去拥抱这种状态。
主持人：大概一年前，市场对Google的情绪非常悲观。主流观点是：搜索完了，核心商业模式被动摇。你觉得，当时投资人到底误判了什么？
Sundar Pichai：当时的讨论其实高度集中在一个点上。但对我来说，那一刻很清晰：整个“可讨论范围”已经发生了变化，而公司本身正是为这种变化准备的。
这种“纵向一体化”并不是偶然。我们已经做到了第七代TPU。公司早就以“AI-first”的方式在运作，我们对这个转变的理解是非常深入的。从前沿大模型的角度看，我们当时确实落后了一些。
但我们内部已经具备了所有能力，关键是要把执行做好。让我觉得兴奋的是，从全栈来看，我们拥有研究团队、基础设施团队、平台能力，也在多个业务上持续投入。
突然之间，你会意识到：有一种通用技术，可以同时加速所有这些业务。从搜索到YouTube，到云，再到Waymo，都依赖这项技术的进步。这是一种极具杠杆效应的增长方式。我从来没有把那一刻看作零和竞争。我更倾向于认为，一切都会扩大10倍，同时也会有空间留给其他参与者。
我们往往低估了整体增长的空间。当然，公司需要更好地执行，这才是关键。
四、 当前最紧约束：内存产能是比算力更关键的瓶颈
当被问及2026年AI发展的主要瓶颈时，Pichai给出了明确答案。
主持人：你刚才提到“供给受限”，我觉得这是2026年一个非常关键的特征。你们之前说资本开支会在1750亿到1850亿之间。有意思的是，就算Google想花4000亿美元，也花不出去——因为内存不够、电力不够，各种组件都不够。能不能系统讲讲这些瓶颈？
Sundar Pichai：从根本上看，你还是要回到晶圆产能这样的基础约束。比如wafer starts，这是一个硬限制。相比之下，电力和能源问题更容易解决。
审批流程和监管环境会成为另一个约束，影响你推进项目的速度。我认为我们已经取得了很大进展，但对美国来说，这仍然是一个非常关键的问题。你会看到中国的建设速度非常快，这一点令人印象深刻。我们确实需要学会更快地建设。甚至要换一种思维方式，去想‘如何把物理世界的建设速度提升10倍’。
所以总结下来，主要瓶颈包括：晶圆产能、审批能力，以及整体执行速度。政府其实也在努力改善这些问题，大家已经意识到必须做得更好。再往下就是供应链里的关键组件，比如内存。短期内我们确实受限，但整个行业都会去应对。
主持人：所以内存是你最关注的瓶颈吗？
Sundar Pichai：内存确实是目前最关键的组件之一。
主持人：那短期内是不是会通过涨价和扩产来解决？
Sundar Pichai：领先的内存厂商不可能在短时间内大幅提升产能。所以短期内会有约束，但随着时间推移会逐渐缓解。同时，这些限制也会推动创新，比如我们会把系统效率提升30倍。这些事情是同时发生的。
现实是，2026或2027年的内存供给，不是靠资本就能立刻解决的。这段时间可能会看到模型之间出现更大的分化。但与此同时，晶圆产能在增加，数据中心审批在推进，所以这些约束也没有看起来那么绝对。
五、 人才视角：优秀工程师将一直供不应求
针对业界流行的“AI token成本将替代工程师”的论调，Pichai提出了截然不同的观点。
主持人：如果往未来3到5年看，你觉得AI会让美国经济变大吗？大多少？
Sundar Pichai：这些投入最终一定要产生回报。我完全不怀疑，这是一个巨大的市场机会。而且有很多被低估的地方。比如大家常讨论软件工程预算，把token成本和工程师薪资做对比。但现实是，优秀软件工程师一直是供不应求的。一旦供给增加，这个市场本身可能会扩大10倍。
换句话说，软件开发市场的规模远比现在大家想象的大得多，用“token vs 工程师”来衡量是一个错误的视角。我认为它会带动很多领域一起增长。
六、 长期押注：太空数据中心、量子计算与机器人
谷歌在诸多长期赛道上的布局，体现了其基于“直觉+长期价值”的决策逻辑。
主持人：Google拥有非常强的资产组合。除了这些，是否还有一些“隐藏宝藏”，是外界低估但未来可能影响巨大的？
Sundar Pichai：我们一直在做一件事：把那些刚发布时看起来有点“离谱”的长期项目，持续推进下去。比如我们现在已经在非常早期阶段，开始思考“太空数据中心”。如果你用20年的视角来看，这些数据中心到底该建在哪里，本身就是一个极其复杂的问题。这些就是我们今天在思考的项目，它们就像2010年的Waymo一样。
量子计算也是其中之一，我们正在非常坚定地推进。从抽象层面来看，量子计算的核心价值在于更好地模拟自然。既然自然本身是量子系统，那么用量子系统去模拟它会更有优势。我直觉上认为，在天气模拟、现实世界模拟这些领域，量子计算会有优势。
机器人方向，Google DeepMind现在投入很深。其实我们在这个领域曾经有点“太早了”，大概在10到15年前，很多想法缺少关键要素，而那个要素就是AI。现在，基于Gemini的机器人模型，在空间推理等能力上已经达到SOTA水平。我们也在重新与Boston Dynamics、Agility Robotics等公司合作，以更坚定的方式推进进展。
七、 工作方式变革：CEO如何保持连接与内部转型
Pichai分享了其保持产品感的方法，以及谷歌内部工作流程的Agent化转型。
主持人：CEO怎么保持和产品体验、以及真实用户的连接？
Sundar Pichai：我会用内部版本，真的就是“自己吃自己的狗粮”。我会专门留出时间，集中去使用这些产品，这很重要。比如两周前，我在健身房拉伸的时候，用手机打开Gemini Live，连续30分钟只聊一个话题。你需要主动去做这些事情。我会强迫自己以“重度用户”的方式去使用产品，以此保持连接。
另外，X也很有帮助，因为你能看到最直接的用户反馈。这些原始评论很有价值，我会直接去看。还有一个很有帮助的方式是，我会用内部工具去做查询。比如在内部版本的Antigravity里问：“我们刚发布的这个功能，大家反馈如何？最差的五点是什么？最好的五点是什么？”现在AI agent会直接帮我整理出来。
关于内部转型，可以把这个过程理解成“同心圆扩散”。公司内部有一些团队已经发生了很深的变化。我的一个核心任务，是把这种变化扩散到更多团队。像Google DeepMind以及部分工程团队，已经在大幅改变工作方式。他们在使用内部工具，本质上是在一个“agent管理器”的环境中工作。团队已经有了一整套新的工作流，是完全不同的开发方式。上周我们已经把这个系统推广到Search团队，还在持续推进。在大公司里，这种变革的难点在于‘变更管理’。小公司可以很快切换，大公司则需要时间。
总结
Pichai的这次访谈，勾勒出一幅清晰的技术战略图景：短期直面内存等供应链瓶颈，中期推动产品向Agent化演进并扩大整个软件市场，长期则在量子计算、太空计算等深水区持续下注。其核心逻辑始终是“扩张而非替代”，这或许能为身处AI浪潮中的从业者提供一种更开阔的视角。
对于技术人而言，这场对话也释放出明确信号：在可预见的未来，优秀的工程能力与创造力依然是稀缺资源，而理解并驾驭AI这一“通用技术放大器”，将成为关键竞争力。想了解更多关于人工智能前沿讨论与技术实践，欢迎访问云栈社区，与其他开发者共同交流成长。
参考链接：
https://www.youtube.com/watch?v=bTA8sjgvA4c
发表于 3 小时前
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