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纳斯达克的顾少棠
2025-11-30

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谷歌正“王者归来”！CEO桑达尔·皮查伊最新对话：“全栈式转型”已渡过准备期，全员在加速前冲

进入四季度的$谷歌$无疑是“七巨头”中最彪悍的存在。11月26日，$谷歌$及母公司Alphabet首席执行官桑达尔·皮查伊接受DeepMind团队洛根·基尔帕特里克的采访对话，分享了过去精彩纷呈的一周，当然，说的不是股价，是Gemini3推出后的热烈反响。谷歌正王者归来，是过去半年多最强烈的感受。面对ChatGPT带来的“红色警报”，谷歌的反应是将其最强大的AI模型Gemini迅速植入核心产品中。桑达尔首先，很高兴能来到这儿。

谷歌正“王者归来”！CEO桑达尔·皮查伊最新对话：“全栈式转型”已渡过准备期，全员在加速前冲

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Page）不同程度的回归。当初大家担心的谷歌作为一家依赖广告的周期性公司，不得不直面核心的搜索业务被AI蚕食，但不经意间，谷歌已经转型为一家高效且具备护城河的AI垂直整合基础设施巨头。面对ChatGPT带来的“红色警报”，谷歌的反应是将其最强大的AI模型Gemini迅速植入核心产品中。数据显示，AI驱动的搜索概览和其他新功能，不仅没有侵蚀传统查询，反而带来了用户查询量的增量增长。更关键的是，Google Cloud（GCP）业务已成为AI竞赛的算力基石。英伟达GPU供不应求的背景下，谷歌自研的TPU凭借成本和效率优势，成功吸引了大量需要训练和部署大型模型的企业客户，比如最新拿下Meta大订单。在这次对话里，桑达尔·皮查伊把这条线讲得更清楚：从2016年喊出AI First开始，到Google Brain、DeepMind合体为Google DeepMind，再到transformer、BERT一路往搜索、相册等产品里落地，谷歌其实走的是一条全栈押注的长路——先把模型、算力、工具链一层层垒起来，再让它们同时出现在搜索、YouTube、Docs、地图、云，以及开放给开发者的生态里。“从外面看，你可能会觉得谷歌当时很安静，好像没什么动静、是不是落后了。但其实我们是在一步步把底座搭牢，把一块块积木按对的顺序摆好，然后再在这上面开始真正地发力。”在战略转型之外，谷歌在财务纪律上也实现了“成人礼”。2024年4月宣布首次派发季度股息，并配合700亿美元的股票回购，主动向市场释放出“我不只是成长股，也是现金流机器”的信号。一边是重金投入AI基础设施，一边是通过精简组织和提升效率守住稳健的运营利润率，在重资产的AI时代，这给了长期资金一个可以量化、也更安心的锚。想来，<a href=\"https://laohu8.com/S/BRK.A\">伯克希尔</a>今年三季度投出40多亿美元将谷歌买到第十大重仓股时，这一条是很具加分项的。更微妙、且或许更重要的一条线，是文化和创始人的回归。谢尔盖·布林从“半退休”状态走回园区，亲自盯Gemini项目，帮谷歌完成了一次AI方向的紧急校准，打通了从研究到产品再到商业化的那条通道，也重新点燃了公司内部的创业精神和紧迫感；拉里·佩奇则更多站在幕后，从Alphabet架构、AI基础设施CapEx，到DeepMind等“登月项目”的资源分配，默默扮演一位长期主义的建筑师。访谈里，桑达尔提到他喜欢的一个角落：Gradient Canopy楼里的茶水间，你常常会看到谢尔盖·布林在亲自做咖啡……那种“公司变小了”的密度感，像极了早期谷歌的创业氛围。这次对话的有趣之处在于，它既是技术路线图，也是一个管理者如何看待周期和时间尺度的表达。桑达尔一方面在谈Nano Banana Pro如何从“好玩”跨向“提高生产力”，用新的图形和交互把复杂分析压缩成一张更易读的信息图；一方面在聊vibe coding如何把“写代码”变成“编程界的YouTube时刻”，让更多本不在技术圈的人，真的开始动手做东西。再往长看，他谈Waymo、量子计算、把数据中心送上太空的Project SunCatcher，那些听起来比较科幻的项目，都是用十年为单位做反向推演，一步步拆成20多个里程碑去执行。当我们把这些碎片拼在一起，会发现：谷歌过去一年真正做对的，是用AI重构了自己的增长引擎，又用财务纪律和创始人回归带来的方向感，把这台新引擎牢牢固定在机身上。既有速度，也有稳定性。不管怎样，那些三季度新买进、加仓或者一直重注谷歌的投资人，这段时间是会开心得不行不行的。点击阅读：巴菲特新入手的科技巨头是李录第一大重仓，景林高毅三季度也在猛加仓……最后，聪明投资者（ID: Capital-nature）把桑达尔对话中精彩部分整理分享给大家。01、建立起一个“全栈能力”体系 洛根  我们现在身处山景城，Gemini3和Nano Banana Pro都已经发布，外界反响非常热烈。先请你从整体的角度，帮我们梳理一下这个阶段的重要性？ 桑达尔  首先，很高兴能来到这儿。这一周的确可以用“精彩”来形容。我们在公司内部埋头研发的时候，脑子里其实总会想象：要是有一天能把所有的成果都真正发布出去，会是怎样一个场景。对做产品的人来说，最激动人心的事情莫过于此。而这周，正是这样一个时刻。但这背后并不是一蹴而就的，而是建立在多年积累和持续投入的基础上。我们一直在不断推进，而且推进的速度很快。但真正看到所有的成果在同一时间汇聚、落地，那种感觉确实非常特别。我最近这几周在回顾，几乎每天我们都有新东西在发布，这种节奏和氛围真的非常让人振奋。 洛根  今天能走到这个节点，最关键的其实就是那种长线视角，将Gemini真正部署到谷歌各个产品中，模型做到行业最前沿，基础设施也同步搭建完成。在这种竞争极其激烈的环境里，特别好奇你是怎么保持住那种长期思维的？ 桑达尔  我一直会逼自己往那个方向去思考。你当然会被眼前的节奏牵着走，我们这个行业节奏非常快，大家都想尽快出成果。我其实也很享受这种快节奏。但与此同时，你也必须具备抽身而看的能力：站在一个更长的时间维度上去判断，哪些方向是值得真正下注的，然后在足够长的时间里持续专注下去。我觉得这件事非常重要。2016年，我推动公司整体转向AIFirst，背后其实是更早一轮的积累。比如2012年的Google Brain，那篇著名的关于猫的论文在图像识别上取得了突破；2014年我们收购了DeepMind；2016年初是AlphaG的关键时刻。很多人可能没注意到的是，那年5月我们还发布了第一代TPU。所以在2016年的那个时间点，我已经非常清楚：我们正站在下一轮平台转移的门口。而我们做出的选择，就是一次“全栈押注”，要把谷歌真正转型成一家以AI为核心驱动的公司。此后几年，我们不断推动AI技术落地，很多突破其实都出自谷歌，比如transformer。我们把这些能力集成进产品中，像BERT和MUM用来提升搜索体验，也推出了Google Photos等等。但当生成式AI的浪潮真正来临，我发现这个窗口比我们原先预计的还要大得多，无论是用户、开发者，整个世界都准备好了要以更大的规模使用这些技术。那我们该怎么回应？对我们来说，就是启动Gemini这个项目，由Google Brain和DeepMind跨团队协作推进，同时我们也做出决定，把这些团队整合起来，组建成今天的Google DeepMind。我们也在基础设施上加大投入：不管是数据中心、TPU还是GPU。接下来，是要推动整个公司的工作节奏同步提速。有了核心技术之后，GDM团队开始持续推出Gemini各版本，你也参与了很多，很高兴看到我们一起见证了这些里程碑。再下一步，就是如何把这些技术真正应用到我们的所有产品中，这些产品每天触达的是数十亿用户。尤其是像搜索这样的核心产品，怎么通过这些模型能力去持续迭代？这就是我们正在推进的这段旅程。而当你退一步从全局来看，这一切又非常清晰：当我们终于真正建立起一个“全栈能力”体系后，每一层的技术创新，都能够层层传导、最终在用户体验上体现出来。这也是让我特别兴奋的地方。02、Gemini的同步发布，加速前行 洛根  这也是我给别人讲“预训练”的时候喜欢用的说法。预训练在DeepMind的Gemini模型上效果这么好，然后在这个基础上做的后训练、强化学习，就像是在给模型本身的能力加速一样。而我觉得我们的基础设施故事也是类似的逻辑。 桑达尔  是啊，你一旦把底层基础设施打扎实了，整个模型训练的每一个阶段，无论是预训练、后训练，还是推理环节，都能更高效、更强大。接下来的问题就是：怎么把这些能力真正变成用户能体验到的产品？比如像Nano Banana这样的能力，怎么落地到具体的产品中？我们在搜索里上线了生成式界面，比如AI模式，这就是一个体现。你可以在不同层级、不同产品里看到这些模型的能力在被激活。而且我们不仅自己在用，还把这些能力打包开放给开发者，让他们也能在上面继续创新。这种从底层能力到产品体验、再到开发生态的层层放大效应，真的能带来乘法式的成果。这种感觉永远让人热血沸腾。当然，这种全栈式的转型不是一蹴而就的，很多东西需要时间慢慢搭起来。当我们准备应对这波生成式AI的浪潮时，其实一开始我们是缺算力的。所以那段时间我们必须下重注，大规模加码数据中心、TPU、GPU，把整个算力的“天花板”抬上去。这个过程的固定成本非常高。从外面看，你可能会觉得谷歌当时很安静，好像没什么动静、是不是落后了。但其实我们是在一步步把底座搭牢，把一块块积木按对的顺序摆好，然后再在这上面开始真正的发力。现在我们已经渡过了那个准备期，正式进入执行期。你可以明显感受到，每个团队现在都在加速往前冲。 洛根  确实，现在整个节奏明显快了。你刚才提到Gemini出现在我们所有的产品里，有一个新挑战，就是如何同步发版：不仅是产品上线的节奏要对得上，背后还涉及到算力分配，甚至要考虑模型在不同产品场景里的表现差异，要怎么调优才能确保体验一致。以前，除了像Gaia或者Google账号这种基础设施类的系统，我们其实很少有一个东西，能真正贯穿谷歌这么多产品，从云、Waymo、搜索、Gmail，到地图、Docs等等。而现在，Gemini就像一条主线，把所有东西都连起来了。这种统一性前所未有，有时候甚至让人感觉，它身上真的有种魔力。你是怎么看这种变化的？ 桑达尔  你这个观察特别好。对我来说，Gemini是我们AIFirst战略最清晰、最具体的体现。这个战略我们喊了很多年，以前更像是一个方向感，但现在Gemini是一个你真能看见、摸得着、体验到的东西。就像你说的，Gemini不只是让搜索变得更好，它也在提升YouTube、Google Cloud、Waymo的体验。这种广泛的影响力，是以前任何一项技术都没做到过的。我特别喜欢Gemini3的这次发布。你提到的同步发版，我们在很多自家产品里同时上线，但让我更兴奋的是，你去X上看，会发现像Copilot、Replit、Figma这些公司也在同一时间上线了自己的Gemini应用。对我来说，这才是真正的规模化创新：不只是我们谷歌在加速，全世界的其他公司也在同一个时间点集体往前冲。这种同步推进的景象真的非常震撼。03、世界蕴藏的创造力正在被释放 洛根  回到Nano Banana Pro。你肯定自己也花了不少时间在这个模型上玩，对吧？现在大家用得都很疯，这点也说明它确实很强。有个问题想问：我们是不是在提升整个世界的生产力？ 桑达尔  我们现在正从好玩阶段慢慢迈进到真正实用阶段。我刚看到Ben Gerin在X上发了一张信息图，是他做的一个ViiV核心分析。我原本只是随手一看，结果那张图太有吸引力了，反过来让我认真读完了整个分析，想搞清楚他到底说了什么。很早以前PowerPoint诞生的时候，也曾经带来一波内容爆发期：人们可以做幻灯片了，于是内容越堆越多，越做越复杂。但现在有了Nano Banana Pro，也许我们能进入下一个阶段，用模型的能力把复杂信息重新压缩和重组，然后以更直观、更易懂的方式呈现出来，真正提升人们的理解力。 洛根  其实我以前一直有点怀疑：很多生成式媒体模型，到底能不能真的给世界带来多大价值？当然，从娱乐角度看肯定是有用的，但总感觉那离生产力工具还有点远。这次我觉得Nano Banana Pro真正跨过了那条鸿沟：尤其是在信息图上，再叠加和Google搜索做结合的那个方向。这也在提醒我们：未来还会不断冒出这种新用法。 桑达尔  这背后其实反映了一个更大的事实，就是这个世界上蕴藏着的创造力，远比我们想象中多得多。现在我们看到一个特别令人兴奋的变化是，大家越来越愿意表达自己。而我们正在做的，就是给他们一套新的工具，让他们能够真正把脑子里想到的东西变成现实。现在，我们不仅让工具本身更强大、更有表现力，也在尽可能让它们变得更简单、更易用，让更多人都能触达。看到这种创造力被慢慢释放出来，真的非常震撼。04、如何衡量一个发布是否成功 洛根  像这次Gemini3这样的大规模发布，对谷歌来说算是一个里程碑事件，那你自己衡量“成功”的标准是什么？是看外界的反响？还是第一天的使用数据？又或者，你是怎么看一场发布到底有没有真正帮谷歌往前推了一大步的？ 桑达尔  其实在发布当天，我自己是全程在线的，一直在密切关注产品的表现和大家的反馈。我会看很多渠道的信息。比如，我会上X去观察大家，尤其是普通用户是怎么实际使用我们产品的。我甚至会直接回复一些评论，把有价值的反馈转给团队：“你看，这个点说得对，我们得想办法改进。”内部也有一整套系统来做这件事。很多团队也在用Gemini来收集和整理反馈。我们有一流的数据看板，所以我会从各种来源去汇总这些信息。但我还是一个“非得自己感受一下才放心”的人。我当然会看汇报，但我更喜欢亲自去走一走、看一看，了解大家怎么使用产品、在讨论什么、有哪些真实的反应。我也会跑到一些核心团队那里，他们的办公室通常有巨大的屏幕，显示着QPS（每秒请求数）、使用趋势、算力负载这些指标……这些细节能给你一种非常真实的现场感，让你知道外面到底发生了什么。所以我衡量一个发布是否成功，是靠“线上舆情+线下交流+实时数据+用户观察”这样一个综合方式。特别是发布当天，这种直观的感受对我很有帮助，能很快知道哪块做得好，哪块还需要加强。 洛根  我记得2.5 Pro是在 Google I/O上发布的吧？当时你就能感觉到，那的确是一个非常关键的升级。 桑达尔  没错。我现在觉得最欣慰的一点，是科拉（Cora）和Google DeepMind团队已经跑进了一个非常健康的节奏。我们基本上可以做到每六个月在模型前沿上再推一小步。当然，这也意味着挑战越来越大。2.5 Pro本身已经非常强了，要在它的基础上再迈出“有意义的一大步”，难度可想而知。但也正是因为难，这条路才变得格外令人兴奋。我知道你一直对Flash特别期待（笑），开发者们也是。因为Flash能让我们服务更多用户，它在整个模型家族中会发挥非常大的作用。我对Gemini3.0 Flash充满信心，说不定它会是我们迄今为止最强的模型。更重要的是，内部团队已经在着手准备下一代了，我们的预训练团队已经在构思后续的版本。这种持续创新、持续发布的文化，正是我觉得现在这个阶段特别珍贵的原因。05、内部创业文化的苏醒 洛根  我想分享一个观察，内部也提到过：在Gradient Canopy办公楼里有一个茶水间，现在很多DeepMind的重要讨论都是在那一带发生的。我们都知道谷歌是一家庞大、全球化的公司，每天都有无数事情在发生。但当你走进那个茶水间时，会突然感觉公司变得很小，很亲密，很像一个创业时期的团队。你怎么看这种氛围？ 桑达尔  我特别理解你说的这种感觉。那个地方真的让我想起了早期的谷歌。我经常去那里，有时候你一进去，就能看到谢尔盖（Sergey Brin）在做咖啡，还有像德米斯（Demis Hassabis）、杰夫（Jeff Dean）、桑贾伊（Sanjay Ghemawat）这些人，也都在用非常严谨的方式做他们的意式浓缩咖啡（笑）。说真的，如果要用一幅画面来浓缩谷歌的文化，那可能就是那群人在茶水间里做咖啡的样子。我自己其实挺懂怎么做好一杯意式浓缩咖啡的，但在那样的环境下我都不敢动手，因为会有点紧张。但你待在那里，会感觉到人才密度非常高，交流也非常密集，很多外地同事飞来拜访，大家的想法不停碰撞。那种氛围真的很像我们创业初期的状态。像我们的一些服务团队，比如艾玛（Emma）他们就坐在那边。我之前提到会去看 QPS（每秒请求数）变化，其实就是我站在他们的大屏幕旁边，盯着数据看现在到底发生了什么。所以对我来说，那块地方真的是我最喜欢的角落之一，也很像是这家公司运转方式的一个缩影。 洛根  如果让我给谷歌提个“产品需求”，那就是我们是不是可以把这种模式复刻到所有产品线的办公区里？我不知道该怎么做，但直觉告诉我：这事值得干。 桑达尔  其实现在已经有不少团队自己DIY出了类似的版本了（笑）。而且我觉得，这对让大家愿意回办公室上班帮助很大。因为当你人真正坐在办公室时，你才能真切感受到这种面对面交流的价值。当然，大家还是可以在需要专注的时候回家远程工作。但在那之前，有一个短暂但高密度的碰撞时刻，真的非常有意义。06、长期押注，倒推每一步的里程碑 洛根  从现在这个时点往前看，你觉得未来十年我们最应该下注的方向是什么？是基础设施？还是说，因为我们已经非常确定AI是那个核心，所以全部押在它身上？ 桑达尔  我觉得，能以十年的时间维度思考问题，本身就很重要。回头看十年前，我们下注的是AI，而且不是浅尝辄止，而是一次“从上到下的全栈押注”。我们也在同步推动几项足够大的新业务，让公司的结构更健康、更有韧性，比如说YouTube，比如说云服务。其实谷歌从诞生开始就是一家Cloud Native的公司，内部很早就用上了最先进的云架构。但当时我们并没有把这一整套能力完整地对外输出，所以后来我们在云上做了一次非常重的下注。Waymo也是另一个长期押注的例子。这些项目往往需要足够长的时间积累，而现在回过头来看，Waymo正好到了一个关键的转折点。类似的未来押注我们一直都在做。比如量子计算，我依然相信再过五年，我们会像今天谈论AI一样，兴奋地谈论量子。所以我平时经常是在这种时间尺度下思考问题。像我们前两周刚刚宣布的Project SunCatcher，要把数据中心建到太空里。听起来像个“登月计划”，现在也许有点疯狂，但你退一步想想，未来对算力的需求到底有多大？这个设想很快就会变得合情合理，只是时间问题。要想在这些超长期项目上真正取得进展，我们的做法是“反向推演”，即从远期目标出发，倒推每一步的里程碑。比如SunCatcher就被拆成了27个关键节点，然后我们一步一步往前推进。到2027年，希望我们能真的把TPU送上太空，甚至有机会在轨道上“偶遇”那辆飘着的<a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">特斯拉</a>Roadster（笑）。但这只是一个例子。像AlphaFold、Wing的无人机配送，还有我们正在推进的机器人项目，都是类似的思路。你只要带着足够长线的视角去看，持续推进，终究会看到成果。07、工具降低门槛之后带来的变化 洛根  你刚才说的那条线我特别有感触，模型能力在不断提升，相当于把“创造的地板”整体抬高了，很多原本不会写代码、不会设计的人，现在都能开始动手做东西了。你自己平时也在玩vibe coding，对吧？我很好奇你怎么看这个时刻？不只是传统的软件工程师，更多“AI构建者”都能开始动手做事了，这对你来说意味着什么？ 桑达尔  这确实是一个特别让人激动的阶段。它让我想到互联网刚兴起的那段时间。那时候博客突然爆发，结果一夜之间多了无数写作者；后来YouTube也把视频创作的门槛拉低，突然就有了无数新一代内容创作者。我觉得现在的vibe coding，就像是“编程界的YouTube时刻”。在谷歌内部你都能看到这种趋势：第一次提交代码变更（CL）的人数明显上升。这就是工具降低门槛之后带来的变化。以前你可能是做市场的，有个好点子，顶多写个文档描述一下；现在你可以自己用vibe coding搭个原型demo出来，直接给团队看。你能很明显看到，这种变化每天都在发生。我前几天还和我们传播团队的一位同事聊天，她本身不会写代码，但为了教儿子西班牙语的动词变位，她就在Gemini3里写了一条提示语，让它生成一个带动画效果的网页。这种事放在以前简直不可想象。现在我们看到，工具正在把原本被挡在门外的人也带入创造者的行列，这真的很有希望。我自己平时没那么多时间玩这些东西，但每次用都会有那种“这太好玩了”的感觉。就算不是写vibe code，哪怕只是用新的IDE，编程本身也变得更有趣了。当然我自己不会去动那些安全性要求极高的大型代码库，这些工作还是得交给专业工程师来做。但我真切地感受到：门槛真的在下降，代码又重新变得好玩起来。关键是，这还只是这些工具表现最初级的时候。我以前常说一句话：你现在看到的，是Waymo有史以来开得最差的一次，它以后只会越来越好。现在我们看到的Gemini、AIStudio、vibe coding，其实也正处在类似的阶段。所以我才特别期待接下来会发生什么，这真的是一个非常激动人心的时代。我也很好奇，全世界的人会拿这些工具，做出什么完全想不到的东西来。 洛根  接下来我们可以期待什么？我知道研发管线里肯定还有很多新东西，你现在最兴奋的是什么？ 桑达尔  我想说，首先我们都应该好好睡一觉（笑）。这段时间太密集，希望你我包括整个团队，都能稍微缓一缓，调整一下节奏。从产品角度来说，我最兴奋的当然还是整个Gemini的roadmap。我们不仅模型越来越强，而且它正在真正深入到我们所有核心产品中。同时我们也在持续推出一些全新的东西。比如我特别喜欢Flow，我最近也一直在玩；还有notebook类产品，它已经吸引了一个非常热情、正在快速成长的用户社区。我看到有记者用它做采访提纲，有博士生在里面完成整个论文的研究流程。这些应用场景真的很打动我。所以说，接下来的事情还很多，我对未来的发展非常期待。</body></html>","source":"Capital-nature","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>谷歌正“王者归来”！CEO桑达尔·皮查伊最新对话：“全栈式转型”已渡过准备期，全员在加速前冲</title>\n<style 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Cloud（GCP）业务已成为AI竞赛的算力基石。英伟达GPU供不应求的背景下，谷歌自研的TPU凭借成本和效率优势，成功吸引了大量需要训练和部署大型模型的企业客户，比如最新拿下Meta大订单。在这次对话里，桑达尔·皮查伊把这条线讲得更清楚：从2016年喊出AI First开始，到Google Brain、DeepMind合体为Google DeepMind，再到transformer、BERT一路往搜索、相册等产品里落地，谷歌其实走的是一条全栈押注的长路——先把模型、算力、工具链一层层垒起来，再让它们同时出现在搜索、YouTube、Docs、地图、云，以及开放给开发者的生态里。“从外面看，你可能会觉得谷歌当时很安静，好像没什么动静、是不是落后了。但其实我们是在一步步把底座搭牢，把一块块积木按对的顺序摆好，然后再在这上面开始真正地发力。”在战略转型之外，谷歌在财务纪律上也实现了“成人礼”。2024年4月宣布首次派发季度股息，并配合700亿美元的股票回购，主动向市场释放出“我不只是成长股，也是现金流机器”的信号。一边是重金投入AI基础设施，一边是通过精简组织和提升效率守住稳健的运营利润率，在重资产的AI时代，这给了长期资金一个可以量化、也更安心的锚。想来，伯克希尔今年三季度投出40多亿美元将谷歌买到第十大重仓股时，这一条是很具加分项的。更微妙、且或许更重要的一条线，是文化和创始人的回归。谢尔盖·布林从“半退休”状态走回园区，亲自盯Gemini项目，帮谷歌完成了一次AI方向的紧急校准，打通了从研究到产品再到商业化的那条通道，也重新点燃了公司内部的创业精神和紧迫感；拉里·佩奇则更多站在幕后，从Alphabet架构、AI基础设施CapEx，到DeepMind等“登月项目”的资源分配，默默扮演一位长期主义的建筑师。访谈里，桑达尔提到他喜欢的一个角落：Gradient Canopy楼里的茶水间，你常常会看到谢尔盖·布林在亲自做咖啡……那种“公司变小了”的密度感，像极了早期谷歌的创业氛围。这次对话的有趣之处在于，它既是技术路线图，也是一个管理者如何看待周期和时间尺度的表达。桑达尔一方面在谈Nano Banana Pro如何从“好玩”跨向“提高生产力”，用新的图形和交互把复杂分析压缩成一张更易读的信息图；一方面在聊vibe coding如何把“写代码”变成“编程界的YouTube时刻”，让更多本不在技术圈的人，真的开始动手做东西。再往长看，他谈Waymo、量子计算、把数据中心送上太空的Project SunCatcher，那些听起来比较科幻的项目，都是用十年为单位做反向推演，一步步拆成20多个里程碑去执行。当我们把这些碎片拼在一起，会发现：谷歌过去一年真正做对的，是用AI重构了自己的增长引擎，又用财务纪律和创始人回归带来的方向感，把这台新引擎牢牢固定在机身上。既有速度，也有稳定性。不管怎样，那些三季度新买进、加仓或者一直重注谷歌的投资人，这段时间是会开心得不行不行的。点击阅读：巴菲特新入手的科技巨头是李录第一大重仓，景林高毅三季度也在猛加仓……最后，聪明投资者（ID: Capital-nature）把桑达尔对话中精彩部分整理分享给大家。01、建立起一个“全栈能力”体系 洛根  我们现在身处山景城，Gemini3和Nano Banana Pro都已经发布，外界反响非常热烈。先请你从整体的角度，帮我们梳理一下这个阶段的重要性？ 桑达尔  首先，很高兴能来到这儿。这一周的确可以用“精彩”来形容。我们在公司内部埋头研发的时候，脑子里其实总会想象：要是有一天能把所有的成果都真正发布出去，会是怎样一个场景。对做产品的人来说，最激动人心的事情莫过于此。而这周，正是这样一个时刻。但这背后并不是一蹴而就的，而是建立在多年积累和持续投入的基础上。我们一直在不断推进，而且推进的速度很快。但真正看到所有的成果在同一时间汇聚、落地，那种感觉确实非常特别。我最近这几周在回顾，几乎每天我们都有新东西在发布，这种节奏和氛围真的非常让人振奋。 洛根  今天能走到这个节点，最关键的其实就是那种长线视角，将Gemini真正部署到谷歌各个产品中，模型做到行业最前沿，基础设施也同步搭建完成。在这种竞争极其激烈的环境里，特别好奇你是怎么保持住那种长期思维的？ 桑达尔  我一直会逼自己往那个方向去思考。你当然会被眼前的节奏牵着走，我们这个行业节奏非常快，大家都想尽快出成果。我其实也很享受这种快节奏。但与此同时，你也必须具备抽身而看的能力：站在一个更长的时间维度上去判断，哪些方向是值得真正下注的，然后在足够长的时间里持续专注下去。我觉得这件事非常重要。2016年，我推动公司整体转向AIFirst，背后其实是更早一轮的积累。比如2012年的Google Brain，那篇著名的关于猫的论文在图像识别上取得了突破；2014年我们收购了DeepMind；2016年初是AlphaG的关键时刻。很多人可能没注意到的是，那年5月我们还发布了第一代TPU。所以在2016年的那个时间点，我已经非常清楚：我们正站在下一轮平台转移的门口。而我们做出的选择，就是一次“全栈押注”，要把谷歌真正转型成一家以AI为核心驱动的公司。此后几年，我们不断推动AI技术落地，很多突破其实都出自谷歌，比如transformer。我们把这些能力集成进产品中，像BERT和MUM用来提升搜索体验，也推出了Google Photos等等。但当生成式AI的浪潮真正来临，我发现这个窗口比我们原先预计的还要大得多，无论是用户、开发者，整个世界都准备好了要以更大的规模使用这些技术。那我们该怎么回应？对我们来说，就是启动Gemini这个项目，由Google Brain和DeepMind跨团队协作推进，同时我们也做出决定，把这些团队整合起来，组建成今天的Google DeepMind。我们也在基础设施上加大投入：不管是数据中心、TPU还是GPU。接下来，是要推动整个公司的工作节奏同步提速。有了核心技术之后，GDM团队开始持续推出Gemini各版本，你也参与了很多，很高兴看到我们一起见证了这些里程碑。再下一步，就是如何把这些技术真正应用到我们的所有产品中，这些产品每天触达的是数十亿用户。尤其是像搜索这样的核心产品，怎么通过这些模型能力去持续迭代？这就是我们正在推进的这段旅程。而当你退一步从全局来看，这一切又非常清晰：当我们终于真正建立起一个“全栈能力”体系后，每一层的技术创新，都能够层层传导、最终在用户体验上体现出来。这也是让我特别兴奋的地方。02、Gemini的同步发布，加速前行 洛根  这也是我给别人讲“预训练”的时候喜欢用的说法。预训练在DeepMind的Gemini模型上效果这么好，然后在这个基础上做的后训练、强化学习，就像是在给模型本身的能力加速一样。而我觉得我们的基础设施故事也是类似的逻辑。 桑达尔  是啊，你一旦把底层基础设施打扎实了，整个模型训练的每一个阶段，无论是预训练、后训练，还是推理环节，都能更高效、更强大。接下来的问题就是：怎么把这些能力真正变成用户能体验到的产品？比如像Nano Banana这样的能力，怎么落地到具体的产品中？我们在搜索里上线了生成式界面，比如AI模式，这就是一个体现。你可以在不同层级、不同产品里看到这些模型的能力在被激活。而且我们不仅自己在用，还把这些能力打包开放给开发者，让他们也能在上面继续创新。这种从底层能力到产品体验、再到开发生态的层层放大效应，真的能带来乘法式的成果。这种感觉永远让人热血沸腾。当然，这种全栈式的转型不是一蹴而就的，很多东西需要时间慢慢搭起来。当我们准备应对这波生成式AI的浪潮时，其实一开始我们是缺算力的。所以那段时间我们必须下重注，大规模加码数据中心、TPU、GPU，把整个算力的“天花板”抬上去。这个过程的固定成本非常高。从外面看，你可能会觉得谷歌当时很安静，好像没什么动静、是不是落后了。但其实我们是在一步步把底座搭牢，把一块块积木按对的顺序摆好，然后再在这上面开始真正的发力。现在我们已经渡过了那个准备期，正式进入执行期。你可以明显感受到，每个团队现在都在加速往前冲。 洛根  确实，现在整个节奏明显快了。你刚才提到Gemini出现在我们所有的产品里，有一个新挑战，就是如何同步发版：不仅是产品上线的节奏要对得上，背后还涉及到算力分配，甚至要考虑模型在不同产品场景里的表现差异，要怎么调优才能确保体验一致。以前，除了像Gaia或者Google账号这种基础设施类的系统，我们其实很少有一个东西，能真正贯穿谷歌这么多产品，从云、Waymo、搜索、Gmail，到地图、Docs等等。而现在，Gemini就像一条主线，把所有东西都连起来了。这种统一性前所未有，有时候甚至让人感觉，它身上真的有种魔力。你是怎么看这种变化的？ 桑达尔  你这个观察特别好。对我来说，Gemini是我们AIFirst战略最清晰、最具体的体现。这个战略我们喊了很多年，以前更像是一个方向感，但现在Gemini是一个你真能看见、摸得着、体验到的东西。就像你说的，Gemini不只是让搜索变得更好，它也在提升YouTube、Google Cloud、Waymo的体验。这种广泛的影响力，是以前任何一项技术都没做到过的。我特别喜欢Gemini3的这次发布。你提到的同步发版，我们在很多自家产品里同时上线，但让我更兴奋的是，你去X上看，会发现像Copilot、Replit、Figma这些公司也在同一时间上线了自己的Gemini应用。对我来说，这才是真正的规模化创新：不只是我们谷歌在加速，全世界的其他公司也在同一个时间点集体往前冲。这种同步推进的景象真的非常震撼。03、世界蕴藏的创造力正在被释放 洛根  回到Nano Banana Pro。你肯定自己也花了不少时间在这个模型上玩，对吧？现在大家用得都很疯，这点也说明它确实很强。有个问题想问：我们是不是在提升整个世界的生产力？ 桑达尔  我们现在正从好玩阶段慢慢迈进到真正实用阶段。我刚看到Ben Gerin在X上发了一张信息图，是他做的一个ViiV核心分析。我原本只是随手一看，结果那张图太有吸引力了，反过来让我认真读完了整个分析，想搞清楚他到底说了什么。很早以前PowerPoint诞生的时候，也曾经带来一波内容爆发期：人们可以做幻灯片了，于是内容越堆越多，越做越复杂。但现在有了Nano Banana Pro，也许我们能进入下一个阶段，用模型的能力把复杂信息重新压缩和重组，然后以更直观、更易懂的方式呈现出来，真正提升人们的理解力。 洛根  其实我以前一直有点怀疑：很多生成式媒体模型，到底能不能真的给世界带来多大价值？当然，从娱乐角度看肯定是有用的，但总感觉那离生产力工具还有点远。这次我觉得Nano Banana Pro真正跨过了那条鸿沟：尤其是在信息图上，再叠加和Google搜索做结合的那个方向。这也在提醒我们：未来还会不断冒出这种新用法。 桑达尔  这背后其实反映了一个更大的事实，就是这个世界上蕴藏着的创造力，远比我们想象中多得多。现在我们看到一个特别令人兴奋的变化是，大家越来越愿意表达自己。而我们正在做的，就是给他们一套新的工具，让他们能够真正把脑子里想到的东西变成现实。现在，我们不仅让工具本身更强大、更有表现力，也在尽可能让它们变得更简单、更易用，让更多人都能触达。看到这种创造力被慢慢释放出来，真的非常震撼。04、如何衡量一个发布是否成功 洛根  像这次Gemini3这样的大规模发布，对谷歌来说算是一个里程碑事件，那你自己衡量“成功”的标准是什么？是看外界的反响？还是第一天的使用数据？又或者，你是怎么看一场发布到底有没有真正帮谷歌往前推了一大步的？ 桑达尔  其实在发布当天，我自己是全程在线的，一直在密切关注产品的表现和大家的反馈。我会看很多渠道的信息。比如，我会上X去观察大家，尤其是普通用户是怎么实际使用我们产品的。我甚至会直接回复一些评论，把有价值的反馈转给团队：“你看，这个点说得对，我们得想办法改进。”内部也有一整套系统来做这件事。很多团队也在用Gemini来收集和整理反馈。我们有一流的数据看板，所以我会从各种来源去汇总这些信息。但我还是一个“非得自己感受一下才放心”的人。我当然会看汇报，但我更喜欢亲自去走一走、看一看，了解大家怎么使用产品、在讨论什么、有哪些真实的反应。我也会跑到一些核心团队那里，他们的办公室通常有巨大的屏幕，显示着QPS（每秒请求数）、使用趋势、算力负载这些指标……这些细节能给你一种非常真实的现场感，让你知道外面到底发生了什么。所以我衡量一个发布是否成功，是靠“线上舆情+线下交流+实时数据+用户观察”这样一个综合方式。特别是发布当天，这种直观的感受对我很有帮助，能很快知道哪块做得好，哪块还需要加强。 洛根  我记得2.5 Pro是在 Google I/O上发布的吧？当时你就能感觉到，那的确是一个非常关键的升级。 桑达尔  没错。我现在觉得最欣慰的一点，是科拉（Cora）和Google DeepMind团队已经跑进了一个非常健康的节奏。我们基本上可以做到每六个月在模型前沿上再推一小步。当然，这也意味着挑战越来越大。2.5 Pro本身已经非常强了，要在它的基础上再迈出“有意义的一大步”，难度可想而知。但也正是因为难，这条路才变得格外令人兴奋。我知道你一直对Flash特别期待（笑），开发者们也是。因为Flash能让我们服务更多用户，它在整个模型家族中会发挥非常大的作用。我对Gemini3.0 Flash充满信心，说不定它会是我们迄今为止最强的模型。更重要的是，内部团队已经在着手准备下一代了，我们的预训练团队已经在构思后续的版本。这种持续创新、持续发布的文化，正是我觉得现在这个阶段特别珍贵的原因。05、内部创业文化的苏醒 洛根  我想分享一个观察，内部也提到过：在Gradient Canopy办公楼里有一个茶水间，现在很多DeepMind的重要讨论都是在那一带发生的。我们都知道谷歌是一家庞大、全球化的公司，每天都有无数事情在发生。但当你走进那个茶水间时，会突然感觉公司变得很小，很亲密，很像一个创业时期的团队。你怎么看这种氛围？ 桑达尔  我特别理解你说的这种感觉。那个地方真的让我想起了早期的谷歌。我经常去那里，有时候你一进去，就能看到谢尔盖（Sergey Brin）在做咖啡，还有像德米斯（Demis Hassabis）、杰夫（Jeff Dean）、桑贾伊（Sanjay Ghemawat）这些人，也都在用非常严谨的方式做他们的意式浓缩咖啡（笑）。说真的，如果要用一幅画面来浓缩谷歌的文化，那可能就是那群人在茶水间里做咖啡的样子。我自己其实挺懂怎么做好一杯意式浓缩咖啡的，但在那样的环境下我都不敢动手，因为会有点紧张。但你待在那里，会感觉到人才密度非常高，交流也非常密集，很多外地同事飞来拜访，大家的想法不停碰撞。那种氛围真的很像我们创业初期的状态。像我们的一些服务团队，比如艾玛（Emma）他们就坐在那边。我之前提到会去看 QPS（每秒请求数）变化，其实就是我站在他们的大屏幕旁边，盯着数据看现在到底发生了什么。所以对我来说，那块地方真的是我最喜欢的角落之一，也很像是这家公司运转方式的一个缩影。 洛根  如果让我给谷歌提个“产品需求”，那就是我们是不是可以把这种模式复刻到所有产品线的办公区里？我不知道该怎么做，但直觉告诉我：这事值得干。 桑达尔  其实现在已经有不少团队自己DIY出了类似的版本了（笑）。而且我觉得，这对让大家愿意回办公室上班帮助很大。因为当你人真正坐在办公室时，你才能真切感受到这种面对面交流的价值。当然，大家还是可以在需要专注的时候回家远程工作。但在那之前，有一个短暂但高密度的碰撞时刻，真的非常有意义。06、长期押注，倒推每一步的里程碑 洛根  从现在这个时点往前看，你觉得未来十年我们最应该下注的方向是什么？是基础设施？还是说，因为我们已经非常确定AI是那个核心，所以全部押在它身上？ 桑达尔  我觉得，能以十年的时间维度思考问题，本身就很重要。回头看十年前，我们下注的是AI，而且不是浅尝辄止，而是一次“从上到下的全栈押注”。我们也在同步推动几项足够大的新业务，让公司的结构更健康、更有韧性，比如说YouTube，比如说云服务。其实谷歌从诞生开始就是一家Cloud Native的公司，内部很早就用上了最先进的云架构。但当时我们并没有把这一整套能力完整地对外输出，所以后来我们在云上做了一次非常重的下注。Waymo也是另一个长期押注的例子。这些项目往往需要足够长的时间积累，而现在回过头来看，Waymo正好到了一个关键的转折点。类似的未来押注我们一直都在做。比如量子计算，我依然相信再过五年，我们会像今天谈论AI一样，兴奋地谈论量子。所以我平时经常是在这种时间尺度下思考问题。像我们前两周刚刚宣布的Project SunCatcher，要把数据中心建到太空里。听起来像个“登月计划”，现在也许有点疯狂，但你退一步想想，未来对算力的需求到底有多大？这个设想很快就会变得合情合理，只是时间问题。要想在这些超长期项目上真正取得进展，我们的做法是“反向推演”，即从远期目标出发，倒推每一步的里程碑。比如SunCatcher就被拆成了27个关键节点，然后我们一步一步往前推进。到2027年，希望我们能真的把TPU送上太空，甚至有机会在轨道上“偶遇”那辆飘着的特斯拉Roadster（笑）。但这只是一个例子。像AlphaFold、Wing的无人机配送，还有我们正在推进的机器人项目，都是类似的思路。你只要带着足够长线的视角去看，持续推进，终究会看到成果。07、工具降低门槛之后带来的变化 洛根  你刚才说的那条线我特别有感触，模型能力在不断提升，相当于把“创造的地板”整体抬高了，很多原本不会写代码、不会设计的人，现在都能开始动手做东西了。你自己平时也在玩vibe coding，对吧？我很好奇你怎么看这个时刻？不只是传统的软件工程师，更多“AI构建者”都能开始动手做事了，这对你来说意味着什么？ 桑达尔  这确实是一个特别让人激动的阶段。它让我想到互联网刚兴起的那段时间。那时候博客突然爆发，结果一夜之间多了无数写作者；后来YouTube也把视频创作的门槛拉低，突然就有了无数新一代内容创作者。我觉得现在的vibe coding，就像是“编程界的YouTube时刻”。在谷歌内部你都能看到这种趋势：第一次提交代码变更（CL）的人数明显上升。这就是工具降低门槛之后带来的变化。以前你可能是做市场的，有个好点子，顶多写个文档描述一下；现在你可以自己用vibe coding搭个原型demo出来，直接给团队看。你能很明显看到，这种变化每天都在发生。我前几天还和我们传播团队的一位同事聊天，她本身不会写代码，但为了教儿子西班牙语的动词变位，她就在Gemini3里写了一条提示语，让它生成一个带动画效果的网页。这种事放在以前简直不可想象。现在我们看到，工具正在把原本被挡在门外的人也带入创造者的行列，这真的很有希望。我自己平时没那么多时间玩这些东西，但每次用都会有那种“这太好玩了”的感觉。就算不是写vibe code，哪怕只是用新的IDE，编程本身也变得更有趣了。当然我自己不会去动那些安全性要求极高的大型代码库，这些工作还是得交给专业工程师来做。但我真切地感受到：门槛真的在下降，代码又重新变得好玩起来。关键是，这还只是这些工具表现最初级的时候。我以前常说一句话：你现在看到的，是Waymo有史以来开得最差的一次，它以后只会越来越好。现在我们看到的Gemini、AIStudio、vibe coding，其实也正处在类似的阶段。所以我才特别期待接下来会发生什么，这真的是一个非常激动人心的时代。我也很好奇，全世界的人会拿这些工具，做出什么完全想不到的东西来。 洛根  接下来我们可以期待什么？我知道研发管线里肯定还有很多新东西，你现在最兴奋的是什么？ 桑达尔  我想说，首先我们都应该好好睡一觉（笑）。这段时间太密集，希望你我包括整个团队，都能稍微缓一缓，调整一下节奏。从产品角度来说，我最兴奋的当然还是整个Gemini的roadmap。我们不仅模型越来越强，而且它正在真正深入到我们所有核心产品中。同时我们也在持续推出一些全新的东西。比如我特别喜欢Flow，我最近也一直在玩；还有notebook类产品，它已经吸引了一个非常热情、正在快速成长的用户社区。我看到有记者用它做采访提纲，有博士生在里面完成整个论文的研究流程。这些应用场景真的很打动我。所以说，接下来的事情还很多，我对未来的发展非常期待。","news_type":1,"symbols_score_info":{"GOOG":2,"GOOGL":2}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":533,"commentLimit":10,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false,"reportStatus":false,"symbols":[],"verified":2,"subType":0,"readableState":1,"langContent":"EN","currentLanguage":"EN","warmUpFlag":false,"orderFlag":false,"shareable":true,"causeOfNotShareable":"","featuresForAnalytics":[],"commentAndTweetFlag":false,"andRepostAutoSelectedFlag":false,"upFlag":false,"length":10,"optionInvolvedFlag":false,"xxTargetLangEnum":"ORIG"},"commentList":[],"hasMoreComment":false,"orderType":2}