在斯坦福大學工程學院百年校慶的閉幕活動上，谷歌聯合創始人謝爾蓋·布林（Sergey Brin）現身母校，與數百名年輕工科生展開對話。這場交流不僅回顧了谷歌在人工智能領域的起伏歷程，更深入剖析了公司如何從戰略誤判中實現絕地反擊。

布林坦言，谷歌在AI浪潮初期存在明顯戰略失誤。盡管公司早在2017年就發布了Transformer論文，但內部對算力擴展的投入過于保守。"作為搜索巨頭，我們背負著沉重包袱。"他解釋道，擔心聊天機器人輸出錯誤信息導致產品化路徑遲疑，這種猶豫讓OpenAI抓住機會，通過ChatGPT占據市場先機。這種反思揭示了科技巨頭在創新轉型中的典型困境——既有優勢可能成為包袱。

重返一線的布林選擇直接參與核心研發。他透露自己每天通勤時都在測試內部版Gemini模型："你們現在用的公開版相當古老，車里那個版本強得多，幾周后就會推向市場。"這種親力親為的作風，折射出谷歌在AI競賽中的緊迫感。公司最新推出的Gemini 3系列和第七代TPU Ironwood芯片，標志著其技術戰略的重大轉向——從保守跟隨轉向主動引領。

技術層面的突破體現在多個維度。芯片層，TPU Ironwood在性能、能效比和互聯帶寬上全面超越GPU；模型層，Gemini 3實現原生多模態能力，支持文本、代碼、圖像、音頻和視頻的統一理解生成；應用層則深度融入谷歌生態，從Workspace生產力套件到核心搜索產品，都完成了智能化升級。這種全鏈條自主可控能力，使谷歌在算力緊缺環境下仍保持快速迭代。

面對行業對Scaling Law的迷信，布林提出反直覺判斷："算法進步速度已超越算力擴張。"他以N-body問題模擬為例，指出九十年代算法效率提升遠超計算能力增長。這種認知直接影響了Gemini 3的研發方向——采用更高效的MoE架構和長上下文處理，而非單純追求參數量膨脹。谷歌在TPU項目上12年的持續投入，此刻顯現出戰略價值。

當被問及AI未來發展方向時，布林表現出科技先驅特有的審慎樂觀："我們不知道智能是否存在天花板，更不清楚AI能否做到人類無法完成的事。"他建議年輕一代不必焦慮職業替代，而應學會利用AI提升創造力。這種觀點與他在活動現場展示的實踐一致——無論是為朋友挑選禮物還是藝術創作，他都習慣讓AI提供多個選項后再進行優化。

在談到學術界與產業界關系時，布林認為兩者輸送管道依然重要，但時間周期正在縮短。"當我還是研究生時，學術成果轉化需要幾十年，現在這個周期大幅壓縮。"他以量子計算為例，指出某些基礎研究仍需長期沉淀，但頂級公司正在加大基礎研究投入，這種變化將重塑創新生態的分配機制。