當一位親手打造網路時代的巨人，重新回到一切開始的地方，他會說些什麼？
近日，Google 的共同創辦人 Sergey Brin 回到他的母校史丹佛大學，在一場紀念工程學院百年的活動中，進行了一場充滿自我反思的談話。Brin 毫不避諱地承認了 Google 在這波生成式 AI 浪潮早期犯下的戰略失誤，並對科技的未來，以及下一代該如何自處，提出了深刻的見解。影片中也有提到草創 GOOGLE 時的相關趣事，推薦讀者觀看～Big ideas begin here: Sergey Brin at Stanford
Google 在AI浪潮剛開始時，究竟失誤在哪裡？
低估了 Transformer 的潛力
「我得說，在某些方面，我們確實搞砸了 (for sure messed up)。」Brin 坦率地表示。他指出，大約八年前，當 Google 的研究人員發表那篇開創性的論文《Attention Is All You Need》，提出 Transformer 架構時，公司內部並沒有給予足夠的重視。
Brin 歸納了幾個關鍵的失誤原因：
- 投資不足：他們當時沒有意識到 Transformer 模型的巨大潛力，因此未能及時、大規模地投資於擴展所需的運算資源。
- 過於謹慎：他們「太害怕」將早期的聊天機器人產品推向大眾，因為擔心這些模型會「說蠢話」，進而損害 Google 長期建立的品牌信譽。
這種猶豫，給了像 OpenAI 這樣的對手絕佳的機會。Brin 稱讚 OpenAI「跑得很快」，並認為這是一個「聰明的洞見」。
Google 的反擊：從晶片到演算法的垂直整合
儘管起步較晚，Brin 依然對 Google 的長期優勢充滿信心。他認為公司數十年來「學術化」的文化，以及對深度技術 (Deep Tech) 的持續投入，正在成為這場 AI 馬拉松中的關鍵籌碼。
他列舉了 Google 的三大核心優勢：
- 長期的研發積累：從早期的 Google Brain 計畫，到神經網路領域的眾多頂尖人才（如 Jeff Dean），Google 在 AI 基礎研究上耕耘已久。
- 自研硬體晶片：Google 很早就開始研發專為 AI 運算設計的晶片 TPU，至今已迭代多次。這種軟硬體結合的優勢，讓他們在模型訓練和推理上更具效率。
- 超大規模的基礎設施：Google 擁有全球規模最大的資料中心之一。在 AI 競賽越來越演變為算力競賽的今天，這種基礎設施的規模是難以被複製的護城河。
Brin 的回歸，以及他親自投入到 Gemini 模型的開發中，也象徵著 Google 全力反擊的決心。他透露自己現在每天上下班途中，都會和 Gemini 的開發版本對話，進行各種腦力激盪，這也預示著 AI 將更深度地融入我們的日常生活。
給下一代的備忘錄：AI 時代的學習與職涯指南
作為在史丹佛校園中孕育出改變世界想法的傳奇人物，Brin 對於當代學生的建議，自然成為全場焦點。
主修該怎麼選？「AI 寫文學評論可能比寫程式更強」
面對學生提問「AI 越來越會寫程式，我們還應該主修電腦科學 (CS) 嗎？」，Brin 給出了一個違反直覺的回答。
他認為，不應該因為 AI 擅長寫程式就放棄 CS。首先，AI 在很多領域都表現出色，或許在比較文學 (Comparative Literature) 上的表現，比寫程式還要好。其次，兩者犯錯的成本截然不同：一篇文學評論文章中的錯誤句子可能影響不大，但一行錯誤的程式碼卻可能導致整個系統崩潰。因此，對 AI 來說，生成一篇看似完美的文章，比寫出一段零錯誤的程式碼要「容易」得多。
他的結論是，AI 將會改變所有領域，逃避不是辦法。重點在於如何利用 AI 來增強自己的能力。他自己就經常使用 AI 來腦力激盪，例如為家人挑選禮物、發想新產品點子等。他形容，AI 給出的五個點子中，可能有三個是垃圾，但另外兩個可能蘊含著「智慧的火花」，能夠啟發他進一步思考。
重新思考大學的定義，實體校園的價值還剩下什麼？
當被問及對史丹佛工程學院下一個一百年的展望時，Brin 提出了更根本性的問題：我們需要重新思考「大學」的本質。
他質疑，在資訊可以透過網路、線上課程和 AI 助教輕易取得的今天，傳統上將所有人才聚集在一個「地理上集中的地方」的模式是否依然適用。雖然他認同實體辦公對於團隊協作的重要性，但他也看到知識傳播和跨地域協作的巨大潛力。
他認為，未來大學的價值，可能不再僅僅是知識的傳授，而在於創造一個能夠讓不同領域的頂尖人才「偶然碰撞」、產生火花的環境。正如他當年與 Larry Page 的相遇，這種無法預期的「 機緣巧合」，或許才是實體大學最無可取代的核心價值。
給年輕創業者的一堂課，別急著當下一個賈伯斯
在回答學生關於創業的提問時，Brin 回顧了自己過去的「失敗經驗」，特別是 Google Glass 的例子。
他坦言，當年自己有點「得意忘形」，以為可以成為下一個賈伯斯，在產品還不夠成熟、成本效益也不足的情況下，就過早地將其商業化。他說：「你必須確保你的想法已經醞釀得足夠久，發展到足夠遠的程度。」一旦過早地走上商業化的跑步機，外界的期望和資金的壓力就會像雪球一樣越滾越大，讓你沒有足夠的時間去完善產品。
這給所有年輕創業者的建議是：專注於把產品本身打磨好，而不是急於追求市場的關注和虛假的成功。真正的創新需要時間醞釀，而不是一場華麗的煙火秀。
TN科技筆記的觀點
- 在 AI 衝擊各行各業的情況之下，前陣子不乏有許多社群討論未來的學生究竟該學些甚麼才能不會被 AI 洪流給沖走，而 Brin 對於「是否該主修CS」的回答，超越了表面的學科選擇，觸及了 AI 時代能力養成的核心。他提醒我們，AI 的影響是全面性的，關鍵不在於選擇一個「不會被 AI 取代」的領域，而在於培養一種能與 AI 協作、並在關鍵時刻做出比 AI 更可靠判斷的能力。這種思考方式，對所有正在規劃未來的學生和工作者都極具啟發性。
- Brin 坦言，Google 當初因「害怕犯錯」而不敢將早期 AI 產品公之於眾。這暴露了大公司典型的「創新者窘境」：保護現有品牌的聲譽和穩定性，往往會扼殺掉對新興、不完美技術的探索。Brin 本次的回歸藉由 Gemini 系列模型的強勢推出，展現其帶來變革的決心，但能否將這種決心再次貫徹到整個龐大的組織中，將是重大的挑戰。
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