AI大模型强势翻盘 冷言冷语与嘲讽难阻Google

谷歌首席执行官桑达尔·皮查伊在2025年战略会议上表示，“我认为2025年将至关重要。我们必须意识到这一刻的紧迫性，并需要作为一家公司加快步伐。风险很高。这些都是颠覆性的时刻。”

听起来像是公司生死存亡的时刻，但事实远没有到这地步。谷歌刚刚经历了一个扬眉吐气的12月，当然扬眉吐气之前是灰头丧气。而在2023-2024年，能让谷歌的命运如此波折的事件，只有当下最受瞩目的新赛道——大模型。

坎坷的大模型之旅：起大早赶晚集

作为上个移动互联网时代绝对的胜利者，谷歌向来在技术储备和技术创新方面不逊色于任何公司。尤其是在深度学习、神经网络这类人工智能领域，需要绝对比拼算力和算法的领域，谷歌一直都处于领导地位。

• 2001年，谷歌开始利用机器学习来帮助人们纠正关键词输入的错误拼写。
• 2006年，推出基于机器学习的谷歌翻译。



• 2015年，开源机器学习框架TensorFlow推出，使得人工智能更易于访问、可扩展和高效，由此推荐算法进入主流移动应用场景。
• 2016年，DeepMind开发的AlphaGo击败世界围棋冠军，人工智能这个曾经出现在科幻作品中的词汇变成现实。同年，DeepMind就推出了机器学习发明并针对TensorFlow优化的定制芯片TPU，这种定制化芯片可以更快、更有针对性地训练和运行AI模型，2024年12月谷歌的新一代大模型Gemini2.0就是基于第六代TPU训练得来。
• 2017年，谷歌推出了新型神经网络架构Transformer，奠定了生成式AI系统的基石。
• 2019年2月，GPT-2正式基于Transformer架构的语言模型，随后催生了GPT-3.5、GPT4.0，GPTo1等等。

遗憾的是，谷歌自己的初代大模型反而不是基于Transformer架构。

竞争来的太快太急

为了应对2022年底GPT-3.5的爆红，2023年2月6日谷歌发布大模型Bard，3月份首批在美国和英国推出。初代版本的Bard，是基于谷歌2021年发布的LaMDA（LanguageModelsforDialogApplications）大模型。这款模型具有多达1370亿个参数，更注重自然对话能力，对于信息和数据处理的能力不够强，因此在巴黎的直播发布会中表现不佳，导致谷歌的股价下跌了8％。谷歌内部和媒体纷纷批评和质疑谷歌的大模型能力。

我们的测试中，也发现和ChatGPT相比，Bard更像是上个时代的产物，对话效果比Apple的Siri好不了多少。

2023年4月10日，Bard的底层模型升级为更强大的通用语言模型PaLM(Pathway生死之战吗？

从目前来看，大模型赛道还处于早期阶段，并没有哪家公司建立起绝对的优势。谷歌、微软、Meta、亚马逊等科技巨头都在积极布局大模型，但谁能在这一新兴领域胜出，仍有待时间检验。

值得注意的是，大模型的研发和应用并非易事。大模型需要大量的算力和数据，训练成本高昂；同时，大模型也存在着偏见、有害信息等问题，需要投入大量的人力物力来解决。因此，对于谷歌来说，2025年不仅仅是大模型的生死之战，更是一场耐心、技术和资源的持久战。

谷歌拥有强大的技术实力和丰富的资源，在大模型领域有着长期积累。但谷歌也面临着来自竞争对手的巨大压力，以及大模型研发和应用带来的各种挑战。在2025年，谷歌能否在大模型的生死之战中脱颖而出，值得拭目以待。