久違的 Lex Fridman 又來采訪 AI 行業的關鍵人物了。

這次是 Google CEO Sundar Pichai。過去半年，Google 憑借 Gemini 2.5 完成了 AI 競賽的追趕，某種意義上說，Google 和 OpenAI 現在站在了同一起跑線。

Lex 的播客一向聊的廣且深，這次也不例外，Pichai 這一年的困境、核心產品搜索的未來方向、模型和 Sclaing Law，AI 編程、具身智能、AGI、ASI 還是 AJI 的探討。

很多時候，問對了問題，好的采訪就完成了一大半。Pichai 的回復，確實有蠻多干貨。

2 小時多的播客，編譯時我們做了一些刪減。

原始播客：https://www.youtube.com/watch?v=9V6tWC4CdFQ&t=2711s

TLDR:

• 谷歌對于未來搜索的設想是，在搜索中部署了最強的模型，這些模型會圍繞每一個查詢執行多路徑檢索，并整合信息，最終把用戶引向真正有價值的內容。

• 隨著 AI Mode 功能的成熟，谷歌會將其遷移到主頁面上，可以看作是一個連續的統一體：AI 模式會為用戶提供最前沿的體驗，而其中驗證有效的部分會流入 AI 概覽與主搜索體驗中。

• 從第一性原理角度出發，模型的深度思考、推理不是靠人為地堆規則，而是從科學角度去構建模型的推理能力——比如處理數學、物理、歷史這類話題時，要確保模型的理解和推理邏輯是扎實的。

• 大約 30% 的代碼是在 AI 提示的幫助下生成的。但最重要的指標，也是我們仔細衡量的，是我們如何評估 AI 對公司整體工程開發速度的影響。

• 計算領域最好的創新往往都來自于范式 IO 的變革，比如從命令行到圖形界面（GUI），再到移動設備上的多點觸控和后來的語音交互。AR（增強現實）是下一個 IO （交互）范式。「Project Astra」項目對于未來的 Android XR 生態至關重要。

• 我們現在正處于 AJI 階段，即 Artificial Jagged Intelligence（非均衡人工智能）。盡管整體進步顯著，但仍然存在不少不足。到 2030 年我們可能還達不到 AGI，需要更長的時間。

• AI 最獨特的核心在于，它能夠遞歸式地自我改進。AI 是第一種能極大地加速「創造」本身的技術，創造新事物、構建新東西，它可以自行改進和實現。它最終產生的影響將遠遠超過我們以前見過的任何技術。

• 一種說法是，未來內容會極大豐富，有時你會為了效率去消費 AI 生成的內容。但你所珍視的頂級體驗，可能還是源自于人類本質的某種體現。

超 6000 人的「AI 產品市集」社群！不錯過每一款有價值的 AI 應用。

邀請從業者、開發人員和創業者，飛書掃碼加群：

進群后，你有機會得到：

• 最新、最值得關注的 AI 新品資訊；
  

• 不定期贈送熱門新品的邀請碼、會員碼；
  

• 最精準的AI產品曝光渠道

01

從輸到贏，

Pichai 這一年做了什么

Lex Fridman：去年我們一起散步時，我不記得有沒有談到這個，但我記得在那之后，我看到了幾十篇由分析師和專家撰寫的文章，說 Sundar Pichai 應該下臺。因為當時人們普遍認為，在快速發展的技術格局中，Google 已經明確地輸掉了 AI 競賽，失去了它的魔力。

而現在，一年后，情況變得瘋狂。你展示了過去一年發布的所有產品的圖表，這太不可思議了。就在我們今天談話的時候，Gemini Pro 在許多基準測試和產品上都處于領先地位。帶我回顧一下那段經歷，當所有文章都說你是領導 Google 度過難關的錯誤人選，說 Google 迷失了方向，完蛋了的時候，到今天 Google 再次獲勝。在那段時間里，有哪些低谷時刻？

Sundar Pichai：這里有很多東西可以細說。顯然，我作為 CEO 做出的主要賭注就是確保公司以「AI 優先」的方式處理一切事務，為負責任地發展 AGI 做好準備，并確保我們推出的產品能體現這一點，即對人們非常非常有用的東西。所以，即使在去年那樣的時刻，我對自己內部正在構建的東西也有很好的了解。

我已經做出了許多重要決定，比如將 Brain 和 DeepMind 這樣高水平的團隊整合在一起，成立了 Google DeepMind。還有像我們十年前就決定投資 TPU 這樣的事情，所以我們知道我們正在擴大規模并構建大模型。

我很擅長排除噪音，從噪音中分離信號。管理 Google，就像執教巴塞羅那或皇家馬德里一樣，總會有賽季不佳的時候。所以有這方面的原因。你要能排除噪音，同時留意信號。從噪音中分離信號很重要。有時外面會有優秀的人提出很好的觀點，所以你想聽取，想吸取那些反饋。但你必須專注于內部所做的一系列重大決策。

作為領導者，你要做很多決定，大部分其實是例行性事務，推動日常運營，但隨著時間的推移，你發現日常做的大多數決定并不重要，你做它們只是為了讓事情繼續運轉。但你必須做出少數幾個關鍵的、有深遠影響的決定。我們已經組建了正確的團隊，有了正確的領導者，我們擁有世界一流的研究人員，我們正在訓練 Gemini。

內部有一些因素，是外部人士可能沒有意識到的。比如，TPU 很了不起，但我們也需要擴大 TPU 的規模，這需要時間來實際擴展以獲得所需的計算能力。但我能從內部看到我們所處的發展軌跡，我對公司未來的可能性感到非常興奮。對我來說，那一刻感覺是我們公司未來最大的機遇之一。未來十年、二十年的機遇空間比過去發生的一切都要大。我認為我們比世界上大多數公司都更有能力去實現那個愿景。

Lex Fridman：你確實做出了一些重大而果斷的決定，比如你提到的合并 DeepMind 和 Google Brain。也許是我的看法，僅僅是基于對人性的了解，我確信這其中涉及了很多個人意志和自尊，合并團隊是非常困難的，而且我肯定你做出了一些艱難的決定。你能帶我了解一下你思考這個問題的過程嗎？你是如何下定決心并做出那個決定的？其中有哪些痛苦的時刻？

Sundar Pichai：我們很幸運擁有兩支世界級的團隊，但你說得對，這就像有人來告訴你，把斯坦福和麻省理工合在一起，創建一個頂尖的系，說起來容易做起來難。但我們很幸運，這兩支團隊都很了不起，各有優勢，運營方式也截然不同。Brain 當時有很多多樣化的項目，自下而上，從中誕生了許多重要的研究突破。而 DeepMind 當時對于如何構建 AGI 有著清晰的愿景，他們在追求自己的方向。但幸運的是，在那些時刻，Jeff 表達了想回歸更偏向科學的個人貢獻者角色的愿望，他覺得管理工作占用了他太多時間。而 Demis 自然而然地，他當時在運營 DeepMind，成為了一個自然的人選。

但你說得對，我們花了一段時間才把團隊整合起來。這要歸功于 Demis、Jeff、Koray 以及所有在那里的優秀人才。他們非常努力地工作，在組建那個新團隊時，結合了兩個團隊的精華。在整合的過程中，確實有過一些不眠之夜。我們很有耐心地處理這件事，以確保它能長期良好地運作。

Lex Fridman：在那段時期，無論是合并團隊還是應對外界的噪音，有沒有過讓你感到挫敗感爆棚的時候？

Sundar Pichai：也許有，你說得對。在某種程度上，確實有一段時間我們都在全力以赴。當你在戰壕里滿懷激情地工作時，總會有意見不合、爭論的日子。但所有這些，都只是高強度工作過程中的一部分。歸根結底，我們所有人做我們正在做的事情，都是因為它可能產生的影響，我們被此所激勵。

對我們許多人來說，這是一段長期的旅程，所以它一直非常激動人心。積極的時刻遠遠超過了那些充滿壓力的時刻。就在今年年初，我有幸在兩天內接連慶祝了 Geoff Hinton 獲得諾貝爾獎，第二天又慶祝了 Demis 和 John Jumper 獲得諾貝爾獎。當你和這樣的人一起工作時，所有的一切都非常鼓舞人心。

Lex Fridman：有沒有過那種情況，你必須堅定立場，也許是用更少的話語，或者直接說：「我是 CEO，我們就這么做」？

Sundar Pichai：回到我之前提到的那些有深遠影響的決定，有些決定你做出后，人們可能會激烈地反對，但到某個時候，你做出了一個明確的決定，然后就要求大家去執行。

你可以不同意，但現在是時候「求同存異，付諸行動」（disagree and commit），這樣我們才能繼續前進。至于這算不算「堅定立場」，這是我們所有人都必須做的自然而然的一部分。我認為你可以平靜而又非常堅定地做出決定，如果你能清晰地做出決定，隨著時間的推移，人們實際上會尊重這一點。

我發現在做這類決定的會議上，聽取每個人的意見非常有效。有時你聽到的東西實際上會影響你的思考方式，你會反復斟酌并做出決定。有時你有一個明確的信念，你就會說出來，比如「看，這是我的感受，這是我的信念」，然后你就下注，繼續前進。

Lex Fridman：有沒有類似這樣的重大決策？我猜合并團隊就是其中之一。

Sundar Pichai：我認為合并團隊是當時我們能為公司做出的最關鍵決策之一。還有很多其他的事情，比如我們成立了一個 AI 基礎設施團隊，擴大我們所需的計算能力。

我們還讓不同地區的人物理上聚集在一起，比如讓 DeepMind 團隊留在倫敦，而我們在山景城的團隊則聚在 Gradient Canopy 辦公大樓，那是 Google DeepMind 的總部。我每周都例行去幾次，那里聚集著我們最頂尖的研究人員，他們正在訓練模型，Sergey 也經常在他們中間，關注最新的模型進展、查看損失曲線等。我認為，讓團隊重新凝聚起來，帶著活力，這種文化部分最終也發揮了重要作用。

02

搜索和廣告，

未來都會遷移切到 AI 模式

Lex Fridman：Google 搜索可以說是互聯網的門戶。那個極簡的頁面，上面只有十個藍色鏈接，已經成為一種傳奇。當人們想到互聯網時，他們就會想到那個頁面，而現在你們開始改變它了：AI 模式（AI Mode）作為一個獨立的標簽頁，然后又將 AI 集成到搜索結果中，我猜在你們的會議上，一定引發了不少爭論吧？

Sundar Pichai：在某種程度上，當移動時代開始，人們希望得到更多問題的答案，所以我們其實一直在不斷地演進。但你說得對，在這個時刻，由于底層技術變得更加強大，這種變化變得更加顯著。AI 可以提供大量的上下文信息，但我們一個重要的設計目標是，當你來到 Google 搜索時，你會得到極其豐富的上下文，但你最終還是會去網絡上發現很多東西。無論是在 AI 模式下，還是在 AI 概覽（AI overviews）中，這一核心原則始終不變。

回到我們之前的對話，我們仍然提供傳統的網頁鏈接，但 AI 成為了一個輔助層，它能夠整合上下文和摘要。在 AI 模式下，你甚至可以通過對話方式一步步探索信息，但整個過程依然圍繞著「讓用戶更好地了解世界」。所以我們在原則上并沒有背離搜索的初衷。我們在搜索中部署了最強的模型，這些模型會圍繞每一個查詢執行多路徑檢索，并整合信息，最終把你引向真正有價值的內容。這是我們對搜索未來的思考方式。

Lex Fridman：我有機會聽了 Elizabeth Reid （Liz） 的一些講解，有兩點讓我印象深刻。一點是「查詢扇出」（query fan-out），我之前都沒想過，就是它能為你整合網絡上的大量信息，這非常強大。它提供了上下文，讓你能決定接下來要訪問哪個頁面。另一點非常重要，是生產力的飛躍。

你可能不太了解的一點是，AI 模式特別有助于非英語用戶，在搜索信息時也能將英文網頁內容納入推理過程。當然，你可以用翻譯工具閱讀頁面內容沒錯，但在信息檢索的早期階段，這種語言能力才是真正的「能力解鎖」。如果你設身處地去體會世界上大多數非英語用戶的處境，就會發現他們在互聯網上能獲取的內容范圍其實小得多。而現在，借助像 Gemini 這樣的模型，這個障礙在逐漸消失。

Sundar Pichai：是的。Gemini 的多模態能力、翻譯能力、推理能力，正在融入到搜索流程中，深度嵌入至產品中。特別是 AI 概覽（AI overviews）功能，我們看到產品變得好多了，用戶反饋也非常積極。從多個指標來看，它確實推動了產品的增長。同時，我們一直在測試 AI 模式，現在已經有數百萬人用上了，早期的指標非常鼓舞人心。所以，我對搜索的下一個篇章感到興奮。

Lex Fridman：對于不了解當前搜索變化的人來說，可以這樣理解：現在的模式是在十個藍色鏈接的頂部有一個 AI 概覽，它提供了一個很好的摘要，你也可以展開查看更多信息。

Sundar Pichai：是的，而且現在摘要里還嵌入了來源和鏈接。

Lex Fridman：我記得 Liz 曾經提到過，AI 概覽里其實也包含廣告。我倒是沒注意到。AI 模式目前好像沒有廣告。Sundar，你覺得什么時候會在 AI 模式中加入廣告？畢竟，廣告讓我們可以免費使用大量服務，廣告不僅提供收入，也在理想情況下提供了相關信息，而且形式優雅、不打擾。你覺得未來 AI 模式里，廣告會以怎樣的方式出現？

Sundar Pichai：有兩點。在 AI 模式的早期階段，我們顯然會更專注于原生的體驗，以確保我們把它做對。我認為廣告的價值在于它支撐起了服務的大規模部署，能服務數十億用戶。

其次，我們一直認真對待廣告的原因是，我們視廣告為商業信息，但它仍然是一種信息。所以我們用同樣的質量標準來衡量它。對于 AI 模式，我認為 AI 本身將幫助我們找到最自然、最優雅的方式來呈現廣告。AI 提供豐富的上下文，因此也能解釋清楚，「這里有一條商業信息」。這就像你主持播客時在特定時段插入廣告，找到最契合節奏的方式一樣。這種做法未來也許會遷移到 AI 模式中。

不過，我們會重新思考廣告的形式。你已經看到我們在 YouTube 上現在采用了訂閱和廣告混合的模式。顯然，現在我們的多個產品線也都在引入訂閱機制，因此整個商業模型的平衡點也會發生變化。

Lex Fridman：在未來某個時間點，AI模式可能會完全取代現在的「十個藍色鏈接+AI 概覽」這種組合形式嗎？

Sundar Pichai：我們目前的計劃是，AI 模式將作為一個獨立的標簽頁存在，供那些真正想體驗的用戶使用，但它目前還沒有達到我們主搜索頁面的水平。但隨著功能的成熟，我們會繼續將它遷移到主頁面上，所以你可以把它看作一個連續統一體：AI 模式會為你提供最前沿的體驗，而其中驗證有效的部分會流入 AI 概覽與主搜索體驗中。

Lex Fridman：而 AI 模式依然會把用戶引導到人類創作的網站內容上，這一理念還會保留嗎？

Sundar Pichai：是的，這將是我們的一個核心設計原則。

Lex Fridman：所以最終還是由用戶決定，對吧？他們來驅動這一切。

Sundar Pichai：是的。

Lex Fridman：這很令人興奮。但也有點嚇人，因為它可能會改變互聯網，因為 Google 一直以來都以一種非常特定的外觀和理念主導著互聯網的樣貌。當你轉向 AI 模式時，那是一種完全不同的體驗。我想 Liz 談到過，你也提到過，你會問更多的問題，問更長的問題。

Sundar Pichai：是的，而且是完全不同類型的問題。

Lex Fridman：確實如此，它甚至激發了我的好奇心。我會不斷向這個「黑盒」一樣的系統提出問題。AI概覽也很有趣，因為我依然重視人類內容，最終我還是會回到那些由人類創作的網頁。但就像你說的，AI 提供的上下文實在太有幫助了。

Sundar Pichai：它幫助我們提供更高質量的引薦，人們更容易找到他們真正想要的信息。他們在探索，他們充滿好奇，他們的意圖得到了更好的滿足。從各項用戶指標來看，我們都看到了正向變化。

Lex Fridman：你之前還有 Dennis 都提到，未來的網絡會有一部分專門為AIagents 服務。我們可以把互聯網分為兩個層次：一個面向人類，另一個面向 Agent。你覺得未來為 Agent 構建的那一層會持續擴張嗎？五到十年后，為人類創作的網頁還會有意義嗎？還是最終一切都由 Agent 掌控？

Sundar Pichai：就像今天，不是所有人都在線購物，有些人還是喜歡去商店里走走、挑選商品，享受那個過程。但與此同時，你也在用外賣或電商平臺。所以這兩種體驗是并行存在的。網站設計也會因人類使用而變得更友好——AI 實際上可能會幫助網站變得「更適合人類」。

所以我期望網絡會變得更豐富、更有趣、更好用。同時，我認為也會有一個「Agent 網絡」出現，但要讓它良性發展，就需要建立清晰的商業價值體系與激勵機制，讓更多人愿意參與其中。

但我認為兩者會共存。當然，AI Agent 不需要像人類那樣的 UI 和交互設計范式。

03

Less Structure,

More Intelligence

Lex Fridman：早期版本的 Gemini 在回答某些問題上有點過于謹慎。但我很高興地發現，Gemini 1.5 Pro 變得不那么謹慎了。我最近研究成吉思汗、阿茲特克人以及兩次世界大戰，那段歷史充滿暴力。早期 Gemini 會表現出一種「你確定要了解這些嗎」的感覺，而現在它非常實事求是、客觀，能夠深入、細致地談論人類歷史上艱難的部分，這真的很好。

但我想 Google 必須把握好一個度，如何在大規模上應對各種奇怪查詢，這也是一個工程挑戰。你能談談這個挑戰嗎？如何讓 Gemini 在說一些「瘋狂」的東西的同時，又不會太過火？

Sundar Pichai：我認為這里一個很好的見解是，隨著模型變得越來越強大，它們實際上非常擅長處理這類事情。所以在某種程度上，也許一年前，模型還沒有完全到位，所以它們會更頻繁地犯一些愚蠢的錯誤。因此，你試圖處理那些邊緣案例，但你在處理這些邊緣案例時又會犯錯，導致問題疊加。但我們特別發現，對于 1.5 版本，一旦模型的智能和復雜性超過某個水平，它們就能夠很好地對這些微妙的問題進行推理。

我覺得用戶其實是希望能盡可能接近「原始模型」的，他們希望看到模型真正的能力和判斷力。未來，我們也應該讓用戶能更多地自定義提示、進行實驗等等，這也是我們持續探索的方向。

我們想要思考的第一性原理是，不是靠人為地堆規則，而是從科學角度去構建模型的推理能力——比如處理數學、物理、歷史這類話題時，要確保模型的理解和推理邏輯是扎實的。這才是構建 AI 系統的正確方式，而不是讓一小部分人硬編碼一些東西在上面。我認為這是我們一直在采取的方向，你會看到我們繼續朝這個方向努力。

Lex Fridman：我做了一堆筆記，然后把它們交給 Gemini 說：「你能不能根據這些筆記，再問一個我沒想到的問題？」結果它真的提出了一個很特別的問題——「你曾說過，Gemini 每月處理 480 萬億個 token。那么，在這片信息海洋中，是否存在一句由五個詞組成、足以改變人生的話？」這問題是 Gemini 問的，挺哲學的。

雖然我知道你不可能真的回答這個問題，但它讓我意識到，這些 token 的背后，其實是一個個小小的「頓悟」時刻。人們通過好奇心發問，然后發現某些東西，有可能就此改變人生。

Sundar Pichai：是的，很多年前，我剛接觸搜索的時候就有類似的感受。在過去的 12 個月里，我們每月處理的 token 量增長了 50 倍。

Lex Fridman：順便問一下，那個 480 萬億的數字準確嗎？

Sundar Pichai：是的，是準確的。我很高興它算對了。12 個月前，這個數字是每月 9.7 萬億個 token。現在已經增長到 480 萬億，這是 50 倍的增長。人類的好奇心是無限的。我認為現在就是這樣一個時刻，雖然今天還沒到，但也許有一天，會有一個五個詞的短語，說出宇宙的真相或某些非常有意義的東西，但我覺得我們還沒到那一步。

04

Scaling Laws 仍然有效，

算力依然受限

Lex Fridman：你認為規模法則（scaling laws）在預訓練和后訓練階段是否依然有效？換句話說，AI的進步會不會在某個階段遭遇瓶頸？

Sundar Pichai：這是我們偶爾會在公司茶水間常聊的話題，比如 Demis 來訪時，或者當 Demis、Koray、Jeff、Norm、Sergey 這些人聚在一起時，我們就會聊這個。我們的共識是，前方還有很大的提升空間。我們一直在優化和改進所有方面：預訓練、后訓練、測試時計算、工具使用，以及隨著時間的推移，讓這些模型更具「Agentic」。我們的目標是朝著更通用的「世界模型」方向發展。

比如 Veo 3 在物理理解上比 Veo 1 就有了顯著提升。幾乎所有維度上都在進步，而我們也認為，還有更多空間可挖掘。更重要的是，我很幸運能和這個星球上一些最優秀的研究人員一起工作，他們也認為這里還有更多的發展空間。所以我認為我們未來的發展軌跡會非常激動人心。很難說具體會怎樣，但每年我都會問自己：如果我們在明年投入 10 倍算力，是否會看到明顯進展？目前看來，答案是肯定的。我對未來一年的進展抱有很大信心。

Lex Fridman：你有沒有感受到某些方面的限制，比如算力、數據或研究上的瓶頸？還是說現在一切都在順利推進？

Sundar Pichai：我認為在某種意義上是受算力限制的。我們之所以推出 Flash、Nano Flash 和 Pro 模型，而沒有推出 Ultra 模型，部分原因就在于此。

Pro 模型的能力大約可以達到 Ultra 模型的 80%-90%，但速度更快、使用成本更低。而 Ultra 雖然更強，但推理速度慢、服務成本高。

所以我們的方法是，在下一代產品中，讓 Pro 模型達到上一代 Ultra 的水平，同時又能以快速、易用的方式提供服務。所以我確實認為 Scaling laws 是有效的，但在任何一個時間點，我們最常使用的模型可能都比我們能提供的最強能力落后幾個月，因為最強的那個版本不會是最快、最容易使用的。

Lex Fridman：是的，而且在智能方面，衡量「性能」也變得越來越難。就像你們的 Gemini Flash，雖然比 Pro 更輕量，但因為延遲極低、反應非常快，它在很多實際場景下的「影響力」甚至更大。

有時候，低延遲比「更聰明」更重要，尤其當智能水平差距不大的時候。而 Flash 本身也已經足夠聰明了。所以衡量模型能力，已經不能只靠傳統的基準測試，而是要看它在現實世界里的影響力、實用性和效果。

05

AI 編程

讓谷歌的工程效率提效 10%

Lex Fridman：我得問你一個關于編程的問題。AI 在編程方面正變得非常出色。Gemini，無論是作為Agent還是作為大型語言模型，表現都令人驚艷。所以很多程序員非常擔心他們會失去工作。你覺得他們該有多擔心？如何適應一個 AI 編寫大量代碼的新世界？

Sundar Pichai：我認為有幾點。以 Google 為例，我們給出了各種統計數據，大約 30% 的代碼是在 AI 提示的幫助下生成的。但最重要的指標，也是我們仔細衡量的，是我們如何評估 AI 對公司整體工程開發速度的影響。雖然這很難衡量，但我們嚴格地嘗試去衡量它，結論是目前我們整體的工程效率提升了大約 10%。

在整個公司層面上，10% 的開發效率提升已經非常顯著了。而且我們計劃明年招聘更多的工程師，因為我們能做的事情的機會空間也在擴大。

所以我認為，至少在短期到中期，對于許多工程師來說，AI 會釋放出更多時間和精力——哪怕是在編碼領域，也總有一些部分是枯燥的，比如重復性的工作。相比之下，架構設計、系統構建、問題求解，這些才是更有趣的部分。AI 的加入，能夠把繁瑣的部分自動化，讓你有更多時間去專注于創造性工作、解決復雜問題，以及和同事們集思廣益。

其次，我認為 AI 能讓創造力的門檻降低，讓更多人都能參與進來。這意味著會有更多的工程師做更多的事情。所以 AI 會不會取代人類，很難完全預測。但總的來說，目前，人們會采納這些 AI 工具，成為更好的程序員。至少從我們在 Google 的觀察來看，現在的趨勢整體是積極的。

Lex Fridman：確實。我聽說一些非常優秀的程序員已經能生成大量代碼，雖然他們不一定用得上全部代碼，還是需要很多編輯，但就算對我這種把編程當副業的人來說，我也感覺自己的生產效率提高了五倍。我想，對于像 Google 這樣擁有龐大代碼庫的公司來說，未來的生產力應該會有更大提升。

Sundar Pichai：最大的突破，會出現在我們讓「AI Agent」能力更強的那一刻。我認為，那將開啟下一波真正的飛躍。別看只是 10%，但當你有成千上萬名工程師時，10% 就是一個驚人的數字。人們常提到「AI 編寫了多少比例的代碼」，但我更關注的是實際的生產力。這是兩個完全不同的維度，而后者才是更重要的衡量標準。但我相信效率還會繼續提升。沒有哪個工程師在效率翻倍后會就此止步，相反，他們會去創造更多有價值的東西，從而在工作中獲得更深的滿足感。

Lex Fridman：是的，還有很多方面會隨之改變。比如 Google 的代碼庫本身也可能變得更標準化，更易于理解和維護。AI 能在這方面發揮很大作用，幫助工程師在整個代碼庫中快速理解上下文，也會進一步增強 AI 自身對代碼的理解。

我一直在大量使用 Cursor 作為一種用 Gemini 和其他模型編程的方式。它強大的地方之一是它能感知整個代碼庫，這讓你能向它提問。它允許 Agent 以一種非常強大的方式在代碼庫中「自由穿行」。我的意思是，這是一個巨大的突破。

Sundar Pichai：是的沒錯。比如說做代碼遷移、重構老舊代碼庫等。一旦我們能以一種比今天更好、更穩健的方式完成所有這些工作，就會帶來巨大價值。

Lex Fridman：重構，是的。最終，我猜所有程序都將用JavaScript寫，然后在 Chrome 里運行。說到這個，Google 以對工程師面試嚴格著稱，尤其是白板面試非常有名。在AI時代，這種面試方式會發生變化嗎？我猜白板上是不能用 AI 提示的吧？

Sundar Pichai：這是一個很好的問題。我們正在確保至少為人們引入一輪現場面試，只是為了確保基礎知識扎實。我認為這最終會很重要，但這也是一項同等重要的技能。如果你能利用這些工具生成更好的代碼，我認為這是一種資產。所以總的來說，我認為 AI 的出現對于工程師來說是一個巨大的積極因素。

Lex Fridman：那對于那些對編程感興趣，但不是全職從業者的人，或者我們說「氛圍編程」（vibe coding）愛好者，你是否還建議他們去接受傳統的計算機科學教育呢？

Sundar Pichai：我會建議的。如果你對計算機科學有熱情，那就值得去學習。計算機科學遠不止編程，它更多的是一種對系統性思維和底層邏輯的訓練。所以我不認為 AI 會改變學習這些東西的價值。而且，AI 的影響是跨領域的，它正在影響所有行業。未來具體會如何變化，現在很難預測。但任何能夠訓練你「第一性原理」思維能力的教育，我認為都是非常值得的。

06

AR 是下一個重要的 IO 范式

Lex Fridman：你和團隊改變了很多行業，其中 Android 系統更是顛覆性的。它的未來會是什么樣？會更加以 AI 為中心嗎？尤其是在加入了支持 AR 和 VR 的 Android XR 之后。

Sundar Pichai：計算領域最好的創新往往都來自于范式 IO 的變革。比如從命令行到圖形界面（GUI），再到移動設備上的多點觸控和后來的語音交互。我認為，AR（增強現實）就是下一個 IO（交互）范式。

之前它一直受兩方面制約。一方面，制造好的 AR 設備的系統集成挑戰非常非常大；另一方面，你需要 AI 的輔助。否則，傳統的輸入輸出方式太復雜，無法為 AR 提供自然無縫的交互體驗。因此，AI 變得至關重要，這也是為什么「Project Astra」項目對于未來的 Android XR 生態如此關鍵。

我相信，當你戴上 AR 眼鏡時，你會驚訝于它的實用性。所以，我認為這對 Android 來說是一個真正的機會。XR 是一種讓它真正實現的方式，但同時，它也給了我們一個重新思考移動操作系統的機會。我們一直生活在應用程序和快捷方式的范式中，所有這些都不會消失。

但同樣，如果你想在操作系統層面完成一些事情，它需要更具「Agentic」，這樣你就可以描述你想做什么，或者它能主動理解你試圖做什么，從你一遍又一遍的做事方式中學習，并不斷實現個性化。這正是我們需要解鎖的潛力。

Lex Fridman：我體驗過那款 AR 眼鏡的原型，非常驚艷。那種毫無延遲、信息呈現恰到好處的流暢感，背后一定是在操作系統層面解決了很多難題，才能讓AI如此無縫地整合進來吧？

Sundar Pichai：這是一個很好的登月項目，你知道嗎？

Lex Fridman：是的，這太瘋狂了。

Sundar Pichai：我喜歡這個挑戰。而且我相信，相比其他「登月項目」，我們離現實更近。我們預計今年晚些時候能將眼鏡交到開發者手中，明年交到消費者手中。所以這是一個激動人心的時刻。

07

自動駕駛最困難的部分

在于最后的 20%

Lex Fridman：Waymo 是我見過最瘋狂、最具遠見的登月項目之一。十多年前，當我第一次看到一輛 Waymo 車輛，也就是 Google 的自動駕駛汽車時，對我來說，那是一個關于機器人的「頓悟」時刻。它讓我比以前更愛機器人技術，讓我窺見了未來的一角。同時，恭喜你們完成了 1000 萬次付費的機器人出租車（Robotaxi）服務。你從這個長期項目中獲得了哪些重要的教訓？

Sundar Pichai：我對 Waymo 的進展感到無比自豪。自動駕駛的挑戰在于最后的 20%，它比前面 80% 更難、更耗時。我認為我們當時確實在 Waymo 上經歷了那個階段，我意識到了這一點，但我們知道正處于那個階段。

我們知道，盡管當時有很多其他自動駕駛公司，且技術差距是存在的。在別人質疑 Waymo 的那一刻，我反而做出了更多投資 Waymo 的決定。所以在某種程度上，這有點反直覺。但我認為，我們一直是一家深耕技術的公司，而Waymo 就是構建一個能良好工作的AI機器人的一個版本，所以我們會被這類問題所吸引。那里的團隊水平非常高，都是現象級的團隊。

我們始終將宏偉目標和安全性放在同等重要的位置，對兩者都同等投入并努力推進。今年，我們確實擴大了很多規模，并且在 2026 年會繼續擴大。

Lex Fridman：特斯拉也在推進 Robotaxi 項目。你怎么看待他們的進展？你喜歡這種技術上的競爭嗎？

Sundar Pichai：我們其實是 SpaceX 的早期投資者，對他們一直都很支持。我認為，我們不直接與特斯拉競爭。我們不生產汽車，而是專注于開發通用的 L4/L5 自動駕駛系統。

我一直默認埃隆無論做什么都會成功，所以我對此毫不懷疑。這個領域足夠廣闊，我看到的是一個巨大的藍海市場，特斯拉會做得很好，Waymo 也會做得很好。

Lex Fridman：其實 Waymo 本質上就是一個「有四個輪子的機器人」。你認為，未來下一個機器人領域的突破會在哪里發生？

Sundar Pichai：Demis 和 Google DeepMind 團隊非常專注于 Gemini 機器人技術。我們正在開發基礎模型，也在這方面投入了大量資金，我認為我們的研究也處于相當前沿的水平。我們在思考和布局機器人的應用，目前正在與一些公司合作，這是一個值得期待的領域。

我們還沒有完全向外界闡述我們的計劃，我認為 AI 最終會推動機器人的巨大進步。這個領域已經被耽擱了一段時間。硬件已經取得了非凡的進步，軟件一直是挑戰。基礎模型的出現給機器人領域帶來了突破的可能性。

08

我們正處于非均衡人工智能階段

Lex Fridman：很多人在討論 AGI（通用人工智能）或 ASI（超級人工智能）的到來時間。AGI 的寬泛定義是在人類追求的許多主要領域達到專家水平，而 ASI 是指在這些領域中遠超人類智能的階段，可能是通過 AGI 的自我改進演化而來。你覺得我們什么時候能擁有 AGI？2030 年有希望嗎？

Sundar Pichai：我們應該再加一個術語，雖然我不知道最早是誰提的，也許是 Karpathy，叫做 AJI——Artificial Jagged Intelligence（非均衡人工智能）。

你聽說過這個說法嗎？有時候這確實是個很貼切的描述。我們看到模型在某些方面取得巨大突破，但同時它們還會犯很低級的錯誤，比如搞錯數字，或者數不清「strawberry」里有幾個「r」——這類問題大多數模型仍然搞不定。

所以我覺得，我們現在正處于 AJI 階段，盡管整體進步顯著，但仍然存在不少不足。不過，如果你的問題是：到 2030 年我們能否實現 AGI？這就要看你怎么定義 AGI 了。我們其實一直在不斷重新定義它的邊界。比如我在舊金山街頭坐上一輛 Waymo，車子在人群中穿梭，有時候似乎還有點「不耐煩」，努力尋找出路；或者你在使用 Gemini Live 的 Astra，向它提問世界上的各種問題，那些時刻你會覺得：「這不就是 AGI 的影子嗎？」

你能看到一些端倪，所以我用 AJI 這個詞，但同時也很清楚，顯然我們離 AGI 還很遠。因此，我喜歡用「AJI」這個詞來描述現在的狀態，因為它反映出這種非對稱的智能表現。

至于你的問題，我還是想回答一下。我的判斷是，到 2030 年我們可能還達不到 AGI，那需要更長一點的時間。當然，我也不覺得「是否達到 AGI」這個定義本身那么重要，更重要的是：到 2030 年，我們將在許多維度上取得飛躍式的進步，無論是積極的效應，還是我們必須認真應對的負面影響，這些變化都將是巨大的，我對此深信不疑。

你可能會說，也許到時候 Gemini 會告訴我們，「現在就是 AGI 的時刻」。但在我看來，即便它不能那樣宣布，變化也將是深遠的。我記得 2010 年 DeepMind 初創時，就曾設想 20 年內實現 AGI，如今已過去一大半，那種回望過去的視角本身也很有趣。

比如 2012 年，Jeff Dean 展示了神經網絡能夠識別出貓的照片，那是 Google Brain 的早期成果。到 2014 年，我們收購了 DeepMind。對于我來說，這是一段我們已經談論了十幾年的旅程，我不認為 AGI 會在 2030 年完全實現，更可能再晚一些。

不過我再次強調，重點不在于「定義是否成立」，而是：我們正處于快速演進的階段，也許 AI 到時候已經可以自動生成視頻了。我們作為一個社會，需要有相應的機制來標注和披露這些內容，否則我們如何區分現實和 AI 生成內容？

Lex Fridman：你說得非常有意思。回顧 Google Brain 的早期成果，當時 TensorFlow 還沒開源，連工具都很原始。后來 GitHub 的興起促進了代碼共享，再到 Transformer 的問世，現在是 Diffusion 模型。也許未來又會有一個看似簡單但徹底改變一切的新想法，比如在訓練后期或推理階段的突破。

我記得 shadcn 發過一條推文，說 Google 其實只差一個出色的 UI（用戶界面）就能贏得AI戰爭，這其實也是強調 UI 在整個系統中的重要性。現在我們發布的是LLM模型，但未來的發布可能是完整的系統。在你看來，系統的呈現方式、它如何展示自己給世界，是不是特別重要？

Sundar Pichai：非常重要。有很多簡單的 UI 創新改變了世界，未來幾年我們會看到更多進步，因為 AI 本身就是一個能夠自我改進的系統，UI 也包含在其中。今天，我們在某種程度上還在限制模型的表達能力，讓它們無法通過 UI 真正展示自己。但從理論上講，既然模型本身具備編程能力，它們應該能寫出最適合表達自身思想的界面。

Lex Fridman：這是一個絕妙的想法。API已經開放了，所以你可以創建一個非常好的Agent系統，不斷改進你與AI對話的方式。但說到底，核心問題還是界面本身。而 Google 一直在推動的是那種真正多模態的交互方式。

Sundar Pichai：是的，這些模型是原生多模態的。它們可以輕松接收任何格式的輸入，并生成各種形式的輸出，它們可以設計出優雅的 UI，未來甚至可以理解你的個人偏好。所以這一切都是未來的發展方向。這也回到了我們談話的起點，我認為未來幾年將會有巨大的演變。

Lex Fridman：現在有個挺熱的話題叫做 「P（doom）」（災難概率），即AI導致人類滅絕的可能性。你對這個說法怎么看？你認為它被夸大了嗎？還是說，人類確實存在被 AI 摧毀的風險？

Sundar Pichai：是的，我有想過。我一直對 AI 非常興奮，但同時也一直覺得，對于這項技術，你必須更多地思考其風險。

關于 p（doom） 的問題，這也是我們在茶水間偶爾會談起的話題，這并不奇怪。畢竟這項技術太強大了。也許我們該換個角度思考：當你運營一個大型組織時，如果你能協調好組織的激勵機制，你幾乎可以實現任何事情。如果你能讓所有人都朝著一個目標、以一種使命驅動的方式前進，那簡直無所不能。

但要以這種方式組織全人類是非常困難的。不過我認為，如果 p（doom） 真的很高，到某個時刻，全人類都會團結起來，確保這種情況不會發生。因此，我們實際上會在應對這個問題上取得更多進展。所以諷刺的是，這里面存在一個自我調節的因素。我認為，如果人類集體下定決心去解決一個問題，無論是什么問題，我們都能做到。因此，我對于 p（doom） 的情景持樂觀態度。我認為潛在的風險確實很高，但我對人類能夠奮起迎接那一刻抱有很大的信心。

Lex Fridman：說得非常好。當威脅變得更加具體和真實時，人類確實會團結起來，把事情辦好。另外，我認為人們不常談論的是沒有 AI 的毀滅概率。人類還有很多其他方式可以自我毀滅，而且很有可能，至少我這么認為，AI 會幫助我們變得更聰明，對彼此更友善，更有效率。它將幫助世界上更多地區繁榮發展，減少資源限制，而資源限制往往是軍事沖突和緊張局勢的根源。所以我們也要考慮到這一點，沒有 AI 的 p（doom） 是多少？因為很有可能 AI 將是拯救我們，拯救人類文明免受所有其他威脅的東西。

Sundar Pichai：我同意你的看法，這確實很有啟發性。就像你說的，我覺得要解決一些最棘手的問題，最好有 AI 來幫助你，比如 Pear 一類復雜系統。

09

AGI 到來時，

問的第一個問題是什么？

Lex Fridman：如果有一天，谷歌真的創造出了能回答任何問題的通用人工智能（AGI），你會想和它聊些什么？

Sundar Pichai：這是個很好的問題。也許到那時它已經很主動了，會告訴我一些我應該知道的事情。但如果非要我問它，我想它會幫助我們以一種會讓我們驚訝的方式更好地了解自己。所以也許是這個。你已經看到人們在用產品這么做了，但在 AGI 的背景下，我認為那會非常強大。

Lex Fridman：是在個人層面，還是關于普遍的人性？

Sundar Pichai：個人層面。

Lex Fridman：好的。

Sundar Pichai：所以你和 AGI 交談，我認為它很有可能以一種非常深刻的方式理解你，我認為這是一種可能性。當然，還有一個顯而易見的事情，也許它能幫助我們更好地理解宇宙，以一種拓展我們對世界理解邊界的方式。那將是超級令人興奮的事情。但說實話，我真的不知道。我還沒接觸過那么強大的東西，但我認為這些都是可能性。

Lex Fridman：我認為在個人層面上，問一些關于自己的問題，一系列關于什么讓我快樂的問題，我想我們會非常驚訝地通過一系列問答發現，我們可能會探索一些深刻的真理，就像有時偉大的藝術、偉大的書籍、與愛人的偉大對話向我們揭示的那樣。那些事后看來顯而易見，但在被說出來時卻很美好的東西。

但對我來說，首要問題是，宇宙中有多少外星文明？百分之百。

Sundar Pichai：這會是你的第一個問題？

Lex Fridman：第一個，有多少存活的和已經滅亡的外星文明？可能還有一堆后續問題，比如它們有多近？它們危險嗎？如果沒有外星文明，為什么？或者如果沒有先進的外星文明，但到處都有類似細菌的生命，為什么？阻止它們發展到那個階段的障礙是什么？是不是因為當你變得足夠聰明時，你最終會自我毀滅？因為你需要競爭才能發展出先進的文明，而競爭會導致軍事沖突，沖突最終會殺死所有人。我不知道，我會進行那樣的討論。

Sundar Pichai：給費米悖論找個答案，是吧。

Lex Fridman：正是如此。并且就此進行一場真正的討論。我現在意識到你的答案更具建設性，因為我不確定我會用那些信息做什么。但也許它揭示了 Liz 談到的普遍的人類好奇心，我們都只是非常好奇，而讓世界信息變得可及，能讓我們一部分好奇心得到滿足。有了AI，我們可以變得更好奇，更多地了解世界，了解我們自己。這樣做的時候，我總是在想，不知道你是否能評論，是否有可能衡量，不是我們談到的 GDP 生產力的提升，而是 Google 通過 Google 搜索，以及現在通過 AI 模式和 Gemini，所解鎖的人類知識的廣度和深度。這是一個很難衡量的事情。

Sundar Pichai：很多年前，我記得是麻省理工學院的一項研究，他們估算了 Google 搜索的影響。他們基本上說，這相當于，按人均計算，每年為每個人創造了數千美元的價值。但是，是的，這些東西很難捕捉，對吧？當這些東西出現時，你把它視為理所當然，而前沿在不斷移動。但你如何衡量像 AlphaFold 這樣的東西隨時間推移的價值呢？

Lex Fridman：還有當你學到更多東西時生活質量的提升。我得說，在我用AI完成的一些編程工作中，出于某種原因，我反而對編程更感興趣了。

Sundar Pichai：是的。

Lex Fridman：對于知識也是如此，發現關于世界的事情，會讓你對活著更感興奮。它讓你更好奇，而你越好奇，生活和體驗世界就越有意思。這很難……我不知道這是否讓你更有生產力，可能遠不及它讓你對活著感到快樂的程度。而衡量生活質量的提升是很難的，但其中一些東西確實做到了。

10

放在人類史，

AI 將是比電還要重要的科技發明

Lex Fridman：縱觀人類數萬年的技術創新史，從農業革命到工業革命，再到電力，誕生了無數生產力倍增器。你認為，一千年后，當后人修史時，人工智能（AI）能否位列榜首？

Sundar Pichai：這是個很好的問題。大概在 2017、2018 年左右，我當時說，AI 是人類將要面對的最深刻的技術，它將比火或電更具深遠影響。我現在仍然這么認為。

你問這個問題時，我確實也在思考，我們是否存在「新近度偏誤」（recency bias）？在體育界，人們很容易將當前看到的球員稱為史上最佳。但我從第一性原理出發，依然認為，AI 將比所有那些發明都更重要。當然，我沒有經歷過那些時代。兩年前，我做了一次手術，我當時在想，曾經人們在做這些手術時是沒有麻醉的。那一刻，我覺得麻醉一定是人類有史以來最偉大的發明。我們無法體會生活在那個時代是什么感覺。

你提到的很多東西，比如電力或互聯網，都是普適性的，幾乎影響了所有領域。但我認為，我們見過過一種技術，它既發展得如此之快，能力變得如此強大，以至于其上限都難以估量。

AI 最獨特的核心在于，它能夠遞歸式地自我改進。

事實上，它是第一種能極大地加速「創造」本身的技術。創造新事物、構建新東西，它可以自行改進和實現。我認為這是它最與眾不同的一點。所以，它最終產生的影響將遠遠超過我們以前見過的任何技術。當然，隨之而來的是許多需要我們思考和應對的重要問題，但我對此深信不疑。

Lex Fridman：尤其是當 AI 在自身研究上，展現出超越人類的能力時。它或許有能力日復一日地，以比昨天更高效的方式創造自己。

Sundar Pichai：就像 AlphaGo 研究中的第 37 手棋一樣，AI 能夠進行新穎的、自我導向的研究。當然，在很長一段時間里，我們都希望人類能始終參與其中。這些都是需要討論的復雜問題。但是，當你親眼目睹 AlphaGo 如何從零開始，在一天之內變得比任何人都強時，那種震撼是發自內心的。

即使是像 Veo 3 這樣的模型，如果你在它們完成 30% 和 60% 時分別審視其生成的內容，再對比最終的成品，你會看到這一切是如何融合在一起的。作為人類，我會說這既鼓舞人心，又有點令人不安。我想，這兩種感受都是真實存在的。

Lex Fridman：回顧第一次農業革命，它并不是單一的技術，而是催生了陶器、社會等級、早期政府等一系列連鎖效應的「技術包」。盡管難以預測，但你認為我們今天能看到「AI 技術包」中哪些早期的二階或三階效應？

Sundar Pichai：其實大部分我們今天可能還不知道，但有一點我們現在可以切實看到的是，隨著編程能力的進步，有一點已經可以切實感受到：將你頭腦中的想法轉化為實際存在的東西將變得非常容易。這是「AI 技術包」的一部分，它將賦予幾乎全人類創造和表達的能力。

過去你可能只能用語言表達，未來你可以將想法直接構建成現實。也許今天還不能完全做到，我們還處于「氛圍編程」（vibe coding）的早期階段。但我對人們用 Veo 3 在網上發布的作品感到驚訝。雖然目前還需要一些技巧，比如將一系列提示詞拼接起來，但這一切都將持續進步。我一直在想：在任何特定時刻，AI 都處于它有史以來最差的狀態。

Lex Fridman：你首先想到的是創造力獲取的指數級增長，這很有趣。

Sundar Pichai：無論是編寫軟件、創作內容，還是開發未來的游戲，所有這些創造性活動的門檻都將大大降低。

Lex Fridman：我認為最重要的是它降低了門檻，解鎖了全部 80 億人的認知能力。

Sundar Pichai：我同意。想想 40 年前，也許在美國只有五個人能做你現在做的事情。

想想看，今天通過 YouTube 和其他產品，有多少人在做同樣的事。我認為這就是科技的作用。當互聯網催生了播客，你聽到了更多人的聲音。但有了 AI，我認為這個數字將不再是幾十萬，而是數千萬，甚至可能是十億人，以更深刻的方式向世界展示他們的作品。

Lex Fridman：這種創造力格局的改變，讓許多傳統媒體感到緊張，因為任何人都有可能成為創作者。未來甚至可能出現比人類制作更出色的 AI 播客。創作者必須不斷進化，這雖然帶來了壓力，但也預示著一個激動人心的未來。

Sundar Pichai：但我想說的是，在一個擁有AI的世界里，人類會更加珍視和主動選擇某些東西。就像在國際象棋中，你我絕不會去看 Stockfish 10 和 AlphaGo 兩個 AI 對弈，那對我們來說會很無聊。但馬格努斯·卡爾森和古克什的比賽會更有趣。所以，這很難說。

一種說法是，未來內容會極大豐富，有時你會為了效率去消費AI生成的內容。但你所珍視的頂級體驗，可能還是源自于人類本質的某種體現。比如梅西的運球，也許未來會有機器人的球技遠超梅西，但我不確定它能否在我們心中喚起同樣的情感。這會是一個值得觀察的有趣現象。

Lex Fridman：或許未來，播客中純粹的信息傳遞部分可由AI高效完成，而人類的價值則體現在努力理解、解讀信息并與自身情感結合的過程中。就像 YouTube 改變了媒體一樣，AI 會繼續重塑我們發現、消費和創造信息的方式。

Sundar Pichai：YouTube 成就了無數的創作者，這一點你比任何人都清楚。我毫不懷疑，AI 將成就比以往任何時候都多的電影制作人。我們會賦予更多人力量。所以我認為，AI 的賦能和擴張潛力，其價值被低估了。它將以前所未有的方式釋放人類的創造力。這其中的深遠意義，我們今天還很難完全領會。唯一的類比是，如果你把一個上世紀四五十年代的人帶到今天，讓他看看 YouTube，他一定會被徹底震驚。同理，在未來一二十年里，我們也將被 AI 所開啟的可能性深深震撼。

Lex Fridman：你認為未來多少年后，頂尖的優質內容中可能會有一半是由Veo系列模型生成？

Sundar Pichai：我認為這取決于內容是什么。也許你看看今天的電影，里面大量使用 CGI，但仍然有偉大的電影制作人。你仍然會關注導演是誰，以及他們如何使用這些技術。有些電影制作人根本不用它，而你也珍視這一點。還有些人則運用得令人難以置信。而另一些人，比如詹姆斯·卡梅隆，則能將技術運用到極致。

但我認為會有更多的內容被創造出來。就像今天的作家使用 Google Docs 一樣自然，未來的創作者也會無縫地使用這些 AI 工具的升級版本，對他們來說，這根本不是什么大不了的事。