大模型时代的Google
生成式人工智能放飞了大众的想象力，意识到新的奇点可能就在不远处，所有企业都严阵以待，唯恐成为落伍者。科技巨头被认为可能是这次技术浪潮中的最大收益者，除了英伟达，微软也被寄予厚望，其市值超过苹果，市盈率一直处在30以上。而Google， 曾经人工智能领域的领头羊，如今却被指责为行动迟缓，受负面意识形态影响，组织内部协调不力。真的如此吗？分析这个问题很有意思，它不仅涉及 GenAI 的技术趋势，还触及成熟企业的创新和竞争力，或许能让我们探究到更多商业世界的事实和真相。
从业务角度看GenAI
在具体分析Google之前，需要对生成式人工智能从业务角度有一定的认知。基于当前的现实我认为它具有如下关键特点：
GenAI更多起到了提升效率的作用，而不是增加企业的营收
抛开机器人和生物医学研究这两个复合、也更前沿的领域，我们观察GenAI对一般企业的影响，价值主要体现在提升效率上：更快/更好的营销材料创作、快速完成代码片段、帮助理解文章内容、提供更高质量的语言翻译等。大模型的这个特点决定了相应企业投资更多来源于企业既有的数字化/IT预算，少部分会有新的专项资金，据A16z的调研报告有专项资金的大约20%。同样的原因，GenAI在企业的应用过程注定和互联网、移动互联网不同，后两者都带来了新的营收和商业模式，而前者在当前则比较模糊——如果GenAI投资提升了效率，但业务需求并没有扩张，那需要考虑裁员来体现收益吗？那又如何评估新的人效和产出呢？如何处理这个过程中组织的动荡和不确定行？这不是单纯的技术问题，不同企业的答案也注定不同，因此企业对GenAI的使用必然是逐步探索、稳步推进的。 当前看，人们高估了GenAI在中短期内的颠覆力量，它更多是对具体业务的持续优化，体现的价值更多是延续性的。
GenAI还没有到iPhone时刻
以智能手机为类比，人工智能还远没有达到所谓的iPhone时刻。回顾智能手机的发展，早在iPhone之前的Palm手机，已经在应用场景上具备了iPhone对应的一切——听音乐、玩游戏、处理邮件、安排日程、web浏览、移动办公、各种第三方应用构建的生态等等，Palm缺少的是性能和客户体验，没有足够好的CPU和触摸屏给用户流畅的操作感受，也没有Apple带给大家的易用性。再来看当前的LLM，作为个人助手的核心场景也都还在构建阶段，从OpenAI和Google的演示看，一些简单场景的技术演示也还是存在挑战。正如DeepMind的CEO Demis Hassabis所说，当前还在早期阶段，还有很长的路要走。如果在这种情况下，期待某种大规模的爆发，并不现实。
当前的GenAI发展阶段，可能对更有利于具备垂直整合能力的巨头
智能手机的发展过程中，Apple凭借垂直整合芯片、基础硬件、软件系统、应用生态，提供了Android 所不能提供的优势。但随着智能手机相关的技术发展进入停滞阶段，其性能也早早超出了一般用户的需要，这个阶段基于Android生态横向分工的手机厂商逐步接近了Apple的高度。整个过程展示了垂直整合以及横向分工在不同阶段的优势所在，而当前大模型的发展无疑处于早期性能和用户期望有较大差距的阶段。GenAI相关需要整合的关键层面，包括了加速芯片、云平台、大模型、开发平台、可大量分发的应用几个方面，从这个方面看所有的大科技中最具备整合经验和能力的是苹果，而在技术能力比较完备的是Google。
那些不是Google的问题
之前数月 ，Google最被诟病的是大公司病严重且缺少微软那样激进的态度，在GenAI上发展缓慢；同时受到DEI（多元、公平、包容）的意识形态影响，使得LLM开发出现严重错误。其实这些可以认为都是误解。
进展慢
人们喜欢神话，一个灵活的后起之秀打败更⼤、更慢、更僵化的竞争对⼿就是人们喜欢的神话，但这种事在现实中很难发生。而创新公司的创始⼈需要一个吸引人的故事，让投资人相信选择他们相当于找到了⼀张中奖的彩票。两种情况叠加在一起，有时让我们分不清意愿和现实。在过往大多数深远的技术变革中，成功者往往不是先发者，Apple不是最早做智能手机的，Google也不是最早做搜索引擎的。
一个渐进式的创新中，过于激进的做法固然让很多人感到兴奋，但也有可能加速消耗外部对公司的信任，这对于头部公司尤其如此。以Google的搜索业务来说，在Perplexity推出AI总结功能后市场一片叫好，认为Google的核心业务即将被颠覆，很多人也质疑Google为什么不能推出类似的功能；真正当Google在搜索中加入了AI总结功能后，市场上又出现了更大的反对浪潮，表面的原因是有很多极端的案例证明Google做得不够好，但当人们用这些搜索样例对比Perplexity时,发现后者存在更多错误。有人说出了真正的原因——Google搜索被全世界网民使用，社会影响力更大，所以需要更严格的标准。这是有道理的，Google基于之前的成功有了更多的资源、人才和应用分发渠道，同时它在搜索技术中的一点改动可能涉及到成千上万公司赖以生存的流量变化，涉及到整个互联网的发展。其享受了利益也必然要承担相应的责任。
综上，既然当前GenAI不太可能形成快速颠覆的效果，同时Google的动作又必然是影响巨大且深远，我们从这个角度去衡量Google当前的进展，其实已经不慢了，甚至有点快。
意识形态问题影响LLM开发
Google的Gemini生成了不少错误的图片，包括黑人教皇等明显和历史事实不符的，不少人认为其原因是Google被政治相关的意识形态过度影响。我们不能排除Google在具体业务中有很多地方被意识形态所影响，比如之前它因为员工反对，取消了和美国军方的合同，但在寻求多样性上这却不是出自意识形态的原因，而是Google作为一家互联网平台公司从业务角度需要一直坚持的关键准则。很难想象Google相关的平台，被贴上某些非常明显的分类标签——Google希望服务于这个社会的绝大多数人，它就必须让这些用户感觉到平台的多样性和公平性，而不是吸引一类典型用户却排斥另外一类。这种多样性的诉求在Meta开发的LLM上也表现非常明显，且Meta也出现了和Google类似的错误，但没有成为媒体和互联网大V的焦点。在这点上，Google创始人的解释也许是可信的，这就是一个测试问题，如果给Google更多时间，它可以测试发现这些问题，但更好的方式还是Google将产品开发出来后，在更多人使用中去发现错误和优化产品。毕竟其内部测试团队，难以完全模拟互联网用户多样化的使用场景和极富创意的测试案例。
Google 真正面临的挑战
如果上面最经常听到的声音是对Google的误解，那么Google是否可以随着时间发展，必然逐步超越所有的竞争对手呢？也不见得，Google还是有自身非常迫切需要应对的挑战。
了解、尊重用户同时不被噪音影响
Google在当前互联网生态以及AI技术领域举足轻重，这就使它备受关注，不同的人会用不同的标准来期望和评判其行为，这样现实中就会存在一种情况：Google做任何事情，都会引起一些人的批评。 同时Google是当前互联网生态的一个关键角色，并控制了大量互联网用户的隐私数据，这样的企业是难以单纯以商业利益作为衡量事物的标准，它需要考虑更多，比如互联网信息创作者的利益、用户的信赖/安全感等等。在这样一个复杂的关系中，Google做的任何事，都可能产生其预想不到的后果，因此它需要更多地从外部接收反馈，同时也知道自己无法让所有人满意——哪些是噪声，哪些是有价值的信息，哪些需要响应、哪些可以忽略，是非常难以分辨的。很多人觉得Google基于搜索和广告业务挣到了互联网上最容易的钱，其实想一下Google需要承担商业之外的责任和压力，我们必须说欲戴皇冠，必先承其重。我们也应该明白Google一直强调的不作恶，并不是单纯创始人的情怀使然，而是它作为最重要流量入口必然要担负的。
强大的产品构建能力
当前的GenAI要通过垂直整合方式构建产品，就需要非常强大的产品构建能力和生态构建能力，Google作为一个技术优先的公司，在这两个方面都不算出众。特别是和Apple这种产品力超强的公司相比，无疑差距更大。从最近几个重要的发布会——Google的I/O大会、微软的Build、Apple的WWDC ，甚至包括OpenAI的GPT-4o发布会——我们可以看到，Apple在考虑如何构建这种整合产品方面，是全方位的碾压其他头部公司的。无论是场景选择、交互设计、技术路线、生态构建等，其他巨头似乎和它有巨大的差距，其中自然包括Google。Google自然有大模型技术上的优势、TPU及其系统带来的全方位成本优势、以及独特的数据和最广泛使用的应用，但这些优势发挥作用需要它的短板不能成为致命的缺陷。这对于Google必然也是一个有挑战的工作，幸运的是Google并不需要在这方面超越Apple，也许它能够认真地去学习/模仿来保证自己做得还不错，就会有一个不错的结果。
结语
Google虽然很长时间内在AI领域处于领导者地位，但ChatGPT让其意识到了现实中已经落后，这个巨人似乎快速地醒来了，虽然有各种不利因素但它还是因为竞争的压力反而变得更加强大。GenAI在中短期还是一个典型的渐进式创新技术，同时技术的成熟也需要时间，这使得垂直整合方面具备巨大优势的Apple和Google，似乎站在一个非常有利的位置。Google在垂直整合上具备的独特的优势，将让它越来越可能成为一个胜利者。