Gemini 4 Argon Token消耗量暴涨3倍，谷歌CEO首谈砍掉3.5 Pro内幕，还剧透了5.0
上线72小时，吞吐近25万亿Token，消耗量是上一代Gemini 3.0同期的3倍。
这是Google最新旗舰模型Gemini 4 Argon交出的首秀成绩单。哪怕是家底丰厚的Google，面对瞬间涌入的调用需求，也不得不再次实施算力限流。
在科技播客《Sources》的最新访谈中，Google CEO桑达尔·皮查伊复盘了Gemini 4 Argon的发布细节，首次公开解释了Gemini 3.5 Pro为何神秘消失，以及DeepMind核心管理层变动的幕后原因。
1.砍掉3.5 Pro直接冲刺Argon，内部研发已进入RSI阶段
过去几个月，外界一直好奇曾在I/O大会上提及的Gemini 3.5 Pro去哪了。皮查伊在访谈中直接给出了答案：为了抢夺Agent编程能力的高地，被团队主动舍弃了。
今年年中，Google在训练3.5系列时发现，模型在Agentic Coding上存在明显缺口。团队判断，利用体积更小、效率更高的Flash版本进行高频迭代，是补齐短板的最快路径。于是Google在约3个月内密集推进了从3.5、3.6、3.7到3.8 Flash的连续迭代。
当这套技术方案跑通并准备应用到Pro版本时，Gemini 4.0 Argon的预训练已经完成。考虑到此时再发布3.5 Pro生命周期极短，在算力受限的环境下，团队决定将Flash验证成功的所有技术积累，直接注入Argon的后训练阶段。
这一决策直接促成了Argon在长程任务上的跃升。在外部测试中，Argon耗时一天多、花费不到2000美元算力便自主通关了《我的世界》。而在Google内部，它已经被指向拥有数百万行代码的Chromium代码库。
至于外界传闻的Carbon模型，皮查伊澄清那只是内部前沿模型迭代的代号。目前团队正基于Argon推进模型蒸馏，研发能力接近但成本更低的轻量版本，以向更多用户开放。
随着新模型融入内部开发环境，皮查伊认为2027年是生产力的黄金时代。他透露，Google内部已经进入研究人员与模型深度协同的递归自我改进（RSI）阶段：模型正直接参与提出训练配方建议、自动评估下一个检查点。皮查伊本人每天也在使用内部Agent汇总预训练、中训练、后训练和数据群组的24小时研发进展，每天节省约1小时的信息同步时间，并通过接入遥测数据的Agent实时监控各部门的算力使用效率。
2.首谈DeepMind高层变阵，自由现金流转负背后的博弈
针对近期备受关注的Google DeepMind人事震荡：传奇工程师Jeff Dean离职创业、Demis Hassabis退居首席科学家与主席、Koray Kavukcuoglu接棒掌管DeepMind，皮查伊首次给出了官方解释。
除了效力27年的Jeff Dean希望开启新探索创立Discovery Loop外，内部调整的核心原因在于：前沿模型研发已经演变成一项吞噬全部精力的超大规模工程。
皮查伊指出，从数据筹备、算力调度、算法演进到统筹人类团队与模型Agent协同，前沿模型的迭代速度越来越快，需要一位专职负责人投入全部精力统筹日常运转。Koray在DeepMind任职超十年，且早在18个月前就已搬到湾区推进跨部门整合，由他接管模型研发管线水到渠成。而Demis则得以抽身，将精力集中到以Isomorphic Labs为代表的AI制药、生命科学、机器人等落地方向。
模型竞赛的加速也直接反映在财务账面上。今年夏天，Google出现了自IPO以来的首次自由现金流转负，同时继续上调2027年资本开支指引。
在解释为何敢于如此激进投入时，皮查伊算了一笔时间账：自研芯片和数据中心的前置周期极长，今天市场拿着完美信息所评估的算力水位，其实是两年前做出的决策，而去年这个时候，行业甚至还没有迎来Agent编程的爆发。如今，Google已经在规划2028至2029年的土地与电力储备。
他强调，今天的AI基建并非当年闲置的暗光纤泡沫，所有算力都在被真实消耗。除了C端和B端的需求信号以及云业务的长期合同积压外，底层研发突破也给了他足够的确定性。皮查伊在访谈中直接剧透：根据目前的内部基准和演进曲线，下一代Gemini 5.0将比现在的4.0 Argon强得多。
3.底层共享微虚拟机，太空TPU与量子计算时间表浮出水面
在产品架构上，Google正在抹平企业端与消费端Agent的界限。
皮查伊透露，无论是面向B端还是C端的Gemini Agent，底层跑的都是同一个模型、同一套运行框架和同一个运行时，唯一的区别在于注入的是企业上下文还是个人上下文。Google在企业端为每个任务自动分配独立微虚拟机、实现7×24小时安全运行的设计，正在同步下放到消费端。在交互界面上，Gemini现有的“对话”和“任务”将合并为单一输入框。
针对外界关心的Google搜索与Gemini何时合并，皮查伊表示不需要强行合并两款产品，云端24小时在线的Agent层会共享用户的个人上下文，自然接管跨端任务，让用户在搜索、Gemini应用与Gmail之间无缝切换。而在Web交互底层，他认为像人类一样操作界面的Browser Use与MCP、UCP等原生协议将长期共存。
以下是访谈原文：
1.Argon发布反响与算力受限下的访问策略
主持人：Gemini 4 Argon广泛发布已经过去一周左右了。我很想听听你对新模型早期市场反响的看法。
皮查伊：我们对此感到非常兴奋。在此之前我们在内部已经使用了一段时间，它绝对是一个世界级的尖端模型。现在的尖端模型在智能广度和深度上都非常全面。如果把智能水平在代理任务、知识工作和编程等维度上做一张热力图，我认为它在很多维度上都非常强大，而且竞争力极强。从Argon发布后的前72小时来看，我们处理了大约25万亿个Token，大约是3.0版本的3倍。由于正处于发布初期，我们在算力上确实受到了一些限制。来自客户的反馈非常棒，特别是在代码和代理能力方面。当然，我也清楚还有需要改进的地方。在尖端模型领域，你不断发布产品、收集反馈、然后推进下一步，这是我见过的最具动态变化的时期。
主持人：你觉得目前还有哪些领域是你们希望继续做好的？
皮查伊：我们希望在编程能力上继续精进。这是一个非常优秀的模型，我们的工程师在内部非常喜欢使用它，但我们深知在任何时刻都有可以做得更好的地方。发布之后，我们内部一直在持续推进，根据用户反馈进行行为层面的优化。
主持人：你刚才提到了算力限制。像谷歌这样的公司在面对这样的新模型时也会遇到算力瓶颈，这很有意思。Argon是一个大模型，运营成本显然很高。你能讲讲是如何决定对其进行访问限制的吗？目前它只面向API以及AI Pro和Ultra订阅用户开放，显然还没有覆盖到最广泛的用户群，对于这种规模的模型来说这确实是个挑战。你们是如何思考这种限制与发布策略的？
皮查伊：我们在3.0模型时期就积累了丰富的蒸馏经验，能够提炼出能力几乎同样强大但效率高得多的模型。我们目前正在开发这些版本，这能帮助我们尽可能让更多人广泛使用。同时，面对这个尖端模型，安全至关重要。我们在外部测试上投入了大量精力，例如通过美国政府的AI安全研究所项目，以及向网络安全研究人员提供早期访问权限，同时也在内部进行了广泛测试，随后才将其推向外部。正如你所说，这是一个大模型，但考虑到其规模，我们的推理速度相当快。从现在开始，我会持续扩大访问权限。我们在Gemini应用中首先面向所有Ultra和Pro层级的用户推出，随后又在Anti-Gravity应用中推出了Pro版本，并且我们正在开发可以服务更多用户的4.0系列蒸馏版本。
主持人：这就是传闻中的Carbon模型吗？
皮查伊：在任何特定时刻，我们都会有尖端模型的内部版本，其中一些只是代码代号，这与我们推出更高效版本的Argon并不矛盾。
2.安全测试、竞争格局与长期前沿定位
主持人：所以更高效的版本即将推出。关于安全性测试的过程，我很好奇你是怎么看待的。比较像Anthropic这样的私有尖端实验室与谷歌、Meta或大型云服务商在安全和隐私上的做法很有意思。听起来你们对这个模型的安全测试非常严谨，耗时似乎也比之前的模型更长，可以这么说吗？
皮查伊：绝对是这样的。鉴于其强大的代理能力和极其出色的编程水平，特别是在将其大规模部署到企业客户时，你需要确保万无一失。例如，除了模型对齐工作之外，更重要的是构建算力和系统来对运行中的模型进行实时监控。这种实时监控对于部署后的模型至关重要，能让你尽早发现任何不符合预期的行为并及时进行干预。为此，我们花时间构建了相应的系统、沙盒环境以及实时监控机制，并为客户提供所需的保护措施，确保他们清楚模型运行的位置、权限以及所需的遥测数据。
主持人：你有多关注新模型之间的这场拉力赛？我的意思是，我知道你肯定关注各种动态，看谁领先、谁落后。大家去年看到Gemini 3的时候都惊呼谷歌重回尖端行列了。现在看基准测试，Argon也确实名列前茅。但感觉大家的注意力总是在转移，看谁处于领跑位置。你对此有多关注？你有多鼓励团队去关注这些？很想听听你现在的想法。
皮查伊：这是一个非常好的问题。这是一个变化极快的时期，外界的声音非常多，我当然会关注X上的动态。获取外部的声音非常重要，因为这能让你了解哪些地方做得好，哪些地方需要改进。虽然我会观察所有这些外部反馈，但更重要的是，我们内部建立了一套非常严密的评估体系来评估模型。我们可以清晰地看到模型所处的性能曲线，从而在内部获得高质量的信号。我对团队的要求是，我们坚决致力于在极长期内保持在AI技术的最前沿。我们并非最近才涉足这一领域，而是长期专注于此，希望在十年后依然处于智能的最前沿。这意味着我们需要做好所有必要的工作，包括安全保障，这对于开发尖端智能至关重要。今年对我们而言，最重要的事情之一就是加快产品发布节奏。行业变化极快，尖端模型也在飞速演进。因此，我们今年所做的一大调整，就是在代理编程上取得更深层次的突破，并以此来优化我们的发布周期。从3.5、3.6、3.7到3.8 Flash，我们在大约3个月内完成了这一系列迭代，因此在4.0版本中，我们也期望保持并提升这种发布节奏。
3.代理能力跃升与2027生产力/RSI展望
主持人：Argon有一些方面让我很感兴趣。比如我看到它在大约一天多的时间里独立通关了《我的世界》，算力消耗据说还不到2000美元，这非常令人印象深刻。我很好奇这种级别的代理能力意味着什么。游戏是一回事，但你可以将其推演到很多潜在的事情上，比如高级决策和长周期任务。当你看到《我的世界》这个案例时，你是怎么想的？这如何影响你的长远规划？
皮查伊：在内部，我们已经见证了Argon带来的阶跃式生产力提升。自内部部署以来，它被应用到了许多大型代码库中。例如，在Chromium中，如果你想创建一个体验，比如拖拽标签页并将其放入AI体验中，同时保持其实时运行而无需重新加载，过去团队需要打通Chromium的所有底层架构。但现在，你可以直接让Argon去处理，它能够持久耐心地完成整个流程。我们在各个地方都看到了这样的例子。这让我感到兴奋的是，我认为2027年将是我们的生产力黄金时代，这得益于新一代模型及其与我们内部环境的深度融合。你还可以将这些模型深度应用到模型自身的研发中，也就是行业内所说的递归自我改进（RSI）。这些都是我们能够看到持续进展的实际领域，非常令人兴奋。《我的世界》中展示的能力表明，只要有足够的算力和资源，我们在许多领域的推进速度将会超越以往。
主持人：任何可验证的领域其实都可以，对吧？
皮查伊：确实如此，而且在其他领域，始终可以让人类参与到反馈循环中，不断推动进展。这感觉就像有无限的可能。这是一个只要你能想到、就能投入并取得进展的时刻，最近在数学领域已经看到了这一点。你本以为需要很长时间才能解决的事情，只要投入精力和资源，就能展现出戏剧性的进展，就像OpenAI在其最新模型中在数学领域所做的那样。因此，我认为我们在2027年将会看到更多这样的成果。
主持人：是的，我最近也听到谢尔盖·布林·（Sergey Brin）在谈论RSI并推动团队在这方面发力。谷歌目前在内部的RSI进展到了什么阶段？现在的研发有多少是在模型辅助下进行的？
皮查伊：目前的进展是，AI研究人员正在与模型进行深度的协同工作。模型会参与进来，自动推荐技术路线、评估下一个检查点等，因此模型和研究人员之间存在着健康的协作关系。虽然流水线中的某些环节可能离递归自我改进还有一定距离，但整个连续体正在发生位移。这就是为什么我认为思考我们如何开发尖端模型如此重要，并且我预计在未来12个月内，由于递归自我改进的应用，我们将会看到持续的加速发展。
4.Gemini 3.5 Pro的去向与编程能力待攻克方向
主持人：在模型话题结束前顺便问一句，我在上次年度开发者大会（Google I/O）上听你们提到了Gemini 3.5 Pro，但外界一直有疑问，那个模型后来怎么了？是直接变成了Argon，还是发生了什么？
皮查伊：当我们开发3.5系列时，我们同时在开发Flash和Pro。到了今年年中，我们内部认识到，模型在代理能力（特别是编程相关能力）以及它对整体进展的基础性作用上存在差距。因此我们希望在该领域加速攀登，而团队认为最快的攀登方式是使用Flash。这是一个更小、更高效的模型。这样你就能在其中获得更多、更密集的迭代循环。正是这种思路引导我们推出了3.5到3.8 Flash系列。等我们完成这些时，我们有机会将其应用到Pro版本中，但当时Argon的预训练已经完成了。所以是因为意识到3.5 Pro的生命周期会非常短，所以决定把所有的积累应用到Argon的后训练中。在算力和时间等资源受限的环境下，你只能做出这样的取舍。但这也给我们提供了一个机会，去向未来真正需要的地方提前布局。所以在4.0版本中，你们会看到不同的模型版本。Argon是我们的最大模型，也是目前我们对外发布的版本，但我们后续还会推出更多模型。同时，在此期间我们也在将Argon提供给Pro层级的用户。
主持人：目前在编程方面还存在哪些困难？你们仍在努力攻克的难关是什么？
皮查伊：倒谈不上是什么巨大的困难，只是尖端技术在不断演进。如果放在两个月前来看，Argon在编程的各个方面都堪称最前沿。所以这并不是说遇到了什么过不去的坎，而是你不断地给它设定更复杂的端到端代理任务，并且希望模型能够做得极其出色——就像一个世界级的优秀程序员团队那样，以极佳的品味、出色的代码可审查性以及高度的安全性来完成任务。因此这是一个不断发展的技术前沿。比如说幻觉问题，这永远是一个需要不断取得进展的前沿领域，它是当前最先进技术固有的一部分，但我们一直在努力将其减少。这既是一个机遇，也是一个挑战。
5.DeepMind领导层变动及其与谷歌的融合
主持人：举一个具体的例子。自从Google DeepMind发生一些领导层变动以来，我们还没聊过，我想向你请教一下。CEO Demis Hassabis退居二线成为首席科学家，同时也把更多精力投入到Isomorphic Labs中，对此我非常好奇；同时Corey被提拔为DeepMind的负责人；Google传奇人物Jeff Dean离开并创立了Discovery Loop。当时这一消息传出时，引发了大量媒体报道和对幕后情况的种种猜想。自那以后，我没有听你或任何相关人士谈及此事。我很想听听你的看法，或许你可以借此平息一些谣言：当时的考量是什么？是什么促成了这些变动？为什么会发生这样的变化？
皮查伊：当你看到人们在某个岗位上投入了一段时间后，自然会经历一些演变。
主持人：我记得Jeff在谷歌工作了27年。
皮查伊：整整27年。我感到非常自豪，我和Jeff共事了很长时间。他在谷歌的贡献具有开创性，我们也非常期待看到他在Discovery Loop能够做出什么成绩。首先我想说的是，他当时确实希望在人生某个阶段去做一些让自己感到兴奋、并且能和志同道合的人一起做的事情。至于内部的变动，我想说的是，我们正处于这样一个行业时期：尖端模型的开发是一项会吞噬一切的工作。过去我们有广泛的AI研究、AGI研究等等，但现在尖端模型的开发是全方位占据精力的。它正在快速推进，这是一项规模庞大的系统工程，从数据、算力、算法工作，到管理团队以及利用模型代理来完成任务，无所不包。因此我认为这本身就已经变成了一项至关重要的核心工作。
皮查伊：Demis其实已经思考这个时刻很久了。他特别关注两个方面：一方面是如何安全地度过这个尖端技术爆发的时期，另一方面是如何将其应用到解决其他问题上。他在AlphaFold中做的工作，以及我们现在在Isomorphic Labs所做的事情，都是如何将AGI应用于解决其他问题（比如医学、药物发现）的例证，还有机器人技术等等，这些最终会应用到所有领域。所以我想他希望把更多时间花在这些事情上。他一直对这些充满热情，而且他很早就涉足其中。
皮查伊：一方面，我们看到模型开发已经成为一个相当成熟的流程；另一方面，Corey在DeepMind也已经工作了十多年之久。因此我们看到了让Corey挺身而出的好时机。Demis仍然作为DeepMind的主席参与其中，但他也花更多时间参与AI安全领域的对话，同时思考如何更实际地将AI应用于科学和医疗等领域，未来还会涉足其他领域。
主持人：这是否意味着DeepMind与谷歌其他部门的关系发生了某种转变？它是在变得更加紧密融合吗？这一变动自然而然会产生哪些后续影响？
皮查伊：多年来，包括Demis掌舵时期在内，双方经历了一个自然的融合过程。例如，Gemini应用本身就是在DeepMind内部构建的。Corey大约在18个月前就已经搬到了湾区。双方一直有着紧密的集成，这对于DeepMind的算力支撑以及对谷歌其他业务的影响来说都是顺理成章的。因此，这其实是一个已经持续了很久的深度协作过程，可能外界只是把这次变动当作了一个被关注的节点；但对我们而言，这是一种早已在进行的深度耦合。
6.算力分配、前瞻规划与激进投资的底气
主持人：你们是如何管理和分配算力来支持长期研究投入的？DeepMind历史上以长期的前瞻性研究闻名，而我们现在正处于由近期前沿模型、Gemini应用、各类产品以及商业化主导的AI浪潮中。过去一两年里，算力的分配发生过变化吗？
皮查伊：问题在于，现在的赌注非常高，而且我们很幸运，能够看到前沿智能带来的非凡机遇——我们在许多产品和服务中拥有非常成功的消费者业务，同时又是全球顶级的云服务商之一，拥有提供这项技术的广阔机遇。因此，机遇空间非常巨大，我们需要提前做好规划。我们有一套相当严谨的方法来进行前瞻性规划。这些团队都在独立地进行规划，而所有这一切的基础是，我们长期以来一直是一家“AI优先”的公司。伴随这一战略而来的，是对投资算力的坚定承诺，无论是为了基础研究还是为了开发模型，这都是我们规划未来的基石。在此基础之上，各个业务部门（比如Thomas和云团队）会根据自身的长期规划、营收预测和市场机遇来制定需求，我们以此为他们规划算力。回过头来看，你总能找出一些可以做得更好的地方。放眼全球，没有任何一家公司能像我们一样深切感受到技术前沿推进的速度有多快。就在去年这个时候，代理编程的爆发甚至还没有发生。而且别忘了我们自己制造算力芯片，这需要很长的交货周期。所以在任何特定时刻，你都在承受着两年前做出的算力决策所带来的结果。但大家评估你时，依据的却是他们今天所掌握的完美信息。
主持人：然而你两年前就必须做出决断。
皮查伊：是的，必须在两年前做出决定。基于当时的信号做出判断，保持自信，抱持长期的乐观态度，并在投资上采取进取姿态。我认为当今世界上的任何一家公司，都不会有人拍着胸脯说他们在两年前的决策就百分之百完美。你必须去经历和处理这些时刻，这本就是这一行的一部分。我们计划在算力投资上持续保持最先进水平，以此来推动基础研究和前沿模型的开发。除此之外，我们还将有机会把技术应用到更多领域，我们计划尽最大努力去做好这一切。
主持人：也就是说，你们现在已经在为2028年和2029年做规划了？
皮查伊：是的，这取决于……比如如果你在规划土地、电力供应等资源，那确实已经是在看未来更远的时间了。
主持人：今年夏天发生了一个重大节点，谷歌自公司IPO以来首次出现了自由现金流为负的情况。华尔街的很多人都注意到了这一点，大家看到后都在惊叹：“谷歌正在继续加大激进投资的力度。”我记得你们还上调了2027年的资本支出预期，现在又在考虑2028和2029年。是什么支撑着你们做出这样的决心？特别是在今年夏天谷歌自由现金流转为负数的那种时刻，这绝非一个小决定，你们是如何思考这一点的？是什么给了你们这份笃定？
皮查伊：我们所看到的强劲且持久的需求信号。要做出这样的举措，你需要在多个层面具备信心。首先，我们很幸运，能够从极其多元化的机遇组合中获得早期信号——从消费端到企业端，我们都看到了强劲的需求信号。
主持人：你们掌握的市场信号可能比地球上任何一家公司都要多。
皮查伊：我以前没从这个角度想过，但你这么说确实有道理。因此我们不仅拥有强劲的外部需求信号，还拥有来自谷歌自身的内部需求——作为一个处于前沿的企业，我们自身如何使用和采用AI。你可以亲眼看到能力前沿的进展，能够在脱离需求信号的情况下，以客观的方式去评估能力前沿的发展状况，看看性能曲线看起来如何，比如缩放定律（scaling laws）、新模型与旧模型的对比、我们能够解决的任务复杂度、以及内部的评测基准。
皮查伊：因此你可以获得第一手的直观感受，也能从研究突破中感受到：比如Gemini 5.0会不会比目前的Argon好得多？答案是肯定的。所以你在技术栈的各个层面都能获得这些信心信号。此外，我们还在签署拥有长期承诺收入的耐久合同。这绝不仅仅是盲目的希望，我们有实际的业务订单作为支撑。把所有这些因素综合起来，你就会以一种负责任且纪律严明的方式全力投入，而这正是我们正在做的。
主持人：听你满怀信心地谈论这些信号令人印象深刻，我相信这些判断。但与此同时，人们也在试图应对各种担忧——比如Corey的变动，比如对新云（NeoClouds）的担忧，对这些基础设施融资的担忧，以及它们的脆弱性。放眼整个市场（不仅仅是谷歌，尽管谷歌参与其中许多事务），你有没有感到任何让人担忧的迹象，比如市场是否出现了过度透支？
皮查伊：我刚才回答上一个问题时，显然是从谷歌自身的角度出发的。至于更广阔的市场，每当你经历这样一个机遇巨大、回报丰厚且有大量玩家涌入的时刻，市场中自然会出现活力与波动，我认为这是这种时期不可分割的一部分。正因如此，我极力将精力集中在我能够掌控、能够看清的信号上——比如需求信号、以及我们在业务合同和订单积压等方面清晰的业务前景，并围绕这些来进行规划。你需要以这样一种方式来设计公司：即便市场出现某些波动，其长期发展弧线对公司而言依然是向好的。这就是为什么保持长远眼光如此重要。如果你回顾过去的五年，疫情曾推动了向数字化的大规模转变，后来其中一部分需求有所回调。
皮查伊：但对于大多数这样做的公司而言，顺应并推动这一转变的投资是被证明是明智的，它们也因此取得了更好的成绩。所以你必须理解长期的长期趋势，并进行投资以抓住转型机遇。事实上，我们过去几年中很大一部分员工规模的增长都是为了谷歌云，而我们在云业务规模化之后正享受到随之而来的红利。我们进入云市场的时间相对较晚，但在一段长达6到8年的时间里，我们采取了非常激进的投资姿态，而这正是帮助我们度过当前这一关的关键所在。我认为我对当前AI浪潮的看法也是如此。
7.算力受限何时缓解、AI辅助决策与个人Agent战略
主持人：你能否在未来的某个时间节点看到，我们不再受困于算力限制？有没有这样一个时刻是你能够展望到的？
皮查伊：我有点犹豫要不要这么说，因为——
主持人：是的，你得小心点，因为如果这么说大家会吓坏的。
皮查伊：不，我的意思是，我们生活在一个全球经济以极其复杂的方式交织在一起的时代，任何一个孤立的事件都可能产生无处不在的“蝴蝶效应”。这就是我们在两件事之间进行区分的原因。我并不是说从今以后一切都会一帆风顺——生活从来都不是那样的。经济会增长，也会有波折，我们需要经历业务周期。所有这些都是世界运转中不可避免的组成部分。
主持人：而且我认为，没有人会认为这就像过去的泡沫——这绝不是当年的光纤泡沫。我们在切切实实地使用所有这些技术。
皮查伊：我们目前处于严重的算力受限状态，但更重要的是，我们今天已经在以切实的、具备实际价值的方式在使用这些技术。我们看到了明确的前景，知道未来这一切都将运行得更好。但这并不意味整个行业或经济体就不会出现过载，或者遭遇不可控的系统性冲击。所以这是两码事。正因如此，我将精力集中在我们可以掌控的事情上：利用我们长期的视角、多年的经验去更好地预测、建模和投资，并以相当有纪律的方式将其应用到我们所拥有的广阔机遇中。我把精力和关注点放在这些事情上，而不是去纠结市场是否存在过度狂热。
主持人：我听说过你曾表示，希望AI能在谷歌内部的算力分配上为你提供更多帮助。我很想知道，在过去几个月里，AI有参与进来吗？你是否觉得它帮助你做出了更好的决策？或者说，在如此重大且关键的事情上，你会把某些决定交由模型来做吗？
皮查伊：我从两个方面来回答这个问题。第一，鉴于这件事事关重大，所有决策都严格由人参与（Human-in-the-loop）来做出，包括我自己也深度参与其中。但第二，对于我个人而言，我也部署了AI Agent来协助我。比如有一个并不复杂但非常实用的场景：在我们这样的业务规模下，仅仅是了解模型研发的最新进展，每天就有预训练、中训练、后训练数据等各种沟通群，如果纯靠自己去跟进过去24小时发生的事情，每天轻松就会花掉一小时。但现在我运行着Agent，它会自动帮我汇总并呈现这些信息，如果需要，我依然可以随时深入了解。同样地，也有Agent能够实时监控我们各个产品线的算力使用情况、效率和利用率，并为我提供决策输入和洞察。我们正是通过这些方式将AI融入到日常工作中。当然，也有极其优秀的人员在处理这些工作。AI让我们每个人都能更好地完成本职工作，这就是我目前使用它的方式。
主持人：所以近期还不会出现由AI完全决定算力分配的情况？
皮查伊：早在五年前，我们就已经在用AI来优化数据中心的能耗了。因此在做出算力分配决策时，AI所提供的输入本身就是核心要素之一。
主持人：我本来还想帮你甩个锅，比如说是模型说的，不是我说的。
皮查伊：这是一个渐进的过程。等模型发展到能够完全承担那项决策时，你自身就已经开始投身于下一个层面的问题了。我就是这样看待它的。
主持人：行业目前正在展开一场关于个人Agent（Personal Agent）的竞赛，比如Muse和Instinct都做得很好。我记得在上次I/O大会上，你们展示了Gemini Spark。你认为谷歌在面向消费者的Agent领域是否需要采取更多行动？我知道你们最近推出了Gemini Workspace，让Agent具备邮箱和Workspace身份等，但在消费者赛道上，尽管现在还处于早期，但我猜你一定希望谷歌能占据更大的份额。
皮查伊：这是一个极其重要的焦点领域。事实上，我们为Gemini设定的目标，就是让它成为一个主动、强大且个性化的助手。这是我们打造Gemini的核心方向。你在I/O大会上看到的Spark正是朝着这个方向迈进。当然，我们在近期的企业级活动中，也在Gemini Agent的语境下讨论了更多。需要明确的是，企业级和消费级，它们底层使用的是同一个模型、同一套架构和运行环境，区别仅在于处理的是企业数据还是个人上下文。我们在发布会上宣布的所有企业级功能，都具备世界级的安全治理能力——每一个任务本质上都会配置一个微型虚拟机（microVM）来安全地24小时不间断运行，并提供实时监控，从而为企业提供完善的治理、控制和审计能力。我们正在把所有这些能力带给普通消费者。你现在已经可以在Gemini中看到聊天（Chat）和任务（Task）功能。我们近期的愿景是将其整合为一个统一的入口，让聊天与任务之间的界限自然衔接——哪些任务需要持久化运行，哪些需要定时调度，以及如何将结果反馈给你。从我们观察到的Gemini用户使用数据来看，这种趋势已经非常明显：越来越高比例的查询呈现出明确的代理（Agentic）特征。在接下来的几个月里，我们将把这些能力更广泛地提供给用户。此前我们主要面向Ultra和Pro用户推出了这些功能，接下来我们会进一步扩大覆盖面。全新的Argon模型带来了阶跃式的提升，作为消费者，你未来不仅能在Gemini应用里与它对话，还能在Gmail等各种上下文环境中调用它。我们在搜索等各个层面都在对此进行深度投入。
8.Agent时代的协议、界面与搜索/Gemini融合
主持人：我一直想问你一个问题，特别是考虑到你过去掌管Chrome的经验：在我们当前所处的时代，所有这些Agent都在像人类一样使用浏览器来完成任务，比如 Muse 就是这样。我理解这种现象发生的原因——为了完成任务，这确实是当下的有效途径。但这感觉就像是把三角形硬塞进正方形里，并不那么契合。这让我不禁思考：网络是否需要为了这些Agent发生根本性的改变？要如何改变？我知道你们和其他团队一直在研究相关协议，但我感觉谷歌处于一个独特的优势位置，可以做出更大的变革，我很想知道你是否一直在思考这个问题？
皮查伊：我对此有过深入思考。这是一个非常复杂的时刻，因为当我们谈论Agent的大规模应用时，这意味着经济中的许多不同部分需要以某种方式相互协作，且这种协作必须对所有参与者都有意义。在这个阶段，技术前沿的发展往往会领先于整个生态系统的协同演进。这也是为什么MCP（Model Context Protocol）、Agent协议以及像我们与多家公司联合推出的UCP等支付协议能够获得巨大动力的原因。未来这方面会出现一段无序演进的过程，但希望能逐步走向更加通用的互操作标准。我认为这是一种非常优雅的解决方案。同时，直接使用浏览器和电脑也是一种很优雅的工作方式，因为这正是你作为用户会做的事，它也让用户能够高效地保持掌控（Human-in-the-loop）。所以这两种路径会同步发展。但每当你能通过更好的协议来解决问题时，那将是一种扩展性强得多的方式，能够随时随地无缝运行。不过，协议的普及显然需要更长的时间。
主持人：在这个Agent时代，你如何看待保护既有交互界面？比如有人认为可以发明一种全新形态的代理式谷歌搜索。但现在的 Agent 不需要这些——比如亚马逊就封禁了 Muse。谷歌拥有庞大的广告业务，这依赖于用户的参与度。Agent的出现会对这类界面产生什么影响？你如何去保护或应对？
皮查伊：长期来看，正确的做法始终是将用户放在第一位，去思考用户真正需要什么，并尽最大努力朝着那个方向去创新。我认为这才是驱动产品体验的根本。但归根结底，它也必须让所有提供价值的企业能够生存和获利，因此在任何时间点都会达到一种动态平衡，而这种平衡会不断演变。总会有新的玩家将这些节点视为打破常规的颠覆性契机。就像互联网刚刚出现时，人们也会想：房产交易的方式是不是一夜之间就会彻底改变？但实际的发展路径并非完全如人们所设想的那样。甚至可以说，今天绝大多数房产交易方式依然和二十年前没有太大的不同。现实世界中存在着许多客观制约。AI Agent和AI技术确实会带来更大的颠覆性，但其间也会不断浮现出微观的动态平衡。对我们而言，就是要拥抱创新，站在用户的角度去思考，并沿着那个方向不断推进，这就是我对待产品开发的方式，也是用户所期望的。
主持人：在过去一年里，我与Liz以及你的其他几位同事聊过：谷歌搜索的AI Overviews和Gemini究竟会在何时（或者是否会）完全融合？因为现在你们拥有这两个大规模的AI产品—— Gemni拥有数亿用户，搜索拥有数十亿用户，它们在某些AI体验上既有差异又有重合。你认为它们最终会完全融为一体吗？
皮查伊：举个例子，当你开启个人智能（Personal Intelligence）功能时，无论是在Gemini还是在搜索中，它都能掌握你的上下文，并以一种统一的方式工作。我期望我们的Agent能够在这些产品之间提供这种统一的体验。与其试图去强行融合不同的产品，不如让Agent层自然而然地去实现这一点。因为你的Agent运行在云端，24小时不间断工作，并且掌握着你的上下文，它可以随时接续你未完成的工作——在一个地方发起任务，到了另一个地方，Agent依然保有这些上下文。Agent层让我们有机会提供比以往更好的统一产品体验。
9.太空数据中心、Waymo、Wing、监管与量子计算
主持人：你们最近还开始把数据中心送上太空了，比如你们与Planet Labs和SpaceX合作的“项目捕日者”（Project Suncatcher）首个试点。目前进展如何？我听说已经发射了，它还在天上吗？还是烧毁了？早期的反馈怎么样？
皮查伊：进展非常顺利。我想它应该还在太空中正常运行。我们很快将有机会向TPU芯片问好，对此我感到非常兴奋。当时我甚至有机会亲自观看发射过程。在我看来，推进这类项目和当年启动Waymo如出一辙。我依然记得当年为了参加DARPA挑战赛，飞去沙漠观看Stanley自动驾驶汽车比赛的情景。如果在那个时候试图去设想Waymo今天的成就，听上去简直就像是科幻小说。但10到20年是一段很长的时间，特别是在我们身处这种技术拐点的时候。所以，虽然我们才刚刚迈出早期步伐，但我们对这段征程有着坚定的承诺。我们的团队是一支世界级的团队，在10到20年的时间跨度内，他们会创造出令人惊叹的里程碑，这正是我最兴奋的地方。
主持人：像沙漠、海洋，地球上所有这些我们可以放置数据中心的地方呢？我的意思是为什么现在就要投资太空？
皮查伊：如果我们从第一性原理出发，考虑到能源的可用性，处于太阳同步轨道能够获得24/7不间断全天候的能源，这确实是一个非常充分的理由。地球上的物理空间是有限的。虽然我们现在的的数据中心看起来很大，但相比10年前并不是盲目的大。因此，如果我们把计算需求往后推算20年，很难想象地球会变成什么样子。而且我们在地球上还会面临其他各种制约。通过思考和探索这些前沿技术——就像60年代的登月计划和进军太空一样——你实际上在推动整个技术曲线的各个方面向前发展。这就是驱动研发和未来发展的途径。当你专注于一个非常雄心勃勃的目标时，你会沿途发明出许多最终都大有裨益的技术。
主持人：就像你们在Waymo身上发现的那样。
皮查伊：正是因为我们很早就开始构建AI，而当时算力还不够，这才促使我们去研发TPU。因此，尽早思考技术曲线并加以推动，绝对能带来无限机遇。
主持人：你刚才几次提到了“登月项目”（Moonshot）。这不仅字面上是登月，我也在发布公告里看到了这个词。在某种意义上，这会是下一个Waymo吗？会是Alphabet的下一个分拆新公司吗？
皮查伊：对于我们所从事的AI事业而言，算力是不可或缺的核心。虽然我们还没完全想好未来的最终形态，但我认为这正是我们未来从根本上扩展算力的方式。这绝对是一个登月项目，我们致力于把它做好。
主持人：我很想听听Waymo的战略，因为我能看到它有多种发展方向。你希望继续与Uber等公司保持这种合作关系，还是会打造成一个完全垂直整合的Waymo车队？另外我还想问，有没有可能有一天直接把Waymo汽车卖给消费者，或者让我自己租用它？
皮查伊：目前这还远远谈不上是一个此消彼争的零和游戏。一切才刚刚开始，自动驾驶技术的应用前景太广阔了。我期望Waymo能以多种方式运作，包括与其他合作伙伴共同发展。我也非常看好那些合作伙伴作为独立公司能够取得巨大成功。团队现在正全神贯注于扩大业务规模。我们刚刚跨过了每周付费乘车量突破五十万次的门槛，团队的核心焦点就是扩大规模。
主持人：多伦多发布会即将上线。
皮查伊：今年会有10个新城市上线。因此，在运营和物流层面，我们需要扩展车队规模、适应更多环境、提升客户服务和运营水平，而安全始终是第一位的。这就是未来12个月的重点：在保持我们极高安全标准（相比常规驾驶减少95%严重事故）的同时，向国际市场、更多天气条件以及高速公路等全场景扩展。对我而言，我们构建的底层技术具有极强的通用性，它具备了你所说的所有期权价值。
主持人：大家都在好奇你们会把这种期权价值带向何方。有些人因为要保护自身业务而感到恐慌，而另一些人则在惊叹其扩展性。
皮查伊：如果你回顾一下谷歌作为一家公司的历史，你会发现我们打造了安卓移动生态系统，并且在AI生态系统中也与形形色色的公司进行合作。因此，我们始终会与整个生态系统共同协作，并且会有足够的增长空间让所有人都能做得很好。
主持人：那我以后有机会自己买一辆Waymo汽车吗？
皮查伊：这不是我们目前正在推进的事情。但永远不要说“永不”。
主持人：Wing呢？这是你们另一个正在走向成熟的项目。我听说在不久的将来，大概有4000万美国家庭能够使用Wing的无人机配送服务。你认为这会解锁什么样的新可能？
皮查伊：我周五晚上刚刚和出色的Wing团队聊过，这是我那天最后一个会议。我非常兴奋，因为他们拥有一款非常出色的产品。他们很早就做出了决策，设计了一种轻量化、易制造、易部署的产品，从而能够实现规模化。他们打好了基础，并且有着雄心勃勃的扩张计划。因此，我预计我们在2027年将大幅增加配送规模，并将其拓展到比今天更新的品类中，这就是我们的增长机遇。
主持人：这和Waymo一样，也是采用合作伙伴为主的路线吗？
皮查伊：是的，我们在27年也会采取这种方式。
主持人：我注意到你最近花了很多时间在华盛顿特区。我没有听到你最近谈论对当前政策环境的看法。德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）显然提出了类似于FINRA（金融业监管局）风格的监管机构构想，引发了广泛关注。我相信你在很多方面也与此保持一致。考虑到你最近花的时间，以及你和其他科技公司CEO一起签署了白宫的倡议，你希望看到什么发生？我们正处于一个各方都在试图建立监管框架的时期。
皮查伊：这是一项具有深远影响的技术，蕴含着无数的可能性，包括让社会变得更好、让经济变得更繁荣的非凡机遇。我们正处于这样一个阶段：人们越来越深刻地认识到这项技术的强大威力，处于技术前沿的公司必须以正确的安全保障和方法来运营，以尽可能安全的方式部署这项技术。这就是我对当下时刻的理解。对我们公司而言，这正是我们思考和运营的核心。我们在Argon的发布中也是这么做的。我认为下一步是尽可能通过更好的评测标准来统一我们的测试方法，这将帮助我们更有效地评估前沿技术。就像金融界拥有清晰的会计准则以及独立的专业审计机构一样，这些都是我们未来演进的正确方向。虽然未来某个时刻我们需要做更多工作，但把方向做对至关重要。技术的演变日新月异，当前的挑战在于，你现在采取的任何举措，在12个月后可能就会显得不足或完全错误。因此，构建能力、建立行业标准组织是取得进展的良好途径。这也是我花费大量精力和时间的地方：作为谷歌，我们是否在切实提高投资水平，提升安全开发和部署模型的标准？做得好的公司将在未来拥有竞争优势。这就是我的思考方式。
主持人：有趣的是，我们最开始聊到你们主动放慢了Argon的发布节奏并在内部进行测试，进行了你们历史上最大规模的内部测试以及政府评审。然而外界却在呼吁政府强制放慢脚步。从你刚才所说来看，市场激励机制似乎已经在发挥作用了。我对这些事情感到担忧的一点是，如何为初创企业的成长留出空间，避免监管捕获。你如何在这两者之间取得平衡？
皮查伊：无论在什么情况下，我最主张的都是制定统一的全国性监管标准，而不是各州各自为政的零散规则。那种情况才会真正让行业倒退，并由于技术环境变得过于复杂而带来本质上的不安全。我对我们适应这一领域持续演进的能力充满信心。即使是自愿性质的，现在我们在开发前沿模型时也会将其提交给美国政府进行测试。这与一年前相比已经是一个巨大的改变了。无论这最终是否被法典化为正式法规，这些进展都已经发生了。我们将根据观察到的实际情况不断演进。为了确保我们自己、以及我们的国家能够站在技术前沿，确保技术潜能得到最大发挥，我们必须不断前瞻。
主持人：老实说，我对量子计算并不是很懂。我知道你们在这个领域有着深度的投入。量子计算似乎凌驾于我们刚才讨论的所有技术之上，能够对许多领域产生深远影响。这是一个很难回答的问题，我很想听听你分享对量子计算实际机遇的看法，因为我看到你们在这个领域取得了一些进展。当它真正爆发时，你认为会发生什么？
皮查伊：首先，欢迎加入俱乐部！当你承认自己不懂量子计算时，你其实和在场的每个人一样。随着你花在它上面的时间越多，某种程度上你会发现自己反而更不懂它了。
主持人：就像AI一样。
皮查伊：甚至有过之而无不及。在量子计算领域，我们设定了明确的内部里程碑，并且在过去近十年的时间里，团队一直稳步达成甚至超越这些里程碑，以期稳健扩展量子系统并迈向商业应用。量子的未来潜能极其广阔，尽管在某些方面仍存在不确定性，但我真切地看到它在5年内就会展现出令人兴奋的实际商业应用。就像我们现在提供TPU算力一样，如果我坐在5年后的椅子上，我们的谷歌Cloud团队将会在某个规模上商讨并敲定量子部署的交易。因此这令人难以置信地兴奋。这是我们长期承诺并会继续坚定投入的前沿技术。
主持人：非常感谢你。
皮查伊：非常高兴，谢谢你。
本文来自微信公众号“划重点KeyPoints”，作者：林易，36氪经授权发布。