#模型时代# #科技先锋官# 从160万美元求收购被拒，到今天4万亿市值：谷歌联创Brin罕见演讲的8个硬核洞察｜“Google Glasses 是我搞砸了，以为自己是乔布斯，AI战略也犯了错”

2025年12月，斯坦福工程学院百年庆典闭幕式上，谷歌联合创始人Sergey Brin回到母校，与校长Jonathan Levin、工学院院长Jennifer Widom进行了一场坦诚的对话。

我的记忆中，这是Brin近年比较罕见的公开演讲。他1993年入学斯坦福CS博士项目，1995年遇见Larry Page，两人在一个NSF资助的数字图书馆项目中开发出PageRank算法，1998年创办Google。院长Jennifer Widom特别强调："如果你对联邦科研资助的影响有任何怀疑——Google直接来自一个NSF项目。"现场还展示了当年运行PageRank的第一台服务器。

Brin这场演讲最珍贵的地方在于坦诚。他承认Google在AI上犯了战略失误，承认Google Glass是他的个人败笔，承认自己退休后发现离不开工作。

但更重要的是他反复强调的几个判断：深度技术投资长期会获得回报、算法创新比堆算力更重要、学术型公司文化能产生持久竞争力。这些都是在当前AI军备竞赛喧嚣中容易被忽略的声音。

还有那个关于大学未来的尖锐问题。当知识获取越来越去中心化，当Google都在招没有学位的人，传统大学的核心价值到底是什么？这是留给斯坦福、也是留给所有高等教育机构的问题。

Brin还聊了很多他从未公开讲过的细节：在斯坦福爬脚手架入侵门禁系统、被Excite拒绝后同事用伪造邮件恶搞他等等。

一、斯坦福岁月：自由与冒险

1993年的斯坦福CS系，给了这位俄罗斯移民前所未有的自由度。

1、导师放养出创新

"我很惊讶当时被给予了多少自由。"Brin回忆道。他的导师是Hector Garcia-Molina和Jeff Ullman，两位大牛基本不限制他做什么。他一度在研究碎纸机还原技术——把碎掉的文件扫描后用算法拼回去——"从来没人告诉我不要做这个"，虽然最后没做成。

这种放养式培养在今天看来几乎不可想象。但正是这种自由，让Brin有空间去探索各种"不务正业"的项目，包括后来改变世界的搜索引擎。

2、四楼脚手架与门禁入侵

1995年CS系搬进新落成的Gates大楼，Brin发现了一个问题：新楼用电子门禁，他的撬锁技术（MIT锁匠指南教的）没用了。但有个漏洞——门禁系统的管理电脑所在房间，阳台门还是物理锁。

当时大楼外还有施工脚手架。Brin从四楼办公室窗户爬出去，沿着脚手架爬到那个阳台，撬开物理锁进入房间，复制了门禁软件，给自己做了一张万能卡。"法律追诉期应该过了吧，"他笑着说，"我那时候还是个孩子，判断力就那样。"

3、披萨订餐与第一个网络广告

Brin的第一个商业尝试是网上订披萨。原理是：用户在网站下单，系统自动给披萨店发传真。"当时觉得网上订餐是个疯狂的想法，"他说，"我还开玩笑在顶部放了个可口可乐广告，觉得互联网广告太搞笑了。"

结果披萨店不怎么查传真，项目失败了。但互联网广告这个笑话，后来成了Google的核心商业模式。

二、Google诞生：160万美元的拒绝

Larry Page专注于网页链接结构研究，Brin做数据挖掘，两人合作开发出了搜索引擎原型。但创业并非首选。

最初做PageRank的其实是四个人：Larry、Brin、Scott和Alan。Scott后来创办了e-Groups（被Yahoo收购），Alan做了天气公司Weather Underground。他们比Brin和Larry更早想创业，"可能是对我们想卖技术的做法不耐烦了"。

1、先尝试卖技术

他们首先想把技术授权出去。有一次向搜索引擎公司Excite推销，风投大佬Vinod Khosla觉得不错，建议Excite收购。Brin和Larry报价160万美元——对两个博士生来说是巨款。

15分钟后收到回复："That's a lot of moolah（好多钱），但行吧。"两人兴奋坏了。

结果同事Scott走进来狂笑——那年头可以伪造发件人邮箱，回复是他假冒的。Excite最终没买。

2、导师的一句话

对Brin来说，离开博士项目是个艰难决定，父母也很失望。导师Jeff Ullman说了一句话改变了一切："试试看吧，不行再回来。"

"所以技术上我还在休学状态，"Brin说，"可能哪天还会回来把学位读完。"

3、为什么是学术型公司

"Larry一直非常有野心，现在还是。你给他提任何计划，他都会说'不够ambitious'。不只是太阳系，要整个银河系。"

这种野心体现在Google早期的使命宣言："组织全世界的信息"。两人都是博士背景，建立的是一个学术气质的公司：大量招聘PhD，重视基础研发，长期投资。

Brin举了个例子：他在斯坦福时曾参与教授招聘委员会，面试过Urs Hölzle。Hölzle后来被斯坦福拒了，但一发邮件给Brin，Brin立刻回复："明天能来上班吗？"因为他已经完全了解这人的能力。

4、技术门槛的时代变迁

"以前pets.com时代，随便做个.com就行，技术门槛不高，对互联网有基本了解就能搞。"但现在AI需要大量计算、深度数学，"技术复杂度只会越来越高"。

Google现在招的人"比我当年强得多"。Brin读书时同时修数学和CS已经算少见，现在很多新人是物理学家出身——"物理学家必须做硬数学，而且他们的领域受限于计算能力，所以天然具备计算技能。"

三、AI战略：承认失误与弯道超车

这部分是全场最坦诚的内容。

1、八年前的战略失误

"我们确实搞砸了，"Brin直言，"大约八年前我们发表了Transformer论文，但没太当回事，没有大规模投资算力。而且我们太害怕把它推给用户——因为聊天机器人会说蠢话。"

OpenAI抓住了机会，"这是个超级聪明的洞察，而且跑去做的还是我们的人，比如Ilya"。

2、但底子还在

Google并非从零开始。Jeff Dean早年建立的Google Brain团队奠定了神经网络基础。Brin当时在Google X，给Jeff Dean充分自由："Jeff，你想做啥就做啥。"Dean说："我们能分辨猫和狗了。"Brin心想：哦，挺酷。

后来这个团队开发的算法逐渐用于搜索，Noam Shazeer发明了Transformer，以及更多突破。

3、硬件布局的先见之明

Google的TPU芯片项目已有12年历史。从最早用GPU，到FPGA，再到自研芯片，已经迭代了无数代。加上长期投资的大规模数据中心，Google是少数同时拥有自研芯片、深度学习算法、和超大规模数据中心的公司。

"我们只是碰巧很早就押注了深度技术这个方向，"Brin说，"算是运气好。"

4、算法比算力更重要

一个反直觉的观点：尽管大家都在谈论算力军备竞赛，但"实际上算法进步超过了算力扩张"。Brin举了N体问题的例子：从1950年代到1990年代，解决N体问题的算法改进幅度，远超同期摩尔定律带来的算力增长。

"算力是甜点，算法才是主菜和蔬菜。"

5、智能有天花板吗

主持人问AI能否做人类能做的一切，Brin抛出了更深的问题："还有一个问题是，AI能做什么人类做不到的事？这是超级智能的问题。"

"我们不知道一个东西能有多聪明。我们有几十万年人类进化、几百万年灵长类进化，但那是一个非常缓慢的过程，和AI的发展速度完全不能比。"这个问题没有答案，但Brin认为值得认真思考。

四、AI时代的专业选择

现场有250多名学生，很多还没选专业。有人直接问：还应该选CS吗？

1、别因为AI会写代码就换专业

"我选CS是因为热爱，这对我来说是显而易见的选择。"Brin说，"不要因为AI现在能写代码就不选CS。AI在很多事情上都不错，CS只是恰好市场价值高，所以关注度高。"

然后他说了一句扎心的话："AI在比较文学方面可能比写代码更强。"

原因是：代码有错误会产生实际后果，程序跑不通；但文章里错一句话，后果小得多。所以AI做"软"领域反而更容易。

2、用AI，但保持批判性

"给我五个想法，"Brin描述自己的使用习惯，"可能三个是垃圾，但两个会有某种闪光点，帮我细化思路、换个角度思考。"

他每天在开车时和Gemini Live对话，讨论数据中心建设、电力需求、成本估算等等。"虽然听起来像在打广告，但公开版本用的还是很老的模型，等几周我们把新版发布出来再用吧。"

3、AI让个人变得强大

"AI让个人非常empowered（被赋能），"Brin说，"因为你身边不会总有各个领域的专家。无论是职业发展、创业、健康问题还是生活品质，都有巨大潜力提升个人能力。"

这是他对AI最乐观的判断：不是替代人，而是让普通人拥有以前只有专家才有的能力。

五、被低估的技术：聚光灯之外

有学生问：什么新兴技术被严重低估了？

1、材料科学的潜力

Brin的答案是材料科学——AI和量子计算在材料领域的应用。"我们能用不同的材料做什么？更好的材料在方方面面都有用，天空是极限。"

主持人Levin补充了生物和分子科学："分子科学领域也在发生巨大革命，但现在关注度不如AI。"院长Jennifer同意："聚光灯现在全在AI上，但不应该停止照在生物学上。合成生物学有很多exciting的事在发生。"

2、量子计算的谨慎态度

关于量子计算，Brin持谨慎立场："很多人在想量子计算能带来什么，但这不是我会押上全部筹码的方向。"

技术上的根本不确定性是："我们甚至不知道P是否不等于NP。"而且量子算法只对特定结构化问题有效。

但他支持探索："如果有人有完全不同于超导量子比特或离子阱的新方法，可能需要在大学里酝酿几年再商业化。这种事情是有意义的。"

六、大学的未来：一个尖锐问题

主持人问：如果你来规划工学院的下一个百年，会怎么想？

1、地理集中还有意义吗

"我可能会重新思考大学意味着什么，"Brin说，"我知道这听起来很烦人——这是Larry会说的那种话，我通常会被他烦到。"

他的逻辑是：信息传播方式已经彻底改变了。MIT开放课程、Coursera、Udacity、YouTube……知识获取不再依赖物理在场。那么大学作为"地理集中的知识传播机构"这个定位，还能撑多久？

2、人才密度的价值

当然，把一群聪明人放在一起碰撞，这种价值不会消失。"但那是在特定规模上，一百人在一起很好，不一定要和另外一百人在同一个地方。"

3、学位不是唯一标准

"我们招过很多学术明星，但也招了大量没有学士学位的人。他们就是自己在某个角落琢磨出来的。"

这个回答让校长Levin评价："这比院长级别的回答更像校长级别。"

七、失败教训：别以为自己是乔布斯

有学生问：年轻创业者应该避免什么错误？

1、Google Glass的教训

"当你有个酷炫的可穿戴设备想法时，在用跳伞和飞艇做发布会之前，真的要把产品做得更成熟。"

Brin坦承Google Glass商业化太早了。成本没控制好，产品不够精致。"我以为自己是下一个Steve Jobs，结果发现，他是一个非常独特的人。"

2、期望的雪球

一旦你公开了某个项目，外部期望会滚雪球式增长，开支也会增加，然后你就被deadline绑架了。"你可能没有足够时间把事情做好。这是我会努力避免的错误。"

八、人生观：从苏联到硅谷

有学生问：你如何定义好的生活？

1、三次世界观爆炸

Brin出生在苏联莫斯科，全家挤在40平米的公寓里，和父母、祖母住在一起，每天爬五层楼。"我根本不知道外面的世界是什么样。"

父亲去波兰参加学术会议，第一次了解到西方世界，决定移民——这在当时家庭里非常有争议。到美国后又是一贫如洗，要学新语言、交新朋友。

然后是1993年来到斯坦福。"加州有某种非常自由和解放的东西，尤其是这个州的传统。虽然现在有点在失去，但我不想抱怨。"

2、退休一个月的教训

COVID前，Brin宣布退休。他的计划是：在咖啡馆里学物理。

"然后咖啡馆全关了。"

他发现自己在家"越来越钝"，思维不再敏锐。几个月后开始偷偷回办公室（当时还没正式复工），后来越来越深入地参与Gemini项目。

"能有这种技术上的创造性outlet，非常有价值。如果一直退休下去，会是个大错误。"

核心归纳

Q1: Google在AI竞争中为什么没被OpenAI彻底甩开？

因为Google从十几年前就开始布局深度技术：自研TPU芯片、建设超大规模数据中心、培育Google Brain团队。即使在Transformer论文发表后战略误判了几年，这些基础设施和人才储备让他们能够快速追赶。Brin的原话是："我们只是碰巧很早就押注了深度技术。"

Q2: AI时代还应该学CS吗？

Brin的回答是：不要因为AI能写代码就换专业。一是他选CS因为热爱，二是AI在"软"领域其实更强——比较文学里错一句话没什么后果，代码错了程序跑不通。所以用AI替代程度来选专业是错误的思维框架。

Q3: Brin认为年轻创业者最该避免什么错误？

在产品成熟之前过早公开。一旦公开，外部期望和内部开支会滚雪球式增长，你会被deadline绑架，没有时间把事情做好。Google Glass就是他本人犯的这个错误——"我以为自己是下一个Steve Jobs"。