文｜陈茜何源清
火了。这可能意味着，如今硅谷科技巨头的格局，会发生新的变化。
01
谷歌的红色警报
这里是谷歌在2022年刚刚开放的、在硅谷最新建造的办公园区叫Bay View，占地42英亩，非常有科技感和未来感。来到硅谷的人都会来这里眺望一下，说：站在这里就能体会得到，谷歌有多强大。
在2023年之前，谷歌还被视为全球“最稳”的科技公司。因为占据搜索广告的垄断式龙头霸主地位，公司福利好、现金流稳定，在硅谷被称为是“从来不裁员的公司”。
之前很多人会说，我创业失败了，就去刷题进谷歌养老。但是，现在不一样了。无论一个公司再强大，有两个浪潮是违抗不了的，第一是宏观经济周期；第二是科技带来的颠覆。
第一点已经发生了：在本轮美联储加息周期中，市场流动性快速收紧、进入资本寒冬。2023年1月份，谷歌宣布裁员1.2万人。但裁员，这并不是谷歌当前最严重的危机。因为第二点，也在发生。
，开放两个月注册人数就超1亿人。而人们接受它的速度之快，人们的热情之空前，超过迄今为止出现的任何应用。1亿用户数，用了9个月，用了2.5年，谷歌翻译 花了6.5年。
过去三年，谷歌的两位创始人拉里•佩奇和谢尔盖•布林早已经退出一线，公司由职业经理人管理。而这次，两名创始人紧急回归，谷歌内部拉响了红色警报。谷歌邮件系统Gmail创始人保罗·布赫海特在推特上说：“因为，谷歌距离“全面被颠覆可能只有一两年的时间”。
所以谷歌，这个2022年营收高达2830亿美元的科技巨头猛然发现，一场硬仗要开始了。
厉害在哪里？
我们从开头对谷歌的担忧情绪中拉回来，硬核的扒一扒是啥，为什么这么厉害？为什么对谷歌搜索造成了威胁，以及微软与谷歌的AI之战会带来如何的后果。
是Chat Pre- 的简称，可以翻译为“生成型预训练变换模型”，是生成式人工智能的一种，由人工智能研究公司推出的产品。简单来说是一个AI技术驱动的自然语言处理工具。能够通过学习和理解人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，模仿人类来聊天交流，还可以完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。
用的是所谓“大语言模型” large model，简称LLM，可以使用整个通用的互联网常识来解决通用性问题。而还运用了所谓的RLHF( with human )，翻译过来是“强化学习的方法”，利用人类反馈信号直接优化语言模型。换成人话来说就是：不是简单输出互联网上没有筛选过的文字，而是能输出更多人想要的或者人想看到的答案。
其实自然语言处理工具不是什么新鲜的技术了，这几年的进展大家也都知道，一直在训练算法，不断迭代出新产品。当然，也不是只有一家在做这种AI文本生成，谷歌、苹果这些科技巨头内部也一直在搞研发。（我们当时还出了一期视频，特别有意思，也解释了一下AI文本生成和作为聊天机器人的历史和原理。大家可以到我们主页去找找那期，推荐看看。）
为什么到如今突然火成这样呢？
在2022年11月底，突然对外界开放了，并且支持多种语言。在我们《硅谷101》播客节目中，AI角色生成引擎公司创始人陶芳波就说：“ 这次的表现，对于哪怕是在 AI领域做了超过10年的人而言，也是非常惊艳的。”
对于专业人士尚且如此，更别说对于很多第一次试用的大众了。大家突然发现，这个聊天机器人啥都会，写邮件写脚本写代码写段子而且写得比普通人都好，加上媒体推波助澜说十大工作要被替代啦，朋友圈被疯狂刷屏，各种概念股连续涨停，除了，各个科技公司，美国的中国的都在推出类似的产品。这热闹的… 突然让我想起了第一部发布的那一天。
的横空出世改变了我们使用智能手机的方式，也让一度占全球手机份额高达73%的诺基亚在几年时间中衰落，最后在2013年与微软达成协议将手机业务出售、标志着一个时代的过去。
现在，如果是时刻的话，那么谷歌会是曾经的诺基亚吗？
03
会颠覆谷歌搜索吗？
能替代谷歌搜索吗？这是目前大家最关心的问题之一了。
我们采访了很多人工智能专家，比较主流的答案是：现在还不行，因为错误率依然很高。用网友的话来说就是“正儿八经的胡说八道”，反正我自己测试过程中发现很多事实和数据的错误。但专家们认为，以后理论上是有可能会取代的。
我们先来拆分一下“搜索”这个功能：谷歌搜索是通过人主动搜索关键词，来查询合适的信息。我们再稍微展开一下来说人对信息的需求，这也是我们的采访嘉宾在播客中提到的内容，很关键。
主动式的信息需求分为几个步骤：
第一，“意图的理解”，当你把关键词或者问题打在搜索框里，按下回车键的时候，谷歌如何处理你的输入的信息，是否理解你的需求。
第二，去寻找合适的信息，就是“搜索”这个动作，谷歌通过文本的问题或关键词去进行信息的“匹配和寻找”。
第三，寻找完合适的信息之后做“理解和整合”，就是人们浏览谷歌弹出的各种文献新闻资料的过程。第四，就是“回答”，人们对信息需求有了答案，完成这个动作。
过去谷歌在意图的理解，信息的匹配和寻找，花了很多时间，做到了极致。但现在大家发现，对于知识的“理解和整合”这件事情用这样的LLM大型语言模型来做会更好，而且它的效率会远远高于如今的搜索引擎。
换句话说来，我要主动搜索信息，要一个一个网页点开去看，去研究，然后才能有个结果，很多时候会花费很多时间才能得到一个答案。但如果大模型训练出来的能直接给你答案，这是不是在效率上有非常大的提升，更完美的解决了人们的信息需求问题。
而回到能否取代搜索这个事情，其实我们刚才提到用“取代诺基亚“来类比不太准确，因为和诺基亚都是硬件。而用”谷歌搜索取代黄页“可能就更加贴合。因为对搜索引擎来说，就是更高一维度的技术。
还远远算不上完美，说还在研究阶段，现在的数据只包括到2021年，所以很多实时的事件和信息都是不准的。但自从开放之后，这样的不完美已经给大家描绘出了可预见的未来。而现在很多专家相信：在未来，的终极形态会以“个人助理”的形式存在，“搜索引擎”这个词会成为历史。
但到终极形态之前，我们还有很长一段路要走。引用一下新浪AI Lab担任资深算法专家张俊林在知乎的解析说：在最终形态之前，会出现双引擎模式，最开始是搜索引擎为主，为辅，可能最上面的Top1的搜索结果由产生，你要看下面的搜索结果还可以往下拉。之后，等大模型的训练成本下降、准确度上升之后，会进化到以生成内容为主，经过这两个过度阶段之后，慢慢进化成最终“智能助手app“形式存在的形态。
而大家别光盯着这一个词，这只是推出来的一个应用而已。现在还在训练，这是从的GPT-3模型中微调出来的，使用基于文本的浏览器来回答问题。而我们可以预见，和的融合，会更好解决未来人们对信息的需求。
所以，以上的结论就是：如果谷歌固步自封，那么市场份额就危险了；谷歌如今最赚钱的展示广告、搜索引擎优化服务、关键词竞标这些商业化模式都会受到挑战。
这是2015年到2022年全球搜索的份额，你看最上面那根线是谷歌，超过84%的搜索份额，微软的Bing排老二，份额在接近9%。百度在国内占70%的市场占有率，但在全球范围上也难有话语权。
那谁最有动力推广、颠覆谷歌、成为新的市场霸主呢？诶，你已经猜到了，就是这张图中的老二，Bing的母公司，微软。
04
微软：这一天，等了20年
彭博社报道，2019年和2021年，微软就已经向投资了超过10亿美元，并为其旗下产品的模型训练提供了全方位的云服务支持。2023年1月23日，微软又宣布向追加投资100亿美元，这是人工智能领域史上规模最大的一笔投资。
微软CEO Satya 近来在媒体上频频露面，高调和的CEO Sam 开发布会，表示会用AI升级Bing搜索和Edge浏览器，计划在几周内推向数以百万的用户，同时计划推出移动版的Bing。这速度快的，像是布局了好久的一盘棋，如今正式向谷歌宣战了。而Satya 承认，这一天，他已经等了20年。
面对微软的挑衅，谷歌采取防御模式，迅速投资了3亿美元给的对手。顺便提一句，也是之前的创始团队成员自己出来做的公司。在过去5年，出来了30个团队成员自己单干，现在总融资超过10亿美元。现在这些初创公司也是各个科技巨头想排兵布阵抢夺的香饽饽，因为未来生成式AI的巨头极有可能会从这批人和公司中出来，就像当年所谓的““黑手党”如今成了手握硅谷半壁江山的科技大佬一样，这群人现在也被称为“黑手党”。
但要说自然语言的大模型，做搜索起家的谷歌也是积累深厚。谷歌在Bing发布会之后的仅仅一天，就在巴黎举办了公开展示会，试图展现谷歌内部对人工智能赋能搜索的理解和进展。同时，谷歌推出了叫做Bard的对话机器人。
然而，也许是推出得太匆忙了，Bard出了错。在发布会前后，谷歌在推特上了一条广告。广告中，当Bard回答“如何向9岁小孩介绍詹姆斯·韦伯空间望远镜成果”时，Bard的回答中有一句话说：詹姆斯·韦伯空间望远镜“拍摄了我们太阳系外行星的第一张照片”。然而很快，在推特上就有天文学家们来打脸、指出错误，说第一张系外行星照片是由欧洲南方天文台的甚大望远镜（VLT）在2004年拍摄的。
Bard的回答出现了事实性错误。接下来两个交易日，谷歌股价大跌超过10%，市值蒸发超过1200亿美元。显然，有投资人开始对谷歌，这个庞大的科技巨头的未来，开始产生动摇了。
其实，市场担心的不是Bard出现错误，因为也经常会出现事实错误，市场担心的也不是谷歌的自然语言处理模型不如，因为谷歌无论在算力、训练数据、还是人才、资金和资源上都吊打。而市场担心的是，谷歌表现出来的匆忙。
谷歌为了应对微软的出击，匆忙推出Bard，匆忙推出发布会，匆忙推出广告，而就在最重要的亮相演示中，Bard出了错，而这个错误通过了工程、法律、公关和市场营销部，出现在了众人眼前。
所以，不是技术本身落后了，而是谷歌对“科技”的认知和在敢于颠覆自己的“魄力”上，落后了。
05
谷歌，慢了一步
历史总告诉我们，颠覆者不会是巨头本身，因为颠覆自己这件事情，风险太大。就像诺基亚做不出苹果手机，宝马奔驰做不出特斯拉电车一样。
在我们播客聊内容中，嘉宾说了一段话我很赞同：
大公司比较成熟的这种 Lab（研发实验室），我觉得对他们来说，其实真正重要的并不是能跟随整个研究，而应该是怎么继续去推进前沿或者去思考下一个里程碑在什么地方，他们应该要去看这种问题。这个方面来说，我觉得 是有一定的优势。在目前，在一定程度上不断地在创建下一个里程碑。
如果我们回顾一下的历史会发现，谷歌在这项技术上其实是占有先发优势的。比如说2017年6月，谷歌发布，这个自然语言处理模型非常重要，成为了后来所有大型语言模型LLM的所有基础架构，中的T就是这个模型的缩写。同时在2017年，谷歌的就提出了RLHF的方法。这个词是不是很熟悉，没错，就是我们之前提到的，这次加入的强化学习方法， with Human ，利用人类反馈信号直接优化语言模型。简而言之，没有谷歌的和RLHF，不会这么快做起来。
在2018年6月发布的GPT-1，1.1亿参数。2019年2月，发布GPT-2，15亿参数，2020年5月发布GPT-3，1750亿参数。2022年3月，发布，然后2022年12月发布。同时在商业化的支线上，2021年1月，推出AI作画Dall-E，2022年9月推出Dall-E 2，生成式艺术也在市场中引发了一阵热潮。
可以看出，的迭代速度非常快，并且产品化和市场化的思路也很清晰，使用坚持“产品驱动”的路径。当然了，是不是应该这么快的开放给公众、这么快的产品化、市场化，这些道德和监管问题另说，但就这么快的产品应用思路和速度，是谷歌完全没有的。
谷歌最早提出RLHF，却在整整24个月之后，2022年9月才将RLHF和信息检索用在大型语言模型AI聊天机器人上。
可以看出，谷歌有时间有先机，有技术有能力，但策略上非常保守、研究方向也比较分散，原因是，是一家没有上市的私营的小公司，它即使出错了也只是被骂一骂，大家也只是把它当成一个聊天机器人玩一玩而已。但谷歌是一家大公司，不管是聊天中语言上出现偏见、歧视，还是一些事实性错误，都会成为让谷歌市值一夜蒸发超过千亿的公关灾难。Bard就是个例子。而谷歌的迟疑，就是巨头在创新上的困局。
而微软对的连续投资，可以说是Satya 上台微软CEO、转战云业务之后，最成功的一次商业决策。
06
科技的降维打击
所以，我们不要只盯着这一个词，以及它能否取代谷歌搜索、能否取代什么工作这些表面问题上。更值有人，包括学者，企业家，科技公司，创业者，还有投资人去深思的问题是：背后大模型方法论的范式，将可能会取代目前搜索和推荐引擎的机器学习模型。这代表着更大的机会也是风险，因为可能会颠覆整个互联网的格局，不仅仅是谷歌，还有不远处的微软，苹果，英伟达，脸书等等，大家可能会进入一个打乱秩序，重新洗牌的阶段。
在今年之前的好几年，硅谷这边讨论的是：互联网创新到顶了，技术难以突破，使得科技生态格局越来越固定，科技巨头越来越大，小的创业公司起不来。而现在，将一池水又搅活了。我身边硅谷很多AI的从业者和投资人都非常非常兴奋，甚至有投资人会说，因为的出现，让他觉得TMT的投资还可以再做15年。因为AI新能力的出现，可以重塑整个互联网生态。
开头我们也说到，谷歌被称为”养老福利院“已经很久，连创始人都退休养老了，网上各种谷歌程序员教大家摸鱼搞副业的帖子也有很多。也许是丧失了危机意识把谷歌逼到了如今的背水一战中，但就像微软CEO说的：竞争是重要的，竞争才会带来创新，而创新才会带来未来。
视频有视觉和音乐的加持，更能呈现出这些精彩的故事细节。请跳转至硅谷101【视频号】收看完整版视频。
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