在最近一期的「All-In Podcast 邁阿密現場版」活動中，科技界的傳奇人物、Google 共同創辦人謝爾蓋·布林 (Sergey Brin) 驚喜現身，與主持人傑森·卡拉卡尼斯 (Jason Calacanis)、大衛·薩克斯 (David Sacks)、查馬斯·帕利哈皮蒂亞 (Chamath Palihapitiya) 及大衛·弗里德伯格 (David Friedberg) 一同品酒暢談。這場對話不僅輕鬆風趣，更深入探討了人工智能 (AI) 的飛速發展、Google 的內部文化，以及科技的未來走向。
巨擘重歸：AI 浪潮再掀工作熱情
活動開場不久，主持人便隆重介紹了特邀嘉賓——謝爾蓋·布林，他的出現無疑是當晚的一大亮點。卡拉卡尼斯首先提到布林近期「重新『打卡上班』」，回到了 Google 的工作崗位。
布林坦然證實了這一點，並興奮地表示：「這是我人生中最快樂的時光之一。」他解釋道，其實他在 COVID 疫情爆發前一個月就已退休，原計劃是放鬆身心、閱讀物理學書籍、悠閒地泡咖啡館。然而，AI 領域，尤其是大型語言模型 (LLM) 的飛速進展，讓他重新燃起了熱情。他被 OpenAI 的「丹」(Dan) 的一番話深深觸動，丹形容當前的 AI 發展是「電腦科學史上最偉大的變革時刻」。布林作為一名資深電腦科學家（他笑稱自己技術上仍處於博士休學狀態）對此深有同感，這股強大的吸引力促使他重返第一線。
AI 發展一日千里：超越網路時代的變革
談及 AI 的發展速度，卡拉卡尼斯驚嘆其呈現指數級增長，遠超以往任何科技浪潮。布林對此表示贊同，他將其與早期網路時代進行了對比。他回憶道，當年 Mosaic 瀏覽器的「最新消息」(What's New) 頁面，每週僅有寥寥數個新網站出現，技術本質相對靜態。而如今的 AI 系統卻是「月月更新，日日精進」，其迭代速度和影響深度不可同日而語。
Google 內部觀察：創辦人也需「奮鬥」
對話中不乏對 Google 內部文化的探討。卡拉卡尼斯戲稱布林重新提交程式碼是否「讓所有人都嚇壞了，覺得老爸回家了」。布林則表示，他提交的程式碼並無驚天動地之處，多半是為了獲取權限或進行微小調整。
帕利哈皮蒂亞則從一個有趣的視角切入，他認為 Google 健康的企業文化體現在，理論上即便是初階員工也能對創辦人布林直言不諱（影片中此處經消音處理「go f*** yourself」）。布林對此表示贊同，認為這是文化健康的體現。然而，他也坦言，即便是創辦人，也需要「奮力爭取」突破某些內部官僚流程，例如為了獲得使用 Gemini 模型進行程式設計的權限，他也曾面臨內部程序的挑戰。
AI 模型的潛力：從管理到海量資訊處理
布林在談到 AI 模型時，開玩笑說：「AI 模型嘛，如果你威脅它們，甚至用點『肢體暴力』，它們往往表現得更好。」引來現場一片笑聲。隨後他嚴肅地指出，「管理工作大概是 AI 最容易勝任的事情了」，卡拉卡尼斯對此深表贊同。布林分享了一個實例：利用 AI 總結冗長的工作群聊內容並分配任務，效果出奇地好。不過他風趣地補充，一開始他會自己複製貼上 AI 的產出，免得同事們知道這是 AI 的功勞。
在 AI 的能力方面，布林對預訓練 (pre-training) 和後續訓練 (post-training)，尤其是他所稱的「思考模型」(thinking models) 深感著迷。他強調 AI 的「超能力」在於其處理海量資訊的能力，例如「同時消化 1000 個搜尋結果並進行後續追蹤搜尋，這對人類而言可能需要一週時間。」這種能力將極大拓展人類知識獲取和問題解決的邊界。
未來衝擊：教育、人機互動與硬體革新
隨著討論深入，話題轉向 AI 對未來的深遠影響。眾人熱議 AI 對下一代、以及大學等傳統教育模式的衝擊。布林指出，AI 在數學、程式設計等領域已開始展現出超越人類的能力，這對未來的教育體系提出了新的挑戰。
弗里德伯格則將目光投向硬體、機器人技術（並提及 Google 曾擁有的波士頓動力公司 Boston Dynamics），以及人機互動 (HCI) 的未來。布林坦承自己在 Google Glass 的時機上「搞砸了」(messed up)，暗示了在創新產品的市場切入點上，時機選擇至關重要。卡拉卡尼斯則觀察到 AI 語音互動體驗的顯著提升，使其成為更可行的操作介面，預示著未來人與機器溝通方式的轉變。
開源與專有之爭：模型發展的十字路口
帕利哈皮蒂亞提出了關於基礎模型未來走向的關鍵問題：是會趨向多樣化的專業模型，還是由少數幾個強大的通用模型主導市場？
布林觀察到，目前趨勢是向「Transformer 架構」收斂，並且越來越傾向於單一的、功能更強大的通用模型。他解釋道：「雖然專用模型在體積、速度和成本上可能具有優勢，但整體趨勢是向能力更全面的通用模型發展。」
至於開源模型與專有模型之爭，布林承認 DeepSeek 等公司發布的強大開源模型已大幅縮小了與頂級專有模型之間的差距。Google 自身也推出了「Gemma」系列開源權重模型。他認為：「此領域的發展格局尚無定論，但 Google 同時支持這兩種路徑的探索與發展。」
無限上下文與硬體基石：AI 能力的再拓展
當被問及「準無限上下文長度」(quasi-infinite context length) 的實用性時，布林肯定了其巨大價值。他解釋說，這使得模型能夠存取和處理極大量的資訊，例如「Google 全部的程式碼庫」，並能同時進行多個「會話」或推理線程，極大增強了模型的理解與生成能力。
在硬體方面，布林確認 Google 的 Gemini 模型主要在其自家的 TPU (Tensor Processing Units) 上訓練，但 Google 同時也支持並採購 Nvidia 的 GPU 晶片，並在 Google Cloud 平台上向客戶提供這些資源。他強調：「硬體的具體細節，如記憶體大小和通訊頻寬，對 AI 模型的性能依然至關重要，AI 目前尚未發展到能完全抽象化這些底層硬體差異的程度。」
語音互動新體驗：更自然的溝通方式
卡拉卡尼斯分享了他個人體驗的轉變，表示由於 AI 語音聊天在速度和反應能力上的顯著提升，他越來越多地在移動裝置上使用這一功能。布林對此表示同意，儘管他提到在開放式辦公室使用語音互動可能略顯社交尷尬，他個人更偏好在開車等私密場景下使用。他特別強調：「能夠在 AI 回應中途打斷並引導對話方向，是一項關鍵的進步。」這使得語音交流更加流暢和高效，更接近人與人之間的自然對話。
總結與展望
謝爾蓋·布林與 All-In 主持團隊的這場對話，以其獨特的輕鬆氛圍和深刻洞見，為聽眾呈現了一幅關於 AI 現在與未來的全景圖。從布林重燃的工作熱情，到 AI 技術的驚人進展，再到其對社會各層面的潛在影響，無不引人深思。儘管 AI 的發展仍面臨諸多未知與挑戰，但正如布林所展現的樂觀與興奮，一個由 AI 驅動的新時代正加速向我們走來。