記者/王杰夫
編輯/王姍姍
01 google出拳
2023年2月3日星期五，Google云業務部門宣布了對人工智能初創公司Anthropic價值3億美元的投資，約占這家公司股權的10%。這項投資有一個很現實的回報是：Anthropic今后將從Google采購更多的云計算服務。換句話說，Google這筆投資，主要是以它為一家人工智能公司長期提供云計算服務的方式來兌現。
對于每年要為算力燒掉上億美元的人工智能公司來說，這樣的安排并不罕見。3年多前，微軟正是通過向OpenAI投資10億美元，換得后者選擇微軟Azure作為獨家云服務供應商，雙方也就此完成了戰略綁定。
事實上Google與Anthropic的這筆交易，在去年年底就已私下完成。選擇在眼下這個時間點正式發布消息，反映出Google愈加迫切的心情：它急需將公眾的注意力從微軟、OpenAI還有ChatGPT那里奪回來。
這家在過去五六年間不斷以“人工智能優先（AI First）”構筑公司技術創新形象的硅谷巨頭，忽然間發現自己在長期引以為傲的人工智能領域，竟然失去了聚光燈下的位置。
現如今，每個人都在討論OpenAI和ChatGPT，討論這是不是人工智能界的“iphone時刻”，很少有人記得GPT技術的理論基礎——Transformer模型算法，是Google Brain的研究團隊最先提出的。
Google投資的Anthropic公司，由OpenAI原研發副總裁達里奧·阿莫迪（Dario Amodei）于2020年年底在“對公司的發展方向存在分歧之后”，帶領團隊脫離OpenAI后創立，據稱當時產生分歧的核心就在于阿莫迪不滿于OpenAI逐漸成為微軟的附庸。
阿莫迪在OpenAI工作過5年，領導了GPT-2和GPT-3的技術研發，屬于項目最核心的成員之一。在加入OpenAI前，他還是Google Brain團隊的一員。
02 微軟的回擊
Google希望盡快奪回公眾的注意力，但微軟瞄準Google要害的一擊已經在來的路上。2月7日星期二上午10點，與Google宣布投資Anthropic僅僅隔了一個周末，在位于美國華盛頓州雷德蒙德的微軟總部，CEO薩蒂亞·納德拉宣布將OpenAI的最新技術集成到Bing搜索引擎和Edge瀏覽器的下一個版本中。他對外展示了一個能夠與用戶對話的搜索引擎：你只要提出問題，Bing在檢索相關網頁信息后直接以回答問題的方式將結果告訴用戶。
OpenAI CEO薩姆·奧特曼（左）與微軟CEO薩蒂亞·納德拉（右）。
“互聯網搜索的范式在過去十多年間從未變化，但人工智能會讓獲取信息的方式更快更流暢，”納德拉帶著他一貫的和善笑容總結道，“這是搜索領域新的一天。”
微軟這一招戳到了Google的命門。搜索是Google賴以為生的核心業務，搜索廣告帶來的收入占到公司總營收約57%。過去十多年來，Google壟斷了全球搜索市場，份額始終保持在90%以上。相比之下，排名第二的Bing市場份額只有3%。Google太久沒有感受到過威脅了，它只能倉促應對。
2月8日星期三晚間，Google在巴黎召開了發布會，推出一款類似ChatGPT的產品：Bard。對比前一天的微軟發布會，Google的發布會處處顯露出倉促——地點選擇在地球另一邊的巴黎，美國觀眾只能觀看線上直播；發布會現場簡陋又局促，看起來像是某個創業公司臨時包下的一家咖啡館；一位演講者遺失了演示用的手機；發布會后有人指出Bard在演示中錯誤地回答了問題。
事實上，Bard并沒有看起來那么糟糕，畢竟ChatGPT也常常滿口胡話。但資本市場對于Google的應對并不買賬，究其原因是Google在過去十余年里一步步在人工智能領域塑造出的獨占鰲頭的形象突然崩塌了。投資人發現，Google建立的技術壁壘并非高不可攀。
資本市場對于這場失敗的發布會給出的負面反饋，直接掩蓋了人們對于Bard的產品能力的正常討論：Google股價在次日開盤后暴跌超7%，市值蒸發1000多億美元。
這聽起來像一幕新的英雄挑戰惡龍的故事。有趣的是，這樣的故事不止一次在微軟與Google這兩家公司之間上演過，只不過，上一次扮演惡龍的公司是微軟。
03 曾經的惡龍
時間拉回到2008年，曾任微軟首席AI科學家的鄧力在神經信息處理系統大會（NIPS）上遇見了后來被譽為人工智能教父的杰弗里·辛頓（Geoffrey Hinton），得知后者正在研究的一種神經網絡的思路，可有效提高語音識別的效果。這個消息讓鄧力很心動，因為他大學時研究的就是神經網絡。但他在微軟的上司對這個思路并不感興趣，鄧力只好調動自己手頭不多的經費買來3塊GPU開展實驗，隔年鄧力又邀請辛頓到微軟訪問，二人進一步推進了神經網絡的研究。
被譽為人工智能教父的杰弗里·辛頓（右一）和他的兩個博士生在2012成立DNNreserach，后被Google以4400萬美元競拍收購。
遺憾的是，這場合作在2010年終止。原因是卡內基梅隆大學計算機系原系主任Peter Lee加入微軟，開始負責整個雷德蒙德研究院的運營，他評估鄧力的項目后表示這個神經網絡的方法“非常荒謬”，在這個方向投入經費“純屬浪費”。
Peter Lee代表了當時大部分微軟科學家的態度。人工智能自1960年代以來，誕生了很多流派，目前最具影響力的就是統計機器學派和神經網絡學派，前者崇尚嚴謹的推理證明，后者提倡先假設后驗證。不過，神經網絡流派曾經長期處于被嚴重打壓的狀態。
微軟雖然早在1990年代就開始組建研究院從事人工智能方面的前沿研究，但此時剛好是神經網絡學派最低谷的時期，在微軟把持著關鍵崗位的科學家們基本上都將神經網絡視作異端。即使鄧力在2012年最終證明了神經網絡在語音識別上是有效的，Peter Lee依然固執地認為那只是撞大運而已。這樣的判斷，讓微軟錯過了將辛頓和他的博士生們納入麾下的最好機會。
不過，無論微軟態度如何，人工智能新時代的大門已經打開——2006年，辛頓在神經網絡的基礎上提出深度神經網絡的概念，也就是后來的深度學習；2007年，英偉達推出基于CUDA架構的GPU，為深度學習提供了武器；2010年，斯坦福教授李飛飛舉辦首屆Imag.NET挑戰賽，為深度學習提供了彈藥和擂臺；2012年，辛頓最終與他的兩個學生一起扣動了扳機，采用基于深度學習的AlexNet模型，在當年的ImageNet大賽上徹底擊敗了傳統的人工智能算法。
AlexNet的大獲全勝被看作是深度學習卷土重來的標志性事件，技術巨頭們也開始了熟悉的操作——買。當年9月，百度表示愿意以3年共計1200萬美元的薪酬雇用辛頓與他的學生們，不過辛頓在猶豫后決定采用拍賣的方式來實現自己的價值。他成立了一家只有3個人的公司DNNresearch作為標的，微軟、Google、百度和DeepMind是參與競拍的4家公司，每個人都知道競拍的真正標的其實就是DNNresearch這3位科學家。
競拍通過Gmail進行，每次報價提升100萬美元，當時還是初創公司的DeepMind是最早退出的，還沒徹底理解深度學習價值的微軟也在競價被抬升至2200萬美元時放棄了，最終辛頓本人在Google報價4400萬美元后主動按下了暫停鍵，他沒有給百度繼續舉牌的機會。事后辛頓表示，在他眼里Google是深度學習研究最合適的歸宿。
2012年的Google確實夠酷。美國加州山景城的Google總部有幾十間餐廳，供應著各種美食，各個角落都有免費的零食飲料，園區里隨處可見穿著牛仔褲彩色T恤、腳踏滑板或者手推著自行車的員工，這里像是一個理想中的校園，尤其是與細雨綿綿的西雅圖相比，加州一年四季燦爛的陽光不停地為這里的每個人注入著朝氣。
而最能夠打動辛頓的，是Google是美國技術巨頭中第一個愿意在深度學習研究上砸錢購買算力的公司。
2010年，還在斯坦福大學執教的吳恩達需要算力來驗證深度學習的研究成果，但他尋遍了美國各個高校和公司，只有Google愿意提供足夠的算力。于是他選擇加入剛剛成立的Google X秘密實驗室（2015年更名為X），并在2012年與Google首席工程師Jeff Dean一起，用1.6萬個CPU組成當時世界上最大的神經網絡，建立了Google Brain的雛形。
2014年年初，Google花5億美元收購了DeepMind。這家公司在當時剛剛發表了被認為是深度強化學習開山之作的論文《使用深度強化學習玩雅達利》。
內有孵化的Google Brain，外有收購的DeepMind，在這一輪席卷整個人工智能圈的深度學習浪潮中，Google的兩位創始人——拉里·佩奇和謝爾蓋·布林大可說一句“天下英雄入吾彀中矣！”。
Google的技術光環的籠罩之下，微軟這個曾經被整個技術行業視作惡龍的公司，喪失了對人工智能人才的吸引力。微軟研究院的科學家們不斷被Google、Facebook等等更有活力的后輩公司挖走；在中國，大批微軟科學家選擇了創業，以致于微軟亞洲研究院被賦予了“中國人工智能領域的黃埔軍校”這個不無嘲諷意味的稱呼。
科技公司圍繞前沿技術層面的競爭，也會時刻反映在各自股價的變化上：在Google成立后的15年（1998年至2013年）內，微軟的股票一點都沒有增值，并且在2013年公司市值首次被Google超越。
表面上看，當年的微軟是陷入了很多大企業都會遇到的瓶頸：企業文化保守、預算投入有限、管理層缺乏眼光等等。這些判斷或許都有一定的道理，但如果究其根本原因，2012年的微軟缺少讓深度學習釋放潛力的業務形態。
當時的微軟幾乎什么產品都有，個人的、企業的、消費的、商用的、移動的、云端的。微軟為自己塑造了技術巨無霸的名頭卻又困于這個名頭，執拗地要在技術領域里的每個地方都插上一腳。但如果扒開層層包裹的外殼，其內核還是一家古老的以銷售軟件授權作為盈利模式的公司。
深度學習與其他人工智能路線的最大區別，就是它需要海量的算力作為支撐，這就使得微軟科學家們幾乎無法將產品落地到業務上。比如鄧力的研究，就算證明了深度學習能夠提高語音識別的效果，但在當時的微軟，這樣的研究成果很難產生商業回報。以產品為導向的研發文化，會阻礙科學家們對研究課題的長期探索。
04 再回頭，已無酷少年
Google作為一家誕生于互聯網時代的公司，核心業務本身就需要龐大的服務器來支撐，因此天然與需要海量算力支持的深度學習相契合。Google可貴的一點，在于它較早地認知到深度學習驅動的人工智能技術不會落地為一款軟件，它應該是一種服務。
Google Brain圍繞深度學習所做的研究，第一個合作項目就是Google語音搜索，且很快就提升了語音識別的準確率。此后，不斷有新的產品找到Google Brain團隊尋求幫助。無論是自然語言處理、圖像識別、語音轉文字、機器翻譯，Google Brain的每項研究都能夠快速在產品端得到驗證。
截至2017年，Google內部大大小小的產品幾乎都已經被深度學習團隊驗證了一番。以Google翻譯為例，深度學習將英語到西班牙語的翻譯準確率提高到 87%，幾乎與人類無異。
2015年，Google宣布重組成立新的母公司Alphabet。創始人拉里·佩奇解釋稱，新公司的名字可以理解為“alpha-bet”，意味著投資回報高于基準。很難想象“投資回報”這個詞從佩奇嘴里出現，要知道在Google創立初期，他也曾滿懷理想主義，稱搜索引擎應該由非盈利機構來運營，才能保證搜索結果客觀和準確。
2016年，基于Alphabet命名的AlphaGo橫空出世，在圍棋領域首次戰勝了人類世界冠軍，Google在人工智能領域的聲譽一時無兩。正是在這個背景下，CEO桑達爾·皮查伊在2017年的I/O開發者大會上自信宣布，Google未來將從移動優先（Mobile First）轉型為人工智能優先（AI First）的技術公司。
2016年，AlphaGo在圍棋領域首次戰勝了人類世界冠軍（右）。
月盈則虧，水滿則溢。2018年的Google I/O開發者大會上，皮查伊驕傲地向公眾展示Google人工智能語音助理Duplex，它在會場上模仿人類“打電話”訂餐，完美地通過了餐廳店員的“圖靈測試”。但出乎Google團隊意料的是，隨之而來的卻是廣泛的批評，許多人批評這項技術“不道德”，因為它在人們不知情的情況下欺騙了他們。Google被迫承諾會在公測期間更謹慎地對待用戶信息。最終，這項服務在去年年底徹底停止更新。美國杜克大學計算進化智能中心主任陳怡然對《第一財經》YiMagazine說，“Google這些年變得束手束腳，公司開始有很多倫理學方面的顧慮。”
不知不覺間，酷、文化保守、流程冗長、缺乏活動，曾經用來形容微軟的詞匯挪到了Google身上，它甚至看起來像是新的惡龍。那些曾經因為文化認同而投身Google的科學家，又開始逐漸離開這家公司。
2016年辛頓帶入Google的兩個學生中的Ilya Sutskever離開Google，作為創始成員之一加入OpenAI。這家公司是2015年年底由特斯拉創始人伊隆·馬斯克和知名孵化器Y Combinator總裁薩姆·奧特曼（Sam Altman）聯合多位投資人和人工智能科學家共同成立的。
OpenAI最初承諾將以非盈利的模式運營，并且研究也將是開源的，目的就是防止人工智能被大公司所壟斷，“產生總體上符合人類更大利益的結果”。這與當初佩奇對Google的“客觀”“準確”的期許不謀而合，只不過，現在Google已經成為那個需要被警惕的大公司。
05 Transformer時代
OpenAI成立后在最初的3年里確實很像一個學術機構，公司推出了一些基于深度學習的訓練工具包并且開放給公眾使用，其余研究也都以開源的形式公布出來。但生存一直是困擾公司管理者的難題。翻看這家公司的稅單，2016年OpenAI的開支大約1100萬美元，其中約700萬是人員工資。作為對比，得到Google支持的DeepMind，同年的運轉開支高達2.16億美元，其中1.36億美元是人員工資。可見，還沒有形成自我造血能力前，只有Google、微軟這樣的巨頭才能支撐起人工智能創業公司的燒錢速度。OpenAI的非盈利理念只是空中樓閣而已。
2019年，薩姆·奧特曼從Y Combinator辭職后擔任了OpenAI的CEO。他的核心工作就是讓公司活下去。“奧特曼來到OpenAI后主要做了兩件事，”粵港澳大灣區數字經濟研究院（IDEA研究院）認知計算與自然語言研究中心負責人張家興對《第一財經》YiMagazine總結道，“其一是考慮了公司未來的商業化路徑，改變了之前比較泛的研究方向，將GPT（Generative Pre-trained Transformer，基于轉換器的生成式預訓練模型）作為核心產品；其二是調整了公司股權架構，為引入新的資本做準備。”
此時的微軟，對于像OpenAI這樣的公司已經垂涎已久了。
2014年薩蒂亞·納德拉成為新一任微軟CEO后立即提出了“移動為先，云為先”（Mobile First, Cloud First）的戰略，微軟將業務重心轉向企業服務市場，清理了原來駁雜的業務線，集中所有力量向云端轉型。短短幾年時間，微軟徹底從一家銷售軟件授權的公司，轉變為云服務公司，市值隨之突破2萬億美元，是低谷時期的6倍有余。
更為關鍵的是，徹底完成了向云服務轉型的微軟，在業務形態上已經完全可以支撐GPT模型的接入。“微軟投資OpenAI的主要目的就是將GPT模型作為一種服務開放給使用Azure云的客戶們，”陳怡然對《第一財經》YiMagazine分析指出，“這樣不僅提升了Azure云的吸引力，還能夠扼殺其他創業公司可能的競品。”
2019年，在奧特曼出任OpenAI CEO一個月后，OpenAI宣布成立一個封頂營利性（cApped-profit）子公司——OpenAI LP，它為第一批投資者設定了100倍的回報上限，還宣布了針對員工的股權激勵制度。不過，這種承諾實際上并沒有任何法律上的約束，利潤封頂多高，完全由公司大股東們自己決定。
OpenAI需要算力和資金，而微軟需要能給企業用戶提供附加值的產品，雙方一拍即合。微軟在2019年向OpenAI注資10億美元，今年1月又被彭博社報道將再追加100億美元的投資。
OpenAI的GPT模型的理論基礎，其實正是源于Google Brian團隊2017年發表的論文《Attention is all you need》，論文中提出的Transformer是一種更為通用高效的特征抽取器，被認為打開了通用人工智能（也被稱為“完全人工智能”）的大門。
但反觀Google，深度學習技術已經大大提高了Google各個線上產品的使用體驗，地圖、翻譯、郵箱等等。但是與當年的微軟一樣，Google也陷入了核心業務與Transformer模型技術不匹配的情況。
Google雖然業務眾多，其商業模式的核心始終是“展示鏈接并在旁邊放置廣告”——是的，這一回合里顯然是Google的形象有點老邁了。
當微軟迅速宣布將GPT接入Bing中，Google卻陷入了矛盾。它必須緊跟著推出類似產品，不能將搜索市場的份額拱手讓給微軟，但如果用戶獲取信息的習慣被新產品徹底改變，那么之前Google建立的基于關鍵詞的競價排名商業模式也面臨著推倒重來的風險。
這一次輪到Google被逼到懸崖邊上。《Attention is all you need》的8位論文作者，基本上都選擇了辭職創業，如今只有一位還留在Google。公司的氛圍、資金的投入都會或多或少影響他們在人工智能浪潮中能夠取得多少先機，但根本上，業務本身決定著最終的結果。
如今，距離AlphaGo擊敗人類圍棋冠軍的歷史時刻已經過去了近7年，DeepMind追隨的也是Transformer之路，過去幾年也在圖像、代碼等領域發布過AIGC產品。從公司對外發表的各種學術論文來看，DeepMind在創始人、人工智能程序師兼神經科學家戴密斯·哈薩比斯（Demis Hassabis）的帶領下，始終堅決地面向AI終極課題——“通用智能”埋頭探索。
DeepMind創始人、人工智能程序師兼神經科學家戴密斯·哈薩比斯。
長期身處技術“無人區”的科學家們，聽不到任何商業的喧囂，但這種四下寂靜的局面時刻考驗著那些站在實驗室外的資本的耐心。
壞消息是，Google母公司Alphabet在今年1月20日宣布裁員約1.2萬人時，提及公司會繼續加大對人工智能的投入，但同時也將減少支持相關實驗性項目的員工。作為Google手中最重要的AI研發王牌，DeepMind的命運多少也受到波及。
據2021年前后的公開報道，DeepMind在全球有大約1000名員工。這家公司“收入”的主要來源，是Google支付給它的研發費用。今年以來DeepMind正在執行一項“近期削減成本計劃”，包括將關閉其在加拿大阿爾伯塔省埃德蒙頓的辦公室，并裁減英國倫敦總部的一些業務人員。
DeepMind的辦公室里，科學家正在研討問?題。
現在，讓我們來看看2023年3月的第三周——硅谷的技術公司發布了多少與GPT和Transformer有關的重大消息：
3月14日星期二，OpenAI發布GPT-4，當年的bkya已經過期，該技術不再開源，同一天Anthropic發布了Claude；
今年3月，微軟發布由GPT-4模型驅動的Microsoft 365 Copilot應用。
3月15日星期三，Meta旗下的PyTorch發布2.0版本，Midjourney發布V5版本；
3月16日星期四，微軟宣布在office中集成AI Copilot。
急迫入局者越來越多，由Transformer模型驅動的人工智能技術革命已正式揭幕。此刻的微軟正一路在應用產品端高唱AI勝利之歌，位居其后的Google，未來還會有下一輪反超奪權的機會嗎？
