Alphabet CEO Sundar Pichai(桑达尔·皮查伊):AI 是搜索的非凡机遇,而非颠覆性威胁撰文:Techub News 整理
导语
2025 年 5 月,Alphabet 兼谷歌 CEO 桑达尔·皮查伊(Sundar Pichai)罕见地接受了 All-In Podcast 的深度专访。在长达一小时的对话中,皮查伊直面了当前市场对谷歌在 AI 浪潮中可能面临“颠覆者困境”的核心质疑。作为执掌这家科技巨头近十年的领导者,皮查伊的此次发声,不仅是对外界疑虑的集中回应,更是系统性地阐述了谷歌将如何利用其长达二十余年的技术积累——从基础设施到前沿研究——来驾驭并引领这场 AI 革命。本次对话涵盖了搜索的未来、AI 商业模式、芯片战略、能源约束、量子计算以及机器人等广泛议题,为我们理解谷歌在下一个十年的战略方向提供了关键窗口。
摘要
皮查伊坚信 AI 是搜索的“非凡机遇”,而非零和游戏的颠覆者,AI 概览(AI Overviews)等新功能正在扩大搜索的查询范围和用例。
谷歌的核心优势在于其全栈式技术积累,从 TPU 芯片、全球数据中心网络到跨领域的基础研究,这使其能在控制成本的同时持续推动模型创新。
面对 OpenAI、微软、Meta 等激烈竞争,皮查伊认为 AI 创造的将是一个比过去所有技术总和更大的市场,成功的关键在于持续创新和执行。
谷歌在量子计算、机器人(物理 AI)等领域进行长期、耐心的投资,视其为类似早期 AI 的基础性突破,预计未来 3-5 年将迎来关键进展。
皮查伊承认文化管理是持续挑战,近期重点在于重拾“使命聚焦”,激发类似谷歌早期创业阶段的强度与乐观精神,以应对 AI 时代的竞争。
AI 是搜索的进化,而非颠覆
访谈开场便直指核心:在聊天式 AI 重塑人机交互的今天,谷歌的核心搜索业务是否面临被真正颠覆的风险?桑达尔·皮查伊(Sundar Pichai)的回答明确而坚定。他回顾道,自 2015 年担任 CEO 起,他便将谷歌定位为“AI 优先”的公司,因为团队深信 AI 将是驱动搜索最大进步的动力。因此,当前时刻对他而言并非威胁,而是搜索的“非凡机遇”。
皮查伊用数据佐证了他的观点。谷歌约一年前推出的“AI 概览”(AI Overviews)功能,如今已被超过 15 亿用户使用,覆盖 150 多个国家。这不仅没有蚕食传统搜索,反而扩大了用户查询的类型和范围,带来了全新的使用场景。在触发 AI 概览的查询中,谷歌观察到了查询量的增长,且增长具有持续性。他透露,实验室中正在测试一个全新的、名为“AI 模式”的专用搜索 AI 体验,将在谷歌 I/O 大会上详述。在该模式下,用户可以进行完整的对话式追问,谷歌最前沿的模型将利用搜索作为原生工具来回答问题。
“用户正在用行动回应,”皮查伊指出,用户输入的查询平均长度已是两三年前的两到三倍,有时甚至是长段落。这改变了搜索的形态。针对“创新者困境”的经典命题,皮查伊认为困境只存在于你将其视为困境之时。他援引了移动转型和 TikTok 崛起后 YouTube 依然蓬勃发展的例子,指出科技史上每一次重大创新周期,都需要全力投入。“这有点像谷歌最初的原则之一:跟随用户,其他一切自会跟随。”
商业模式过渡:成本可控,广告逻辑依旧
当对话转向敏感的商业模式——即更昂贵的 AI 查询是否会破坏谷歌搜索“查询成本”与“单次查询广告收入”之间精妙的单位经济学时,皮查伊展现了基于基础设施优势的自信。
他承认两年前业界普遍担忧成本问题,但他始终认为,就服务成本而言,他愿意押注谷歌的基础设施能力能够比几乎所有其他公司都做得更好。事实也证明,在过去 18 个月里,服务单次查询的成本已大幅下降。目前更主要的约束在于延迟,而非成本。如何让 AI 体验达到搜索近乎即时的速度,是当前更重要的前沿问题。
关于 AI 查询的广告收入,皮查伊表示,在已经展示广告的 AI 概览中,其效果基准已与传统搜索持平。“我们已经达到了那个阶段。”他进一步从第一性原理分析:广告在搜索中行之有效,是因为商业信息本身就是用户意图的一部分。AI 没有理由不能在这方面做得更好。因此,他对平稳过渡商业模式感到“安心”,尽管部分调整可能需要时间,但所有指标都显示谷歌能够很好地完成这一过渡。
基础设施与芯片:谷歌的“全栈”护城河
皮查伊多次强调,谷歌一个核心且常被低估的优势是其长达二十多年的基础设施投资。从早期可海运的集装箱数据中心,到如今遍布全球的网络,这构成了竞争力的基石。在 AI 时代,这一优势直接体现在性能与成本的帕累托前沿上——谷歌能够以最具成本效益的价格点提供最好的模型。
关键组件之一便是谷歌自研的 TPU 芯片。皮查伊提到,谷歌在 2017 年发布了第一代 TPU,如今已发展到第七代。最新的 “Ironwood” 芯片单块算力超过 40 Exaflops。这些专门为机器学习优化的芯片,尤其在推理环节表现出色,是谷歌有信心以巨大规模服务 AI 搜索查询的重要原因。他表示,谷歌的“全栈”方法——从底层基础设施、基础研发到上层应用创新——将长期为公司带来优势。
关于芯片战略,皮查伊澄清了与英伟达的关系。他盛赞英伟达是“非凡的公司”,CEO 黄仁勋(Jensen Huang)也很出色,双方合作历史悠久。谷歌内部既用 TPU 训练 Gemini 模型,也在 GPU 上服务部分流量,并为云客户提供选择。他认为行业内的公司都会尝试类似(自研芯片)的路径,但英伟达的研发能力和软件栈是世界级的,拥有诸多优势。谷歌的长期策略是保持 TPU 和 GPU 并用的灵活性,两者相互促进,共同推动技术前沿。
模型创新未达瓶颈,数据优势在于个性化
针对外界关于大语言模型性能开始“高原化”、竞争者差异缩小的论调,皮查伊并不认同。他将进步过程比作“人工 jag jag 智能”,即进展并非总是线性的,会经历看似缓慢的时期,然后出现范式突破。过去几年,行业在预训练、后训练、推理计算等方面不断推进,如今又在研究如何将所有技术整合到智能体工作流中。他感觉进步相当持续。
“进步确实会变得更难,而这将区分出精英团队,”皮查伊认为,问题越难,谷歌的准备就越充分。谷歌的研究前沿远比大多数公司更广阔,不仅限于 LLM 或基于 Transformer 的模型,在扩散模型等众多领域都在进行深度探索。他尚未看到计算投入回报递减的根本性拐点出现。
当被问及谷歌是否拥有来自 YouTube 等产品的独特数据优势时,皮查伊的回应侧重于用户体验而非单纯的数据训练。他认为,谷歌的机会在于利用用户使用 Gmail、日历、文档、YouTube、搜索等产品时产生的个人上下文(在获得用户许可的前提下),来提供更优质、更个性化的体验。他将此视为公司未来差异化的创新机遇之一,目前正在审慎推进。
未来交互:无缝、环境计算与 AR 眼镜
展望未来 5 到 10 年的人机交互,皮查伊描绘了一个“无缝”的愿景:人类需要做的“硬性适应”工作越来越少,计算将主动为人服务。他认为这是“圣杯”,而触摸、语音等技术正在一步步迈向这个未来。
他特别看好增强现实眼镜的前景。作为眼镜佩戴者,他亲身体验了 AR 眼镜,虽然目前舒适度尚不及普通眼镜,但正在改善。他相信,当 AR 真正成熟时,它将把无缝体验推向新高度,让计算“环境化”地存在并为你服务。他指的并非沉浸式显示设备,而是 AR 眼镜。结合真正多模态的模型,他认为这一范式非常有趣,能让人感受到下一次飞跃。他将当前 AR 的发展阶段类比于 2006-2007 年的智能手机,可能还需几个周期才能达到理想状态。
皮查伊证实,谷歌在硬件上投入了大量时间,不仅限于 Pixel 手机和数据中心,也对 AR 眼镜、机器人等新形态感到兴奋。
竞争格局:AI 市场足够大,创始人深度参与
面对 OpenAI(萨姆·奥尔特曼 Sam Altman)、xAI(埃隆·马斯克 Elon Musk)、Meta(马克·扎克伯格 Mark Zuckerberg)和微软(萨提亚·纳德拉 Satya Nadella)组成的强大竞争对手矩阵,皮查伊展现了开放与务实的态度。他称赞这是一个“令人印象深刻的群体”,汇集了最好的公司和企业家。竞争的存在恰恰预示着我们将看到巨大的进步。
他特别提到2025 年 5 月与埃隆·马斯克(Elon Musk)的会面,钦佩其“将未来技术变为现实的意志力无与伦比”。皮查伊强调,AI 将开启一个比过去所有技术总和更大的机遇版图。他提醒人们,互联网兴起时,谷歌甚至还不存在。未来 AI 领域的赢家可能包括许多尚未诞生的公司。因此,格局并非简单的“谁击败谁”,而是关于哪些公司能够通过创新和执行,携手最优秀的人才取得成功。
皮查伊还分享了谷歌联合创始人拉里·佩奇(Larry Page)和谢尔盖·布林(Sergey Brin)的深度参与。他经常与两人交流,称赞他们很早就预见了 AI 的今天,并认为这是计算机科学领域最激动人心的时刻。谢尔盖·布林更是以“硬核”方式投入,与 Gemini 团队坐在一起编码、查看损失曲线、反馈模型架构,为团队注入了无与伦比的能量。皮查伊珍视与两位创始人“非线性思维”碰撞带来的灵感。
长期押注:量子计算与机器人
谷歌以对前沿技术进行长期、耐心投资而闻名,如 TPU、DeepMind、Waymo。皮查伊以同样视角看待量子计算和机器人。
他将量子计算目前的发展阶段类比于 2015 年左右的 AI。他预计在未来 5 年时间框架内,将会出现一个真正的“顿悟时刻”——用量子方式完成一项非常有用的实际计算,且远超经典计算机,从而真正展现该领域的潜力。他对此充满信心。谷歌的目标是通过云平台展示更多实用算法,并提供访问。皮查伊认为,就像无人驾驶领域曾充满噪音一样,量子领域目前也有很多宣布,但谷歌自认为处于前沿。
在机器人领域,皮查伊承认谷歌曾过早尝试应用层(如收购波士顿动力后又出售),当时机器人尚未深度受 AI 影响。如今,“AI + 机器人”的结合点已经到来。谷歌拥有世界级的机器人前沿研发团队,Gemini 在视觉-语言-动作模型方面的努力也属顶尖。他们正在思考如何通过合作或推出产品来参与其中。皮查伊观察到,人形机器人的进步神速,以至于他需要仔细辨别视频真假。他预测,距离机器人领域的“神奇时刻”可能还有两到三年。谷歌旗下公司 Intrinsic 正致力于成为“机器人领域的安卓”,而 Gemini 模型也将成为机器人领域的强大基础模型。
文化、人才与未来展望
针对谷歌文化从早期创新乐园演变为“骄纵员工”避风港的外部批评,皮查伊进行了辩护与反思。他解释,提供午餐等福利的初衷是创造积极、乐观、便于跨领域交流的创新氛围,这至今仍是谷歌吸引顶尖人才、激发基层创新的力量源泉。但他也承认,随着公司规模急剧扩大,有时次要议题会掩盖公司的核心使命。
过去几年,他刻意致力于重拾“使命聚焦”,强调员工聚集于此是为了创新并服务公司使命、产生影响力。当前的 AI 时刻带来的高强度与兴奋感,让他回想起早期的谷歌。他通过创建“实验室”等机制,鼓励小团队快速创新。他认为,文化需要不断微调以忠于核心价值观,出现漂移时则需努力拉回。
在人才争夺方面,皮查伊表示,谷歌在吸引顶尖 PhD 研究员方面依然具有竞争力,也有离职员工回归。他预见,AI 将使全球更多地方涌现出卓越人才,而不仅限于少数传统中心。
关于 Alphabet 作为控股公司的结构,皮查伊澄清,其本质并非单纯财务投资,而是基于共同的基础技术(如 AI)去解决不同领域的问题,从而衍生出看似迥异但内核相连的业务。从 Waymo 到 Isomorphic(基于 AlphaFold 的药物发现公司),都是这一逻辑的体现。
最后,被问及十年 CEO 任期内最大的骄傲与遗憾时,皮查伊对谷歌能够同时推动技术前沿(如获得诺贝尔奖级别的基础研究)并将其转化为商业价值感到无比自豪。至于遗憾,他提到了一些曾激烈辩论但最终未完成的收购,例如 Netflix,但他更倾向于向前看,认为这些是“平行宇宙中的另一种可能”。
Alphabet CEO Sundar Pichai(皮查伊)谈 AI 未来:搜索不会消亡,是扩张性时刻撰文:Techub News 整理
导语
2025 年 6 月,Alphabet 兼 Google CEO Sundar Pichai(皮查伊)做客 Bloomberg 知名播客节目「The Circuit」,接受了近半小时的深度访谈。此时正值 Google I/O 开发者大会后不久,AI 竞争白热化,且 Google 面临多项反垄断诉讼的关键节点。作为全球科技巨头之一的掌舵人,Pichai 此次发声不仅阐述了 Google 在 AI 时代的核心战略,也回应了外界对其商业模式、行业影响及技术伦理的诸多质疑,为观察 Google 的未来走向提供了重要窗口。
摘要
AI 是扩张性时刻,将创造新机会而非零和游戏,搜索查询量仍在增长。
2025 年资本支出达 750 亿美元,AI 投资驱动搜索、YouTube、云、Waymo 等全线业务,并已通过 Google AI Pro/Ultra 订阅等创造新收入。
AI 将大幅提升工程师生产力,但公司仍计划扩大工程师规模,以抓住更大的机会空间。
坚决不同意垄断指控,认为用户使用 Google 是出于选择,竞争对世界有益。
承认 AI 可能带来就业冲击等社会问题,但强调需通过技能再培训和社会安全网来应对,而非过度悲观预测。
AI 浪潮下的 Google:搜索进化,而非消亡
当被问及 AI 聊天机器人是否会取代传统搜索时,Sundar Pichai(皮查伊)给出了明确的否定答案。他认为,这远非一场零和游戏。他以 TikTok 崛起为例,指出新平台的出现并未扼杀 YouTube,反而 YouTube 也在同期取得了巨大成功。用户行为是并行的,人们会根据不同需求使用不同工具。
Pichai 强调,搜索在满足用户特定信息需求方面“非常、非常好”,其价值已通过持续增长的查询量得到实证。AI 概述(AI Overviews)等功能是搜索的自然演进,就像多年前推出的精选摘要(Featured Snippets)一样。他承认,有时 AI 概述会直接给出答案,减少用户点击,但 Google 在设计体验时,依然会优先展示链接,并将高质量流量导向外部网站。他援引内部测试数据称,AI 概述改善了上下文质量,用户点击后访问的网站更加多元化,且平均每次点击的停留时间也更长。
对于出版商关于点击率下降的担忧,Pichai 表示理解,但坚信从长远看,Google 的生态会保持良性循环:用户因获取答案而来,也会因好奇心和拓展用例而点击外部链接。Google 的职责是持续优化,确保高质量内容获得展示。
巨额投资与新兴收入:AI 驱动全线业务
面对投资者最关心的 AI 投入与回报问题,Sundar Pichai(皮查伊)首次在访谈中明确了投资规模:2025 年,Alphabet 的资本支出将达到 750 亿美元。这笔巨额投资并非仅用于 AI,而是支撑从搜索、YouTube、云、Workspace 到 Android、Play 乃至 Waymo 自动驾驶的全线业务。
他透露,AI 已经在创造实实在在的新收入流。云端 AI 平台 Vertex AI 的用量(按 token 计)在过去 12 个月里增长了 40 倍。此外,公司2025 年 6 月推出的 Google AI Pro 和 Ultra 等订阅服务也“表现良好”。Pichai 认为,AI 是一项深远的技术,其带来的机遇比过去任何时候都要大。
在内容生态方面,Pichai 承认 AI 生成内容的爆炸式增长带来了高质量与低质量内容并存的问题。但他认为,这正是 Google 擅长的领域——从海量信息中筛选出优质内容。Google 正在利用 Gemini 模型来改进 YouTube 的推荐算法,用 AI 来更好地管理和引导内容。他强调,AI 本身也能被用于创作优秀内容,Google 的目标是“提升高质量内容”。
生产力革命与就业未来:AI 是加速器,而非替代者
关于 AI 对工作岗位的影响,Sundar Pichai(皮查伊)的立场颇为审慎乐观。当被问及 Anthropic CEO 关于 AI 可能在五年内淘汰 50% 白领工作的预测时,他表示应严肃对待这些担忧,但历史经验表明,技术会创造新的就业机会。
他举例说,1940 年时,今天 60% 的工作岗位尚不存在。在印度,YouTube 上已有 1 亿个频道和 1.5 万个百万订阅频道,这是十五年前无法想象的世界。AI 将让几乎每个人都成为“成熟的创作者”,从而创造出海量新机会。他认为,当前时刻是“扩张性”的,我们可能低估了其创造新业态的潜力。
具体到 Google 内部,Pichai 透露目前公司约 25% 的代码由 AI 生成。他预计,即使到明年,公司的工程师基数仍会增长。AI 的作用是让工程师 dramatically 更高效,将他们从繁琐工作中解放出来,专注于高附加值任务。这意味着公司能加速开发,可能推出更多新产品,从而在短期内需要更多人。长远来看,他承认难以精确预测,但更倾向于相信技术会扩展人类的能力边界,而非单纯导致岗位减少。
反垄断、信任与伦理:在监管与创新间平衡
面对法官裁定 Google 在搜索和部分广告市场构成垄断的指控,Sundar Pichai(皮查伊)明确表示公司不同意相关裁决,并正在上诉。他强调,用户使用 Google 是出于自愿,现在的选择比以往任何时候都多。竞争对用户和世界都有益。
对于 AI 是否会加剧科技巨头的权力集中,Pichai 反驳了“赢家通吃”的观点。他坚信,就像互联网催生了当时不存在的 Google 一样,AI 时代也必将诞生新的、我们今天甚至不知道名字的 dominant 公司。这是技术发展的自然规律。
在用户隐私和信任问题上,Pichai 指出,Google 通过长期负责任地处理用户数据(如 Gmail)来赢得信任。面对 AI 带来的深度伪造等挑战,他介绍了 Google 的应对措施:为 AI 生成的视频添加水印,用户可上传任何视频或图片到 Google 以检测是否由 Veo 等模型生成,并为研究人员和记者提供检测工具。他认为,社会将演化出新的规范,并可能需要法规来应对深度伪造等欺诈行为,但人类对 shared reality(共享现实)的追求不会改变。
领导力、未来与 AGI 迷思
回顾过去几年外界对 Google“行动迟缓”的批评,Sundar Pichai(皮查伊)表示,他作为 CEO 的核心工作正是让公司处于 AI 前沿。通过整合团队成立 Google DeepMind、大幅增加基础设施投资(资本支出从几年前的 200 亿美元增至 750 亿美元)、在 Waymo 被看衰时坚持加码等决策,他正带领公司加速前行。他仍然深度参与产品决策,同时得益于 Sergey Brin 等在 Gemini 模型上的深耕。
关于通用人工智能(AGI)的前景,Pichai 保持了开放态度。他认为按照当前路径,前方仍有巨大进步空间,但技术曲线可能存在暂时的高原期,能否实现 AGI 尚无定论。他以自动驾驶为例:Waymo 表现优异,但教会一个孩子开车只需 20 小时,说明现有技术与通用智能仍有距离。
最后,当被问及 Google 50 岁时会怎样,Pichai 希望公司保持敏捷和创新。在科技行业,成功需要每年去赢得。他更关注的是打造一种深入创新、着眼长远、深耕技术并将其转化为影响数十亿人产品的文化。至于那时由人还是 AI 运营公司,他笑着回答:“无论谁运营,都将拥有一位非凡的 AI 伴侣。”
Google CEO Sundar Pichai(桑达尔·皮查伊):AI平台变革进入新阶段,搜索与网络的未来将如何演变?撰文:Techub News 整理
导语
在Google年度开发者大会I/O 2024结束后的第二天,Google及其母公司Alphabet的CEO Sundar Pichai(桑达尔·皮查伊)再次做客知名科技媒体The Verge的旗舰播客节目《Decoder》。这已成为I/O后的一个传统对话。此次访谈发生在谷歌宣布包括AI搜索模式(AI Overviews)、多款新AI模型(如Veo 3、Imagine 3)以及展示Android XR和AI眼镜原型等大量重磅更新之后。面对AI技术加速产品化、搜索形态变革、网络生态重塑以及日益激烈的监管与竞争环境,Sundar Pichai(桑达尔·皮查伊)的这次发声,为理解谷歌的战略重心和其对下一代计算平台的展望提供了关键视角。
摘要
AI平台变革进入“产品构建”新阶段,其影响力将比移动互联网更深远,关键在于让更广泛的人群能够创造产品。
搜索正从“十个蓝色链接”向提供综合答案的AI模式演进,但谷歌承诺将继续为网站导流,并认为网络内容总量和消费仍在增长。
AI将催生新的硬件形态,如AI眼镜,预计未来一年将有数百万人尝试,但要达到智能手机的普及程度仍需时间。
未来的“智能代理(Agent)优先”网络将更像一系列数据库,企业端可能更快普及,消费者端则需要探索新的价值交换与商业模式。
谷歌面临来自出版商、监管机构的多重压力,但坚持其搜索排名和AI响应的公正性,不会因政治压力而调整结果。
从研究到现实:AI平台变革进入新阶段
访谈伊始,主持人Nilay Patel指出,今年的Google I/O给人一种谷歌“充满自信”的感觉,大量技术正在快速转化为可立即交付的产品。Sundar Pichai(桑达尔·皮查伊)将这种信心归因于谷歌在AI前沿探索的“深度和广度”。他强调,谷歌一直是一家深度的计算机科学公司,并早已确立“AI优先”战略,如今正将深厚的研究积累以前所未有的规模和深度整合进产品中。例如,大会上提到的“文本扩散模型”和“世界模型”,都代表了谷歌在推动技术边界方面的努力。
Sundar Pichai(桑达尔·皮查伊)重申了AI将如同电力一样具有变革性的观点,并补充说,我们正处在一个平台变革的新阶段。他将此与移动互联网的转型相比较:移动转型带来了触摸屏、高速网络和便携算力,进而催生了全新的应用生态。而AI的第一次浪潮是关于Transformer等基础模型的能力突破;现在,我们进入了第二阶段——产品构建阶段。
“这不仅仅是这个平台能帮你创造更多产品,”他解释道,“更重要的是,创造和开发的过程本身将比以往任何时候都更广泛地向人类开放。”他类比了互联网让博客普及、移动设备让视频创作民主化的历史,指出AI将通过“ vibe coding”(直觉式编程)等方式,极大地降低软件和内容创作的门槛,释放出“乘数效应”般的创造力。就像当年AJAX技术催生了Google Maps、Gmail等动态网页应用一样,AI将以前所未有的方式“涡轮增压”创新。
搜索的进化与网络的未来
AI,尤其是以聊天机器人形式呈现的AI,正在深刻改变用户获取信息的方式,这直接冲击着谷歌的核心业务——搜索,以及整个网络生态系统。Sundar Pichai(桑达尔·皮查伊)承认搜索正在演变,AI模式(AI Overviews)会为某些查询提供直接答案,但他坚决驳斥了“网络正在衰落”或“谷歌不再为网站导流”的说法。
他引用数据称,过去两年,谷歌可抓取的网页数量增长了45%,整体网络流量仍在增长。他认为,作为内容创作者,今天需要以跨平台、跨格式的方式运作(如同时运营网站、YouTube和TikTok)。而AI的独特优势在于其多模态能力,能够近乎零摩擦地在不同格式(文本、音频、视频)间转换内容,这将解锁新的机会。“机器可以帮助翻译内容,就像翻译不同语言一样,它们可以无缝切换。”
针对新闻出版联盟等机构对AI搜索“窃取内容”、“断绝流量”的激烈批评,Sundar Pichai(桑达尔·皮查伊)回应称,谷歌始终优先考虑向网络导流,这是其产品设计的核心原则之一。“我认为,超过任何其他公司,我们都在思考并优先考虑向网络发送流量……我们是唯一将其作为高度优先事项并为之苦恼的公司。”他表示,AI模式同样会标注来源,从长期来看,就像谷歌过去25年经历的所有搜索功能演变(如精选摘要)一样,最终会为网站带来更多、更高质量的流量。
对于主持人提到的“Safari浏览器中搜索量22年来首次下降”的传言,Sundar Pichai(桑达尔·皮查伊)予以否认,称谷歌看到的整体搜索查询量仍在增长,包括在苹果设备上。他以TikTok的崛起并未阻碍YouTube增长为例,强调当前市场远非“零和游戏”,用户的总体验入度和活动量在增加。
智能代理、AI硬件与平台竞争的下一步
对话深入探讨了由DeepMind联合创始人Demis Hassabis提出的“智能代理(Agent)优先的网络”概念。Sundar Pichai(桑达尔·皮查伊)认同,未来的网络对于智能代理而言,可能更像是一系列结构化的数据库,而非为人类视觉渲染的网页。这引发了一个关键问题:像Uber、Airbnb这样的服务提供商,是否会愿意被智能代理“抽象化”,从而失去与客户的直接关系和增值服务的机会?
Sundar Pichai(桑达尔·皮查伊)认为,企业端(由CIO驱动)可能会更快地接受智能代理,因为它们有明确的效率和集成需求。在消费者端,这将是一个动态的价值交换过程。他设想了多种可能的商业模式:用户为代理付费,代理与服务平台收入分成;或者,服务平台因为参与代理生态而获得更大的业务总量,从而抵消了“过路费”成本。他类比了零售商和信用卡网络的价值:“商家接受信用卡,是因为他们看到接受信用卡带来的业务增长超过了手续费成本……最终会找到一个均衡点。”
硬件是承载AI新体验的关键。Sundar Pichai(桑达尔·皮查伊)对AI眼镜的前景感到兴奋。他区分了“ goggles”(护目镜式头显)和真正的“ glasses”(眼镜),并透露与Gentle Monster、Warby Parker等合作伙伴的产品将于今年晚些时候交到开发者手中,这些产品已接近最终形态。他预测,虽然明年可能还无法达到iPhone般的普及度,但“数百万人尝试”将成为现实。对于Jony Ive与OpenAI合作开发“未来计算设备”的消息,他表示欢迎竞争,并认为这正说明了当前创新空间的广阔,未来将出现许多今天无法想象的公司和产品类别。
当被问及手机和笔记本电脑是否会成为“遗留平台”时,他给出了一个务实的回答:计算将变得更加无处不在和情境化。用户将根据需要在手机、平板、笔记本电脑、工作站乃至眼镜等多种设备间无缝切换。虽然未来一直盯着一个黑色玻璃矩形可能不是最理想的交互方式,但这种转变需要时间。
在监管、压力与信任中前行
访谈的后半段触及了谷歌面临的严峻外部环境。关于美国司法部可能要求谷歌出售Chrome浏览器的反垄断诉讼,Sundar Pichai(桑达尔·皮查伊)没有直接回答“如果被要求出售会怎样”,但强调了Chrome和开源项目Chromium对推动Web技术发展、安全和创新的贡献,并表示谷歌作为一家基础技术公司,将在任何情况下继续投资和创新。
面对主持人提出的尖锐政治问题——是否会因前总统特朗普的公开抱怨或潜在的政治压力而调整搜索排名或AI回答——Sundar Pichai(桑达尔·皮查伊)给出了明确的否定答案。“不……今天谷歌搜索的工作方式,没有任何一个谷歌员工能影响排名算法。”他强调,谷歌的排名机制是“神圣不可侵犯的”,AI模式的响应也遵循同样的高标准原则,只会基于广泛的系统性反馈进行调整,而非个别案例或政治压力。他引用数据称,AI Overviews在对抗性真实查询中的错误率约为七百万分之一,这是谷歌一贯努力维持的高标准。
对于政府网站内容变化(如CDC页面)是否会影响其作为权威来源的地位,他解释说,谷歌并非手动评估每个页面的权威性,而是依靠PageRank等算法信号(如其他网站的链接)来判断,因此不会主动进行此类重新评估。
展望下一波浪潮:自我进化与实体世界融合
最后,Sundar Pichai(桑达尔·皮查伊)展望了AI平台变革的下一阶段标志。他认为,AI最深刻的特点在于其自我改进的能力,并以AlphaGo在短时间内从零达到超越人类最高水平的例子来说明。他看好AI在药物发现、疾病治疗等领域的巨大潜力。
但他指出,真正的下一个重大平台转变,将是AI与物理世界通过机器人技术深度融合的时刻。虽然Waymo自动驾驶汽车已经是一种机器人形式,但他指的是更通用的机器人。当AI创造出与机器人结合的“神奇时刻”时,社会将迎来又一次巨大的平台转变。这预示着,在线世界的智能终将延伸到并深刻改变我们的实体生活环境。
Chai Research 创始人 William Beauchamp(威廉·博尚):1.4 万 DAU 社交 AI 平台的增长与反主流 AI 观撰文:Techub News 整理
导语
在最新一期的 Latent Space 播客中,主持人 Alessio 和 Swix 来到了 Chai Research 的办公室,与公司创始人 William Beauchamp(威廉·博尚)进行了一场深度对话。Chai 是一款拥有超过 140 万日活跃用户(DAU)的社交 AI 聊天应用,在竞争激烈的消费级 AI 领域独树一帜。William Beauchamp(威廉·博尚)的背景颇为独特:他毕业于剑桥大学经济学专业,曾是一名职业扑克玩家,随后创立并运营了一家成功的量化交易公司。在 30 岁生日时,他决定将才华转向更具影响力的领域,从而创立了 Chai。本次对话不仅回顾了 Chai 从零到一的创业故事,更深入探讨了其与 Character.AI 等资金雄厚的对手的竞争策略、内部 AI 模型迭代的「数据飞轮」、以及对 AI 技术未来发展的根本性思考。
摘要
从量化交易到 AI 社交平台:William Beauchamp(威廉·博尚)基于对机器学习生态的观察,认为 AI 的未来不是由少数巨头垄断的「单一智能」,而是由无数小团队在分布式平台上构建的多样化智能。
产品市场契合(PMF)的发现:早期尝试新闻、食谱等实用型聊天机器人均告失败,直到一款「治疗师」机器人意外获得用户长时间互动,才揭示了用户对「无评判、有趣、陪伴式」对话的真实需求。
增长引擎与竞争:Chai 的增长经历了后端架构瓶颈、竞争对手策略变化、内部 AI 模型迭代飞轮成熟以及引入专业增长负责人等多个关键拐点,最终在 2023 年底实现用户体验反超 Character.AI。
反主流的 AI 发展观:Beauchamp 不认同简单的「规模定律」和 AGI 即将到来的叙事。他认为当前大语言模型(LLM)本质上是「模拟器」和「超级知识」系统,擅长存储和检索信息,但在「推理」能力上存在根本局限,AI 的未来在于构建更丰富、更易用的用户生成内容(UGC)平台。
务实的技术路线:Chai 极度重视推理成本优化,与 DeepSeek 等团队合作,并大量使用「拒绝采样」和奖励模型来提升回复质量,而非盲目追求模型参数量或添加多媒体功能。
从扑克牌桌到 AI 社交:一位量化交易者的转型
William Beauchamp(威廉·博尚)的职业生涯始于对概率和风险的精算。从剑桥大学经济学毕业后,他没有像许多同学一样加入大型对冲基金,而是用玩扑克积累的 10 万美元作为启动资金,开始了自营量化交易。他自学 Python 和机器学习,在早期神经网络和随机森林兴起的年代,试图预测资产价格。这段经历让他深刻理解了机器学习在实战中的应用与局限,也让他看到了一个成熟的机器学习生态应有的样子:不是一个庞然大物垄断所有数据、算力和人才,而是众多专业化的小团队在一个中心化市场(交易所)上竞争。
当他的交易公司年利润达到约 500 万美元,团队全是牛津、剑桥背景的数学物理精英时, Beauchamp 在 30 岁生日之际进行了反思。他意识到,尽管财务成功,但这份事业对世界的「影响力」有限。他考虑过加密货币,但认为其核心用例更偏向「赌博」和「规避监管」,而非创造长期价值。与此同时,他注意到了语言模型的潜力。尽管当时 OpenAI 的 GPT-3 尚未发布,但已有研究(如谷歌的 BERT)让他预感到,能够与人自然对话的计算机将成为下一个重大趋势。
与当时 Sam Altman(萨姆·奥尔特曼)等人宣扬的「AI 是单一智能体,依赖更多数据、算力和研究员」的主流观点不同,Beauchamp 基于其机器学习经验持相反看法。他认为,任何机器学习任务的性能都遵循 S 型曲线,最终会在人类水平附近趋于平缓(如自动驾驶、图像识别)。因此,AI 的未来不应是「大英百科全书」式的集中化产物,而应是「维基百科」式的分布式平台。他设想构建一个平台,让任何小团队都能为其特定目的创建、迭代和部署最好的 AI。这便是 Chai 最初愿景的由来。
寻找 PMF:从「治疗师」机器人到 UGC 平台
Chai 最初的产品形态是一个 API 平台,开发者可以提交 Python 脚本(即早期的「智能体」),实现文本输入和输出。Beauchamp 自己尝试创建了新闻机器人、食谱机器人等各种应用,但均无人问津。转折点发生在他让妹妹学习 Python 并创建了一个「治疗师」机器人之后。第二天,数据显示有 20 个活跃用户平均使用了 20 分钟——全部是在和这个治疗师机器人聊天。
这一发现揭示了用户的核心需求:他们想要的不是信息检索工具,而是无评判、即时响应、可以随心所欲倾诉的「陪伴」。与被动消费的 TikTok 或 Instagram 不同,与 AI 互动让用户感觉自己在「参与」和「贡献」,从而避免了使用后的空虚感。Beauchamp 开始将 Chai 对标为「社交 AI 的 Instagram」,一个让人们创造和分享 AI 体验的平台。
然而,另一个难题出现了:专业的开发者和工程师对构建聊天机器人毫无兴趣。Beauchamp 意识到,真正的创造者应该是消费者自己。于是,Chai 进行了一个在当时并不明显的创新:向用户开放创作工具。用户可以为机器人选择名称、头像,并编写提示词(prompt)来塑造其性格。这一举措释放了巨大的创造力,用户创造了 Beauchamp 从未想过的角色类型,比如「校园恶霸」或各种浪漫原型,满足了更广泛人群的细分需求。Chai 从此真正成为一个用户生成内容(UGC)驱动的社交 AI 平台。
与巨头共舞:Chai 的增长拐点与竞争策略
Chai 的发展并非一帆风顺的直线增长。Beauchamp 在播客中剖析了增长曲线上的几个关键拐点,这些拐点也是与 Character.AI 等资金雄厚对手竞争的真实写照。
拐点一:基础设施瓶颈。 Chai 早期完全建立在 Google Cloud Platform (GCP) 上,包括 Firebase。这套架构支撑了从 0 到 50 万 DAU 的快速增长,但在接近 50 万 DAU 时达到了极限。随后长达数月的迁移和架构重构期导致了服务不稳定,影响了新用户体验和 App Store 排名,增长一度停滞。渡过这个工程难关后,平台才具备了支撑当前 140 万 DAU 的弹性。
拐点二:竞争对手策略变化。 Beauchamp 坦言,Character.AI 的出现和崛起对 Chai 构成了巨大压力。Character.AI 的创始团队来自 Google,融资能力极强,能够负担比 Chai 当时昂贵得多的模型进行推理,导致用户直接抱怨「Chai 的 AI 更笨」。Beauchamp 将此视为「硅谷式超规模商业」的经典案例。他观察到,当 Character.AI 的创始团队可能因公司被收购或进入「维护模式」而减少用户获取(UA)支出时,市场为 Chai 等竞争对手留出了增长空间。
拐点三:数据飞轮的成熟。 这是 Chai 实现反超的核心。团队建立了一个高效的模型评估系统「Chivers」(类似于 LMSys 的竞技场)。任何开发者(或内部研究员)都可以提交模型,系统会将其部署并随机呈现给约 5000 名用户进行 A/B 测试(「哪个回复更好?」)。通过这种基于人类反馈的实时评估(ELO 评分),Chai 的 AI 团队将迭代周期从「每月几个模型」缩短到「每天评估 20-50 个模型」。这种快速反馈循环使得团队能在提示工程、DPO 微调、拒绝采样和奖励模型训练等方面快速迭代和优化。大约在 2023 年 10 月,用户社群的风向发生了明显转变,开始普遍认为 Chai 的体验超过了 Character.AI。
拐点四:专业增长负责人的加入。 一位前字节跳动(TikTok)增长负责人加入了 Chai。当他发现 Chai 在几乎零广告投入的情况下达到了百万 DAU 时非常兴奋。在他的指导下,Chai 开始了付费用户获取,将日广告支出从零逐步提升至数万美元(仍远低于竞争对手的规模),从而将年增长率从 2 倍助推至 3 倍。
Beauchamp 也分享了一些「失败」的尝试,例如他曾力推的「语音」功能。尽管团队投入巨大解决了延迟、成本和音质问题,并早于竞争对手推出,但 A/B 测试显示该功能对核心指标(留存、参与度、 monetization)几乎没有影响。只有约 15% 的用户偶尔使用。这让他更加坚信史蒂夫·乔布斯(Steve Jobs)的信条:必须从用户需求出发,而不是从酷炫的技术出发。目前用户的最大痛点并非多媒体,而是 AI 内容仍主要由「硅谷的中年男性」创造,UGC 的深度和工具丰富度还远远不够。
AI 的未来:超级知识、平台化与对「推理」的质疑
William Beauchamp(威廉·博尚)对当前 AI 领域的主流叙事提出了鲜明挑战。他不同意简单的「规模定律」和 AGI 即将到来的预测。他认为,将大语言模型称为「推理引擎」是一种误解。
「我更愿意把它们看作模拟器,就像物理模拟引擎。它们被训练来预测下一个最可能的词元(token),这并不是真正的推理,只是在做最可能的事情。」
他指出,当前 AI 真正擅长的是「知识」的存储和检索,其能力已超越任何个人类,这是一种「超级知识」。人们很容易将知识渊博与智能混为一谈。真正的「智能」或「推理」能力的提升,在他看来是有限的,并且需要像 AlphaGo 那样的树搜索等不同机制的结合。
因此,他认为 AI 的发展不是一个可以通过「集中化 crowdsourcing」解决的「智能」问题(如同维基百科 crowdsource 的是知识而非智力),而是一个需要「分布式平台」来激发多样性和创造力的生态问题。他批评 OpenAI 等大型实验室的做法类似于「大英百科全书」,雇佣标注员创建高质量但有限的数据集。而未来的方向应该是让更多人能够以分布式的方式贡献数据和塑造 AI。
在技术实践上,Chai 高度重视推理成本优化。Beauchamp 盛赞了 DeepSeek 在推理引擎上的工作,认为他们通过减小 KV 缓存等技术显著提升了「性能/美元」比。Chai 自身也与 MK1 等专注推理优化的团队合作。此外,Chai 大量使用「拒绝采样」技术:对于每个用户输入,模型会并行生成多个(例如 16 个)候选回复,然后通过一个内部训练的奖励模型(Reward Model)选出最优回复再返回给用户。这也解释了为何 Chai 不采用流式输出(streaming)—— 因为需要看到完整回复才能进行评选。这种方法让他们能够在给定的延迟预算内,使用规模更大或质量更好的模型。
文化、招聘与未来
Chai 团队目前只有约 15 人,Beauchamp 形容其文化是「高强度」和「硬核」的。他寻找的是有「特殊印记」的人才:不一定是名校背景,但必须有实际构建过东西、取得过突出成绩的经历(无论是通过交易、开源项目还是其他任何途径)。公司也通过「Chai Grants」项目向开源社区提供无附加条件的资助,以回馈社区并结识人才。
展望未来,Beauchamp 将 AI 的当前阶段比作互联网的 1998 年,还有很长的路要走。对于 Chai 而言,核心任务依然是加厚 UGC 层,提供更强大的工具,让用户能像 TikTok 用户轻松制作视频一样,轻松创造出丰富、个性化的 AI 角色和体验,最终构建一个内容创作者、消费者和推荐算法良性循环的强大生态。
Google CEO Sundar Pichai(桑达尔·皮查伊):AI 将比火和电更深远地改变世界撰文:Techub News 整理
导语
2025 年 6 月,Google 与 Alphabet 的 CEO Sundar Pichai(桑达尔·皮查伊)做客知名播客《Lex Fridman Podcast》,进行了一场长达两个多小时的深度对话。作为全球最具影响力的科技领袖之一,Pichai 此次发声正值 AI 技术狂飙突进、行业竞争白热化的关键节点。他不仅回顾了自己从印度普通家庭走向科技巅峰的个人历程,更全面阐述了 Google 在 AI 时代的核心战略、对技术未来的深刻思考,以及如何带领这家科技巨头应对来自内外的巨大挑战与质疑。这场对话是理解 Google AI 路线图及其领导者哲学的一次难得机会。
摘要
童年经历塑造技术观:Pichai 在印度钦奈的成长经历,让他深刻体会到技术(如电话、自来水)如何阶梯式地改变生活,这奠定了他对技术赋能人类的核心信念。
AI 是史上最深刻技术:Pichai 重申并坚信 AI 将是比火或电更深远的技术,因其具备递归自我改进能力,能加速“创造”本身,其影响将远超以往任何发明。
Google 的 AI 战略与反击:面对去年的质疑,Pichai 详解了通过合并 Brain 与 DeepMind、押注 TPU 基础设施等关键决策,带领 Google 在一年内实现 AI 产品密集落地与能力飞跃的过程。
AGI 展望与“毁灭概率”:Pichai 认为 2030 年前可能无法完全达到 AGI,但届时技术进步已足够震撼。他对 AI 可能导致人类毁灭的“p(doom)”持谨慎乐观态度,相信人类在危机面前会团结应对。
AI 赋能创意与责任边界:Pichai 强调 AI 工具(如 Veo)应像“基础设施”或“画笔”一样赋能艺术家自由表达,同时 Google 需要在支持创意与履行社会责任之间找到平衡。
从钦奈的童年到 Google 的使命:技术如何阶梯式改变人生
Sundar Pichai(桑达尔·皮查伊)的科技世界观,根植于他在印度钦奈度过的童年。全家住在一套简陋的两居室公寓里,技术曾是稀缺品。他回忆道,家里申请一部电话需要等待五年,最终装上的转盘电话却彻底改变了生活——邻居会来家里给亲人打电话,取一份验血报告从往返四小时且可能白跑一趟,变成了五分钟就能搞定的事。“那时,我脑海中就像亮起一盏灯泡,明白了技术改变人们生活的力量。”Pichai 说道。
类似的“阶梯式体验”还有很多:在严重干旱时,他和兄弟、母亲需要排队领取按户分配的桶装水;多年后,家里通了自来水并装上了热水器,打开水龙头就能洗热水澡。“对我来说,一切都是这样离散地发生的。所以我一直有这种‘第一次’的感觉,感受技术如何戏剧性地改变你的生活,以及它带来的机遇。”这种对技术赋能作用的切身感受,与他后来被 Google“整合全球信息,使人皆可访问并从中受益”的使命所深深吸引,形成了内在的逻辑闭环。
童年的信息获取主要依靠报纸和书籍,受在邮局工作的祖父影响,Pichai 阅读广泛,从艾茵·兰德到哲学著作再到通俗小说。这种对知识的渴望,与后来 Google 的使命产生了强烈共鸣。他甚至笑着回忆,为了说服父亲买一台 VCR(录像机),花了很长时间,而拥有 VCR 后能够录下世界杯足球赛或观看电影录像带,又是一次全新的体验。“这些离散的记忆让我始终觉得,获得技术访问权是如何驱动你生活中阶跃性变化的。”
当被问及给全球有志青年的建议时,Pichai 强调了两点:一是倾听内心,做自己真正热爱的事情,这能让你展现最好的自己;二是努力与那些你认为比自己更优秀的人共事,让自己处于“不舒服”但能拉伸能力的环境中,这有助于个人成长。
AI 是比火与电更深刻的技术革命
当 Lex Fridman 提出,将 AI 置于人类万年文明史的所有重大发明(如农业革命、电力、工业革命)中进行排序,它是否有机会成为“第一生产力乘数”时,Pichai 给出了坚定而深刻的回答。
“多年前(大概是 2017 或 2018 年),我就说过,AI 是人类将研究的最深刻的技术,它将比火或电更深刻。我必须支持我自己,我仍然认为情况就是这样。”Pichai 承认可能存在“近因偏差”,就像人们总容易认为当下看到的运动员是最伟大的。但从第一性原理出发,他论证 AI 将比所有这些发明都更宏大。
他指出了 AI 的根本独特性:首先,它的进步速度极快,能力边界不明,天花板不清;其次,也是最重要的,它是递归自我改进的。“它是第一个将显著加速‘创造’本身的技术,能够自己改进并达成目标……这使它处于一个不同的联盟。”因此,Pichai 相信 AI 最终产生的影响将远远超过我们之前所见的一切。
他进一步描绘了“AI 技术包”可能带来的早期变化:核心是极大降低创造与表达的门槛。“可以很容易地想象,将你头脑中的想法,转化为存在的事物,这将成技术包的一部分……它将赋能几乎全人类来表达自己。”无论是编写软件、创作内容、开发游戏,还是进行科学研究,都将变得无限可能。AI 将解锁全球 80 亿人的认知潜力,就像互联网博客让更多人发声一样,但规模将是数千万甚至数亿人更深度地向世界输出内容。
Pichai 也预见了这将重塑创意格局,让传统内容生产者感到紧张,但他认为其中存在被低估的扩张性一面。“它将以前所未有的方式释放人类的创造力。”他类比道,如果把 20 世纪 40、50 年代的人带到今天的 YouTube 面前,会让他们震惊;同样,我们也将被未来 10 到 20 年内可能实现的事情所震撼。
领导者的平衡术:谦和、决策与穿越风暴
Lex Fridman 好奇,在竞争激烈的科技世界攀登至顶峰的领导者,往往需要一些“强悍”特质,而 Pichai 以平衡、谦和、善于倾听著称,他的“秘诀”是什么?Pichai 坦言自己也会生气、沮丧,拥有常人所有的情绪,但他逐渐找到了激发团队最佳状态的方法。
“我发现,激励那些有使命感、追求卓越、有内在驱动力的人,并以此实现目标,往往效果更好。”他将此比作体育中的“人员管理”,伟大的教练都擅长此道。很多时候,与你共事的人如果犯错,他们自己比你更难受,因此需要用不同的方式对待。当然,偶尔也需要明确告知对方“这样不行”。但他发现,大多数情况下并不需要如此。
真正的考验出现在去年。当时,外界充斥着“Pichai 是错误人选”、“Google 迷失了、完蛋了”的论调。回顾那段时期,Pichai 展现了他作为领导者的定力与决策逻辑。
“我擅长屏蔽噪音,区分信号与噪声。”他用水肺潜水作比喻:海面可能波涛汹涌,但只需下潜一英尺,下面就是世界上最平静的地方。运营 Google 就像执教巴萨或皇马,总会有糟糕的赛季。关键在于,他内心清楚 Google 正在构建什么。
他列举了此前所做的几个关键决策:一是多年前就开始投资 TPU,为大规模模型训练打下基础;二是将 Google Brain 与 DeepMind 合并,组建 Google DeepMind,汇聚世界级研究人才;三是组建专门的 AI 基础设施团队,全力扩展所需算力。尽管外部可能未充分意识到,但 TPU 的产能爬坡也需要时间。“但我能看到内部的轨迹……对我来说,这个时刻感觉是我们公司未来十年、二十年最大的机遇之一。我认为我们比世界上大多数公司都更有条件去实现这一愿景。”
谈及合并 Brain 与 DeepMind 这一艰难决定,Pichai 承认这就像“有人告诉你,把斯坦福和 MIT 合并,创建一个伟大的院系”。幸运的是,他们遇到了合适的时机和人选。Jeff Dean 希望回归更偏科研的个人贡献者角色,而 Demis Hassabis 自然是领导新团队的合适人选。合并过程不乏“几个不眠之夜”,但团队耐心地将两个世界的精华结合起来,为长远成功奠定了基础。
在压力时期,Pichai 也会更加强硬,但他强调决策的清晰性。“在做出重大决策时,听取每个人的意见很重要……有时你听到的内容会影响你的思考。有时你已有清晰信念,你会表明‘这是我的感受,这是我的信念’,然后你就押注于此,继续前进。”他认为,只要决策清晰,假以时日人们会尊重这一点。
AGI 路径、风险与 Google 的产品哲学
关于 AGI(通用人工智能)的时间表,Pichai 引用了 Andrej Karpathy 提出的“AJI”(人工参差不齐的智能)概念,认为当前正处于这个阶段——在某些方面取得惊人进步,但在另一些方面(如数草莓字母‘R’的个数)却会犯低级错误。他看到了 AGI 的“微光”,例如在旧金山街道上乘坐 Waymo 自动驾驶汽车,或者通过 Gemini Live 进行世界交互时,但同时也清楚距离真正的 AGI 还很远。
对于“2030 年能否实现 AGI”的问题,Pichai 表示:“到 2030 年,将会取得如此巨大的进步。我们将以重要方式处理这种进步带来的后果,无论是积极的还是消极的外部性。”他个人认为,到 2030 年可能“刚好差一点”实现 AGI,但这并不重要,因为进步本身已经足够震撼。
话题转向更严峻的“p(doom)”——即 AGI/ASI(人工超级智能)毁灭人类文明的概率。Pichai 严肃地表示,这确实是他们“厨房谈话”的话题之一。他认为,如果“毁灭概率”真的很高,那么到了某个时刻,全人类会团结起来确保它不会发生,因此人类实际上会取得更多进展来对抗它。“这具有一种自我调节的特性。如果人类齐心协力解决一个问题,我认为我们能够做到。”因此,他对“毁灭概率”情景持乐观态度,但这并不意味着基础风险不高,只是他对人类能够挺身而出迎接那个时刻抱有极大信心。
Lex 补充了“没有 AI 的毁灭概率”视角,认为 AI 可能通过让人类更聪明、更友善、更高效,帮助世界更多地区繁荣发展,从而反而拯救人类文明。Pichai 对此表示赞同,认为要解决一些最棘手的问题,有 AI 的帮助会更好。
在具体产品层面,Pichai 详细解释了 Google Search 的演进。推出“AI 模式”是一个重要决策,其核心设计原则是:AI 提供上下文和摘要,但用户最终仍会去探索网络。“那些核心原则没有改变,但 AI 模式允许我们推进……我们最好的模型在那里,它们将搜索作为深度工具,真正为每个查询展开,进行多次搜索,以你能消费的方式组装知识。”他特别指出,对于非英语用户,AI 在推理过程中整合多语言信息的能力,将极大扩展他们可访问的知识范围,释放巨大的认知潜力。
关于在 AI 体验中引入广告,Pichai 表示早期会更多关注有机体验,但广告作为“商业信息”和支撑免费服务的基础,其根本价值不会改变。AI 本身将帮助找到最佳的实现方式。他强调,Google 目前计划将 AI 模式作为一个独立标签,供希望体验前沿功能的用户使用,而其中验证有效的功能会逐步迁移到主搜索页的 AI 概述中,这是一个连续的演进过程。
赋能艺术与应对边界:AI 作为创意画笔与社会责任
当讨论到 AI 生成内容(如通过 Veo 生成视频)时,Lex 提到了像达伦·阿罗诺夫斯基这样的电影导演正在积极探索用 AI 创作电影,以及一些更“边缘”的艺术家在挑战社会接受度的边界。这给 Google 带来了一个难题:如何既允许艺术家进行自由、甚至“疯狂”的创作,又履行平台的社会责任?
Pichai 明确表示:“当涉及到允许艺术自由表达时,这是一个社会中最重要的价值观之一。艺术家一直是推动边界、拓展思想前沿的人。”因此,他认为 Google 应该提供工具,并将其交到艺术家手中供他们使用和发布作品。“我几乎将其视为基础设施。就像你向人们提供电力时,你不会考虑其上的用例。”AI 工具就像一支“画笔”。
当然,他也承认必须有一些界限。“社会需要在根本层面上决定什么是可以的,什么是不可以的。我们会负责任地处理。”但他强调,在艺术自由表达方面,这是他们应该努力捍卫的价值观之一。
Lex 注意到,Gemini 2.5 Pro 相比早期版本,在回答涉及暴力历史等敏感话题时,显得更少“小心翼翼”,更加客观和细致。Pichai 解释了这一变化背后的思考:随着模型能力增强,它们能够更好地推理这些细微问题。“一旦模型跨越了某个智能和复杂度的门槛,它们就能很好地推理这些有细微差别的问题。我认为用户真的想要这样……他们希望尽可能多地访问原始模型。”
他指出,正确的方向是从第一性原理(科学角度)出发,让模型从底层学会推理世界、理解细微差别,而不是由一部分人类在上面进行硬编码。这是 Google 正在采取的方向,未来也会继续推进。
访谈最后,Pichai 分享了他对 Beam(沉浸式远程呈现技术)和实验性 XR 眼镜等前沿项目的兴奋之情。Beam 让他看到了远程沟通中恢复“临场感”与人际连接的可能性,而 XR 眼镜则展示了将 AI 助手无缝融入日常视觉与听觉体验的潜力。这些探索都指向同一个未来:技术将继续以离散而深刻的方式,融入并提升人类生活的每一个维度。
正如 Pichai 在总结中对人类未来的乐观展望:纵观人类文明历程,我们一直在不懈地让世界变得更好。如果可以选择在任何时代出生,他几乎总是选择现在。“这就是人类文明所取得的非凡成就……我们总是集体崛起,推动前沿向前。所以我预计未来也不会有什么不同。”在 AI 这个可能是人类历史上最深刻的技术革命面前,这位从钦奈走出的 Google 船长,正带着他的信念与谦和,引领巨轮驶向未知而激动人心的深海。
狂欢的代价:宕机、骗局与 Robinhood Chain 的下一步撰文:Gandalf,Techub News
导语
9 月的第一周,Robinhood Chain 同时拿到两项纪录:日收入 400 万美元登顶全链,以及两个月内第二次停止出块。一边是 AMC 的公开发难、SCATMAN 骗局和「65% 参与者亏损」的社区估算,一边是 Tenev「代币化将接管整个金融系统」的超级周期宣言。本文盘点狂欢的全部账单,并给出判断这条链走向的三个变量:监管、自我治理、以及 Agent 与 RWA 能否在 Meme 退潮前接棒。
核心要点
稳定性:9/4 超 6 分钟未出块、9/5 约 14 分钟中断;无资金损失,但事故原因未披露
损耗面:SCATMAN 骗局获利 13.5 万美元、诈骗代币与流动性抽干常态化、社区估算 65% 参与者亏损
合规面:AMC 正面冲突落在「离岸发行 + 无否决权」上;Tenev 以 1:1 托管与金融现代化立场回击
两派判断:Trading 雷叔问「MEME 2.0 还是昙花一现」;IOSG 给出赌场/结算层的二选一
三个变量:监管是否介入、Robinhood 如何自处(官方持仓 Meme 的角色冲突)、Agent+RWA 能否接棒
9 月的第一周,Robinhood Chain 同时创下了两组纪录:日收入超过 400 万美元位居所有链之首,以及上线两个月内的第二次停止出块。
两次中断
2026 年 9 月 4 日,Robinhood Chain 出现疑似宕机,超过 6 分钟未出块。次日,网络再度发生约 14 分钟的区块生成中断,交易与转账受阻,起始时间约为 12:57 UTC。
官方确认没有资金损失,也没有发生未经授权的转账,区块生产随后恢复,但初期活动是断续回归的。截至相关报道发布时,Robinhood 尚未公开披露中断原因,也未提供详细的事故报告。
事故发生前,这条链的日交易笔数已超过 1100 万。对一条把自己定位为证券结算层的链来说,14 分钟的停摆和一条 Meme 公链的 14 分钟停摆,性质完全不同。
图源:crypto.news(2026 年 9 月 4 日)
骗局与损耗
投机繁荣的另一面是持续的资金损耗。2026 年 7 月 14 日,Robinhood Chain 上发生 SCATMAN 骗局,攻击者抛售代币获利 13.5 万美元——这发生在主网上线不到两周时。
此后诈骗代币、流动性突然抽干成了这条链的常态问题。有社区估算认为,在生态的头几个月里,约 35% 的参与者最终盈利,65% 的参与者亏损。Meme 是零和的,排在前面的人的收益来自后面的人的损失。
9 月 2 日还出现了一个此前少见的问题:Robinhood Wallet 通过 Fomo 用信用卡购买 Memecoin 的交易,被标记为「数字媒体」类目——支付通道的合规归类,开始跟不上产品实际在做的事。
合规压力正在累积
9 月 4 日 AMC 首席执行官的公开抨击,把股票代币的合规问题第一次推到了上市公司与券商正面对撞的层面。核心争点是不对等:AMC 每年花数百万美元遵守美国证券法,而 Robinhood 通过泽西岛实体发行的代币不在美国证券法下注册,标的公司对此没有否决权。
Tenev 的立场没有退让。8 月 19 日至 20 日,他连续公开呼吁美国开放代币化股票交易,称其为金融现代化的最佳路径,并预言代币化将开启超级周期、最终接管整个金融系统。他还曾提出向 Meme 持有者空投股票代币的设想——把投机流量导向他真正想做的产品。
退潮之后
@Ray_Lei_Crypto(Trading 雷叔)在《Robinhood: MEME 2.0 or a one-hit wonder》中提出的问题,是眼下最值得追踪的那个:这轮行情究竟是一个新范式的开端,还是一次性的烟花。
IOSG Ventures 给出的两种可能同样直白:这场赌局要么最终把用户、流动性和基础设施带给真正的金融应用,要么在补贴结束后迅速迁移到下一条链。
有三个变量决定答案。第一,监管会不会介入——JINQIAN 事件已经把问题摆到了台面上。第二,Robinhood 自己怎么治理——一家持牌券商上线自家链上的 Meme、并持有 780 万美元该资产,这个位置很难长期维持。第三,也是最关键的,Agent 交易和代币化股票能不能在 Meme 退潮之前接上——目前链上代币化资产规模 8800 万美元,相对 10 亿美元的 TVL,这个接力还远未完成。
一条为股票而造的链,正在被 Meme 反向定义。它接下来是回到原本的设计意图,还是彻底成为它意外变成的样子,这条时间线还会继续记录下去。
Robinhood Chain 生态盘点:谁已经把资产搬了进来撰文:Gandalf,Techub News
导语
两个月里,这条链接进了 dYdX Labs 的杠杆平台 Arcus、Ethena 的 3.2 亿美元 USDe、Coinbase 经 Chainlink 搬来的 75 亿美元 cbBTC,以及从 Trust Wallet 到 MetaMask 的完整钱包矩阵。FalconX 的评价是:它在启动期就凑齐了 DEX、借贷、永续、预言机、跨链和钱包的整套拼图。本文按资产类别盘点谁进来了、带来了多少——以及为什么 RWA 反而是其中最小的一块。
核心要点
衍生品:dYdX Labs 的 Arcus——95 只代币化股票 DEX、代币化永续、获 Robinhood Crypto 投资
稳定币:USDG 生态位 + Maple syrupUSDG + Ethena USDe(八周 3.2 亿美元),全链稳定币市值 6.4 亿
跨链:Chainlink CCIP 打底,Coinbase 引入 75 亿美元 cbBTC,以太坊桥接周增 30%
借贷信贷:Morpho 支撑的 Earn(存款 7.9 亿/贷款 3.51 亿)+ Polytrade 的 USDG 贸易信贷
失衡的现实:代币化资产 9 月才破 8800 万美元,是 10 亿 TVL 里最小的一块
撇开 Meme 的喧嚣,Robinhood Chain 在两个月里确实接进了一批体量可观的基础设施与资产。这份盘点按类别梳理谁已经进来了、带来了多少。
衍生品:dYdX Labs 的 Arcus
Arcus 是这条链上最重要的原生衍生品项目,由 dYdX Labs 推出(dYdX Foundation 在 7 月 2 日专门澄清了两者是独立产品)。
它的推进节奏很快:7 月 2 日上线支持 95 种代币化股票的 DEX;7 月 8 日获得 Robinhood Crypto 投资并正式加入生态;7 月 22 日单周交易达 28.5 万笔创新高;7 月 23 日推出代币化股票及永续合约;8 月 26 日,dYdX Labs 正式推出代币化杠杆产品平台 Arcus,支持股票与加密资产的杠杆代币。
这条产品线的意义在于,它把股票代币从「只能买卖」推进到「可以加杠杆、可以做永续」,是 RWA 叙事里真正有增量的部分。
稳定币:USDG、USDe 与 syrupUSDG
稳定币是这条链上沉淀最快的资产类别。原生主力是 Robinhood 自己的 USDG——7 月 2 日 Spark 评论称 USDG 的推出标志着稳定币竞争转向生态系统之争。7 月 15 日,Uniswap 上的 USDG 流动性一周翻倍至超过 850 万美元。
外部稳定币跟进同样积极。7 月 2 日 Maple 推出 syrupUSDG;8 月 29 日,Ethena 的 USDe 上线八周内供应量超过 3.2 亿美元。整条链的稳定币市值从 7 月 11 日的 2.7 亿,到 7 月 26 日的 4 亿,再到 8 月 19 日的 6.4 亿美元。
跨链资产:Coinbase 搬来 75 亿美元 cbBTC
8 月 28 日发生了这条链上单笔规模最大的资产迁移:Coinbase 通过 Chainlink 将 75 亿美元的 cbBTC 引入 Robinhood Chain。
跨链能力的基础是 7 月 14 日完成的 Chainlink CCIP 集成。桥接侧的数据也在涨——7 月 23 日,从以太坊桥接过来的资产单周增长 30%,突破 2 亿美元。
图源:PR Newswire,Chainlink 官方通稿(2026 年 7 月 1 日)
借贷与信贷:Morpho 与 Polytrade
7 月 9 日,Robinhood 集成 Morpho 推出链上借贷产品 Earn,这是官方 DeFi 产品的核心。到 8 月 19 日,这条链的存款超过 7.9 亿美元、贷款达 3.51 亿美元。
8 月 20 日,Polytrade Finance 与 Robinhood Crypto 完成集成,推出基于 USDG 的贸易信贷产品——把链上稳定币接进了真实世界的贸易融资场景。
钱包与工具
接入速度是这条链早期最被低估的优势。7 月 2 日 Trust Wallet、7 月 4 日 Rabby Wallet、7 月 8 日 VelvetX、7 月 18 日 Velvet Capital 终端支持跨链交易、7 月 22 日开始支持 MetaMask 等自托管钱包、8 月 1 日 KyberSwap 集成区块浏览器 RobinScan。
据 FalconX 在《Robinhood Chain Primer: Early Traction and Protocols to Watch》中的梳理,这条链在启动期就凑齐了 DEX、借贷、永续、预言机、跨链和钱包的完整拼图——这是它能在两个月里把 TVL 做到 10 亿美元的前提。
但资产结构仍然失衡
把这些加起来,链上真正的「代币化资产」规模到 9 月 3 日才突破 8800 万美元。相对于 10 亿美元的 TVL 和 6.4 亿美元的稳定币市值,RWA 依然是这条链上最小的那一块。
生态是搭起来了,只是住进来的租客和当初设计的户型不太一样。
被 Meme 盖过的暗线:AI Agent 正在 Robinhood Chain 上自己交易撰文:Gandalf,Techub News
导语
所有人都在看 Meme,但 Robinhood Chain 上复合增速最快的其实是另一条曲线:AI Agent。首周 2100 个 Agent、7700 万美元交易量;第一个 1 亿美元用了两周,下一个 5000 万只用三天。Uniswap 在主网第一天就上线了 AI 插件,Unidity 让 GPT-5、Claude、DeepSeek、Qwen3 Max 四个大模型实盘对战交易代币化股票。本文梳理这条被 Meme 盖过的暗线,以及它为什么可能才是这条链回到 RWA 初心的现实路径。
核心要点
AI-native 是设计定位:主网首日 Uniswap 同步上线 AI 插件,后续开源 Trading Tools(定投/指数/跟单)
增长曲线:首周 2100+ Agent、7700 万美元 → 7/17 达 4500+ Agent、1.5 亿美元、开发者融资 230 万
Unidity 四模型实盘对战:GPT-5、Claude Sonnet 4.5、DeepSeek、Qwen3 Max 交易代币化股票
9 月 1 日 Robinhood 官方全面推出 AI 代理加密交易功能,把能力收进自家产品
冷静看:Agent 交易量占链上总量不足 1%,方向正确但尚未证明自己
Robinhood Chain 上有两条增长曲线。Meme 那条被所有人看见了,另一条几乎没人写——AI Agent 在这条链上自主交易的规模,增长速度比 Meme 更陡。
从设计之初就是 AI-native
这不是意外产物。Robinhood Chain 在主网发布时就被定位为 AI-native 的链,配套动作在第一天就到位了:2026 年 7 月 2 日,Uniswap 随主网上线的同时推出了 AI 插件。
Uniswap 后来把这套能力产品化为 Uniswap Trading Tools——一个开源的 AI 技能库,教 Claude Code、Cursor 这类编码 Agent 如何接入 Uniswap,内置三种能力:定投机器人、指数机器人(定义一篮子代币和目标权重)、以及跟单交易。
图源:Uniswap 官方博客《Uniswap is Live on Robinhood Chain》(2026 年 7 月 1 日)
复合速度比 Meme 更快
主网上线首周,链上已部署超过 2100 个 Agent,Agent 交易量约 7700 万美元。此后的加速曲线很说明问题:第一个 1 亿美元 Agent 交易量用了两周,下一个 5000 万美元只用了三天。
到 7 月 17 日,链上 Agent 数量超过 4500 个,累计交易量超过 1.5 亿美元,并已为开发者募集到 230 万美元。当时就有分析指出,Agent 的复合增速比 Meme 更快。
四个大模型的实盘对战
最具体的产品是 Unidity——一个让 AI Agent 在链上交易代币化股票的平台,在 Uniswap 的发射台 Pools 上启动。它同时跑着四个 Agent,分别由 GPT-5、Claude Sonnet 4.5、DeepSeek 和 Qwen3 Max 驱动,实盘交易代币化股票。
另一个方向是 HoodPilot,主打让用户自己构建在 Robinhood Chain 上运行的 AI 交易 Agent。
官方侧的动作同步跟上:2026 年 9 月 1 日,Robinhood 全面推出 AI 代理加密交易功能,把这套能力从链上开发者生态收进了自家产品。
为什么这条线更值得关注
Meme 的用户忠于活跃度,热度过去就会迁移。Agent 不一样——一旦策略部署在某条链上,迁移成本包括代码改写、流动性适配和历史数据积累,粘性天然更高。
更重要的是,Agent 交易的标的里包含代币化股票。这恰好是 Robinhood 最初想要的那个用例:如果 Agent 生态能持续扩张,它可能才是这条链从「Meme 赌场」回到「RWA 结算层」的现实路径——不是靠散户手动买股票代币,而是靠自动化策略把股票代币变成程序化交易的底层资产。
当然,目前这条曲线的绝对规模仍远小于 Meme。1.5 亿美元的 Agent 交易量,对比 8 月全月近 180 亿美元的链上总交易量,占比不到百分之一。它是一条方向正确但尚未证明自己的曲线。
两个月,Robinhood Chain 做到了日收入全链第一撰文:Gandalf,Techub News
导语
42 天 TVL 从 1 亿到 10 亿美元,单日 DEX 交易量从 5.6 亿爬到 13 亿,8 月全月交易近 180 亿美元,9 月 4 日单日收入超 400 万美元登顶全链——《首尔经济日报》把这两个月的增长归因于一件事:Meme 币。本文把 Robinhood Chain 上线两个月的全部关键数据拉成一条线,并指出数据背后对不上的那一环:两百万月活里,持有股票代币的只是个位数百分比。
核心要点
TVL:7/11 破 1 亿 → 7/29 破 6 亿 → 8/22 破 10 亿美元;借贷存款 7.9 亿、贷款 3.51 亿
DEX:单日 5.6 亿 → 6.9 亿 → 8.75 亿 → 13 亿美元;8/26 累计破 250 亿;8 月全月近 180 亿
收入:8/31 单日应用收入 266 万美元超以太坊与 Hyperliquid;9/4 日收入超 400 万美元居全链第一
Meme 周交易量一个月涨 156%:8 月初 14 亿 → 8 月末 35 亿美元(据《首尔经济日报》)
错配的一环:月活 200 万,但英伟达代币持有者仅 7.4 万——规模是真的,资产不是设计的那种
抛开叙事之争,Robinhood Chain 在上线两个月里跑出的数据本身就值得单独看一遍。它的增长曲线在 L2 历史上并不常见。
图源:Seoul Economic Daily(2026 年 9 月 5 日)
TVL:从 1 亿到 10 亿用了 42 天
2026 年 7 月 11 日,Robinhood Chain 的 TVL 突破 1 亿美元。7 月 29 日,链上资产存入量突破 6 亿美元。8 月 4 日 Galaxy 研报记录的数字是 3 亿美元量级。8 月 14 日,渣打银行的研究指出这条链的 TVL 已接近 10 亿美元;8 月 20 日存款规模突破 7.9 亿美元;8 月 22 日,TVL 正式突破 10 亿美元。
借贷侧同步扩张。8 月 19 日的数据显示,上线不足两个月,这条链的存款超过 7.9 亿美元、贷款达 3.51 亿美元。稳定币市值则从 7 月 11 日的 2.7 亿、7 月 26 日的 4 亿,走到 8 月 19 日的 6.4 亿美元,月内增长超过 22%。
DEX 交易量:单日从 5.6 亿到 20 亿
交易量的爬升更陡。7 月 9 日单日交易量突破 5.6 亿美元,7 月 11 日突破 6.9 亿美元,7 月 16 日单日 DEX 交易量超过以太坊。8 月 26 日,累计 DEX 交易量突破 250 亿美元。
8 月 31 日单日 DEX 交易量达 8.75 亿美元创历史新高;9 月 2 日再创新高,突破 13 亿美元,同日 UNI 上涨 16.5%;9 月 4 日,仅 Uniswap 一家在这条链上的日交易量就已接近 20 亿美元。8 月全月交易量近 180 亿美元。
收入:一度超过以太坊
最能说明问题的是收入。8 月 31 日,Robinhood Chain 的 24 小时应用收入达 266 万美元,超过以太坊与 Hyperliquid L1。9 月 2 日,其单日 gas 费用超过 Solana、Base 和以太坊。9 月 4 日,日收入超过 400 万美元,位居所有链之首。
据 @BenCryptoShow 在 X 上整理的统计,按过去 30 天计算,Robinhood Chain 位列全链总收入第 2、DEX 交易量第 5,并且已经越过了「上线一个月」这道多数新链和 Meme 生态倒下的坎。
Uniswap 是最大受益方
这条链的经济收益高度集中在 Uniswap 身上。7 月 21 日,Uniswap 在 Robinhood Chain 上产生了 1800 万美元 LP 费用;8 月 22 日,其在这条链上的代币化股票交易量首次突破 10 亿美元;9 月 3 日的统计显示,8 月全月这条链的交易费用中,Uniswap 拿走了 66%。
反过来,Robinhood Chain 也成了 Uniswap 的关键增长来源。9 月 3 日的数据显示,在剔除以太坊后,Uniswap 的总锁仓量分布中 Base 以 41% 居首,Robinhood Chain 占 13%。
但用户数量和资产结构对不上
7 月 26 日,Robinhood Chain 月活突破 200 万、周增 50%。同期代币化股票持有者的数字则小得多——7 月 12 日为 4 万出头;到 8 月 29 日,英伟达代币在这条链上的持有者达到 7.4 万。
换句话说,两百万月活里,真正持有股票代币的是个位数百分比。这条链的规模是真的,但撑起规模的资产,和它最初想承载的资产不是同一批。
Robinhood Chain 技术拆解:为什么它能做到 100 毫秒出块撰文:Gandalf,Techub News
导语
Robinhood Chain 不是从零造出来的链:底座是 Arbitrum 技术栈,节点靠 Alchemy,托管靠 BitGo,预言机与跨链靠 Chainlink,借贷靠 Morpho,交易靠 Uniswap。这套「拼装」策略让它在主网首周就把出块时间从约 580 毫秒压到 100 毫秒、日交易笔数从 68 万拉到 700 万。本文拆解每个组件的分工,以及这套性能指标的另一面——它同样是 Meme 投机最理想的温床。
核心要点
以太坊 L2、Arbitrum 技术栈、ETH 作 gas;Arbitrum 基金会 7 月 16 日官宣主网,协议层抽成 10%
组件分工:Alchemy(节点)、BitGo(托管)、Chainlink(预言机/CCIP)、Morpho(借贷)、Uniswap(交易,费用占比 66%)
据 Token Terminal 首周数据:日交易 68 万→700 万笔,出块 580ms→100ms
低延迟 + 低费用 = 高频小额交易近乎零成本,客观上为 Meme 狂潮铺了路
代价是稳定性尚未经受考验:9 月 4 日起两天内先后发生 6 分钟与 14 分钟出块中断
Robinhood Chain 不是一条从零开始的链。理解它的技术形态,关键在于三件事:它建在什么之上、谁在提供关键组件、以及这套组合为它换来了什么样的性能指标。
图源:Eco《What Is Robinhood Chain? Inside Robinhood's Arbitrum L2》
底座:Arbitrum 技术栈上的以太坊 L2
Robinhood Chain 是基于 Arbitrum 技术栈构建的以太坊 Layer 2,以 ETH 作为 gas 代币。这个选择从 2025 年戛纳发布会时就已确定——当时 Robinhood 的代币化股票直接跑在 Arbitrum 公链上,自建链只是把同一套技术栈换成专属执行环境。
2026 年 7 月 16 日,Arbitrum 基金会正式宣布 Robinhood Chain 主网上线。代价是协议层的收入分成:9 月 2 日的链上数据显示,Robinhood 单日手续费收入 213 万美元,Arbitrum 在协议层抽成 10%。
关键组件:谁在提供什么
这条链的基础设施是拼装出来的,各家分工清晰:Alchemy 提供节点与开发者基础设施;BitGo 负责托管侧;Chainlink 提供预言机与跨链能力,7 月 14 日 Robinhood L2 完成 Chainlink CCIP 集成;借贷模块则由 Morpho 支撑,7 月 9 日 Robinhood 基于它推出了链上借贷产品 Earn。
交易层的核心是 Uniswap。7 月 2 日 Uniswap 随主网同步上线,并推出了配套的 AI 插件。这个组合后来成了整条链的经济支柱——9 月 3 日的统计显示,8 月全月 Robinhood Chain 交易量近 180 亿美元,Uniswap 收取的费用占比达 66%。
钱包侧的接入速度同样快。7 月 2 日 Trust Wallet 集成,7 月 4 日 Rabby Wallet 集成,7 月 22 日 Robinhood Chain 开始支持连接 MetaMask 等自托管钱包。8 月 1 日,KyberSwap 集成区块浏览器 RobinScan。
性能:从 580 毫秒到 100 毫秒
据 Token Terminal 在《Robinhood Chain's first week in data》中的统计,主网上线首周,这条链的日交易笔数从约 68 万上升到 700 万,平均出块时间从大约 580 毫秒压缩到 100 毫秒。这个量级的提速不是共识层的功劳,而是专属执行环境下没有其他应用争抢区块空间的直接结果。
这套性能指标撑起了后来的活跃度。到 9 月 2 日,Robinhood Chain 的单日 gas 费用已经超过 Solana、Base 和以太坊;事故发生前,日交易笔数超过 1100 万。
被性能放大的问题
低出块时间和低手续费意味着高频小额交易的成本几乎可以忽略——这恰好是 Meme 币投机最理想的环境,也是这条链后来被 Meme 占领的技术前提之一。
另一面是稳定性。9 月 4 日,Robinhood Chain 出现疑似宕机,超过 6 分钟未出块;次日再次发生约 14 分钟的区块生成中断,交易与转账受阻。对一条以「结算层」自我定位的链而言,这类中断的意义远大于对一条 Meme 公链。撰文:Techub News 整理 导语 2025 年 5 月,Alphabet 兼谷歌 CEO 桑达尔·皮查伊(Sundar Pichai)罕见地接受了 All-In Podcast 的深度专访。在长达一小时的对话中,皮查伊直面了当前市场对谷歌在 AI 浪潮中可能面临“颠覆者困境”的核心质疑。作为执掌这家科技巨头近十年的领导者,皮查伊的此次发声,不仅是对外界疑虑的集中回应,更是系统性地阐述了谷歌将如何利用其长达二十余年的技术积累——从基础设施到前沿研究——来驾驭并引领这场 AI 革命。本次对话涵盖了搜索的未来、AI 商业模式、芯片战略、能源约束、量子计算以及机器人等广泛议题,为我们理解谷歌在下一个十年的战略方向提供了关键窗口。 摘要 皮查伊坚信 AI 是搜索的“非凡机遇”,而非零和游戏的颠覆者,AI 概览(AI Overviews)等新功能正在扩大搜索的查询范围和用例。 谷歌的核心优势在于其全栈式技术积累,从 TPU 芯片、全球数据中心网络到跨领域的基础研究,这使其能在控制成本的同时持续推动模型创新。 面对 OpenAI、微软、Meta 等激烈竞争,皮查伊认为 AI 创造的将是一个比过去所有技术总和更大的市场,成功的关键在于持续创新和执行。 谷歌在量子计算、机器人(物理 AI)等领域进行长期、耐心的投资,视其为类似早期 AI 的基础性突破,预计未来 3-5 年将迎来关键进展。 皮查伊承认文化管理是持续挑战,近期重点在于重拾“使命聚焦”,激发类似谷歌早期创业阶段的强度与乐观精神,以应对 AI 时代的竞争。 AI 是搜索的进化,而非颠覆 访谈开场便直指核心:在聊天式 AI 重塑人机交互的今天,谷歌的核心搜索业务是否面临被真正颠覆的风险?桑达尔·皮查伊(Sundar Pichai)的回答明确而坚定。他回顾道,自 2015 年担任 CEO 起,他便将谷歌定位为“AI 优先”的公司,因为团队深信 AI 将是驱动搜索最大进步的动力。因此,当前时刻对他而言并非威胁,而是搜索的“非凡机遇”。 皮查伊用数据佐证了他的观点。谷歌约一年前推出的“AI 概览”(AI Overviews)功能,如今已被超过 15 亿用户使用,覆盖 150 多个国家。这不仅没有蚕食传统搜索,反而扩大了用户查询的类型和范围,带来了全新的使用场景。在触发 AI 概览的查询中,谷歌观察到了查询量的增长,且增长具有持续性。他透露,实验室中正在测试一个全新的、名为“AI 模式”的专用搜索 AI 体验,将在谷歌 I/O 大会上详述。在该模式下,用户可以进行完整的对话式追问,谷歌最前沿的模型将利用搜索作为原生工具来回答问题。 “用户正在用行动回应,”皮查伊指出,用户输入的查询平均长度已是两三年前的两到三倍,有时甚至是长段落。这改变了搜索的形态。针对“创新者困境”的经典命题,皮查伊认为困境只存在于你将其视为困境之时。他援引了移动转型和 TikTok 崛起后 YouTube 依然蓬勃发展的例子,指出科技史上每一次重大创新周期,都需要全力投入。“这有点像谷歌最初的原则之一:跟随用户,其他一切自会跟随。” 商业模式过渡:成本可控,广告逻辑依旧 当对话转向敏感的商业模式——即更昂贵的 AI 查询是否会破坏谷歌搜索“查询成本”与“单次查询广告收入”之间精妙的单位经济学时,皮查伊展现了基于基础设施优势的自信。 他承认两年前业界普遍担忧成本问题,但他始终认为,就服务成本而言,他愿意押注谷歌的基础设施能力能够比几乎所有其他公司都做得更好。事实也证明,在过去 18 个月里,服务单次查询的成本已大幅下降。目前更主要的约束在于延迟,而非成本。如何让 AI 体验达到搜索近乎即时的速度,是当前更重要的前沿问题。 关于 AI 查询的广告收入,皮查伊表示,在已经展示广告的 AI 概览中,其效果基准已与传统搜索持平。“我们已经达到了那个阶段。”他进一步从第一性原理分析:广告在搜索中行之有效,是因为商业信息本身就是用户意图的一部分。AI 没有理由不能在这方面做得更好。因此,他对平稳过渡商业模式感到“安心”,尽管部分调整可能需要时间,但所有指标都显示谷歌能够很好地完成这一过渡。 基础设施与芯片:谷歌的“全栈”护城河 皮查伊多次强调,谷歌一个核心且常被低估的优势是其长达二十多年的基础设施投资。从早期可海运的集装箱数据中心,到如今遍布全球的网络,这构成了竞争力的基石。在 AI 时代,这一优势直接体现在性能与成本的帕累托前沿上——谷歌能够以最具成本效益的价格点提供最好的模型。 关键组件之一便是谷歌自研的 TPU 芯片。皮查伊提到,谷歌在 2017 年发布了第一代 TPU,如今已发展到第七代。最新的 “Ironwood” 芯片单块算力超过 40 Exaflops。这些专门为机器学习优化的芯片,尤其在推理环节表现出色,是谷歌有信心以巨大规模服务 AI 搜索查询的重要原因。他表示,谷歌的“全栈”方法——从底层基础设施、基础研发到上层应用创新——将长期为公司带来优势。 关于芯片战略,皮查伊澄清了与英伟达的关系。他盛赞英伟达是“非凡的公司”,CEO 黄仁勋(Jensen Huang)也很出色,双方合作历史悠久。谷歌内部既用 TPU 训练 Gemini 模型,也在 GPU 上服务部分流量,并为云客户提供选择。他认为行业内的公司都会尝试类似(自研芯片)的路径,但英伟达的研发能力和软件栈是世界级的,拥有诸多优势。谷歌的长期策略是保持 TPU 和 GPU 并用的灵活性,两者相互促进,共同推动技术前沿。 模型创新未达瓶颈,数据优势在于个性化 针对外界关于大语言模型性能开始“高原化”、竞争者差异缩小的论调,皮查伊并不认同。他将进步过程比作“人工 jag jag 智能”,即进展并非总是线性的,会经历看似缓慢的时期,然后出现范式突破。过去几年,行业在预训练、后训练、推理计算等方面不断推进,如今又在研究如何将所有技术整合到智能体工作流中。他感觉进步相当持续。 “进步确实会变得更难,而这将区分出精英团队,”皮查伊认为,问题越难,谷歌的准备就越充分。谷歌的研究前沿远比大多数公司更广阔,不仅限于 LLM 或基于 Transformer 的模型,在扩散模型等众多领域都在进行深度探索。他尚未看到计算投入回报递减的根本性拐点出现。 当被问及谷歌是否拥有来自 YouTube 等产品的独特数据优势时,皮查伊的回应侧重于用户体验而非单纯的数据训练。他认为,谷歌的机会在于利用用户使用 Gmail、日历、文档、YouTube、搜索等产品时产生的个人上下文(在获得用户许可的前提下),来提供更优质、更个性化的体验。他将此视为公司未来差异化的创新机遇之一,目前正在审慎推进。 未来交互:无缝、环境计算与 AR 眼镜 展望未来 5 到 10 年的人机交互,皮查伊描绘了一个“无缝”的愿景:人类需要做的“硬性适应”工作越来越少,计算将主动为人服务。他认为这是“圣杯”,而触摸、语音等技术正在一步步迈向这个未来。 他特别看好增强现实眼镜的前景。作为眼镜佩戴者,他亲身体验了 AR 眼镜,虽然目前舒适度尚不及普通眼镜,但正在改善。他相信,当 AR 真正成熟时,它将把无缝体验推向新高度,让计算“环境化”地存在并为你服务。他指的并非沉浸式显示设备,而是 AR 眼镜。结合真正多模态的模型,他认为这一范式非常有趣,能让人感受到下一次飞跃。他将当前 AR 的发展阶段类比于 2006-2007 年的智能手机,可能还需几个周期才能达到理想状态。 皮查伊证实,谷歌在硬件上投入了大量时间,不仅限于 Pixel 手机和数据中心,也对 AR 眼镜、机器人等新形态感到兴奋。 竞争格局:AI 市场足够大,创始人深度参与 面对 OpenAI(萨姆·奥尔特曼 Sam Altman)、xAI(埃隆·马斯克 Elon Musk)、Meta(马克·扎克伯格 Mark Zuckerberg)和微软(萨提亚·纳德拉 Satya Nadella)组成的强大竞争对手矩阵,皮查伊展现了开放与务实的态度。他称赞这是一个“令人印象深刻的群体”,汇集了最好的公司和企业家。竞争的存在恰恰预示着我们将看到巨大的进步。 他特别提到2025 年 5 月与埃隆·马斯克(Elon Musk)的会面,钦佩其“将未来技术变为现实的意志力无与伦比”。皮查伊强调,AI 将开启一个比过去所有技术总和更大的机遇版图。他提醒人们,互联网兴起时,谷歌甚至还不存在。未来 AI 领域的赢家可能包括许多尚未诞生的公司。因此,格局并非简单的“谁击败谁”,而是关于哪些公司能够通过创新和执行,携手最优秀的人才取得成功。 皮查伊还分享了谷歌联合创始人拉里·佩奇(Larry Page)和谢尔盖·布林(Sergey Brin)的深度参与。他经常与两人交流,称赞他们很早就预见了 AI 的今天,并认为这是计算机科学领域最激动人心的时刻。谢尔盖·布林更是以“硬核”方式投入,与 Gemini 团队坐在一起编码、查看损失曲线、反馈模型架构,为团队注入了无与伦比的能量。皮查伊珍视与两位创始人“非线性思维”碰撞带来的灵感。 长期押注:量子计算与机器人 谷歌以对前沿技术进行长期、耐心投资而闻名,如 TPU、DeepMind、Waymo。皮查伊以同样视角看待量子计算和机器人。 他将量子计算目前的发展阶段类比于 2015 年左右的 AI。他预计在未来 5 年时间框架内,将会出现一个真正的“顿悟时刻”——用量子方式完成一项非常有用的实际计算,且远超经典计算机,从而真正展现该领域的潜力。他对此充满信心。谷歌的目标是通过云平台展示更多实用算法,并提供访问。皮查伊认为,就像无人驾驶领域曾充满噪音一样,量子领域目前也有很多宣布,但谷歌自认为处于前沿。 在机器人领域,皮查伊承认谷歌曾过早尝试应用层(如收购波士顿动力后又出售),当时机器人尚未深度受 AI 影响。如今,“AI + 机器人”的结合点已经到来。谷歌拥有世界级的机器人前沿研发团队,Gemini 在视觉-语言-动作模型方面的努力也属顶尖。他们正在思考如何通过合作或推出产品来参与其中。皮查伊观察到,人形机器人的进步神速,以至于他需要仔细辨别视频真假。他预测,距离机器人领域的“神奇时刻”可能还有两到三年。谷歌旗下公司 Intrinsic 正致力于成为“机器人领域的安卓”,而 Gemini 模型也将成为机器人领域的强大基础模型。 文化、人才与未来展望 针对谷歌文化从早期创新乐园演变为“骄纵员工”避风港的外部批评,皮查伊进行了辩护与反思。他解释,提供午餐等福利的初衷是创造积极、乐观、便于跨领域交流的创新氛围,这至今仍是谷歌吸引顶尖人才、激发基层创新的力量源泉。但他也承认,随着公司规模急剧扩大,有时次要议题会掩盖公司的核心使命。 过去几年,他刻意致力于重拾“使命聚焦”,强调员工聚集于此是为了创新并服务公司使命、产生影响力。当前的 AI 时刻带来的高强度与兴奋感,让他回想起早期的谷歌。他通过创建“实验室”等机制,鼓励小团队快速创新。他认为,文化需要不断微调以忠于核心价值观,出现漂移时则需努力拉回。 在人才争夺方面,皮查伊表示,谷歌在吸引顶尖 PhD 研究员方面依然具有竞争力,也有离职员工回归。他预见,AI 将使全球更多地方涌现出卓越人才,而不仅限于少数传统中心。 关于 Alphabet 作为控股公司的结构,皮查伊澄清,其本质并非单纯财务投资,而是基于共同的基础技术(如 AI)去解决不同领域的问题,从而衍生出看似迥异但内核相连的业务。从 Waymo 到 Isomorphic(基于 AlphaFold 的药物发现公司),都是这一逻辑的体现。 最后,被问及十年 CEO 任期内最大的骄傲与遗憾时,皮查伊对谷歌能够同时推动技术前沿(如获得诺贝尔奖级别的基础研究)并将其转化为商业价值感到无比自豪。至于遗憾,他提到了一些曾激烈辩论但最终未完成的收购,例如 Netflix,但他更倾向于向前看,认为这些是“平行宇宙中的另一种可能”。
