AI 领域，「AGI 迟早会实现」慢慢的变成了了行业共识。然而，具体会在何时实现，仍是未知数。这场竞赛中，各大科技公司争分夺秒，试图抢占先机，Google 也不例外。

  据外媒报道，Google 联合发起人 Sergey Brin（谢尔盖·布林）近日在内部发布了一份备忘录，建议所有员工每天回到办公室工作，以确保 Google 在 AI 竞赛中占据优势。

  在布林看来，仅仅回到办公室还远远不足。他进一步表示，如果员工更努力，Google 将能在 AGI 领域引领行业。据《》报道，

  这意味着员工需要在周一至周五每天工作 12 小时，布林将这一强度称为“最佳生产力区间”。

  布林回归回看 Google 的发展历史，其背后离不开谢尔盖·布林（Sergey Brin）和拉里·佩奇（Larry Page）的共同努力。两人在 1990 年代联合创办了 Google，并在多年间推动公司成为横跨搜索、操作系统、云计算等多个领域的科技巨头。

  然而，在 2019 年，他们二人双双退出了 Google 的日常管理，将公司运营权交给了现任 CEO 桑达尔·皮查伊（Sundar Pichai），自己只保留谷歌母公司 Alphabet 董事会的职位，从此处于半退休状态，几乎不插手 Google 的日常运营，只是偶尔关注公司的未来发展。

  直到 2022 年 11 月底，ChatGPT 的发布引爆全球 AI 浪潮，而 Google 在 AI 竞赛中的连续失利，让布林坐不住了。彼时，坊间传闻 Google 紧急召回布林，以加速 AI 研发进程。

  这一传言在 2024 年初得到了印证，当时 Google 研究团队发布 Gemini 有关技术论文（）时，许多人惊讶地发现布林的名字出现在贡献者名单中。这才让外界确信，这位始终热衷于技术的联合发起人，已经重新再回到一线。

  自那之后，布林频繁现身 Google 总部。据《华尔街日报》报道，他经常在公司待到凌晨 1 点，直接参与 AI 研发工作。

  “作为一名计算机科学家，我认为过去几年中人工智能的进步是前所未有的。每个月都有新的令人惊叹的功能涌现，特别是在各种 AI 工具的应用方面。当我在 90 年代攻读研究生学位的时候，AI 还仅是课程中的一个次要部分。我们尝试过多种方法实现AI，但大多未能奏效。然而，随着计算能力和数据量的增长，再加上一些创新算法的发展，那些一度被放弃的研究领域如神经网络再次取得了突破。对于计算机科学领域而言，这无疑是激动人心的变化。

  和许多硅谷科技领袖一样，布林坚定地认为，当前的生成式 AI 发展路径最终将通往通用AI（AGI）。AGI 不同于现有的 AI 模型，后者只是通过模式识别来“模仿”思考，而 AGI 则能理解复杂概念，以更接近人类的方式来进行推理，甚至有可能具备某种程度的意识。

  事实上，Google 曾在 AI 维度占尽优势，其奠定了当今所有生成式 AI 的技术基础，但直到 OpenAI 开始在此基础上“添砖加瓦”，Google 才意识到其重要性。

  与传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）不同，Transformer 完全基于注意力机制，摒弃了序列处理的限制，明显提高了并行解决能力和训练效率。在这篇短短十几页的论文中，Google 改变了计算机技术的发展方向。

  然而在应用维度，当 OpenAI 和微软联手将 AI 工具推向大众时，Google 却反应迟缓，错失先机。

  起初，Google 对 AI 持非常谨慎的态度，既担忧生成式 AI 可能带来虚假信息和偏见，也害怕这项技术会冲击其自身核心业务。最终，AI 竞赛的加剧让 Google 无法再保持观望。

  2023 年，在巨大压力下，Google 仓促间推出 ，结果在官方示例中就出现事实性错误而陷入混乱，随后长期处在追赶 ChatGPT 的状态。此后，Google 战略开始全面向 AI 倾斜，几乎在全部的产品中引入 AI 功能。然而，AI 的盈利模式仍不清晰。相比之下，OpenAI 依赖微软 Azure 进行计算，并通过技术授权换取计算成本优惠，即便如此，OpenAI 仍在高端订阅服务上处于亏损状态。

  与此同时，Google 斥巨资建设 AI 数据中心，来训练和运行 Gemini 模型，但尚未推出高价订阅模式。大部分 Gemini 模型可免费使用，即使是计算需求更高的 Gemini Pro Deep Research，订阅费也仅为 20 美元/月。显然，Google 选择牺牲短期利润，以换取更大的市场份额。

  不过，单纯依靠堆砌 GPU 来训练更大的模型，是否能真正的完成 AGI，任旧存在不确定性，尤其是在 DeepSeek 以低成本训练出先进大模型的今天。

  ；马斯克也在近日大胆猜测，2029 年 AI 将超越人类智慧总和，20% 概率会导致文明灭绝；《奇点临近》作者、未来学家雷·库兹韦尔（Ray Kurzweil）在 1999 年预测 ... Google 官方博客同样多次提及 AGI 作为其发展目标。

  为了让 Google 在 AGI 竞赛中占主导地位，布林的投入已不仅仅局限于研发技术。正如文章伊始所述的，据爆料，在他的最新内部备忘录中，他明确表达了对 Google AI 发展的期望，并要求员工效仿他的做法——回到办公室，全力以赴推进 AI 研究。

  然而，他认为，Google 还要进一步提升工作效率，最大化利用自家的 Gemini AI 工具，而远程办公会削弱团队协作，因此他强调，员工应该每天回到办公室工作。不过，布林虽然是公司联合创始人，但他并不直接管理 Google 的日常运营。因此，他的这番话是否会真正影响 Google 的办公政策，还有待观察。目前 Google 仍然实行混合办公模式，要求员工每周至少三天到办公室工作。

  尽管如此，作为 Google 的奠基者之一，布林的态度仍具备极其重大影响力。他的回归、高强度的工作节奏，以及他对 AI 发展的坚定信念，都可能在 Google 内部引发一波新的变革。

  Gemini 计划和 GDM（DeepMind AI 部门）已经进行了两年。在这段时间里，我们取得了长足的进展，付出了许多努力，可以让我们引以为豪。但与此同时，竞争的加剧达到了前所未有的程度，通向 AGI 的最终竞赛慢慢的开始。我认为我们拥有赢得这场竞赛所需的一切要素，但必须加速推进我们的工作。

  ——AGI 的爆发点将在 AI 能够自我提升时到来。最初，这可能仍需要大量人类的帮助，因此，最重要的是代码的性能。此外，这一切都需要运行在我们的 1P 代码上。我们一定要成为全世界最高效的代码开发者和 AI 科学家，并利用我们自己的 AI 来实现这一目标。

  ——根据我的经验，每周 60 小时的上班时间是最佳的生产力区间。有些人投入了更多时间，但容易精疲力竭或失去创造力。一些人上班时间少于 60 小时，而少数人仅仅完成最低限度的工作量。这最后一类人不仅缺乏生产力，而且会极大地影响团队士气。

  ——在办公的地方工作很重要，因为面对面的沟通远比远程会议（如 GVC）更高效。因此，小组成员需要在物理空间上保持一致。我们该尽量减少跨国家、跨城市、跨办公楼的汇报关系。我建议每个工作日都到办公室。

  ——我们应该明确的职责分工，以及高效协作的团队，由共同的管理层和技术领导来推动。

  ——能用简单方法解决的问题，就不要增加复杂性。例如，如果提示词（prompt）有效，那就直接用，而不是额外训练一个独立的模型。避免不必要的技术复杂度（比如 LoRA）。理想情况下，我们该有一个通用的模型，只需通过不同的提示词来适应任何用途。

  ——无论是评测指标、数据来源、仪表盘，还是内部 UI 上的消息，都要确保它们运行良好，质量过硬。

  ——我们的产品、模型和内部工具必须运行迅速。不能花 20 分钟才能在 Borg 上跑一段 Python 代码。

  ——我们应该大量想法，并能快速验证。最好的方式是从小规模实验开始，逐步扩大，并希望在大规模上看到越来越明显的优势。这是一种有效的验证方式。如果一开始就盲目投入大规模开发，往往会陷入微调评测指标、过度拟合、调整检查点等问题。我们应该的是能够真正扩展的突破性成果。

  ——咱们不可以再继续打造“保姆式”产品。我们的产品现在充斥着各种过滤器和限制措施。我们应该打造真正有能力的产品，并且要让用户信任我们。