Google在AI大戰中慢半拍關鍵:皮蔡的「溫良恭儉讓」!防守策略哪邊錯了?
Google在AI大戰中慢半拍關鍵:皮蔡的「溫良恭儉讓」!防守策略哪邊錯了?

近幾個月,微軟和Google 的兩位CEO 不斷為自家的AI 進展拋頭露面。

當微軟投資OpenAI、推出New Bing、將GPT-4 融入Office,大刀闊斧規劃出工作的未來,稍遲發布Bard 的Google,顯得更加謹小慎微。

一招定勝負的爽文並不存在,但Google 沒能搶占先機必然有原因。

Google 與微軟兩位CEO 行事風格的不同,其實也是放置在天秤之上的一塊籌碼。

厭惡衝突的執行長

The Information 的一篇特稿,側寫了Google CEO 桑德爾·皮蔡的形象。多位Google 員工認為,當前階段,他可能不是CEO 的合適人選。

時代要求皮蔡首次成為戰時CEO,我們還沒有看到他是否準備好迎接挑戰。

報導裡的皮蔡,少了點殺伐果斷,也不夠鐵血強勢。

桑德·皮蔡(Sundar Pichai)
圖/ ifanr
  • 他厭惡衝突;
  • 他傾向於漸進式改進產品而不是大刀闊斧;
  • 他容忍膨脹的員工人數、懶散的企業文化和低效的組織結構;

與此同時,皮蔡在Google 的話語權,似乎沒有一個CEO 該有的那麼強。

部分高階主管並不聽從他的調度,比如皮蔡無法讓DeepMind 的執行長確定項目的優先級,或與Google Brain 共享代碼。這或許是因為,大權壓根不在皮蔡手裡。

皮蔡2004 年加入Google 擔任產品經理,2015 年晉升為CEO,當初得到Google 聯合創辦人拉里·佩奇的青眼,部分是因為在一眾分裂的高階主管裡,他是最冷靜、最循規守矩的那個。

拉里·佩奇Larry Page
拉里·佩奇Larry Page
圖/ ifanr

時至今日,拉里·佩奇雖然已經不太插手Google 內部事務,但他仍然是Alphabet 的董事會成員,並通過特殊股票控制著公司,近幾個月還參加了多場內部AI 戰略會議。

行事低調的CEO 背後,是積重難返的Google。

自從成為Google 母公司Alphabet 的CEO,皮蔡便對管理這個「龐然大物」的困難直言不諱。內部的權力鬥爭、監管機構的監督、員工的施壓,都讓他困擾不已。

內憂外患之中,Google 被籠罩在了類似學術或政府機構的企業文化之下,充斥長僚主義,高層又總是規避風險。

惡果已經顯現出來。部分從事AI 研究的Google 員工覺得,這阻礙了他們推出新產品。2021 年,一批Lamda(Bard 前身)研發人員集體離職,原因是他們不被允許在語音助手Google Assistant 中引入聊天機器人。

Google 的謹慎可以理解,畢竟現在的聊天機器人確實錯漏百出。剛從Google 出走、為AI 風險奔走相告的「AI 教父」Geoffrey Hinton,也高度評價了前東家的責任心。

延伸閱讀:「我對畢生工作感到後悔!」AI教父Geoffrey Hinton離開Google:他為何對AI悲觀?

但在商業競爭的角度,「開發產品但不發布」的謹慎,讓Google 多次失去先機。例如,Google 之前開發了文生圖的擴散模型Imagen,但出於風險考慮沒能更快推出,結果被OpenAI 的Dall-E 2 搶先,後者很快在全球聲名大噪。

Imagen
圖/ ifanr

與之相反,在ChatGPT 發布的前幾個月,OpenAI 挖來了一些Google 的AI 研究人員和工程師,並承諾一定推出實際性的產品,這些員工充分發光發熱,後來全世界都看到了結果。

其實往回追溯,皮蔡內斂克制的行事風格,不僅體現在AI 之上。

去年初,TikTok 越來越受年輕人的歡迎,甚至被當成新的搜尋引擎。這背後隱藏著一個趨勢:在TikTok「稱霸」的世界裡,網路比以前更視覺化、更具互動性,搜尋也不例外。

雖然沒有生成式AI 那麼革命性,但這對Google 搜尋也造成了一些威脅。然而,最終皮蔡只決定微調搜尋引擎的外觀和體驗,比如在搜尋結果中顯示更大的圖片。

負責Pixel 手機開發的Google 高級副總裁Rick Osterloh,曾在談到皮蔡時說,如果皮蔡發覺有團隊不太聽從他的意見,他仍會強調自己的觀點,但從來不會提高嗓門。

我認為這就是他給人的印象,既恭敬又謙遜。他並沒有宣稱自己是公司的領導者。

桑德·皮蔡(Sundar Pichai)
圖/ ifanr

挑戰者與守城者

對比來看,納德拉領導下的微軟,更加步調一致,目的也更加明確,果斷地投資數十億美元,讓微軟與OpenAI 的未來血脈相連。

兩家公司結盟的背後,微軟內部必然做出了一些妥協與犧牲。為訓練AI 模型分配算力和資金、將OpenAI 的技術植入微軟的核心產品等業務,成了公司上下最為重要的事情。

最近幾乎同步發布的財報,以及財報後的電話會議,也鮮明體現著兩位CEO 的不同。

4 月25 日,微軟和Google 都交出了不錯的季度業績。

微軟在9月宣布買下Zenimax Media後,執行長納德拉表示,接下來仍會收購更多遊戲開發商。(圖
微軟執行長納德拉。
圖/ 財訊

其中,微軟一季度收入同比成長7% 至529 億美元,各項業務表現均超預期,雖然AI 是微軟最近的關鍵詞,目前它的「搖錢樹」主要還是軟體和雲端服務,具體如下:

  • 生產力和商業業務同比成長11% 至175 億美元;
  • 智能雲端收入同比成長16% 至221 億美元;
  • PC 相關業務同比下滑9% 至133 億美元;

Google(Alphabet)一季度收入同比成長3% 至698 億美元,主要有兩大亮點:

  • 雲端業務收入同比成長28% 至74.5 億美元,並在披露以來首季度盈利;
  • 佔比最大的廣告收入,同比下降0.2% 至545.5 億美元,好過預期的1.6%,其中最為重要的搜尋廣告收入,同比成長近2% 至403.6 億美元;

從兩家財報看來,Google 的搜尋業務還沒有被真正撼動,日活躍用戶用戶突破1 億的微軟New Bing 還未正式啟動廣告業務。雲端業務則是兩者共同的成長曲線。納德拉指出,Azure 為企業客戶提供的AI 模型和工具,已經在收入上初見成效。

從Coursera 和Grammarly,到梅賽德斯-賓士和殼牌,我們現在擁有2500 多個Azure OpenAI 服務客戶,環比成長10 倍。

在廣告收入前途灰暗的時候,雲端業務實現首個季度盈利,也挺直了Google 的腰板。Google 雲端負責人Thomas Kurian 最近升了職,負責帶領團隊為AI 設計芯片。向雲端客戶銷售AI 服務這件事,兩家巨頭估計還有得一戰。

Thomas Kurian
圖/ ifanr

如果將目光放得更長遠,AI 在未來該如何發展,怎麼和公司業務緊密結合,是兩家的投資者都最關心的問題。

在這方面,納德拉給了投資者更多信心,他明確地強調了,微軟將是創新下一代AI 的首選平台,微軟接下來還會加大雲端基礎設施,特別是與AI 相關的投資。

我們期待繼續參與,最大的軟體類別「搜尋」的代際革命。

而在皮蔡這邊,態度顯得更加保守。

他也對分析師們說,Google 正在大力投資AI,未來將把Bard 背後的AI 技術引入搜尋產品,但淡化了AI 對搜尋廣告業務的意義。畢竟,搜尋廣告業務仍然是Google 的造血中心,話不能說得太死。

皮蔡樂觀地認為,用戶將繼續重視在線廣告,即使搜尋結果由大語言模型生成,而不是傳統的網頁鏈接列表。

我們將以數據和多年經驗為指導,不斷測試和迭代,因為我們知道人們相信Google 會提供正確的資訊。

從後續股票的漲跌來看,投資者更喜歡微軟面對AI 的「巨硬」態度。

催化劑效應的失效

當然,人們從來沒有對Google 的AI 失去信心。畢竟,Google 是全世界最懂AI 的公司之一。從搜尋、YouTube 到Gmail,幾乎每項業務都有AI 的存在,Google 還用AI 打敗了圍棋世界冠軍,翻譯133 種語言,將智能手機推向了計算攝影,就連ChatGPT 使用的Transformer 模型也是出自Google。

皮蔡曾經說過:

自2016 年以來,我們一直是AI-first 公司,AI 是實現我們使命的最重要方式。

人們真正擔心的,其實是Google 在AI 浪潮中是否會遭遇 「柯達時刻」,即公司擁有領先的產品,但由於擔心蠶食核心業務,將它擱置一旁,反而導致核心業務面臨巨大威脅。

2022 年末,隨著ChatGPT 的危機顯現,警鐘開始在Google 敲響。皮蔡要求團隊將新的AI 技術整合到眾多Google 產品中。這必然是一場傷筋動骨的變革。

成本和利潤就是最顯性的門檻。一方面,大語言模型的對話搜尋比傳統搜尋更貴;另一方面,比起傳統搜尋頁面,廣告更難整合到聊天機器人界面。固有的商業模式,過於龐大的瀏覽器用戶群體,成了Google 嘗試新事物的阻礙。所以,Google 看似穩住了的財報,也瀰漫著山雨欲來的氛圍,佔營收絕大部分的廣告收入原地踏步,反而讓人們覺得前途不夠明朗。

Google 不會坐以待斃,另一場風雲端變幻正在發生。4 月20 日,皮蔡宣布將Google Brain 和DeepMind 團隊合併為Google DeepMind。

皮蔡認為合併有利於提高AI 研究的效率,某種程度上確實如此,因為兩個部門開發過一些相同的軟體,合併後或許可以解決各自為政、算力和人力浪費的問題。

延伸閱讀:Google集中火力拚AI!合併兩大部門Brain、DeepMind,文化會是大問題?

Demis Hassabis
新部門由DeepMind 首席執行長Demis Hassabis 領導
圖/ ifanr

但叫好聲中也有疑慮存在。兩個團隊的組織文化不同,合併可能導致動盪和內耗。

Google Brain 在合併後失去了它的名字,似乎也有些象徵意味。最近,Google 前員工Brian Kihoon Lee發了篇專欄文章,解釋Google Brain 存在的意義。其中提到了一個有意思的「催化劑理論」:

通過發表與Google 核心業務相關的研究,該研究將朝著有利於Google 的方向發展。

Jeff Dean
Jeff Dean 擔任新部門首席科學家
圖/ ifanr

比如,Google 一直對NLP(自然語言處理)很感興趣,Transformers 等研究的發表,催化了整個NLP 領域的發展。但是,催化劑理論並不會一直有效。

和平時期,花X 美元擴大整個蛋糕是有意義的,只要分到的那塊蛋糕成長超過X 美元。當戰時模式到來,競爭對手的蛋糕份額成長了多少也很重要,OpenAI 與微軟的聯盟意味著又一個巨頭的誕生,催化劑理論在這時候就不適用於Google 了。

因為行業已有共識,機器學習將為產業帶來經濟效益,Google 不再像以前一樣,總是帶來革命性的效率迭代,反而在橫向拓展時陷入與其他巨頭近乎紅海的競爭。

自稱AI-first 的Google,在近來幾個月確實有不少挫敗時刻。

3 月14 日,Google 宣布全面更新Workspace, 讓AI 模型覆蓋整個辦公場景,包括編郵件、寫文檔、生成公式、創建幻燈片等,先面向開發者內測,展示的效果看著還挺能打。或許運氣使然,OpenAI 在同一天發布了GPT-4,Google 的風頭就被蓋過了。3 月17 日,微軟又發布了爆炸性消息,將GPT-4 裝進Office 套件,推出AI 功能Copilot,同樣給出了漂亮的展示。現在,人們彷彿只聞Copilot,不知Workspace。

在趕潮的過程中,最難的也最必要的,或許是狠下心革自己的命。最近,Google 似乎加快了AI 領域的佈局,更為進取和積極。

3 月,Google 緊急發布了Bard,但限制了功能,並且只向少數地區的用戶開放。有觀點認為,這是一種節省成本的措施,Google 特意選擇了一個能力較弱的機器學習模型,它的計算強度不如Google 開發的其他模型。

不過最近幾週,Google 正在將Bard 的機器學習模型規模擴大約一倍,從而讓它表現得更好。與此同時,一個代號為「Gemini」的項目正在推進,計劃開發一種新的大型機器學習模型,讓Google 趕上ChatGPT 的腳步,皮蔡也對此十分上心。

2 月,因為Bard 公開的失誤,Google 市值蒸發了千億美元。5 月10 日的Google I/O 大會,又已經近在眼前了。壓力在肩的皮蔡,預計將宣布搜尋、Google 文檔和Google 雲端產品的新AI 功能。

巨頭的AI 遊戲只上演了第一局,依然需要時間解答,這位謙遜低調的CEO,和船大難掌舵的Google,在屬於AI 的未來將交出怎樣的答案卷。

本文授權轉載自:愛范兒 ifanr

責任編輯:傅珮晴、錢玉紘

關鍵字: #Google #微軟
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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