擁有最強論文卻不敢用?Google共同創辦人揭錯失 AI 內幕:當時我們太害怕「說蠢話」
擁有最強論文卻不敢用?Google共同創辦人揭錯失 AI 內幕:當時我們太害怕「說蠢話」

2025下半年裡,Google在AI領域可說取得大量進展,這些成果促使母公司Alphabet在本週市值站上4兆美元大關,成為最新一間解鎖此成就的科技公司,其共同創辦人前陣子也在史丹佛大學的活動上,反思Google當年錯失發展AI的機會,以及解釋當前的競爭優勢。

Alphabet在本週市值首度突破了4兆美元,這個壯舉之前只有輝達、蘋果和微軟等三家公司達成,並且現在更是只有輝達仍維持在4兆美元以上的市值。換句話說,Alphabet如今已成為全球市值第二高的企業。

回顧過去一年,Alphabet的股價足足成長了72%,遠高於其他科技巨頭約10%到30%不等的漲幅,主要是拜AI領域取得的成果所賜。然而,過去Google並不被看好能在AI領域拔得頭籌。

「我們害怕帶給大眾!」Google創辦人坦承錯失AI發展機會

Google在AI技術上,一度錯失了領先機會。Google創辦人謝爾蓋.布林(Srgey Brin)前陣子就在史丹佛大學的活動上坦承,他們曾讓引領AI技術浪潮的機會從指尖溜走。

他解釋說,大約八年前,當Google的研究人員發表了奠定現代大型語言模型基礎的「Transformer」論文時,公司內部並沒有給予足夠的重視。原因是什麼?布林透露,「我們太害怕把它帶給大眾了,因為聊天機器人會說蠢話。」

身為科技巨頭的包袱,讓他們對不受控的AI技術戒慎恐懼,聊天機器人的失言可能讓公司面臨更嚴厲的監管或調查,甚至捲入青少年保護、種族歧視的爭議當中,因而退縮。OpenAI則沒有這樣的顧慮,成功抓住這個機會「帶著它向前衝。」布林表示。

Google的落後讓外界長時間對他們抱持著質疑態度,並擔憂搜尋業務與聊天機器人的衝突,會影響他們在AI領域的投入。即使去年5月的開發者大會上,Google發布了一系列的AI產品與改進,外界仍對他們懷疑能否在AI競賽中扳回劣勢。

Google急起直追三支箭:Nano Banana、Gemini 3、蘋果

直到去年8月登場的圖像生成功能Nano Banana,引爆了Gemini的用戶成長浪潮。這款服務在社群平台爆紅,吸引大量年輕人嚐鮮體驗。Google就在2025年第三季財報中透露,Gemini用戶數達到6.5億人,較第二季成長了2億人之多。

後續推出的Gemini 3進一步拉近Google與OpenAI的差距。這款模型在推理、程式能力、多模態任務等多項指標上,均取得領先競爭對手的好成績。OpenAI當時深感威脅,宣佈公司進入紅色警戒狀態,暫時放下其他產品,集中資源全力加強基礎模型開發。

而將Google市值推上4兆美元的最後一隻手,則是蘋果。蘋果近日宣佈與Google建立合作關係,將運用Gemini支援其AI功能,包括預計在2026年推出的新版Siri。

「經過仔細評估,我們認為Google的技術為蘋果的基礎模型提供最強大的基石,我們很高興它將為用戶帶來創新體驗。」蘋果在聲明中表示。

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從晶片到演算法一把抓,技術堆疊讓Google占據AI競爭優勢

不過,Google握有的武器不單單只是AI技術本身,布林也在史丹佛大學的活動上指出,Google在AI競賽中最大優勢,在於擁有完整的技術堆疊(full stack)控制力。這指的是他們擁有包括自研晶片、大規模資料中心、深厚的演算法與研發背景等基礎。

Google很早就意識到運算能力的重要性,開發出專為神經網路設計的TPU(張量處理單元)。這些晶片經歷長時間的改良,讓Google在處理大規模AI運算時,能擁有比依賴輝達GPU的對手更精確、更具成本效益的硬體支援。

Google第七代TPU「Ironwood」
Google創辦人謝爾蓋.布林強調,從晶片到演算法一手掌握的技術堆疊優勢,是他們在AI競爭中的一大利器。
圖/ Google

在擁有自研晶片的同時,布林提到,很少有公司能像Google一樣,將自有半導體與超大規模資料中心深度整合。長期以來對運算資源的大量投資,讓Google具備只有全球極少數公司才能比擬的基礎設施規模。

布林更強調,從發表Transformer論文至今,Google一直在定義深度學習的標準,他們擁有大量的AI人才、僱用了頂尖專家,Google累積了處理複雜數學問題與優化神經網路的能力。布林特別提到,過去10年演算法的進步速度甚至超越了算力的增長,言下之意是,更好的演算法比單純增加算力更能解決問題。

布林認為,Google的優勢在於從晶片到演算法都具備自主研發的能力,這種技術堆疊的整合讓他們能一邊進行底層的硬體優化,一邊推進頂層的演算法創新,從而提供更快速、智慧的AI服務。

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資料來源:華爾街日報YouTube

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AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
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從生成式AI訓練、推論,到代理式工作流程(Agentic Workflow)與未來的實體AI,資料流量正以指數級成長,讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出,AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力,加速「Computational Memory」等新架構興起;在這波浪潮中,深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技,正與關鍵夥伴展開深度協同設計,包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術,在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角,記憶體為何躍上AI舞台中央?

過去,半導體的焦點多圍繞在晶片,例如CPU、GPU跟AI加速器等,市場普遍認為,晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵,但在進入生成式AI世代後,產業逐漸發現另一個事實:真正限制AI效能的瓶頸不是運算,而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練,到AI推論、代理式工作流程(Agentic Workflow),甚至未來的機器人與自駕車,龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求,讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場,逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現,大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為,記憶體是突破(頻寬)瓶頸的關鍵,也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察,也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷,加上四年半的創投生涯後,選擇加入美光的核心原因之一:在AI重塑產業結構的浪潮下,記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

從零組件供應商到策略夥伴,記憶體共創時代來臨

AI的崛起,正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去,記憶體產品多是標準化元件,客戶關注的是價格、供貨與規格;合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大,從資料中心、雲端平台到終端裝置,記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵,也因如此,越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」,而非單純零組件。

Mike表示:「現在,我們跟客戶合作的時間跨度改變了,在產品正式上市前三到四年便開始合作,從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如,美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體,便是雙方提前多年展開深度合作(co-design)的成果。

值得特別注意的是,美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品,也在需求層面與客戶進行密切合作,例如,將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議(LTA)轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議(SCA),藉此掌握客戶的未來需求,進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言,深度協同設計是高成本的投入,美光的做法是先廣泛進行市場感知,理解不同場域的需求方向,再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向,AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變,更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋,過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關,但在AI新世代,推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量,而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式,每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源,這意味著,即使設備銷量成長趨緩,記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是,AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域,儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同,但是,Mike認為:所有AI裝置都存在三項共同需求:更快的速度、更大的容量,以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的:「我們最大的挑戰,是如何與客戶和整個生態系保持高度一致,一方面創造供給與產能,另一方面持續推動技術創新。」可以預期,在接下來的五年,記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能,而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新,而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說,AI帶來的改變,不只是算力提升,而是重新定義整個運算架構:過去,記憶體被視為支援運算的基礎元件;現在,則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源;當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率,從裝置數量轉向Token消耗量,記憶體的重要性也將隨之水漲船高,對美光科技來說,這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。

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