当OpenAI的ChatGPT在2022年底掀起AI浪潮时，很少有人意识到，这场革命的技术基石——Transformer架构，源自Google 2017年发表的论文。从汇聚全球顶尖AI人才、发明改变世界的技术，到眼睁睁看着核心团队出走创立OpenAI与Anthropic，Google在25年间经历了AI领域的辉煌与挣扎，陷入了商业史上最经典的“创新者困境”：手握搜索广告这棵年入千亿的“摇钱树”，却要在未知盈利前景的AI新技术与既有商业版图间艰难抉择。
第一章：起源（2000—2007）：微厨房里的AI萌芽
Google的AI故事，始于2000年左右微厨房里的一段对话。工程师George Herrick提出“压缩数据等同于理解数据”的理论——这一想法预示了未来大型语言模型（LLM）的核心逻辑：将海量知识压缩进参数，再通过“解压”还原信息。年轻的Noam Shazeer被深深触动，两人搁置其他工作，开发出早期语言模型PHIL（Probabilistic Hierarchical Inferential Learner）。
PHIL最初应用于Google搜索的“你是不是要找”拼写纠正功能，2003年被Jeff Dean借用于AdSense广告系统——这位传奇工程师用一周时间重构算法，让PHIL理解第三方网页内容以精准投放广告，为Google带来数十亿美元新收入。到2000年代中期，PHIL已占用Google数据中心15%的基础设施，成为搜索、广告等核心业务的隐形支柱。
第二章：黄金十年（2007—2012）：深度学习的破局
2007年，Google翻译的研发陷入瓶颈——Franz Och团队的模型翻译一个句子需12小时，仅能满足DARPA挑战赛的“离线需求”。Jeff Dean再次出手，通过并行化架构改造算法，将翻译时间压缩至100毫秒，让深度学习模型首次实现产品化落地。同年，Sebastian Thrun加入Google，随后促成“神经网络教父”Geoff Hinton的来访，为深度学习在Google的扎根埋下伏笔。
2011年，Andrew Ng、Jeff Dean与Greg Corrado启动Google Brain项目，开发出分布式学习系统Distbelief。不同于当时主流的同步训练模式，Distbelief采用异步更新策略，在数千台机器的CPU核心上运行，成功突破算力限制。2011年底，团队发表“猫论文”——通过九层神经网络从YouTube未标注视频中识别出猫，证明了无监督学习的可行性。这一成果直接推动YouTube推荐系统升级，开启了AI驱动内容分发的时代。
第三章：大爆炸时刻（2012—2017）：人才与技术的集聚与流失
2012年，Geoff Hinton与学生Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever（后为OpenAI首席科学家）凭借AlexNet在ImageNet竞赛中夺冠，将深度学习推向主流。三人创办的DNN Research以4400万美元被Google收购，团队加入Google Brain。2014年，Google再以5.5亿美元收购伦敦AI公司DeepMind，Demis Hassabis团队保持独立专注AGI研究，AlphaGo后续的成功让Google AI声望达到顶峰。
然而，人才流失的隐患已悄然埋下。此时的Google汇聚了Ilya Sutskever、Dario Amodei（Anthropic创始人）、Andrej Karpathy等几乎所有AI顶尖人才，却未能留住他们——这为后来OpenAI与Anthropic的崛起埋下伏笔。
第四章：Transformer革命（2017）：改变世界却错失先机
2017年，Google Brain八人团队发表《Attention Is All You Need》，提出Transformer架构。这一突破解决了循环神经网络（RNN）上下文遗忘的痛点，且具备极强的并行化与扩展性。Noam Shazeer重写代码后，Transformer性能碾压原有LSTM模型，成为LLM的技术基石。截至2025年，这篇论文被引用超17.3万次，位列21世纪论文引用榜第七。
讽刺的是，Google当时仅将其视为语言模型的“下一次迭代”，而这篇公开论文却为竞争对手打开了大门。几年内，Transformer论文的八位作者全部离职，或加入OpenAI等创业公司，直接促成了后续ChatGPT的诞生。
第五章：OpenAI的崛起与Google的Code Red（2018—2023）
2018年起，OpenAI基于Transformer陆续推出GPT-1至GPT-3，2022年11月ChatGPT上线，一周内用户破百万，两个月达1亿，成为史上增长最快的产品。此时的Google并非毫无准备——Noam Shazeer早于ChatGPT多年就构建了Transformer聊天机器人原型，内部项目Lambda也已具备对话能力，但出于安全考虑，Lambda仅开放五轮对话，错失市场先机。
ChatGPT的爆发让Google陷入恐慌。2022年12月，Sundar Pichai启动“Code Red”（红色警报），紧急将Lambda改名为Bard仓促上线。但Bard因缺乏RLHF（人类反馈强化学习）优化，不仅体验落后于ChatGPT，更在发布视频中出现事实错误，导致Google股价单日暴跌8%，市值蒸发1000亿美元。
第六章：Gemini时代与创新者困境（2023至今）
为扭转颓势，Sundar做出两项关键决策：一是合并Google Brain与DeepMind为“Google DeepMind”，由Demis Hassabis任CEO；二是集中资源开发统一模型Gemini，作为所有产品的AI核心。Gemini进展迅速，2023年12月开放早期访问，2025年6月全面可用，月活用户达4.5亿，同时整合进搜索（AI Overviews、AI Mode）、Workspace等业务。
但Google仍面临严峻的创新者困境：乐观面在于其拥有无可比拟的分发渠道（全球搜索入口）、全栈AI能力（Gemini+TPU芯片+Google Cloud）、基础设施优势与海量数据；挑战面则是AI变现难题——搜索广告单用户年创收400美元，而AI付费用户占比极低；同时，搜索市场90%的垄断地位与AI市场25%-50%的份额形成落差，高价值场景被AI产品蚕食，人才持续流向创业公司。
结语：发明未来与拥有未来的博弈
25年前，Larry Page曾断言“AI是Google的终极版本”。如今，Google手握AI时代的核心技术与资源，却被自己的商业成功所束缚——是冒险押注AI重构业务，还是守护搜索广告的盈利基本盘？这一抉择不仅决定Google的命运，更将成为商业史上“在位者能否主导下一个时代”的关键案例。正如Transformer的故事所揭示的：有时候，发明未来与拥有未来，终究是两件截然不同的事。