谷歌的西屋电气式豪赌

来源：https://asimovaddendum.substack.com/p/googles-westinghouse-bet

8月5日，谷歌宣布了一系列看上去像是企业版“尼克松星期六夜晚大屠杀”的人事变动。戴密斯·哈萨比斯从DeepMind的日常运营中退居二线。谷歌工程领域的奠基之父杰夫·迪恩则将离开，去创办一个新实验室，名为Discovery Loop (https://x.com/JeffDean/status/2085034604172603724)，随行的还有桑杰·格马沃特、曲磊和奥里奥尔·维尼亚尔斯。DeepMind的首席技术官科拉伊·卡武库乔卢现在负责DeepMind和Gemini的日常运营。

迪伦·帕特尔和他的SemiAnalysis同事在他们最近的通讯《Gemini已凉，GCP正热 (https://newsletter.semianalysis.com/p/gemini-is-cooked-but-gcp-is-cooking)》中，将此解读为某种失败。他们指出，DeepMind已不再是一线的前沿实验室。他们认为，这些离职是多年来计算资源分配畏首畏尾、官僚主义盛行、规避风险文化积重难返的症状。毕竟，谷歌在ChatGPT问世之前很久就已经拥有了成熟的对话式AI系统，但在将这些系统交到用户手中这件事上，却远比OpenAI来得犹豫。SemiAnalysis认为，谷歌因不愿拿核心业务冒险而付出的代价，终于开始显现了。

不过，对谷歌来说，这并非灾难。根据SemiAnalysis的估算，谷歌云（Google Cloud）可能比起在前沿AI竞赛中追赶对手，蕴含着更大的经济机遇。SemiAnalysis写道：“我们的代币经济学模型估计，2026年第二季度Gemini的年化经常性收入（ARR）为120亿美元。相比之下，到2027年底，GCP的第三方AI ARR IaaS/TaaS业务将超过730亿美元，另有1200亿美元的TPU销售额。2000亿美元的外部销售额，搭配接近40%的EBIT利润率，而第一方业务如今只能产生120亿美元——这足以说明重点在哪里。”

此外，在云业务收入上落后亚马逊和微软多年之后，谷歌似乎正在奋起直追。Alphabet在最近一个季度公布云业务收入为248亿美元，同比增长82%，而AWS的增速为37%，微软Azure及其他云服务的增速为43%。不过，这些数字并不完全可比——谷歌云包含Workspace和其他应用；微软也没有单独披露Azure的营收，而是与云应用合在一起；AWS则是纯粹的云收入。SemiAnalysis还估计，该季度TPU整机系统的销售为谷歌云贡献了约12亿美元的收入。

这是谷歌在利润与前沿雄心之间选择了前者吗？SemiAnalysis将其与历史上的战略失误相提并论，比如IBM从个人电脑业务撤退、退回大型机咨询服务，或者英特尔放弃帕特·基辛格的豪赌、退回传统芯片业务——这两者最终都被判定为重大错误。

这种看法也许是对的。但还有第二种同样符合事实的解读，而且同样植根于历史。

在1880年代，托马斯·爱迪生被誉为电气革命的英雄。他发明了第一盏实用的白炽灯，并将其大规模商业化，还在曼哈顿下城建造了第一座商业发电站。然而，他的系统依赖的是相对低压的直流电，这在实际应用中只能覆盖短距离，需要发电站紧邻用户。乔治·西屋电气买下了尼古拉·特斯拉的交流电专利——交流电可以以高压传输数英里，再降压供普通使用。特斯拉还开发了基于交流电运行的电动机和发电机。到1893年，西屋电气用交流电点亮了芝加哥世界博览会；到1896年，西屋电气的交流发电机已能将尼亚加拉瀑布的电力输送到水牛城。爱迪生是前沿领域的领跑者，但西屋电气赢得了将电推向整个社会的竞赛。（即便爱迪生从长远看在许多应用上是对的——直流电确实更优——最终的结果依然如此。直流电如今以关键角色回归，存在于现代电子、电池、太阳能、电动车和高压输电之中。历史很少走直线。）

杰夫·丁的著作《技术与大国崛起 (https://press.princeton.edu/books/paperback/9780691260341/technology-and-the-rise-of-great-powers)》追溯了技术革命中发明与扩散的相对影响。丁认为，在一个通用技术的“领先部门”占据主导地位的国家，并不必然因此变得更强大——扩散才是决定性因素。他提出，英国在第一次工业革命中的优势，与其说来自蒸汽机的发明和炼钢技术的进步，不如说来自将机械普及到整个经济体中，使得众多企业——而不仅仅是蒸汽机制造商和炼钢企业——都变得更有利可图。而美国在第二次工业革命中的优势，与其说与某项单一的美国突破有关，不如说与可互换制造、电气化以及后来的汽车以多快的速度同时渗透进每个行业有关。德国在许多前沿产业占据主导，但在那里，增长和利润集中在少数领先企业手中，而非广泛扩散到整个社会。

根据丁的观点，扩散重于前沿主导的规律在20世纪依然延续。尽管美国开创了电子革命，日本却一度看似要在前沿竞赛中胜出——至少在丁的叙述中是如此。日本在1980年代的半导体、消费电子和计算机硬件领域领先世界，但最终仍在信息革命中输给了美国——后者不擅长造芯片，却更善于让计算机在整个社会中发挥价值。

几周前，我在一篇题为《普通工程师，而非英雄发明家 (https://www.oreilly.com/radar/ordinary-engineers-not-heroic-inventors/)》的书评中，将这一洞见应用于AI及其在企业中的采用。因此，读到SemiAnalysis的分析时，我不禁想：谷歌是否正在下注一场与西屋电气相同的战略赌局？SemiAnalysis的数据既可以用来论证谷歌正在押注“扩散”，也同样可以论证它正在放弃“前沿领导”。因此，这或许可以解读为谷歌内部一场战略之争的结局：谷歌云CEO托马斯·库里安赢了，而戴密斯·哈萨比斯和杰夫·迪恩输了。无论谷歌内部是否有人如此表述，资本分配的走向越来越像一种战略——成为一个不仅承载自家AI应用、也承载他人AI应用的平台。

库里安一直表示，他希望谷歌的TPU成为“通用基础设施”，既能服务Gemini，也能同样顺畅地服务于城堡证券和美国能源部。当然，如果用丁的分析框架来审视，关键问题不是谷歌是否卖出了大量TPU，而是这些TPU是否成为经济其他部门中一波广泛的生产力增强型创新的互补品。

库里安还为“把算力卖给Anthropic”辩护，称这是一个平台公司的应有之义。这听起来像是一个认为“更大的奖赏在于成为他人AI（包括竞争对手）运行的底层平台，而不是在可能毁灭性的前沿AI竞赛成本上加倍下注”的人。毕竟，虽然SemiAnalysis没有提到这一点，但存在一种可能：如果开放权重模型继续压缩推理定价，前沿实验室可能会发现，模型领导地位有点像半导体制造——在战略上极其重要，但作为一门独立生意却出奇地不赚钱。

谷歌也未必需要赢得前沿，才能主导边缘应用。其Flash级别的Gemini模型已经以巨大规模支撑着搜索中的AI模式，拥有的用户遥测数据几乎超过任何竞争对手。谷歌通过Android、Chrome、搜索和Play拥有巨大的分发优势。也许它们甘愿让出那条烧钱且不盈利的前沿赛道，转而在那个1200亿美元的市场空间里大放异彩——在那里，可负担性与本地硬件正在形成一个甜蜜点。回到电气化历史：驱动第二次工业革命的是无处不在的小型电动机，而不是巨大的发电机。我的同事伊兰·斯特劳斯推测，只要打造一支优秀的小型模型团队，可能就没有哪家公司比谷歌更有条件占据AI那寻常、日常的层面——就像谷歌早已占据搜索那寻常、日常的层面一样。这可能有些牵强。ChatGPT和Claude在AI普及方面也取得了了不起的进展，但在我看来，他们关于AGI将把巨额财富和权力集中在赢家手中的论调，并不令人信服地表明他们是在以扩散战略为出发点运作。与此同时，他们和他们的客户都仍在寻找通用技术扩散所带来的广泛生产力提升。

简而言之，SemiAnalysis说谷歌在8月5日放弃了一些东西，这可能是对的，但关于原因的判断可能是错的。现有证据未必表明谷歌已经放弃了技术雄心——谢尔盖·布林似乎仍然干劲十足 (https://www.ft.com/content/1453e9c2-4922-482f-8720-0bafd7e07df7?syn-25a6b1a6=1)。但至少就目前而言，这或许表明谷歌在稀缺AI算力的分配上、以及在其期望获取经济价值的地方，发生了转变。想当然地认为AI竞赛比的是谁构建出最聪明的智能，这本身可能就是一个错误。它最终也许比的是谁建造电网。也许谷歌并不是决定不再努力取胜，而是认定有一场不同的竞赛更值得赢。