从“参数竞赛”回归“物理现实”——Jeff Dean眼中的AI下半场

当我们在谈论AI时，往往容易被Sam Altman（奥特曼）那种“星际之门”式的宏大叙事吸引，仿佛AGI（通用人工智能）明天就会敲响大门。

但如果你把目光转向硅谷的另一端，看向Google DeepMind的首席科学家Jeff Dean，你会发现一种截然不同的气场：冷静、精密、甚至带着一种工程师特有的“反骨”。

作为MapReduce和BigTable的缔造者，Jeff Dean不仅仅是写代码的人，他是那个给现代互联网铺设地基的人。而现在，当Transformer架构（正是出自Google）引爆全球后，这位Google内部的“终身院士（Senior Fellow）”正在思考的，

不是如何再堆砌一万亿参数，而是如何让这头吞噬算力的巨兽，在物理世界的法则中存活下来。

这就引出了一个关键判断：AI的下半场，正在从“参数竞赛”回归“物理现实”。

一、 算力底座：不仅仅是快，更是为了“生存”

如果说英伟达的GPU是通用的“瑞士军刀”，那么Google的TPU就是一把为了特定任务锻造的“手术刀”。在最新的TPU v7中，最震撼的不是单点性能，而是规模效应。

想象一下，把9216颗芯片连成一个集群（Pod），这在工程上简直是疯狂的。但Jeff Dean关注的细节更有趣——精度取舍。TPU v7重点提升了FP4（低精度浮点）的性能。

这传递了一个信号：大模型不需要为了那个小数点后十几位的完美而浪费算力，它需要的是在模糊中寻找大概率的正确。这种对“计算宽容度”的利用，正在重塑芯片设计的底层逻辑。

这并非炫技，而是源于一种生存危机。

把时间拨回2013年，Jeff Dean在一张餐巾纸上算了一笔账：如果Google的1亿用户每天使用语音搜索3分钟，那么Google需要的CPU算力必须翻倍。这在经济上是不可行的——Google会因为买不起服务器而破产。

于是，TPU v1诞生了。它不是为了跑分，而是为了让Google活下去。这种**“专用硬件比通用硬件快30-70倍”**的效率胜利，确立了今天AI计算的核心：密集低精度线性代数。

Jeff Dean很清楚，硬件设计有滞后性（需要预判2.5-6年后的需求），今天我们看到的Gemini，其实是几年前硬件预判的结果。

二、 隐形的护城河：你以为操作的是一台电脑

很多人只看到了Google的芯片，却忽视了它最可怕的壁垒：垂直整合。

从最底层的TPU芯片，到XLA编译器，再到JAX框架，最后到Pathways系统和Gemini模型，Google握有全套钥匙。

这里必须提到Pathways系统。对于开发者来说，它制造了一个完美的“错觉”：你感觉自己只是在操作一台计算机。

但实际上，在这个“单一系统镜像”的界面之下，系统正在跨越城市、跨越物理集群，自动调度着两万个设备。

这种将复杂的分布式计算“平民化”的能力，才是Google区别于其他大厂的核心护城河。而通过Cloud TPU将这种能力对外租赁，Google完成了一个从内部造血到外部输血的商业闭环。

三、 战略焦点转移：推理，还是推理

未来3-5年，AI的战局将在哪里？Jeff Dean给出的答案非常务实：从“训练”转向“推理”。

训练出一个极其聪明的模型固然重要，但如果每次提问都需要花费几美元的电费和几秒钟的等待，那它永远只能是实验室的玩具。

如果今天让Jeff Dean重画那张“餐巾纸”，他要解决的核心问题将是：如何实现低延迟、高能效、低成本的推理。

这也影响了Google对学术研究的资助模式。与其去炒作遥不可及的AGI，不如像当年资助TCP/IP或RISC架构那样，关注3-5年的中短期目标。

正是这些看似枯燥的基础研究，往往是商业爆发的前置条件。

四、 医疗领域的“反常识”真相

在应用层，特别是医疗领域，Jeff Dean更是展现了极度的理性。

如果你认为AI医疗无法普及是因为模型不够聪明，那你就错了。真正的痛点是数据孤岛。

医院的数据格式混乱，且受限于隐私法规（Privacy）和合规性（Compliance），根本无法流动。

Google的解法不是打造一个“全知全能的医疗上帝”，而是联邦学习（Federated Learning）。

这是一种思路的逆转：既然数据不能出来，那就让算法进去。让模型在各家医院本地训练，只交换加密后的参数更新，不交换原始数据。这不是学术概念，而是落地的唯一解。

Jeff Dean的终极愿景很朴素：让每一次过往的临床决策，都能成为未来决策的参考系。

五、 开放与封闭的辩证法

面对OpenAI的强势竞争，Google的策略也在调整。

你可能注意到了，Gemini的核心架构细节不再像当年的Transformer那样毫无保留地公开。这是**“核心秘方”的封闭**。

但在那些尚未验证的、早期的探索性领域，Google依然保持着学术界的实验性开放，利用社区力量试错。

而在产品发布节奏上，Google正在执行**“产品先行，论文殿后”**的策略。

看看Pixel手机上的“夜视模式”或“魔术橡皮擦”，都是先作为独家功能推向市场，建立壁垒，然后再通过SIGGRAPH等顶级会议发表论文。既赚了钱，又赢了名声，这才是老练的商业玩家。

总结：系统工程师的回归

归根结底，Jeff Dean眼中的AI下半场，是一场指数级的AI能力与线性的物理世界之间的博弈。

当模型参数撞上了电力的墙、数据的墙、法律的墙，那些只会谈论“奇点”的人将束手无策。

而AI的下一个黄金时代，将属于那些能解决系统成本、数据隐私、能效比这三大“非性感”问题的务实派。

Jeff Dean正在带领Google，从“模型层”的血腥厮杀中抽身，退回到他最擅长的“系统层”，准备进行一场降维打击。

聊了这么多，归根结底，科技还是得落到实处，有价值可用高效率提升才算数。

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