昔日矛盾终化解！谷歌斥27亿美元破冰，召回老员工联手攻克AI难关

文 /编辑：红墨

在AI热潮中，大模型最「渴求」的究竟是什么？是算力、是存储，还是复杂的网络互联？

在Hot Chips 2025 上，Transformer发明者之一、谷歌Gemini联合负责人Noam Shazeer给出了答案，最近AI特别火，大家都在聊大模型，可很少有人说清楚这些“聪明大脑”到底最缺啥。

有人说是算力，有人觉得是存储，还有人提到复杂的网络连接，直到今年硅谷的Hot Chips 2025大会上，一位大佬站出来把答案讲透了。

这位大佬叫Noam Shazeer，你可能没听过他的名字，但你肯定受益于他的发明——他是Transformer模型的创始人之一，现在还负责谷歌的Gemini大模型项目，在AI领域摸爬滚打了十年，手里攥着太多行业真相。

早几年Noam在谷歌工作时，曾开发过一款聊天机器人，可当时谷歌没敢发布，他一气之下离职创办了自己的公司Character.AI。

没想到谷歌后来发现少了他不行，又花了27亿美元和他的公司合作，最后干脆把他请回来牵头Gemini项目，这一波操作也让大家看到他在AI领域的分量。

这次大会上，Noam专门做了一场关于AI未来的演讲，一开口就戳中了行业痛点：现在的大模型要想变聪明，最核心的还是得靠硬件给力。

他回忆说，2015年的时候，能用32个GPU训练模型就已经很了不起了，可现在动辄需要几十万个GPU才能撑得起大模型的训练，十年时间需求翻了上千倍。

除了Noam，微软AI的CEO Mustafa Suleyman也说了些实在话。

他25岁就敢一头扎进当时还不被看好的AI领域，现在更是直言，现在的大模型还只是“只会猜下一句话的初级选手”，到2026年底可能就会进化成“能自己定计划、干实事的行动派”。

但他也没回避风险，说未来20年里，像数据录入、处理邮件这种靠重复思考的白领工作，大概率会被AI抢走，甚至还警告说，如果AI能自己改代码、定目标、找资源，还能在现实世界里做事，那就得用“军事级别的手段”去管控。

其实仔细想想，Noam说的硬件需求，本质上是大模型“胃口”变大了，以前的模型小，随便几个GPU就能喂饱，现在的模型参数动辄千亿万亿，没有足够的算力根本跑不起来，就像小马拉不动大车。

而且光有算力还不够，模型在“思考”的时候会产生很多中间数据，内存不够存不下，数据传递慢了也会拖后腿，这就跟家里的水管一样，管子细了、水压不够，水就流得慢。

现在行业里还在想办法用更低的精度计算，既能省资源又不影响效果，就像用简笔画也能把意思说明白，没必要非要画成高清照片。

有人担心要是硬件不进步了，AI是不是就没法发展了？

Noam倒不这么觉得，他说就算硬件停在现在，靠优化软件、调整系统设计，照样能往通用人工智能的方向走，就像同样一辆车，调整一下发动机参数、优化一下路线，也能跑得更快更远。

但这不是说硬件不重要，谷歌2018年专门为AI造了计算节点后，性能一下子就提上去了，这说明硬件还是基础，软硬件得配合好才能发挥最大作用。

面对AI带来的变化，咱们普通人也不用太焦虑，Mustafa说的失业问题，其实政府可以通过调整税收、完善保障来缓冲，就像以前机器替代体力劳动时，也催生了新的工作岗位一样。

至于AI失控的风险，只要提前划好红线、建好用的监管机制，就能把风险控制住，说到底，AI是咱们造出来的工具，最终还是要为人类服务的。

未来可能不用再为找工作发愁，而是有更多时间去做自己喜欢的事，这本身就是技术进步带来的好事。

毕竟，AI再聪明，也是为了让咱们的生活更好，只要咱们能跟上节奏、做好准备，就能在这场技术浪潮里抓住机会，过上更有意义的生活。