[谷歌] Google首席AI架构师:Gemini 逆风翻盘有18个关键
十一、规模是 Google 的最大难题，也是最大武器
Koray 承认：规模越大，一致性越难。但规模本身就是推进力。
Google 能够同时推进统一模型、多产品落地、跨部门协作、全球化数据管线、超大规模训练与部署，是因为它拥有世界上最成熟的基础设施链路。
过去两年，这条链路从“沉睡”变回“主力”，重启了 Google 的攻势。
十二、安全不是限制能力，而是训练能力
Google 与 OpenAI 在安全策略上最大的差异不是严格程度，而是方式：安全不是“训练后加过滤器”，而是“训练中学会安全”。
这是“让模型可靠”的关键，并且天然适配 Google 的基础设施规模。
十三、统一模型与专用模型不是路线争夺，而是成本优化
Koray 说得很实在：这不是意识形态问题，而是效率问题。未来一定会同时存在统一模型与专用模型，Google 的策略是用合适的工具做合适的任务，而不是坚持单一范式。
这种务实，是 Google 过去缺失、现在重新找到的品质。
十四、Google 的真正底气：基础设施的重新激活
“我们能成功，不是因为我们更聪明，而是因为基础设施足够强。”Koray 的这句话其实深刻揭示了大模型时代的一个底层事实——智能规模化不是靠天才，而是靠管线。
能训练、能部署、能迭代、能处理全球数据、能保持安全一致性的，是基础设施，而不是算法。
十五、Google 不相信有单一路径，也不相信“持续扩参”能走到终点
他说：
“我们不知道最终配方。”
这句话的潜台词是：
扩参不是终局
统一模型不是最终答案
多模态不是最后形态
未来模型的路线还远未定型
这种“带着不确定性继续前行”的姿态，反而比某些公司宣称的“xxx 是通往 AGI 的唯一路径”更具有长寿感。
十六、下一阶段的重点：推理、执行与真正的自主性
Gemini 3 的故事才刚开始。Google 的下一个目标是：
深层推理
多步任务执行
在复杂场景中的鲁棒性
从“会回答”到“会行动”，这是整个行业的共同方向，但 Google 给出了相对清晰的内部路径。
十七、Google 内部的时间结构：研究 × 工程 × 产品的等权分配
Koray 透露，团队的时间分配不是研究优先，而是三者等权。这意味着一个模型从训练到使用的全过程是统一推进的，而不是线性流程。
这是模型“真正可用”的关键原因。
十八、Gemini 是一个全公司规模的“科学工程项目”
访谈的最后，Koray 用“全公司的科学工程任务”来形容 Gemini 的诞生。那更像是一种内部视角的注脚：模型的进步来自结构性调整，而结构性调整本身比模型更难。训练、数据、工程、产品、安全、协作……这些环节重新对齐，才构成了今天的 Gemini。
过去两年，Google 不是在寻找捷径，而是在恢复一个体系应有的速度和一致性。
当这些基础再次稳固起来，一个属于 Google 的节奏也重新出现了。
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Koray 承认：规模越大，一致性越难。但规模本身就是推进力。
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过去两年，这条链路从“沉睡”变回“主力”，重启了 Google 的攻势。
十二、安全不是限制能力，而是训练能力
Google 与 OpenAI 在安全策略上最大的差异不是严格程度，而是方式：安全不是“训练后加过滤器”，而是“训练中学会安全”。
这是“让模型可靠”的关键，并且天然适配 Google 的基础设施规模。
十三、统一模型与专用模型不是路线争夺，而是成本优化
Koray 说得很实在：这不是意识形态问题，而是效率问题。未来一定会同时存在统一模型与专用模型，Google 的策略是用合适的工具做合适的任务，而不是坚持单一范式。
这种务实，是 Google 过去缺失、现在重新找到的品质。
十四、Google 的真正底气：基础设施的重新激活
“我们能成功，不是因为我们更聪明，而是因为基础设施足够强。”Koray 的这句话其实深刻揭示了大模型时代的一个底层事实——智能规模化不是靠天才，而是靠管线。
能训练、能部署、能迭代、能处理全球数据、能保持安全一致性的，是基础设施，而不是算法。
十五、Google 不相信有单一路径，也不相信“持续扩参”能走到终点
他说：
“我们不知道最终配方。”
这句话的潜台词是：
扩参不是终局
统一模型不是最终答案
多模态不是最后形态
未来模型的路线还远未定型
这种“带着不确定性继续前行”的姿态，反而比某些公司宣称的“xxx 是通往 AGI 的唯一路径”更具有长寿感。
十六、下一阶段的重点：推理、执行与真正的自主性
Gemini 3 的故事才刚开始。Google 的下一个目标是：
深层推理
多步任务执行
在复杂场景中的鲁棒性
从“会回答”到“会行动”，这是整个行业的共同方向，但 Google 给出了相对清晰的内部路径。
十七、Google 内部的时间结构：研究 × 工程 × 产品的等权分配
Koray 透露，团队的时间分配不是研究优先，而是三者等权。这意味着一个模型从训练到使用的全过程是统一推进的，而不是线性流程。
这是模型“真正可用”的关键原因。
十八、Gemini 是一个全公司规模的“科学工程项目”
访谈的最后，Koray 用“全公司的科学工程任务”来形容 Gemini 的诞生。那更像是一种内部视角的注脚：模型的进步来自结构性调整，而结构性调整本身比模型更难。训练、数据、工程、产品、安全、协作……这些环节重新对齐，才构成了今天的 Gemini。
过去两年，Google 不是在寻找捷径，而是在恢复一个体系应有的速度和一致性。
当这些基础再次稳固起来，一个属于 Google 的节奏也重新出现了。
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