文章核心观点 - 谷歌的AI战略并非跟风，而是基于第一性原理的长期布局，其“慢”是为了最终的“快”，目前正进入后劲爆发阶段 [23] - 看懂谷歌的掌舵人及其多模态融合、AGI终局思维，就能看懂AI下半场的走向 [13][23] - AI目前处于起步阶段而非泡沫期，真实需求远未被满足，未来12个月将出现从“问答”到“完成任务”的关键拐点 [8][16][19] - 谷歌是唯一在AI和量子计算两条核心赛道均保持领先的公司，其长期潜力被严重低估 [22][24] AI行业现状与泡沫争议 - 当前科技拐点每10年左右出现一次，本次是AI，全球公司在AI上的投入今年估计超过1万亿美元 [6] - 从需求端看属于供不应求、投入不足，B端和C端真实需求远未被满足，并非泡沫而是起步阶段 [8] - 谷歌资本开支从4年前的300亿美元/年增至今年超过900亿美元/年，多出部分全部投入AI [6] - 谷歌计划未来6个月算力翻一倍，未来5年算力翻1000倍，表明当前AI应用仅是“训练前的训练” [8][9] 谷歌AI战略的独特性与领先性 - 谷歌采取AI-first战略，围绕AI重构物理基础设施、研究体系、所有产品及组织方式，而非仅做AI业务 [13] - 谷歌坚持多模态融合路线，涵盖聊天、推理、视频、世界模型、机器人等能力，存在1+1>2的乘法效应 [14][16] - 与行业“一招鲜”模型不同，谷歌“全家桶”式布局短期优势不明显，但长期融合后威力巨大 [14][16] - 过去半年谷歌底层能力开始相互增强，AGI雏形显现，未来能跟上其节奏的可能只有马斯克的xAI [16] 未来AI技术演进方向 - 未来12个月AI将出现关键拐点：从“问答机器人”升级为能“完成任务”的智能体 [16] - AI将开始真正影响劳动力市场，完成如分析公司、处理交易、规划旅行等实际任务 [17][19] - 量子计算相当于5年前的AI，是下一次文明级别革命，谷歌在此领域投入巨大且技术路径明确 [22][24] 谷歌的长期布局与竞争优势 - 谷歌掌舵人DeepMind创始人哈萨比斯是工业界最懂AI的领袖之一，强调AGI必须多模态全面发展 [13][14] - 公司不争一时得失，专注AGI、量子计算等终局目标，愿意花长时间铺路以实现爆发式突破 [23] - 在AI模拟人脑、量子计算模拟宇宙两条核心赛道上，谷歌是唯一同时领先的公司 [24]

脑机接口技术 - 脑机接口是保持人类智慧与人工智能增长相关性的唯一途径 因AI能力呈指数级增长而人类生物进化需要百万年尺度 [7] - 脑机接口存在巨大风险 技术可能被用于大脑广告植入 记忆窃取甚至意识操控 恐怖分子或国家行为体可能借此实施"思想劫持" [7] - 神经接口技术不仅能模拟视觉 还可操控触觉 嗅觉 味觉 全感官欺骗时代可能来临 [7] - 儿童早期神经可塑性极强 出生于脑机接口时代的孩子将能更自然地使用该技术 而成年人则难以达到同等适应程度 [4] AI数据战争 - 数据是新时代的"石油" 但不同于会枯竭的石油 AI能力会形成自我强化的增长飞轮 [7] - 算法 计算能力 数据构成AI竞争三要素格局 当前科技巨头正在争夺未来5-6年的数据中心布局先机 [7] - AI将成为未来经济 军事和政府运作的命脉 能有效采用AI的国家将实现近乎无限的GDP增长 [23] - 数据中心规模决定AI战争胜负 拥有更多计算能力的国家可运行更多AI副本 在对抗中占据优势 [25] Scale AI业务 - 公司为ChatGPT等主流AI模型提供核心数据支持 估值超250亿美元 [2] - 业务涵盖数据生产 AI系统部署 与大型企业和政府合作 包括美国国防部 全球顶级银行和医疗系统等 [10][11] - 在国防领域帮助训练AI系统进行卫星影像识别 并参与名为Thunderforge的军事规划AI项目 [65][68] - 公司采用"agentic warfare"理念 将现有"humans in the loop"流程转变为"humans on the loop" 由AI agents承担大部分工作 [69] AI军事应用 - AI可大幅加速军事规划与作战筹划 将原本需要数天的流程压缩到数小时 [68] - 军事AI系统能实时进行战棋推演 运行数百万次仿真以评估各种行动方案的可能结果 [72][73] - 数据投毒是最大威胁 攻击者可能污染训练数据以扭曲AI决策流程而不被察觉 [81][82] - 战略突袭成为制胜关键 需不断引入敌方AI无法模拟的新型平台以保持优势 [85][87] AI政府应用 - AI可显著提升政府效率 如将退伍军人看医生的平均等待时间从22天缩短至1-2天 [95] - 自动化审批流程可将耗时数年的项目审批缩短至一天内完成 [96] - 政治体制对新技术反应速度不足是重大挑战 需加快立法和监管以适应AI发展 [97][98] 能源挑战 - AI数据中心建设将推动能源需求激增 美国需采取激进措施提高发电能力以跟上中国步伐 [99][100] - 小型模块化核反应堆(SMR)可能成为数据中心供电解决方案 [103] - 美国电网陈旧且易受网络攻击 存在重大战略风险 [101]