ChatGPT 的诞生，搅动了 AI 行业的风云。在这场大模型之战中，没有一家公司甘愿落后，特别是那些曾经无限辉煌的巨头。
谷歌无疑是最紧张的「同行」之一。OpenAI 决定和微软联手（尽管二者之间关系也很微妙），谷歌必须快速应对。
今年 2 月，谷歌仓促地推出了
聊天机器人
Bard。但不久后，用户指出 Bard 会在对话过程中出现事实错误，这也是其最为人诟病的一点。
在 5 月的 I/O 大会上，谷歌 CEO 桑达尔・皮查伊一口气发布了十多款 AI 应用产品，包括 Gmail、谷歌地图和谷歌云的
人工智能
工具。演讲之后，Alphabet 的股价飙升了十分之一：
随后，已经并入谷歌的
DeepMind
也有了新消息，其 CEO 哈萨比斯表示，一款代号为「双子座」（Gemini）的类 ChatGPT 模型正在加紧开发中。
不久前，Bard 迎来了大规模的更新，加入了很多呼声很高的新功能，号称 Bard 史上最大升级。通过识图能力，Bard 可以解释放入聊天中的图片，也可以识别关于图像内容的更多信息以及基于图像生成标题等。
通过多模态升级，Bard 能打破 ChatGPT 制定的游戏规则吗？ChatGPT 和 Bing 的联合，会对谷歌的搜索业务造成严重打击吗？
不只是 AI 大模型，过去数年，谷歌从未停止过前沿技术领域的投资。但这些投入是否取得了预期的回报？
Alphabet 的市值在去年 11 月曾跌破 1 万亿美元，如今又回到了 1.7 万亿美元。这意味着危机的解除吗？
今年九月，这家科技巨头即将迎来 25 周岁的生日，投资者和高管们都在寻找新的增长点。前路在何方？
在《经济学人》最近的一篇报道中，这些问题被重新提起，领域内的不少专家也加入了这次讨论。
解决这些问题的方法之一是从上到下重塑 Alphabet。例如，将搜索、YouTube、谷歌云等不同的业务分拆，让每个业务部门将资源集中在自己最擅长的领域。
作为近年来最重磅的 AI 技术突破之一，ChatGPT 的能力体现在对自然语言的强大理解与生成。面对用户提出的问题，ChatGPT 给出的答案简直与人类无异。
随后，更危险的事情发生了：OpenAI 和微软在今年 2 月联合推出了 AI 增强后的必应搜索引擎。
这意味着，谷歌曾经获取丰厚利润的搜索业务将会受到冲击。
自 2004 年上市以来，谷歌的营收以年均 28% 的速度增长，其中 80% 来自在线广告。其股价上涨了 50 倍，成为全球市值第四高的公司。
「整个 2010 年代，数字广告似乎不受商业周期的影响。在经济形势好的时候，广告商花钱如流水。在经济不景气的时候，他们会将部分非数字营销预算转移到网络上，因为谷歌和 Facebook（现在的 Meta）等巨头可以提供比电视广告或光鲜杂志页面更精准的广告投放。」
然后，经过这么多年的演进，「在线广告」在各家企业的广告总支出中所占份额基本能达到三分之二，能供开拓的非数字广告预算越来越少。在这种放缓的增长趋势中，谷歌也很难争取分到一块更大的蛋糕。
数据公司 Insider Intelligence 预计，未来几年全球数字广告销售额的年增长率将从过去十年的 20% 左右下降到 10% 或更低。
尽管当前「搜索业务」仍然保持着丰厚的利润率（接近 50%），但人们的互联网搜索方式正在发生变化。
比如说，大多数人进行产品搜索不是从谷歌开始的，而是从电子商务平台 —— 亚马逊开始。还有一个明显的变化：40% 的青少年和年轻人在短视频应用 TikTok 或 Meta 的类似应用 Instagram 上寻求餐厅或酒店等推荐。此外，如 ChatGPT 这样的
聊天机器人
和其他生成式 AI 产品，经由大量网络文本、图像和声音的训练，正在为人类用户提供精准的回复内容。
这些变化，都驱使谷歌做出了改变，比如转向「生成式 AI」技术。大多数观察者认为，雄厚的资金和充足的人才将使谷歌能够解决该技术出现的一些早期问题，例如机器人容易产生「幻觉」（胡编乱造）或提供回复的成本过高（谷歌正忙于解决这一问题）。
但即使解决了生成式 AI 的问题，也不一定预示着「财源滚滚」。在传统的搜索方式中，只要用户点击搜索结果旁边出现的商家网站链接，谷歌就能获得报酬。但如果要让人们对于 AI 的对话感到自然，就不能在聊天中加入广告和链接。
也许谷歌可以减少广告数量，并向客户收取更高的费用。但广告商未必同意，更有甚者可能会叛离。这不禁让人想起 Clayton Christiansen 提出的「创新者困境」（innovator’s dilemma）理论。
对于谷歌的创始人拉里・佩奇和谢尔盖・布林来说，他们很早就意识到，谷歌的主要收入引擎或许将在某个时候放缓。
因此，二人在 2015 年成立了 Alphabet。这家控股公司包含了谷歌和其他各种企业，从
自动驾驶汽车
到延年益寿药物，再到各种「登月计划」。
Alphabet 旗下的「Other Bets」也在大手笔投入新的研发。从 2018 年到 2022 年，这些公司的累计运营亏损达到 240 亿美元，是同期总收入的六倍多（图 3）。「Other Bets」至少消耗了 Alphabet 的部分资本支出（去年消耗了 310 亿美元），以及 400 亿美元年度研发预算中的一大部分。
一个更深层次的问题是，任何新企业都很难有所作为。只有少数几个行业 —— 比如金融、政府、医疗保健 —— 规模大且不受干扰，足以对 Alphabet 的业绩产生实质性影响。征服这些市场需要巨额投资，回报却不确定，而且没有一个行业能像搜索广告领域那样，为谷歌提供轻资本的准垄断地位。
在健康领域，Alphabet 旗下有两家健康子公司 Calico 和 Verily ，在过去六年中向与健康相关的初创企业投资了约 150 亿美元。但到目前为止还没有什么成果。尽管在 12 月，谷歌成为与美国国防部签订 90 亿美元多年期合同的四家云服务提供商之一，但过去谷歌在采购领域的尝试遭到了该公司大多数倾向于进步的员工的反对。
在金融领域，Alphabet 投资了金融借贷平台 Lending Club，并拥有保险和抵押贷款的比价网站，但已于 2016 年关闭。一位对谷歌相关业务有所了解的银行老板说，这些努力归根结底是为谷歌的广告业务服务，以便更好地跟踪用户的购买行为，而不是真正试图成为金融参与者。
此外，Alphabet 还希望成为基于云的 AI 商业软件领域的一支生力军，将四分之三的资本支出都用于建设和装备新的数据中心。为了赶上亚马逊云服务（AWS）和微软 Azure，谷歌云在过去几年里为客户提供了减价优惠，随之销售额以每年 40% 的速度增长。在过去的两个季度里，该部门首次实现盈利（尽管部分原因是会计变更）。但这是一项周期性业务，而且竞争激烈。微软没有公开其 Azure 的业绩，但 AWS 已披露的营业利润率一直在稳步下降，从几年前的 30% 或更高降至目前的 24%。
由于营收增长较为困难，一些投资者认为 Alphabet 应通过提高整体利润率来增加回报。许多人抱怨，Alphabet 股价相对于收益的比值低于苹果或微软，也不比标普 500 指数（美国大型企业的整体指数）高多少（图 4），这让人感到失望。
11 月，当时持有 Alphabet 价值 60 亿美元股份的对冲基金 TCI 致信皮查伊先生，并指出 Alphabet 的员工人数太多，接近 19 万人，是 2017 年的两倍多。
而且这些人的工资太高。一个典型的谷歌员工的年薪接近 30 万美元，这比微软的同行高出三分之二，也是美国 20 家最大科技公司员工年薪的两倍多。
不过 TCI 似乎暗示了，只要核心业务的丰厚回报能够掩盖其分散的资本分配方式，那么这种方式也可以被容忍。
一位前谷歌员工回忆，随着公司的发展壮大，管理层的人数也不断增加，甚至有些太多了。「你整天都在与 VP 和 SVP 谈判，许多团队变成了小型王国。一些经理告诉员工不要把自己的目标看得太重。初入职场的工程师表示，休息和归属感很容易实现 —— 在等待兑现股票期权的同时尽情享受。」这位员工如此描述。
这种「松弛感」某种程度是刻意培养的。公司的创始人希望培养一种初创企业文化氛围，以便让绝妙的 idea 不断涌现。他们确实做到了：在 I/O 大会上展示的其中一个创意就直接来自一个五人团队。
但有灵气的产品往往会被合规审查束缚住。业内人士开玩笑说，不发布产品的最好办法就是在 I/O 大会上展示。
结果就是，许多有进取心的人离开了公司，使得员工队伍中的工程师越来越倾向于为内部客户（即他们的经理）工作，而不是寻求商业上的成功。
比如说，谷歌的 Transformer 论文开创了如今大模型的盛世，但背后的八位作者都已经离开了谷歌，各自创业。
但可以看到，谷歌的管理层正在敏锐地利用 ChatGPT 带来的危机乌云，强制推行一些「必要的变革」：今年早些时候，Alphabet 裁掉了 12000 人，并将其
人工智能
实验室
DeepMind
和 Google Brain 合并。7 月 25 日，谷歌晋升资深财务总监 Ruth Porat 为总裁，并新设「首席投资官」一职，负责指导集团的资本分配。
在报道刊发之后，有人力挺谷歌，也有人质疑，讨论的重点主要在于「登月计划」。
有人表示：「Deepmind、谷歌大脑和 Transformer 论文，老实说，这些永远改变了世界。」
也有人将谷歌比作新的「贝尔实验室」，只是不如真正的贝尔实验室做得好：
对于这个观点，来自 Meta 的代表 Yann LeCun 站出来反驳：
「不，贝尔实验室的研究部门从来都不是关于登月计划的。它会雇用最优秀的科学家组成小部门（通常是 5 到 15 人），并为他们提供资源和大量自由空间来从事他们认为最有前途的工作。这才是取得突破的方式。」
有人回忆了自己在谷歌大脑的工作体验，也承认真正有意义的成果未必来自于听上去很前沿的「登月行为」。
「这让我想起了我加入 Google Brain 时的工作方式。它比
DeepMind
的等级制度要少得多。研究人员基本上自行组织成 3-10 人的项目组，并给予很大的自由来进行探索。在我看来，与登月计划相比，这导致了更具影响力的研究。」
「登月计划通常是突破的最后一步，我认为即使在
人工智能
领域也有许多突破并不涉及或并不需要登月式的努力。」
其实，不只是谷歌，硅谷的科技巨头都已经开始削减「登月」类型的研发投入。
参考链接：https://www.economist.com/business/2023/07/30/is-there-more-to-alphabet-than-google-search
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