2025年战略会议上，谷歌首席执行官桑达尔·皮查伊（Sundar Pichai）如是说：“我认为2025年将至关重要。我认为我们必须意识到这一刻的紧迫性，并需要作为一家公司加快步伐。风险很高。这些都是颠覆性的时刻。在2025年，我们需要坚持不懈地专注于释放这项技术的优势并解决真正的用户问题。”
听起来像是公司生死存亡的时刻，但事实远没有到这地步。谷歌刚刚经历了一个扬眉吐气的12月，当然扬眉吐气之前是灰头丧气。而在2023-2024Flow优化的定制芯片TPU，这种定制化芯片可以更快、更有针对性地训练和运行AI模型，2024年12月谷歌的新一代大模型Gemini2.0就是基于第六代TPU训练得来。
遗憾的是，谷歌自己的初代大模型反而不是基于Transformer架构。
竞争来的太快太急
为了应对2022年底GPT-3.5的爆红，2023年2月6日谷歌发布大模型Bard，3月份首批在美国和英国推出。
初代版本的Bard，是基于谷歌2021年发布的LaMDA（Language Models for Dialog Applications）大模型。这款模型具有多达1370亿个参数，更注重自然对话能力，对于信息和数据处理的能力不够强，因此在巴黎的直播发布会中表现不佳，导致谷歌的股价下跌了8％。谷歌内部和媒体纷纷批评和质疑谷歌的大模型能力。
我们的测试中，也发现和ChatGPT相比，Bard更像是上个时代的产物，对话效果比Apple的Siri好不了多少。
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Bard的进步是否意味着谷歌在大模型领域的困境已经结束？现在给出一个确定的答案还为时过早。
Bard虽然在性能表现上已经追平甚至超越了ChatGPT，但在产品形态和用户体验上，ChatGPT依然领先。ChatGPT专注于对话式AI，而Bard则更像是一个多功能的AI助手，这两种产品形态各有优劣。
谷歌在大模型上的投入也比微软更为保守，这可能会影响Bard未来的发展。微软已宣布将向OpenAI投资100亿美元，而谷歌还没有公布类似的计划。
不过，谷歌也有一些优势。谷歌拥有强大的技术实力，在深度学习、神经网络等领域拥有多年的积累。谷歌还有庞大的用户群和丰富的产品生态，这将为Bard的推广和应用提供便利。
谷歌在大模型领域的困境并非不可逆转。如果谷歌能够继续加大投入，专注于产品形态和用户体验的创新，就有可能在未来的竞争中占据优势。
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