Alphabet CEO Sundar Pichai | All-In 访谈
Sundar Pichai, CEO of Alphabet | The All-In Interview
嘉宾：Sundar Pichai
全文文稿 · 按对话顺序保留完整内容，深入理解上下文。
§01David Friedberg 欢迎 Alphabet CEO Sundar Pichai
我们现在坐在 Google 的标牌旁，和 Alphabet 的 CEO 在一起。Sundar，感谢你的到来。
很高兴你来，David。很期待这次对话。
Google 是否面临被 AI 真正颠覆的风险？
最近，我们正在 Labs 里测试。一个全新的专属 AI 体验，叫 AI Mode，即将登陆搜索。
OpenAI 有 Sam，xAI 有 Elon。对。Meta 有 Zuck，Microsoft 有 Satya。
你愿意谈谈你对这四个竞争对手的看法吗？
我想他们之中可能只有一个邀请我去跳过舞，其他人都没有。
最大的遗憾？
你看，有一些收购，我们激烈争论过，差一点就成了。
给我一个名字就行。
我们会惹麻烦的。也许是 Netflix。我们只是全力投入用户体验，随着时间推移，我们摸索出了随之而来的变现方式。
这就像 Google 最初的原则之一。对。以用户为中心，其他一切自然随之而来。
对。就是这样。
我在为你们所有人效劳。好了，兄弟们（besties），我觉得这又是一次史诗级的讨论。大家都爱看这些访谈。我能听他们聊上好几个小时。
绝对的。我们一分钟内就搞定了你们的问题。我们在给大家提供真实的基准数据，来支撑你们自己的观点。你们觉得怎么样？挺有意思的。
那太棒了。我对这次对话非常期待。你和我是在同一天开始在 Google 工作的。对。在 2004 年。
我之前还真没意识到。我们俩是同一时间入职的。
同一届 Noogler（Google 新员工）。那一周我们戴着同样的帽子。对。在周五的全员大会上。我现在成了播客主持人，而你走了一条有点不同的路。
你不只是一个播客主持人，
但你非常擅长做播客。
谢谢。
我想我也很尊重你做过的其他事情，所以
不，谢谢。在你于 Google 任职期间，你负责过 Chrome、Chrome OS、Drive、Google 地图，而你担任 Google（现在是 Alphabet）CEO 至今已有十年了。了不起，恭喜。在你担任 CEO 期间，股价上涨了 4.5 倍，如今市值达到 2 万亿美元。你让营收从每季度 200 亿美元增长到每季度近 1000 亿美元。
这真是一段令人难以置信的历程：看着一个从产品经理起步的人，对，你知道，一路成长到担任这个了不起的职位。所以恭喜你。你喜欢这份工作吗？
不，你看，我是说，我热爱打造产品。
嗯。
在某种程度上，你知道，Google 的创立方式，我认为创始人建立了一种深度计算机科学的方法。然后你把它拿来，应用于打造能在日常生活中影响人们的东西。所以，你知道，正是这种产品与技术文化，构成了这家公司的本质。所以我热爱做这件事，而且，你知道，没有哪一周我会觉得自己没机会去做这件事。所以这些是我真正享受的部分。
当然，你知道，管理一家如此规模、影响如此多人的公司，我认为是一种荣幸，所以我享受其中的每一部分。
§02AI 会杀死搜索吗？Google 自我颠覆，推动搜索演进
今天你正处在公司历史上的关键时刻。你读过《创新者的窘境》吗？
你知道，我显然非常熟悉这个概念。其实我想我没读过这本书，但是……对。但是，你知道，这是那种到处都在谈论的东西，你会以为自己懂了，
你知道。对。我是半开玩笑地说的，因为这正是现在大家热议的话题，华尔街在谈，硅谷在谈：Google 此刻是否正在被颠覆？AI 似乎为人机交互创造了一种根本不同的范式。嗯。
消费者通过聊天界面向 AI 提问，得到完整的答案。他们与 AI 系统互动的方式，是过去使用传统搜索界面时没有的。Google 是否面临被 AI 真正颠覆的风险？核心搜索业务，其搜索广告收入的年化规模约为 2000 亿美元，嗯。
在你们 3600 亿美元的总收入中占了这么大比重，也贡献了你们大部分利润。看起来 Google 陷入了一个非常棘手的困境：如果你过快地颠覆自己，所有这些收入都可能消失，影响可能非常大。那么，Google 此刻是正在被 AI 颠覆，还是正在领先？
这是个很好的框架，很值得讨论的问题。你知道，我确实，你知道，差不多十年前，我做的第一批事情之一，就是把公司定位为 AI 优先。这一点对我们来说非常清楚。2012 年我们就已经在推进 Google Brain，2014 年我们收购了 DeepMind。
2015 年，我成为 CEO 时说，你看，这项技术真的在快速演进。我们之所以兴奋地以 AI 优先的方式开展工作，是因为我们确实认为，AI 将推动搜索领域最大的进步。所以，你知道，我认为，即便在过去几年里，我也把这视为搜索的一个非凡机遇。我想，如果你看看信息对人们有多重要，我认为每个人都将以前所未有的方式获取信息。所以在我看来，这远不是一个零和的局面。
而且我们在人们使用搜索时从实证上看到了这一点。显然，我们在搜索上做了几件重大的事情。你知道，Transformer 通过 BERT 和 MUM 推动了搜索领域一些最大的创新，大幅提升了搜索质量。大约一年前我们推出了 AI Overviews（AI 概览），现在已有超过 15 亿用户在 50 多个国家使用它。
它正在扩展人们可以输入的查询类型。我们从实证上看到了这一点。查询的性质扩展了，所以有全新的使用场景进入搜索。我们发现，对于触发 AI 概览的查询，你知道，我们看到查询量在增长，而且这种增长会随着时间持续。
你知道，根据 AI 概览获得的反馈，我们，你知道，我们最近正在 Labs 里测试。一个全新的专属 AI 体验，叫 AI Mode，即将登陆搜索。我们会在 Google I/O 上详细介绍。在 AI Mode 中，你可以在搜索里获得完整的 AI 体验，包括后续的对话式追问。我们会把最前沿的模型带到那里，模型实际上会把搜索作为一个真正的原生工具来回答你的问题，对吧？
在那里，人们输入的查询简直就是长长的段落，对吧？平均查询长度大约是两年前搜索的两到三倍。所以我们看到人们在积极响应。搜索一直是这样：从外部看，人们会说，搜索嘛，哦，看起来挺容易做的。但搜索这门手艺非常难。
我认为，二十多年来，我们一直有一个真正的北极星：理解用户在搜索中想要什么。而且，你知道，你在这里待过，我们是一家非常以指标为驱动的公司。我们大致知道什么有效。用户就是我们的北极星。从实证上看，我们看到人们的参与度更高，使用产品更多了，对吧？
所以就是这些。至于你关于创新者窘境的问题，我认为只有当你把它当作窘境时，窘境才存在，对吧？比如，你知道，对我来说，在科技领域一直都会有这种大规模的创新期，你要尽全力投入其中。这是唯一的方法。你知道，移动时代到来时，所有人都在说，嗯，你知道，屏幕空间不够了，广告还能奏效吗？
诸如此类。你知道，移动转型最终非常成功。我可以举很好的例子，对吧，比如 TikTok 来了。自从 TikTok 出现以来，YouTube 一直蓬勃发展，对吧？那是一种全新的形式。
我们推出 Shorts 的时候，Shorts 的变现水平绝对远远比不上长视频。但我们只是全力投入用户体验。随着时间推移，我们摸索出了随之而来的变现方式。所以，对我来说，你不要把它当作窘境，因为用户方面，你必须创新才能保持领先，然后你就朝那个方向全力投入。
这就像 Google 最初的原则之一：以用户为中心，其他一切自然会……对。
就是这样。
而且我认为，「Google 已死、被颠覆」这种叙事，正如你指出的，已经重复过很多次了。如今，人们指向的是一些具体的东西，我也认同你说的会有新的搜索体验到来。听起来，搜索体验将会演进。当人们看独立应用时，他们会把作为独立应用的 Gemini 与 ChatGPT、Meta 的产品体验进行比较。最近法庭证词中披露了一些 3 月份的数据。我不知道这些数据从哪里来的，但它说 Gemini AI 应用的月活用户为 3.5 亿，而 ChatGPT 为 6 亿，Meta AI 为 5 亿。
这样看待问题是不是错的？也就是说，Gemini 独立应用并不是未来，也不是 Google 押注的 AI 方向？但听起来，在搜索体验的演进中会有更紧密的整合。那 Gemini 会怎么样？
你知道，搜索，你知道，如今使用最广泛的生成式 AI 产品，可能就是带有 AI 概览的搜索，对吧？你知道，人们在大量使用它。当然，我们也有独立的 Gemini 应用。我认为我们在那方面正在取得进展。特别是随着 Gemini 2.5 Pro 的推出，我们看到产品的参与度和使用量增长真正出现了上升。
我们还有很多东西要推出。就在过去几周，我们上线了 Deep Research、更新版的 Canvas、Audio Overviews（音频概览）。你现在可以直接在 Gemini 应用里用 Veo 2 生成视频。在 Android 手机上，通过 Gemini Live，你知道，你可以共享屏幕，它能针对你屏幕上的内容和你对话。所以，你知道，这方面还有很多东西要推出，而且用户反响很好。
你看，ChatGPT 显然取得了惊人的成功，你知道，但我认为现在还处于早期，而且我们确实看到了吸引力，看到了增长。对我来说，重要的是，如果你创新了，用户是否有响应、是否用得更多？情况似乎正是如此。所以，继续创新的主动权在我们手里，对吧？
我认为这是一个竞争异常激烈的时刻。但我想说，在我们的各个产品中，人们越来越多地通过搜索、通过 Gemini 模型、在 YouTube、在 Gemini 应用等地方来获取和消费信息。所以我认为我们的视角要宽广得多。
如果我来思考 Google 业务的单位经济效益：处理一次搜索查询有成本，每次搜索查询也有收入，即每次搜索查询的广告收入。在搜索向更 AI 化的界面演进的过程中，这个数字正在如何变化，或者将会如何变化？因为我不得不假设，处理一次 AI 驱动的查询要比处理一次搜索查询昂贵得多？
你看，我觉得这是两年前人们真正担心的事情，但是，你知道，我一直觉得，如果某件事关乎服务成本，那凭借 Google 的基础设施，我愿意押注在这上面，对吧？而且，你知道，我们比几乎任何人都更有机会把它做好。而且，你知道，我们实际上已经看到，比如，你知道，对于某个给定的查询，在十八个月的时间里，处理它的成本已大幅下降。我想说，可能更大的限制是延迟。所以与其说是每次查询的成本，
我认为是我们能否以合适的延迟提供这种体验，你知道，搜索一直几乎是即时的。所以如何看待这一前沿，更多是一个问题。我不认为每次查询的成本会是最终的问题，你知道，我认为我们能够，我们已经把这个转型做得很好。那不是影响事情走向的主要因素，嗯。
那你对每次 AI 查询的广告收入有什么看法吗？
你知道，我们已经，在 AI 概览上，你知道，我们已经达到了基准线，你知道，和没有 AI 概览时一样。所以我们已经到了那个阶段，但从那里开始，我们还可以改进，对吧？而且我认为，你知道，我一直觉得，你知道，广告之所以在搜索中效果好，是因为商业信息也是信息。人们在有那种意图时，就是在寻找最相关的信息。所以我看不出有任何理由，你知道，仅从第一性原理的角度来看，AI 为什么不能在那方面也做得更好？
对吧？所以，我认为我们有信心能够完成这个转型。其中一些可能需要时间，但所有指标都表明我们能把它做好。
随着时间推移。
随着时间推移。但你知道，在 AI 概览上已经是这样了。当我们展示广告时，我们差不多已经达到了基准线。
你是否感受到来自华尔街和董事会的压力？比如，作为一个领导者，在设法管理产品和收入模式上的这种转型时，你感受到了怎样的张力？对于这种规模的组织，我不知道商业史上有多少领导者成功做到过。你在哪些地方感受到张力，在哪些地方感受到压力？创始人和董事会给了你多大的空间来做这里需要做的事？
两点。我是说，主要的是，这是一个加速的时刻，对吧？所以，如果说有什么的话，这种时刻的好处是，很多时候你甚至没时间去想其中一些问题。我想得更多的是确保我们拥有最好的模型。作为一家公司，我们在推动前沿。
我认为过去几个月已经展现了我们所做事情的广度和范围。我们已经在那里了，我们必须继续保持在那里。所以，对我来说，你知道，你思考和担心更多的是内部的执行，仅此而已。你知道，我们是否在执行，我们是否在快速行动，我们是否在创新？而且我认为，你知道，在过去十二个月里，作为一家公司，我们真的加快了步伐，你知道，以应对这一时刻。
所以这正是我花大量时间的地方。你看，作为 CEO，2015 年我做的第一批事情之一，除了 AI 优先之外，就是真正下重注，你知道，我们有像 YouTube 这样很棒的产品，我们有 Workspace 和 Cloud，但要真正把它们变成稳健的业务，对吧，同时也是很棒的产品。去年，我想 YouTube 和云业务合计的年末收入规模达到了 1100 亿美元。你知道，人们没有意识到，Google 现在是全球最大的企业软件公司之一。
所以，你看，我觉得
也是最大的媒体公司。
你知道，在某种程度上是的，对吧？而且我们确实在做播客。我认为我们是全球最大的播客服务平台。所以，你知道，我觉得作为一家公司，我们已经做好了准备。第一次出现了这样一项横跨各领域的技术。
你知道，回到我们前面说的，把我们视为一家深度计算机科学公司，还有什么技术比 AI 更好呢？它可以横向影响我们业务的方方面面：搜索、YouTube、云、Waymo，以及我们正在做的其他新业务。所以这感觉是一个令人兴奋的时刻。所以没有太多，你知道，我们在搜索上继续表现良好，在其他这些业务上也表现不错。
所以对我来说，这感觉也是我们公司未来最大的机遇之一。我觉得未来十年在我看来和过去十年一样令人兴奋，所以。
§03基础设施优势与基础模型差异化
回想我在 Google 的时光，就在我们正下方的车库里，Urs 和他的团队在建造那些超级机密的集装箱数据中心。他们有那种「盒子里的数据中心」，可以运到任何地方。只要有水和电，它就能接入互联网，你就可以在全球各地扩展数据中心容量。那是二十年前的事了。在我看来，Google 一个核心但不太为人理解的优势，一直是它的基础设施优势，这是 Google 从一开始就深入投资的东西。
你能谈谈，在当今的 AI 竞争格局中，你认为 Google 的基础设施优势体现在哪里吗？它如何转化为成本、速度、产品和质量？今年 700 亿美元的资本支出，你们是怎么考虑在芯片层、网络和数据中心之间进行投资的？
我们可以把两方面都拆开来谈，对吧，比如我们的资本支出用在哪里。但关于你的第一部分，对吧，我们看问题的一种方式是看性能与成本的帕累托前沿。Google 确实就处在帕累托前沿上。所以我们以最具成本效益的价格提供最好的模型，对吧？
比如，你知道，我们的 Flash 系列模型是业界真正的主力。对吧？而我们之所以能做到这一点，部分原因是，你知道，我们在自己的基础设施上训练和部署模型，包括 TPU，对吧？我们的 TPU 已经到了第七代，我们在 2017 年打造了第一个版本。我记得在 Google I/O 上谈过它。
当时人们可能没太在意，因为，比如，你知道，你们为什么要造一款专门的机器学习加速芯片？你看，它在各处都发挥作用。回到你之前关于搜索中每次查询成本的问题，我们之所以有信心能以那样的规模提供服务，是因为我们在每一代上都在不断创新，包括在推理上表现非常非常好的芯片，对吧？Ironwood 是我们最新一代的 TPU，单个 Ironwood 单元的算力超过 40 exaflops。
对吧？所以这些东西的规模令人难以置信，我们对基础设施的思考覆盖了从海底电缆开始的一切，我们做基础设施的规模是无与伦比的。我一直看重这种全栈方法。你知道，深厚的基础设施，在其之上是基础性的、根本性的研发，然后你在此基础上进行构建和创新。我认为这种方法长期来看会对我们大有裨益。
但它确实，你知道，从实证上体现在我们提供模型的成本上。我们的 Gemini 2.5 系列之所以获得大量关注，部分原因不仅在于它们是很棒的模型，还在于我们以非常有吸引力的性价比提供它们。我们能做到这一点，是因为我们在不断降低基础设施成本。关于 2025 年 750 亿美元的资本支出，你知道，显然其中大部分用于服务器、数据中心等，服务器占绝大部分。我想说，看 2025 年，看支出中的算力部分，其中一半将用于我们 2025 年的云业务。
显然，那是一项非常不同的业务，和搜索等业务非常不同。所以其中很多是为 Google DeepMind 的创新提供支持，推动前沿。我们现在在很多维度上都在推进，大语言模型只是其一，但即使在那里，也不只是文本，还有图像、视频等，我们还在构建世界模型，对吧？所以我们在前沿上推动着大量创新，当然也是为了支持我们的核心产品，比如搜索、YouTube、Gemini 等。但 50% 的算力用于 Google Cloud。
我们来谈谈芯片吧。这是讨论中的一大部分，大家都说 NVIDIA 在 AI 领域拥有真正的市场垄断地位。TPU 能否完全取代你们在供应链中对 NVIDIA 的需求？还是说 NVIDIA 仍然是数据中心组合中的核心部分，无论是训练还是推理、大语言模型还是其他模型？也许可以分享一下你对你们这边的组合会如何演变的理解。
你看。首先，
从
宏观层面讲，NVIDIA 是一家了不起的公司。你知道，Jensen 很棒。我们已经和 NVIDIA 合作了非常非常长的时间，而且会继续合作，对吧？我们也在 GPU 上处理大量 Gemini 的流量，对吧？所以，我们给客户提供选择，等等。
在内部，我们在 TPU 上训练 Gemini 模型，并以这种方式在我们的各个产品中提供服务。但我们两者都用。我确实认为，你看，我确实认为业内每个人都会尝试做类似的事情，但是，你知道，NVIDIA 的研发能力，以及他们推动这种创新的能力，他们的软件栈是世界一流的，所以，你知道，他们作为一家公司有很多优势，我对他们怀有极大的尊重。你知道，但我们一直，你知道，我们是坚定的，你知道，我们实际上也在内部部署 GPU。
我想我喜欢这种灵活性，但我，我们也长期坚定地走 TPU 这条路。所以我认为两者兼有是一个很好的组合。而且我认为我们互相推动，你知道，共同推动前沿向前。
回到刚才的话题，二十多年来所做的全部投资以及持续的投资，带来了固有的基础设施优势。很多人说，基础大语言模型的一些性能开始趋于平台期，因此我们看到竞争者之间的差异化正在减小。而这应该是 Google 需要考虑的一点。这是外界的一种叙事。你能谈一谈……然后我稍后想回到非大语言模型的模型，Google 在那方面还有其他优势。
但也许就这一点来说，大语言模型还有多大的继续演进的空间？在长期保持更好的模型性能方面，Google 的优势在哪里？
我想可能是 Andrej Karpathy 用过 AJI 这个词，他称之为「人工锯齿状智能」（artificial jagged intelligence），对吧？所以我认为进展不会总是平稳的，对吧？比如，你会经历这样的阶段，看起来有些东西进展缓慢，然后你会看到范式上的突破，等等。
而且一直以来都是这样。我认为，显然在过去几年里，我们所有人都在预训练上扩大了规模，然后后训练有了很大的势头，接着是推理算力，而现在，你知道，进展在于如何把这一切整合起来，串成智能体工作流等等。所以我确实认为还有很大的进展。在我看来它相当连续，对吧？我认为两点都对：进展变得更难了，我认为这会让顶尖团队脱颖而出，至少在基础模型方面是这样。
你知道，我认为这可能是一个因素。我觉得问题的核心在于，我认为，你知道，我们在这方面准备得很好。我认为我们在这方面准备得很好。我确实认为，我们推动研究前沿的范围比大多数人都要广得多。不只是大语言模型、基于 Transformer 的模型，还有扩散，你知道，做基于扩散的模型？
所有这些领域我们都在非常深入地探索，对吧？所以，而且，你知道，总有可能我们会到达某个点，在那里你投入的额外算力得不到相应的回报。但我还没完全看到这种情况，对吧？进展看起来可能更难了，因为你现在要处理多得多的算力，所以你真的会碰到诸如这样的限制：「我能不能找到足够多的电工来建数据中心？」诸如此类的事情。但我没有看到，或者至少在和我们的研究人员交流时，没有看到任何根本性的东西，比如「嘿，我们到这里就过不去了」之类的情况。
Google 在 YouTube 或其他产品和服务上是否拥有数据优势？你们能否以别人做不到的方式用这些数据进行训练？
我认为我们有机会为人们创造好得多的体验。人们使用 Gmail、日历、文档、YouTube、搜索等产品。所以在获得他们许可的前提下，把这些个人背景信息考虑进去，我认为我们可以提供好得多的体验。我们正在为此努力。但这是我们必须真正兑现的事情。
但我把这视为我们公司未来差异化的创新机会之一。不过这是我们在审慎推进的事情。我们会在这方面取得进展。
这很有道理。如果搜索在演进……我一直在大量使用语音 AI 工具，我觉得它们太不可思议了。我可以进行对话，获取新闻，对，深入探讨某个话题。真的太不可思议了。
§04人机交互的未来、硬件与 AI 竞争格局
随着 AI 的演进、计算的演进，你认为五到十年后人机交互的未来会是什么样子？我是在看屏幕吗？我是在聊天框里打字吗？我是戴着 AirPod 只听音频吗？我是音频加屏幕吗？还是只是一个个性化的界面，甚至连网页的概念都没有了？
作为一个使用计算的人，未来我获取信息、追求人生兴趣的方式会是什么样子？
这是个很好的问题。我确实认为答案必然是，你知道，我们一直以来，都是人类去适应计算，一直都是这样。但随着时间推移，答案将是你需要做的苦活更少，适应更少，计算会为你服务，对吧？我认为那才是终极目标。而且我们正在取得进展，对吧？
无论是触控还是语音，一切都在让我们一步步走向这个未来。例如，当我戴上 AR 眼镜时，我本来就戴眼镜，所以倒不是说，你知道，但 AR 眼镜还不如我平时的眼镜舒服，不过它们正在接近。在我看来很明显，那会把它推向下一个层次的无缝体验，它会以环境化的方式存在，并为你做事。所以我认为这就是它未来的方向，你知道，它必须更加无缝，并且就在那里为你服务。你知道，将来会不会像 Neuralink 那样，对吧？
你知道，比如，你知道，当我想理解某件事时，会不会就那么无缝，对吧？我认为所有这些都有可能。但我认为在近期，鉴于你将拥有真正原生多模态的模型，它们能处理音频、视觉、语言，所有这些，并出现在你的视野中。所以我认为当 AR 真正成熟时，会让人们惊叹。我说的不是沉浸式显示设备，我说的更多是 AR 眼镜，对吧？
在用过之后，我认为这种范式非常有意思。你能感受到那种下一次飞跃，对吧，我认为我们都会在某种程度上享受使用它。但你仍然有一些系统集成方面的挑战需要解决，所以我们可能还需要几个周期才能达到那个最佳状态。就像智能手机在 2006、2007 年前后的状态。但也许那就是下一次飞跃，对吧？
所以这大概就是让我兴奋的地方。
你在硬件上花了很多时间吗？
是的，对，我认为我们确实对此感到兴奋，无论是 AR 眼镜、下一代设备形态，机器人是另一个领域，所有这些。我们当然也在造 Pixel 手机，还有庞大的数据中心。所以我们绝对身处物理世界。你可以把 Waymo 看作一个大机器人。
我们在各地行驶。所以我们正在和合作伙伴的汽车一起这样做，所以肯定是的。
我想把视角拉远一点，看看 Google 面临的这种已经形成的竞争格局，也许一直都很有挑战性，也许一直都有竞争对手，但他们正在获得大量资金，并且投入比以往任何时候都多的资金来与 Google 竞争。Google 的创始人们……我最近见过他们俩。听起来 Sergey 在这里花了不少时间。他们俩分别跟我说过，这是他们在计算机科学领域见过的最令人兴奋的事情，它正在改变一切。
他们参与得有多深？你和他们相处的时间有多少？你们之间的关系是怎样的？
他们，你知道，很幸运他们俩都以各自独特的方式深度参与。我一直和他们交流。你看，我认为 Larry、Sergey，我，你知道，要归功于他们。他们一直预见到 AI 会发展到什么程度。我认为，你知道，我认为他们洞察趋势的能力，而且，你知道，我发誓，我可能早在十五、二十年前就和他们讨论过像现在这样的时刻。
我想他们俩都会认为这是这个领域最令人兴奋的时刻，他们都以各自的方式参与其中。我认为 Sergey 确实在以相当硬核的方式和 Gemini 团队待在一起，比如坐下来写代码，和工程师们相处。这给团队带来了活力，我认为这是无与伦比的，对吧？比如，让一位创始人坐在那里看损失曲线，对模型架构给出反馈，讨论如何改进后训练等等，我认为这是非常非常难得的。但是，你知道，我最喜欢的对话，有时是我们三个人坐下来聊的时候。
那种组合，我是说，他们是非常非线性的思考者，所以我觉得这会把对话拓展到一些你往往意想不到的方向。从中会产生有趣的想法。所以我认为我一直能接触到这些。而且我想我和他们共事了这么久，你知道，我们之间有友谊、尊重和相互对话。
我们很喜欢这样，而且我认为我会一直拥有这些。
你的竞争对手都有活跃的创始人。OpenAI 有 Sam，xAI 有 Elon，Meta 有 Zuck，Microsoft 有 Satya。你愿意谈谈你对这四个竞争对手的看法吗，包括这些公司和它们的领导者？
你看，显然，从定义上讲，这是一群非常令人印象深刻的人，对吧？我想你说的是一些最好的公司、一些最优秀的创业者，所有这些。你看，我，你知道，这表明了我们将会看到多大的进步，因为你说的基本上是许多正在努力推动这种进步的人。
对。
所以回到之前的问题，你问我们会看到进步吗？答案必然是肯定的，因为这里有这些独特的人在推动进步，对吧？所以，你看，他们每个人都是不同的人。我很幸运认识他们所有人，而他们之中可能只有一个邀请我去跳过舞，其他人都没有。对吧？
我只是想说，大概两周前我和埃隆聊过，花了些时间在一起。他把未来技术硬生生变成现实的能力，我觉得是无人能及的。所以，这些人都非常了不起，我尊重他们每一个人。这里面有合作，也有竞争。但如果我退一步说，归根结底，我热爱的是以积极影响人们的方式推动技术进步。想想医疗健康这样的领域，还有其他重要领域，比如教育。这正是我们现在说 AI 意义如此深远的原因。
所以让我兴奋的是机会本身。我认为在这种局面下，我们所有人都会做得不错。这就是我的看法。
对。我觉得这是很多人没有真正理解的地方，而且这一点很重要。外面每个人都在说，有竞争对手，有一个赢家，其他人都是输家。但这是一个全新的世界，它会比我们去年所处的世界大得多。
是的。每个人都在走自己的路，但将会有
想想看。
很多成功者。并不只是谁会在市场上打败谁的问题。
互联网出现的时候
对。
谷歌那时甚至还不存在。对吧。对吧？所以我们显然……另外还可以说，有些公司我们现在甚至还不知道，它们还没有创立，名字也无人知晓，却可能成为 AI 领域里格外巨大的赢家，对吧？所以 AI 是一个比我们以往所知的所有技术都大得多的格局、机会格局。
加起来都大。加起来都大。是的。
所以，这就是为什么我认为，最终表现出色的公司，之所以能做好，是因为你能够凭借最优秀的人才去创新和执行，你知道，这最终才是驱动力。
那我们就聊聊这个。好。我们来聊聊那个突然冒出来的未知竞争对手 DeepSeek。谈谈你对这个模型、它的性能，以及关于其下一代模型的传闻有什么印象。好。
这又说明了中国正在发生什么，以及有哪些我们没有看到的事情在发生？
我觉得 DeepSeek 带来的主要时刻是，我们一向……如果你关注 AI 研究，浏览并阅读论文，那么这样做的人没有谁会低估中国。对吧？你看看中国的研究产出量，对吧，他们拥有非凡的人才。不过我确实认为，在 DeepSeek 时刻之后，我们所有人都不得不稍微调整一下原有的判断，那就是：他们离前沿比大多数人可能以为的还要更近。
所以我觉得那确实是一个时刻。在外部，人们对他们模型的效率印象非常深刻，这也理所应当。有意思的是，在我们内部，我们把它和 Flash 做了基准对比。Flash 同样高效，或者你可以说在某些方面更好。所以，就像我们前面聊到的，我确实认为这也许更多是我们内部的行话细节。
我们做了基准测试，然后说：看到这个挺好，因为我认为他们不得不在硬件受限的条件下工作，这推动了他们的很多创新和效率提升。所以我对此感到欣慰。但这说明前沿在快速演进，离前沿很近的参与者比人们完全意识到的要多，这个行业将迎来一个非常有活力的时期。我认为中国在 AI 前沿上会非常非常有实力，这正是我一直以来的假设。
§05AI 发展的能源约束
而很多说法，我认为大概也是事实，是大规模部署 AI 的能力取决于电力的可获得性。嗯。连埃隆也这么说——我在自己的播客里已经谈这个话题有一阵子了——埃隆这周说，嘿，需要一太瓦的算力。一太瓦大致相当于整个美国的发电能力或电力生产能力。从现在到 2040 年，美国将从一太瓦增加到两太瓦。
中国将从三太瓦增加到八太瓦，而且考虑到他们现在正在推出的各种新发电技术，这个数字可能还有上行空间，会在此基础上进一步增加？在未来十到十五年里，发电能力将在多大程度上决定谁能从 AI 中获得经济收益？美国与中国相比处于什么位置？谷歌又处于什么位置？
你确实切中了要害。当你观察任何一个系统时，你都想找到约束在哪里，因为正是它制约着整个系统。而你正确地指出了 AI 进步最可能面临的约束，因此按定义也就是 GDP 增长之类的约束，对吧？所以我确实非常担心这个问题。不过，答案是，有时你会碰到必须解决的挑战，比如你撞上了物理学上的壁垒之类的东西。
这不是那样的问题，对吧？我们已经知道哪些技术能够满足我们所需的需求。所以在我看来，我会把能源问题表述为更多是一个执行上的挑战，对吧。它显然是多方面的。但我认为，要真正去拥抱……我们不应该在能源领域陷入创新者的窘境，对吧？
所以我们应该积极投入到前方所有可能的创新中。这样的创新有很多。首先，我认为人们会一直低估太阳能，对吧？太阳能加电池最终会是一个巨大的领域。显然，核能、地热等领域正在涌入大量创新，这些都是值得拥抱的机会，还有更多我没有提到的。但我认为，还要升级电网、解决输电问题、改进审批许可，让这一切进展得更快。
另外，实际上我认为我们可能会受到劳动力的制约。就像我前面说的，如果你看看离开劳动力队伍的电工人数，再对比突然间我们所有人的需求，然后把这种需求往后推算，就会发现存在巨大的缺口，对吧？所以，确切地说，如何确保有激励措施和劳动力培养来应对未来十年这类短缺，最终会成为重要的政策。我觉得我们很幸运，像赖特部长和伯格姆部长这样的人，我认为他们深刻意识到了这个问题，也在全力应对。我确实认为这是可以解决的，但我们所有人都必须用心去解决。
那么就你们今天的业务而言，电力是否正在制约业务增长，无论是当下还是在可预见的未来？
不是。我不会这么说。对吧？举个例子，我们今年的云业务受到供应的制约。对吧？
而且当我们所有人同时都在扩建数据中心的时候，对吧？我们确实遇到了实实在在的约束。这些约束在今天的表现形式是：项目因为审批许可或找不到电工而延期。这些都是我们所有人正在面对的现实。对吧？
所以，如果这条趋势线延续下去，按我们所有人现在提速的节奏——当然，要让它延续下去，我们都必须从中获得回报，所以它必须以更实质性的方式影响经济，两者相辅相成——如果趋势延续，我认为这些约束会变得明显得多。今天，我们都在设法克服这些约束。所以我认为今天确实存在真实的约束，但我预计，为了能与中国等竞争，我们必须在不久的将来解决这些约束。
那么快进十五年，如果美国的电力只有中国的 25%，会是什么样子？嗯。到那时中国的 GDP 就是更大吗？蛋糕会为所有人做大吗？我们该怎么去思考这个问题？
我一直以来的假设是，美国从来没有哪个时候应对不了这样的关键时刻，对吧？所以在我看来，这只是意味着资本主义的解决方案会通过创新度过这个时刻，对吧？这就是为什么人们在努力建造小型模块化反应堆（SMR）和核聚变等。所以我基本上假设我们会应对好这个时刻。如果我们做不到，或者两条曲线对不上，我认为相关讨论会越来越响亮，直到我们应对好这个时刻。
这就是我内心的理解。
谷歌在历史上有过很多投资创新技术的经历，却被忽视，或者被说这些投资没什么道理。祝你好运吧。TPU 就是一个很好的例子。收购 DeepMind 是一个很好的例子。对基础设施的投资也是一个很好的例子。
对 Waymo 那种疯狂的、没完没了的持续投资——是的——也是一个很好的例子。突然之间，Waymo 看起来有望成为一个千亿美元规模的业务，而且这件事真的会成功。这种坚持和耐心令人惊叹。
§06谷歌在量子计算和机器人领域的进展
顺便说一句，我们在很多其他领域也采取了同样的耐心做法。
这正是我的下一个问题。
量子就是其中之一。
那给我讲讲量子吧。
你知道，不过
因为大家都忽视量子。你们在这方面已经投资了一段时间。为什么量子如此重要？因为我还是想借用历史数据来看。它看起来像是一个小赌注。
祝你好运吧。但从算力的角度来看，量子对人类来说已经发展到了什么程度？你认为那个时刻什么时候会到来？
显然，在过去大约十二个月里，量子受到了多得多的关注。但我们一直在做这件事，就像 Waymo 一样，不管外界是否关注，我们都会持续推进。因为我们是出于对长期趋势的信念在做这些事情，对吧？所以它源自那些第一性原理。显然，宇宙从根本上是量子的。要以真正反映自然的方式进行任何大规模模拟，你都需要某种形式的量子计算。
在我看来，量子现在的感觉就像 2015 年前后的 AI。所以我会说，在五年的时间框架内，会迎来那样一个时刻：某个真正有用的实际计算以量子方式完成，远远优于经典计算机。我认为那将是真正展示这个行业前景的时刻。看到这些进展，再对照我们在其他基础领域取得的进展进行模式比对，我绝对有信心我们会到达那里。所以感觉并不像……当然，这些都是极具挑战性的领域，你可能会碰到约束。
我确实认为有很多人都在发布量子方面的公告，所以在某种程度上很难区分它们。大概三年前，自动驾驶领域也是同样的情形。做自动驾驶的人太多了，看起来大家都差不多，但其实并非如此。在内部，我能分辨出 Waymo 领先了多少。
我对我们的量子项目也有同样的感觉。我认为行业里有很多公告、很多噪音。有一些很优秀的人，但我确实认为我们在这方面处于前沿。所以对于三到五年的时间框架，我相当兴奋。但我们会保持耐心，最终到达那里。
好。你愿意推测一下量子方面的商业模式吗？
我们致力于……在几乎所有这类情况下，我们的目标都是展示越来越多有用的实用算法，并在这方面展示进展，然后通过云提供访问，对吧？我总是说，很难预测在一个平台之上会出现什么创新，对吧？没有人能说，仅仅因为有了智能手机、GPS 和支付，就会发明出 Uber 这样的东西。
你没法坐在那里根据底层创新线性地推算出 Uber。世界就是这样运作的。所以在我看来，量子就是那种基础性的东西，再次说，就像 AI 一样，在它之上会出现非凡的创新。
我们还不知道那些算法。这几乎就像在 1977 年试图预测人们会如何使用个人电脑，或者……没错。没错。我们还处于非常早期。是的。
而且，量子领域的一些约束在于，没有量子计算机可以用来测试它们，测试新算法。量子算法开发方面有大量理论，但目前可测试性和实验并不多。
我们也在做所有这些方面的工作。我认为今年我们会有更多激动人心的时刻可以分享，敬请期待
……我觉得这正是有意思的地方。它会拓展人们对实际能做到什么的潜力的认知。现在，没有人真正知道该如何看待量子——是的——它会把我们带向何方，但我认为那些公告会非常有先见之明，然后我猜你所有的朋友都会跑出来说，我们现在也有量子项目了。给我讲讲机器人吧。
我原以为今年会是机器人之年。我们看到很多模型在模拟数据或真实世界的观测类数据上进行训练，然后被用来控制物理系统，你可以叫它物理 AI，也可以叫它机器人。有很多初创公司，也有很多大公司。谷歌收购了波士顿动力和其他一批机器人公司。我记得安迪·鲁宾负责这些业务有一段时间。
后来你们把它们卖掉了，认为时机太早。你如何看待今天机器人领域的机会？谷歌在这里扮演什么角色？
在机器人方面，我们现在同样可能拥有世界上最先进的前沿研发团队之一。Gemini Robotics 在视觉-语言-动作模型等方面的工作是世界一流的。我确实认为机器人……所以我们现在正在考虑，是通过合作，还是在哪些地方真正推出产品。你说得对，我们过早尝试了应用层，那时我认为机器人并没有真正受到 AI 太多影响。但现在，正是 AI 加机器人的结合带来了下一个最佳时机，对吧？
所以我们正在这方面制定计划。今天没有什么可以分享的，但你会看到我们在这个领域发布更多公告。不过我们肯定在从基础层面推动底层模型，并且在那里构建最先进的模型。我们正在与合作伙伴一起合作并进行测试。当我看到人形机器人等方面的进展时，我是说，在过去我会说：哇，这些显然……你能看出它们有多笨拙。
现在我得花五秒钟仔细看，然后问：这是假的，还是真的机器人在做这件事？
对。
对吧？我已经到了这种状态，所以你能看到这个领域正在取得进展。所以我认为，我们在机器人领域距离那个神奇时刻大概也只有两到三年了，那将是下一个激动人心的阶段。
这样理解是否合适：谷歌有可能开发出机器人领域的 Android，并最终在这里进行广泛布局？
是的，我们有 Intrinsic，我们的其中一个赌注实际上就在做这件事，也就是支持机器人制造商。我们致力于让 Gemini 作为一个模型能够兼顾所有模态，在机器人领域表现非常好。这绝对是我们致力于参与的事情。至于我们如何真正推出产品，是第一方还是第三方等等，这正是我们在考虑的。
§07AI 时代的企业文化、“溺爱员工”与人才招募
我想谈一谈文化，它似乎是竞争格局中的一个关键差异化因素。我回想起谷歌在硅谷人才争夺战的早期、也就是 2000 年代初，提供免费餐食、工作时的按摩和 20% 时间，以此吸引人才并赢得竞争，而且这种做法一直延续了下来。但后来发生的是，它不断扩大，福利越来越多，而外界的说法是，谷歌最终形成了一种文化，在某种程度上偏离了问责和绩效，变得更多是在溺爱员工。你能否谈谈你在这里二十年来对谷歌演变的观察，以及你最近作为领导者尝试做了什么，你想要培育怎样的文化，以及你为此在做什么。
我认为重要的是退一步来看，一种真正投资于员工、赋权员工的文化，其根基是什么。即便是一些福利，也是为了营造一种积极、乐观、处于创新心态的文化。人们彼此交流，也许通过在这里提供午餐，大家坐在一起，在午餐时讨论各种想法，彼此相互启发。想象一下。所以，这才是它背后的理念，而不是我们只是想给人们提供午餐，对吧？
所以，直到今天，我仍然觉得公司内部有大量创新，在公司的各个层级都有。我认为人们早上醒来会说：嗯，我可以去做这件事。NotebookLM 等就是很好的例子，对吧？人们一直都在这么做。所以我认为，赋权员工过去是、现在是、将来也会是谷歌的力量源泉，对吧？
我认为我们能吸引到更高水平的人才，他们觉得自己有能动性去做这些事情，对吧？但这并不意味着……我认为人们不应该把它和别的东西混为一谈。比如今天，你可以看看 Google DeepMind。我认为从 Demis 到其他人，有一支非凡的领导团队，无论是 Koray、Jeff、Oriol、Noam 等等，所有这些领导者对如何推动前沿发展都有坚定的主张，这同样在发生，对吧？所以我认为在两者之间取得平衡很重要。我认为当你大力赋权员工时，在某种程度上，比如说，我们允许的言论自由比其他公司更多。
这是一种理解方式。所以你会听到各种声音。有时你听到的实际上可能只是公司里 500 个人的声音，但那并不代表整个公司。所以在某些方面我们和其他公司不同，我认为这可能会让外界产生误解。但我认为总体而言，我们对自己要去往哪里有清晰的认识。
我认为我们希望赋权员工，而这一切都是为了服务于我们的使命。所以如果说有什么的话，在过去几年里——你说得对，确实有过一些时刻，我认为不只是我们，整个行业都是如此——我觉得其他一些事情变得比公司的使命、比我们为什么都在这里更受关注，对吧？我们来到公司，并不是为了解决彼此的个人分歧之类的事情。我们在这里，是因为你对服务于公司使命的创新、对你能产生的影响感到兴奋。
所以，把这种专注带回来，是我过去几年一直非常有意识在做的事情，而且我认为它需要不断强化。对我来说，一个教训是，我们都发展得太快了，以至于你以为每个人都一直理解这些根基，但当你增加了这么多人之后，你才意识到必须回头反复强调，帮助人们把它内化。我们已经这样做了，而且一直在这样做。我认为像现在这样的时刻也很有帮助。当下这个时刻真的既如此令人兴奋，又如此紧张激烈。
它实际上让我想起了很多早期谷歌的样子，对吧？当我走进 GDM 大楼时，我们一些最早的工程师都坐在那里一起工作。人们每周至少来五天，对吧？所以你有那种紧张感，也有那种兴奋感。
我也感受到了同样的乐观精神。所以这就是我关注的重点，对吧？在我看来，真正重要的是那种硬核精神，对吧？聪明的人们是否真的在满怀激情地工作？那种紧张感正是从这里来的。
你必须努力去营造这种氛围，而公司里也有一些角落没有做到这一点。你要弄清楚为此需要做哪些改变，对吧？比如说，有时我会重新建立“实验室”的概念，对吧？因为我说过，有些事情用 10% 规模的团队就能做到，所以我们需要再去这样做。有相当多的项目，包括我们已经发布的和正在推进、即将推出的，也将是这些努力的成果。
所以，你的价值观是持久不变的。文化则是你不断调整的东西，以确保你忠于自己的价值观。所以按定义，总会出现偏移，而你要努力把它拉回来。
在过去十年里，有没有哪个时刻让你说，我得在这上面花更多时间？
哦，当然有。我认为新冠疫情对我们的工作方式造成了巨大的扭曲，对吧？从根本上说，谷歌的文化设计是让人们彼此见面、彼此互动的。所以失去这种连续性，我认为肯定影响了我们的文化。所以当我们让大家以“三二模式”回到办公室——有些团队还超出这个要求——我认为重新建立这些联系一直很重要，我花了时间在这上面。比如说，在 GDM，我们有意打造了一个物理空间，让所有人都能回到同一栋楼里。
伦敦是这样，山景城也是这样。我们拿出最新的那栋带有帐篷式屋顶结构的大楼，把所有人都安置进去，并且有意为之，这带来了巨大的变化。
你有没有发现你们招募顶尖人才的能力发生了变化？很多优秀人才去创办了其他了不起的公司。硅谷其他了不起的公司也挖走了一些人。我知道人才争夺战一直在进行，但在最近一段时间里，由于 AI 方面的一些底层优势，或者正在进行的一些文化变革，谷歌的处境是否发生了转变？
人才市场嘛，我们会经历这些激烈的人才争夺时期，AI 就是其中之一。每当出现这种情况时，谷歌……显然，我们很幸运拥有一些最有才华的员工，所以我们是人才的来源。我同样自豪的是，我认为从谷歌离开的人已经创办了超过 2,000 家公司，对吧？所以我认为这是一个良性循环。
有人回来，我们也收购公司。我认为这一切都让公司保持新鲜活力。但在当前的 AI 时刻，我认为我们既在留住关键人才，也在招募人才。我总是看最顶尖的那一层：我们能否吸引到顶级项目毕业的最优秀博士研究人员？答案是肯定的。
也有一些离开的人又回来了。所以我对我们所处的位置感觉良好，但你每周、每月都要为此努力，诸如此类。
你认为未来这种情况会随着我们的教育方式以及 AI 在教育中扮演的角色而改变吗？你们能否从高中、在更早的年龄就识别、招募并教育和培养人才？传统的大学教育体系会因为 AI 支持的在职培训而改变吗？
改变的潜力很大。我只是……我内心有一部分觉得，也许我们都误解了大学的意义，也许大学的意义在于那个社群，在于人们聚在一起相互交流。所以，可能存在一些无形的东西，也许仍然让它比我们所有人认为的更有价值。但我的思考方式是，你将会在世界上更多的地方获得非凡的人才。这就是我的看法。
因为借助 AI，人们能够获得各种资源，所以你不需要待在少数几个特定的地方才能成为那样的杰出人才。所以我认为这一点的性质发生了变化。顺便说一句，我认为这是一件需要内化的重要事情。我们经常谈论人才。我们一直都能招募到这个国家最优秀的人才。
但现在，世界其他地方也在涌现非凡的人才。所以我认为这是不能忽视的事情，也许这就是我对此的思考方式。
§08他是否把 Alphabet 视为一家寻找谷歌下一个千亿美元业务的控股公司？
那我们退一步，把视角拉远一点。十年前我和拉里·佩奇聊过，他谈到了从 Google 向 Alphabet 的转变。Alphabet 将成为一家控股公司，去发现或发展下一个千亿美元营收的业务。我记得那时谷歌的营收还没到一千亿。从那以后，在“其他赌注”（Other Bets）上已经有了很多投资。
你现在还把 Alphabet 看作一家控股公司吗？是否仍有多项业务是你想要建立、培育，并以这种控股公司模式来运营的？这一点还成立吗？还是说谷歌才是真正的核心引擎，会继续演进，并继续拥有一些与谷歌某种程度上相邻的附属业务？
我从两个方面来回答，对吧？我认为，我们不是那种意义上的控股公司，也就是说，我们并不只是想把资本投到其他有吸引力的业务上。那不是我们，对吧？我们是从基础技术出发，如果我们能利用这项技术和我们所做的研发，找到我们能够创新并带来差异化价值主张的问题，我们就会去做。对吧？
这就是我们的做法。而公司结构是这种做法的结果，对吧？这意味着你会拥有一些业务，纸面上看起来可能非常分散，但它们底下有一条共同的主线，对吧？我是说，随着时间推移，Waymo 会因为我们在 Gemini 和 AI 上所做的同样工作而不断变得更好，从 Google Cloud 到搜索、到 YouTube、到 Isomorphic、到机器人等等都是如此。
所以这就是统一的那一层，对吧？然后它是一个连续体。Google Cloud 是谷歌的业务还是 Alphabet 的业务，对吧？我们把它单独拆分出来列报，对吧？所以我认为品牌归属没那么重要，对吧？
我们会拥有一系列公司。其中一些会独立出去并上市，因为也许那是它们取得进展的最佳方式。所以这一切都有可能。但我认为，我以及创始人们思考的是底层创新，通过它……所以我们会以量子为单位来思考，对吧？还有 AlphaFold，进而是 Isomorphic，对吧？
还有自动驾驶和打造 Waymo Driver，进而是建立在它之上的所有业务。所以更多是……也许这就是我们的思考方式。
X 在推动创新方面是否仍然发挥着重要作用？你们还在继续投资那里吗？
是的，我认为，如果说有什么的话，随着时间推移，很多这些创新确实来自 X，对吧？包括 Waymo，还有 Google Brain 的早期形态，对吧？是的，所以我认为 X 作为孵化器让我们能够突破边界。他们在做 Tapestry、在思考电网问题，这些都非常了不起。但这一切都植根于计算机科学、物理学，也就是一种深度技术研发，我认为这是我们所做一切的基础。
在结束之前，我想问你最后一个问题，希望能概括你过去十年担任 CEO 的经历。最大的遗憾、最大的错误，以及你最自豪的是什么。
自豪的事情很明显。我认为，作为一家公司，能够推动技术前沿的公司并不多。你很少听说有公司获得诺贝尔奖。我们做的是那种层次的基础研发，然后再把它应用于创造业务和价值。我认为我们在这方面做得非常出色，而且我们也渴望继续这样做。
我对此真的很自豪。我认为在这一点上，我们作为一家公司相当独特。至于遗憾，有很多小的遗憾。从天性上来说，我倾向于向前看，并从我们犯的错误中学习。但确实有一些收购。
我们激烈地讨论过，已经很接近了，然后，其中一些是
给我说一个名字就行。我想你也不必。
我们会惹上麻烦的。也许是 Netflix 吧？我们曾经在内部非常激烈地讨论过 Netflix。所以你会经历这样的时刻，对吧？我不会称之为遗憾，但你总会回头看，在一个充满蝴蝶效应的世界里，曾经有过其他的道路，但也许它们存在于多元宇宙的另一个部分。
是的。是的。我总是跟人说，我认为他们低估了贝尔实验室在二十世纪初推动创新、并最终推动人类繁荣方面所发挥的作用。我也确实认为，很多人低估了 Alphabet 在如此多不同领域推动创新所发挥的作用，这些创新推动着繁荣。抛开业务、竞争之类的不谈，Alphabet 所推动的创新持续令人印象深刻，并让我们所有人受益。所以我想感谢你的领导，也感谢你抽出时间，桑达尔。
谢谢你，大卫。非常荣幸。