皮查伊谈 Gemini 4：模型跑得越快，算力越要提前准备

Gemini 4 Argon 扩大开放后的前 72 小时，处理了接近 25 万亿个 token，约为 Gemini 3.0 同期的 3 倍。Google 和 Alphabet 首席执行官 Sundar Pichai（桑达尔·皮查伊）给出这组内部数据后，紧接着承认：算力仍然紧张。

这组数字反映的是模型调用规模，无法直接换算成用户数、收入或模型质量。但它把 Google 眼下的难题摆了出来。模型的能力和需求可以迅速变化，承载它们的数据中心、电力与芯片供应，却必须提前数年准备。

在与 Sources 主持人 Alex Heath 的访谈中，皮查伊反复回到同一件事：AI 能完成的工作越来越多，企业还得把算力、产品、组织和安全机制一起跟上。

Gemini 3.5 Pro 为什么没有按原计划出现

Argon 发布后，皮查伊认为知识工作、智能体任务和编程都有较强表现，但编程仍有需要改进的地方。更复杂的任务要求模型写出质量更高、容易审查、足够安全的代码，模型幻觉也仍然存在。

这解释了 Gemini 3.5 Pro 的去向。

按照他的说法，Google 最初同时推进 Flash 和 Pro，后来意识到智能体能力，尤其是编程，存在明显短板。团队选择先在更小、更高效的 Flash 上反复试验，在约 3 个月里走过 3.5、3.6、3.7、3.8 Flash 的迭代。

等到这些经验可以用到 Pro 时，Argon 的预训练已经完成。此时再推出 3.5 Pro，它的有效产品周期可能很短。团队因此把积累用于 Argon 的后训练，将有限算力和时间集中到下一代模型上。

这是一项产品与资源分配决策。皮查伊没有把 3.5 Pro 描述为换了名字的 Argon，也没有给尚未发布的高效版本承诺具体日期。

Argon 本身规模较大。访谈时，它已通过 API、Gemini 的 Pro 和 Ultra 订阅以及逐步扩展的 Antigravity 入口提供服务。Google 还在做模型蒸馏，希望保留尽可能多的能力，同时降低使用成本，让更多人获得访问权限。

Google 的官方发布说明也记录了分阶段开放的安排。这里需要分清模型已经发布、部分付费用户已经可用，以及所有人都能充分使用之间的距离。

智能体开始处理跨越大量步骤的工作

Heath 用 Minecraft 通关实验追问：模型已经能够连续工作一天多，这种能力会走向哪里？

对应的研究论文给出了比访谈更具体的边界：4 个 Argon 智能体在简单难度下协作，用 27 小时 14 分钟完成任务，通过程序操作游戏；研究人员可以随时暂停或终止。论文记录的是一次运行，无法据此证明稳定的成功率。

主持人提到开销不到 2,000 美元。论文中的费用按模型 API 标价估算，首发价、标准价及统计到通关还是完整会话，都会改变结果。这不能直接当成模型真实运行成本，更不能当作现实工程项目的总成本。

皮查伊更关心 Google 内部的变化。他举了 Chromium 的例子：把一个标签页拖到另一个体验中，并让页面保持活动、不重新加载，表面上只是一个交互动作，底层却牵涉庞大代码库的多个层次。按他的描述，Argon 已能持续追踪这些关联并推进改动。

长期任务的价值，取决于模型能否维持目标、处理依赖、从失败中恢复，并把改动留给人审查。 游戏实验提供了一个可观察的例子，生产系统仍需要自己的验证。

同样的能力也进入模型研发。皮查伊说，研究人员已经和模型共同探索训练方案、评估后续检查点，部分环节的自动化程度更高。递归自我改进仍处在一条逐步变化的连续线上，大量人类研究人员继续参与。

他预计，未来 12 个月这种协作会继续加快进展，并把 2027 年视为 Google 生产力可能明显提升的一年。这些是他的判断，还不是已经兑现的结果。

DeepMind 调整背后，是前沿模型变成了全天候工作

前沿模型研发需要同时调度数据、算力、算法、人员和智能体。皮查伊认为，这已经成为一项几乎占满全部精力、规模庞大的工作。

这也是他解释 Google DeepMind 管理层调整时的核心理由。Koray Kavukcuoglu 接手主要管理职责；Demis Hassabis 将更多时间投入 AGI 安全、科学应用，以及 Isomorphic Labs 的药物研发。

按 Google 的正式说明，Hassabis 的职位是 Google DeepMind 主席、Alphabet 首席科学家，并继续领导 Isomorphic Labs；Kavukcuoglu 担任 Google DeepMind 高级副总裁，同时保留 Google 首席 AI 架构师职责。

Jeff Dean 离开 Google 创办 Discovery Loop，也出现在这段讨论中。皮查伊提到他约 27 年的贡献，把离职解释为追求新的机会。访谈没有为外界关于内部冲突的猜测提供证据。

在皮查伊的叙述里，模型研发的日常组织，与科学探索和长期安全研究，需要更明确的精力分配。他同时强调，DeepMind 与 Google 产品的协作此前已经持续多年。

今天的算力，来自两年前的决定

外界看到的是今天的需求，管理层手里拿到的供应，却来自约 2 年前做出的决策。土地和电力的规划周期可能延伸到 3 年。谈到未来建设，访谈已经涉及 2028 年和 2029 年。

这种时间差让算力规划很难依赖当下的热门榜单。智能体编程可能在短时间内放大需求，基础设施来不及同步增加。

Heath 以自由现金流在夏季转负为前提，追问 Google 为何仍愿意继续增加投入。皮查伊先明确讨论的是自由现金流，然后解释自己的信心来源。

他主要看几类信号：消费者和企业是否持续使用；Google 自己能否从 AI 中获得实际价值；内部评估与研究是否显示能力仍在提升；以及客户是否签下有收入承诺的长期合同。

这些信号相互校验。只有模型能力提升，未必能证明需求；只有短期使用热度，也不足以支持多年建设。皮查伊强调，他会把技术曲线、实际用途和合同一起考虑。

他也承认，需求真实存在，整个行业仍可能投资过量，或者遭遇外部冲击。Google Cloud 曾经历约 6 到 8 年的积极投入，这是他用来解释长期投资思路的经验，无法保证 AI 行业会重复同样的结果。

真实需求与投资风险可以同时存在。 皮查伊的回答支持前者，也没有排除后者。

皮查伊自己的智能体，先帮他看懂公司正在发生什么

皮查伊列举的个人用法相当具体。

Google 内部有预训练、中期训练、后训练和数据等大量讨论组。过去每天了解最新进展，可能需要约 1 小时。如今，他让智能体先整理这些信息，自己再深入查看需要关注的部分。

另一类智能体读取算力使用数据，按产品查看效率、利用率与资源分配情况，为他和团队提供判断依据。重要的算力决策，仍由包括他本人在内的人作出。

这也解释了 Google 对个人智能体的产品设想。皮查伊说，企业版与消费者版可以共享模型、工具执行框架和运行环境，区别主要来自各自能够使用的上下文。

企业版强调隔离运行、权限、治理和审计，每项任务可以在独立的小型虚拟机里执行。Google 希望把这些能力逐步带给消费者，让聊天、持续任务、定时任务和结果通知，在同一个入口里自然衔接。

这仍是逐步展开的产品方向，不能把访谈中的愿景理解为所有账户已经获得全部能力。

Search、Gmail 和 Gemini，可能由同一个智能体串起来

智能体通过浏览器点击网页，是否只是一个过渡办法？Heath 认为，今天的网页本来是为人设计的，机器照着人的动作操作，显得不够顺畅。

皮查伊认为，浏览器操作和协议连接都会继续发展。浏览器保留了人熟悉的界面，也方便用户观察和控制；MCP、UCP 等协议则有机会让服务直接交换信息、完成协作，更适合大规模运行。

协议推广需要整个生态配合。商家、平台、用户都要认可新的价值分配，技术进展可能先于这种商业协调。

同一个逻辑也适用于 Google 自己的产品。被问到 Search 与 Gemini 是否最终合并时，皮查伊描述的是一个跨产品工作的智能体层。

智能体保留任务的上下文，在云端持续运行。用户从搜索开始一件事，换到 Gmail 或 Gemini 后，仍然可以继续。产品名称是否合并，不是这段回答已经确定的结论；他希望统一的是任务体验。

从这段讨论可以推导出，个人智能体竞争还包括一项能力：让工作经过多个入口时，信息、权限和进度能够接续。

太空计算、Waymo 和量子，分别处在不同的时间尺度

Project Suncatcher 把算力问题推到了更远的地方。主持人谈到与 Planet、SpaceX 有关的早期试验，皮查伊表示试验进展良好，并把它放在 10 到 20 年的视野里讨论。

他的理由包括太阳同步轨道上的能源条件，以及长期计算需求对地面空间的压力。Google 的项目说明则明确列出仍待解决的辐射、振动、散热等工程问题。当前阶段是验证硬件和技术路径，不能理解成太空数据中心已经可以商业运营。

Waymo 面对的是另一类难题：扩大已有服务。皮查伊在访谈中说，付费乘车已超过每周 500,000 次，当年新增 10 座城市；接下来 12 个月，要继续处理车辆、客服、运营、国际市场、天气和高速公路等扩张问题。

他提到事故减少 95%。按照 Waymo 的安全指标口径，这个数字针对严重伤害或更严重事故，并与运营区域内、相当行驶距离的人类驾驶基准比较。它是公司公布的特定安全统计，不能写成所有事故都减少 95%。

Waymo 与其他出行平台合作，仍在他的设想之内。至于直接向消费者出售自动驾驶汽车，皮查伊明确说这不是团队当前正在做的事，同时没有排除未来可能性。

Wing 的重点则是利用轻量、容易制造和部署的无人机，通过合作扩大配送。Heath 提到未来可能覆盖美国四千万户家庭；皮查伊期待 2027 年配送规模和品类继续增长。这里的家庭数是潜在覆盖目标，不能当成现有用户数。

量子计算的时间表更不确定。皮查伊说，团队在约 10 年里持续达到或超过内部里程碑，他希望未来 5 年看到具有实际价值的商业应用，甚至由 Google Cloud 洽谈一定规模的量子部署。这是商业化预期，尚无确定的产品交付日期。

模型越能自主工作，运行中的约束越重要

访谈前段，皮查伊谈到 Argon 发布前的外部安全研究、Fairwind 计划、美国政府测试和广泛内部使用。到后段，他进一步把安全与治理放进竞争力的讨论。

他强调，模型开始执行任务以后，还需要沙箱、实时监控、访问权限和运行记录。出现异常时，系统必须尽早发现，并允许人介入。安全机制本身也会消耗算力，应当计入部署成本。

政策层面，他希望有更统一的评估标准，以及类似财务审计的独立评估机制，并倾向统一规则，避免各州各自制定一套要求。Heath 同时提出了监管俘获和创业公司发展空间的问题。这些讨论是政策主张，尚不能当作已经生效的监管制度。

把整场访谈放在一起看，Google 的挑战逐渐清楚：模型发布可以按月提速，基础设施建设需要按年安排，产品之间的协作还取决于权限、标准和商业关系。皮查伊希望通过更强的模型推动更多工作，同时继续由人承担资源取舍和关键决策。Google 接下来要证明的，是这些不同速度的事情能够一起推进。

原始资料：Sundar Pichai on Gemini 4 and Google’s biggest bets

平台与频道：YouTube，Sources Podcast。主持人：Alex Heath。嘉宾：Google 和 Alphabet 首席执行官 Sundar Pichai。视频发布于 2026-10-21，时长 59:09。

本文依据英文自动字幕整理，去除了口语重复与广告，并结合文中链接的一手资料核对术语和统计口径。经营数据、内部案例与未来预测均保留当事人归属；本文为主题重组与解读，非逐字翻译。