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Google Cloud AI 負責人談模型能力的「三大前沿」

作為 Google Cloud 的產品副總裁，Michael Gerstenhaber 主要負責 Vertex——該公司用於部署企業級 AI 的統一平台。這讓他能以高層視角觀察企業實際如何使用 AI 模型，以及釋放「代理型 AI」（agentic AI）潛力仍需完成的工作。

當我與 Michael 交談時，我對一個以前從未聽過的想法印象特別深刻。正如他所言，AI 模型正同時向三個前沿推進：原始智能、反應時間，以及第三種與原始能力關係較小、而與成本關係較大的特質——即模型是否能以足夠低廉的成本部署，以應對大規模且不可預測的運作。這是一種思考模型能力的新方式，對於任何試圖將前沿模型推向新方向的人來說，都極具價值。

本次訪談經過編輯，以求精簡與清晰。

能否請你先向我們介紹一下你目前在 AI 領域的經歷，以及你在 Google 負責的工作？

我進入 AI 領域大約兩年了。我在 Anthropic 待了一年半，在 Google 待了快半年。我負責 Vertex，這是 Google 的開發者平台。我們的大多數客戶是正在構建自己應用程式的工程師。他們希望獲得代理模式（agentic patterns）、代理平台，以及世界上最聰明模型的推理能力。我為他們提供這些，但我並不直接提供應用程式本身。那是 Shopify、湯森路透（Thomson Reuters）以及我們各行各業的客戶在各自領域所要提供的。

是什麼吸引你來到 Google？

我認為 Google 在世界上是獨一無二的，因為我們擁有從介面到基礎設施層的一切。我們可以建造數據中心，可以購買電力並建造發電廠。我們有自己的晶片，有自己的模型。我們掌控推理層，也掌控代理層。我們有內存（memory）和交錯代碼編寫的 API。在此之上，我們還有代理引擎（agent engine）來確保合規與治理。甚至我們還有面向企業的 Gemini Enterprise 和面向消費者的 Gemini Chat 聊天介面，對吧？所以我來到這裡的部分原因，是因為我看到 Google 具有獨特的垂直整合能力，而這正是我們的優勢。

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這很奇怪，因為即使各家公司之間存在差異，感覺三大實驗室的能力似乎都非常接近。這僅僅是一場追求更高智能的競賽，還是情況更複雜？

我看到了三個邊界。像 Gemini Pro 這樣的模型是為原始智能而調整的。想像一下寫程式碼，你只想要能得到的最好的程式碼，就算要花 45 分鐘也沒關係，因為我必須維護它、將它投入生產環境。我只想要最好的。

然後是另一個關於延遲（latency）的邊界。如果我正在處理客戶支援，需要知道如何執行某項政策，你需要智能來執行該政策。例如：是否允許辦理退貨？我能否升級飛機座位？但如果你花了 45 分鐘才給出答案，那麼你有多正確都無濟於事。因此，對於這些情況，你需要在延遲預算內獲得最智能的產品，因為一旦那個人感到無聊並掛斷電話，更多的智能就不再重要了。

最後還有一類，像是 Reddit 或 Meta 這樣的人想要審核整個互聯網。他們有龐大的預算，但如果不知道如何擴展，他們就無法承擔企業風險。他們不知道今天或明天會出現多少有害貼文。因此，他們必須將預算限制在他們負擔得起的最高智能模型上，但要能以可擴展的方式處理無限數量的對象。對於這一點，成本變得非常、非常重要。

我一直在思考的一件事是，為什麼代理系統（agentic systems）花了這麼長時間才流行起來。感覺模型已經就緒，我也看過令人驚嘆的演示，但我們還沒有看到我一年前預期的那種重大變革。你認為是什麼阻礙了它？

這項技術基本上只有兩年的歷史，而且還有很多基礎設施缺失。我們還沒有審計代理行為的模式，也沒有向代理授權數據的模式。這些模式需要投入工作才能進入生產環境。而生產環境總是技術能力的滯後指標。所以兩年的時間還不足以看到智能在生產環境中支持什麼，這正是人們感到掙扎的地方。

我認為它在軟體工程領域的發展異常迅速，因為它非常契合軟體開發生命週期。我們有一個可以安全地弄壞東西的開發環境，然後我們從開發環境提升到測試環境。在 Google 寫程式碼的過程需要兩個人來審計，並且兩人都確認其品質足以代表 Google 品牌並提供給客戶。因此，我們有很多這種「人機協作」（human-in-the-loop）的流程，使得實施風險極低。但我們需要在其他地方和其他職業中建立這些模式。

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