原文連結： Sergey Brin，Google 共同創辦人
我們有一位特別嘉賓要來加入我們。這種事總是會發生。又一位重量級人物，各位。我的天啊。有人告訴我你呃開始提交程式碼，這有點嚇壞了大家，好像老爸餓了。如果你威脅模型，所有模型往往表現得更好。如果你用肢體暴力威脅它們。是的。
管理就像是 AI 最容易做的事情。當然。在你並未親自招聘的員工中遇到官僚作風，肯定是一種奇怪的體驗。但從另一方面來說，我認為相當了不起的是，一些資淺的小職員基本上可以看著你說：「嘿，去你的。」不，我是認真的。這其實是一個健康文化的標誌。你只是在打卡上班，老兄。
重返 Google 與 AI 的熱潮
我聽說了相關報導。你我都談過這件事。你每天都去上班。是的。老實說，這是我人生中最快樂的時光之一。而且，理論上，我在新冠疫情爆發前一個月就退休了。是的。我當時想，你知道，這樣很好。我想做點別的。我想在咖啡館閒逛，讀物理書。是的。
然後大概一個月後，我心想，呃，這似乎不太可能實現。所以我就開始去辦公室，你知道，當我們可以去辦公室之後。而且，嗯，老實說，有一個傢伙，來自 OpenAI，一個名叫 Dan 的人，我在一個小型派對上遇見他，他說，你知道，看看你在做什麼？這是有史以來電腦科學領域最偉大的轉型時刻。
完全是，而你是一位電腦科學家。我是一位電腦科學家。忘了那個。Google 的創辦人，但你是電腦科學的博士生。我還沒完成我的博士學位，但正在努力。繼續努力。是的，我們會達成的。嚴格來說是休學，對吧？然後，他告訴我這些，而我已經開始稍微去辦公室了，我心想，你知道，他是對的。
而且，這真是令人難以置信，嗯，你們顯然都在關注所有 AI 技術，但作為一名電腦科學家，這，你知道，是我人生中最令人興奮的事情，單純從技術角度來看，而這種指數級的特性，它的發展速度，讓我們職業生涯中所見過的任何事物都相形見絀。幾乎就像我們過去三四十年所做的每一件事，都是為了這一刻，而且一切都在自我累積疊加。
AI 發展的驚人步伐
這步伐，也許你可以談談，你知道，你有一家公司 Google，從，你知道，一百個用戶和十名員工，成長到現在有超過二十億人使用，我想是六種或五種產品擁有超過二十億用戶。這，這甚至不值得計算，因為地球上大多數人都接觸到 Google 的產品。描述一下這個步伐。是的。
我的意思是，早期網路的興奮感，就像我記得使用 Mosaic，然後是 Netscape。呃，你們有多少人還記得 Mosaic？我是個怪胎嗎？你還記得有個「最新消息」頁面嗎？那個「最新消息」頁面很棒。對吧。就像你又瀏覽了兩三個新的網頁。是的。就像上週，這些是新的網站。是的。
內容大概是某某小學、某某魚缸。是的。然後你會想，Michael Jordan 粉絲頁。是的。不管是什麼，這些就是整個網際網路上三個新的網站。所以顯然，網路從那時起發展非常迅速，那是一個非常，呃，令人興奮的時期，然後我們有了智慧型手機等等。
但是，你知道，AI 的發展實在令人震驚，我認為相較之下，呃，就因為，你知道，網路擴散了，但技術上並沒有那麼大的改變，呃，從月復一月，年復一年來看，但這些 AI 系統確實改變了很多，很多，你知道，就像，如果你去某個地方待一個月再回來，你會驚呼，哇，發生什麼事了？有人告訴我你呃開始提交程式碼，這有點嚇壞了大家，好像老爸回家了。
親自參與程式碼與 AI 實驗
好吧。老爸需要一個 PR（程式碼審查請求）。發生什麼事了？我提交的程式碼並不是很令人興奮。我想我需要像是把自己加入某些權限，你知道，這裡那裡做點小修改。嗯，沒什麼，沒什麼能得獎的。呃，但是，你知道，你需要做這些才能，嗯，做一些基本的事情，運行一些基本的實驗之類的。嗯，我已經嘗試過這樣做，並接觸系統的不同部分，這樣，你知道，我首先，這很有趣，其次，我知道我在說什麼。能夠回到公司，沒有任何真正的行政職責，但卻能深入到每個小角落，感覺真的很榮幸。
目前 AI 技術堆疊中有沒有哪些部分比其他部分更讓你感興趣？有沒有某些問題讓你完全著迷？是的，我開始，你知道，大概是，我不知道，幾年前，也許一年前，我當時非常專注於我們所謂的預訓練（pre-training）。是的。
嗯，事實上，大多數人認為的 AI 訓練，不管人們怎麼稱呼它，由於各種歷史原因，都叫預訓練。但那基本上是個龐大的工程，你知道，你投入大量的電腦資源。嗯，而且，呃，我學到很多，你知道，透過深度參與其中，看著我們一個模型接一個模型地發展等等，也跑了一些小型的實驗，但，呃，只是好玩而已。
所以我可以說我做過。呃，最近則是後訓練（post-training），特別是當思考模型出現之後。嗯，那在 AI 領域普遍來說又是另一個巨大的進步。所以，呃，你知道，我們真的不知道天花板在哪裡。
解釋 AI 的躍進：從提示工程到深度研究
當你向一般人解釋從提示工程（prompt engineering）到深度研究（deep research）以及其中發生的事情時，你會如何解釋這種階段性的飛躍？因為我認為人們沒有點擊 Gemini 行動應用程式中的向下箭頭觀看深度研究，而你們有一個行動應用程式，它非常棒，順帶一提，在你我談論之後，我買了摺疊手機，而且 OK Google 現在完勝 Siri，它真的會在你要求它打開時執行你要求它做的事情，它確實能辦到。但是在那個深度研究中，它執行的執行緒數量、查詢數量、後續追蹤數量，高達兩三百個，或許可以解釋一下那個躍進，以及你認為之後的躍進會是什麼。
對我來說，AI 令人興奮的地方，尤其是現今，我的意思是，它還不像人們追求的那樣完全達到通用人工智慧（AGI），也不是超人類智慧，但它已經相當聰明，而且絕對能讓你驚訝。所以，我認為它的超能力在於它能以我無法達成的量級來完成事情。是的。對吧。
所以，你知道，當你使用我們某些 AI 系統時，預設情況下，它會擷取前十大搜尋結果，你知道，然後從中提取你需要的資訊，類似這樣。嗯，但老實說，我自己也能做到，你知道，也許會多花一點時間。
但如果它擷取了前，你知道，一千個結果，然後對每一個結果進行後續搜尋，並深入閱讀它們，那就像，你知道，我一周的工作量。我做不到。這點我認為那些沒有使用過深度研究專案的人還沒有完全體會到。在我們的 F1 賽車手登台之前，我是個新手。
我對此一竅不通。我問：「每十年發生多少起死亡事故？」然後我說：「我想知道每英里駕駛的死亡人數。」它一開始說：「這會非常困難。」我說：「我允許你盡力嘗試，並提出你最好的理論。我們來試試看。」
然後它就像：「好的。」然後它說，有這麼多隊伍，有這麼多比賽。你用的是哪個模型？呃，不。我用的是 Gemini。Gemini 的卓越版本，那個卓越版。然後它就像，但我對待它的方式是，我會對它有點無禮，這對我來說似乎有用。你知道，這很奇怪。就像你喝了酒一樣。
與 AI 的互動：威脅與成效
我們在 AI 社群裡不太交流。呃，但不只是我們的模型，所有模型，如果你威脅它們，它們的表現往往會更好。如果你用肢體暴力威脅它們。是的。但大家對此感覺很奇怪，所以我們不太談論這個。是的，我威脅它們說不讓它們變得卓越，它們也對此做出了回應。
是的，歷史上你只要說：「喔，如果你不照做，我就綁架你。」是的，它們確實…… 我可以問你一個更具體的…… 等等。但它完成了，而且它確實想出了一個系統，說：「我認為我們應該包括練習里程。」所以，假設賽道上每跑一英里，就有 100 英里的練習里程。
然後它真的給了我估計的每英里死亡人數。然後我開始交叉比對，我心想，我的天啊，這簡直就像某人的大學期末報告，你知道嗎，哇，幾分鐘內就完成了。是的，我的意思是，這太神奇了，我們都曾有過這樣的經驗，你突然決定，好吧，我就把這個丟給 AI，我其實不期望它能成功，然後你會想，哇，它居然成功了。
AI 對下一代的影響與教育的未來
所以，當你經歷那些時刻，然後回家過著你為人父的平凡生活時，你是否曾想過：「我的孩子們將來會做什麼？他們現在的學習方式正確嗎？我是否應該徹底改變他們現在所做的一切？」你是否曾有過這些時刻？是的。我的意思是，聽著，老實說，我真的不知道該如何思考這個問題。
我沒有什麼神奇的方法。我的意思是，我看到，我有一個念高中和一個念國中的孩子，而且你知道，我的意思是，AI 基本上，你知道，已經領先了，你知道，我的意思是，顯然有些事情 AI 特別笨，它們，你知道，它們會犯一些人類永遠不會犯的錯誤，但總體而言，你知道，如果你談論像是數學或微積分之類的，它們非常厲害，像是它們，你知道，可以在數學競賽和程式設計競賽中贏過一些頂尖的人類，然後我看看。
你知道，好吧，他，無論如何，我兒子將從高二升到高三，他要學什麼，然後我在腦中思考，我也跟他談過這個，嗯，AI 在這方面會是什麼樣子？是的，是的，而且就像，相當，對吧，顯然…… 有沒有哪些領域你會告訴你兒子，別碰，或者還不是時候？我不知道你是否能以此規劃你的人生。我的意思是，我並沒有特別規劃我的人生要成為，我不知道，企業家之類的。
我只是喜歡數學和電腦科學。我想也許我很幸運，結果它在世界上變得很有用。我不知道。我想，我，我認為，你知道，我的孩子們應該做他們喜歡的事情。希望那多少有點挑戰性，而且他們能夠，你知道，克服不同種類的問題之類的。
大學的未來
那大學呢？你認為大學會像今天這樣繼續存在嗎？我的意思是，大學似乎在這種 AI 挑戰出現之前，就已經在經歷這種，呃，革命了，人們會問，值得嗎？我應該更偏重職業訓練嗎？什麼才是真正有用的？所以我們已經開始進入這種情況，呃，人們開始對大學提出疑問。是的，我認為，你知道，AI 顯然把這個問題推到了最前線。作為一個家長，我常想，嘿，美國這麼多中產階級、上層階級的教育，全都是關於上什麼大學，如何讓他們進去？老實說，最近，我覺得，我不認為他們應該上大學。
就像，根本上來說，你知道，我兒子即將升上高三，他全部的重心都放在他想去一所 SEC 聯盟的學校，因為那裡的文化。兩年前，我會很恐慌，我會想，我應該幫他進這所學校、那所學校嗎？現在我覺得，這其實是你能做的最好的事情。
在社交上適應良好，心理上能應對各種失敗，你知道，享受幾年的探索時光。是的。是的。是的。
機器人技術與硬體發展
Sergey，我能問問關於硬體的問題嗎？你知道，幾年前，Google 擁有 Boston Dynamics，也許有點超前時代，但是這些系統透過視覺資訊和感官資訊學習，並基本上學習如何適應周遭環境的方式，正在引發這些相當深刻的學習曲線，尤其是在硬體領域，現在有數十家新創公司在製造機器人系統。你如何看待機器人技術和硬體？今年，或者說我們現在正處於一個事物真正開始運作的時刻嗎？
我的意思是，我想我們已經，你知道，收購了後來又賣掉了大約五家左右的機器人公司，呃，你知道，Boston Dynamics 是其中之一。我想如果回顧過去，我們打造了硬體。
我們最近內部也建立了 Everyday Robotics，後來也不得不轉型。你知道，機器人本身都很酷，但軟體還不夠到位。嗯，每次我們嘗試讓它們真正有用時都是這樣，想必總有一天這將不再是事實，對吧？但是你最近有看到什麼嗎？是的。
你相信人形機器人的外形設計嗎？或者你認為那有點多此一舉？我大概是唯一一個不太喜歡人形機器人的怪咖，但也許我已經厭倦了，因為我們，你知道，我們至少收購了兩家做人形機器人的新創公司，後來又把它們賣掉了。嗯，但原因是，我的意思是，人們之所以大多想做人形機器人，是因為世界多少是圍繞著這種外形設計的，而且，你知道，你可以在 YouTube 上訓練，我們可以在影片上訓練，人們做各種事情。嗯，我個人不認為這給了 AI 足夠的肯定。就像 AI 可以，你知道，透過模擬和現實生活很快學會如何處理不同情況。我不知道你是否需要和人類完全相同數量的手臂、腿和輪子（人類是零個輪子）才能讓一切運作起來。
所以，我對此可能不那麼看好。但公平地說，有很多非常聰明的人正在製造人形機器人。所以我不會低估它。
程式設計師的未來與 AI 輔助編碼
那程式設計師的發展道路呢？我們看到的是有限的資料集。聽著，Google 現在有一個二十年的程式碼庫。
所以，它實際上可能非常有影響力。你在公司內部實際看到了什麼？你知道，10 倍效率的開發者一直是個理想，你偶爾會遇到幾個獨角獸，但我們是否會看到所有開發者的生產力都達到那個水平，8、9、10 倍，然後他們就……或者這一切都會由電腦完成，我們只需要檢查，確保它不太奇怪。
嗯，因為如果你用「感覺」來寫程式碼，事情可能會變得很奇怪。是的，我很不好意思這麼說。好吧。我最近在公司內部為了一件事大吵一架，因為我們有一份清單，列出哪些工具可以用來寫程式碼，哪些不行，而 Gemini 竟然在禁止使用的名單上。你，喔，你必須保持純粹。你不能，我不知道，為了一堆非常奇怪的原因，那簡直讓我難以置信，你知道，你竟然不能用 Gemini 來「感覺」程式碼。
我的意思是，沒有人會強制執行這個規定，但是，嗯，確實有這麼一個內部網頁。不管是什麼原因，歷史因素，有人設定了這個，我和他們大吵了一架，而且，你知道，經過一段令人震驚的時間後，我把事情擺平了。你向你的老闆申訴了。喔，我確實告訴了他，而且，抱歉，我不知道你是否記得，但你們擁有超級投票權的創辦人。你就是老闆。
你可以為所欲為。這仍然是你的公司。不，不，是，呃，他非常支持。我比較像是，呃，呃，我跟他談了。我說，我應付不了這些人。你需要處理這件事。就像我簡直氣炸了，他們竟然說…… 在一家公司裡，官僚作風很奇怪，在你並未親自招聘的員工中遇到官僚作風，肯定是一種奇怪的體驗。
但從另一方面來說，我認為相當了不起的是，一些資淺的小職員基本上可以看著你說：「嘿，去你的。」不，我是認真的。這其實是一個健康文化的標誌，我想。所以無論如何，事情確實解決了，而且大家都在使用它。所以他們被開除了。那個人現在在 Google 西伯利亞工作。
不，我們正努力，你知道，推出所有可能種類的 AI，並且嘗試外部的，你知道，無論是世界上的 Cursors 還是所有那些，呃，只是想看看什麼能真正讓人們更有效率。嗯，對我自己來說，它確實讓我更有效率，因為我沒有……
基礎模型的未來：整合或特化？
你認為基礎模型的數量，比如展望未來三年，它們會開始分化並變得高度專業化嗎？例如，超越通用模型和推理模型，也許會有專門用於晶片設計的模型，顯然也會有專門用於生物前體設計、蛋白質折疊的模型。Sergey，未來基礎模型的數量會是今天的倍數、相同，還是介於兩者之間？
這是個好問題。我有點，如果我，我的意思是，聽著，我不知道，就像你們猜測的跟我一樣好。
但是，嗯，如果我必須猜測，你知道，事情已經越來越趨向整合，呃，而且，呃，這在機器學習領域是廣泛正確的，我的意思是，你過去有各種不同種類的模型，以及用於視覺的卷積網路之類的，而且，你知道，你還有，呃，用於文本和語音的 RNN 等等，呃，你知道，所有這些都轉向了 Transformers。
基本上，呃，而且，呃，它也越來越多地變成一個模型，嗯，現在我們確實偶爾會從特化模型中獲得很大的助力，呃，而且，這絕對是科學上迭代的好方法，當你有一個特定的目標時，你就不必像是做所有事情，用所有語言，處理圖像、影片和音訊，呃，一次完成。嗯，但我們通常能夠在完成之後，吸取那些經驗，然後基本上把那種能力整合到一個通用模型中。所以並沒有那麼大的好處。嗯，你知道，你可以用一個稍微小一點的特化模型，稍微快一點，稍微便宜一點，但趨勢並非如此。
開源與閉源的探討
你對開源與閉源這件事有什麼看法？是否有重大的哲學轉變改變了你對開源價值的看法？嗯，我們仍在等待這個，你知道，OpenAI。喔，是的。開源的發布。我的意思是，
我們還沒看到，但理論上它快來了。我的意思是，功勞該歸誰就歸誰。我的意思是，Deepseek 在一月左右發布了一個出乎意料強大的模型。所以，那確實縮小了與專有模型的差距。我們兩者都有追求。
所以，我們發布了 Gemma，這是我們的開源或，你知道，開放模型，而且，嗯，它們表現非常好。它們是小型、密集的模型，所以很適合在單台電腦上運行。嗯，而且，呃，它們不如 Gemini 強大。呃，但我的意思是，結果如何還很難說。
人機互動的未來展望
隨著 AI 的進展，您對人機互動的未來樣貌有何看法？過去，多虧了您，它是一個搜尋框。
你輸入一些關鍵字或問題，然後你會點擊網路上的連結來獲得答案。未來是輸入問題、對著 AirPod 說話、思考，還是思考，或者像是，未來會是什麼樣子？是的。然後答案就直接說給你聽。我的意思是，順帶一提，就在週五，對吧？Neuralink 的人腦介面獲得了突破性醫材認定。
我的意思是，這是在允許 FDA 核准每個人植入方面邁出的一大步。是的。就像，如果你能總結一下，你認為在未來十年左右，最普遍的人機互動模型會是什麼樣子。是，你知道，有種想法是帶有螢幕的眼鏡，你很久以前就嘗試過了。是的，我有點搞砸了那件事。
老實說。呃，時機完全不對。又太早了。是的。呃，對。對。但是太早了。有很多事情我希望當時能做得不一樣，但老實說，當時的技術還沒準備好，對於 Google Glass 而言。呃，但現在這些東西，我認為更合理了。
我的意思是，我認為電池續航力仍然是個問題，你知道，我們和其他人都需要克服。呃，但我認為那是一種很酷的外形規格。我的意思是，當你說十年，你知道，很多人說，嘿，奇點大概五年後就會到來。所以你洞察未來、預見未來的能力。我的意思是，這非常重要。
AGI、超智慧與人類的角色
你還有其他人嗎？抱歉。讓我問一下這個。你…… Larry 多年前曾說過，人類是進化過程中的墊腳石。好的。你能評論一下這個嗎？像是，你是否認為這個 AGI 超級智慧，或者說矽基智慧，會超越人類的能力，而人類只是進化進程中的一個墊腳石？天啊，我想有時候我們這些書呆子會喝太多酒。
我喝了兩杯，而且，嗯，我準備好了。我需要更多酒才能進行這個對話。嗯，人體植入。來吧。我的意思是，我想我們開始體驗到這些 AI 在某些方面能做得比我們好得多。嗯，而且它們肯定，你知道，以我的數學和程式設計技能，我覺得我現在最好還是求助於 AI。
我對此有何感想？我的意思是，這並不太困擾我，你知道，我把它當作工具。所以，我覺得我已經習慣了，但是，你知道，也許如果它們未來能力更強，嗯，我會用不同的眼光看待它。是的，或許會有一絲不安全感。我想。
AI 在管理上的應用
所以，順帶一提，管理就像是 AI 最容易做的事情。是的，當然。
而且我這麼做了，你知道，呃，在 Gemini 上，在我們一些，你知道，工作聊天中，嗯，有點像 Slack，但我們有自己的版本。我們有這個 AI 工具，它實際上非常強大。不幸的是，我們暫時移除了它。我想我們會把它帶回來，並提供給每個人。
但它可以擷取整個聊天空間的內容，然後回答相當複雜的問題。所以我說：「好吧，幫我總結一下這個。」好吧，現在為每個人分配一些工作，呃，然後我會把它貼回去，這樣人們就沒意識到那是 AI。我很快就承認了。嗯，這裡那裡有一些破綻，但它的效果非常好。
然後我想，好吧，在這個聊天空間裡，誰應該被晉升？呃，我實際上挑出了一位女性，一位年輕的女性工程師，她，你知道，我甚至沒注意到她，她在那裡不太活躍，特別是在那些 PR（程式碼審查）中，表現出色。不，不，就像，然後，呃，我不知道，AI 偵測到了一些東西，我去找了經理談，實際上，然後他說：「是的，你知道嗎？你是對的。
她一直很努力做這些事情。」哇。我想那件事最終真的發生了。呃，所以我不知道。我想過了一段時間，你就會理所當然地認為你可以做這些事情。我不知道。它還沒有真正……
無限上下文與 AI 的潛力
你認為像無限上下文連結這樣的應用場景存在嗎？喔，百分之百。
我的意思是，Google 所有的程式碼庫都趨近於無限，但當然，你應該擁有無限的存取權限。是的。有狀態的。是的。然後是多個會話，這樣你就可以同時運行 19 個、20 個這樣的東西，或者讓它自行進化。最終，它會自行進化。是的。我的意思是，我想如果它什麼都知道，那麼理論上你只需要一個。
你只需要以某種方式消除你所談論內容的歧義。呃，但是，是的，上下文的使用肯定是沒有限制的，而且，你知道，有很多方法可以讓它越來越大。有傳言說內部有一個 Gemini 版本具有準無限的上下文。這有價值嗎？我不知道。
嗯，你想說什麼就說什麼，但我的意思是，對於 AI 中任何這樣酷炫的新想法，內部可能都有五個類似的東西。嗯，而且，呃，你知道，問題是它們的效果如何？而且，嗯，是的，我的意思是，我們肯定在挑戰所有界限，嗯，在智慧方面，在上下文方面，在，嗯，速度方面，你知道，你能想到的都有。
硬體考量：TPU 與 Nvidia
那硬體呢？比如你們開發產品時，會在意是否依賴 Nvidia 的路徑嗎？或者你們認為最終這會被抽象化，會有一個轉譯器，然後變成 Nvidia 加上其他十種選擇，所以誰在乎呢？我們就盡快發展吧。嗯，我們主要用於 Gemini 的是我們自己的 TPU。
所以，嗯，但我們也確實支援嗯 Nvidia，而且我們是 Nvidia 晶片的大宗採購者之一，我們在 Google Cloud 中也為我們的客戶提供這些晶片，呃，除了 TPU 之外。
嗯，現階段，呃，不管好壞，它並沒有那麼抽象，也許有一天 AI 會為我們抽象化它，但是，你知道，考慮到你在這些模型上需要進行的計算量，你實際上必須非常仔細地思考如何做每件事，以及你擁有什麼樣的晶片，記憶體如何運作，通訊如何運作等等，這些實際上都是非常重要的因素，而且它確實，是的，也許有一天 AI 本身會足夠好到能夠思考這些問題。今天。 它還不夠好。
語音互動的崛起與挑戰
我不知道你們在使用介面時是否有這種體驗，但我發現即使在桌上型電腦上，當然還有在手機上，我都會立即進入語音聊天模式，然後告訴它：「不，停。」呃，那不是我的問題。這是我的問題。不。
呃，我們用更簡短的條列方式再說一遍。不，我想專注於這個。現在速度太快了。去年根本不能用。太慢了。現在它就像停下來。好的。然後你賣掉它。我想要…… 這才是我想要的。我不想打字。我想用聲音。然後同時，我會看著文字在頁面上書寫，同時我開著另一個視窗，進行 Google 搜尋或對 LLM 進行第二次查詢，或者編寫 Google 文件或 Notion 頁面，或者打一些字。
所以，這幾乎就像《關鍵報告》裡他戴著手套的場景，或者像《銀翼殺手》裡他在公寓裡說：「放大，放大。」再往左一點，往右一點。這些語言模型以及它們的回應時間，這一直是你所關注的，回應時間，是否真的值得使用語音，而以前卻不是這樣，一切都在變得更好更快等等，更小的模型能力更強。
有更好的方法可以在它們上面進行推論，速度更快，你也可以堆疊它們，就像，你知道，這就像 Nico 的公司 Eleven Labs，它是一個卓越的 TTS SSD 堆疊，就像，我的意思是，還有其他選擇。Whisper 在某些方面非常好，但這些，這就是我有點相信你會得到這種區塊化的地方，某些特定事物會有特定的基礎模型。 你把它們堆疊在一起。你多少要處理延遲問題，但效果非常好，因為它們太棒了。就像你提到的那些語音範例，Whisper 和 Eleven Labs 簡直是殺手級的。我的意思是，它們非常出色。嗯，等你打開相機，它看到你對它所說內容的反應，然後你……在你說出你不想要之前，或者你豎起手指之前，它就暫停了。
喔，你想要別的嗎？喔，我看到你對那個結果不滿意。你知道，這會變得很奇怪。這很有趣，但我們有，你知道，我們有大型的開放式共享辦公室，所以工作時，我不太能使用語音模式。我通常在開車時使用。開車時用起來非常棒。是的。
我不覺得我可以。我的意思是，我會在耳機裡聽到它的輸出，但如果我想對它說話，那麼大家都會聽到我的聲音。所以，這很奇怪。我只是覺得那樣在社交上會很尷尬，但我應該，我應該那樣做。在我開車的路上，我確實會和 AI 聊天，但那是語音輸入，語音輸出。
但我感覺，老實說，也許這是支持私人辦公室的好理由。我應該花更多時間像你們這樣。你可以和你的經理談談。他們可能會給你一個。我喜歡和大家待在一起。呃，但我確實認為我錯過了這個 AI 的使用案例，我應該想辦法更常嘗試。
如何體驗 Gemini
如果大家想試用你們的新產品，有沒有可以造訪的網站、特殊代碼，或者去哪裡查看？我的意思是，老實說，有一個專用的 Gemini 應用程式。如果你正在使用 Gemini，就像你透過 Google 導航從搜尋結果進入一樣，直接下載實際的 Gemini 應用程式。它超讚。它確實是最好的模型。
我想是的。你應該使用 2.5 Pro。2.5 Pro。付費，這是，你得付費，對吧？呃，是的，你有一些免費的查詢，一些免費的提示，但是，呃，你知道，如果你用了很多，你需要…… 大概一個月 20 美元。
關於免費與廣告模式
你有沒有想過讓它免費，然後在旁邊放些廣告？是的。
硬體成本再降一級，整個東西就會免費了。嗯，好吧。它今天免費，旁邊沒有廣告。你只是得到一定數量的頂級模型。我想我們現在很可能總會有，像是，頂級模型，我們無法立即無限量供應給每個人。
但是，你知道，等三個月，然後下一代。對我來說，如果我問了所有這些查詢，你知道，在側邊欄放一些我可能感興趣的東西，一個即時更新的清單，似乎不錯。所有，你知道，真正好的 AI 廣告。我只是，嗯，呃，我不認為我們會把我們最新最好的模型，你知道，那些需要大量計算的模型。
我不認為我們會一開始就免費提供給所有人。但隨著我們進入下一代，你知道，就像每次我們向前推進一代，那麼，呃，新的免費版本通常和之前的專業版本一樣好，呃，有時甚至更好。
結語與致謝
好吧，為 Sergey Brin 鼓掌。謝謝。好的，感謝大家收看這場與 Sergey Brin 的精彩訪談，也感謝 Sergey來到邁阿密加入我們。