印度全球AI峰会上的谷歌CEO皮查伊：用AI长期主义，捕捉平台级变革的价值锚点

2026-02-21

文章转载自"北大纵横"

来源 | 大顺AI商业流量

作者 | Alex

3716字阅读时间8分钟

近期，Google CEO桑达尔·皮查伊站在一座曾被科罗曼德快车匆匆掠过的印度海滨小城中心，宣布一项150亿美元的全栈AI中心投资计划。

这座被当地人称为“维扎格”的城市，三十年前是他从金奈赴马德拉斯求学途中的一站——安静、朴素，却蕴藏潜力。

如今，它将承载吉瓦级算力与国际海底光缆网关，成为全球南方（Global South）的AI枢纽。

作为从印度中产家庭走出、执掌Alphabet的科技领袖，皮查伊的回归远非乡愁叙事。

当DeepMind创始人哈萨比斯直言“AGI至少还需五到十年”，当市场在“AI泡沫”与“技术奇点”之间摇摆，他的回应清晰而坚定：

“没有什么技术比AI更让我敢于做梦。”

但这一宣言背后，隐藏着一个更具现实紧迫性的问题：

在算力军备竞赛与模型参数膨胀的喧嚣中，AI的长期价值究竟由什么决定？

是千亿级GPU集群，还是对真实世界问题的解决能力与普惠性？

更进一步，如何确保这场平台级变革不沦为少数国家与企业的专属红利，而真正惠及价值链最末端的农民、手工艺人与女性小商贩？

本文的核心论点由此确立：

AI作为平台级变革（platform shift），其长期价值不由技术前沿的绝对高度决定，而由基本面三要素驱动——真实需求匹配度、普惠可及性、可持续协作机制。

一、AI作为“平台级变革”的历史坐标

要理解皮查伊的战略定力，需将其置于技术演进史的长周期中审视。

真正的平台级变革极为罕见：

电力重构了工厂布局与城市形态，内燃机催生了现代交通与郊区化，互联网则重塑了信息分发与商业组织。

它们的共同特征在于系统性重构生产函数、催生新产业生态、并最终嵌入社会运行的底层逻辑。

皮查伊将当前AI浪潮类比为“工业革命，但速度快十倍，规模大十倍”。

这一判断并非修辞，而是基于三个基本面事实：

渗透速度空前：Google AI概览（AI Overviews）上线一年即覆盖200国、35种语言；Gemini在印度支持10种本地语言，用户增长曲线陡峭；

基础设施投入量级巨大：仅维扎格一地即投入150亿美元，相当于印度2025年GDP的0.4%；全球云业务积压订单达2400亿美元，同比增长100%；

科学范式迁移：AlphaFold将蛋白质结构预测从数十年压缩至分钟级，全球300万研究者（含印度20万）已将其纳入日常科研流程。

这些数据指向一个本质：

AI正从“工具”演变为“操作系统”——如同19世纪的铁路网或20世纪的电网，它正在成为新生产力的“数字铁轨”。

然而，历史镜鉴同样警示我们：

平台级技术的价值兑现，从来不是自动完成的。

19世纪美国铁路泡沫破裂后，真正创造长期价值的并非轨道铺设者，而是那些将铁路与农业、制造业、零售业深度融合的企业（如西尔斯百货通过邮购目录激活全国市场）。

同理，今日AI的成败，不在于模型是否突破万亿参数，而在于能否像电力一样“看不见却无处不在”——赋能农民抗灾、医生诊断、小商户经营。

二、技术雄心与普惠落地的三重张力

皮查伊的实践揭示了AI发展中的三组关键张力，它们共同构成了理解长期价值的分析框架。

（1）技术前沿 vs. 现实约束：AGI的“高标准”与渐进路径

哈萨比斯对AGI的定义极具启发性：

“展现出人类所拥有的全部认知能力的系统”。

这一标准刻意避开了模糊的“智能”表述，锚定于人类大脑——唯一已知的通用智能存在证据。

这意味着AGI必须具备创造力、长期规划与记忆整合能力。

当前主流大模型虽能流畅对话，但在上述维度仍显脆弱。例如，AlphaFold的成功恰恰因其聚焦特定科学任务（蛋白质折叠），而非追求泛化智能。

这揭示了一个反直觉真相：

AI的近期价值不在“通用”，而在“专用”。

皮查伊团队的策略因此清晰：

以DeepMind攻坚科学前沿（如Isomorphic Labs用AI制药），同时通过Gemini、Search Live等产品将AI能力模块化、场景化。

例如，印度农民使用的AI天气预报，并非依赖AGI，而是Neural GCM模型对季风数据的专项优化。这种“窄域突破→垂直整合→横向扩展”路径，比空谈AGI更具商业与社会可行性。

（2）全球布局 vs. 本地嵌入：打破“AI殖民主义”陷阱

西方科技公司常陷入“技术输出”思维：

将成熟模型直接推向新兴市场。但皮查伊强调：

“当AI与最了解当地社区的机构共同开发时，影响最大。”

这一理念体现在三个层面：

语言包容性：在加纳支持20+非洲语言开源工具；在印度Gemini支持10种本地语言，Vani项目专注语音交互（避免键盘输入门槛）；

场景适配：萨尔瓦多AI诊疗针对低收入群体设计低价方案；印度AIIMS合作项目让患者用母语描述症状生成初诊报告；

基建主权：维扎格AI中心包含海底光缆网关，确保数据主权与低延迟连接，而非单纯依赖美国数据中心。

这种“全球技术+本地知识”模式，有效规避了“AI鸿沟”风险。

数据显示，印度语音/视觉搜索使用率全球最高，证明技术必须适配本地行为习惯——印度用户更习惯语音而非打字，这与欧美截然不同。

（3）效率提升 vs. 就业转型：滞后期的治理智慧

马尼卡对就业问题的剖析切中要害：

“应关注任务（tasks）而非岗位（jobs）”。

历史表明，技术替代的是任务组合，而非整个职业。例如：

ATM机并未消灭银行柜员，反而因网点扩张使柜员数量增加（Bessen, 2015）；

Photoshop未取代设计师，但淘汰了手工修图师。

AI的就业影响同样复杂：

消失的任务：基础数据录入、简单客服问答；

增强的任务：医生借助AI分析影像、教师用AI生成个性化习题；

新生的任务：AI提示词工程师、伦理审计师、本地化微调专家。

印度的应对策略体现系统性思维：

1. 技能重塑：Google AI证书项目覆盖学生与职场新人，支持印地语等本地语言；

2. 公共部门先行：与Karma Yogi Bharat合作培训2000万公务员，覆盖800地区、18种语言；

3. 创业生态激活：支持Sarvam等本土AI公司开发印地语模型，留住顶尖人才。

这种“基建-技能-创新”三位一体政策，比单纯补贴失业者更能穿越转型滞后期。

三、从愿景到行动的闭环验证

皮查伊的“敢于做梦”并非空想，而是通过可验证的行动闭环支撑：

愿景层级	具体行动	验证指标
科学突破	AlphaFold开源、3000万美元科学挑战赛	300万研究者使用、疟疾疫苗研发加速
普惠基建	维扎格150亿AI中心、“印美连接”海底光缆	吉瓦级算力、南半球低延迟连接
人才培育	AI证书、Atal Tinkering Labs合作	1100万学生接触生成式AI
政府协同	公务员培训、AIIMS医疗合作	2000万公务员赋能、诊疗效率提升