Sundar Pichai 谈 AI 智能体、开放模型与 Google 的算力限制

在 Google I/O 2026 上，Matthew Berman 与 Google 和 Alphabet 首席执行官 Sundar Pichai 讨论智能体、安全、开放模型、竞争和算力。他们的讨论描述了 2026 年 5 月的产品计划和行业状况；预测与公司的主张应放在这一背景下理解。

Berman 问智能体是否会成为互联网的主要入口。Pichai 表示，开发者已经从接受代码补全转向编排智能体，他预计智能体将成为网络使用的核心部分。他强调，用户控制权、主动性和透明度是采用智能体的条件。

Pichai 并不认为智能体会取代所有互动。人们可能欢迎自动处理填写续办表格等琐事，同时仍喜欢亲自购买礼物、寻找娱乐或追求有意义的兴趣。在他看来，智能体能让人们腾出时间为这些目的使用网络。

Berman 问用户如何信任智能体为自己筛选信息。Pichai 将这个问题与垃圾邮件过滤和 Waymo 相比，表示信任必须通过提供的价值、运营经验和证据来赢得。他对 Waymo 安全性的描述是自己的判断，并非本次访谈中经独立证实的比较。

Pichai 说，Google 有意先让 Gemini Spark 与 Gmail、Calendar 等自家服务配合使用，再扩展至第三方连接、MCP、浏览器和电脑操作。他将分阶段推出视为收集反馈并赋予用户控制权的方式。Google 的推出计划反映活动当时的情况。

Berman 担心智能体会在人与未经筛选的互联网之间增加一道缓冲层。Pichai 回应说，用户仍然重视与创作者和可信来源的直接关系，也往往喜欢亲自探索和购物。他认为智能体应该把人们与更广泛的生态连接起来，而不是消除这种联系。

Pichai 承认智能体增加了中间层：它可以帮助用户更好地获得想要的东西，但也会对内容进行抽象。他预计随着创作工具增加，新的平衡会出现。Berman 说，在低质量内容泛滥时，筛选可能有所帮助，同时仍可保留探索空间；Pichai 同意探索是人类的需求。

Berman 转向 AI 辅助网络攻击，询问 Google 是否看到攻击增加。Pichai 介绍 Google 的安全历史，并表示团队使用智能体工作流寻找和修补漏洞。他说，过去两年模型能力提升帮助团队发现了更多漏洞，但没有提供量化的攻击趋势。

Pichai 将 Anthropic 的 Mythos 视为专业网络安全能力发展的一个重要时刻。随后，他介绍 Google 的 CodeMender：该工具在内部使用，也正准备提供给外部用户，用于识别漏洞、生成补丁、测试并部署修复。这是他对工具流程的描述，并不能证明每项修复都能在没有监督的情况下生效。

他还提到已完成对 Wiz 的收购及其实时监控能力，并设想将其与 CodeMender 结合。Pichai 欢迎业界在网络安全和标记 AI 生成内容方面展开合作，包括 SynthID；他认为这对应对技术风险十分必要。

Berman 对比 Anthropic 对 Mythos 的限制性发布与 OpenAI 的网络安全模型，问 Google 是否会暂不发布危险模型。Pichai 说答案取决于模型能力及其对现有前沿的改变程度。小幅进步可能适合发布，而大幅跃升则需要更谨慎的流程。

Pichai 将这一决定与已有的安全披露实践相比：Project Zero 发现漏洞后，通常会给厂商时间修补，然后再公开。他主张在能力急剧变化时与政府密切合作，同时确保足够多的防御者能够访问模型以修补系统。他提到 1% 至 2% 与 20% 的变化，是说明如何判断，并非公布的发布门槛。

Berman 问，为什么 Google 不以开源方式发布大型前沿模型。Pichai 提到 Google 在 Chromium、Android 和 Kubernetes 方面的历史，以及 Gemma 模型系列。他说前沿模型需要大量资本和研究投入，也可能产生新技术，因此 Google 在投资与开放生态之间采取他所说的平衡方法。

考虑到训练成本以及竞争者可能提供相应模型服务，Berman 问开放模型的经济模式对美国初创公司是否可行。Pichai 说，Google 也投资 Flash 和 Flash-Lite，以提供多种选择。他预计开放生态仍有需求，尽管随着技术进步，它与前沿能力的距离可能变化。

Berman 提到中国推出的强大模型，问美国公司为什么不使用 DeepSeek 等低成本选择。Pichai 说，企业选择方案时除了价格，还会考虑可靠性、可预测性、安全性和防护。他预计开放与封闭模型都会存在，也会有围绕开放模型构建服务的提供商。

Pichai 说，在许可证合适的情况下，他不太担心开放模型来自哪个国家，而更关心美国是否跟上前沿。他认为社区审视有助于建立信任，同时承认 AI 模型与传统开源软件并不完全相同。开放本身并不能保证模型安全或适用。

Berman 提出另一种依赖：中国开发者可能针对本国芯片优化模型，从而让用户进入另一个国家的生态系统。Pichai 说，应用的构建方式应允许随着领域发展更换底层模型。他认为，现在判断这种潜在依赖是否会成为真正的问题还为时过早。

被问及 Google 为什么重视快速的主力模型时，Pichai 指出，Search 和 Gemini 需要服务数十亿用户，也要为开发者提供负担得起的工具。他说，除了前沿能力，效率和可及性也很重要，尤其是在智能体工作流反复调用模型时。

Pichai 表示，他听到一些首席信息官担心 AI 支出，并认为 Gemini 3.5 Flash 有助于控制成本和延迟。他说 Google 内部混合使用 Pro 和 Flash，并鼓励企业考虑类似组合。这些是 Google 自己的产品评价，而非针对所有工作负载的独立成本比较。

Berman 问，最终的竞赛是否是谁先实现自我改进的 AI。Pichai 表示，行业应避免危险的竞赛态势，负责任地部署技术。他观察到，不同实验室按不同时间表发布模型，各有竞争优势，因此外界感知的领先地位变化很快。

Pichai 将递归自我改进视为一种可能的情景，而非已实现的结果。他说，如果出现类似重大网络安全突破的能力跃升，就需要更负责任的处理和更广泛的社会讨论，而不是由一家公司单独决定。

Berman 询问支撑 Google 模型、产品和云客户的算力。Pichai 表示，Google 做出了重大的长期投资，但回头看本可以投入更多。包括内存在内的成本上升，意味着同样的预算可能买不到此前计划的算力。

Pichai 说，Google 分别为云客户和内部需求制定计划，同时在两者之间做权衡。他举例说，客户会询问快速运行 Gemini 3.5 Flash 演示背后的基础设施。即使有长期投资，规划和分配仍然困难。

被直接问及需求是否超过 Google 的可用算力时，Pichai 表示确实如此。这使效率更加宝贵：如果服务成本过高，更大或能力更强的模型可能只能触达更少的人。他将模型规模、能力与广泛使用视为持续权衡，而非单一的优化目标。

最后，Berman 问最大的瓶颈是什么。Pichai 说，每解决一个限制，瓶颈就可能转移：数据中心的许可与建设、供电和核心组件的获取都很重要。内存可能在某一时刻是限制因素，另一时刻又可能是其他因素，因此他认为整个技术栈都存在瓶颈。