谷歌优先保障AI研发算力，Argon三日消耗25万亿Token

Alphabet首席执行官桑达尔·皮查伊在一次访谈中表示，外界认为谷歌已放弃AI前沿竞争的判断“错得离谱”。他称，Gemini 4 Argon经过更充分的安全测试后上线，在智能体任务、知识工作、编程和创意任务等方面表现突出，但仍会持续改进。模型发布后的前72小时，使用量接近25万亿Token，约为Gemini 3.0同期的三倍，目前服务仍受到容量限制。

皮查伊透露，谷歌已将前沿AI研究和模型开发置于算力分配的首位，再结合业务规划、需求预测及合同安排向其他业务分配资源。云业务因此放弃了部分短期收入，但他认为适度的资源约束也可能推动算法效率提升。谷歌坚持同时发展不同规模的模型，认为轻量模型适合成本和速度敏感的场景，前沿模型则既能满足部分云客户需求，也有助于开发下一代模型。

AI已经深度参与谷歌内部软件开发，因此单纯统计“有多少代码由AI编写”不再具有太大意义。Argon发布后的四周内，谷歌代码变更提交量提升约30%，回滚次数减少约三分之一，工程师还开始使用它处理涉及数百万行代码的复杂项目。公司目前更看重代码交付效率、质量和稳定性，而不是AI生成代码的占比。

对于未来形态，皮查伊称谷歌正在研究能够长时间持续执行任务的智能体，下一步将推动多个智能体协同工作，个人和企业用户都可能拥有持续运行的智能体系统。Gemini的目标是成为了解用户需求、能主动提供帮助的助手，用户无需区分聊天或任务模式，系统可自行选择合适方式并在不同产品间保持连贯体验。自然语言交互会减少操作负担，但视频观看等场景仍需要传统界面。

面对递归式自我改进可能带来的风险，皮查伊强调目前仍处于“智能体辅助研究人员开发模型”的阶段，距离完全自主改进还有明显距离。安全措施不能只依赖对齐，还应包括实时监测、沙箱隔离、异常干预和客户控制权，行业也需要更完善的标准、独立评估及监管参与。谷歌还在并行探索合成数据、持续学习、更高效的模型架构和世界模型，并计划将部分成果应用到核心模型中。世界模型对于理解物理规律和模拟现实很重要，Argon在具身推理上的表现也受益于相关研究积累，未来不同技术路线可能进一步融合。