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不夸张的说，搜索就是 Google 的命脉。

Google 一年的收入有八成来自广告业务，而广告收入的八成来自 Google 搜索。

当微软注资 OpenAI，并将 ChatGPT 引入新 bing，拿出非常规的搜索引擎来与 Google 争夺市场的时候，Google 有点慌。

连夜推出了 Bard，在外界看来有些类似于 ChatGPT 的生成式 AI。首秀翻车，也动摇了 Google 的股价。

随后 OpenAI 有条不紊的对 ChatGPT 进行更迭，GPT-4、插件的扩展，也让 OpenAI、微软保持 AIGC 的领先。

反观 Google，在推出 Bard 之后就保持低调，或许是从上次失误中得到了启发，不再仓促的推出新特性。

从 Bard 发布到现在，Google 只是对其进行了一个版本的迭代，增加了数学和逻辑能力，看来 Google 正按照自己的节奏对 Bard 进行升级和融入产品。

不过，最近三星打算把自家 Galaxy 手机的默认搜索引擎更换为 bing，Google 员工表示震惊，而 Google 又慌了。

当下的智能手机就是一个互联网内容分发的入口，庞大的用户群体，也让智能手机内置的服务成为各种服务的必争之地。

Android 之所以坚持开源，Google 的目的就是能够将其服务嵌套进去，搜索、地图、邮件等等，用 Android 几乎就等同于要用 Google 的服务。

而在 iOS 这边，即便苹果自身也推出了 App Store、阅读、地图等自有服务。

但到了搜索引擎上，还是与 Google 签了合约，让 Google 搜索成为 iPhone、Mac、iPad 的默认搜索引擎。

如此，Google 搜索 Android 和 iOS 两手抓，几乎算是垄断了搜索引擎市场，吃下了九成份额。

为此，Google 每年要付给苹果 200 亿美元，三星则是 30 亿美元。

这些投入，相对于每年千亿的营收，可谓是小投入大回报。

只是，到了今年续签类似的合同时，面对近期大火的新 bing，三星就开始考虑将默认引擎换成新 bing，趁机也抢一波 AIGC 的热点。

苹果暂时也没有表态，但此前就有传闻苹果正在打算自建搜索引擎，也不排除后续甩了 Google。

对于这个可能到来的改变，让 Google 也开始重新审视如何改进或者优化曾经的「搜索」业务。

与其修修补补，不如推倒重来。根据纽约时报的报道，Google 内部正在测试名为「Magi」的新搜索项目。

要说 Bard 更像是一个「仓促」的回应，是对外界展示 Google 并未在 AIGC 上落伍的话。你这个新搜索的 Magi 项目，可能才是 Google 面对 OpenAI 和微软严肃的一次反击。

也可以说，Google 终于下定决心，重建搜索引擎。

重建搜索，是 Google 的长远目标，毕竟现在达到几乎垄断地位的 Google 搜索，前后经历了 25 年。

现在 Google 想在 Magi 上做的是把自身所有的服务与搜索、AI 功能彻底的融合起来。

也可以理解为搜索作为一个综合入口，搜索的过程，就是对背后的 AI 各项功能的调用。

• GIFI 工具：在搜索结果中直接生成图像。
• Ti【【微信】】：通过开放式的人工智能文本，教授用户学习一门新的语言。
• Searchalong：在浏览网页的同时，向 AI 提问，并联网生成结果。
• 调用谷歌地图、搜索音乐等等服务。
• 在搜索结果里根据需求编写代码。

目前这些工具或者功能，还只是一个个的想法，并由 Google 内部的 160 名项目组员工进行验证实现和更多想法的构建。

值得注意的是，Magi 仍然会在搜索中混入广告，也与现在 Google 搜索的盈利方式相近。

目前，Magi 已经进入到了 Google 员工的内测阶段，以获得反馈和收集更多的功能评估和想法。

按照 Google 的计划，大概会在下个月对外公布一些工具的细节，并在秋季添加更多的功能。

而随后 Magi 也会循序渐进地向美国部分用户推出，Google 的目标是先维持三千万用户的正常访问，随后再逐步扩容。

Google 一身自带 AI 属性的 Magi 新搜索，最首要的目标并非是急于取代传统搜索引擎，或者说彻底打败 ChatGPT。

而是用全新的产品来说服用户，Magi 与竞争对手一样的「强大、能力出众以及顺应 AI 潮流」。

「对于我们的广告业务而言，在搜索广告市场中每增加 1% 份额占比，便意味着有 200 亿美元的收入机会。」

微软的设备和搜索部门的财务主管 【【淘密令】】（菲尔?奥肯登）曾在分析师会议上如此表示。

在新 bing 引入 ChatGPT 之后，新 bing 正快速的推动着自己在搜索市场上的盈利能力。

微软十分敏锐的改变着搜索的结果和方式，不止是连续对话，近期也在新 bing 上加入了图片的生成。

反观 Google，即便推出了 Bard，也仍然没有把它融合到 Google 任何产品当中。

从公司策略来说，Google 比较迟缓的反应，大概率是为了业务的平缓过渡。

对于 Google 来说，搜索是核心业务，牵一发而动全身。功能性上随手的改动，可能就会导致几百亿的营收变动。

或许对于 Google 来说，更希望等待一个成熟的机会，或者说 AI 技术成熟之后，逐步地融合到服务和业务当中。

微软的 bing 搜索份额很低，尤其是与 Google 相比的话，它就是个很小的项目，多做尝试和调整，更容易得到新的机会。

而从另一个较为理性的层面分析来看，Google 想要跟微软 bing 类似，全面把搜索转向 ChatGPT（或者 Bard）的话。

Google 可能要付出一个天文数字的成本。

根据 Semianalysis 的粗略预估，ChatGPT 每天的计算硬件成本为 694444 美元。OpenAI 需要约 3617 个 HGX A100 服务器（28936 个 GPU）来为 Chat GPT 提供服务。

而倘若把 ChatGPT 塞入到 Google 现在的搜索当中，需要 512820.51 个 【【微信】】 服务器，总共有 4102568 个 【【微信】】。

单单配置这些硬件设施，Google 就要耗费 1000 亿美元，几乎是 Google 半年的营收，且前提是英伟达有这么多显卡。

再退后一步，即便是 Google 买得起配得起，所需要的电能、冷却水以及碳排放也将会是个天文数字。

不过，Goolge 所使用的是 LaMDA 模型和更强大的 PaLM 模型，以及其数据中心所使用的计算核心为 Google 的 TPU V4 和 V5。

根据 Google 自己公开的数据来说，TPU V4、V5 要比英伟达 GPU 运行起来更为高效。

但即便如此，对于一个每天有 35 亿次巨量搜索的引擎来说，目前应该没有任何公司的数据中心能提供相应的算力。

除了计算成本外，也有还需要考虑广告转化比。不同地区的搜索广告结果，会有不同的广告转化。

将大语言模型引入搜索之后，还需要考虑不同地区、不同受众的运营成本。

博主 Dylan Patel 就举了一个例子，在未来的城市里，住在富人区的妈妈可以使用算力最好、最为智能的搜索引擎，而其他人只能用算力一般的搜索。

在未来，不论是 Google 还是微软，都会将算力集中在那些转化率更高的用户那里。

而目前的 ChatGPT、新 bing 每一次的询问都会重新生成，这意味着每次相似的提问，都会重复耗费资源。

在未来步入商业化之后，引入 AI 的新搜索引擎，势必也会内部做一次过滤，类似的问题可能不再去调用 GPU 和算法，而是直接调用之前的回答，尽可能的节省成本。

Google 之所以反应迟缓，其实就是现在将 LLMs 模型引入搜索引擎，并取代它，并不能为它带来比现在更多的营收。

甚至对于 Google 来说，可能还需要支付上 1000 多亿美元的可能无法回收的成本，可谓是一种豪赌。

Google 更想做的其实是与微软相反，不会立刻 All in，而是设立一个三五年的计划，逐步找到一个好的切入方式，同时也有着可观的利润。

Google 可以说是全世界最早研究和最懂 AI 的公司之一，它用 AI 打败了围棋世界冠军，能翻译 133 种语言，还将智能手机推向了计算摄影，几乎所有 Google 产品的背后都有 AI 在驱动。

而处在变革的节点，下定决心不在仓促应战的 Google 正在攒大招。只是所谓的 Magi 推出之后，Bard 是不是会跟 Google 对待旧产品的态度一样，被彻底抛弃？

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OpenAI彻底用GPT-4带火自然语言大模型后，互联网科技行业的大头、小头都在推出自家的大模型或产品。一时间，生成式AI竞速赛上演，“吃瓜群众”也等着看谁能跑赢OpenAI。

【资料图】

坊间预测，干掉GPT-4的还得是GPT-5。结果，OpenAI的CEO Sam Altman一句话就浇灭了预期，“目前没在训练GPT-5。”按Altman的说法，GPT-4已经顶天了，“建更大的模型，喂更多的数据”这一策略已然失效，且硬件条件也到天花板了。

暂时无法训练新的大模型，OpenAI会搞什么新动作？招聘信息显示，这家独角兽公司正在转向移动端的开发，手机版的ChatGPT似乎在路上了。

从PC网页版到手机App，OpenAI的心机不小，挑战的难度也不低。

大语言模型的规模“正在接近极限”

“我们目前没有训练 GPT-5，也不会在短期内进行训练。”Sam Altman辟谣GPT-5的传闻发生在麻省理工学院举办的“The Future of Business with AI”论坛上，这位OpenAI的CEO回应《暂停AI巨型实验》的公开信时，做出了上述表态，这也是他首次正面回应这封信。

3月29日，包括特斯拉CEO埃隆・马斯克、苹果联合创始人Ste【【微信】】、图灵奖得主Yoshua Bengio在内的数千名科技圈精英联署签名，呼吁在6个月内暂停开发比GPT-4更为强大的AI系统，以留出时间解决AI的安全与伦理问题，并建议在此期间能由AI实验室和独立专家共同开发出一套针对AI设计和开发的共享安全协议。

当时，OpenAI没有对此做出回应。直到4月12日，Altman在线上参与麻省理工学院的那场论坛时，被问到了这封公开信。

他对信的部分内容表示赞同，认为在AI开发中确实应该“谨慎行事并加强安全问题”，但也指出这封公开信“遗漏了技术细节”，无法让人们了解需要具体暂停的环节。他还披露，这封信最早的版本中称OpenAI正在训练GPT-5，“但我们现在并没有在训练，而且在一段时间内也不会训练。”

确实，“GPT-5已经在路上”的传闻最近愈演愈烈。

比如，某个颇为神秘的团队对GPT-5预测，GPT-5将在“可靠性、创造性和实行复杂任务方面”全面超越GPT-4。国内的社交媒体上还流传着“GPT-5已经爬完人类迄今为止的所有公开视频，并标注了视频中所有声光信息”的说法。

推特上，一位叫“Siqi Chen”的科技博主甚至给出了时间表，自称获知“GPT-5计划于今年12月完成培训，并且OpenAI期望它能实现AGI（通用人工智能）”，还在评论区中预测“达到AGI标准的GPT-5或许已经不需要写指令了，人们只需要给出最终目标就可以”。他的这份爆料获得了超过一百万的浏览。

人们对GPT-5的想象力越来越丰富，这也侧面反映出了用户对更强大的大模型的期待，但这一期待最终被Altman浇灭。

以GPT-4的开发为例，Altman试图说明OpenAI在研发过程中的谨慎和不易，“在完成 GPT-4的训练后，我们又过了6个多月才发布它，因为要花时间去研究模型的安全性，要外部审计，让外部成员深入了解系统正在发生的情况，并尽可能地减轻风险。”

有人怀疑，这是OpenAI在多国封禁和舆论压力下的“暂避风头”，Altman 则给出了完全是技术层面限制的无奈回答，他下了一个这样的论断：开发聊天机器人的研究策略已经失效，我们正处在“大模型时代的末期”。

Altman表示，OpenAI原本在执行“建更大的模型，喂更多的数据”这一策略，但大语言模型的规模可能正在接近极限，因为扩大模型规模的回报率正在下降；另外，“数据中心的数量和建造速度”也有上限。因此，GPT-4很可能是“大模型、大数据”策略下取得的最后一个重大进展了。

即便Altman可能会因考虑竞争而放大大语言模型的研发难度，但客观上的算力条件确实已经出现瓶颈，除了供AI计算使用的芯片供应紧张外，当前芯片的显示带宽也在限制着GPU服务器之间的数据传输能力，这都直接影响着大语言模型的训练效率。

OpenAI悄然招募移动端工程师

聊天机器人的进化暂时走到了头，不差钱又有着顶级研发能力的OpenAI接下来将在哪个方向发力？虽然官方没明说，但OpenAI的招聘信息中露出些许端倪。

在OpenAI官网的招聘页面中，“移动端项目经理”、“Android软件工程师”、“iOS软件工程师”等岗位需求悄然发布，这些岗位都与移动端相关，年薪在30万美元-50万美元之间。

比如，在“移动端项目经理”的招聘页面，OpenAI直接给出对人才的具体需求：

我们正在寻找一位经验丰富的项目经理，来帮助建立和领导ChatGPT的移动端团队。在这个职位上，你将建立并指导一支人员丰富、高水平的工程团队。这支团队将使用我们最先进的模型建立流畅且安全的移动端体验。你将与我们的产品、设计和研究团队以及更多的工程团队密切合作，一起为OpenAI的移动端开发奠定基础。

而在“Android软件工程师”和“iOS软件工程师”的岗位需求中，OpenAI需要能模型上设计和构建内部的“第一套iOS/安卓产品”，规划和部署这些产品所需的“移动平台基础设施。

早在今年2月，微软就宣布在必应搜索和Edge浏览器的移动端接入ChatGPT。从OpenAI的招聘信息看，他并不满足于和微软的App产品合作，而是想把将PC网页版的ChatGPT变成一款独立的手机App，让这个对话机器人满足移动互联网时代的用户需求。

目前，IOS的App Store和各种安卓商店上，都有很多写着“GPT”或“ChatGPT”字样的聊天机器人App，但这些都不是OpenAI官方发布的，基本属于调用GPT API后集成该模型有限功能的手机应用，还不能与网页版的ChatGPT同日而语。

当前，不论是海外的ChatGPT、Bard、New Bing，还是国内的文心一言、通义千问，五花八门的生成式AI产品均以网页端呈现。对于文字、图片的生成，大屏幕设备更有利于用户的工作场景，且网速较移动端更为稳定。

不过，考虑到几乎人人都有、时时使用的智能手机，生成式AI产品如果以移动端App的方式出现，无疑将大大增加受众规模和使用时长。想象一下，它几乎可以在你的手机上取代各种搜素软件和做图App了。

如果从大模型训练的人类反馈机制考虑，聊天机器人的移动端部署或将对产品背后的大模型训练有利，更多的自然语言语料“投喂”将让大模型更了解人类，从而训练出更符合人类思维的产品。

如此一想，OpenAI的移动端布局就不仅仅是产品形态的小改变了。

当然，生成式AI产品从网页版变成App，挑战也不小，尤其是用户体验层面。网页版的ChatGPT响应速度都时快时慢，还常常卡顿，甚至宕机，当5G时代的手机遇到生成式AI的App，想想都觉得“烧钱”，哪怕你负担得起流量费，耗电和手机发热都得给你劝退了。

现在，这些难题将首先留给OpenAI的移动端工程师们了。

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