DeepMind CEO 透露：Google 在 AI 上的投资将超 1000 亿美元

当大家还在为微软和 OpenAI 传闻中上千亿美元的「星际之门」超算咋舌时，Google 家的掌门人坐不住了。

在温哥华举办的 TED 大会上，Google DeepMind 首席执行官 Demis Hassabis 被台下问到一个直接的问题：微软和 OpenAI 据说要砸 1000 亿美元造 Stargate 超算，你们打算怎么办？

Hassabis 的回答看似低调，口气却一点不小。他说 Google 从来不公开具体数字，但他相信，随着时间推移，Google 在 AI 上的投入会超过 1000 亿美元。不仅如此，他还坚称 Google 目前的算力储备和处理能力依然超过微软，甚至超过地球上的任何对手。

钱都砸向了哪里

Hassabis 并没有给出一张明细表，说明这千亿美元具体怎么花、多长时间花完，但从 Google 最近的动作能看出大体方向。

一方面是昂贵的底层硬件。Google 正在大力押注自研芯片，比如刚刚公布的基于 Arm 架构的 Axion 处理器。按照官方说法，它的速度比市面上最快的通用 Arm 实例快 30%，比传统 x86 处理器快 50%，能效还要高出 60%。虽然这些指标还没经过第三方独立测试，但自研 CPU 显然是省钱和降本增效的核心抓手。

另一方面是实体数据中心建设。比如 Google 正在堪萨斯城规划投资 10 亿美元建设新的数据中心，不断向全球机房堆算力。

当然，相当一部分预算会直接流向 Hassabis 掌管的软件与算法前沿。Hassabis 坦言，DeepMind 所有的研究都需要海量算力支撑，这也是他们早在 2014 年选择卖给 Google 的根本原因之一。

尽管 DeepMind 最近的研究并非事事亮眼，比如 AI 发现的新材料在实际应用中评价有限，天气预测模型也没法直接取代传统预报手段，但他们在让 AI 掌握社交技能等前沿方向上依然在快速推进。

为什么重要

这番隔空喊话的核心，其实是科技巨头们在算力军备竞赛上的底牌较量。

对开发者和企业来说，巨头疯狂砸钱意味着算力基础设施在未来几年不会见顶。无论是云端训练大模型，还是日常 API 调用的成本，长期来看都有望被自研芯片和庞大数据中心摊薄。但这同时也意味着，前沿 AI 的入场门票已经被推到了普通机构完全无法企及的高度。

我们认为，Hassabis 这次隔空回应走得非常精明。面对对手传闻中的千亿美元超级项目，如果避而不谈就会显得落后，直接报一个更大的数字又容易被监管和资本市场盯上。一句「我们随时间推移花得更多」加上「我们算力本来就比微软强」，既稳住了投资人和自家团队的军心，又不用背上具体的工程兑现包袱。

但这背后也藏着隐患。砸钱买算力属于典型的重资产消耗战，当千亿美元级别的算力砸下去，AI 产出的实际商业回报却仍停留在辅助办公和搜索增强时，这种投入规模迟早会面临投资回报率的严峻拷问。