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轮到谷歌踩油门了，Gemini 4泄漏、TPU上天、工程师因“太快”辞职

Gemini 4 这两天在社交媒体上的信息泄露几乎难以控制。

新的检查点、创作成果、对比图表接连不断涌现。

就在不久前，Lumina 发布了一组颇具看点的测试结果：

针对同一道「鹈鹕骑自行车」的指令，Gemini 4 Pro 的两个不同检查点生成了截然不同的两种风格。

Checkpoint 1 呈现的是鲜艳的卡通风格；Checkpoint 2 则明显更为内敛，类似一张机械结构草图。

将这两个检查点并列对比，已经能清晰观察到后训练阶段带来的变化：线条、结构和细节处理都在演进。模型的能力已有肉眼可见的提升。

而这，已经是 Arena 中出现的第几个疑似 Gemini 4 Pro 的新检查点了，数量多到难以统计。

社区这边仍在疯狂挖掘细节，谷歌方面也不再遮掩。

本周，谷歌 DeepMind 新任掌门人 Koray Kavukcuoglu 首次向媒体确认：Gemini 4 已进入后训练早期阶段。

而且他的目标是尽快发布。

我们看到了效果，感到非常兴奋，接下来还会继续以快速迭代的方式推进工作。

看来，一轮轮涌现的 checkpoint 是在为 Gemini 4 提前预热？

从 Koray 的语气来看，核心策略就是：能早发，绝不晚发。

而且这次加速的，不仅仅是模型。谷歌还计划将 TPU 芯片送入太空。

一个新项目即将启动原型测试，AI 算力基础设施也开始向地球之外延伸。

Gemini 4，进入冲刺阶段

大家如此关注 Gemini 4，也不足为奇。

毕竟从上一代旗舰模型 Gemini 3 到现在，谷歌中间经历了不少波折。

按照原计划，今年 6 月本应先迎来 Gemini 3.5 Pro。谷歌 CEO 劈柴哥甚至在 5 月的 I/O 开发者大会上提前预告过。

结果，并未发布。

期间虽然陆续更新了 Gemini 3.1 和几款 Flash 型号，但 3.5 Pro 始终没有正式亮相。

Koray 这次也解释，团队中途选择「稍微暂缓一下」，先把精力集中到 Flash 系列。

而现在，节奏明显发生了变化。

Koray 明确表示，要在尽可能短的时间内，实现最大的学习速度。

这几乎把谷歌当前的策略挑明了。

虽然没有明确说明谷歌是否正式取消了 Gemini 3.5 Pro 项目，但可以肯定的是，团队已将全部注意力转向 Gemini 4。

Gemini 3.5 Pro 可以先放一放，但 Gemini 4 的训练、测试、反馈和再迭代，必须尽快一轮接一轮地推进。

为此，谷歌已经开始同步搭建 Gemini 4 的内部安全保障和测试流程。目前这套机制已先在内部 AI 编码工具上运行。

这时候再看最近 Arena 中出现的疑似 Gemini 4 检查点，就更有意思了。

Lumina 最新放出的「鹈鹕骑自行车」，大家的讨论焦点已经从「哪个检查点更好」，变成了**「Gemini 4 到底追到哪一步了？」**

有人直接宣称：Gemini is back in the game，认为如果这些检查点属实，谷歌正在快速缩小与 OpenAI / Anthropic 的差距。

也有人觉得它目前无法与 GPT-6 SOL 正面抗衡，和 Anthropic 今年春季推出、近期又完成升级的 Mythos 系列相比，也谈不上占据明显优势。

面对质疑，Koray 倒是相当自信。

我对这个团队充满信心。我们肯定会一直处于前沿位置。

今年 8 月，哈萨比斯卸任 Google DeepMind 日常管理工作后，Koray 正式接手这块业务，同时继续担任谷歌首席 AI 架构师。

Gemini 接下来怎么跑、跑多快，Koray 就是现在最关键的决策人之一。

反正他的话已经放出来了，接下来就看 Gemini 4 自己能否接住。

挑战英伟达，TPU 首次上太空

如果只看 Gemini 4，很容易以为谷歌这轮只是模型团队开始加速。

实际上更夸张的是，连算力都开始同步踩油门了。

Koray 最近明确提到，DeepMind 的前沿模型研发，现在也在直接「反哺」谷歌自己的硬件业务。

以前，TPU 主要隐藏在 Google Cloud 背后，客户购买的是云服务。但现在，谷歌开始直接销售 TPU 芯片了！

目标相当明确，挑战英伟达。

而且模型团队和芯片团队之间，也开始绑定得越来越紧密。

DeepMind 在开发下一代模型时产生的新需求，会提前反馈给硬件工程师，让他们规划未来两到三代 TPU。

模型：兄弟，我下一轮又准备消耗 XX 算力了。芯片：收到，现在开始造。

谷歌正与美国商业卫星公司 Planet 合作，计划通过 SpaceX 猎鹰 9 号发射原型卫星，其中将 搭载 4 颗 TPU，测试其在轨运行能力。

项目名为「Project Suncatcher」。

想法也非常谷歌：既然地面 AI 数据中心既耗电、又占空间、还需要大量水冷，那能不能干脆把一部分机器学习基础设施，搬到太阳能更充足的轨道上？

不过目前还只是第一步。

太空中无法像地面数据中心那样依靠空气对流散热，芯片连续高负载运行会很快遇到热管理问题。

按照方案，芯片在太空中大约可以运行 15 分钟，之后就需要关闭以冷却。

所以这次更像是在验证一件事：TPU 到底能否先在轨道上存活并运行起来。

至于真正把几十颗卫星用激光连成网络，变成「太空 AI 数据中心」，那还是后话。

别人还在抢数据中心机房，谷歌已经开始琢磨天上的空间了。

然而就在谷歌上下都在喊加速的时候，团队有人选择了离开。

前 Mozilla 工程师、后来加入 DeepMind 的 Robert O’Callahan，昨天宣布辞职。

理由竟不是嫌弃谷歌 AI 发展太慢，而是**「太快了」？**

Robert 不直接训练模型，而是负责硬件芯片设计工具。

但做着做着，他发现这些工具会加快下一代 AI 芯片设计，进一步降低 AI 的成本和延迟。

在他看来，这意味着人工智能将变得更加便宜、高效，从而更加普及，也更加强大。

Robert 和 DeepMind 的同事们讨论过 AI 风险，**几乎所有人都对此深感担忧，**只是很多人没有公开表达。

而且，Koray 并没有停下来的意思，甚至觉得「还得再快」。

Robert 起初也没想直接走人，毕竟薪资丰厚。他只想换去一个完全不加速 AI 的工程岗位。

但受限于自己所在地区和岗位选择，这条路最终也没走通。

One more thing

检查点频出、TPU 上天、工程师离职。这些事放在这一周来看，多少有些黑色幽默。

回想当初，Gemini 3 的表现曾让 OpenAI 进入「红色警戒」，但谷歌自己随后却在旗舰节奏上慢了半拍。

如今，Koray 带队，选择重新加速，并把学习速度拉到最大。而且，不是某一个产品线提速，模型、芯片、组织节奏，全都开始往前压。

谷歌：确实等不起了。用户若想获取更多前沿资讯，可访问爱游戏首页。

本文来自微信公众号“量子位”，作者：关注前沿科技，36氪经授权发布。