Gemini灵魂人物访谈：未来人均50个虚拟实习生，专家时代结束了？

提到AI领域的传奇人物，Jeff Dean绝对是绕不开的名字。作为谷歌首席人工智能科学家，Gemini模型的核心推动者，他的简历几乎就是一部现代AI的发展史——2000年代初重写谷歌搜索全栈，重启万亿参数稀疏模型，主导TPU与前沿机器学习的协同设计，低调地塑造了现代AI技术栈的每一层。近日，这位“计算机历史上最高产的工程师之一”接受了深度访谈，抛出了一系列颠覆性观点：未来人均能拥有50个虚拟实习生，大一统模型时代来临，领域专家或将不再必需，甚至模型知识能像下载软件包一样“安装”。这些言论不仅刷新了人们对AI的认知，更勾勒出了几年后AI与人类共生的全新图景，读懂他的预判，就等于提前看到了AI的下一个十年。

一、核心预判1：大一统模型来了，不用再依赖领域专家

在访谈中，Jeff Dean最引人热议的观点，莫过于“大一统模型时代已至，不再需要领域专家”。放在以前，要解决不同领域的问题，得针对性训练专用模型——做语音识别一个模型，做图像识别一个模型，做医疗分析又得另起炉灶，还得有对应的领域专家把控细节。但现在，情况彻底变了。

Jeff Dean解释说，现在的通用大模型能力已经足够强，哪怕是以前需要专属系统才能解决的难题，比如国际奥数题，现在只要用一个统一的Gemini模型，多给一点推理资源，就能轻松搞定。更有意思的是，训练模型的人甚至不需要懂奥数规则，只要掌握通用的机器学习技能，有足够的数据和算力，就能完成任务。

这并不是说专用模型没用了，而是未来会形成“通用基座+模块化专用模型”的组合。就像我们手机装软件一样，模型也能“安装”不同的知识模块——需要处理医疗问题，就装上医疗模块；需要应对机器人任务，就启用机器人模块；200多种语言的能力，也能随时调用。这种“可安装”的知识模式，让通用模型能灵活适配各种场景，自然也就不再需要依赖单一领域的专家。

二、核心预判2：未来人均50个虚拟实习生，干活效率翻倍

作为顶级工程师，Jeff Dean也大方分享了自己用AI写代码的体验，更透露了一个让人眼前一亮的预判：未来，每个人都可能拥有50个虚拟实习生。

他说，现在的AI代码工具已经比一两年前强太多，不仅能写基础代码，还能帮忙 brainstorm 性能优化思路、写完备的测试用例。但未来的AI智能体，会比现在更强大，更像“实习生”——能自主完成分配的任务，还能组成小组协同工作。比如你有50个虚拟实习生，不用一个个对接，只要把他们分成5个小组，明确每个小组的任务，就能高效推进工作。

有人担心，这么多虚拟实习生会增加管理成本，还可能让人类团队变得孤立。但Jeff Dean并不这么认为，他觉得这反而会提升人类的协作效率。以前50个人的团队，需要层级化管理，各组之间沟通成本很高；但未来5个人，每人管理50个虚拟实习生，这5个人之间的沟通会更顺畅，协作效率也会更高。更重要的是，和虚拟实习生配合，会倒逼人类变得更擅长清晰、无歧义地描述需求——这不管对工程师还是普通人，都是一项非常实用的技能。

三、不为人知的细节：谷歌AI的“双轨思路”与能耗密码

除了对未来的预判，Jeff Dean还透露了谷歌内部做AI的核心逻辑，其中很多细节都打破了外界的认知。比如大家都知道Gemini有Flash、Pro、Ultra三个版本，但很少有人知道，这背后是谷歌“冲前沿+落地部署”的双轨思路。

他说，谷歌一边在全力研发Ultra这种高端前沿模型，用来解决深度推理、复杂数学问题等难题，因为只有推动前沿，才能发现新的AI能力；另一边，又通过“蒸馏”技术，把前沿模型的能力“压缩”到Flash这种轻量模型里——成本更低、延迟更低，能适配Gmail、YouTube、搜索等各种日常场景。而且这种“双轨”是相辅相成的，没有前沿模型，就没法蒸馏出高性能的轻量模型；没有轻量模型，前沿模型的能力也没法普及到数十亿用户手中。

还有一个让人意外的点，就是Jeff Dean对“能耗”的重视，甚至超过了算力。他举了一个很直观的例子：在芯片上，把一个模型参数从片上SRAM传到乘法单元，要消耗1000皮焦的能量，而一次乘法运算，只需要1皮焦。这就是为什么AI加速器一定要用“批处理”——把一个参数重复用很多次，才能摊薄能耗成本。他还透露，未来AI的核心瓶颈不是算力，而是能耗，谷歌正在通过TPU芯片的协同设计，以及极低精度训练等方式，解决这个问题。

更有意思的是，TPU的设计和AI模型的架构，其实是“互相成就”的。有时候，谷歌会因为TPU的硬件设计，反过来调整模型架构，让模型在现有硬件上跑得更高效；有时候，又会根据未来AI模型的发展方向，提前2-6年设计下一代TPU——毕竟一颗芯片从设计到投入使用，至少需要两三年时间，必须提前预判未来的需求。

四、未来可期：万亿token处理+个性化模型，AI会更“懂你”

在访谈的最后，Jeff Dean还分享了两个他最看好的AI发展方向，每一个都可能改变我们的生活。

第一个是“万亿token处理能力”——未来的AI，不用真的把整个互联网的内容都放进上下文，而是通过“筛选+精排”的方式，营造出“能处理万亿token”的效果。比如先用水轻量模型筛选出3万个相关文档，再精挑细选出100多个核心内容，最后用最强的模型深度分析，这样既能覆盖全网信息，又能保证效率。

第二个方向，是个性化模型。他认为，未来能访问你所有授权数据——邮件、照片、文档、机票信息等——的个性化AI，会比通用AI更有价值。它能记住你的习惯，关联你的所有信息，帮你处理更个性化的任务，比如整理专属的工作周报、规划私人行程，甚至帮你分析个人的消费习惯。这种“懂你”的AI，会成为每个人的专属助手。

除此之外，他还预测，未来AI的延迟会大幅降低，甚至能突破10000 token/秒。到那时候，人类可能不用再逐行读代码，AI能在背后完成9000 token的推理，最终输出1000 token的高质量代码，效率会提升一个量级。

五、AI 不取代人类，只做我们的 “高效助手”

从8岁开始琢磨神经网络，到主导谷歌AI的每一次重大突破，Jeff Dean的职业生涯，始终走在AI发展的前沿。他的预判，从来不是空穴来风，而是基于几十年的技术积累和对行业的深刻洞察。这次访谈中，他抛出的每一个观点——大一统模型、虚拟实习生、可安装知识模块、能耗优先——都在告诉我们：AI的下一个时代，不是“更强大”，而是“更实用、更高效、更懂你”。

有人担心，AI的发展会取代人类的工作，但Jeff Dean的话给了我们答案：AI不是来取代人类的，而是来辅助人类的。

未来，领域专家的角色会被重构，普通人的工作效率会被AI翻倍，我们会有更多时间去做AI做不到的事情——创新、思考、创造。或许用不了几年，人均50个虚拟实习生就会成为现实，而我们现在要做的，就是读懂AI的发展趋势，做好准备，与AI共生共成长。