2月8日星期三晚间，Google在巴黎召开了发布会，推出一款类似ChatGPT的产品：Bard。对比前一天的微软发布会，Google的发布会处处显露出仓促——地点选择在地球另一边的巴黎，美国观众只能观看线上直播；发布会现场简陋又局促，看起来像是某个创业公司临时包下的一家咖啡馆；一位演讲者遗失了演示用的手机；发布会后有人指出Bard在演示中错误地回答了问题。

事实上，Bard并没有看起来那么糟糕，毕竟ChatGPT也常常满口胡话。 但资本市场对于Google的应对并不买账，究其原因是Google在过去十余年里一步步在人工智能领域塑造出的独占鳌头的形象突然崩塌了。投资人发现，Google建立的技术壁垒并非高不可攀。

资本市场对于这场失败的发布会给出的负面反馈，直接掩盖了人们对于Bard的产品能力的正常讨论：Google股价在次日开盘后暴跌超7%，市值蒸发1000多亿美元。

这听起来像一幕新的英雄挑战恶龙的故事。有趣的是，这样的故事不止一次在微软与Google这两家公司之间上演过，只不过，上一次扮演恶龙的公司是微软。

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曾经的恶龙

时间拉回到2008年，曾任微软首席AI科学家的邓力在神经信息处理系统大会（NIPS）上遇见了后来被誉为人工智能教父的杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton），得知后者正在研究的一种神经网络的思路，可有效提高语音识别的效果。这个消息让邓力很心动，因为他大学时研究的就是神经网络。但他在微软的上司对这个思路并不感兴趣，邓力只好调动自己手头不多的经费买来3块GPU开展实验，隔年邓力又邀请辛顿到微软访问，二人进一步推进了神经网络的研究。

被誉为人工智能教父的杰弗里·辛顿（右一）和他的两个博士生在2012成立DNNreserach，后被Google以4400万美元竞拍收购。

遗憾的是，这场合作在2010年终止。原因是卡内基梅隆大学计算机系原系主任Peter Lee加入微软，开始负责整个雷德蒙德研究院的运营，他评估邓力的项目后表示这个神经网络的方法“非常荒谬”，在这个方向投入经费“纯属浪费”。

Peter Lee代表了当时大部分微软科学家的态度。 人工智能自1960年代以来，诞生了很多流派，目前最具影响力的就是统计机器学派和神经网络学派，前者崇尚严谨的推理证明，后者提倡先假设后验证。不过，神经网络流派曾经长期处于被严重打压的状态。

微软虽然早在1990年代就开始组建研究院从事人工智能方面的前沿研究，但此时刚好是神经网络学派最低谷的时期，在微软把持着关键岗位的科学家们基本上都将神经网络视作异端。即使邓力在2012年最终证明了神经网络在语音识别上是有效的，Peter Lee依然固执地认为那只是撞大运而已。这样的判断，让微软错过了将辛顿和他的博士生们纳入麾下的最好机会。