谷歌CEO皮查伊回应“谷歌已死”论：AI决定未来，中国竞争力不容忽视

5 月 17 日消息，谷歌及其母公司 Alphabet 首席执行官桑达尔 · 皮查伊做客《All-In》播客节目，接受了企业家、投资人大卫 · 弗里德伯格的专访。

在这场访谈中，皮查伊探讨了人工智能浪潮下，谷歌如何主动颠覆自身，以保持技术领先地位。

随着 AI 对信息获取方式的根本性改变，" 搜索会被 AI 取代吗？" 这个问题变得日益重要。皮查伊表示，谷歌正在重新定义搜索体验，从单纯响应用户查询，转变为 " 跟随用户 " 的智能助手。这意味着产品将更具预测性、个性化，甚至在用户输入问题前就提供相关信息。

谈及技术基础，皮查伊强调谷歌在基础设施上的长期投入构建了独特优势。自研 TPU 芯片、大规模数据中心以及分布式系统的成熟，为谷歌的 AI 模型训练和部署提供了坚实支撑。加之在基础模型上的差异化路径，谷歌有望在生成式 AI 竞争中保持领先。

未来的人机交互同样是核心议题。

皮查伊指出，AI 将不仅限于软件层面，而是深刻改变人类与技术的互动方式。语音、图像、多模态输入等正重塑硬件形态与产品接口，整个行业的竞争格局也在随之演变。

然而，这场技术革命也带来了能源层面的挑战。AI 模型的扩展消耗巨大，如何在性能与可持续性之间取得平衡，是谷歌必须面对的现实问题。

与此同时，谷歌在量子计算与机器人领域的持续探索，也展现出其布局未来计算平台的战略眼光。

面对外界对 Alphabet 战略定位的疑问，皮查伊也回应了是否仍在寻找 " 下一个价值千亿美元的业务 " 的问题。皮查伊强调，这不仅是关于业务多元化的战略问题，更是关于如何在 AI 主导的新技术周期中，延续谷歌创新精神与行业领导力的根本命题。

以下为皮查伊专访精华内容：

01 AI 会终结传统搜索吗？谷歌走上自我颠覆之路

问：你担任谷歌 CEO 已近十年，期间公司市值从几千亿美元暴增至两万亿美元，季度营收也从 200 亿增长至近 1000 亿。你喜欢这份工作吗？

皮查伊：我热爱做产品。谷歌本身就是一家深度计算导向的公司，致力于将核心技术转化为影响日常生活的产品。我至今每周仍然参与产品相关的工作，这是我最享受的部分。当然，作为一家影响全球数十亿人的公司 CEO，这份工作也意味着巨大的责任。

问：谷歌是否正面临被 AI 颠覆的风险？AI 正在催生一种全新的人机交互范式。用户通过聊天界面与 AI 互动，提出问题并获得完整答案，这与传统搜索体验截然不同。谷歌的核心业务搜索占据了公司 3600 亿美元年收入中的约 2000 亿美元，是最主要的利润来源。此时的谷歌正处于微妙位置：自我颠覆太快，可能损害现有收入；但如果行动过慢，又可能被竞争者超越。你如何看待这种局面？谷歌是会被 AI 颠覆，还是正在引领这场变革？

皮查伊：事实上，早在十年前，我就开始将谷歌定位为一家 "AI 优先 " 的公司。我们在 2012 年启动了 Google Brain 项目，2014 年收购 DeepMind。2015 年我接任 CEO 时，我就明确认为，AI 的发展将成为推动搜索进化的核心力量。

即使在过去这两年，我依然相信 AI 为搜索带来了前所未有的机遇。以 Transformer 架构为基础的模型，如 BERT 和 MUM，已经显著提升了搜索的理解能力和结果质量。

我们大约一年前推出了 "AI 概览 "（AI Overviews），目前已覆盖全球 150 多个国家和地区，用户数超过 15 亿。 AI 概览催发了大量新形式的查询，其数量仍在持续增长。

基于用户反馈，我们正在测试一款全新的 AI 驱动搜索体验，称为 "AI 模式 "（AI Mode），用户可以在搜索中获得完整的 AI 交互体验，包括后续的对话式查询。我们正在将最前沿的 AI 模型引入其中，这些模型真正将搜索作为原生工具来使用。与传统搜索相比，AI 模式下的查询往往更长，平均长度是以往的两到三倍。

问：关于 " 谷歌已死 " 的说法，其实类似的论调早已多次出现。这一次，争议的焦点转向了 AI 对搜索体验的重塑。许多人将 Gemini 独立 App 拿来与 ChatGPT 和 Meta AI 做横向对比。数据显示，截至 3 月，Gemini App 月活用户为 3.5 亿，而 ChatGPT 为 6 亿，Meta AI 为 5 亿。这种比较方式本身是否就存在偏差？Gemini 独立 App 真的代表谷歌 AI 的核心布局吗？

皮查伊：确实，这类对比并不完全准确。Gemini App 是我们 AI 战略的一部分，但绝不是全部。实际上，当前全球使用最广泛的生成式 AI 应用，很可能是嵌入在搜索中的 "AI 概览 "。

我们的确推出了独立的 Gemini 应用，并在发布 Gemini 2.5 Pro 后显著提升了用户参与度和使用频率。近期，我们陆续推出了 Deep Research、升级版 Canvas、音频概览（Audio Overviews），用户现在还可以在 Gemini App 中生成视频。在安卓设备上，Gemini Live 功能支持屏幕共享和实时语音交互，进一步拓展了交互边界。

这些功能的快速迭代获得了用户积极反馈。当然，ChatGPT 是一款非常成功的产品，但我认为当前仍是 AI 技术发展的早期阶段。只要我们持续推出创新产品，并赢得用户认可，就说明我们走在正确的方向上。关键在于：创新是否真正改变了用户行为。从现阶段来看，这种转变正在发生。

当前竞争极其激烈，但我们已经在搜索、YouTube 和 Gemini App 等多个产品场景中看到，用户正在使用 Gemini 模型主动获取信息。这意味着我们构建的是一个更广义的 AI 产品生态系统。

问：如果从谷歌的商业模式来看，每次搜索查询都涉及服务成本，同时也会带来广告收益。现在搜索正在向 AI 驱动的界面转型，而 AI 查询的计算成本明显高于传统搜索。你如何看待这一经济模型的演进？

皮查伊：在我看来，只要核心目标仍然是 " 高效服务用户查询 "，我们在基础设施层面的优势，能让我们比任何人做得更好。

事实上，过去 18 个月，我们已显著降低了每次查询的计算成本。现在更大的技术挑战不是成本，而是响应延迟。搜索一直以来的标准是 " 即时响应 "，因此延迟问题比成本更关键。

至于 AI 查询的商业价值，目前我们已经在 AI 概览中实现了与传统搜索相当的广告收益水平。这是一个重要里程碑，表明 AI 搜索具备可持续的商业模式。而且，我们相信还有进一步提升的空间。

问：你是否感受到来自华尔街和董事会的压力？他们给予你多大的自由度，让你能够做你认为必要的事？

皮查伊：我觉得现在是一个 " 加速时刻 "，以至于连思考压力的时间都变得稀缺。当前我的注意力更多放在几个关键问题上：我们的模型是否足够领先？我们是否持续处在技术的前沿？过去几个月，我们展示了在 AI 领域的广度与深度，而这种势头必须保持。对我而言，执行是当下的核心任务。

从 2015 年担任 CEO 开始，我所做的第一件事就是明确将谷歌定位为 "AI 优先 " 公司。我们已经拥有了非常出色的产品，例如 YouTube、Workspace 和 Google Cloud，而我关注的是，如何把这些产品打造成可持续增长的强大业务。

今天，我们已经初步实现了这一目标。去年，YouTube 与 Google Cloud 的合并营收达到了 1100 亿美元。很多人可能没有意识到：谷歌如今不仅是全球最大的媒体公司之一，也是全球最大的企业软件提供商之一。甚至在播客领域，我们可能已是全球最大的播客平台。

所以我认为，谷歌已为 AI 时代的到来做好了充分准备。这是第一次出现一种能够跨越所有核心业务并赋能全链条的新技术。AI 正是这种 " 全场景技术平台 " 的代表。它能够重塑搜索、重塑 YouTube、增强 Cloud，乃至催生新的业务形态。

对我来说，AI 不仅是谷歌的战略转折点，更可能是接下来十年最激动人心的机遇之一。

02 谷歌的核心竞争优势：基础设施 + 模型效率

问：谷歌的核心优势在于基础设施能力，但外界可能没有充分认识到它的重要性。在今天的 AI 竞争格局中，谷歌的基础设施优势具体体现在哪些方面？你们今年计划的 700 亿美元资本支出，主要集中在哪些方向？

皮查伊：谷歌的基础设施一直位于性能和成本效率的 " 帕累托前沿 "（Pareto Frontier，经济学和决策科学中的核心概念，描述了在资源有限的情况下，不同决策方案之间可能达到的最优平衡状态）。也就是说，我们能以最具性价比的方式提供行业最先进的模型。例如，Flash 系列模型已成为行业主力，这背后离不开我们基于自研 TPU（张量处理单元）构建的基础设施体系。

自 2017 年发布第一代 TPU 以来，我们不断迭代优化，目前已发展到第七代。我还记得当年在 Google I/O 上首次介绍 TPU 时，外界对我们为何要自研 AI 芯片并不十分理解。但时间证明了这个决策的价值：我们如今之所以能够支撑大规模、低延迟的 AI 服务，正是因为这些芯片在推理任务上的出色表现。

谷歌的基础设施布局是全栈式的：从最底层的海底光缆到服务器架构、定制芯片，再到上层软件和 AI 框架，我们做到了端到端自主可控。这不仅提升了整体效率，也让我们能以更低成本提供领先的 AI 服务。例如，Gemini 2.5 系列模型能够以极具吸引力的价格提供服务，不仅因为模型本身优秀，更因为我们在基础设施上的持续优化。这种垂直整合带来了实打实的成本和性能优势。

关于 2025 年计划的 750 亿美元资本支出，主要将用于服务器和数据中心，服务器占大头。其中约一半将用于 Google Cloud，支持一系列面向企业的 AI 基础设施和模型服务。

同时，我们也会持续加大对 Google DeepMind 的投入，不仅是大语言模型，还包括图像、视频、多模态模型，甚至 " 世界模型 " 等新兴研究方向。这些技术不仅服务于搜索、YouTube 和 Gemini，更扩展了我们的科研深度与前沿探索。

问：关于芯片，外界普遍认为英伟达几乎垄断了 AI 市场。谷歌自研的 TPU 是否能完全替代英伟达 GPU？

皮查伊：我们和英伟达的合作非常紧密，Gemini 的大量推理任务仍运行在 GPU 上，我们也为客户提供多种硬件选择。不过，谷歌内部主要使用 TPU 进行 Gemini 模型的训练和部署。我们并没有选择 " 非此即彼 " 的路线，而是走双轨并行：一方面继续使用英伟达 GPU，另一方面坚定推进 TPU 路线。我认为，这种灵活性本身就是一种优势。

问：很多人认为，大语言模型（LLM）的性能正逐渐进入平台期，各家之间的差异也在缩小。你怎么看这个问题？在 LLM 这条路径上还有多少演进空间？谷歌如何保持长期领先？

皮查伊：我想说的是，AI 的发展从来不是线性的，而是 " 锯齿式 " 的——这正是安德烈 · 卡帕西所说的 "Jagged Intelligence"。也就是说，AI 的进步常常是断断续续的，经历阶段性停滞，然后又出现范式突破。

过去几年，AI 行业经历了从大规模预训练、后训练到高效推理的阶段。现在，我们正进入一个新阶段：将这些模型组件整合进更复杂、更具功能性的智能体系统中。坦率说，进展的确变得更难，但这也恰恰是我们这种擅长长期基础研究的团队最擅长应对的阶段。我们不仅专注于 LLM 或 Transformer 架构，也在积极探索扩散模型（Diffusion Models）等其他路径。

目前来看，我们投入的算力仍在带来成效，还没有遇到 " 投入不再有效 " 的临界点。挑战更多是在执行层面，比如如何找到足够的电工来建设数据中心，或者基础设施建设能否跟上模型迭代。但从研究角度看，我们的技术路径依然清晰，前景广阔。

问：谷歌是否因为拥有 YouTube、Search、Docs 等产品，在数据获取方面具备某种优势？你们是否能够以一种其他公司无法复制的方式训练模型？

皮查伊：我们确实具备为用户创造差异化体验的独特优势。谷歌通过 Gmail、Docs、Calendar、YouTube 和 Search 等服务与用户建立了长期关系，在获得用户明确授权的前提下，我们有能力将这些个性化背景融入 AI 系统中，为用户提供更自然、更贴合上下文的体验。这是一项我们非常重视、也正在稳步推进的战略方向。我们希望通过这种方式，打造出远超现有产品的 AI 助手。

03 人机交互的未来：语音、AR 与下一代硬件

问：你怎么看未来 5 到 10 年人类与计算的关系？我们还会用键盘输入、对着屏幕操作吗？还是说，交互将彻底改变？

皮查伊：过去几十年，都是人类在适应计算机，而未来，趋势将彻底反转：计算机将主动适应人类。

想象一下，一个真正自然的设备——也许是 AR 眼镜——它无需你发出明确指令，就能感知你的需求并主动提供帮助。我自己平时就戴眼镜，因此我非常关注 AR 设备的进展。虽然当前设备的舒适度和功能还不够理想，但进步非常快。

语音、多模态（图像、语义、音频）的融合，正使得人机交互变得越来越自然。等到 AR 设备真正成熟，可能会迎来一个 "iPhone 时刻 "，也就是下一代主流计算平台的诞生。从技术演进的趋势来看，那个节点已经越来越近，这也让我对未来充满期待。

问：你在硬件方面也投入了很多精力吗？

皮查伊：是的，硬件是我们投入的重要方向。我们对下一代计算平台高度关注，比如 AR 眼镜、机器人技术等。在设备层面，我们持续开发 Pixel 系列产品；在基础设施方面，我们不断扩建数据中心。而像 Waymo 这样的无人驾驶项目，也可以看作是我们在 " 机器人 " 路径上的探索。整体来看，谷歌正逐步深入物理世界的各个层面。

问：你的一些竞争对手目前也非常活跃：OpenAI 有奥特曼，xAI 有马斯克，Meta 是扎克伯格，微软有纳德拉。你如何看待这些人和他们的公司？

皮查伊：他们都是令人尊敬的企业家，代表了全球最具影响力的科技力量。他们在推动技术前沿方面倾注了巨大努力。我和他们中的大多数都保持过接触——比如两周前我刚和马斯克见过面。他有一种非常独特的能力，能用强大的意志力把远景变为现实，这确实令人佩服。

当然，我们之间既有合作也有竞争。但在更宏观的层面，我更关注的是：技术能否真正造福人类。比如在教育、医疗等领域，AI 带来的潜力是跨时代的。这不仅仅是企业之间的竞赛，更是推动人类进步的共同使命。AI 领域蕴含着巨大的机会，我认为这里不只是 " 赢家通吃 "，而是每个能做好事情的公司都有成功的可能。

问：所以你不认为这是一场 " 你死我活 " 的竞争？

皮查伊：完全不是。我认为，这是一个远大于任何一家公司或一轮技术浪潮的变革。今天你没听说的公司，未来可能成为 AI 领域的大赢家。我一直认为，AI 是一个平台级的技术革命，甚至可能超过历史上所有科技变革的总和。 能在这个领域脱颖而出的公司，是那些能不断创新、执行力强、吸引并留住全球最佳人才的公司。

04 中国在 AI 前沿的竞争力不容忽视

问：你怎么看最近崛起的中国 AI 公司 DeepSeek？

皮查伊：DeepSeek 是一个 " 认知刷新 " 的时刻。任何认真关注 AI 论文的人都不会低估中国的能力。中国的研究输出非常多，人才也极为优秀。DeepSeek 的发布让外界意识到，中国距离全球技术前沿其实比很多人预想的更近。

我们内部也对 DeepSeek 模型做了基准测试，并与我们的 Flash 模型进行比较。测试结果显示，Flash 在多个维度上表现优异，在某些方面甚至更具优势。

值得一提的是，DeepSeek 的效率部分得益于硬件资源有限的现实环境，这促使他们在模型结构和性能优化上进行了非常有创意的尝试。某种程度上，这也印证了我们一直在追求的高效架构方向。整体来看，这提醒我们：全球的 AI 竞争者不仅数量众多，而且实力强劲。中国在 AI 前沿的竞争力不容忽视，我一直对此深信不疑。

05 AI 的能耗瓶颈：电力决定技术边界

问：很多人认为，未来 AI 部署的核心瓶颈将是 " 电力 "。比如马斯克最近提到，他未来需要 1 太瓦的算力，这几乎相当于美国当前的总发电量。而中国到 2040 年可能会达到 8 太瓦。这是否意味着，谁掌握电力资源，谁就有更大的 AI 竞争优势？美国与中国在这方面的差距如何？谷歌又处于什么位置？

皮查伊：我完全同意电力是 AI 发展路径上的关键 " 瓶颈 "。这不仅影响单一公司或产业，还可能深刻影响未来全球经济和 GDP 的增长模式。坦白讲，我本人对此非常关注。但我不认为这是一个无解的 " 物理极限 "。从技术上讲，我们已经拥有满足电力需求的路径。这更像是一个 " 执行力 " 问题：能否快速建设、部署、推动能源转型。

我认为不能陷入对旧能源结构的路径依赖。比如太阳能加储能电池的组合潜力巨大，而核能、地热等也值得重视。我们还需要解决配套问题，比如电网现代化、审批效率、以及劳动力短缺——尤其是电工这类技能型人才。未来十年，提升能源基础设施的速度和效率，将决定 AI 算力扩张的天花板。

问：谷歌现在的业务是否已经受到能源限制？

皮查伊：坦率说，是的。尤其在云计算业务方面，我们已经感受到 " 受限 " 的压力。这种限制不仅来自电力供应本身，还有审批流程、工程人手等现实挑战，项目推进的速度被显著影响。这不是未来的问题，而是我们当前每天都在应对的现实。如果这些限制不能解决，未来会成为更严重的发展瓶颈。我们要想在全球，尤其是和中国的竞争中保持领先，就必须尽快解决这些问题。

问：如果 15 年后中国的发电能力达到美国的 4 倍，会不会意味着中国的 GDP 也会超越美国？或者说，AI 是否有可能扩大整个 " 经济蛋糕 "？

皮查伊：我相信市场机制和技术创新的力量。历史上，美国在关键时刻从未落后。我有信心，我们会采取行动解决当前的结构性挑战。现在已经有大量公司在推动前沿能源技术，比如小型模块化核反应堆（SMR）和核聚变等。如果真的到了 " 非解决不可 " 的阶段，我相信公众舆论、政策支持和资本市场的力量会共同推动解决方案的出台。

问：谷歌曾多次在早期就投资一些长期回报的前沿技术，比如 TPU、DeepMind、Waymo 等，虽然当初常被低估，如今 Waymo 甚至可能成长为千亿美元级业务。你怎么看这种战略？

皮查伊：确实，我们一贯的做法是 " 长期投入 + 耐心等待 "，哪怕短期看不清盈利模型，也会坚持投入，比如量子计算。

06 量子计算与机器人：下一个 " 魔法时刻 " 近了吗？

问：为什么谷歌长期投资量子计算？它对人类计算能力的意义是什么？什么时候才能看到实际应用？

皮查伊：我们之所以在量子计算上持续投入，是因为它契合我们的一项核心思维方式：第一性原理。宇宙的本质是量子的——如果你想模拟自然界中真正复杂的系统，最终是必须通过量子计算才能做到的。这是经典计算无法充分胜任的。

我常说，现在的量子计算，有点像 2015 年左右的人工智能——处在一个看似缓慢但技术曲线即将突破的阶段。我们相信，在未来 三到五年内，就有可能看到某项现实中的计算任务通过量子方式完成，其性能远超经典计算，这将成为 " 拐点 " 式的进展，真正体现出量子计算的价值。

当然，量子计算是极具挑战性的工程，可能会经历技术瓶颈。但我们已经在其他基础技术领域，比如 AI、TPU 芯片等，验证了类似的 " 长期积累 + 非线性爆发 " 路径，因此对它的长期前景非常有信心。

技术平台的真正价值，往往要到配套成熟、生态形成后，才会显现出指数级的影响力。从这个角度看，量子计算就像 AI、云计算一样，是一种潜在改变整个计算范式的底层平台。我们的目标，是在未来几年逐步实现有实际应用价值的量子算法，并最终通过云服务向外提供。

问：今年可被称为 " 机器人元年 "，目前有很多模型被训练，既有基于模拟数据的，也有来自现实世界观察数据的。这些模型被用于控制物理系统。你怎么看机器人技术的发展？谷歌在这一领域的角色是什么？

皮查伊：谷歌目前拥有全球最先进的机器人技术研发团队之一，特别是在我们新推出的 Gemini 机器人项目中，涵盖了视觉、语言和动作模型等关键领域。这些技术突破使我们站在了机器人技术的前沿。

我们曾在早期收购了 Boston Dynamics 等机器人公司，然而那时的机器人技术尚未与 AI 深度结合，因此我们没有选择将这些技术产品化。如今，AI 和机器人技术的深度融合才是真正的爆发点。我们正在认真考虑如何通过合作伙伴推出产品，或是由谷歌自主发布。

当前，机器人技术的 " 魔法时刻 " 正在逐步接近。以前，我们看到的人形机器人动作僵硬，但如今，如果不仔细看，往往很难分辨一个机器人操作与视频特效之间的区别。这些进展让我相信，距离机器人领域的飞跃性突破，可能只需两到三年的时间。我们对这一阶段的到来充满期待。

问：谷歌是否有可能开发类似于安卓在机器人领域的操作系统，并最终占据广泛的市场份额？

皮查伊：是的，这是我们正在积极投资的方向之一。我们致力于为机器人制造商提供支持，并承诺将 Gemini 模型推广至机器人领域，确保其能够与现有的机器人系统兼容。我们的目标是提供一个开放平台，支持第一方和第三方的产品发布。

07 AI 时代人才之争依然激烈 如何寻找下一个千亿美元业务

问：在 AI 领域，谷歌是否感受到竞争加剧或文化变革对人才招募的影响？

皮查伊：人才市场一直竞争激烈，尤其在 AI 领域。幸运的是，谷歌始终吸引着一些最优秀的人才，且我们在这方面拥有独特的优势。谷歌员工已经创办了超过 2000 家公司，这种良性循环让我们在保持创新活力的同时，也能吸引更多的优秀人才。有些曾经离开的员工也回到了公司，参与到新技术的发展中，这让我对未来保持乐观。

问：你认为 AI 将如何改变教育方式，尤其是如何发现、招聘并培养年轻人才？传统的高等教育体系是否会因此发生改变？

皮查伊：AI 在教育领域有巨大的潜力。某种程度上，我们可能误解了大学的真正意义。大学不仅仅是知识的获取场所，更是一个社区，一个人们交流和分享的地方。在我看来，AI 使得全球范围内的优秀人才都有机会脱颖而出，不再仅限于特定地区。因此，未来的人才来源和培养方式会发生变化，我们将看到更多来自不同地方，全球范围内都将有更多的优秀人才涌现。

问：你仍然将 Alphabet 视为一家控股公司吗？还是说现在谷歌依旧是核心引擎，其他业务围绕它发展？

皮查伊：我们并不是传统意义上的控股公司，无法简单地定义为 " 寻找优质投资机会并配置资本 " 的公司。我们的运作方式是基于技术和研发，目标是解决问题并提出创新的解决方案。如果我们发现一个潜力巨大的领域，就会积极投入。

设立 Alphabet 的结构，实际上是这一思维方式的延伸。尽管我们拥有多个看似不相关的业务，背后却有一个共同的核心——基础技术的扩展。比如，Waymo 的进步离不开我们在 Gemini 和 AI 领域的努力，这也推动了 Google Cloud、搜索、YouTube、Isomorphic（药物发现公司）、机器人 等业务的发展。这些业务从技术角度来看，都是围绕同一条主线展开的。

问：X（ 前身为 Google X，谷歌的 " 登月实验室 "）今天仍然扮演重要角色吗？你们还在持续投资那里吗？

皮查伊：当然，X 仍然是创新的关键力量。许多开创性的项目，比如 Waymo 和 Google Brain 的早期版本，都起源于 X。作为孵化器，X 让我们能够突破技术边界，探索具有巨大潜力的项目。这些创新深深植根于计算机科学、物理等深度科技研究之中，是我们所有业务的基础。

08 最大骄傲 + 最大遗憾，自曝差点收了奈飞

问：在你担任 CEO 的过去 10 年里，最大的遗憾或错误是什么？又有什么是你最引以为傲的？

皮查伊：最让我自豪的，毫无疑问，是我们能够成为推动技术前沿的少数公司之一。世界上很少有公司能凭借自己的基础研究赢得诺贝尔奖，但我们做到了，并将这些研究商业化，创造了巨大的价值。这是我们公司独特的优势。

至于遗憾，我总是往前看，从每个错误中学习。确实，有些收购案我们差点就做了，但最后却错过了。

问：透露一个收购目标的名字。

皮查伊：这个说出来可能会引起麻烦 …… 也许是奈飞吧？我们曾经讨论过收购它，那时讨论非常激烈。虽然我们并不后悔，但回想起来，会觉得：" 如果我们当时做出不同选择，结果会怎样？"

（文 / 腾讯科技特约编译 金鹿）