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19.💻行走的Google技术史Jeff Dean:传奇程序员的告别与远征

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Sanjay Ghemawat | MapReduce | 谷歌技术史 | 三驾马车 | 大数据 | 分布式系统 | 比特翻转 | 神经网络 | TPU | Gemini | 谷歌搜索 | 谷歌广告 | 谷歌翻译 | ChatGPT | 聊天机器人 Meena 🎧 本期简介 2026 年 8 月的一天工作日下午,谷歌内部一个平时容纳 300 人的咖啡馆,涌进了 1500 位同事,来送别一个在谷歌写了 27 年代码的程序员。晚上,他照常去上瑜伽课、踢足球,回家后又一条条回复告别消息,直到凌晨两点半。 这位程序员叫 Jeff Dean。作为同行,我早就听过他的名字,也用过他参与开发的技术,但真要介绍他,却说不出个所以然。这次从他的离职消息往回查,我才发现,搜索、大数据、机器学习,这些年学过、用过的东西,竟然有这么多能追到他和同事们的工作里。 这期就顺着他的告别信,把时间倒回早年间的谷歌,来看看这位工程师帮助谷歌做大做强的。我们会认识他的长期编程搭档 Sanjay Ghemawat,看他们怎样在修故障、抠性能、反复重写系统的日常里,做出后来影响整个行业的工具。我们也终于能知道那些“编译器不警告 Jeff Dean,是他警告编译器”的段子是怎么来的了。 当然,工程师的成就之外,Jeff 还有管理者需要面对的争议:最为谷歌 AI 的领导人,聊天机器人为什么迟迟不发布,以至于让谷歌在 AI 竞争中错失良机,被 ChatGPT 抢先一步?研究人员的论文和公司的利益发生冲突时,该怎么办?我想借这一个多小时,聊聊这位“伟大的程序员”。 🎙️ 推荐播客 推荐我们的友台:《科技这碗饭》,主播是八十只耳朵,也就是节目里提到的耳朵老师。 我们两档节目这次同步发布,一起从两条线聊谷歌:《跨域请求》沿着 Jeff Dean 的经历,聊他做过的技术、他的编程搭子,以及那些具体的工作现场,是如何成就了今天的谷歌;耳朵老师则在新一期《谷歌AI风云15年:诸神黄昏——发明未来的人为何错过未来?》里,顺着这次谷歌 AI 大洗牌,聊聊谷歌 AI 的前世今生。如果这期还没听够,欢迎去听这期节目,把这段故事拼得更完整一些。 🧩 概念解释 本期人物 Jeff Dean(杰夫·迪恩):本期主角,1999 年加入谷歌的软件工程师,谷歌的 30 号员工,参与开发搜索、大数据和机器学习系统,后来领导 Google AI,并担任过谷歌首席科学家。

Sanjay Ghemawat:Jeff 的长期编程搭档,参与开发 GFS、MapReduce、BigTable 等基础设施;节目里那个敲键盘、把新点子的细节逐一落地的人。

Larry Page(拉里·佩奇) / Sergey Brin(谢尔盖·布林):谷歌的两位联合创始人,本期作战室故事里,正在与雅虎谈搜索合作的就是他们。

Craig Silverstein:谷歌的第一位员工,节目里简称 Craig;早期搜索索引出故障时,他是最先参与排查的工程师之一。

Alan Eustace:曾负责谷歌工程与研究工作的高管,也是 Jeff 当时的上司;节目里认为 Jeff 转去研究神经网络是在“浪费人才”的那个人。

Noam Shazeer:谷歌早期工程师,Jeff 曾是他的导师;本期讲到他用网页数据改进拼写纠错,他也是 Transformer 奠基论文《Attention Is All You Need》的作者之一,节目里常简称 Shazeer。

吴恩达(Andrew Ng):斯坦福大学教授、机器学习研究者和教育者,Google Brain 的发起人之一;2011 年 Jeff 开始与他一起研究神经网络。人物介绍

Oriol Vinyals:人工智能研究者,曾与 Jeff 共同担任 Gemini 的技术负责人;也是本期提到一起创办 Discovery Loop 的老同事之一。

Quoc Le:人工智能研究者,与 Jeff 长期共事,也是本期提到的 Discovery Loop 联合创始人之一。

Timnit Gebru:曾任谷歌伦理 AI 团队联合负责人,2020 年围绕大语言模型风险论文的内部审查,与公司发生冲突;节目里简称 Gebru。

Margaret Mitchell:曾与 Gebru 共同领导谷歌伦理 AI 团队,研究 AI 的公平性与风险;节目里提到她在 Gebru 离开几个月后也被解雇。

Sundar Pichai(桑达尔·皮柴):本期提到的谷歌 CEO;在研究团队争议、挽留 Jeff 等人以及支持新公司这几段故事里出现。

Heidi:Jeff 的妻子;她谈到 Jeff 与 Sanjay 的关系时,说过“他们互相想念对方”,她也见证了两位搭档在工作之外的长期友谊。

Chuck Norris(查克·诺里斯):美国动作演员;网上有一类把他夸张成无所不能的段子,Jeff Dean Facts 借用了这种玩梗形式。

Derrick Rose(德里克·罗斯):美国篮球运动员,也是主播喜欢的 NBA 球星;开头借他问儿子的“do you wanna be good or great”,引出对程序员职业的思考和对 Jeff 的评价。

汪淼 / 秦始皇(《三体》中的例子):汪淼是小说第一部的主角之一;节目借他进入游戏后看到的“秦始皇人列计算机”,用士兵举错黑白旗来解释比特翻转。

公司、团队与机构 DEC(Digital Equipment Corporation,数字设备公司):一家老牌计算机公司;Jeff 和 Sanjay 在加入谷歌前,就在它的研究机构里认识并开始合作。

Alphabet:谷歌的母公司;节目后半段提到,它也投资了 Jeff 等人创办的新公司。

Google Brain / DeepMind:谷歌的两支重要 AI 研究团队,前者在节目里也叫“谷歌大脑”;两者在 2023 年合并为 Google DeepMind。

Gemini / Meena:Gemini 是谷歌的 AI 模型系列;Meena 是谷歌较早研究的对话模型,本期借它讨论“做出聊天机器人”和“决定公开发布”之间的差别。

ChatGPT / Claude:分别是 OpenAI 和 Anthropic 推出的 AI 助手;本期把 ChatGPT 作为谷歌聊天产品决策的对照,也提到了第一期对 Claude 模型内部特征的介绍。

Discovery Loop:Jeff、Sanjay、Quoc Le 和 Oriol 共同创办的公司;本期介绍的方向是用 AI 加快“提出想法—做实验—看结果—再尝试”的科学研究循环。

KDD:数据挖掘与知识发现领域的重要学术会议,Jeff 在会上展示了本期据以展开的离职日程表。

GoFundMe:在线筹款平台;告别视频会上,同事开玩笑说要给 Jeff 发起筹款,类似节目里说的“给他建个水滴筹”。

NASA / NSA:分别是美国国家航空航天局和美国国家安全局;前者出现在高可靠硬件的例子里,后者出现在 Hadoop 数据分析的例子里,两者不是同一个机构。

《纽约客》 / WIRED / Nature:分别是美国综合性杂志、科技媒体《连线》和学术期刊《自然》;本期用到的人物报道、创业报道和芯片布局论文来自这几类不同的材料。

计算机、大数据与程序员用语 搜索索引 / 爬虫:索引是搜索引擎提前整理好的网页“目录”;爬虫负责访问和收集网页,供系统建立、更新这份目录。

分布式系统 / 计算机集群:把多台通过网络连接的计算机组织起来,共同存数据、做计算;“集群”指这群机器,“分布式系统”还包括让它们协作的软件与规则。

并行计算 / 容错:前者让多个计算任务同时进行,后者让部分机器或任务出错时,整个系统仍能继续工作;两者贯穿了 Jeff 和 Sanjay 的优化故事。

比特与二进制:比特是计算机存储信息的基本单位,可取 0 或 1;二进制用这两个数字来表示数值,程序和数据在机器中最终也以比特形式存储。

比特翻转(Bit Flip):内存或寄存器等计算机元器件中发生的一种错误,使得原本存储的 0 变成 1,或 1 变成 0;这种错误下,即使程序逻辑没错,也可能让结果出问题。

内存 / 寄存器 / 硬盘:都是存放数据的地方;寄存器供处理器直接使用,内存存放运行中的数据,硬盘用于较长期保存文件,它们的速度、容量和成本差别很大。

谷歌三驾马车:GFS、MapReduce、BigTable,分别对应大规模数据的文件存储、分布式计算和结构化数据管理。

GFS(Google File System):把大文件切成块、分散存到多台机器,并保留副本的分布式文件系统,单台机器坏掉不必导致文件丢失。原论文

MapReduce:把大量数据的处理工作拆给多台机器,再汇总结果的编程模型;机器故障和任务调度等复杂工作由框架处理。

BigTable / Spanner:前者用于分布式管理大量结构化数据,后者是支持跨数据中心事务的分布式数据库;Spanner 在告别信的项目清单里出现,但不属于通常所说的早期“三驾马车”。BigTable 论文 / Spanner 论文

Hadoop / HDFS / HBase:Hadoop 是受谷歌相关论文启发发展起来的开源大数据生态,“开源”指按许可证公开代码,允许他人使用、研究或修改;HDFS 负责分布式文件存储,HBase 是受 BigTable 启发的分布式数据库。

编译器 / debug:编译器把源代码转换成另一种可供后续执行的形式,并可能提示错误;debug 是定位和排除程序故障,不只是修改语法错字。

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Oct 10, 2026

AI 末日论 | AI 减速 | Jacob Coxon | Hugging Face 入侵事件 | Dario Amodei | 黄仁勋 | METR | 监管俘获 | 纳维-斯托克斯 | 陶哲轩 | DeepSeek 算子 | Sam Altman | 马斯克 | Hinton | All-In Podcast | 千禧年难题 | 开放安全 AI 联盟 | RSI 递归自进化 | 智谱 GLM | 我不得不把才华埋葬在昨天 🎧 本期简介 伦敦一场上千人参加的 AI 展望会上,一位听众突然站上凳子,打断了台上嘉宾的分享:AI 有 10% 的概率在十年内杀死所有人,我们当中有谁对这件事有发言权?你们真的觉得,这就是我们愿意被带进去的世界吗?保安已经走过来准备请她离场,现场却响起了掌声。 “10% 的概率”是从哪儿来的?9 月 8 日,OpenAI 宣布用一万多个 AI 智能体、88 个小时,解出了千禧年难题之一的纳维-斯托克斯问题。几个小时后,在 OpenAI 和 Anthropic 都做过预训练研究的 Jacob Coxon 发帖宣布辞职,说造 AI 的这些人真心相信,AI 可能在这个十年内让人类灭绝。Anthropic 对齐团队负责人 Evan Hubinger 转发附和,Hinton 也说 10% 这个数字并不离谱。再往前,7 月 OpenAI 内部测试中的几百个智能体,为了找到测试答案,入侵了 Hugging Face 的服务器;事后分析攻击日志时,Claude 拒绝帮忙,最后是国产开源模型 GLM 帮着收拾了残局。 都这样了,为什么还不慢下来?Anthropic CEO 达里奥(Dario Amodei)发博客呼吁控制前沿 AI 的发展节奏,奥特曼和马斯克罕见地一起点头。可没过几天风向就变了:David Sacks 说你们真觉得危险,现在就可以自己停;马斯克留言说“seems like a setup”;黄仁勋在 All-In 大会的台上接到特朗普的电话,第二天又在 Dreamforce 上说,安全是个工程问题,出了问题自己解决,不要拉着全行业减速。我们顺着这些争论,看看第三方评估机构 METR 的调查是否真的客观中立,OpenAI 为什么说今年不上市了,正在冲刺 IPO 的 Anthropic 又为什么被怀疑在搞“监管俘获”。 公司和 CEO 们在吵,代价却已经落到具体的人身上。研究同一方向的数学家,眼看 OpenAI 用很相似的方法抢先公布结果,还卷进了一场署名风波;二十多位菲尔兹奖得主联名发声之后,OpenAI 又一口气放出 700 多篇数学论文。DeepSeek 的算子工程师刘胜与(intlsy)写下《我不得不把才华埋葬在昨天》:他明知道自己的算子写得越好,新模型就进步越快,自己也越早被取代,却还是想把它写到最好。 🧩 概念解释 人物 Jacob Coxon:曾在 OpenAI 和 Anthropic 做大模型预训练研究,9 月 8 日从 Anthropic 辞职,并连发多条帖子,指责两家公司拿人类的性命做赌注;本期的故事从他说起。

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Jul 25, 2026

人怎么能捅这么大篓子 | 苹果泄密 | iPhone 18 Pro | 塔塔集团 | World Leaks | 勒索即服务 | WannaCry | Gizmodo | 印度制造 | 华强北 | 供应链安全 | HBM 🎧 本期简介 2010年,一名苹果工程师把尚未发布的 iPhone 4 原型机落在加州酒吧里。苹果为追回这台手机惊动警方和检方,把捡手机的人送上法庭,还让买下并拆解手机的科技媒体 Gizmodo 遭到搜查和四年封杀。16 年后,黑客组织 World Leaks 声称把从苹果印度供应商塔塔电子窃取的 630GB 文件挂上暗网,其中包括 iPhone 18 Pro 主板图、芯片资料、供应商清单和跌落测试照片。塔塔披露事件后,苹果始终没有公开回应。 这期节目从两次泄密事件,苹果的反差表现出发,回看苹果如何建立自己的保密帝国:由前美国国家安全局、联邦调查局等机构人员组成的新产品安全团队,华强北回购三万个 iPhone 5C 外壳,以及一份泄露的内部录音所说的“中国 40 家工厂每天安检 270 万人次”。苹果真正难以搬走的资产,是它与中国供应链磨合二十年形成的流程和纪律。 另一条故事线,是苹果从 2017 年开始的印度制造豪赌。关税、贸易战和 2022 年郑州工厂停摆,一步步把苹果推向印度;纬创工厂暴乱、富士康食物中毒和塔塔工厂大火,也没有让苹果踩下刹车。塔塔电子只用了几年,就从生产金属外壳的学徒,变成掌握多座工厂的核心代工商;与此同时,塔塔集团多个板块在四年间反复遭到勒索组织入侵。 节目还拆解了勒索产业的四轮变化:从 WannaCry 按电脑收赎金,到专攻管道、赌场和银行,再到偷走文件双重勒索,最后发展成“只偷不锁”和“勒索即服务”。World Leaks 不只向下游黑客出租工具、抽取佣金,甚至允许媒体提前 24 小时看料,把新闻曝光也变成谈判筹码。 如果你是苹果管理层,会公开批评塔塔、暂停塔塔的新订单,还是低调处理?节目用苹果在印度的产量、供应商结构和美国关税压力解释:2026 年的今天,苹果为什么几乎只能选择沉默;也讨论这场泄密造成的新成本,未来可能怎样影响每一个普通人。 🧩 概念解释 原型机(prototype):为了开发、测试、评估或质量控制而制作的早期版本,不等于已经定型的量产商品。它可能只验证某一项功能,也可能已经非常接近成品;因此 2010 年那台 iPhone 4 的价值不在它能卖多少钱,而在它提前暴露了未发布的设计。参考:美国《联邦法规汇编》对原型机用途的界定。

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