前 DeepMind 研究員蒂博爆料：谷歌曾在 ChatGPT 發佈一年前做出類似產品，但最終被雪藏

前 DeepMind 研究員蒂博 · 索蒂奧（Thibault Sottiaux）近日在 X 平臺爆料，谷歌旗下 DeepMind 人工智能實驗室早在 ChatGPT 正式問世前一年，就已打造出功能相近的對話式 AI 產品，然而這項成果最終卻因公司內部對產品定位的疑慮而被擱置，從未對外公開。蒂博目前在 OpenAI 擔任 Codex 工程負責人，此番發言引發外界對谷歌在生成式 AI 領域布局時機的熱烈討論。據了解，蒂博 · 索蒂奧曾在谷歌 DeepMind 實驗室任職長達六年，期間主要投入 AI 基礎設施、機器學習工程等相關研究項目。

他在 X 平臺上回顧這段經歷時指出，當時團隊開發的這款對話式產品內部代號為 LMChat，後續也曾更換過其他內部代號。就時間點而言，該產品的研發完成時間比 ChatGPT 的發布足足早了一年，顯示谷歌在大型語言模型與聊天機器人技術上並非起步較晚。不過，這款產品最終並未走上發布的命運。蒂博透露，公司高層對於產品上市始終抱持審慎態度，最核心的顧慮在於 LMChat 一旦對外推出，可能與谷歌既有的搜尋業務形成直接競爭，進而侵蝕搜尋引擎的流量與廣告收益。這項考量讓產品在內部決策過程中屢屢卡關，最終被長期擱置，也就是外界所稱的「雪藏」。

蒂博進一步指出，谷歌內部其實有一項不成文的規定，明確要求 DeepMind 不得發布任何「可能顛覆 Google 現有業務」的產品。這項限制使得實驗室在研發前瞻技術時，往往必須顧慮母公司既有商業模式的穩定性，而非單純以技術突破或市場需求為優先考量。這種內部治理邏輯，也讓不少具備潛力的研究成果最終只能停留在實驗階段。事實上，關於谷歌錯失對話式 AI 先機的說法，過去已有跡可循。谷歌知名工程師、Google Fellow 傑夫 · 迪恩（Jeff Dean）先前就曾公開表示，谷歌確實在 ChatGPT 發布前就已投入聊天機器人的研發工作，團隊也曾經做出可供內部測試的版本。

然而，公司內部評估後認為，該產品在使用體驗與實用性上並未明顯優於傳統搜尋引擎，因此最終決定不對外推出。將蒂博與傑夫 · 迪恩的說法相互對照，可以看出谷歌在 AI 對話產品的布局上，並非缺乏技術能力，而是受到內部產品哲學與商業考量的雙重制約。一方面，搜尋業務長期是谷歌賴以生存的核心收入來源，任何可能動搖此一架構的新產品，自然會被高層謹慎對待；另一方面，內部對於聊天機器人能否取代搜尋、或者與搜尋共存，始終缺乏明確的定論。

值得注意的是，就在谷歌猶豫不決之際，OpenAI 於 2022 年 11 月正式發布 ChatGPT，憑藉其直觀的對話介面與強大的生成能力迅速席捲全球，帶動一波生成式 AI 應用熱潮，也讓微軟得以藉由投資 OpenAI 在 AI 競賽中取得領先地位。回頭來看，谷歌當年若順利推出 LMChat，AI 產業的競爭格局或許會呈現截然不同的面貌。蒂博的爆料也再次凸顯出大型科技公司在創新與既有業務之間如何取得平衡的難題。對於谷歌而言，搜尋業務的護城河既深且廣，但過度保護核心業務的代價，可能就是讓新興技術失去最佳的市場切入時機。這種「創新者兩難」的處境，在 AI 時代顯得尤為尖銳。

從技術演進的角度觀察，DeepMind 在 AI 基礎研究上的實力毋庸置疑，無論是 AlphaGo 在圍棋領域的突破，或是後續在蛋白質結構預測等科學課題上的貢獻，都展現出頂尖的研究水準。然而，對話式 AI 產品化的過程中，除了技術成熟度之外，還涉及產品定位、使用者習慣、商業模式乃至於內部政治等諸多因素，這些往往比單純的模型效能更具決定性。蒂博的發言之所以引起廣泛共鳴，正是因為它揭示了 AI 產業發展中一個經常被忽略的面向：技術領先並不等於產品領先，更不等於市場領先。谷歌在對話式 AI 的技術儲備上並不遜色，但最終卻讓競爭對手搶先一步，背後的原因值得深入反思。

如今，生成式 AI 已成為全球科技產業最熱門的賽道，各大企業無不加緊投入。谷歌近年來也積極調整策略，陸續推出 Bard、Gemini 等一系列 AI 產品，試圖挽回在對話式 AI 領域失去的先機。然而，蒂博所揭露的這段內部歷史，仍為外界提供了一個審視谷歌企業文化與決策機制的獨特視角。隨著 OpenAI 持續擴大其生態系布局，谷歌與 DeepMind 內部的 AI 人才流動也備受關注。蒂博從 DeepMind 轉投 OpenAI 並出任 Codex 工程負責人，某種程度上也反映出頂尖 AI 研究人員在兩大陣營之間的選擇傾向。

未來谷歌能否在兼顧既有業務的同時，重新找回 AI 產品創新的節奏，將是外界持續觀察的重點。