AI教父收到谷歌厚礼，预言Open AI将败，计算机学位仍是王牌

文|锐枢万象

编辑|锐枢万象

大家好，我是小锐，今天来聊聊最近AI圈的新闻，78岁的AI教父Geoffrey Hinton过生日，谷歌直接砸出千万级厚礼。

这位亲手推开深度学习大门的泰斗，当众放话谷歌会赢过OpenAI，还特意给计算机专业学生吃了颗定心丸。谷歌这波操作到底藏着什么信号？AI越猛，CS学位反而越香，这事儿又该怎么理解？

Hinton78岁寿辰当天，谷歌首席科学家JeffDean代表公司宣布，向多伦多大学捐赠1000万加元，专门设立“Geoffrey Hinton人工智能讲席教授”职位。

更关键的是，多伦多大学直接按1:1比例配套资金，让这个教席的总资金一下子冲到2000万加元，成了该校资金最雄厚的顶级研究岗位之一，这份投入在学界极为罕见。

这笔钱绝不是简单的“敬老”，熟悉AI发展史的人都知道，Hinton是当之无愧的深度学习奠基人，现代AI能有今天的突破，他在神经网络领域的开创性工作是最核心的地基。

谷歌这步棋，表面是表彰Hinton的科学遗产，实则是在布局AI的未来，这个教席的核心任务，就是招募像Hinton一样“被好奇心驱动”的学者，扎进基础研究的深水区，而不是追逐短期商业热点。

Hinton和多伦多大学的渊源也值得说道。早在1987年，他就以加拿大高级研究所研究员的身份走进这所学校，1998年曾远赴伦敦建研究中心，但最终还是回到多大任教至今。

2013年，他带着团队的技术加入谷歌，一待就是十年，亲手把深度学习从实验室推向产业应用。2023年他选择离职，不是和谷歌闹僵，而是担心AI野蛮生长的风险，转身成了给人类敲警钟的“吹哨人”。

谷歌如今用设教席的方式致敬，更像是一场“价值回归”，向外界传递出对基础研究的绝对重视，对比一下就知道这份礼有多特殊。

科技公司给大佬送祝福，大多是发个声明、搞个论坛，像谷歌这样直接砸钱设永久教席的，屈指可数。这背后藏着的逻辑很明确，AI领域的竞争，终究是顶级人才和基础研究的竞争，而Hinton代表的，正是这种不可替代的核心竞争力。

Hinton在寿辰次日，和谷歌DeepMind的高级研究员ShaneGu沿着海岸线聊了很久，从技术前沿聊到育儿理念，临别时留下一句极具分量的判断，谷歌和Gemini会赢。

这话可不是空口白话，这位双料诺奖与图灵奖得主的预言，从来都不是凭空猜测，而是基于对行业的深刻洞察，他的每一次预判，都曾精准指向AI发展的下一个风口，这一次也不例外。

第一个支撑点是谷歌的技术“家底”，很多人觉得谷歌在AI聊天机器人领域慢了半拍，却忘了Transformer架构就是谷歌发明的，而且谷歌比任何公司都更早拥有大型聊天机器人。

Gemini3的强势发布让行业看到了硬实力，NanoBananaPro图像模型也圈粉无数，再加上谷歌自研的TPU芯片这个杀手锏，硬件软件形成了闭环。

Hinton直言，谷歌现在已经开始反超，更让人意外的是，谷歌居然花了这么久才追上并超越OpenAI。这话里既有对谷歌技术积累的肯定，也暗含着对其此前保守策略的些许遗憾。

第二个关键是Hinton的“局内人”视角。他在谷歌大脑工作多年，亲眼见证过这家搜索巨头的AI辉煌，也清楚技术储备的厚度。

2024年谷歌财报显示，AI研发投入同比增长45%，这种真金白银的加码，再配上Hinton这样的顶级智囊背书，预言的可信度不言而喻。

OpenAI虽然先发制人，但在底层技术架构和硬件支撑上，和谷歌的差距正在被拉大。

第三个逻辑是AI竞争的本质。Hinton认为，AI的终极竞争不是谁先推出聊天机器人，而是谁能在技术安全和创新速度之间找到平衡。

谷歌此前的谨慎，恰恰是对技术责任的敬畏；如今的发力，则是在摸清风险边界后的精准出击。这种“稳扎稳打”，比单纯追求流量和热度的发展模式，更能走得长远。

比起AI圈的竞争格局，更让人关心的是Hinton对年轻人的谏言，面对“AI会取代程序员”的恐慌，他明确表态，现在绝不是放弃CS学位的时候，哪怕AI正在彻底改变编程行业。

这句话戳中了很多人的心声，也颠覆了不少人“CS学位已过时”的认知，为迷茫的年轻人点亮了方向。Hinton的核心观点很清晰，CS学位的价值，从来不止于写代码。

AI确实能胜任中级程序员的工作，比如简单的代码编写、逻辑调试，效率甚至比人类高十倍百倍。但CS专业培养的系统性思维，是AI永远替代不了的。

这种思维能让人拆解复杂问题、设计解决方案，而不是只停留在执行层面，这才是职业竞争力的核心。

CS学位的“香”，还体现在交叉领域的潜力上，加州大学伯克利分校教授HanyFarid就提醒，现在CS毕业生的最好去处，不是传统的硅谷科技大厂，而是计算与其他领域的交叉地带。

比如计算药物发现，能通过算法加速新药研发，医学成像，用AI辅助医生精准判断病灶，还有计算金融、数字人文、计算社会科学等，这些领域的人才缺口极大，薪资也远高于普通程序员。

CS课程也需要与时俱进，Hinton认为，未来的CS教育应该围绕“解决问题的科学”重构，减少对单纯代码技能的强调，增加数学、统计、逻辑分析等底层知识的比重。

比如在课程中加入实际案例，让学生用CS技术解决环境治理、乡村振兴等现实问题，这种培养模式下出来的人才，自然不会被AI替代。

很多中学生和家长都问，现在学编程还有用吗？Hinton的答案是肯定的。即便AI能代劳代码编写，学习编程的过程依然是极好的智力训练。

这就像通识教育里的拉丁语，可能这辈子都用不上，但学习过程中培养的逻辑思维和语言能力，会受益终身。编程的价值，早已超越了“谋生技能”本身。

他给年轻人的具体建议很实在，别死磕某一项可能被AI取代的技能，重点提升批判性思维。尤其是数学、统计学、概率论这些底层知识，永远不会过时。

AI是工具，掌握这些知识，才能更好地驾驭工具，而不是被工具淘汰，这是未来职场的“铁饭碗”，举个例子，现在很多AI工具能生成数据分析报告，但如果没有统计学知识，就无法判断数据样本是否合理、分析逻辑是否有漏洞。

AI能写出代码，但如果没有数学基础，就无法优化算法效率、解决突发的技术问题。这些底层能力，才是拉开人与人差距的关键。

对于立志进入AI领域的学生，Hinton的建议是“保持好奇心”。就像他自己说的，如果你觉得某个点子绝妙，别人却都说胡扯，那可能真的找对了路子。

AI领域还在快速发展，很多未知领域等着探索，保持对基础研究的热情，比追逐热门技术更重要。