40天不睡5人死磕 Gemini大战DeepSeek惨烈内幕

DeepMind的Gemini预训练负责人 Vlad Feinberg自曝研发内幕：5人团队为抢跑DeepSeek，在硅谷和巴黎双城倒班、40天几乎不眠不休死磕训练。他不认为人工智能会取代所有人的工作，原因在于，人类在组织里承担的一个关键角色，是构成一张信任网络。

Google DeepMind 的 Gemini 预训练主管 Vlad Feinberg，最近在一档播客里聊了聊他的日常。

在大众的想象中，顶尖实验室的研究员每天都在推导颠覆性的算法。但 Vlad 说，他职业生涯最重要的一笔奖金，是谷歌传奇人物 Jeff Dean 亲手发给他的——当时他刚入职 Google Brain，没有像当年同样在谷歌的 Transformer 作者们一样，去写那些能发到顶级会议上的第一作者论文，而是默默干了几天最脏的活：调整编译器和超参数，解决显存溢出，把一个叫 SFT 的微调任务塞进了一堆老旧的 TPU 卡里，这才让第一代 Bard 勉强跑通。

这种“干脏活”的工程体验，才是这轮大模型竞争最真实的样子。Gemini 2.0 出来的时候，外界都在赞叹它作为一个 MoE 模型有多神奇。但 Vlad 透露，背后其实只有 5 个人在顶着。

算力卡随时会挂，数据索引随时会断，为了不白白浪费几百万美元的算力费，他们只能在硅谷和巴黎两个大区之间 24 小时倒班，不眠不休地死磕了 40 天。甚至在 DeepSeek-V3 爆红、华尔街日报制作表格拉踩谷歌已经落后时，Vlad 也是哭笑不得——媒体为了制造爆款新闻，在表格里故意删掉了（elided）排名其实高居第一的 Gemini 2.0 Flash Thinking。

对于甚嚣尘上的“程序员要失业”的恐慌，这位主管给出了一个很干脆的观点：AI 永远无法被“吊销律师执照”，因为它不具备主体资格，无法承担法律责任，所以人类永远要为它的产出签字并背书。

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他的组里有一个叫 Nate Lintz 的普通工程师，之前在搜索部门写后端基础架构，就是靠着在业务里帮大模型落地，解决最具体的推理开销，最终内部转岗到 DeepMind 成了技术支柱。

如果你也想去，Vlad 在他的博客里放了一个“硬核作业”（手写一个 Transformer 并手算 Scaling Laws 录成视频发给他），做完了他直接面你。以下是这次谈话里，他聊到的几个极其真实的行业细节：

法律大模型可以背下所有判例，但它不能代表你出庭，因为它无法被“吊销执照”。职业的底层逻辑是责任和信任的分配。因为 AI 无法承担法律后果，代码的终点永远需要一个具体的人来签字、背书并承担责任。这才是程序员不会被替代的终极底线。

写再牛逼的学术论文，都不如帮团队省下几张卡的显存。很多眼高手低的程序员在 AI 时代迷失在理论和框架中。但在研发一线，最容易拿奖金的能力，是那些不体面的“重体力活”——优化编译器、调试超参、在有限的芯片里榨出最后一丝算力。这种扎实的工程能力，才是跨越周期的硬通货。