53. 为什么不是谷歌做出了Muse？- Lewis｜微软 / ex-Gemini

硅谷温差

“我们是在 GPT 发布三个月前就开始做这个工作了。”

“水龙头形状已经定义下来，后面更多是卷水，不卷水龙头。”

“SharePoint 里的数据是整个互联网的很多很多倍。”

“Google 太按照规矩来做事情。”

“Personal assistant 在两年前 Google I/O 就聊到了，但产品迭代速度不够看。”

“很多现在跑在云端的大模型，六七年之后都可以跑在手机上。”

“现在头部公司很少发 paper，因为只能保住三个月，发 paper 只能保一周。”

主持：Raymond - 美元二级基金合伙人，苔藓之火主播

视频播客：小红书 ｜B站 ｜抖音 ｜视频号｜Youtube

嘉宾：Lewis - 微软 Product Lead，谷歌 Gemini founding PM

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免责申明：本节目的所有内容都并非旨在提供任何形式的建议，包括但不限于投资、税收、会计或法律上的任何建议。

Show Notes

00:13开场：Lewis 背景，Oracle 公有云到 Google PM

01:55PaLM 2 产品化：GPT 前三个月开始，团队八九人

03:48大模型史前时代：Document AI 泛化，内部 chat 未发布

05:49ChatGPT 冲击：Google 两派、危机感、Bard 与苔藓之火

08:20离开 Google：Gemini 2.5 Pro 高峰，转微软做 agent/knowledge

09:40大公司组织病：层级多、信息 withhold、指令上传下达失真

11:08为什么去微软：企业护城河，SharePoint 数据是互联网很多倍

12:27微软做什么：agent memory、knowledge、context graph、procedure memory

16:40企业 memory 权限：个人/双人/team/公司层级，consolidation 与隐私

24:35Personal agent 兴起：Muse、Grok bot、Instinct、OpenClaw/Aris；读 Gmail/Calendar

32:42为什么不是 Google 先做 Muse：Google 慢、reactive、合规束缚

36:15Google 会封数据吗：开放文化 vs 中国 walled garden，微信/小红书机会

42:46Personal agent 定价：C 端 freemium/token，B 端 ROI 抽成，长期 commodity

51:40端侧模型与硬件：Mac Studio 跑万亿参数，千问 27B，苹果/Google 后发先至

57:17Google 前景与 DeepSeek 冲击：发布慢、SOTA 窗口短、不发 paper

核心观点总结

1. Google 不是没看到 personal agent，而是做得太慢、太 reactive
   Lewis 认为 Google 在 Gemini/Bard 时代就定义过 personal assistant，但组织层级多、信息 withholding、法律与 Responsible AI 束缚，导致产品迭代速度跟不上 OpenAI、Anthropic，甚至被 Muse 这类新产品弯道超车。

2. 大模型产品化的“史前时代”
   2022 年 8-9 月，ChatGPT 发布前三个月，Lewis 已加入 PaLM 2 产品化团队，团队仅八九人。内部早有 chat 产品，但因 legal/responsible AI 没发布。ChatGPT 出来后，Google 内部有明显危机感。

3. 微软的企业护城河：数据量 + 权限 + 场景
   SharePoint 里的企业数据是互联网很多倍，但企业找不到、用不上。Agent 要利用这些数据，必须解决 memory、knowledge、权限、consolidation 等复杂问题。

4. 企业 memory 与 C 端 memory 完全不同
   C 端主要做 personalization；企业里 CEO、员工、双人 chat、team、公司各有层级权限。什么能 promote 到 team/公司，涉及隐私、法律、当事人控制，不能由模型或 manager 随意决定。

5. Personal agent 兴起，核心是产品导向而非技术导向
   Muse、Grok bot、Instinct、OpenClaw、Aris 等产品，技术上很多建立在类似 harness 上，护城河不高。关键是谁能把 Gmail/Calendar 数据变成具体、傻瓜式 use case，如退订、退款、保险追款、生活琐事。

6. 隐私与安全是 personal agent 的核心矛盾
   Instinct 条款被质疑可拿用户数据训练，Muse 有自己模型，用户不信扎克伯格，但也不一定信小公司。企业里 99% 公司不会无故看员工 chat，但 Anthropic 等公司 policy 可能不同。

7. 端侧模型与硬件会重新定义 personal agent
   Mac Studio 已可跑 trillion 参数模型，千问 27B 满足日常。未来六七年，现在云端大模型可能跑在手机上。苹果、Google 可能后发先至，创业公司先打样。

8. Google 仍有底子，但发布节奏和合规文化是最大挑战
   Gemini 2.5 Pro 后压力持续增加，SOTA 窗口只有一两周。DeepSeek 出现时 Google 内部惊讶，但 Google 合规严格，不参考/蒸馏，不发 paper，员工不能上播客。技术瓶颈人员发光期可能只有 18 个月。