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谷歌母公司Alphabet周一宣布，计划通过发行股票融资800亿美元，用于扩充AI基础设施。这是今年以来科技巨头在AI军备竞赛中最大的一笔融资动作之一。

800亿美元里，有100亿是定向卖给伯克希尔·哈撒韦的。这家由沃伦·巴菲特缔造、现在由格雷格·阿贝尔接掌的控股公司，相当于给这笔融资吃了一颗定心丸——有伯克希尔背书，其他投资者进场时心里会踏实很多。

“企业对本公司AI解决方案与服务的需求十分强劲，当前供应水平已无法满足需求。”——Alphabet官方声明

钱花在哪里

Alphabet的说法是”扩大AI基础设施和全球算力”。这句话翻译过来就是：建更多数据中心、买更多英伟达GPU、拉更多光纤、消耗更多电力。

谷歌今年在I/O开发者大会上透露，2026年的资本支出预计达到1800亿至1900亿美元。这个数字比很多国家的GDP还高，但谷歌说这是”需求驱动的”——企业客户和个人用户对AI服务的需求增长太快，现有的算力不够用了。

彭博社的估算更夸张：美国科技巨头们2026年在AI资本支出上的总投入将达到7000亿美元。谷歌、微软、亚马逊、Meta，每家都在拼命砸钱，没有人敢停下来喘口气——谁停下，谁就可能在新一轮AI竞赛中掉队。

为什么是现在

选在现在融资，有三个原因值得琢磨。

第一，利率环境。虽然美联储还没有大幅降息，但市场普遍预期2026年下半年会宽松。现在融资，资金成本还算可控。

第二，竞争格局。微软跟Anthropic绑得很深，亚马逊在自研芯片上砸了重金，Meta在开源模型上走激进路线。谷歌必须在基础设施上建立足够深的护城河，才能守住搜索和云服务的优势。

第三，AI服务的商业化正在加速。Gemini接入Google Workspace、Cloud AI服务给企业客户用、YouTube用AI做内容推荐和广告投放——这些业务的营收增长是看得见的，融资扩建基础设施的回报周期比以前短了。

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伯克希尔为什么买

伯克希尔认购100亿美元，这件事本身比融资总额还值得关注。巴菲特还在任的时候，伯克希尔很少参与科技公司的大额融资。现在管理层换了，打法也在变。

一种解读是：伯克希尔把这笔投资当成”基础设施押注”而不是”科技股押注”。AI基础设施跟铁路、能源、通信网络有相似之处——都是重资产、长期回报、护城河深。对伯克希尔来说，这种资产比单纯的AI概念股更对胃口。

800亿美元融完之后，谷歌在AI基础设施上的投入规模将超过大多数国家的年度科技预算。这场军备竞赛没有终点，至少目前看不到。Alphabet愿意把自己的资产负债表压上去，说明它对AI这件事的判断比外界想象的更坚决。

Box创始人亚伦·莱维最近在社交媒体上发了一句狠话：科技公司的CEO们”尤其容易患上AI精神病”。这话一出，科技圈炸了。

先别急着站队。莱维并不是在否定AI工具的价值，他的核心观点其实很朴素：CEO们需要真正去用这些工具，才能理解它们到底能做什么、不能做什么。如果你远离一线，只靠幻灯片来了解AI，做出的决策大概率会跑偏。

“AI精神病”到底是什么

“AI精神病”（AI psychosis）这个词最近被用来形容一种现象：有人对AI产生了不切实际的幻想，过度依赖AI给出的答案，甚至在认知和判断力上出现明显偏差。

在极端案例中，确实有用户因过度依赖AI建议而导致现实感知出现问题。但莱维用这个词，更多是在批评科技CEO们对AI的盲目乐观——他们相信AI能在短时间内替代大部分人类工作，却对自己公司里”最后一公里”的落地难题视而不见。

“CEO们尤其容易患上AI精神病，因为他们足够远离产生AI大部分价值仍必须完成的最后一公里工作。”——Box CEO 亚伦·莱维

谷歌的尴尬时刻

这场争议的大背景，是公众对AI的反感正在积聚。大学毕业典礼上，任何提及AI的致辞都会引发嘘声；谷歌宣布为搜索加入更多AI功能后，DuckDuckGo的安装量激增了30%。

TechCrunch最近还报道了一个让人哭笑不得的案例：有用户问谷歌AI概览”Google里有多少个P？”，它给出了”两个P”的答案。这类低级错误一再提醒人们，大语言模型在拼写和精确事实核查上仍有硬伤。

谷歌正面临两难困境：它必须追逐AI浪潮来保持竞争力，但每一步都在消耗用户对这个品牌最核心的信任——”它能给我准确的信息”。部分用户已经开始用脚投票。

CEO们真的”生病”了吗

在TechCrunch的Equity播客中，编辑们讨论了这个问题。一种观点认为，很多CEO对AI的认知确实脱节——他们看到的是Demo里的完美表现，不是客户实际部署时的各种坑。

另一种观点则更温和：CEO们也是人，面对AI这种可能改变游戏规则的技术，过度兴奋是正常的。真正的问题在于，这种兴奋是否会变成不理性的投资决策和战略规划。

莱维自己的公司是做企业云存储和协作的，Box也在用AI。他的批评更多是针对那些”为了AI而AI”的同行——在没有清楚想明白商业逻辑之前，就大把烧钱上AI项目的CEO们。

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这波争议对普通人的意义

抛开科技圈的八卦，这场争论其实触及了一个更普遍的问题：我们该怎么和AI共处？过度依赖和过度排斥，看起来都不是正确的答案。

对于正在使用AI工具的开发者和知识工作者来说，莱维的建议其实是常识：去真正用它，理解它的边界，别被Demo骗了。这和学任何新工具没什么两样。

“AI精神病”这个词可能会被滥用，变成一句随便贴给异见者的标签。但它提出的警示值得记住：当所有人都在往同一个方向狂奔的时候，停下来想一想你要去哪里，通常是个好主意。

你有没有试过在谷歌搜索里问一些看似简单的问题，然后被AI的回答整懵过？最近有个用了快一年的老bug又被翻了出来：如果你问谷歌AI「明年是2027年吗」，它有时候会一本正经地告诉你——2027年是两年后，不是明年。

对，你没看错。明明现在是2026年，明年当然就是2027年，但谷歌的AI Overviews（就是搜索结果顶部那个AI生成的摘要）偶尔会给出完全错误的答案，说2027年还有两年才到。

「is it 2027 next year?」——谷歌AI有时候的回答是：2027年是两年后。这个答案在过去一年里，已经在Instagram和Reddit上被网友调侃了无数次。

一个bug活了一年还没死

The Verge的记者Jay Peters最近重新测试这个问题时发现，AI Overviews给出的错误答案，引用的来源居然是2025年和2026年的旧Instagram帖子和Reddit帖子——也就是说，这个bug不是新出现的，而是已经存在了至少一年，而且谷歌的AI还在引用那些讨论这个bug的帖子来论证自己的错误答案。

这就像一个死循环：AI答错了 → 网友截图发帖吐槽 → AI引用这些帖子作为权威来源 → 继续答错。

更有意思的是，如果你现在去搜「disregard」这个词，谷歌到现在都不敢给你展示AI Overview。原因是之前有报道说，搜这个词会触发AI给出完全离谱的回答。谷歌显然是被迫给某些敏感查询关掉了AI摘要功能，但这个「2027年」的问题显然还没被修好。

AI到底懂不懂「明年」是什么意思

这个bug背后其实反映了一个挺尴尬的问题：大语言模型对于时间和常识推理的处理，远比我们想象的脆弱。训练数据里混入了大量过去年份的帖子，模型并没有一个可靠的「当前时间」锚点，所以在回答「明年是哪一年」这种问题时，它会试图从检索到的内容里找答案，而不是简单地做算术。

有Reddit网友早在2025年就发帖调侃过这件事，当时谷歌AI给出的答案是「明年是2028年，2027年是后年」——比现在的版本还要离谱。看来这一年里，谷歌工程师多少修了一点，但显然没修干净。

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说回来，这其实挺让人担心

一个搜索巨头把AI摘要放在搜索结果的最顶部，亿万用户每天都能看到，但它连「明年是哪一年」这种问题都能答错，而且错了一年多还没完全修好——这让人怎么敢相信那些更复杂、更专业的问题的回答呢？

谷歌显然也知道这个问题很严重，所以他们现在对AI Overviews的触发条件做了很多限制。但问题是，用户看到那个AI摘要的时候，默认是相信它的——毕竟它长在搜索结果最显眼的位置，还带着谷歌的品牌背书。

这个「2027年bug」也许看起来很可笑，但它折射出的是整个行业在AI搜索可靠性上的深层挑战。连时间推理都做不好，我们真的准备好让AI替我们总结医疗、法律、财经方面的信息了吗？