02 nov. 2025·8 min
Hur Google drev GPT men lät OpenAI vinna AI‑racet
Utforska hur Google skapade Transformer‑tekniken bakom GPT men lät OpenAI fånga den generativa AI‑publiken — och vad det betyder för innovatörer.
Utforska hur Google skapade Transformer‑tekniken bakom GPT men lät OpenAI fånga den generativa AI‑publiken — och vad det betyder för innovatörer.
Google missade inte AI‑fältet så mycket som att de uppfann en stor del av det som gjorde den nuvarande vågen möjlig — och sedan lät någon annan göra det till den avgörande produkten.
Googles forskare skapade Transformer‑arkitekturen, den centrala idén bakom GPT‑modellerna. Det pappret från 2017, "Attention Is All You Need", visade hur man kan träna mycket stora modeller som förstår och genererar språk med anmärkningsvärd flyt. Utan det arbetet skulle GPT som vi känner det inte finnas.
OpenAIs prestation var inte en magisk ny algoritm. Den bestod av ett antal strategiska val: att skala Transformers långt bortom vad många trodde var praktiskt, att kombinera dem med enorma träningskörningar, och att paketera resultatet som lättanvända API:er och slutligen ChatGPT — en konsumentprodukt som gjorde AI påtagligt för hundratals miljoner människor.
Den här artikeln handlar om de valen och avvägningarna, inte om hemlig dramatik eller personliga hjältar och skurkar. Den följer hur Googles forskningskultur och affärsmodell ledde dem att prioritera BERT‑liknande modeller och inkrementella förbättringar i sök, medan OpenAI satsade på en mycket mer riskfylld satsning på generella generativa system.
Vi går igenom:
Om du bryr dig om AI‑strategi — hur forskning blir produkter, och produkter blir bestående fördelar — är detta en fallstudie i vad som väger tyngre än att ha den bästa artikeln: att ha tydliga satsningar och modet att leverera.
Google gick in i modern maskininlärning med två stora strukturella fördelar: data i otänkbar skala och en ingenjörskultur redan optimerad för stora distribuerade system. När de riktade den maskinerin mot AI blev företaget snabbt tyngdpunkten i fältet.
Google Brain startade som ett sidoprojekt runt 2011–2012, lett av Jeff Dean, Andrew Ng och Greg Corrado. Teamet fokuserade på storskalig deep learning och använde Googles datacenter för att träna modeller som de flesta universitet helt enkelt inte nådde upp till.
DeepMind anslöt 2014 genom en högprofilerad förvärv. Medan Google Brain lev närmare produkter och infrastruktur, lutade DeepMind mot långsiktig forskning: reinforcement learning, spel och allmänna lärandesystem.
Tillsammans gav de Google en oöverträffad AI‑motor: ett team inbäddat i Googles produktstack och ett annat som jagade månprojekt.
Flera publika milstolpar stärkte Googles ställning:
Dessa segrar övertygade många forskare om att om du ville arbeta med de mest ambitiösa AI‑problemen, gick du till Google eller DeepMind.
Google samlade en enastående andel av världens AI‑talang. Tunga namn och seniora figurer arbetade inom ett fåtal organisationer och byggnader.
Det skapade kraftfulla feedback‑loopar:
Den kombinationen av elitkompetens och tung infrastrukturinvestering gjorde Google till platsen där frontlinjens AI‑forskning ofta uppstod.
Googles AI‑kultur lutade starkt mot publicering och plattformsbygge snarare än polerade konsumentprodukter.
På forskningssidan var normen att:
På ingenjörssidan investerade Google i infrastruktur:
Dessa val låg i hög grad i linje med Googles kärnverksamhet. Bättre modeller och verktyg förbättrade direkt Search‑relevans, annonsinriktning och rekommendationer. AI behandlades som ett generellt kapabilitetslager snarare än en fristående produktkategori.
Resultatet var ett företag som dominerade vetenskapen och rörmokningen inom AI, integrerade det djupt i befintliga tjänster och sände ut sin framsteg genom inflytelserik forskning — samtidigt som man var försiktig med att bygga nya, konsumentinriktade AI‑upplevelser som egna produkter.
2017 publicerade ett litet team från Google Brain och Google Research tyst ett papper som omritade hela fältet: "Attention Is All You Need" av Ashish Vaswani, Noam Shazeer, Niki Parmar, Jakob Uszkoreit, Llion Jones, Aidan Gomez, Łukasz Kaiser och Illia Polosukhin.
Kärn idén var enkel men radikal: du kunde kasta bort rekurrens och konvolutioner och bygga sekvensmodeller som använder endast attention. Arkitekturen döptes till Transformer.
Innan Transformers var state‑of‑the‑art‑språkssystem baserade på RNNs och LSTMs. De hade två stora problem:
Transformern löste båda:
Positionsinformation läggs till via positional encodings, så modellen känner till ordningsföljden utan rekurrens.
Eftersom alla operationer är parallelliserbara och baserade på täta matris‑multiplikationer skalar Transformers rent med mer data och beräkning. Denna skalbarhet är exakt vad GPT, Gemini och andra toppmodeller förlitar sig på.
Samma attention‑maskineri generaliserar också bortom text: man kan applicera Transformers på bildpatchar, ljudramar, videotoken och mer. Det gjorde arkitekturen till en naturlig grund för multimodala modeller som kan läsa, se och lyssna med en enhetlig ryggrad.
Avgörande var att Google publicerade artikeln öppet och genom följande arbete och bibliotek (t.ex. Tensor2Tensor) gjorde arkitekturen lätt att reproducera. Forskare och startups världen över kunde läsa detaljerna, kopiera designen och skala upp den.
OpenAI gjorde just det. GPT‑1 är arkitektoniskt en Transformer‑decoderstack med ett språkmodellsmål. Den direkta tekniska föregångaren till GPT är Googles Transformer: samma self‑attention‑block, samma positional encodings och samma satsning på skala — men applicerad i ett annat produkt‑ och organisationssammanhang.
När OpenAI lanserade GPT uppfann de inte ett nytt paradigm från grunden. De tog Googles Transformer‑ritning och pressade den längre än vad många forskargrupper var villiga — eller kapabla — att göra.
Original‑GPT (2018) var i huvudsak en Transformer‑decoder tränad på ett enkelt mål: förutsäga nästa token i långa textsekvenser. Den idén går direkt tillbaka till Googles Transformer‑arkitektur, men där Google fokuserade på översättningsbenchmarks behandlade OpenAI "nästa‑ord‑prediktion i skala" som grunden för en generell textgenerator.
GPT‑2 (2019) skalade samma recept till 1,5 miljarder parametrar och en mycket större webbkorpus. GPT‑3 (2020) hoppade till 175 miljarder parametrar, tränad på biljoner tokens med massiva GPU‑kluster. GPT‑4 fortsatte mönstret: fler parametrar, mer data, bättre kuratering och mer beräkning, inbäddat i säkerhetslager och RLHF för att forma beteendet till något konverserbart och användbart.
Genom hela progressionen förblev det algoritmiska kärnan nära Googles Transformer: self‑attention‑block, positional encodings och staplade lager. Hoppet låg i ren skala och skoningslös ingenjörskonst.
Medan Googles tidiga språkmodeller (som BERT) riktade sig mot förståelseuppgifter — klassificering, sökrankning, frågesvar — optimerade OpenAI för öppen generering och dialog. Google publicerade state‑of‑the‑art‑modeller och gick vidare till nästa papper. OpenAI förvandlade en idé till en produktpipeline.
Öppen forskning från Google, DeepMind och akademiska labb matade direkt in i GPT: Transformer‑varianter, optimeringstricks, learning‑rate‑scheman, scaling laws och bättre tokenisering. OpenAI absorberade dessa publika resultat och investerade sedan tungt i proprietära träningskörningar och infrastruktur.
Den intellektuella gnistan — Transformers — kom från Google. Beslutet att satsa företaget på att skala den idén, leverera ett API och sedan en konsumentchatt var OpenAIs.
Googles tidiga kommersiella framgång med deep learning kom från att göra dess kärnintäktsmaskin — sök och annonser — smartare. Det sammanhanget formade hur man utvärderade nya arkitekturer som Transformer. Istället för att tävla om att bygga friformsgeneratorer dubblade Google ner på modeller som gjorde rankning, relevans och kvalitet bättre. BERT var en perfekt match.
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) är en encoder‑endast‑modell tränad med masked language modeling: delar av en mening döljs och modellen måste gissa de saknade token med full kontext på båda sidor.
Det träningsmålet passade nästan perfekt med Googles problem:
Kritiskt: encoder‑stiliga modeller passar smidigt in i Googles befintliga retrieval‑ och rankingstack. De kunde anropas som relevanssignaler tillsammans med hundratals andra funktioner, och förbättra sök utan att skriva om hela produkten.
Google behöver svar som är pålitliga, spårbara och monetiserbara:
BERT förbättrade alla tre utan att störa den beprövade sök‑UI:n eller annonsmodellen. GPT‑stiliga autoregressiva generatorer erbjöd däremot mindre uppenbar inkrementell nytta för den befintliga affären.
Friformsgenerering väckte skarpa interna farhågor:
De flesta interna användningsfall som klarade policygranskning var assisterande och begränsade: autokomplettering i Gmail, smarta svar, översättning och rankningsförbättringar. Encoder‑modeller var enklare att avgränsa, övervaka och motivera än ett generellt konversationssystem som svarar på allt från hälsoråd till politik.
Även när Google hade fungerande chatt‑ och generativa prototyper kvarstod en central fråga: Skulle bra direkta svar minska sök‑frågor och annonsklick?
En chattupplevelse som ger ett fullständigt svar på en gång förändrar användarbeteendet:
Ledningens instinkt var att integrera AI som en förstärkare av sök, inte som ersättare. Det innebar rankningsförbättringar, rika utdrag och gradvis mer semantisk förståelse — precis där BERT briljerade — snarare än en djärv, fristående konversationsprodukt som kunde störa kärnmodellen för intäkter.
Var för sig var varje beslut rationellt:
Sammantaget innebar det att Google underinvesterade i produktifiering av GPT‑stiliga, autoregressiva generatorer för allmänheten. Forskarteam utforskade stora decoder‑modeller och dialogsystem, men produktteam hade svaga incitament att skicka en chatbot som:
OpenAI, utan en sökimperium att skydda, gjorde motsatt satsning: att en mycket kapabel, öppet tillgänglig chattgränssnitt — även med brister — skulle skapa ny efterfrågan i massiv skala. Googles fokus på BERT och sökanpassning fördröjde dess rörelse mot användarorienterade generativa verktyg och gav ChatGPT möjlighet att definiera kategorin först.
OpenAI startade 2015 som ett ideellt forskningslabb, finansierat av några teknikgrundare som såg AI både som en möjlighet och en risk. De första åren såg organisationen liknande ut Google Brain eller DeepMind: publicera artiklar, släppa kod och driva vetenskapen framåt.
Till 2019 insåg ledningen att frontlinjemodeller skulle kräva miljarder dollar i beräkningsresurser och ingenjörskap. En ren ideell modell skulle ha svårt att samla in sådana kapital. Lösningen blev en strukturell innovation: OpenAI LP, ett "capped‑profit"‑bolag under den ideella enheten.
Investerare kunde nu få avkastning (upp till en gräns), samtidigt som styrelsen höll fast vid ett explicit uppdrag om bredt nyttig AGI. Den strukturen gjorde det möjligt att teckna mycket stora finansierings‑ och molnavtal utan att bli en vanlig startup.
Medan många labb optimerade för smarta arkitekturer eller specialiserade system gjorde OpenAI en enkel satsning: extremt stora, general‑purpose språkmodeller kan vara förvånansvärt kapabla om du bara fortsätter att skala data, parametrar och beräkning.
GPT‑1, GPT‑2 och GPT‑3 följde en enkel formel: mestadels standard Transformer‑arkitektur, men större, tränade längre och på mer varierad text. I stället för att skräddarsy modeller för varje uppgift lutade de sig mot "en stor modell, många användningar" via prompting och finjustering.
Detta var inte bara en forskningsposition. Det var en affärsstrategi: om ett API kunde driva tusentals användningsfall — från copywriting‑verktyg till kodassistenter — kunde OpenAI bli en plattform, inte bara ett labb.
GPT‑3‑API:et, lanserat 2020, gjorde strategin konkret. Istället för att satsa tungt på on‑prem‑programvara eller snävt avgränsade företagsprodukter exponerade OpenAI ett enkelt moln‑API:
Detta "API‑först"‑tänk lät startups och företag hantera UX, efterlevnad och domänkunskap, medan OpenAI fokuserade på att träna ännu större modeller och förbättra alignment.
API:et skapade också ett tidigt intäktsmotor. I stället för att vänta på perfekta, fullfjädrade produkter lät OpenAI ekosystemet upptäcka användningsfall och i praktiken göra produkt‑R&D åt dem.
OpenAI valde konsekvent att leverera innan modellerna var polerade. GPT‑2 lanserades med säkerhetsbekymmer och i etapper; GPT‑3 kom ut i kontrollerad beta med uppenbara brister — hallucinationer, bias och inkonsekvenser.
Klarast uttryckt i denna filosofi var ChatGPT i slutet av 2022. Det var inte den mest avancerade modellen OpenAI hade, och inte särskilt raffinerad. Men den erbjöd:
Istället för att finslipa modellen i privat regi behandlade OpenAI allmänheten som en enorm återkopplingsmotor. Guardrails, moderation och UX utvecklades vecka för vecka, direkt styrda av observerat beteende.
OpenAIs satsning på skala krävde enorma beräkningsbudgetar. Där blev Microsoft‑partnerskapet avgörande.
Från 2019 och framåt gav Microsoft:
För OpenAI löstes kärnbegränsningen: de kunde skala träningskörningar på dedikerade AI‑superdatorer utan att bygga eller finansiera egen cloud. För Microsoft var det ett sätt att differentiera Azure och snabbt införa AI i Office, GitHub, Windows och Bing.
Alla dessa val — skala, API‑först, konsumentchatt och Microsoft‑avtalet — matade in i en förstärkande loop:
I stället för att optimera för perfekta forskningsartiklar eller försiktiga interna piloter optimerade OpenAI för denna komponerande loop. Skala handlade inte bara om större modeller; det handlade om att skala användare, data och kassaflöde tillräckligt snabbt för att fortsätta driva fram kanten.
När OpenAI lanserade ChatGPT den 30 november 2022 såg det ut som en lågmäld forskningspreview: ett enkelt chattfält, ingen betalvägg och ett kort blogginlägg. Inom fem dagar passerade det en miljon användare. Inom veckor fylldes Twitter, TikTok och LinkedIn av skärmdumpar och användningsfall. Folk skrev uppsatser, buggade kod, utformade juridiska e‑postmeddelanden och brainstormade affärsidéer med ett enda verktyg.
Produkten presenterades inte som "en demo av en Transformer‑baserad stor språkmodell." Den var helt enkelt: Ställ vad som helst. Få ett svar. Den tydligheten gjorde tekniken omedelbart begriplig för icke‑experter.
Inifrån Google var reaktionen mer larm än beundran. Ledningen deklarerade en "code red." Larry Page och Sergey Brin drogs tillbaka in i produkt‑ och strategidiskussioner. Team som arbetat med konversationsmodeller i åratal hamnade plötsligt under intensiv granskning.
Ingenjörerna visste att Google hade system ungefär jämförbara med ChatGPTs underliggande kapacitet. Modeller som LaMDA, PaLM och tidigare Meena visade redan flytande konversation och resonemang i interna benchmarks. Men de levde bakom grindade verktyg, säkerhetsgranskningar och komplexa interna godkännanden.
Externt såg det ut som att Google blivit överrumplad.
Tekniskt sett var ChatGPT och Googles LaMDA släktingar: stora Transformer‑baserade språkmodeller finjusterade för dialog. Gapet låg inte främst i arkitekturen utan i produktbeslut.
OpenAI:
Google:
Under trycket att visa en respons annonserade Google Bard i februari 2023. Förhandsdemot försökte spegla ChatGPT:s konversationsmagi: ställ en fråga till Bard, se ett kreativt svar.
Men ett av flaggskeppsvaren — om upptäckter från James Webb Space Telescope — var felaktigt. Felet dök upp i Googles eget marknadsföringsmaterial, upptäcktes inom minuter och kostade Alphabet flera miljarder i börsvärde på en dag. Det förstärkte en brutal berättelse: Google var sen, nervös och klumpig, medan OpenAI såg självsäker och redo ut.
Ironin var smärtsam för Googlers. Hallucinationer och faktamissar är välkända problem med stora språkmodeller. Skillnaden var att OpenAI redan normaliserat detta i användarnas medvetande med tydliga UX‑ledtrådar, disclaimers och experimentramar. Google, däremot, kringgav Bards debut med polerad, högrisk‑branding — och snubblade på en grundläggande faktauppgift.
ChatGPT:s fördel över Googles interna system var aldrig bara en större modell eller en mer nyskapande algoritm. Det var snabbhet i exekvering och klarhet i upplevelse.
OpenAI:
Google rörde sig långsammare, optimerade för noll misstag och ramade in Bard som en glänsande lansering snarare än en lärande fas. När Bard nådde användare hade ChatGPT redan blivit en daglig vana för studenter, kunskapsarbetare och utvecklare.
Chocken inom Google var inte bara att OpenAI hade bra AI. Det var att en mycket mindre organisation tagit idéer Google hjälpte till att uppfinna, paketerat dem i en produkt som vanliga människor älskade, och omdefinierat den offentliga uppfattningen om vem som leder AI — allt på några veckor.
Google och OpenAI startade från liknande tekniska rötter men mycket olika organisatoriska realiteter. Den skillnaden formade nästan varje beslut kring GPT‑stiliga system.
Googles kärnverksamhet är sök och annonser. Den motorn genererar enorma, förutsägbara kassaflöden, och många seniora incitament är kopplade till att skydda den.
Att lansera en kraftfull konversationsmodell som kunde:
sågs naturligt som ett hot. Standardvalet blev försiktighet. Alla nya AI‑produkter måste bevisa att de inte skadar sök eller varumärkessäkerhet.
OpenAI, däremot, hade ingen kassako. Incitamentet var existentiellt: lansera värdefulla modeller, vinn utvecklarmark, teckna stora beräkningsavtal och förvandla forskning till intäkter innan andra gjorde det. Risken att inte lansera övervägde risken att lansera för tidigt.
Google hade levt genom antitrust‑granskning, integritetsstrider och global reglering. Den historien skapade en kultur där:
OpenAI accepterade att kraftfulla modeller skulle vara röriga offentligt. Företaget betonade iteration med skyddsanordningar framför långa interna perfektioneringscykler. Det var fortfarande försiktigt, men toleransen för produktrisk var mycket högre.
Hos Google passerar stora lanseringar typiskt genom flera kommittéer, tvärorg‑godkännanden och komplexa OKR‑förhandlingar. Det saktar ner alla produkter som skär över Search, Ads, Cloud och Android.
OpenAI koncentrerade makt i en liten ledningsgrupp och ett fokuserat produktteam. Beslut om ChatGPT, prissättning och API‑riktning kunde fattas snabbt och justeras baserat på verklig användning.
I åratal vilade Googles fördel på att publicera de bästa artiklarna och träna de starkaste modellerna. Men när andra kunde replikera forskningen flyttade fördelen till forskning plus:
OpenAI behandlade modeller som en produktsubstrat: släpp ett API, släpp en chattgränssnitt, lär av användarna, mata tillbaka det i nästa modellgeneration.
Google, däremot, höll sina mest kapabla system som interna verktyg eller snäva demos i åratal. När de försökte produktifiera dem i skala hade OpenAI redan skapat vanor, förväntningar och ett ekosystem runt GPT.
Gapet handlade mindre om vem som förstod Transformers bäst och mer om vem som var villig — och strukturellt kapabel — att snabbt förvandla den förståelsen till produkter framför hundratals miljoner användare.
Tekniskt slutade Google aldrig vara en kraftkälla. De ledde inom infrastruktur: specialbyggda TPU:er, avancerad datacenter‑nätverk och interna verktyg som gjorde det rutin att träna massiva modeller år innan de flesta företag ens kunde försöka.
Googles forskare drev fram kanterna i arkitekturer (Transformers, attention‑varianter, mixture‑of‑experts, retrieval‑augmented modeller), scaling laws och tränings‑effektivitet. Många nyckelartiklar som definierade modern stor‑skalig ML kom från Google eller DeepMind.
Men mycket av denna innovation stannade i dokument, interna plattformar och snävt avgränsade funktioner i Search, Ads och Workspace. I stället för en tydlig "AI‑produkt" såg användare dussintals små, osammanhängande förbättringar.
OpenAI tog en annan väg. Teknisk sett byggde de på andras publicerade idéer, inklusive Googles. Deras fördel låg i att förvandla dessa idéer till en tydlig produktlinje:
Denna enhetliga paketering förvandlade rå modellkapacitet till något folk kunde använda över en natt. Medan Google levererade kraftfulla modeller under flera varumärken och ytor koncentrerade OpenAI uppmärksamheten på ett fåtal namn och flöden.
När ChatGPT tog fart fick OpenAI något Google tidigare ägt: standardmedvetenhet. Utvecklare experimenterade primärt med OpenAI, skrev guider mot dess API och pitchade investerare på produkter "byggda på GPT."
Kvalitetsgapet i underliggande modell — om det fanns — spelade mindre roll än distributionsgapet. Googles tekniska försprång i infrastruktur och forskning översattes inte automatiskt till marknadsledarskap.
Lärdomen: att vinna på vetenskap är inte nog. Utan en klar produkt, prissättning, berättelse och väg till integration kan även den starkaste forskningsmotorn bli överkörd av ett fokuserat produktbolag.
När ChatGPT visade hur dåligt Google såg ut i produktutförande utlöstes en väldigt publik "code red." Det som följde var en accelererad, ibland rörig, men ärlig omställning av Googles AI‑strategi.
Googles första svar var Bard, ett chattgränssnitt byggt på LaMDA och senare uppgraderat till PaLM 2. Bard kändes både stressat och försiktigt: begränsad åtkomst, långsam utrullning och tydliga produktbegränsningar.
Den verkliga omstarten kom med Gemini:
Detta skifte ompositionerade Google från "sökföretag som experimenterar med chatbots" till "AI‑first plattform med en flaggskeppsmodelfamilj", även om positioneringen kom efter OpenAIs försprång.
Googles styrka är distribution, så omstarten fokuserade på att integrera Gemini där användare redan är:
Strategin: om OpenAI vinner på ”nyhet” och varumärke kan Google vinna på standardnärvaro och tajt integration i dagliga arbetsflöden.
När Google vidgade åtkomst lutade de tungt mot sina AI‑principer och säkerhetsställning:
Avvägningen: starkare skydd och långsammare experimentering kontra OpenAIs snabbare iteration och tillfälliga publika snedsteg.
På ren modellkvalitet verkar Gemini Advanced och topp‑Gemini‑modellerna konkurrenskraftiga med GPT‑4 på många benchmarks och enligt utvecklarrapporter. I vissa multimodala och kodningsuppgifter leder Gemini; i andra sätter GPT‑4 (och efterföljare) fortfarande ribban.
Där Google fortfarande halkar efter är mindshare och ekosystem:
Googles motvikt är massiv distribution (Search, Android, Chrome, Workspace) och djup infra. Om de kan omvandla detta till delightfulla, AI‑naturliga upplevelser snabbt kan de minska eller till och med vända perceptionsgapet.
Omstarten händer i ett fält som inte längre bara är Google vs OpenAI:
Googles sena men seriösa omstart betyder att de inte längre ”missar” den generativa AI‑vågen. Men framtiden ser multipolär ut: ingen ensam vinnare och inget företag som kontrollerar riktningen för modell‑ eller produktinnovation.
För byggare betyder det att designa strategier som antar flera starka leverantörer, kraftfulla open‑models och konstant leapfrogging — snarare än att satsa allt på en enda AI‑stack eller varumärke.
Google bevisade att du kan uppfinna genombrottet och ändå förlora den första stora värdevågen. För byggare är poängen inte att beundra den paradoxen, utan att undvika att reproducera den.
Behandla varje stort forskningsresultat som en produkt‑hypotes, inte ett slutmål.
Om ett resultat är viktigt nog att publiceras är det viktigt nog att prototypas för kunder.
Människor gör det de belönas för.
Transformers var en ny beräkningsprimitiv. Google behandlade dem mest som en infrastrukturuppgradering och ett papper; OpenAI som en produktmotor.
När du landar på en liknande djup idé:
Varumärke och säkerhet är giltiga, men att använda dem som ursäkt för evig fördröjning är inte.
Skapa en tiersmodell för risk:
I stället för att vänta på säkerhet, designa för kontrollerad exponering: progressiv utrullning, robust logging, snabba revert‑vägar, red‑teaming och offentlig kommunikation att ni fortfarande lär er.
Google gjorde det möjligt för andra att bygga GPT‑system genom att open‑source:a idéer och verktyg, och tittade sedan mestadels på när andra byggde ikoniska upplevelser.
När du exponerar en kraftfull kapabilitet:
Du kan inte förlita dig på en visionär exec eller ett enskilt heroiskt team.
Baka övergången i hur företaget fungerar:
Det största missriktet på Google var inte att de inte förutsåg AI; det var att de underskattade vad deras egna uppfinningar kunde bli i konsumenternas händer.
Praktisk inställning för grundare, PMs och chefer:
Framtida genombrott — oavsett om det är i modeller, gränssnitt eller helt nya beräkningsprimitiver — kommer kommersialiseras av team som snabbt kan gå från "vi upptäckte detta" till "vi är fullt ansvariga för att leverera detta." Lärdomen från Google är inte att publicera mindre eller dölja forskning. Det är att para världsklass‑upptäckt med lika ambitiöst produktägande, tydliga incitament och en bias för att lära offentligt. De organisationer som gör det kommer äga nästa våg, inte bara skriva artikeln som startar den.
Inte exakt, men Google uppfann den kärnteknologi som gjorde GPT möjlig.
Så Google byggde mycket av den intellektuella och infrastrukturella grunden. OpenAI vann den första stora värdevågen genom att omvandla den grunden till en mainstream‑produkt (ChatGPT och API:er).
Google fokuserade på forskning, infrastruktur och inkrementella förbättringar för sök, medan OpenAI fokuserade på att lansera en djärv, allmän produkt.
Viktiga skillnader:
BERT och GPT använder båda Transformers men optimeras för olika uppgifter:
Google såg friformsgenerering som riskfyllt och svår‑monetiserat inom sitt kärnverksamhetsramverk.
Huvudbekymmer:
OpenAI gjorde tre stora satsningar och genomförde dem konsekvent:
De pressade standard‑Transformers till extrem skala (data, parametrar, beräkning), och lutade sig mot scaling laws istället för ständiga arkitekturskiften.
Inte i termer av rå kapacitet. Chocken handlade mer om produkt och berättelse än om algoritmisk överlägsenhet.
Det förändrade allmänhetens uppfattning: från “Google leder AI” till “ChatGPT och OpenAI definierar AI.” Googles verkliga miss var att underskatta vad deras egna uppfinningar kunde bli i en enkel användarupplevelse.
ChatGPT hade sin fördel i utförande och inramning snarare än i unika algoritmer.
Viktigaste elementen:
För de flesta byggare lyfter historien fram hur man förvandlar djup teknologi till hållbar fördel:
Du kan göra ”Google‑misstaget” i vilken skala som helst om du:
För att undvika detta:
Google är fortfarande en teknisk stormakt och har genomfört en aggressiv reset med Gemini:
Där Google fortfarande halkar efter är:
Tekniskt låg inte Google efter; organisatoriskt och produktmässigt rörde man sig långsammare där det spelade roll för allmän perception och adoption.
BERT (Google):
GPT (OpenAI):
Google optimerade för att göra sök smartare; OpenAI optimerade för att skapa en flexibel språkmotor som människor kan prata med direkt.
Givet företagets storlek och regulatoriska exponering var standardvägen att försiktigt integrera AI i befintliga produkter snarare än att tidigt lansera en disruptiv, fristående chatbot.
API‑först‑plattform
De gjorde modellerna till ett enkelt moln‑API tidigt, vilket lät tusentals andra upptäcka användningsfall och bygga företag ovanpå.
Konsumentchatt som flaggskeppsprodukt
ChatGPT gjorde AI begripligt för alla: “ställ en fråga, få ett svar.” Det väntade inte på perfektion; det lanserade, lärde sig av användare och itererade snabbt.
Dessa steg skapade ett förstärkningsloop: användare → data → intäkter → större modeller → bättre produkter, vilket överträffade Googles långsammare, mer fragmenterade produktifiering.
Googles Bard‑lansering var i kontrast:
Skillnaden var inte att Google inte kunde bygga ChatGPT; det var att OpenAI faktiskt släppte det och lärde sig offentligt.
Kärnlektionen: tekniskt ledarskap utan produktansvar är sårbart. Någon annan kommer att göra dina idéer till den definierande produkten om du inte gör det.
Du behöver inte vara så stor som Google för att fastna; låt struktur och rädsla inte springa om nyfikenhet och snabbhet.
Troligen blir framtiden multipolär: flera starka slutna leverantörer (Google, OpenAI, andra) plus snabbrörliga open source‑modeller. Google har inte ”förlorat AI” permanent; företaget missade den första generativa vågen men pivoterade. Tävlingen handlar nu om exekveringshastighet, ekosystemdjup och integration i verkliga arbetsflöden, inte bara vem som först skrev vilken artikel.