13 okt. 2025·8 min
Sundar Pichai och hur AI blev en grundläggande internetfunktion
En praktisk genomgång av hur Sundar Pichai styrde Google för att göra AI till ett grundläggande lager i internet—över produkter, infrastruktur och säkerhet.
En praktisk genomgång av hur Sundar Pichai styrde Google för att göra AI till ett grundläggande lager i internet—över produkter, infrastruktur och säkerhet.
En internet‑primitive är en grundläggande byggsten som du kan förutsätta finns—som hyperlänkar, sök, kartor eller betalningar. Människor tänker inte på hur det fungerar; de förväntar sig bara att det är tillgängligt överallt, billigt och pålitligt.
Sundar Pichai satsning är att AI ska bli just den typen av byggsten: inte en särskild funktion gömd i några få produkter, utan en standardförmåga som ligger under många upplevelser på webben.
Under många år dök AI upp som tillägg: bättre bildtaggning här, smartare spamfilter där. Skiftet Pichai drev är mer strukturellt. Istället för att fråga ”Var kan vi strö AI?” börjar företag fråga ”Hur utformar vi produkter med antagandet att AI alltid finns?”
Den inställningen förändrar vad som prioriteras:
Det här är inte en teknisk djupdykning i modellarkitekturer eller träningsrecept. Det handlar om strategi och produktbeslut: hur Google under Pichai positionerade AI som delad infrastruktur, hur det påverkade produkter folk redan använder, och hur interna plattformsval formade vad som var möjligt.
Vi går igenom praktiska komponenter som krävs för att förvandla AI till en primitive:
I slutet får du en tydlig bild av vad som krävs—organisatoriskt och strategiskt—för att AI ska kännas lika grundläggande och närvarande som resten av den moderna webben.
Sundar Pichaïs inflytande på Googles AI‑riktning blir lättare att förstå om du ser på den typ av arbete som formade hans karriär: produkter som inte bara vinner användare, utan skapar fundament andra bygger på.
Pichai anslöt till Google 2004 och förknippades snabbt med ”standardiserade” upplevelser—verktyg som miljontals använder utan att tänka på underliggande mekanik. Han spelade en central roll i Chrome‑uppgången, inte bara som webbläsare utan som ett snabbare och säkrare sätt att nå webben som flyttade standarder och utvecklarförväntningar framåt.
Senare tog han stort ansvar för Android. Det innebar att balansera ett massivt partner‑ekosystem (enhetstillverkare, operatörer, apputvecklare) samtidigt som plattformen hölls sammanhängande. Det är en särskild typ av produktledarskap: du kan inte optimera bara för en app eller funktion—du måste sätta regler, API:er och incitament som skalar.
Detta plattformsbyggar‑sätt att tänka passar väl med utmaningen att få AI att kännas ”normalt” online.
När AI behandlas som en plattform tenderar ledarskapsbeslut att prioritera:
Pichai blev Google‑VD 2015 (och Alphabet‑VD 2019), vilket gav honom möjlighet att driva ett företagsomfattande skifte: AI inte som ett sidoprojekt, utan som delad infrastruktur. Denna lins hjälper att förklara senare val—standardisering av interna verktyg, investeringar i compute och att göra AI till ett återanvändbart lager över produkter istället för att uppfinna hjulet varje gång.
Googles väg för att få AI att kännas ”grundläggande” handlade inte bara om smarta modeller—det handlade om var de modellerna kunde finnas. Få företag sitter i skärningspunkten mellan massiv konsumenträckvidd, mogna produkter och långvariga forskningsprogram. Den kombinationen skapade en ovanligt snabb feedbackloop: leverera förbättringar, se hur de presterar och förfina.
När miljarder frågor, videor och appinteraktioner flyter genom ett fåtal kärntjänster betyder även små vinster mycket. Bättre rankning, färre irrelevanta resultat, något förbättrad taligenkänning—i Googles skala blir de stegen märkbara vardagsupplevelser för användare.
Det är värt att vara tydlig om vad ”datafördel” betyder här. Google har inte magisk tillgång till internet, och kan inte garantera resultat bara för att det är stort. Fördelen är främst operationell: långlivade produkter genererar signaler som (inom policy och lagliga ramar) kan användas för att utvärdera kvalitet, upptäcka regressioner och mäta användbarhet.
Search lärde människor att förvänta sig snabba, korrekta svar. Över tid höjde funktioner som autocomplete, rättstavningskorrigering och frågeförståelse förväntningarna att system ska förutse avsikt—not bara matcha nyckelord. Det här tänkandet mappar direkt till modern AI: att förutsäga vad en användare menar är ofta mer värdefullt än att bara svara på vad de skrev.
Android gav Google ett praktiskt sätt att distribuera AI‑drivna funktioner globalt. Förbättringar i röstinmatning, on‑device‑intelligens, kamerafunktioner och assistentliknande upplevelser kunde nå många tillverkare och prisklasser, vilket gjorde att AI kändes mindre som en separat produkt och mer som en inbyggd förmåga.
”Mobile‑first” betydde att designa produkter runt smartphonen som standardskärm och kontext. ”AI‑first” är ett liknande organisationsprincip, men bredare: det behandlar maskininlärning som en standardingrediens i hur produkter byggs, förbättras och levereras—inte som en specialfunktion som läggs till i slutet.
I praktiken antar ett AI‑first‑företag att många användarproblem kan lösas bättre när mjukvara kan förutsäga, sammanfatta, översätta, rekommendera eller automatisera. Frågan skiftar från ”Ska vi använda AI här?” till ”Hur designar vi detta så AI är en säker och hjälpsam del av upplevelsen?”
En AI‑first‑hållning syns i vardagliga beslut:
Det ändrar också vad ”lansering” betyder. Istället för ett enda släpp kräver AI‑funktioner ofta pågående finjustering—övervakning av prestanda, förfina prompts eller modellbeteende och lägga till skydd när verklig användning visar kantfall.
Företagsomfattande skiften funkar inte om de stannar på slogans. Ledarskap sätter prioriteringar genom upprepade offentliga budskap, resursallokering och incitament: vilka projekt får personal, vilka mätvärden räknas och vilka granskningar frågar ”Hur förbättras detta med AI?”
För ett företag i Googles storlek handlar signalering främst om koordinering. När team delar en gemensam riktning—AI som ett standardlager—kan plattformsgrupper standardisera verktyg, produktteam planera med förtroende och forskare översätta genombrott till saker som skalar.
För att AI ska kännas som en “internet‑primitive” kan den inte leva endast i isolerade forskningsdemoer eller engångsexperiment. Den behöver delade fundament—gemensamma modeller, standardverktyg och upprepbara sätt att utvärdera kvalitet—så team kan bygga på samma bas istället för att återuppfinna den varje gång.
Ett nyckelskifte under Pichaïs plattformsfokus var att behandla AI‑forskning mindre som en serie oberoende projekt och mer som en leveranskedja som pålitligt förvandlar nya idéer till användbara kapabiliteter. Det innebär att konsolidera arbete i skalbara pipelines: träning, testning, säkerhetsgranskning, distribution och löpande övervakning.
När den pipelinen är delad slutar framsteg vara ”vem har det bästa experimentet” och blir istället ”hur snabbt kan vi säkert skicka förbättringar överallt.” Ramverk som TensorFlow hjälpte till att standardisera hur modeller byggs och servas, medan interna rutiner för utvärdering och utrullning gjorde det enklare att gå från labbresultat till produktfunktioner.
Konsekvens är inte bara operationell effektivitet—det är vad som gör AI pålitligt.
Utan detta upplever användare AI som ojämnt: hjälpsamt på ett ställe, förvirrande på ett annat och svårt att lita på.
Tänk på det som elektricitet. Om varje hushåll måste driva sin egen generator skulle el vara dyrt, bullrigt och opålitligt. Ett delat elnät gör elektricitet tillgänglig på begäran, med standarder för säkerhet och prestanda.
Googles mål med en delad AI‑grund är liknande: bygga ett pålitligt “nät” av modeller, verktyg och utvärdering så AI kan kopplas in i många produkter—konsekvent, snabbt och med tydliga skydd.
Om AI skulle bli en grundläggande byggsten för internet behövde utvecklare mer än imponerande forskningsrapporter—de behövde verktyg som gjorde modellträning och distribution lika självklart som vanlig mjukvaruutveckling.
TensorFlow hjälpte till att göra maskininlärning från ett specialiserat hantverk till ett ingenjörsarbetsflöde. Inom Google standardiserade det hur team byggde och skickade ML‑system, vilket minskade duplicerat arbete och gjorde det enklare att flytta idéer mellan produktgrupper.
Utanför Google sänkte TensorFlow tröskeln för startups, universitet och företag. Ett delat ramverk betyder tutorials, förtränade komponenter och rekryteringsmönster kring gemensamma mönster. Denna ”gemensamma språk”-effekt accelererade adoption långt bortom vad en enda produktlansering kunde göra.
(Om du vill ha en snabb repetition av grunderna innan du går djupare, se blogginlägget what-is-machine-learning.)
Att open‑sourcea verktyg som TensorFlow var inte bara generöst—det skapade en feedbackloop. Fler användare innebar fler buggrapporter, fler communitybidrag och snabbare iteration på funktioner som verkligen betydde något i verkliga världen (prestanda, portabilitet, övervakning och distribution).
Det uppmuntrade också kompatibilitet i ekosystemet: molnleverantörer, chip‑tillverkare och mjukvaruleverantörer kunde optimera för brett använda gränssnitt snarare än proprietära.
Öppenhet medför verkliga risker. Allmänt tillgängliga verktyg kan göra det lättare att skala missbruk (bedrägeri, övervakning, deepfakes) eller att driftsätta modeller utan tillräcklig testning. För ett företag i Googles skala är den spänningen konstant: delning snabbar på framsteg, men utvidgar också ytan för skada.
Det praktiska utfallet är en mittenväg—öppna ramverk och selektiva releaser, ihop med policyer, skydd och tydligare vägledning om ansvarsfull användning.
När AI blir mer ”primitive” förändras också utvecklarupplevelsen: byggare förväntar sig i allt större utsträckning att skapa appflöden genom naturligt språk, inte bara API:er. Där passar verktyg som Koder.ai—de låter team prototypa och skicka web, backend och mobilappar via chat, samtidigt som de exporterar källkod när full kontroll behövs.
Om AI ska kännas som ett grundläggande lager på webben får det inte bete sig som ett ”specialprojekt” som bara fungerar ibland. Det måste vara snabbt nog för vardagsbruk, billigt nog att köras miljoner gånger per minut och pålitligt nog att folk litar på det i rutinuppgifter.
AI‑arbetslaster är ovanligt tunga. De kräver enorm beräkningskraft, flyttar mycket data och behöver ofta snabba resultat. Det skapar tre praktiska påtryckningar:
Under Pichaïs ledning lutade Googles strategi mot idén att ”rören” bestämmer användarupplevelsen lika mycket som själva modellen.
Ett sätt att hålla AI användbart i skala är specialiserad hårdvara. Googles Tensor Processing Units (TPU) är specialchip designade för att köra AI‑beräkningar effektivare än allmänna processorer. Ett enkelt sätt att tänka: istället för att använda en allsidig maskin för alla jobb bygger du en maskin som är särskilt bra på de upprepade matematiska operationer som AI kräver.
Fördelen är inte bara prestige—det är möjligheten att leverera AI‑funktioner med förutsägbar prestanda och lägre driftkostnad.
Chip räcker inte. AI‑system är också beroende av datacenter, lagring och högkapacitetsnätverk som snabbt kan flytta information mellan tjänster. När allt detta är konstruerat som ett sammanhängande system kan AI bete sig som en ”alltid tillgänglig” utility—redo när en produkt behöver den.
Google Cloud är en del av hur denna infrastruktur når företag och utvecklare: inte som en magisk genväg, utan som ett praktiskt sätt att få tillgång till samma klass av storskalig beräkning och utrullningsmönster som ligger bakom Googles egna produkter.
Under Pichai visade sig Googles viktigaste AI‑arbete inte alltid som en bländande ny app. Det visade sig i små vardagsögonblick: Search som gissar vad du menar, Photos som hittar rätt minne, Translate som fångar ton istället för bara ord, och Maps som förutser bästa rutten innan du ber om det.
Tidigt introducerades många AI‑möjligheter som tillägg: ett speciellt läge, en ny flik, en separat upplevelse. Skiftet var att göra AI till standardlagret under de produkter folk redan använder. Det ändrar produktmålet från ”prova denna nya grej” till ”det här ska bara fungera”.
Över Search, Photos, Translate och Maps är målet konsekvent:
När AI byggs in i kärnan höjs ribban. Användare värderar det inte som ett experiment—de förväntar sig att det ska vara omedelbart, pålitligt korrekt och säkert med deras data.
Det innebär att AI‑system måste leverera:
Före: att hitta en bild betydde att bläddra efter datum, rota i album eller minnas var du sparade den.
Efter: du kan söka naturligt—"strand med röd parasoll", "kvitto från mars" eller "hund i snön"—och Photos visar relevanta bilder utan att du organiserat något. AI:t blir osynligt: du lägger märke till resultatet, inte maskineriet.
Det är vad ”från funktion till standard” betyder—AI som den tysta motorn för vardaglig användbarhet.
Generativ AI förändrade allmänhetens relation till maskininlärning. Tidigare AI‑funktioner klassificerade, rankade eller förutsåg: "är detta spam?", "vilket resultat är bäst?", "vad finns i bilden?" Generativa system kan producera språk och media—de kan skissa text, skriva kod, skapa bilder och svara på frågor med output som kan se ut som resonemang, även när processen bakom är mönsterbaserad.
Google har varit tydligt att nästa fas organiseras kring Gemini‑modellerna och AI‑assistenter som ligger närmare hur människor faktiskt arbetar: fråga, förfina och avgöra. Istället för att se AI som en dold komponent bakom en enskild funktion blir assistenten en ytterdörr—en som kan anropa verktyg, söka, sammanfatta och hjälpa dig gå från fråga till handling.
Denna våg har infört nya standarder i konsument‑ och företagsprodukter:
Generativa resultat kan vara självsäkra och felaktiga. Det är inte ett marginellt hörnfall—det är en grundläggande begränsning. Den praktiska vanan är verifikation: kontrollera källor, jämför svar och behandla genererad text som ett utkast eller en hypotes. De produkter som vinner i skala gör den kontrollen enklare, inte valfri.
Att göra AI till ett grundläggande lager i webben fungerar bara om människor kan lita på det. I Googles skala blir en liten felprocent en daglig verklighet för miljoner—så ”ansvarsfull AI” är inte ett sidoprojekt. Det måste behandlas som produktkvalitet och drifttid.
Generativa system kan självsäkert ge fel (hallucinationer), spegla eller förstärka sociala bias och utsätta integritetsrisker när de hanterar känsliga indata. Det finns också säkerhetsrisker—prompt‑injektion, dataexfiltration via verktygsanvändning och skadliga plugins eller tillägg—samt breda missbruksrisker från bedrägerier och malware till otillåtna innehållsgenereringar.
Detta är inte teoretiskt. Det uppstår ur normalt användarbeteende: att ställa otydliga frågor, klistra in privat text eller använda AI i arbetsflöden där ett felaktigt svar får konsekvenser.
Ingen enskild åtgärd löser problemet. Den praktiska vägen är lager:
När modeller bäddas in i Search, Workspace, Android och utvecklarverktyg måste säkerhetsarbete vara upprepbart och automatiserat—mer som övervakning av en global tjänst än granskning av en enskild funktion. Det innebär kontinuerlig testning, snabba återställningsvägar och konsekventa standarder över produkter, så förtroende inte beror på vilket team som skickade en viss AI‑funktion.
På den nivån blir ”förtroende” en delad plattformsfunktion—något som avgör om AI kan vara ett standardbeteende snarare än ett valfritt experiment.
Googles AI‑först‑strategi utvecklades inte i ett vakuum. När generativ AI rörde sig från labb till konsumentprodukter mötte Google tryck från flera håll samtidigt—varje påverkar vad som skickas, var det körs och hur snabbt det kan rullas ut.
På modellnivå är konkurrens inte bara ”vem har den bästa chatboten.” Det handlar om vem som kan erbjuda pålitliga, kostnadseffektiva modeller (som Gemini) och verktygen för att integrera dem i verkliga produkter. Därför spelar Googles fokus på plattformsdelar—historiskt TensorFlow, och nu hanterade API:er och model endpoints—lika stor roll som modellernas demo.
På enheter formar operativsystem och standardassistenter användarbeteende. När AI‑funktioner bäddas in i telefoner, webbläsare och produktivitetspaket blir distribution en strategisk fördel. Googles position över Android, Chrome och Search skapar möjligheter—men också förväntningar att funktioner är stabila, snabba och brett tillgängliga.
I molnplattformar är AI en viktig differentierare för företagsköpare. Val kring TPUs, prissättning och var modeller kan hostas speglar ofta konkurrensjämförelser kunder redan gör mellan leverantörer.
Reglering lägger på ett annat lager av begränsningar. Vanliga teman inkluderar transparens (vad är genererat vs. hämtat), upphovsrätt (träningsdata och utdata) och dataskydd (hur användarfrågor och företagsdata hanteras). För ett företag i Googles skala kan dessa frågor påverka UI‑design, loggningsstandarder och vilka funktioner som är aktiverade i vilka regioner.
Tillsammans tenderar konkurrens och reglering att driva Google mot etappvisa releaser: begränsade förhandsvisningar, tydligare produktmärkning och kontroller som hjälper organisationer att adoptera AI gradvis. Även när VD:n beskriver AI som en plattform kräver bred utrullning ofta noggrann sekvensering—balansera hastighet med förtroende, efterlevnad och operativ beredskap.
Att göra AI till en ”internet‑primitive” betyder att det slutar kännas som ett separat verktyg du måste uppsöka, och börjar bete sig som en standardförmåga—likt sök, kartor eller notiser. Du tänker inte på det som “AI”; du upplever det som det normala sättet produkter förstår, genererar, sammanfattar och automatiserar.
AI blir gränssnittet. Istället för att navigera menyer beskriver användare ofta vad de vill i naturligt språk—och produkten räknar ut stegen.
AI blir en delad grund. Modeller, verktyg och infrastruktur återanvänds över många produkter, så förbättringar slår igenom snabbt.
AI går från “funktion” till “standardbeteende.” Autocomplete, sammanfattning, översättning och proaktiva förslag blir basförväntningar.
Distribution spelar lika stor roll som genombrott. När AI bäddas in i vida använda produkter blir adoption en uppdatering, inte en marknadsföringskampanj.
Förtroende blir en del av kärnspecen. Säkerhet, integritet och styrning är inte tillägg; de avgör om AI kan ligga i webens ”rör.”
För användare innebär de nya standarderna bekvämlighet och snabbhet: färre klick, fler svar och mer automation i vardagsuppgifter. Men det höjer också förväntningarna på noggrannhet, transparens och kontroll—folk vill veta när något är genererat, hur man korrigerar det och vilken data som användes.
För företag innebär de nya förväntningarna hårdare krav: kunder antar att din produkt kan förstå avsikt, sammanfatta innehåll, assistera i beslut och integrera i arbetsflöden. Om din AI känns hopklibbad eller opålitlig kommer den inte jämföras med ”ingen AI”, utan med de bästa assistenter användarna redan har.
Om du vill ett enkelt sätt att bedöma verktyg konsekvent, använd en strukturerad checklista som blogginlägget ai‑product‑checklist. Om du överväger bygga‑vs‑köp för AI‑aktiverade produkter är det också värt att testa hur snabbt du kommer från avsikt till en fungerande app—plattformar som Koder.ai är byggda för den världen där AI är standard: chatbaserat byggande, distribution och export av källkod.
En internet-primitive är en grundläggande förmåga som man kan räkna med finns överallt (som länkar, sök, kartor eller betalningar). I detta perspektiv blir AI ett pålitligt, billigt och ständigt tillgängligt lager som många produkter kan ansluta till, istället för en separat funktion du behöver leta upp.
En funktion är valfri och ofta isolerad (t.ex. ett speciellt läge eller en flik). En standardförmåga är inbyggd i det centrala flödet—användare förväntar sig att den ”bara fungerar”.
Praktiska tecken på att AI blir standard:
För primitives måste allt funka för alla, hela tiden. På Googles skala blir även små fördröjningar eller kostnadsökningar stora.
Team prioriterar därför:
Det handlar om att leverera AI genom produkter folk redan använder—Search, Android, Chrome, Workspace—så adoption sker via normala uppdateringar istället för att användare måste ”gå och testa vår AI‑app”.
Om du bygger egen produkt är motsvarigheten:
Det är en ledarstil anpassad för ekosystem: sätta standarder, delade verktyg och återanvändbara komponenter så många team (och externa utvecklare) kan bygga konsekvent.
I AI översätts det till:
Det betyder att omvandla forskningsgenombrott till upprepbara produktions‑arbetsflöden—träning, testning, säkerhetsgranskning, distribution och övervakning—så förbättringar kan skickas brett.
Praktiskt för team:
Konsekvens gör att AI känns pålitligt över produkter och minskar duplicerat arbete.
Vinsterna är:
TensorFlow standardiserade hur modeller byggs, tränas och servas—inom Google och i branschen—så ML började kännas mer som vanlig mjukvaruutveckling.
När du väljer verktyg, sök efter:
TPU:er är specialiserade chip byggda för att köra vanliga AI‑beräkningar effektivare. I massiv skala kan den effektiviteten sänka kostnader och förbättra svarstider.
Du behöver inte egna chip för att dra nytta av idén—det viktiga är att matcha arbetslaster med rätt infrastruktur:
Generativa modeller kan vara självsäkra men felaktiga, och i skala påverkar små felmarginaler miljontals människor.
Praktiska skydd som skalar: