Google continues to expand its AI landscape, but core talent is constantly being lost

核心要點

谷歌雲業務迅猛增長，商業回報成為優先目標，考驗企業對於前沿人工智能研發的投入決心。

傑夫・迪恩離職、德米斯・哈薩比斯不再負責 DeepMind 日常運營，外界愈發質疑谷歌能否留住頂尖人才、持續領跑 AI 前沿賽道。

谷歌雲二季度營收大漲 82%，也進一步支撐公司將重心傾斜至算力基礎設施、高效模型與企業級 AI 服務。

2024 年 5 月 7 日，英國倫敦谷歌 DeepMind 總部，DeepMind 聯合創始人德米斯・哈薩比斯接受彭博採訪。

站在不同視角，人們對谷歌有着截然不同的評價：有人認為它手握人工智能領域最令人豔羨的優勢；也有人指出，大量頂尖人才持續出走，奔赴頭部 AI 實驗室與一線初創企業。

過去兩週，這種矛盾表現得淋漓盡致。先是谷歌公佈雲部門營收大漲 82%；緊接着週三谷歌 AI 組織架構迎來重大調整 —— 效力公司 27 年的首席科學家傑夫・迪恩宣佈離職。

2017 年那篇奠定生成式 AI 浪潮基礎的 Transformer 經典論文誕生於谷歌。近期一系列事件，凸顯這家市值超 4 萬億美元科技巨頭面臨的核心抉擇：資金該投向何處。研發前沿大模型需要前期投入鉅額算力與科研成本，未來收益卻充滿不確定性；反觀雲業務經營效率出眾，增速大幅領先亞馬遜、微軟的同類業務。

Alphabet 首席執行官桑達爾・皮查伊在上月財報電話會議上表示，財富 100 強企業中已有 90 家在使用 Gemini 企業版，印證谷歌具備向雲客户售賣 AI 服務的強大能力。 風投機構 Theory Ventures 創始人托馬什・通古茲認為，越來越清晰的一點是：滿足絕大多數企業需求，並不需要頂級旗艦大模型。

“我認為人工智能發展已經走到這一步，尤其對於大量白領工作場景，性能適中的模型就足以勝任。下一代前沿模型，或許只會在對算力要求極高的特定領域發揮價值。”

谷歌全棧式 AI 佈局，是其股價今年上漲 16% 的重要原因；2025 年該股漲幅高達 65%，跑贏所有大型科技同行。

但近期前路起伏不斷。最新財報發佈後，市場擔憂資本開支規模，Alphabet 股價應聲下跌；週三迪恩離職、哈薩比斯卸任谷歌 DeepMind 首席執行官的消息公佈後，股價再度走低，哈薩比斯將轉任該部門董事長。

儘管華爾街整體態度偏向樂觀，但谷歌內部並非所有人都樂見當前方向。

多位不願具名的知情人士透露，部分科研人員心生不滿：自身推進前沿項目所需算力資源受限，與此同時谷歌雲卻向包括 Anthropic 在內的外部客户出售自研 TPU 芯片。TPU 即張量處理單元，是谷歌自研 AI 芯片，對標英偉達 GPU。

谷歌繁瑣的層級管理機制也常年令研發人員困擾，科研成果想要落地產品需要層層審批。相比之下，OpenAI、Anthropic 這類新興企業，乃至初創公司吸引力更高，尤其吸引那些熱愛實驗室研究、而非緊盯財務報表的 AI 研究員與工程師。

迪恩將與谷歌知名研究員桑傑・格赫瓦特、奧里奧爾・維尼亞爾斯、郭克・黎一同離職，創辦新公司 Discovery Loop。迪恩在 X 平台表示，這家獲得谷歌投資的初創企業將設立為公益企業，使命是實現機器學習、科學與工程領域自動化，加速各類科學發現與技術進步。

繼他們之後，更多知名研究員相繼出走，其中就包括 2017 年裏程碑論文《注意力即是一切》的作者諾姆・沙澤爾，這篇論文正是生成式 AI 的基石。如今該論文八位作者已全部離開谷歌。沙澤爾 6 月跳槽加入 OpenAI；不到兩年前，谷歌斥資近 30 億美元通過收購招攬其迴歸。他離職不久後，諾貝爾獎得主約翰・江珀也離開 DeepMind，加盟 Anthropic。

“想要成為歷史的見證者”

D.A． 戴維森分析師吉爾・盧里亞表示，大批頂尖人才出走背後存在清晰趨勢。 “這些科研人員並不熱衷於 AI 商業化落地。他們希望親身見證重大歷史突破，因此將 Anthropic、OpenAI 或是其他初創企業視為實現這一目標的平台。”（該分析師維持 Alphabet 持倉推薦評級）

迪恩是谷歌內部為數不多敢於公開發聲批評特朗普政府的高層。今年早些時候，他公開反對美國國防部將 Anthropic 列為供應鏈風險企業的決定，並警告此舉或將損害整個美國 AI 行業。

更重要的是，從技術層面而言，他主導搭建的算力基礎設施與神經網絡體系，奠定了谷歌作為現代 AI 早期領軍者的地位。

哈薩比斯 2010 年聯合創立 DeepMind，四年後將公司出售給谷歌。此番調整後，他出任該部門董事長，同時擔任 Alphabet 新設首席科學家一職，聚焦長期研究以及通用人工智能（AGI）帶來的社會影響。他還計劃投入更多精力運營 Isomorphic Labs—— 這家 AI 藥物研發企業脱胎於 DeepMind。

DeepMind 技術主管、Alphabet 首席 AI 架構師科萊・卡武庫奧盧，將接管部門日常管理以及新一代 Gemini 模型研發。一位接近 DeepMind 團隊的人士透露，過去一年，卡武庫奧盧已經逐步接手哈薩比斯的大量工作，主導模型研發、負責重大版本 Gemini 發佈會；而哈薩比斯投入實驗室一線的時間持續減少，更多聚焦監管政策與前沿 AI 長期影響研究。

谷歌內部最大矛盾焦點之一，就是算力資源分配。

谷歌在全球數據中心、芯片及配套基礎設施領域投入規模位居行業前列，但算力依舊緊缺。每一塊 TPU，無論是用於模型訓練、支撐谷歌自有產品，還是履行雲客户合約，都意味着公司要在多項互相競爭的需求之間做出取捨。

知情人士稱，當谷歌向 Anthropic 這類競品實驗室大規模承諾算力資源時，內部對算力分配的不滿情緒尤為突出 ——Anthropic 推出的模型直接與 Gemini 形成競爭。

消息人士表示，谷歌會提前規劃算力需求，覆蓋科研與模型訓練、支撐搜索與 Gemini 等自有產品、服務雲客户等多條業務線，相關規劃提前數年制定；但如果產品增速超出預期或是戰略優先級調整，短期算力配額也會動態變動。

皮查伊在前兩次財報電話會議中均提到，即便雲客户需求持續攀升，谷歌依舊保障 DeepMind 的算力供給。7 月被問及 TPU 分配方案時，他表示谷歌 “首要任務” 是保障在通用人工智能前沿賽道競爭所需算力，稱相關研發是 “所有業務的根基”。

皮查伊同時表示，公司會平衡前沿科研算力、消費端產品與 AI 模型運行所需資源，並且正不斷將 TPU 部署至第三方數據中心，以此承接外部算力訂單。

谷歌股東、奈爾斯投資管理創始人丹・奈爾斯表示，算力資源分配天然容易引發內部矛盾。 “谷歌業務版圖龐大，必須決定算力資源傾斜給誰，這種局面下，總會有人感到利益受損。”

推動 DeepMind 與谷歌雲深度協同

今年 1 月達沃斯世界經濟論壇上，哈薩比斯與谷歌雲 CEO 庫裏安同台探討企業級 AI 產品與落地場景。

知情人士表示，這一幕十分罕見。歷史上兩大部門業務彼此獨立，哈薩比斯此前也很少參與公司商業化業務。這場同台亮相釋放信號：哈薩比斯開始更多關注 AI 企業應用場景，尤其是代碼生成、智能客服等方向；同時也體現谷歌整體戰略 —— 為對抗 OpenAI 與 Anthropic，打通科研團隊與商業化業務。

在此之後數月，谷歌大模型研發接連遭遇阻礙，標誌性事件就是最新旗艦模型 Gemini 3.5 Pro 延期發佈。與之形成反差的是，庫裏安執掌的谷歌雲迎來史上最強增長期。

庫裏安曾擔任甲骨文高管，2019 年接手谷歌雲。他在這家以 C 端互聯網業務見長的企業搭建起成熟的企業銷售體系。谷歌雲自研 AI 芯片、運營全球數據中心網絡，對外售賣大模型、數據庫、安全軟件以及智能體開發工具。

這套戰略讓谷歌擁有多條 AI 變現路徑：既可以向 OpenAI、Anthropic 等實驗室出售算力基礎設施，也能面向企業交付 Gemini 模型，同時把 AI 能力嵌入搜索、YouTube、Workspace 等自有產品。

生成式 AI 熱潮興起將近四年，一個關鍵問題浮出水面：谷歌究竟需要自研全球頂尖大模型，還是放手讓其他企業承擔高昂研發成本？

今年 5 月谷歌開發者大會上，卡武庫奧盧接受 採訪稱，谷歌目標是持續突破技術邊界，同時不斷優化運行效率。公司推出的 Flash 模型具備前沿水準性能，運行速度與能效卻是同類模型四倍，能夠助力谷歌把先進 AI 能力大規模落地企業服務與消費者產品。

和通古茲觀點相似，奈爾斯也認為絕大多數商用場景不需要性能最強的大模型。 “現有模型足以應對 90% 的業務需求。很多任務不必動用 ‘法拉利’，普通 ‘家用轎車’ 就能滿足九成使用場景。”

但對於致力於實現下一個 Transformer 級別技術突破的科學家與研究員而言，“夠用” 永遠遠遠不夠。