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过去三年，谷歌的 AI 故事堪称一部跌宕起伏的 " 逆袭 " 故事。

从 2022 年底 ChatGPT 掀起的行业地震，到 2023 年 Bard 的 " 翻车 " 危机，再到今天 Gemini 3 的绝地反击。人们不禁好奇，这家科技巨头在 AI 浪潮中经历了怎样的卧薪藏胆，才成就了今天的蝶变？

在 Gemini 3 发布震动行业的日子，我们一起来回顾谷歌的逆袭之路。

谷歌 AI 大事记

2023 年：危机与觉醒

2022 年 11 月 30 日，OpenAI 发布 ChatGPT 的那一刻，谷歌总部陷入罕见的集体焦虑。这款基于 Transformer 架构的聊天机器人，以近乎 " 人类化 " 的对话能力迅速引爆全球，而谷歌引以为傲的 LaMDA 模型却因 " 幻觉问题 " 和商业化迟缓陷入被动。

12 月，谷歌启动代号 " 代码红 " 的紧急计划，抽调 100 名工程师组成 "Bard 突击队 "，目标是在 100 天内推出对标产品。时任搜索业务副总裁的 Sissie Hsiao 带领团队打破部门壁垒，整合搜索、Assistant 和 DeepMind 资源，甚至临时调用数据中心极限算力。

次年 2 月，谷歌仓促推出基于 LaMDA 的聊天机器人 Bard，在演示中误称 " 詹姆斯 · 韦伯望远镜拍摄首张系外行星照片 "，导致 Alphabet 股价单日暴跌 8%，市值蒸发超 1000 亿美元，这一事件成为谷歌 AI 战略滞后的公开警示，暴露了其在产品化与危机公关上的双重短板。

4 月，DeepMind 与 Google Brain 合并面对 OpenAI 的强势冲击，谷歌将两大核心 AI 团队 DeepMind（强化学习与多模态研究）与 Google Brain（Transformer 架构与基础设施）合并为 Google DeepMind（GDM），由戴密斯 · 哈萨比斯（Demis Hassabis）担任 CEO，杰夫 · 迪恩（Jeff Dean）转任首席科学家，此次整合终结了内部资源分散与技术路线竞争，为 Gemini 模型的集中研发铺平道路。

8 个月后，Gemini 1.0 发布首个原生多模态模型，在 57 项 MMLU 测试中 90% 超越人类专家，支持文本、图像、音频、视频交互，但其初期因 " 过度多样化 " 策略引发市场疑虑，股价波动幅度达 12%，被质疑技术路线过于激进。

2024 年：迎头赶上

2 月，Bard 正式更名 Gemini，原 Bard 团队并入 GDM，标志着其 AI 品牌向 Gemini 系列集中。同步推出的 Gemini Advanced（19.99 美元 / 月），支持代码编写、数据分析等复杂任务，首月付费用户突破 500 万，其 API 调用量在 OpenRouter 平台占比达 35%，超越 Claude 3 和 GPT-4。

5 月，Veo 3 视频模型发布，对标 Sora，支持 1080p 分辨率、60 秒动态生成，画面细节与物理模拟能力接近 OpenAI Sora，其音画同步技术被《好莱坞报道》评价为 " 突破影视制作传统流程 "。

12 月，Gemini 2.0 发布。轻量级模型 Gemini 2.0 Flash 免费开放，API 调用量反超 Claude 3 和 GPT-4，集成 " 深度研究 " 功能，支持长文本解析与多步骤推理，在 LeetCode 编程测试中准确率较 GPT-4 提升 18%，开发者生态初具规模。

2025 年：全面反扑

3 月，Gemini 2.5 Pro 登顶 LMSYS Chatbot Arena 榜单，评分超越 GPT-4o 和 Claude 3 Opus，同时制霸文本、视觉、Web 开发三大榜单，被称 " 三连冠 "，其数学推理能力在国际数学奥林匹克竞赛（IMO）中以 35 分（满分 42 分）超越 GroK 4 和 OpenAI o3。

5 月，I/O 大会上发布 Gemini 2.5 Pro，集成 " 深度研究 " 功能，上线 249.99 美元 / 月的 "Google AI Ultra" 订阅，含高级工具调用权限，同时推出 AI 眼镜原型 Project Aura，其端侧计算能力支持实时 AR 导航与多语言翻译，被视为消费级 AI 硬件的里程碑。 

9 月，搜索上线 "AI 模式 " 支持多模态查询（文字 + 拍照 + 语音），直接生成包含行程、费用、用户评价的 " 一站式答案 "，搜索广告收入同比增长 10.4%，用户平均查询时长从 15 秒延长至 42 秒，证明 AI 对核心业务的重塑能力。

11 月，谷歌再次抛出重磅炸弹。Gemini 3 pro 在数学、推理、多模态与 Agent 工具指标等多纬度关键指标上全面超越同级别竞品，引发了行业巨震。OpenAI CEO 奥特曼罕见发推表示祝贺。 

至此，谷歌完成了从追赶者到领跑者的逆袭之路。

谷歌 AI 的组织、人才与投入

谷歌在模型上的戏剧性逆袭的背后，是其重大组织架构调整、激进人才策略与巨额研发投入的胜利。

首先，从 2023 年至今，谷歌 AI 板块架构经历了从分散到集权的巨大变化。

2023 年 4 月之前，谷歌的 AI 板块还是 DeepMind 与 Google Brain 两个独立团队的双轨制架构，人才与算力都分散在两支团队，因此形成的开发重叠与算力浪费引发了巨大争议。4 月，两支团队正式合并，成立 GDM，哈萨比斯任 CEO，迪恩升任首席科学家，专注基础研究，原 Brain 团队负责工程落地，DeepMind 团队主攻算法创新，形成 " 基础研究 - 产品开发 " 双螺旋结构。

2024 年 2 月，brad 团队正式并入 GDM，同时更名 Gemini，形成 GDM 的第三极力量。搜索与广告业务高管 Raghavan 升任 CTO，强化技术 - 产品协同，设立 "AI 作战室 " 实时同步模型性能数据，高管每日晨会汇报进度，决策链条缩短至 48 小时。

" 三国归晋 " 的局面，不但集中了谷歌的所有研发力量和资源，同时形成了算力—算法—应用的生态闭环，也在品牌上将所有谷歌 AI 的产品线统一到了 Gemini，这也极大程度地提升了市场对于谷歌 AI 生态的认同。后期全球多家科技巨头都效仿其品牌统一与生态协同的 AI 生态策略。

另一方面，谷歌的 AI 生态的逆袭也离不开三位关键人。

首先是 DeepMind 创始人哈萨比斯，他主导了 Gemini 战略，并用 " 科学发现驱动产品 " 的理念重塑谷歌 AI 文化；第二位当属谷歌的首席科学家迪恩，他推动 Transformer 架构优化，并主导制定《AI 负责任开发白皮书》；另一位则是 2025 年空降的首席 AI 架构师。

还有就是科雷 · 卡武克乔格鲁（Koray Kavukcuoglu），曾主导 Meta MLC 研究，推动 Gemini 与 TPU 深度绑定，其 " 硬件—模型协同设计 " 方法论降低训练能耗 25%。

以三位核心关键人为核心，谷歌在挖人和薪酬设计的动作上也非常激进。2024 年，以 200 万美元的签字费和 0.8% 的公司期权，从 Open AI 挖角洛根 · 基尔帕特里克（Logan Kilpatrick，Gemini 开发者生态负责人）和诺姆 · 沙齐尔（Noam Shazeer，Gemini 技术联合负责人），一度成为当时最大手笔的挖角动作。

另外，据公开信息显示，谷歌给团队内的顶尖科学家们开出的平均薪资高达 200-300 万美元（含股票），高于微软、Meta 的平均薪资水平约 20%-30%，核心团队还可获 0.5%-2% 公司期权。大手笔的薪酬体系无疑为谷歌 AI 的快速崛起打下了坚实的人才基础。 

而高薪的另一面，也是谷歌抛弃了一贯的轻松工作文化，转而加入了 " 内卷 " 文化的极大牺牲。有媒体报道称，Bard 团队每周工作 90 小时，推行 "996 敏捷开发 " 机制，而且还有 30% 的淘汰率考核。2024 年，谷歌甚至因为高压的工作环境引发员工抗议 " 过度加班 "，硅谷工会发起 "AI 劳工权益运动 "。谷歌被迫调整弹性工作制，增设 " 心理健康日 "。 

除了大刀阔斧的架构调整和激进的人才策略，谷歌在研发费用上的不计成本也成为行业难以复制的壁垒。

2023 年谷歌财报数据显示全年支出 315 亿美元，三方机构 Counterpoint 报告显示其中 AI 相关占比 6.8%，仅 21.4 亿美元；2024 年财报数据显示支出 525 亿美元，三方机构 LESG ( 路浮特 ) 报告显示 AI 相关占比 55%，约 290 亿美元；2025 年，根据第二季度财报电话会议记录预测，全年支出预期 900 亿美元，AI 相关占比约 65%，预计约 585 亿美元。

以 2024 年的数据横向比较，据 The information 报道数据，Open AI 全年支出约 75 亿美元；而 eMarket 数据显示，Meta 的支出约为 100 亿美元。相比之下，谷歌遥遥领先的投入也注定了在 AI 生态上的一骑绝尘的发展速度。

结语 

从 Bard 的惨败到 Gemini 的登顶，谷歌证明了自己 AI 策略的有效性，极大地激励了科技大厂在 AI 上继续坚定地投入。但面对 OpenAI 的激进创新、Meta 的开源围剿，谷歌能否守住王座，仍取决于其后持续投入的能力与 " 生态开放性 " 的建设。正如《麻省理工科技评论》所言：" 谷歌从未真正失去 AI 领导权，它只是需要一场漂亮的翻身仗来证明自己。" 而 Gemini 3 的横空出世，或许只是这场战役的一个节点而已。（作者｜陶天宇，编辑｜李程程）

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