跟昨日的 Google，告别

2026 年 8 月 5 日，Google 经历了公司历史上最严重的一次人才流失。

在 Google 工作了 27 年的 Jeff Dean，与 Sanjay Ghemawat、Oriol Vinyals、Quoc Le 一起离开，成立一家名为 Discovery Loop 的 AI 科研公司。此前不到两个月，Noam Shazeer 去了 OpenAI，与 Demis Hassabis 共同获得诺贝尔奖的 John Jumper 去了 Anthropic。Google AI 过去十多年最具代表性的名字，正在以一种近乎集体撤离的方式消失。

同一天，Demis Hassabis 卸任 Google DeepMind CEO，转任 Alphabet 首席科学家和 Google DeepMind 董事长。按照 Google 的说法，他将把更多时间用于 AGI、AI 的社会影响，以及自己兼任 CEO 的 AI 制药公司 Isomorphic Labs。DeepMind 的日常运营、Gemini 模型开发、前沿 AI 研究、Gemini App 和开发者团队，则全部交给 Koray Kavukcuoglu。后者成为 Google DeepMind 高级副总裁，继续以 Alphabet 首席 AI 架构师的身份直接向 Google CEO Sundar Pichai 汇报。

Google 把这一切安排得非常体面。

Hassabis 终于可以专注于他毕生追求的 AGI，Dean 和老搭档们获得 Google 的投资与云服务支持，Koray 也得到更大权限。每个人都奔向一个看起来更符合自己理想的位置。

但这些变化 " 恰好 " 在同一天发生，没人相信这只是一场自然的新老交替。Google 母公司股价在消息发布后蒸发 1800 亿美金。

Google 面对的是这样的局面：原计划在今年夏天推出的 Gemini 3.5 Pro 至今仍未正式发布。到了 7 月下旬，Google 仍然只说模型正在与合作伙伴测试，将在 " 准备好后 " 广泛上线；与此同时，团队已经开始训练 Gemini 4。Gemini 3 短暂建立的优势未能延续，OpenAI 和 Anthropic 则在 coding、agent 和长任务执行上继续向前。Google 的模型大权恰好在这个时候换人，就是一次迟来的问责。

把滤镜都去掉，今天真正发生的事情其实非常直接：

Gemini 没有达到预期，Google 终于开始换掉负责这场战争的人。Hassabis 被拿掉一线管理权，早已被逐渐边缘化的 Jeff Dean 决定离开，代表 Brain 和 DeepMind 黄金时代的一代人集体退出，Google 把模型交给了一个更务实、更强调交付的人。

它意味着 Google 终于放弃了过去三年一直试图维持的幻想：既保留 DeepMind 作为一家 " 星辰大海 " 实验室的理想和光环，又让这批伟大的科学家带领 Google 打一场残酷、具体、以几个月甚至几周为周期的模型商业战争。

它试了三年，最后发现不行。

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2023 年 4 月，ChatGPT 已经让 Google 陷入成立以来罕见的紧张状态。Pichai 决定把 Google Brain 和 DeepMind 合并，成立 Google DeepMind。Hassabis 出任 CEO，Jeff Dean 从 Google AI 负责人变成首席科学家。Google 当时的解释是，把两个世界顶尖实验室放进一个 " 专注的团队 "，可以加速 AI 进展。

表面上看，这是一个再合理不过的决定。

Brain 和 DeepMind 曾经共同构成 Google AI 最耀眼的时代：一边诞生了 Transformer、TensorFlow、分布式训练系统和大语言模型的重要基础，另一边做出了 AlphaGo、AlphaFold、WaveNet 和深度强化学习的一系列突破。

但 Google 在合并时混淆了两个完全不同的问题。

第一个问题是，Google 最好的 AI 人才为什么不能集中起来？

第二个问题是，这些人才集中起来之后，到底应该做什么？

第一个问题可以通过组织合并解决，第二个问题却不能。

Google Brain 虽然同样是一支研究团队，但它从一开始就是 Google 内部生长出来的工程和研究组织，天然与搜索、广告、基础设施和产品体系相连。DeepMind 则拥有完全不同的历史和自我认知。它被 Google 收购之后，仍然长期把自己视为一项接近 " 阿波罗计划 " 的事业：先解决智能，再用智能解决其他问题。

这种理想不是后来包装出来的。

Hassabis 最关心的问题，从来不是下一季度能够卖出多少 Token。他关心 AGI、世界模型、科学发现，以及 AI 最终可以把人类带到哪里。AlphaFold 的成功，也让这种长期主义获得了近乎无可辩驳的正当性。

Google 在 2023 年选择 Hassabis，本质上是选择了 DeepMind。

问题是，它随后又不断要求 DeepMind 不要像 DeepMind。

ChatGPT 之后，Google 需要的不再只是下一篇论文、下一场 AlphaGo 或者下一个十年后可能改变科学的突破。搜索需要立刻防守，Cloud 需要 AI 收入，Workspace 需要新功能，Android 和 Chrome 需要助手，Gemini App 需要用户增长，开发者需要更强的 coding 模型。

所有业务都开始向 DeepMind 索取模型，而且要求更快、更便宜、更稳定、更容易部署。

Google 希望 DeepMind 保留它的理想和神秘感，又要求它服从一家拥有数十亿用户、数千亿美元收入的上市公司的现实。过去三年的诸多怪现状，几乎都由此产生。

Hassabis 名义上成为 Google 最重要的 AI 领导者，但他真正关心的始终是 AGI、世界模型、科学发现和原生多模态；Google 嘴上继续支持最前沿研究，实际资源分配却越来越偏向 Flash、推理成本和 "the most usable models"；Jeff Dean 被保留在最高层，但在 Brain 被并入 DeepMind 之后，他究竟负责什么，外界越来越难看清，甚至 Google 内部也未必有一个足够明确的答案。

也就是说，Google 选择了 DeepMind，却一直不愿直接面对和解决选择 DeepMind 的代价。

2

Google 并非没有在这套组织下做出好东西。

Gemini 1.5 的长上下文是一次真正有辨识度的突破。Veo 证明了 DeepMind 对原生多模态的坚持并非纯粹的研究洁癖，Nano Banana 又让 Google 在图像生成和编辑上获得了一次久违的产品领先。Gemini 2.5 则在推理能力上明显追回差距，一度重新让行业相信，Google 终于把 DeepMind 的研究能力、Google 的算力和产品分发结合到了一起。

但 Gemini 2.5 的成功，也掩盖了这套组织最重要的问题。

在硅谷，我当时和另外几家头部 lab 的朋友交流，关于 2.5 为什么成功，他们都有一个远没有 "DeepMind 技术路线获得胜利 " 那么浪漫的解释：

"Google 这帮人终于开始 996 了。"

ChatGPT 刚刚出现时，Google 的第一反应是恐慌。Bard 在仓促亮相时出现事实错误，Gemini 的人物图像生成功能又因为历史人物呈现问题被迫暂停。

这些事故看起来各不相同，背后其实有同一个原因：一家习惯了漫长研究、层层审核和巨大产品责任的公司，突然必须按照前沿模型公司的速度行动。

到了 Gemini 2.5，Google 终于靠集中资源、缩短流程和高强度执行追了上来。模型训练并没有一份只属于任何人的秘密配方。当行业大体知道该如何进行预训练、后训练、推理强化和数据构造之后，决定一代模型结果的，越来越多是算力调度、实验密度、工程效率、产品反馈，以及组织能否持续承受高强度迭代。

现在看，2.5 更像 Google 暂时跨过了这些组织障碍，并不能证明障碍已经消失。

更关键的是，DeepMind 真正想追求的并不是一个不断加快发布节奏、专门针对 coding 和 agent 优化的模型工厂。至少 Hassabis 的兴趣明显不止于此。

在紧追 OpenA 到后来终于做出 Gemini2.5 和后来的 3 系列的那个阶段，Google 内部呈现的是很拧巴的状态，一方面，负责诸如数据管线、RLHF 等核心工作的团队，已经和创业公司一样的节奏，熬夜加班已成常态，所有人压力紧绷，但另一面，延续着研究院风格的 DeepMind，很多时候依然在 " 探索一下 a 和 b 可以如何结合 "，仍然是在一种松弛的惯性里。

后者显然是 Hassabis 更喜欢的，他更看重原生多模态最终能否走向 Omni、世界模型和通用智能，也更愿意讨论 AI 如何参与科学发现。获得诺贝尔奖之后，这种选择对他而言只会变得更有吸引力：相比把 Gemini 的 coding 跑分再提高几个百分点，找到治愈癌症的方法显然更接近他理解中的历史使命。

这并没有错。

问题在于 Google 既让这样的人负责一家面向 AGI 的研究组织，又要求他对 Gemini 在每一轮 coding 模型竞争中的胜负负责。

我诺贝尔奖获得者，怎么能一直带着大家 996 呢？

到了 Gemini 3.5，这个矛盾终于无法再被阶段性成功遮住。

今年 I/O，Google 最先推出的依然是 Gemini 3.5 Flash，并让它快速进入产品；与此同时，被寄予厚望的旗舰版本迟迟没有出现。Google 在 I/O 上反复强调成本、吞吐和可用性，而 OpenAI 和 Anthropic 的竞争重点已经越来越集中在 coding agent、长任务执行、工具调用和真实工作流。

我在今年 I/O 最强烈的感受就是 "Google 和 DeepMind 仍然不是一条心 "。（贴一下文章链接：https://mp.weixin.qq.com/s/iyTUlFu0UeYISq0O8SX1Tg）

当时有机会和 Pichai、Koray、Jeff Dean 等人交流，结果发现 Google 内部最统一的关键词不是 " 最强模型 "，而是 " 最可用的模型 "。

Pichai 关注的是怎样把 AI 提供给最广泛的用户，怎样在搜索、Workspace、Cloud 和 Android 里满足真实需求；DeepMind 仍然在谈原生多模态、Omni 和下一代智能。Google 看到原生多模态可以帮助搜索、硬件、视频和内部工程迭代，便开始把它吸收进庞大的商业系统，而 DeepMind 希望借这条路线继续通往更完整的世界模型。

双方都能从同一种技术里获得价值，但它们期待的回报并不相同。

Google 于是制造出了一种最尴尬的中间状态：

研究团队失去了一部分研究自由，产品团队又没有获得足够直接的模型控制权；Hassabis 需要对短期竞争负责，却仍然把注意力放在能写进自传的长期问题上；Jeff Dean 拥有崇高地位，但 Brain 路线已经失去组织主导权。

2024 年 Google I/O 首日的安排，是最能代表这一切的一个切片，当天 Hassabis 站在核心舞台上占用大量时间大讲 AGI 和未来，而 Jeff Dean 出现在场地另一端的分论坛帐篷里，被安排与一些网红创作者交流。

这才是近几年 Google AI 真正的怪现状。

它不是没有人才、没有算力或没有产品。恰恰相反，它什么都有，因此一直不愿承认自己在战略选择上犯了错误。

而致命的是，这样的局面会直接分散掉一家公司的资源，会让重点无法明确，目标无法统一。这在今天如此残酷的 AI 竞争里迟早要出问题。

3

今天把 Google 的 AI 交给 Koray，看起来像一次突然的人事调整，实际上这场权力转移至少在一年前已经开始。

我在过去三年，和 Google 高层接触最多，交流最多的，也是 Koray。这足以看出事实上他在内部负责的事情之广之深。他已经是真正能够跟外界讲清楚到底 Google 在做什么的少数几个高管。

他当然会谈 AGI，也有足够扎实的研究背景——他在 DeepMind 早期建立深度学习团队，参与推动 DQN 和 WaveNet。但与 Hassabis 相比，他很少让谈话长期停留在宏大叙事里。

2024 年，Google 还处在被 OpenAI 追着打的阶段，我问他，DeepMind 一方面在 Google 内部变得越来越核心，另一方面又要面对外部模型公司不断加快的节奏，他们怎样决定每一代模型的研发方向。

他的回答先从 AGI 讲起，但很快落回两个具体出发点：一代基础模型既要为不同尺寸、不同用途的整个模型系列打好基础，也必须从真实用户需求出发。谈到 Gemini 1.5 的 200 万 Token 上下文时，他把它称作一种 "whole new technology"，理由不是跑分，而是它使模型能够完成此前根本无法完成的任务。

2025 年 6 月，Google 专门为 Koray 设立 Chief AI Architect 职位，同时将他提升为高级副总裁。他继续担任 DeepMind CTO，但开始直接向 Pichai 汇报，并从伦敦搬到加州。Pichai 当时在内部备忘录中写得很明确：Koray 的新任务，是让 Google 最领先的模型更快进入产品，实现更顺畅的整合、更快的迭代和更高的效率。

这是一个当时很容易被忽略、但实际上已经改变 Google AI 权力结构的任命。

在那之前，Koray 首先是 DeepMind 的人；从那以后，他开始同时代表 Google。

Google 对他的官方介绍也不再只说他负责 DeepMind 技术，而是明确写着，他领导 DeepMind 生成式 AI 模型的开发，以及这些模型在 Google 产品中的规模化集成。

这两年，和 Koray 交流的话题则更多围绕 Gemini 最底层的技术路线选择。你也能明显感到同样的特点。Koray 相信原生多模态，但他总会继续追问，这种能力最后怎样进入产品、用户为什么需要、系统如何以足够低的成本运行。

这正是 Google 今天选择他的重要原因。

Google 不是今天才发现 Koray 更适合负责 Gemini。它早在一年前就已经把一部分权力交给他，只是仍然不愿公开否定 Hassabis 领导 Google AI 的安排。

这也是 Google 的另一个典型问题：它习惯增加新角色、建立矩阵式汇报，让多位德高望重的负责人共同参与，而不是明确宣布旧结构已经失败。

于是过去一年出现了一种微妙状态。

Hassabis 仍然是 DeepMind CEO 和 Google AI 最知名的门面，Koray 却越来越直接向 Pichai 负责产品整合和模型落地；Jeff Dean 仍是首席科学家，Gemini 的实际组织重心却已经离他越来越远。

权力已经发生变化，头衔还保留着旧秩序。

直到 Gemini 3.5 再次落后，旗舰模型延期，几位顶尖研究者接连出走，Google 终于无法继续用增加一个职位的方式回避问题。今天的调整，只是把过去一年已经发生的权力变化彻底制度化：Hassabis 不再管理日常业务，Koray 直接掌握模型、研究、应用和开发者生态，Jeff Dean 则带着 Brain 旧部离开。

4

Hassabis 和 Jeff Dean 同一天退出 Google AI 一线，依然过于扎眼。

他们分别代表 DeepMind 和 Google Brain，也代表 Google 过去十多年最值得被浪漫化的两种文化：一家大公司可以允许世界上最聪明的一群人研究围棋、蛋白质、智能的本质和未来计算系统，不必立刻解释这些工作如何赚钱。

这也是很多人愿意相信 Google 很特别的原因。

Google 从来不只是一家广告公司。它有过 "20% 时间 "，有 X 实验室，有自动驾驶、量子计算、Brain 和 DeepMind。它可以让 Jeff Dean 这样的人在公司内部拥有近乎传奇的声望，也可以花十年等待 AlphaFold 这样的成果。

今天以后，这种 Google 可能仍然存在，但它不会在这家庞大公司的内部了。

Google 进一步成了 Pichai 领导下那家必须计算成本、收入、用户规模、发布时间和资本回报率的 Google。

Google 不会停止研究 AGI，也不会停止资助科学发现。它甚至愿意投资 Jeff Dean 的新公司，让 Hassabis 继续追逐那些可能十年后才有回报的问题。但它已经不愿再把 Gemini 每一代模型的胜负交给这些理想主义者。

这是一种必要的现实主义，但对外界来说，它就是一种明确的对失败的承认。

Google 过去三年犯下的错误，不是选择 DeepMind，也不是相信 Hassabis，而是一直不愿在 " 伟大的研究机构 " 和 " 残酷的模型产品公司 " 之间作出清晰选择。它希望保留 DeepMind 的独立气质，又不断用 Google 的商业需求改造它；希望 Hassabis 思考人类智能的终极问题，又要求他在每一代 coding 和 agent 模型上击败 Anthropic；让 Koray 承担越来越多的产品责任，却迟迟不愿打破几位明星科学家共同掌权的表象。

当模型仍然可能依靠一次底层突破拉开代差时，这种组织结构还可以等待天才时刻。进入今天这个阶段，竞争越来越依赖高密度实验、数据工程、推理优化、成本控制、用户反馈和持续交付。

现在 Google 终于明白，它需要的不再是等待另一个 AlphaGo 时刻。它首先要保证，每三个月都不掉队。

从这个意义上说，选择 Koray 没有多少浪漫之处。模型训练正在变成一项越来越成熟的工业工作。知道大致配方之后，剩下的是资源、节奏和执行。

Koray 留下来，带着团队继续高强度训练、迭代和交付；Pichai 负责把模型塞进 Google 的每一项业务；Hassabis 去思考 AGI、科学和癌症；Jeff Dean 带着老朋友重新创业。Google 给钱、给 Cloud、给资源，等待他们在下一代技术上取得突破，未来再将成果接回自己的生态。

每个人似乎都有各自美好的未来。

只是那个曾经让人们相信，大公司也可以由一群天才科学家决定技术方向的 Google，今天正式结束了。