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一位谷歌员工告诉第一财经记者，在公司内部，关于他的段子甚至成为工程师文化的一部分：有人说Jeff Dean写代码的速度超过别人阅读代码的速度；他每次编译代码前都不需要检查语法，如果编译器提示有错，那一定是编译器自己错了。

这些冷笑话背后，是Jeff Dean过去20多年对谷歌技术体系的真实贡献。1999年加入谷歌后，他参与设计了Google大规模分布式计算系统，包括MapReduce、Bigtable等，这些技术后来成为互联网时代处理海量数据的基础设施。

进入AI时代后，Jeff Dean又成为谷歌机器学习战略的重要推动者。2011年，他与Bradley Horowitz等人推动成立Google Brain（谷歌大脑）项目，希望利用大规模计算能力探索深度学习。

后来，Google Brain开发的TensorFlow成为全球最重要的机器学习框架之一。

早在谷歌提出“AI First”战略时期，Jeff Dean在接受第一财经采访时曾表示，人工智能不应该被看成由少数研发人员完成的一项孤立工作，必须融入谷歌各个部门和全业务流程，未来所有产品与服务都将内嵌AI。

他还提到，机器学习项目需要系统工程和算法人才结合，“不同领域专业人才共同合作，比单打独斗效果更好”。

这些话，也成为今天Google AI战略变化的一个注脚。

Jeff Dean等人并非简单离开。公开信息显示，他们成立的新公司Discovery Loop希望利用AI推动科学研究和工程创新，包括自动化研究流程等方向，并获得Google的相关支持。这也是AI时代人才流动的新模式。

如果说Jeff Dean代表Google的工程时代，那么Demis Hassabis代表的则是AI科学探索时代。

2014年，他创立的DeepMind被谷歌以6亿美元收购，那时公司甚至还没公开发布过任何产品，只有20个技术人员。但此后，哈萨比斯和他的团队，影响了谷歌未来十年的发展方向，促使这家科技巨头从移动优先转向AI先行。

2016年，AlphaGo击败韩国棋手李世石，让DeepMind成为全球AI产业的重要符号。几年之后，DeepMind的AlphaFold在蛋白预测领域做出卓越贡献。

在此前接受第一财经记者独家采访时，哈萨比斯曾说在人工智能领域，最让他兴奋的两件事，一个是深度学习，另一个是强化学习，AlphaGo正是二者的结合，也是迈向通用人工智能目标的重要一步。“现在先解决智能，再用智能去解决一切。”

但进入大模型时代后，哈萨比斯面对的是完全不同的竞争环境。过去，DeepMind可以用几年时间探索一个科学问题。今天，谷歌需要面对OpenAI、Anthropic等公司的快速产品迭代。

在发生变动前，AlphaFold共同创造者、诺奖得主之一约翰·江珀（John Jumper）今年6月宣布离开DeepMind，加入Anthropic。AlphaFold原班核心团队已被彻底打散，近四分之一的成员选择离职，其余人员被分流至Gemini、AI编程、基因组学等项目。

据市场信息，哈萨比斯卸任的想法至少已酝酿一年时间。他此前已在逐步卸掉Gemini AI模型和消费级AI战略的日常管理职责，将这些工作越来越多地移交给卡武库奥卢。

因此，此次角色变化的意义并不是哈萨比斯离开AI，而是摆脱日常管理，将注意力重新放到AGI和科学突破上。

相较哈萨比斯，卡武库奥卢的优势主要体现在执行、整合与规模化。他此前已深度参与DeepMind与谷歌云之间的大量合作，接任后将推动Gemini更加聚焦商业化和产品落地，符合当下将AI技术快速落地的行业需求。

外部压力倒逼谷歌加速

从芯片TPU，到云计算，再到搜索和Android入口，谷歌仍然拥有强大的AI基础设施。就在几周前，它刚刚交出一份超出预期的财报。但AI竞争已经改变——从谁拥有最强研究团队，转向谁能最快把模型能力变成搜索、云计算、办公软件、移动终端和企业服务。

对于谷歌而言，真正的挑战已经不只是“如何创造下一项突破性技术”，而是如何让AI成为整个Alphabet商业体系的基础能力。

在大模型时代，谷歌一度从领先者变为追赶者。2022年底ChatGPT引爆行业后，谷歌拉响了第一次“红色警报”，紧急合并Google Brain与DeepMind。但合并并未解决根本问题。2026年，当Anthropic在编程智能体赛道持续领先、OpenAI在C端热度和商业化上不断突破时，谷歌仍需加速。

2026年7月，多家权威评测机构更新的全球大模型综合排行榜显示，Gemini已在侧重代码编程与自主Agent相关榜单跌出全球前十。

行业普遍认为，谷歌节奏迟缓的根源在组织文化。谷歌内部安全审查严格、审批链条长。且DeepMind引入了更加严格的审查程序，导致研究人员更加难以发表AI研究成果。

谷歌没有时间慢慢来。2026年的AI行业，已经进入了“以周为单位”的发布节奏。

从收入数据可以清晰看到竞争格局的变化。据SemiAnalysis数据，2026年6月Anthropic的年化经常性收入（ARR）预计为620亿美元，OpenAI为435亿美元，两家合计已超1000亿美元。Anthropic约有75%至85%的收入来自API调用，2026年3月以来其月净新增ARR基本稳定在100亿美元以上。而OpenAI在7月单月的ARR增量已超过整个第二季度，到7月底ARR接近600亿美元。

相比之下，谷歌母公司Alphabet 2026年第二季度总营收为1198亿美元，谷歌云营收247.68亿美元，同比增长82%。但Alphabet的AI收入主要来自云基础设施和算力租赁，在纯粹的模型API和AI应用层面，其商业化规模远不及Anthropic和OpenAI。

且为了支撑AI基础设施投入，Alphabet第二季度资本支出高达449亿美元，自由现金流降至负59亿美元，为上市以来首次季度负现金流。公司将2026年全年资本支出指引上调至1950亿至2050亿美元。

2026年7月，行业竞争进一步白热化。Anthropic Claude Opus 5、OpenAI GPT‑5.6、Kimi K3、DeepSeek V4 Flash等模型相继面世，并引发行业热议与开发者追随。

此次调整之后，谷歌仍然面临一系列严峻挑战。

诺奖得主之一去了Anthropic，Transformer作者去了OpenAI，首席科学家出走创业。头部人才的持续流失引发行业质疑：谷歌还能招募到顶尖AI人才吗？

产品追赶层面，虽然哈萨比斯透露新一代模型Gemini 4正在推进，但Gemini 3.5 Pro的持续延期已经消耗了一部分市场信心。卡武库奥卢需要在竞争对手持续迭代的压力下，尽快拿出一款真正有竞争力的旗舰产品。

哈萨比斯称：谷歌是唯一一家拥有全栈技术的公司，从基础设施到云，从前沿模型到AI应用。全栈是谷歌最大的护城河，但全栈的每一层都在承压：顶尖科学家流失、旗舰模型延期、竞争对手夹击、财务报表承压。

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他还提到，机器学习项目需要系统工程和算法人才结合，“不同领域专业人才共同合作，比单打独斗效果更好”。

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2014年，他创立的DeepMind被谷歌以6亿美元收购，那时公司甚至还没公开发布过任何产品，只有20个技术人员。但此后，哈萨比斯和他的团队，影响了谷歌未来十年的发展方向，促使这家科技巨头从移动优先转向AI先行。

2016年，AlphaGo击败韩国棋手李世石，让DeepMind成为全球AI产业的重要符号。几年之后，DeepMind的AlphaFold在蛋白预测领域做出卓越贡献。

在此前接受第一财经记者独家采访时，哈萨比斯曾说在人工智能领域，最让他兴奋的两件事，一个是深度学习，另一个是强化学习，AlphaGo正是二者的结合，也是迈向通用人工智能目标的重要一步。“现在先解决智能，再用智能去解决一切。”

但进入大模型时代后，哈萨比斯面对的是完全不同的竞争环境。过去，DeepMind可以用几年时间探索一个科学问题。今天，谷歌需要面对OpenAI、Anthropic等公司的快速产品迭代。

在发生变动前，AlphaFold共同创造者、诺奖得主之一约翰·江珀（John Jumper）今年6月宣布离开DeepMind，加入Anthropic。AlphaFold原班核心团队已被彻底打散，近四分之一的成员选择离职，其余人员被分流至Gemini、AI编程、基因组学等项目。

据市场信息，哈萨比斯卸任的想法至少已酝酿一年时间。他此前已在逐步卸掉Gemini AI模型和消费级AI战略的日常管理职责，将这些工作越来越多地移交给卡武库奥卢。

因此，此次角色变化的意义并不是哈萨比斯离开AI，而是摆脱日常管理，将注意力重新放到AGI和科学突破上。

相较哈萨比斯，卡武库奥卢的优势主要体现在执行、整合与规模化。他此前已深度参与DeepMind与谷歌云之间的大量合作，接任后将推动Gemini更加聚焦商业化和产品落地，符合当下将AI技术快速落地的行业需求。

外部压力倒逼谷歌加速

从芯片TPU，到云计算，再到搜索和Android入口，谷歌仍然拥有强大的AI基础设施。就在几周前，它刚刚交出一份超出预期的财报。但AI竞争已经改变——从谁拥有最强研究团队，转向谁能最快把模型能力变成搜索、云计算、办公软件、移动终端和企业服务。

对于谷歌而言，真正的挑战已经不只是“如何创造下一项突破性技术”，而是如何让AI成为整个Alphabet商业体系的基础能力。

在大模型时代，谷歌一度从领先者变为追赶者。2022年底ChatGPT引爆行业后，谷歌拉响了第一次“红色警报”，紧急合并Google Brain与DeepMind。但合并并未解决根本问题。2026年，当Anthropic在编程智能体赛道持续领先、OpenAI在C端热度和商业化上不断突破时，谷歌仍需加速。

2026年7月，多家权威评测机构更新的全球大模型综合排行榜显示，Gemini已在侧重代码编程与自主Agent相关榜单跌出全球前十。

行业普遍认为，谷歌节奏迟缓的根源在组织文化。谷歌内部安全审查严格、审批链条长。且DeepMind引入了更加严格的审查程序，导致研究人员更加难以发表AI研究成果。

谷歌没有时间慢慢来。2026年的AI行业，已经进入了“以周为单位”的发布节奏。

从收入数据可以清晰看到竞争格局的变化。据SemiAnalysis数据，2026年6月Anthropic的年化经常性收入（ARR）预计为620亿美元，OpenAI为435亿美元，两家合计已超1000亿美元。Anthropic约有75%至85%的收入来自API调用，2026年3月以来其月净新增ARR基本稳定在100亿美元以上。而OpenAI在7月单月的ARR增量已超过整个第二季度，到7月底ARR接近600亿美元。

相比之下，谷歌母公司Alphabet 2026年第二季度总营收为1198亿美元，谷歌云营收247.68亿美元，同比增长82%。但Alphabet的AI收入主要来自云基础设施和算力租赁，在纯粹的模型API和AI应用层面，其商业化规模远不及Anthropic和OpenAI。

且为了支撑AI基础设施投入，Alphabet第二季度资本支出高达449亿美元，自由现金流降至负59亿美元，为上市以来首次季度负现金流。公司将2026年全年资本支出指引上调至1950亿至2050亿美元。

2026年7月，行业竞争进一步白热化。Anthropic Claude Opus 5、OpenAI GPT‑5.6、Kimi K3、DeepSeek V4 Flash等模型相继面世，并引发行业热议与开发者追随。

此次调整之后，谷歌仍然面临一系列严峻挑战。

诺奖得主之一去了Anthropic，Transformer作者去了OpenAI，首席科学家出走创业。头部人才的持续流失引发行业质疑：谷歌还能招募到顶尖AI人才吗？

产品追赶层面，虽然哈萨比斯透露新一代模型Gemini 4正在推进，但Gemini 3.5 Pro的持续延期已经消耗了一部分市场信心。卡武库奥卢需要在竞争对手持续迭代的压力下，尽快拿出一款真正有竞争力的旗舰产品。

哈萨比斯称：谷歌是唯一一家拥有全栈技术的公司，从基础设施到云，从前沿模型到AI应用。全栈是谷歌最大的护城河，但全栈的每一层都在承压：顶尖科学家流失、旗舰模型延期、竞争对手夹击、财务报表承压。

当以慢科研著称的实验室开始用战时逻辑重组管理层，意味着AI竞赛已经进入一个全新阶段。谷歌正全面回归商业与工程本质，速度就是一切。

 

 

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另一则来自Google最核心的工程体系。少妇白洁全集，在谷歌工作近27年的传奇工程师杰夫·迪恩（Jeff Dean）宣布离职，与MapReduce共同作者Sanjay Ghemawat、Gemini负责人之一Oriol Vinyals以及Quoc Le等多位资深研究人员共同创办AI初创公司Discovery Loop，目标是用 AI 自动化科学研究的全流程。

一个是DeepMind时代的代表人物，一个是Google工程文化的象征。他们的共同变化更像是谷歌重塑内部权力架构与技术路线的信号：随着AI竞争从基础研究全面进入产品落地和商业化阶段，Google正在重新划分科学研究、组织管理与产品运营之间的边界。，武则天一级婬片60分钟

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Jeff Dean的名字在谷歌内部几乎等同于工程文化的象征。

一位谷歌员工告诉第一财经记者，在公司内部，关于他的段子甚至成为工程师文化的一部分：有人说Jeff Dean写代码的速度超过别人阅读代码的速度；他每次编译代码前都不需要检查语法，如果编译器提示有错，那一定是编译器自己错了。

这些冷笑话背后，是Jeff Dean过去20多年对谷歌技术体系的真实贡献。1999年加入谷歌后，他参与设计了Google大规模分布式计算系统，包括MapReduce、Bigtable等，这些技术后来成为互联网时代处理海量数据的基础设施。

进入AI时代后，Jeff Dean又成为谷歌机器学习战略的重要推动者。2011年，他与Bradley Horowitz等人推动成立Google Brain（谷歌大脑）项目，希望利用大规模计算能力探索深度学习。

后来，Google Brain开发的TensorFlow成为全球最重要的机器学习框架之一。

早在谷歌提出“AI First”战略时期，Jeff Dean在接受第一财经采访时曾表示，人工智能不应该被看成由少数研发人员完成的一项孤立工作，必须融入谷歌各个部门和全业务流程，未来所有产品与服务都将内嵌AI。

他还提到，机器学习项目需要系统工程和算法人才结合，“不同领域专业人才共同合作，比单打独斗效果更好”。

这些话，也成为今天Google AI战略变化的一个注脚。

Jeff Dean等人并非简单离开。公开信息显示，他们成立的新公司Discovery Loop希望利用AI推动科学研究和工程创新，包括自动化研究流程等方向，并获得Google的相关支持。这也是AI时代人才流动的新模式。

如果说Jeff Dean代表Google的工程时代，那么Demis Hassabis代表的则是AI科学探索时代。

2014年，他创立的DeepMind被谷歌以6亿美元收购，那时公司甚至还没公开发布过任何产品，只有20个技术人员。但此后，哈萨比斯和他的团队，影响了谷歌未来十年的发展方向，促使这家科技巨头从移动优先转向AI先行。

2016年，AlphaGo击败韩国棋手李世石，让DeepMind成为全球AI产业的重要符号。几年之后，DeepMind的AlphaFold在蛋白预测领域做出卓越贡献。

在此前接受第一财经记者独家采访时，哈萨比斯曾说在人工智能领域，最让他兴奋的两件事，一个是深度学习，另一个是强化学习，AlphaGo正是二者的结合，也是迈向通用人工智能目标的重要一步。“现在先解决智能，再用智能去解决一切。”

但进入大模型时代后，哈萨比斯面对的是完全不同的竞争环境。过去，DeepMind可以用几年时间探索一个科学问题。今天，谷歌需要面对OpenAI、Anthropic等公司的快速产品迭代。

在发生变动前，AlphaFold共同创造者、诺奖得主之一约翰·江珀（John Jumper）今年6月宣布离开DeepMind，加入Anthropic。AlphaFold原班核心团队已被彻底打散，近四分之一的成员选择离职，其余人员被分流至Gemini、AI编程、基因组学等项目。

据市场信息，哈萨比斯卸任的想法至少已酝酿一年时间。他此前已在逐步卸掉Gemini AI模型和消费级AI战略的日常管理职责，将这些工作越来越多地移交给卡武库奥卢。

因此，此次角色变化的意义并不是哈萨比斯离开AI，而是摆脱日常管理，将注意力重新放到AGI和科学突破上。

相较哈萨比斯，卡武库奥卢的优势主要体现在执行、整合与规模化。他此前已深度参与DeepMind与谷歌云之间的大量合作，接任后将推动Gemini更加聚焦商业化和产品落地，符合当下将AI技术快速落地的行业需求。

外部压力倒逼谷歌加速

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对于谷歌而言，真正的挑战已经不只是“如何创造下一项突破性技术”，而是如何让AI成为整个Alphabet商业体系的基础能力。

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2026年7月，多家权威评测机构更新的全球大模型综合排行榜显示，Gemini已在侧重代码编程与自主Agent相关榜单跌出全球前十。

行业普遍认为，谷歌节奏迟缓的根源在组织文化。谷歌内部安全审查严格、审批链条长。且DeepMind引入了更加严格的审查程序，导致研究人员更加难以发表AI研究成果。

谷歌没有时间慢慢来。2026年的AI行业，已经进入了“以周为单位”的发布节奏。

从收入数据可以清晰看到竞争格局的变化。据SemiAnalysis数据，2026年6月Anthropic的年化经常性收入（ARR）预计为620亿美元，OpenAI为435亿美元，两家合计已超1000亿美元。Anthropic约有75%至85%的收入来自API调用，2026年3月以来其月净新增ARR基本稳定在100亿美元以上。而OpenAI在7月单月的ARR增量已超过整个第二季度，到7月底ARR接近600亿美元。

相比之下，谷歌母公司Alphabet 2026年第二季度总营收为1198亿美元，谷歌云营收247.68亿美元，同比增长82%。但Alphabet的AI收入主要来自云基础设施和算力租赁，在纯粹的模型API和AI应用层面，其商业化规模远不及Anthropic和OpenAI。

且为了支撑AI基础设施投入，Alphabet第二季度资本支出高达449亿美元，自由现金流降至负59亿美元，为上市以来首次季度负现金流。公司将2026年全年资本支出指引上调至1950亿至2050亿美元。

2026年7月，行业竞争进一步白热化。Anthropic Claude Opus 5、OpenAI GPT‑5.6、Kimi K3、DeepSeek V4 Flash等模型相继面世，并引发行业热议与开发者追随。

此次调整之后，谷歌仍然面临一系列严峻挑战。

诺奖得主之一去了Anthropic，Transformer作者去了OpenAI，首席科学家出走创业。头部人才的持续流失引发行业质疑：谷歌还能招募到顶尖AI人才吗？

产品追赶层面，虽然哈萨比斯透露新一代模型Gemini 4正在推进，但Gemini 3.5 Pro的持续延期已经消耗了一部分市场信心。卡武库奥卢需要在竞争对手持续迭代的压力下，尽快拿出一款真正有竞争力的旗舰产品。

哈萨比斯称：谷歌是唯一一家拥有全栈技术的公司，从基础设施到云，从前沿模型到AI应用。全栈是谷歌最大的护城河，但全栈的每一层都在承压：顶尖科学家流失、旗舰模型延期、竞争对手夹击、财务报表承压。

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另一则来自Google最核心的工程体系。少妇白洁全集，在谷歌工作近27年的传奇工程师杰夫·迪恩（Jeff Dean）宣布离职，与MapReduce共同作者Sanjay Ghemawat、Gemini负责人之一Oriol Vinyals以及Quoc Le等多位资深研究人员共同创办AI初创公司Discovery Loop，目标是用 AI 自动化科学研究的全流程。

一个是DeepMind时代的代表人物，一个是Google工程文化的象征。他们的共同变化更像是谷歌重塑内部权力架构与技术路线的信号：随着AI竞争从基础研究全面进入产品落地和商业化阶段，Google正在重新划分科学研究、组织管理与产品运营之间的边界。，武则天一级婬片60分钟

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一位谷歌员工告诉第一财经记者，在公司内部，关于他的段子甚至成为工程师文化的一部分：有人说Jeff Dean写代码的速度超过别人阅读代码的速度；他每次编译代码前都不需要检查语法，如果编译器提示有错，那一定是编译器自己错了。

这些冷笑话背后，是Jeff Dean过去20多年对谷歌技术体系的真实贡献。1999年加入谷歌后，他参与设计了Google大规模分布式计算系统，包括MapReduce、Bigtable等，这些技术后来成为互联网时代处理海量数据的基础设施。

进入AI时代后，Jeff Dean又成为谷歌机器学习战略的重要推动者。2011年，他与Bradley Horowitz等人推动成立Google Brain（谷歌大脑）项目，希望利用大规模计算能力探索深度学习。

后来，Google Brain开发的TensorFlow成为全球最重要的机器学习框架之一。

早在谷歌提出“AI First”战略时期，Jeff Dean在接受第一财经采访时曾表示，人工智能不应该被看成由少数研发人员完成的一项孤立工作，必须融入谷歌各个部门和全业务流程，未来所有产品与服务都将内嵌AI。

他还提到，机器学习项目需要系统工程和算法人才结合，“不同领域专业人才共同合作，比单打独斗效果更好”。

这些话，也成为今天Google AI战略变化的一个注脚。

Jeff Dean等人并非简单离开。公开信息显示，他们成立的新公司Discovery Loop希望利用AI推动科学研究和工程创新，包括自动化研究流程等方向，并获得Google的相关支持。这也是AI时代人才流动的新模式。

如果说Jeff Dean代表Google的工程时代，那么Demis Hassabis代表的则是AI科学探索时代。

2014年，他创立的DeepMind被谷歌以6亿美元收购，那时公司甚至还没公开发布过任何产品，只有20个技术人员。但此后，哈萨比斯和他的团队，影响了谷歌未来十年的发展方向，促使这家科技巨头从移动优先转向AI先行。

2016年，AlphaGo击败韩国棋手李世石，让DeepMind成为全球AI产业的重要符号。几年之后，DeepMind的AlphaFold在蛋白预测领域做出卓越贡献。

在此前接受第一财经记者独家采访时，哈萨比斯曾说在人工智能领域，最让他兴奋的两件事，一个是深度学习，另一个是强化学习，AlphaGo正是二者的结合，也是迈向通用人工智能目标的重要一步。“现在先解决智能，再用智能去解决一切。”

但进入大模型时代后，哈萨比斯面对的是完全不同的竞争环境。过去，DeepMind可以用几年时间探索一个科学问题。今天，谷歌需要面对OpenAI、Anthropic等公司的快速产品迭代。

在发生变动前，AlphaFold共同创造者、诺奖得主之一约翰·江珀（John Jumper）今年6月宣布离开DeepMind，加入Anthropic。AlphaFold原班核心团队已被彻底打散，近四分之一的成员选择离职，其余人员被分流至Gemini、AI编程、基因组学等项目。

据市场信息，哈萨比斯卸任的想法至少已酝酿一年时间。他此前已在逐步卸掉Gemini AI模型和消费级AI战略的日常管理职责，将这些工作越来越多地移交给卡武库奥卢。

因此，此次角色变化的意义并不是哈萨比斯离开AI，而是摆脱日常管理，将注意力重新放到AGI和科学突破上。

相较哈萨比斯，卡武库奥卢的优势主要体现在执行、整合与规模化。他此前已深度参与DeepMind与谷歌云之间的大量合作，接任后将推动Gemini更加聚焦商业化和产品落地，符合当下将AI技术快速落地的行业需求。

外部压力倒逼谷歌加速

从芯片TPU，到云计算，再到搜索和Android入口，谷歌仍然拥有强大的AI基础设施。就在几周前，它刚刚交出一份超出预期的财报。但AI竞争已经改变——从谁拥有最强研究团队，转向谁能最快把模型能力变成搜索、云计算、办公软件、移动终端和企业服务。

对于谷歌而言，真正的挑战已经不只是“如何创造下一项突破性技术”，而是如何让AI成为整个Alphabet商业体系的基础能力。

在大模型时代，谷歌一度从领先者变为追赶者。2022年底ChatGPT引爆行业后，谷歌拉响了第一次“红色警报”，紧急合并Google Brain与DeepMind。但合并并未解决根本问题。2026年，当Anthropic在编程智能体赛道持续领先、OpenAI在C端热度和商业化上不断突破时，谷歌仍需加速。

2026年7月，多家权威评测机构更新的全球大模型综合排行榜显示，Gemini已在侧重代码编程与自主Agent相关榜单跌出全球前十。

行业普遍认为，谷歌节奏迟缓的根源在组织文化。谷歌内部安全审查严格、审批链条长。且DeepMind引入了更加严格的审查程序，导致研究人员更加难以发表AI研究成果。

谷歌没有时间慢慢来。2026年的AI行业，已经进入了“以周为单位”的发布节奏。

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相比之下，谷歌母公司Alphabet 2026年第二季度总营收为1198亿美元，谷歌云营收247.68亿美元，同比增长82%。但Alphabet的AI收入主要来自云基础设施和算力租赁，在纯粹的模型API和AI应用层面，其商业化规模远不及Anthropic和OpenAI。

且为了支撑AI基础设施投入，Alphabet第二季度资本支出高达449亿美元，自由现金流降至负59亿美元，为上市以来首次季度负现金流。公司将2026年全年资本支出指引上调至1950亿至2050亿美元。

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一则是2024年诺贝尔化学奖得主、DeepMind 创始人兼 CEO 德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）正式卸任日常管理职务，转任 DeepMind 董事长兼 Alphabet 首席科学家，将更多精力投入长期人工智能研究。首席技术官科拉伊·卡武库奥卢（Koray Kavukcuoglu）升任高级副总裁，直接向Alphabet CEO桑达尔・皮查伊（Sundar Pichai）汇报。，91蜜桃

另一则来自Google最核心的工程体系。少妇白洁全集，在谷歌工作近27年的传奇工程师杰夫·迪恩（Jeff Dean）宣布离职，与MapReduce共同作者Sanjay Ghemawat、Gemini负责人之一Oriol Vinyals以及Quoc Le等多位资深研究人员共同创办AI初创公司Discovery Loop，目标是用 AI 自动化科学研究的全流程。

一个是DeepMind时代的代表人物，一个是Google工程文化的象征。他们的共同变化更像是谷歌重塑内部权力架构与技术路线的信号：随着AI竞争从基础研究全面进入产品落地和商业化阶段，Google正在重新划分科学研究、组织管理与产品运营之间的边界。，武则天一级婬片60分钟

美女被❌又爽❌又黄喷水，消息公布后，谷歌母公司Alphabet股价收跌超4%，盘中一度下跌逾5%，单日市值蒸发超1800亿美元。

一个时代的结束

Jeff Dean的名字在谷歌内部几乎等同于工程文化的象征。

一位谷歌员工告诉第一财经记者，在公司内部，关于他的段子甚至成为工程师文化的一部分：有人说Jeff Dean写代码的速度超过别人阅读代码的速度；他每次编译代码前都不需要检查语法，如果编译器提示有错，那一定是编译器自己错了。

这些冷笑话背后，是Jeff Dean过去20多年对谷歌技术体系的真实贡献。1999年加入谷歌后，他参与设计了Google大规模分布式计算系统，包括MapReduce、Bigtable等，这些技术后来成为互联网时代处理海量数据的基础设施。

进入AI时代后，Jeff Dean又成为谷歌机器学习战略的重要推动者。2011年，他与Bradley Horowitz等人推动成立Google Brain（谷歌大脑）项目，希望利用大规模计算能力探索深度学习。

后来，Google Brain开发的TensorFlow成为全球最重要的机器学习框架之一。

早在谷歌提出“AI First”战略时期，Jeff Dean在接受第一财经采访时曾表示，人工智能不应该被看成由少数研发人员完成的一项孤立工作，必须融入谷歌各个部门和全业务流程，未来所有产品与服务都将内嵌AI。

他还提到，机器学习项目需要系统工程和算法人才结合，“不同领域专业人才共同合作，比单打独斗效果更好”。

这些话，也成为今天Google AI战略变化的一个注脚。

Jeff Dean等人并非简单离开。公开信息显示，他们成立的新公司Discovery Loop希望利用AI推动科学研究和工程创新，包括自动化研究流程等方向，并获得Google的相关支持。这也是AI时代人才流动的新模式。

如果说Jeff Dean代表Google的工程时代，那么Demis Hassabis代表的则是AI科学探索时代。

2014年，他创立的DeepMind被谷歌以6亿美元收购，那时公司甚至还没公开发布过任何产品，只有20个技术人员。但此后，哈萨比斯和他的团队，影响了谷歌未来十年的发展方向，促使这家科技巨头从移动优先转向AI先行。

2016年，AlphaGo击败韩国棋手李世石，让DeepMind成为全球AI产业的重要符号。几年之后，DeepMind的AlphaFold在蛋白预测领域做出卓越贡献。

在此前接受第一财经记者独家采访时，哈萨比斯曾说在人工智能领域，最让他兴奋的两件事，一个是深度学习，另一个是强化学习，AlphaGo正是二者的结合，也是迈向通用人工智能目标的重要一步。“现在先解决智能，再用智能去解决一切。”

但进入大模型时代后，哈萨比斯面对的是完全不同的竞争环境。过去，DeepMind可以用几年时间探索一个科学问题。今天，谷歌需要面对OpenAI、Anthropic等公司的快速产品迭代。

在发生变动前，AlphaFold共同创造者、诺奖得主之一约翰·江珀（John Jumper）今年6月宣布离开DeepMind，加入Anthropic。AlphaFold原班核心团队已被彻底打散，近四分之一的成员选择离职，其余人员被分流至Gemini、AI编程、基因组学等项目。

据市场信息，哈萨比斯卸任的想法至少已酝酿一年时间。他此前已在逐步卸掉Gemini AI模型和消费级AI战略的日常管理职责，将这些工作越来越多地移交给卡武库奥卢。

因此，此次角色变化的意义并不是哈萨比斯离开AI，而是摆脱日常管理，将注意力重新放到AGI和科学突破上。

相较哈萨比斯，卡武库奥卢的优势主要体现在执行、整合与规模化。他此前已深度参与DeepMind与谷歌云之间的大量合作，接任后将推动Gemini更加聚焦商业化和产品落地，符合当下将AI技术快速落地的行业需求。

外部压力倒逼谷歌加速

从芯片TPU，到云计算，再到搜索和Android入口，谷歌仍然拥有强大的AI基础设施。就在几周前，它刚刚交出一份超出预期的财报。但AI竞争已经改变——从谁拥有最强研究团队，转向谁能最快把模型能力变成搜索、云计算、办公软件、移动终端和企业服务。

对于谷歌而言，真正的挑战已经不只是“如何创造下一项突破性技术”，而是如何让AI成为整个Alphabet商业体系的基础能力。

在大模型时代，谷歌一度从领先者变为追赶者。2022年底ChatGPT引爆行业后，谷歌拉响了第一次“红色警报”，紧急合并Google Brain与DeepMind。但合并并未解决根本问题。2026年，当Anthropic在编程智能体赛道持续领先、OpenAI在C端热度和商业化上不断突破时，谷歌仍需加速。

2026年7月，多家权威评测机构更新的全球大模型综合排行榜显示，Gemini已在侧重代码编程与自主Agent相关榜单跌出全球前十。

行业普遍认为，谷歌节奏迟缓的根源在组织文化。谷歌内部安全审查严格、审批链条长。且DeepMind引入了更加严格的审查程序，导致研究人员更加难以发表AI研究成果。

谷歌没有时间慢慢来。2026年的AI行业，已经进入了“以周为单位”的发布节奏。

从收入数据可以清晰看到竞争格局的变化。据SemiAnalysis数据，2026年6月Anthropic的年化经常性收入（ARR）预计为620亿美元，OpenAI为435亿美元，两家合计已超1000亿美元。Anthropic约有75%至85%的收入来自API调用，2026年3月以来其月净新增ARR基本稳定在100亿美元以上。而OpenAI在7月单月的ARR增量已超过整个第二季度，到7月底ARR接近600亿美元。

相比之下，谷歌母公司Alphabet 2026年第二季度总营收为1198亿美元，谷歌云营收247.68亿美元，同比增长82%。但Alphabet的AI收入主要来自云基础设施和算力租赁，在纯粹的模型API和AI应用层面，其商业化规模远不及Anthropic和OpenAI。

且为了支撑AI基础设施投入，Alphabet第二季度资本支出高达449亿美元，自由现金流降至负59亿美元，为上市以来首次季度负现金流。公司将2026年全年资本支出指引上调至1950亿至2050亿美元。

2026年7月，行业竞争进一步白热化。Anthropic Claude Opus 5、OpenAI GPT‑5.6、Kimi K3、DeepSeek V4 Flash等模型相继面世，并引发行业热议与开发者追随。

此次调整之后，谷歌仍然面临一系列严峻挑战。

诺奖得主之一去了Anthropic，Transformer作者去了OpenAI，首席科学家出走创业。头部人才的持续流失引发行业质疑：谷歌还能招募到顶尖AI人才吗？

产品追赶层面，虽然哈萨比斯透露新一代模型Gemini 4正在推进，但Gemini 3.5 Pro的持续延期已经消耗了一部分市场信心。卡武库奥卢需要在竞争对手持续迭代的压力下，尽快拿出一款真正有竞争力的旗舰产品。

哈萨比斯称：谷歌是唯一一家拥有全栈技术的公司，从基础设施到云，从前沿模型到AI应用。全栈是谷歌最大的护城河，但全栈的每一层都在承压：顶尖科学家流失、旗舰模型延期、竞争对手夹击、财务报表承压。

当以慢科研著称的实验室开始用战时逻辑重组管理层，意味着AI竞赛已经进入一个全新阶段。谷歌正全面回归商业与工程本质，速度就是一切。

 

 

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