Google AI faces "a tale of two extremes": cloud business surges 82%, top scientists leaving raises concerns over cutting-edge research

智通财经 APP 获悉， 过去两周，谷歌在人工智能领域的 “冰火两重天” 格局展现得淋漓尽致，一面是云业务营收飙升 82%，一面是首席科学家杰夫·迪恩 (Jeff Dean) 在效力 27 年后宣布离职。

对于这家凭借 2017 年 Transformer 论文奠定生成式 AI 基石、如今市值达 4 万亿美元的科技巨头而言，近期事件凸显其核心战略难题：钱往哪里投？构建前沿模型需在算力与研发上投入巨额前期成本，且未来回报难言确定;而云业务则被证实高效且增速远超亚马逊和微软的同类服务。

Alphabet 首席执行官桑达尔·皮查伊 (Sundar Pichai) 在上月财报电话会上表示，财富 100 强企业中有 90% 正在使用 Gemini Enterprise，这充分彰显了谷歌向企业客户销售 AI 服务的能力。

风投机构 Theory Ventures 创始人托马什·通古兹 (Tomasz Tunguz) 指出，满足大部分企业需求并不需要顶尖模型。“我认为在 AI 领域，尤其是大量白领工作场景中，许多性能尚可的模型已经够用，” 通古兹表示，“下一代模型可能更多用于需要高性能计算机的特定领域。”

谷歌全栈式 AI 布局是其股价今年累计上涨 16% 的重要推手 (2025 年已大涨 65%，跑赢所有科技巨头同行)。但近期走势略显坎坷：最新财报发布后，因市场担忧资本开支，Alphabet 股价承压;周三迪恩离职及戴米斯·哈萨比斯 (Demis Hassabis) 卸任 Google DeepMind CEO 转任董事长的消息，又令股价进一步走低。

尽管华尔街整体态度偏正面，但谷歌内部并非人人欢欣鼓舞。

据多位不愿具名的知情人士透露，部分研究人员对算力获取日益不满——他们难以获得推进前沿项目所需的计算资源，却看到谷歌将自研 TPU(张量处理单元，与英伟达 GPU 竞争) 出售给包括 Anthropic 在内的外部客户。

此外，谷歌内部层级审批繁琐，研究成果转化为产品需层层过关，使得 OpenAI、Anthropic 乃至更年轻的初创公司对 AI 研发人员更具吸引力——他们更偏爱实验室工作而非财报数字。

迪恩此次与谷歌资深专家桑杰·格马瓦特 (Sanjay Ghemawat)、奥里奥尔·维尼尔斯 (Oriol Vinyals) 和 Quoc Le 共同离职，创立 Discovery Loop。迪恩在 X 平台上表示，这家由谷歌注资的初创公司将定位为公益公司，“使命是实现机器学习、科学与工程的自动化，加速发现与进步”。

此前已有多位知名研究员相继出走，包括 2017 年里程碑论文《Attention Is All You Need》作者之一诺姆·沙泽尔 (Noam Shazeer)——该文为生成式 AI 奠定基础，如今全部八位作者均已离开谷歌。

沙泽尔于今年 6 月转投 OpenAI，距谷歌以近 30 亿美元通过 “收购式招聘” 将其召回尚不足两年。他离职后不久，诺贝尔奖得主约翰·江珀 (John Jumper) 亦离开 DeepMind 加盟 Anthropic。

“成为历史的一部分”

D.A. Davidson 分析师吉尔·卢里亚 (Gil Luria) 指出，顶尖人才外流趋势明显。“他们并不热衷于将 AI 商业化，而是希望成为历史的一部分，” 卢里亚 (建议持有 Alphabet 股票) 表示，“因此他们把 Anthropic、OpenAI 或其他初创公司视为能够书写历史的地方。”

在谷歌，迪恩是为数不多敢于公开批评特朗普政府的高管，今年早些时候他曾激烈反对五角大楼将 Anthropic 列为供应链风险的决定，警告此举可能损害美国 AI 产业整体利益。从技术层面看，他更是构建了奠定谷歌现代 AI 领先地位的算力基础设施与神经网络系统。

哈萨比斯 2010 年共同创立 DeepMind，四年后出售给谷歌。他将转任该部门董事长，并担任 Alphabet 新设首席科学家一职，聚焦长期研究及通用人工智能 (AGI) 的社会影响，同时计划投入更多时间在从 DeepMind 孵化的 AI 药物发现公司 Isomorphic Labs。

DeepMind 技术负责人兼 Alphabet 首席 AI 架构师科拉伊·卡夫库奥卢 (Koray Kavukcuoglu) 将接手该部门日常管理及下一代 Gemini 模型开发。据接近 DeepMind 团队的人士透露，过去一年卡夫库奥卢已逐渐承担更多原属哈萨比斯的职责，包括指导模型开发及主持重大 Gemini 发布;哈萨比斯则更多时间脱离实验室，关注监管及高级 AI 的长期影响。

内部最大摩擦点：算力分配

谷歌在全球数据中心、芯片及相关基础设施上的投资规模几乎无人能及，但算力依然短缺。每一枚 TPU 被分配用于训练模型、支撑谷歌产品，或履行云客户合约，都代表着在多重优先事项间的抉择。

知情人士称，当谷歌向 Anthropic 等竞争实验室 (其模型直接与 Gemini 竞争) 宣布大规模基础设施承诺时，研究人员对算力获取的不满尤为强烈。其中一位人士表示，谷歌对研究、模型训练、搜索和 Gemini 等产品服务，以及云客户合作等不同领域的需求均有长期预测，这些需求会提前数年建模，但若某产品增速超预期或优先级变动，短期内算力分配也可能发生调整。

皮查伊在近两次财报电话会上均强调，即便云客户需求增长，谷歌仍优先保障 DeepMind 的算力需求。今年 7 月被问及 TPU 分配时，他表示 “首要任务” 是确保算力以在 AGI 前沿竞争中保持领先，并称这项工作 “是我们一切业务的基础”。

他同时补充，谷歌会在上述需求与消费者产品和 AI 模型所需算力之间取得平衡，并通过将 TPU 直接部署在第三方数据中心来缓解外部需求。

谷歌股东、Niles Investment Management 创始人丹·奈尔斯 (Dan Niles) 认为，算力分配是天然矛盾。“谷歌拥有所有这些其他业务，他们必须决定把资源给谁，” 奈尔斯说，“这种情况下总有人会不满意。”

DeepMind 与云业务加速融合

今年 1 月达沃斯世界经济论坛上，哈萨比斯与谷歌云 CEO 托马斯·库里安 (Thomas Kurian) 同台探讨企业级产品与应用场景。据一位熟悉谷歌云运营的人士透露，这一场面颇为罕见——两大组织历史上长期各自为政，哈萨比斯与公司其他业务更是疏离。

该人士认为，同台亮相标志着哈萨比斯开始更积极地介入 AI 企业用例 (尤其是编程、客服等领域)，也反映了谷歌在面临 OpenAI 和 Anthropic 竞争压力下，加速推进研发与商业运营深度融合的总体策略。

随后数月，谷歌模型屡遭波折，最突出的是最新旗舰模型 Gemini 3.5 Pro 发布延期。与此同时，库里安掌管的云业务却录得创纪录的爆发式增长。库里安曾任甲骨文高管，自 2019 年执掌谷歌云，在擅长消费者互联网的公司内部打造了一支活跃的企业销售组织。

谷歌云自主设计 AI 芯片，运营全球数据中心网络，并销售模型、数据库、安全软件及 AI 智能体开发工具。

这一战略使谷歌能从 AI 需求中多维度获利：向 OpenAI、Anthropic 等实验室出售基础设施，同时向企业提供 Gemini，并将 AI 整合至搜索、YouTube、Workspace 及其他自有产品中。

生成式 AI 热潮延续近四年，如今浮现的新问题是：谷歌是否有必要自行开发最顶尖的 AI 模型？抑或让其他公司承担高昂成本，自己坐收渔利更为明智？

卡夫库奥卢 5 月在谷歌开发者大会上向 CNBC 表示，公司在推动前沿的同时亦注重效率提升。他称 Flash 模型在提供前沿级能力的同时，运行速度及效率均比同类模型快四倍，使谷歌能够将先进 AI 扩展至企业及消费者服务。

与通古兹类似，奈尔斯认为多数商业场景并不需要最强模型。“现有模型已能满足 90% 的常规需求，” 他说，“这事儿不需要法拉利，福特就够用了。” 然而，对于致力于实现下一个 Transformer 级突破的科学家和研究者而言，“够用” 往往远远不够。