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编辑｜杨文
2025 年 12 月 1 日 ，硅谷再次拉响了「红色警报」。
不过这一次 ，发出警报的不是谷歌 ，而是 OpenAI。
当 OpenAI CEO 萨姆?奥特曼在内部备忘录中宣布进入最高级别的「红色警报」状态 ，暂停广告、医疗 AI 智能体等所有非焦点项目 ，将所有资源集中于刷新 ChatGPT 时 ，整个科技圈都意识到风向变了。
三年前的统一幕还念兹在兹。
2022 年 11 月 30 日 ，ChatGPT 横空出生 ，短短五天用户突破百万 ，两个月突破一亿。谷歌内部迅速拉响「红色警报」 ，CEO 桑达尔?皮查伊甚至召回了已「隐退」多年的两位首创人拉里?佩奇和谢尔盖?布林加入高层聚会。
彼时的谷歌 ，在自己最善于的 AI 领域 ，被一家建设仅七年的创业公司杀了个措手缺乏。
在一段低谷时期 ，谷歌员工们群集在走廊里 ，果真表达对谷歌可能沦为下一个雅虎的担心。
现在 ，剧情反转。
谷歌推出 Gemini 3 大语言模子、Nano Banana 图像天生模子、Veo3 视频天生模子以及 TPU 芯片 ，在各个战线周全着花 ，重夺手艺制高点。
短短三年时间 ，从被动挨打到自动进攻 ，谷歌的逆袭绝非无意。
攻守易形 ，谷歌事实做对了什么 ？
内部反思：从慢公司到快公司
2022 年 12 月 ，ChatGPT 的用户数在 5 天内突破百万 ，谷歌召开了一场不寻常的全体员工大会。
聚会气氛主要而强烈。
一位员工提出了最受关注的问题：「这对谷歌来说是不是一个错失的时机 ？思量到我们已经拥有 LaMDA 很长时间了。」
这个问题获得了大宗员工的支持 ，直指焦点痛点：谷歌显着手握先进手艺 ，却眼睁睁看着竞争敌手率先占领市场。
谷歌 AI 认真人杰夫?迪恩坦承 ，谷歌面临着比小型创业公司大得多的「声誉危害」 ，因此行动「比小型创业公司越发守旧」。
作为全球搜索引擎的霸主 ，谷歌不可容忍过失信息损害其品牌 ，但这种太过的危害厌恶 ，恰恰导致了早期的被动时势。
这场聚会之后 ，谷歌的行动也麻利起来 ，要求「一百天内打造一个能与 ChatGPT 抗衡的产品。」
一份内部备忘录写道：「由于 ChatGPT 的泛起 ，LaMDA 团队被要求优先开发对 ChatGPT 的回应。在短期内 ，这优先于其他项目。」
谷歌内部最先麋集测试 Bard 和其他谈天机械人。
Bard 可以在 LaMDA 的基础上举行开发 ，但必需更新其知识库并引入新的清静步伐。谷歌的基础设施团队将最优异的员工调去释放更多效劳器 ，以完成所有这些调解。他们险些耗尽了公司一些数据中心的电力 ，冒着装备销毁的危害 ，同时迅速设计新工具 ，以更清静地应对一直增添的电力需求。
只管新的盘算能力陆续上线 ，但 Bard 仍会爆发「幻觉」 ，并以不适当或冒犯性的方法回应。
面临百日限期 ，谷歌能做的最好的事情就是尽可能多地发明和修复过失。一些通常专注于处置惩罚荼毒儿童图像等问题的承包商 ，转而测试 Bard。
以往推出 AI 项现在 ，谷歌的约莫十几小我私家的认真任立异团队会花几个月自力测试系统 ，检查是否保存不良私见和其他缺陷。但关于 Bard ，这个审查历程被压缩。
新模子和功效宣布速率太快 ，审查职员纵然周末和晚上都加班也跟不上。其时有人提出推迟 Bard 宣布 ，意见被反对了。
2023 年 2 月 8 日 ，谷歌举行 Bard 人工智能演示直播。在演示视频中 ，Bard 回覆詹姆斯?韦伯太空望远镜时泛起事实性过失 ，导致 Alphabet 股价下跌近 9% ， 市值蒸发了约 1000 亿美元。
谁也没想到云云微缺乏道的事情会导致股价暴跌 ，事实 ChatGPT 也会犯下种种愚蠢的过失。
向导层向团队包管 ，没人会因此丢掉事情 ，但快速吸收教训。「我们是谷歌 ，不是首创公司 ，我们不可容易地说 ，『哦 ，这只是手艺缺陷』。我们会被点名品评 ，我们必需以谷歌的方法做出回应。」
谷歌内部留言板 Memegen 上的一篇帖子写道：「Bard 的宣布和裁人都太急遽、纰漏和短视了 ，请恢复久远眼光。」
望远镜事务后 ，皮查伊安排了 8 万名员工破费两到四个小时对 Bard 举行内部测试 ，并为 Bard 项目增派了数百名员工。在团队的 Google Docs 中 ，皮查伊的头像最先天天泛起 ，频率凌驾以往任何产品。
由此可见 ，谷歌一改以往「追求完善才宣布」的古板 ，转变为「先宣布再迭代」的迅速战略。
到了 2024、2025 年 ，谷歌的节奏进一步加速。
皮查伊在内部聚会上直言：「我需要各人内化紧迫感 ，加速公司运转速率。竞争正在强烈转变 ，我们的主要营业也面临着亘古未有的挑战。」
这并不是空喊口号。
为了突破那种恒久的「慢」 ，谷歌在 2024 年至 2025 年间启动了历史上最大规模的组织扁平化行动。
据内部统计 ，谷歌吊销了约 35% 的认真小团队的司理岗位 ，特殊是那些直接下属少于三人的治理层 ，消除「司理的司理」这一冗余层级 ，确保指令能够从决议层直接触达一线的算法工程师 ，镌汰相同消耗和决议摩擦 。
在产品研发模式上 ，谷歌实验室的联合认真人乔什?伍德沃德在认真 Gemini 应用时代 ，突破了谷歌古板的长周期蹊径图 ，引入类似创业公司的快速迭代机制 。
伍德沃德会在 X 或 Reddit 等社交媒体平台直接回应用户的反响 ，并将这些反响实时转化为工程师的修复使命 ，形成高效的反响闭环。
已往 ，谷歌被戏称为「硅谷最大的养老院」 ，前 CEO 埃里克?施密特曾炮轰公司因太过追求「生涯与事情平衡」而损失斗志。
在这一点上 ，谷歌也有了转变。
内部备忘录显示 ，谷歌联合首创人谢尔盖?布林曾在今年 2 月对 AI 部分体现 ，员工应逐日到岗 ，每周 60 小时是「最佳效率区间」。布林强调 ，人工智能领域竞争迅猛 ，公司必需「全速推进」以维持领先。
Gemini 项目组遍布全球八个时区 ，数百个协作谈天室昼夜同步。
哈萨比斯恒久以来习惯于在伦敦与家人共进晚餐 ，然后事情到破晓 4 点 ，他说：「追念起来 ，每一天都感受像过了一辈子。」
组织重组：建设新谷歌 DeepMind
谷歌内部 ，一经有两支「仙人打斗」级别的 AI 天团。
一支是伦敦的 DeepMind ，掌门人是德米斯?哈萨比斯；另一支是山景城的 Google Brain ，由传奇工程师杰夫?迪恩坐镇。
DeepMind 以强化学习和通用人工智能为愿景 ，偏向于基础科学突破 ，如 AlphaFold、AlphaGo；而 Google Brain 则更着重于深度学习的基础设施建设以及与谷歌现有产品的深度集成。
两支步队虽然同属谷歌系统 ，但往往在人才和算力分派上保存强烈的竞争 ，甚至在某些研究偏向上重复造轮子。
2023 年 4 月 ，谷歌宣布组织大重组 ，将 Google Brain 和 DeepMind 合并 ，建设新的 Google DeepMind 部分 ，DeepMind 联合首创人德米斯?哈萨比斯出任 CEO ，获充分自主权。
杰夫?迪恩出任谷歌首席科学家 ，他将从详细的部分治理中抽身 ，转而从手艺架构的高度指导 Google DeepMind 和 Google Research 的研发偏向。
谷歌通过这次合并 ，确立了哈萨比斯作为谷歌 AI 唯一统帅的职位 ，竣事了两大实验室长达数年的资源内讧和手艺不同。
相助最先后 ，迪恩、哈萨比斯和詹姆斯·马尼卡向董事会提交了一份妄想 ，让两个团队联合打造迄今为止最强盛的语言模子。
哈萨比斯想把这个项目命名为 Titan ，但董事会不太喜欢 ，最终接纳了迪恩提出的 Gemini 这个名字。
统一后的团队获得了亘古未有的资源支持：最优先的TPU集群、最自由的架构试验权 ，最强工程师与科学家。
2024年 ，Gemini产品团队从搜索部分转移到DeepMind ，这是DeepMind首次直接认真面向消耗者的产品。
2025年头 ，谷歌 AI Studio 团队和为该公司 Gemini 系列模子开发 API 的团队并入 Google DeepMind。
谷歌突破了部分墙 ，AI成为全公司的焦点战略 ，而非某个研究部分的专属项目。搜索、云盘算、广告、硬件等各个营业线都围绕AI举行重组 ，形成「AI优先」的全新文化。
首创人回归：突破权要主义
2019 年 ，谢尔盖?布林辞去 Alphabet 的一样平常治理职务 ，虽然仍是董事会成员 ，但基本不再加入运营决议 ，只是无意去硅谷办公室审查其「登月妄想」项目的希望情形。
这种情形在 2023 年爆发转变 ，已经退居幕后的布林被重新拉回战场。
2023年1 月 24 日 ，布林提交了多年来的首次代码会见权限申请 ，该申请与谷歌的自然语言谈天机械人 LaMDA 有关。
据桑达尔?皮查伊透露 ，布林最先破费大宗时间与谷歌 AI 团队在一起 ，并且亲自加入手艺事情。
「谢尔盖现在花更多时间在办公室里 ，他真的在写代码 ，已往一年里我最优美的回忆之一就是和谢尔盖一起坐在大屏幕前 ，看着损失曲线训练这些模子。」
亲自审查 Gemini 模子的逊ю耗曲线 ，这在大型科技公司的联合首创人中是极其有数的 。
在神经网络训练中 ，消耗曲线反应了模子参数在迭代历程中的误差收敛情形 ，其形态直接预示了模子的最终性能。布林对这些底层细节的关注 ，迫使研发团队必需在每一个手艺细节上追求卓越 ，而非仅仅知足于完成项目汇报。
据布林透露 ，他现在有个新习惯 ，喜欢一边开车一边与 Gemini 举行实时对话 ，讨论数据中心的电力和本钱等问题。「他车里用的 Gemini 型号比现在市面上的产品好得多。」这是典范的谷歌式「dogfooding」。
（注：dogfood 是硅谷的行话 ，意思是在正式宣布前让员工试用自家产品。）
除了直接加入到模子训练的手艺细节中 ，布林还要和谷歌内部的权要主义做抗争。
谷歌内部有份清单划定哪些工具可以用来写代码 ，而 Gemini 竟在榨取列内外 ，「理由是 Gemini 必需坚持纯粹 ，不可用它…… 横竖一堆特殊希奇的理由 ，让我完全无法明确」。
他与相关职员爆发了强烈争执 ，最终通过皮查伊才解决了这个问题。
布林还用 Gemini 举行了一次立异实验。他在谷歌内部谈天中询问 Gemini：在这个谈天空间里 ，谁应该获得提升 ？Gemini 选择了一位默默无闻的年轻女工程师。
布林体现 ，「我甚至没注重到她 ，她平时并不太爱讲话 ，特殊是在那次PR评审时」 ，但 AI 检测到了她的现实孝顺。
布林随后找到该工程师的直属司理求证 ，获得回应：「你说得对 ，她一直在起劲事情 ，做了许多事情。」最终这位工程师获得了提升。
别的 ，布林的保存极大地简化了招聘流程。
在硅谷 ，顶级 AI 研究员往往更倾向于与同样具备深挚手艺秘闻的首创人对话 ，布林多次亲自给已经去职的顶级科学家打电话 ，约请他们重返谷歌加入「决议人类未来」的 Gemini 项目。
首创人的回归意义重大。他重新聚焦 Gemini 等旗舰项目 ，加入手艺开发和决议 ，同时直接介入突破内部的流程障碍。
当一个项目需要快速决议时 ，首创人可以直接拍板 ，而不是在各个部分之间重复协调。
人才召回：老兵的价值
在 2023 年的大规模裁人和人才流失阴影下 ，外界曾一度以为谷歌的 AI 焦点人才已经流失殆尽。
然而 ，谷歌在 2024 年和 2025 年实验了一场「盘旋镖妄想」。
据 2025 年底的内部数据 ，谷歌昔时招聘的 AI 软件工程师中 ，有约 20% 是一经在谷歌事情、厥后去职或跳槽、最终又被请回来的「老兵」。
这些「老谷歌人」对公司文化、手艺架构、内部系统都了如指掌 ，能够迅速上手 ，大幅降低磨合本钱。
其中 ，最具代表性的就是 Transformer 论文作者之一 Noam Shazeer 的回归。
他曾因谷歌拒绝推出他的谈天机械人项目而于 2021 年去职开办了 Character.AI。
2024 年 ，谷歌支付了高达 27 亿美元的允许费给 Character.AI ，实质上是为了将 Noam Shazeer 及其团队召回 DeepMind 。
这种近乎「赎身」式的召回 ，向外界转达了一个强烈的信号：谷歌愿意为顶级人才支付任何价钱。
Shazeer 回归后被任命为 Gemini 项目的配合认真人 ，他的保存极大地增强了谷歌在重大算法架构上的研发底气 。
谷歌吸引老兵回归的焦点筹码被称为「基础设施羡慕」。虽然 Meta 等敌手开出了高达 1 亿美元的签字费 ，但谷歌提供的条件是研究员在任何地方都无法获得的：
能够直接调理拥有数十万个 TPU 节点的超等盘算集群 ，以及处置惩罚来自搜索、YouTube 等九个拥有凌驾 10 亿用户的产品所爆发的真实天下数据。
关于追求手艺突破的高级研究员来说 ，这种级别的算力和数据资源 ，比纯粹的薪酬更具诱惑力 。
为了留住这些召回的老兵 ，谷歌还彻底刷新了激励机制和职级系统。
在 2025 年的薪酬刷新中 ，谷歌将高绩效 AI 人才的酬金更多地与产品落地指标（如模子推理效率、用户活跃度）而非仅仅是论文揭晓量挂钩。
竞争远未竣事
当 OpenAI 拉响「红色警报」时 ，外界惊呼谷歌已经完成了逆袭。
但竞争远未竣事。
奥特曼在内部信中透露 ，OpenAI 即将宣布一款性能逾越 Gemini 3 的推理模子 ，同时正在研发代号为 Garlic 的新模子。
而 Anthropic 的 Claude 也在企业市场攻城略地 ，Meta 则以惊人的薪酬挖角顶尖人才。
当模子能力趋同时 ，竞争的焦点将从手艺转向应用 ，谁能让 AI 真正融入用户的一样平常生涯 ，谁能构建起难以复制的生态壁垒 ，谁能在羁系和伦理的约束下一连立异。
从这个角度看 ，谷歌的翻身仗只是万里长征的第一步。在这场似乎没有终点的 AI 竞赛中 ，唯一确定的是：
没有永恒的领跑者 ，攻守之势随时可能再次转换。
https://www.businessinsider.com/google-isnt-launching-chatgpt-competitor-due-to-reputational-risk-2022-12?utm_source=chatgpt.com
https://x.com/Yuchenj_UW/status/2000068339104936058?s=20
https://www.wired.com/story/google-openai-gemini-chatgpt-artificial-intelligence/?utm_source=chatgpt.com
https://www.businessinsider.com/google-larry-page-sergey-brin-help-chatgpt-code-red-2023-1
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