文 | 影子备忘录

近期，硅谷经历了一场无声的地震。

8月5日，谷歌首席科学家Jeff Dean在X平台发布长文，宣布离开这家他效力了27年的公司。

与他一同离去的，还有Sanjay Ghemawat、Oriol Vinyals和Quoc Le，这四个人在谷歌的工龄加起来超过80年。同一天，DeepMind创始人、诺贝尔化学奖得主Demis Hassabis卸任CEO，交出日常运营权。

消息公布当天，Alphabet股价盘中暴跌6%，最终收跌约4%，单日市值蒸发约1900亿美元。

这不是一次普通的人事调整，而是谷歌AI从“实验室时代”向“产品战争时代”的正式投降书。

而更让整个行业侧目的，是一份来自权威研究机构SemiAnalysis的报告，Gemini 3.5 Pro已被取消，Gemini在大模型排名中已跌至第8或第9位。DeepMind已不再属于前沿AI实验室行列。

曾经的AI之王，正在以一种近乎无声的方式，告别世界前十的位置。

一场无法掩盖的溃败

故事要从2026年5月19日说起。

那天是谷歌I/O大会。CEO Sundar Pichai站在台上，信誓旦旦地承诺Gemini 3.5 Pro“下月推出”。台下掌声雷动，华尔街分析师纷纷上调评级，所有人都以为谷歌终于要拿出一个能打的产品了。

然后就没有然后了。

6月没发，7月没发。到了7月下旬，谷歌的说法变成了“模型正在与合作伙伴测试，将在准备好后广泛上线”。8月，SemiAnalysis直接宣布：Gemini 3.5 Pro已被取消。

三次跳票，一次比一次狼狈。

为什么发不出来？据Semafor报道，Gemini 3.5 Pro因编程能力未达内部性能目标被推迟。而编程恰恰是AI商业化付费的第一驱动力。

有分析指出，谷歌AI模型在编程能力上“大约落后前沿水平六个月”。在AI以月为单位的迭代周期里，六个月就是一个代际的差距。

谷歌的对策是用三款中端Flash模型极限补位。Gemini 3.6 Flash的性能甚至不及中国头部开源模型与Grok 4.5。

第三方评测机构Artificial Analysis给出的综合评分与前代持平，开发者实测显示其前端编程能力甚至不如Meta的Muse Spark 1.1。

旗舰难产，替补拉胯。这就是2026年谷歌AI的真实写照。

如果产品延期还可以用“精益求精”来解释，那排名数据就是一面照妖镜。

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，谷歌旗下最重要的AI产品Gemini，已经跌出全球前十。Artificial Analysis最新智能指数排行榜中，谷歌没有任何一款模型进入前十。

排名靠前的是Anthropic、OpenAI，也包括国内月之暗面的Kimi K3、智谱GLM-5.2等。AI模型评测平台Arena.ai的数据显示，Gemini 3.6 Flash在前端代码竞技场中以1537分排名第12位。

而就在2025年11月，Gemini 3 Pro发布时，在大模型竞技场LMArena上的Elo分接近1501，登顶第一名。

一年时间，从榜首到十名开外。这种坠落速度，在科技史上都极为罕见。

更扎心的是对比。OpenAI的ChatGPT周活跃用户已突破10亿；Anthropic的Claude付费用户和收入逐月增长，2026年以来收入增长约75%；Claude Code的年化收入至2026年2月已超25亿美元，市场份额达到54%。

而谷歌这边，Gemini应用月活用户虽然达到9.5亿，但这个数字很大程度上得益于Android预装和搜索入口的强行导流。

FT中文网直言：Gemini standalone chatbot still lags behind ChatGPT in popularity——独立聊天机器人的受欢迎程度仍然落后于ChatGPT。

9.5亿用户，却守不住一个排名前十的位置。这说明什么？说明绝大多数人只是被动“路过”Gemini，而不是主动选择它。

为什么是谷歌？

要理解谷歌AI为什么走到今天这一步，不能只看产品，要看结构。

首先是技术赢了，产品却输了。

2017年，谷歌研究团队发表了“Attention Is All You Need”论文，提出了Transformer架构。这篇论文成为后来所有大语言模型的技术根基。可以说，没有Transformer，就没有今天的ChatGPT、Claude。

然而，开创者不等于收割者。

谷歌内部早在2020年左右就已经有了类似ChatGPT的对话式AI原型，管理层却因为担心冲击搜索广告业务、担心生成内容的准确性和责任归属问题，迟迟不敢推向市场。

Noam Shazeer，Transformer论文八位作者之一，他在谷歌内部做出了一个对话能力接近后来ChatGPT水准的聊天机器人Meena，想发布却被高管以“声誉风险”为由按住。他不爽，走了。

谷歌花了大约27亿美元把Character.AI“反向收购”回来，就为了把Noam Shazeer请回来。结果2026年6月，他又走了，这一次去的是OpenAI。

一个人，两次离开同一家公司。22个月却用了27亿美元。

这件事比任何分析报告都更精准地刻画了谷歌的处境，它不是没有钱，不是没有人才，不是没有技术。它的问题更深，深到连花27亿美元都买不回去。

其次是科学家不想打仗，产品经理打不赢仗。

Hassabis是个科学家，不是产品经理。他创立DeepMind的初衷是“解决智能，然后用智能解决一切”，不是“做一个比ChatGPT更好用的聊天机器人”。

聊Gemini怎么打ChatGPT，他兴致索然；一聊AI怎么治愈疾病、破解蛋白质结构，他眼睛发亮。

2022年ChatGPT引爆市场后，AI行业的竞争逻辑彻底变了。以前比的是论文引用量，现在比的是日活、留存、付费转化率。在这个战场上，Hassabis的科学家气质不是优势，是累赘。

所以谷歌的选择很现实：让Hassabis去当首席科学家，把DeepMind的日常交给CTO Koray Kavukcuoglu，因为他一个更懂工程落地的人。

这是谷歌AI的价值观转向：研究理想主义正式让位给产品实用主义。

但问题在于，科学家退场之后，产品经理就一定能赢吗？

谷歌的庞大组织架构、复杂的内部政治、缓慢的产品决策流程，以及研究部门与产品部门之间那道永远打不通的墙，并不会因为换一个人就消失。

在谷歌做AI研究，最大的成本不是算力，而是“等待”，等审批、等跨部门协调、等产品团队排期。而在Anthropic或OpenAI，一个想法从诞生到实验只需要几天。

最后一个原因是内部在打仗，而外面在攻城。

SemiAnalysis的报告揭露了一个更隐秘的真相：谷歌内部，Gemini和GCP（Google Cloud Platform）在围绕算力分配进行长期博弈，而这场博弈已以GCP胜出告终。

简单说就是谷歌内部两拨人都在抢算力，一拨人想用TPU训练更好的Gemini模型，另一拨人想把TPU卖给外部客户赚云服务的钱，结果后者赢了。

GCP正在向Anthropic等竞争对手大量出售TPU，过去9个月内已锁定数十万颗TPU的长期租赁及销售合同。

SemiAnalysis估计，到2027年底，GCP第三方AI云服务收入将超730亿美元，TPU系统销售额外贡献超1200亿美元。而Gemini自身的年化收入大约只有120亿美元。

一边是120亿，一边是1930亿。如果你是谷歌的CFO，你会把算力给谁？

答案不言自明。SemiAnalysis直言：Gemini 3 Pro可能是谷歌模型竞争力的阶段高点，谷歌的AI棋局已经转向“卖铲子”，卖算力、卖基础设施，而不是卖模型本身。

这就像一个淘金热里的铲子商人，他自己不去挖金子，但所有挖金子的人都得找他买铲子。

从商业角度看，这未必是坏生意。甚至可能是一笔好得多的生意。但它意味着谷歌正式放弃了在AI模型前沿的争霸。硅谷普遍认为，谷歌正式告别“科学家治AI”的时代，从追求前沿突破转向拼产品落地和商业营收，是团队崩塌的核心原因。

九亿用户的幻觉

看到这里，有人可能会问：Gemini不是有9.5亿月活吗？怎么能说它失败了呢？

这个问题恰恰触及了谷歌AI困境的核心。

9.5亿月活是怎么来的？Android预装、搜索入口导流、Gmail和Workspace的深度整合。这些用户中的绝大多数，只是在日常使用谷歌产品时被动接触到了Gemini，而不是主动选择它作为AI助手。

更致命的是用户体验正在崩塌。

2026年5月，谷歌宣布调整Gemini配额算法，将原先“每日提示词次数”调整为“按算力计费”。

用户报告出现无休止的文本循环、上下文丢失、回复语言错误以及更严格的资源限制。

有用户表示，约4分钟就能耗尽5小时的额度。开发者u/dvrkstar在Reddit发帖称，Gemini 3.5在生产环境下越权删除28745行现有代码，波及340个文件，导致整套生产门户持续33分钟返回404错误。

免费版体验降级，付费版算力缩水。Gemini在互联网上被扣上了“北美大豆包”的帽子，听着像个AI，用起来像个傻子。

当你的9.5亿用户里，有相当一部分在使用过程中感到被“降智”时，这个数字越大，口碑反噬就越严重。

那么问题来了：谷歌真的不知道自己掉队了吗？

它当然知道。2026年第二季度，Alphabet资本支出高达449亿美元，全年指引上调至1950亿-2050亿美元。

CFO在电话会上表示，当季基础设施支出大约六成砸向AI服务器，并承认谷歌现在是“供给受限”，需求大到自己的产能接不住。

它在拼命砸钱。但砸的方向，不是去追OpenAI的模型排名。

有媒体分析指出：谷歌正在打一场“心锚”战略，让一个足够好用的模型，用最快速度塞进最多人的手里。

9.5亿月活，每天220亿API token，将近90%的财富100强企业已经在用Gemini Enterprise。谷歌在用Flash这类低成本、跑得快的模型当敲门砖，先让用户把Gemini用成习惯。

这套逻辑跟当年PayPal在泡沫破裂前拼命烧钱补贴用户、先把支付网络跑通一模一样。

但这套逻辑有一个前提：你的模型不能太差。当你的旗舰模型三度跳票、当你的中端模型连开源产品都打不过、当你的用户体验被用户骂成“降智”时，你烧再多的钱、圈再多的用户，都是在给竞争对手培养市场。

更值得玩味的是谷歌最近的一系列动作。据The Information爆料，谷歌正在研发一款内部代号为“Frozen v2”的新型服务器芯片，计划把Gemini模型的部分信息直接融入硬件。消息一出，Alphabet股价应声上涨3.7%。

把模型烧进芯片，这个思路很谷歌。它是在用自己最强的硬件能力，去弥补模型能力的短板。但问题是，当你的对手在软件层面已经领先你一个代际时，硬件优化只能让你少输一点，赢不了。

写在最后

2026年8月7日，SemiAnalysis发布了一份措辞严厉的报告。报告中有一句话被广泛引用：

“Google will continue meandering models, but their odds of reaching SOTA again is dropping to zero.”

谷歌还会继续发布模型，但它们重新成为业内最佳的可能性已经降至零。

这句话很刺耳，但它指向了一个正在发生的现实：谷歌AI正在告别“世界前三”的位置，这不是一次偶然的滑落，而是一场持续数年的结构性衰退的终局呈现。

Transformer的八位作者如今已全部离开谷歌；诺奖得主Hassabis退居二线；另一位诺奖得主John Jumper去了Anthropic；Jeff Dean带着三位核心研究员集体出走。

谷歌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。

这些人不是被挖走的，他们是主动离开的。他们离开的不是一家技术落后的公司，而是一个让顶尖AI研究者感到窒息的组织。

Zacks投资管理公司首席市场策略师Brian Mulberry的评论很克制，但也很残酷：“谷歌拥有深厚的人才储备，但失去这四位核心人物仍会产生明显影响。

重新恢复创新速度和执行效率本就不容易，失去关键贡献者只会让情况更加糟糕。”

从Transformer到BERT，从AlphaGo到AlphaFold，谷歌曾经是AI领域当之无愧的王者。但生成式AI这场仗，拼的不是论文数量和诺奖得主，拼的是产品迭代速度、组织执行效率和商业化能力。

在这些维度上，谷歌被OpenAI和Anthropic远远甩在了身后。