編輯｜微胖、楊文

最近，谷歌連失兩員大將。

短短三天內，先是 Transformer 論文共同作者 Noam Shazeer 離開谷歌加入 OpenAI；緊接著諾貝爾獎得主、AlphaFold 負責人 John Jumper 轉投 Anthropic 麾下。

有網友認為，Noam 的離開，讓 Gemini 的未來蒙上一層不確定性。

不止一位 DeepMind 員工透露，是 Noam 救了 Gemini。甚至有傳言說，他只改了幾行訓練代碼，Gemini 的性能就立刻突飛猛進。

如今他走了，而 Gemini 的編程能力仍然感覺落后。

谷歌正陷入一個尷尬的悖論中：財力最雄厚，產業鏈最全，卻擋不住自己變成硅谷的「黃埔軍校」。

病根：大公司病

多位資深評論指出，谷歌不缺技術遠見，頂尖人才之所以出走，最核心的原因是，大公司病帶來的組織結構窒息感。

一個是計算資源內耗。谷歌內部不同團隊（如原 Google Brain 與 DeepMind 的融合過程）在計算資源的爭奪上存在激烈的內部政治。

Transformer 論文共同作者之一 Llion Jones 就曾表示：「我覺得谷歌的官僚體系已經發展到一種程度，讓我感覺自己什么事都推進不了。」

相比之下，Anthropic 和 OpenAI 組織架構更扁平，目標高度一致。

更有網友指出，谷歌領導層在戰略上對 Scaling Law 缺乏絕對信仰，竟然在去年 10 月把珍貴的 Google Cloud TPU 算力打包賣給或租給了競爭對手 Anthropic，而不是留給自家的 DeepMind。

還有路線分歧

谷歌試圖面面俱到，既要做底層基礎設施、又要維護龐大的既有業務，導致其在前沿探索上缺乏硅谷初創公司那種「All in LLM」的專注度。部分科學家不愿將精力耗費在無休止的跨部門協同和管理層會議中。

有網友指出，「大公司的政治和對 AI 的態度，有時比單純的算力更重要。」

很多人擔心，DeepMind 正在從曾經的「AI 科研圣殿」逐漸向臃腫的傳統大廠退化，導致高層人才向組織更扁平、執行力更聚焦的初創陣營流動。

有業內工程人員提出了一點深刻的警告：谷歌雖然擁有最龐大的 TPU 算力和數據中心，但真正的護城河正在走出門外。

「你可以鎖住模型權重（Weights），讓它留在數據中心里；但那些構建它們的人，帶走的是隱性知識、訓練直覺、安全權衡、架構模式以及避坑經驗。」

這種技術直覺在頂級研究中是無法通過論文完全復現的。

Shazeer 和 Jumper 的離職，意味著谷歌過去幾年積累的、未公開的技術秘密和訓練「手感」，正在實質性地向 OpenAI 和 Anthropic 擴散

模型、產品線一團亂麻

Gemini 3.5 Pro 還沒發布，就已有人開始唱衰。

有網友表示，谷歌的運作方式與 OpenAI 或 Anthropic 等創業實驗室截然不同。

谷歌高管太多、開發周期太慢、獨立項目太雜，文化官僚問題嚴重，「在目前的架構下，很難相信谷歌能發布一款真正與 GPT 或 Claude 競爭的前沿模型。」

https://x.com/ishuagra02/status/2068018795449290760?s=20

之前就有網友吐槽谷歌各種 AI 產品、版本、命名混亂

同樣是 Gemini 相關能力，卻分散在 AI Studio、Workspace、Spark、Jules、Antigravity、Flow、Veo、NotebookLM、AI Mode 等不同入口和套餐里，名字還經常改，導致用戶很難搞清楚到底該用哪個。

Google AI 生態已經亂到離譜，卻還裝作一切很簡單。

https://x.com/nathanclark_/status/2056947354654355849?s=20

還有網友發出靈魂拷問，Google 為什么會有 Antigravity 和 Jules 這兩個互相競爭的編碼 Agent？

你以為谷歌只有這兩個相似的 AI 編程工具？以前還有 Gemini CLI，剛被停掉；還有 Project IDX，后來又改成了 Firebase Studio。谷歌內部大概還有一堆類似的項目在并行。

https://x.com/TheBalkanHacker/status/2067798660847464876?s=20

有人調侃，如果沒有至少 3 個團隊在做同一件事，那這件事可能就不值得做 。

https://x.com/bilawalsidhu/status/2067810862526599267?s=20

這是谷歌的老毛病了。當年一堆聊天 App 同時上線，就是同樣的邏輯，多個團隊為了晉升和資源，搶著做類似的東西，最后大概率會砍掉其中一個

前 Uber/Skype 工程師 Gergely Orosz 也解釋了其中的原因。

谷歌的內部激勵機制是鼓勵大家去造新東西，這樣容易拿晉升、拿獎勵，而維護現有產品則沒什么晉升價值。于是，每年都會冒出同一個功能的新產品，老產品沒人維護，遷移用戶也沒人重視。

https://x.com/GergelyOrosz/status/2057336026046095508?s=20

「過去的 12 個月完全屬于 Anthropic」

與網友紛紛給谷歌「倒油」形成鮮明對比的是，很多人贊同「過去的 12 個月完全屬于 Anthropic」。

這 18 個月，Anthropic 打造了一支科技界最強戰隊

他們招攬了 Workday 首席技術官 Peter Bailis、You.com 首席技術官 Bryan McCann、Instagram 聯合創始人 Mike Krieger、Box 首席技術官 Sam Ghods、Super 首席技術官 Henry Shi、Adept AI 首席技術官 Niki Parmar，以及 OpenAI 創始成員 Karpathy。

如今，John Jumper 加入，更是對 Anthropic 過去一年在模型能力、技術路線和行業聲譽全面爆發的最好背書。

https://x.com/sahilypatel/status/2068031973667508531

從最現實的商業和薪酬角度看，這件事并不難理解。

OpenAI 和 Anthropic 逐步逼近 IPO 節點，它們手中的 Pre-IPO 股票期權，對頂級人才而言幾乎就是一張「超級彩票」。一旦在上市前夜上車，未來可能獲得的是數十倍級別的爆發式回報。這恰恰是成熟上市公司很難正面抗衡的地方。

不過，John Jumper 去 Anthropic，絕不只是一次個人職業選擇。更深層看，它很可能是 AI for Science 賽道進入新階段的標志性事件

在過去很長一段時間里，Anthropic 在公眾認知中幾乎等同于 Claude，也就是一家純粹的大語言模型公司。

2026 年 4 月，Anthropic 斥資 4 億美元收購 AI 生物科技初創公司 Coefficient Bio。如今，AlphaFold 核心人物 John Jumper 加入，釋放出的信號已經非常明確：

Anthropic 正在把大模型能力，從語言、代碼和 Agent，加速推向生物、化學、生命科學等更硬核的 AI for Science 領域

這也意味著，Anthropic 很可能要在 Isomorphic Labs 的腹地，與 Demis Hassabis 正面交鋒

而這場 AI for Science 的新競賽，也并不只發生在硅谷。國內互聯網大廠，早已不同程度入場

例如早期，字節通過 AI4S（科學計算智能）團隊，研發了 Protenix、Seedfold 等前沿蛋白質與分子生成模型；在自研管線方面，也布局了覆蓋自身免疫疾病方向的候選藥物，例如 IL-17 小分子抑制劑。

騰訊更接近「投資即布局」的打法，同時也在探索分子設計等方向。

阿里和京東并未明顯深入藥物研發本身，但憑借供應鏈、醫藥流通和產業資源，也開始切入干細胞藥物等更靠近產業下游的環節。

當然，錢和賽道之外，還有一個重要的變量，文化

根據硅谷風投機構 SignalFire 的離職數據分析，Anthropic 的兩年員工留存率高達 80%，在一線 Frontier AI 實驗室中位居前列。這說明進去的人很少后悔。

Anthropic 在招聘中有一個非常著名的「文化面試」（Culture Interview）。它篩選的不只是技術能力，也篩選一種更稀缺的共事特質：高信任，低自負。Anthropic 甚至明確鼓勵員工對公司自身路線保持懷疑與批判。

這種保護高智商個體獨立性的管理文化，對那些不愿卷入公司政治、不愿把時間消耗在內部博弈中的學者和工程師來說，吸引力很強。

頂級工程師最痛恨為了 PPT、匯報和組織層級而進行的過度架構設計，所以 Anthropic 核心價值觀中有一條極為顯眼：Do the simple thing that works（做有用且最簡單的事）

結語

對谷歌而言，坐擁最多諾獎得主和頂級學者，當然是頂級 Flex。但如果無法在內部提供足夠松弛、高效、能釋放野心的機制土壤，那么最終，它也可能淪為硅谷最大的「人才黃埔軍校」。

這場 AI 長跑，比拼的早已不只是原始算力、模型參數和論文數量。更關鍵的問題變成了：誰的組織架構，更能釋放這些天才的野心？

至少目前來看，在這場人才與效率的閃電戰中，初創陣營又一次搶占了上風。