谷歌AI凭什么赢了OpenAI?

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文|蓝洞商业 赵卫卫<br> 2026 年,OpenAI 的市场占有率在下坠,谷歌的Gemini 和Anthropic 的Claude 在崛起。<br> 最近《哈萨比斯:谷歌 AI 之脑》出版,代表着中文世界有了读懂谷歌 AI 灵魂人物的一手资料。作者马拉比定期跟哈萨比斯畅聊两小时,最终把总计 30 小时的对话融合资料汇集成哈萨比斯的传记。<br> 书中不仅呈现哈萨比斯的精神世界与成长轨迹,更揭示了他带领 DeepMind 走出与 OpenAI 完全不同的发展路径,一个以科学为核心、沿着审慎的发展路径,另外一个则代表着快速行动和打破常规的企业文化。<br> 最重要的一点,书中把哈萨比斯塑造为「企业家+科学家」的形象,他这批早期 AI 先驱构建 AI 的出发点是科学探索,探索一种新型认知的哲学;而 OpenAI 的奥尔特曼则是代表着另外一群人,他们把 AI 技术当作可搭乘的顺风车,因为 AI 可以带来权力和财富。<br> 先理解人,再理解事。<br> 哈萨比斯从伦敦一个移民家庭长大,5 岁就成为国际象棋神童,后来在剑桥研究神经科学,创立 DeepMind 之后,用 AlphaGo 击败人类围棋冠军,又用 AlphaFold 解决蛋白质折叠,获得诺贝尔化学奖,他终极愿景的 AI 是无限机器,能无限归纳数据,升维成数学的 AGI。<br> 回看过去十五年,谷歌是 AI 力量的重要一极。<br> 目前,全球 AI 产业中 90% 的关键突破,都是谷歌大脑、谷歌 Research 或 DeepMind 完成的,比如 AlphaGo、强化学习,还有 Transformer 架构,按照哈萨比斯之前的设想,AI 应该沿着稳妥的研发路线发展,更多的 AlphaFold 可以在癌症治愈、新能源和新材料上应用,造福人类。<br> 但现实没有按照剧本走,技术的发展难以预测,OpenAI 率先将大模型的对话与生成能力推向大众,谷歌在一度落后的情况下奋起直追,组织重组,打造 Gemini 3.0,终于在全球通用 AI 流量的市场份额中上升到了 21.5%,而 ChatGPT 则从 86.7% 下跌到了 64.5%。<br> 而哈萨比斯,就是解开谷歌一切 AI 能力的核心头脑之一。<br> 哈萨比斯站在了硅谷对立面<br> 《哈萨比斯:谷歌 AI 之脑》里,披露了很多科技往事的内幕。<br> 比如,当时谷歌收购 DeepMind,而 Facebook 的扎克伯格给出的价格更高,但哈萨比斯还是选择了谷歌,因为他更看重人而不是价格,扎克伯格没有展现对 AGI 的长远理解,而谷歌联合创始人拉里&middot;佩奇是懂的人。<br> 「他当时基本上是在告诉我,也许你可以创办一家像谷歌那样的公司,但这会耗尽你职业生涯中最宝贵的时光,」哈萨比斯回忆拉里&middot;佩奇,「但如果我真正的使命是打造通用人工智能,那么我为什么不利用他积累的所有资源呢?我觉得这个论点很有道理。」<br> 2014 年 1 月底,谷歌以 6.5 亿美元收购了 DeepMind,以今天的标准来看,这笔交易可谓物超所值。<br> 但哈萨比斯真正的收获是在接下来的十年里,谷歌向 DeepMind 的研究投入了数十亿美元。哈萨比斯自青少年时期就怀揣的对超级智能的追求,很快便进入了高速发展阶段。<br> 哈萨比斯后来身处谷歌核心领导层,但一直生活在伦敦而不是硅谷,因为他认为英国比硅谷更平等,不愿被硅谷的逐利文化完全同化。<br> 哈萨比斯虽然与硅谷打交道并接受它的资金,但始终置身其外,在与马拉比的对话中痛批那些以利润、速度、市场主导为优先的企业领导者,因为太过于「短视、逐利」。<br> 事实上,DeepMind 也与谷歌发生权力斗争的矛盾,DeepMind 内部曾对谷歌在 AI 治理和安全监督上的控制不满,他们担心未来 AGI 的部署会完全由商业利润驱动,而非安全与伦理考虑,于是希望为 DeepMind 建立独立于谷歌商业董事会的治理机制。<br> 但这个名为「Project Mario」的秘密分拆计划最终失败,谷歌无法接受外部独立人士对自家核心专有技术拥有否决权。DeepMind 联合创始人苏莱曼也因此离开,后来成为微软 AI 的负责人。<br> 这是 DeepMind 与谷歌内部权力斗争的首次完整披露。<br> 这也推动了哈萨比斯的成长,他开始从一个理想主义者转变成一个现实主义者,因为他知道,在一个盈利性的公司里,过于理想化的去信任化治理结构(trustless governance structures)根本行不通,唯一的现实路径是在公司内部获得实际权力。<br> 更重要的是,哈萨比斯在传记中成为一个奥尔特曼的反面,AI 的目的是科学启蒙,而非权力与财富,这是观察哈萨比斯和奥尔特曼的一个切入点。<br> 奥尔特曼被简化成一个追求权力和财富的 AI 领导者,而哈萨比斯则是科学家+企业家,这不仅是公众形象差异,更是底层价值观与发展逻辑的根本分野。<br> 奥尔特曼深谙硅谷的生存法则,比对手先推向市场是生存级别的要求。体现奥尔特曼的权力欲,最明显的就是他导师格雷厄姆的那句话:山姆极其擅长获取权力,你可以把他空降到一个食人族岛上,五年后回来,他已经是国王了。<br> 这也解释为什么 DeepMind 在大语言模型上一度落后 OpenAI,因为哈萨比斯坚持「科学优先」的神经科学路径,他对大语言模型保持怀疑,他是为了知识和科学而做这件事。<br> 头部差距在拉大,开源始终落后一代<br> 在最近的采访中,哈萨比斯对行业格局和未来发展做出了诸多判断,例如开源模型永远落后一代,而头部的竞争格局在拉大,未来行业需要一个国际性的组织来进行合作。<br> 他认为,目前全球前三到四家顶尖实验室与其他所有机构的差距,正在以两年前完全没有的方式不断拉大。原因是结构性的,而不只是砸钱更多。<br> 「缩放定律、Transformer 架构、人类反馈强化学习流程」,这些当前的技术思路已经被广泛传播、广泛复现。这些路线的边际收益正在下降,只会熟练应用已知技术的机构,正逐渐触及增长天花板,接下来决定胜负的,将是谁能发明新一代算法,而不是谁能把现有技术执行得最高效。<br> 而且,AI 工具本身也在加速下一代系统的研发。代码助手加速了研究者迭代架构的速度;数学推理工具帮助证明新模型的特性,前沿实验室不只是在同一条赛道上跑得更快,他们正在改变赛道本身。<br> 「从相同的技术路线里挖掘同等收益,正变得越来越难。因此我相信,未来几年,有能力发明全新算法思路的实验室,将获得更大优势—— 因为上一代思路的潜力已经被彻底耗尽。」<br> 在开源问题上,哈萨比斯态度审慎但明确:开源模型将始终比最前沿技术落后大约一代。<br> 不是因为开源社区缺乏天赋或投入,而是因为追赶需要时间。前沿实验室发表一项突破,开源社区需要大约六个月,才能复现、深度理解并干净地实现它,而在这六个月里,前沿实验室并没有停下。<br> 差距不会闭合,只会向前移动。<br> DeepMind 对此的应对,是自己的 Gemma 系列模型:轻量开源模型,目标是做到同规模里最强,而不是死磕绝对前沿。<br> 所以,哈萨比斯清晰地定义了 Gemma 的使用者:没有大规模算力基建的早期开发者、算力受限的学术研究者、不想依赖 API 的初创团队,以及必须本地运行的边缘计算场景。他认为,对这些场景而言,开源模型不是妥协 ,它们往往是更合适的选择。<br> 关键在于,人们要清醒认识其定位与边界。<br> 更重要的一个问题,是谈到当前 AI 行业哪些方面落后于当年的预期,哈萨比斯认为,持续学习(continual learning)这些系统在训练完成后、部署到真实世界后,就不再继续学习了,模型在增量学习、持续适应新知识方面能力薄弱。<br> 「因为业界还没有完全找到可行方案,所有头部实验室都在研究,如何把新知识整合进已经训练数月的成熟系统里。而人类大脑在这方面做得极为自然,大概率是通过睡眠、强化学习等机制。」<br> 而且,当前 AI 发展还有很多问题需要克服,最大的问题或许是一致性(consistency)。「我有时称这些系统为‘锯齿状智能’(jagged intelligence),因为它们在以特定方式提问时表现惊人,但提问方式稍有变化,就可能在基础问题上出错,通用智能不应该有这种缺陷。」<br> 谷歌如何逆袭?<br> 组织变化,先于产品变化,组织能力的重塑带领技术的变革,这是谷歌的 Gemini 能够后来居上的主要原因。<br> 去年 11 月中旬,谷歌发布的 Gemini 3.0 模型,因为其在推理、多模态能力上的强劲表现,给 ChatGPT 带来了极大压力。一个很重要的原因,就在更早之前谷歌 DeepMind 和谷歌大脑两个 AI 团队合并,哈萨比斯成为合并后的新部门的负责人,而谷歌大脑负责人杰夫&middot;迪恩则担任新团队的首席科学家。<br> 团队的变化是一切变化的基础,哈萨比斯后来说,「我们把公司全球人才整合起来,朝着同一个方向推进;同时,我们集中了全部算力资源,去打造最大规模的模型,而不是在公司内部分散做两三个版本。<br> 很大程度上,我们只是把已有的各项优势捏合到一起,然后以一家创业公司般的极致专注与节奏全力冲刺,让我们重新回到前沿,并在多个领域取得领先。」<br> 事实上,当时外界并不看好哈萨比斯,因为谷歌大脑负责人杰夫&middot;迪恩的产品经验更丰富。<br> 但哈萨比斯证明了自己,因为外界只看到了他作为一个科学家带领 AlphaFold 的阶段,忽视他的游戏生涯。「如果你让我做真正创新的产品,我非常乐意,那就是我在游戏行业试图做的事——每款游戏都基于革命性的技术。」<br> 要在谷歌这艘战舰中摆脱「创新者的窘境」谈何容易,既要保持长期、自由的科学研究,又要以近乎无情的节奏持续把成果推向市场、迭代、发布。<br> 哈萨比斯从游戏行业复刻了「突击队」模式,所有成员共同开发一个统一模型;任何人都可以提出改进方案,但只有在排行榜上提升了模型表现的改进才会被采纳;一切用数据说话。<br> 外界看到了Gemini 3.0的成功,但事实上,更早之前的 2024 年9 月,谷歌用这套方法组建了反击团队,用来防御 OpenAI 发布 o1 推理模型。<br> 当时谷歌传奇工程师诺姆&middot;沙泽尔(Transformer 架构的核心发明者之一,曾被谷歌以 27 亿美元从外部请回)与杰克&middot;雷共同领导了这个项目。在准备会议上,超过 250 名科学家到场,每人仅带一页 PPT。原本计划只招募 40 名志愿者,最终却有 150 人主动报名。那种氛围就是:「这是 RL(强化学习),这是 DeepMind,我们必须拿下它!」<br> 差距是不断缩小的,到 2025 年秋天,Gemini 2.5 Pro 与 OpenAI 的 GPT-5 在多项盲测对决中表现非常接近,在长上下文和多模态任务上 Gemini 常占优势,而 GPT-5 在数学推理等任务上更强。<br> 如果用一个关键词来总结哈萨比斯的管理哲学,那可能就是不懈(relentless)。「不懈的进步,不懈的发布。不懈的创新生产机器。这几乎是一个矛盾修辞——你能拥有一个持续迭代的创新生产引擎吗?我认为可以。」<br> “特别声明:以上作品内容(包括在内的视频、图片或音频)为凤凰网旗下自媒体平台“大风号”用户上传并发布,本平台仅提供信息存储空间服务。<br> Notice: The content above (including the videos, pictures and audios if any) is uploaded and posted by the user of Dafeng Hao, which is a social media platform and merely provides information storage space services.”
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