Gemini 3登顶，一文快速看懂谷歌AI如何逆风翻盘 | 巴伦精选

图片来自：网络

过去三年，谷歌的AI故事堪称一部跌宕起伏的“逆袭”故事。

从2022年底ChatGPT掀起的行业地震，到2023年Bard的“翻车”危机，再到今天Gemini 3的绝地反击。人们不禁好奇，这家科技巨头在AI浪潮中经历了怎样的卧薪藏胆，才成就了今天的蝶变？

在Gemini 3发布震动行业的日子，我们一起来回顾谷歌的逆袭之路。

谷歌AI大事记2023年：危机与觉醒

2022年11月30日，OpenAI发布ChatGPT的那一刻，谷歌总部陷入罕见的集体焦虑。这款基于Transformer架构的聊天机器人，以近乎“人类化”的对话能力迅速引爆全球，而谷歌引以为傲的LaMDA模型却因“幻觉问题”和商业化迟缓陷入被动。

12月，谷歌启动代号“代码红”的紧急计划，抽调100名工程师组成“Bard突击队”，目标是在100天内推出对标产品。时任搜索业务副总裁的Sissie Hsiao带领团队打破部门壁垒，整合搜索、Assistant和DeepMind资源，甚至临时调用数据中心极限算力。

次年2月，谷歌仓促推出基于LaMDA的聊天机器人Bard，在演示中误称“詹姆斯·韦伯望远镜拍摄首张系外行星照片”，导致Alphabet股价单日暴跌8%，市值蒸发超1000亿美元，这一事件成为谷歌AI战略滞后的公开警示，暴露了其在产品化与危机公关上的双重短板。

4月，DeepMind与Google Brain合并面对OpenAI的强势冲击，谷歌将两大核心AI团队DeepMind（强化学习与多模态研究）与Google Brain（Transformer架构与基础设施）合并为Google DeepMind（GDM），由戴密斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）担任CEO，杰夫·迪恩（Jeff Dean）转任首席科学家，此次整合终结了内部资源分散与技术路线竞争，为Gemini模型的集中研发铺平道路。

8个月后，Gemini 1.0发布首个原生多模态模型，在57项MMLU测试中90%超越人类专家，支持文本、图像、音频、视频交互，但其初期因“过度多样化”策略引发市场疑虑，股价波动幅度达12%，被质疑技术路线过于激进。

2024年：迎头赶上

2月，Bard正式更名Gemini，原Bard团队并入GDM，标志着其AI品牌向Gemini系列集中。同步推出的Gemini Advanced（19.99美元/月），支持代码编写、数据分析等复杂任务，首月付费用户突破500万，其API调用量在OpenRouter平台占比达35%，超越Claude 3和GPT-4。

5月，Veo 3视频模型发布，对标Sora，支持1080p分辨率、60秒动态生成，画面细节与物理模拟能力接近OpenAI Sora，其音画同步技术被《好莱坞报道》评价为“突破影视制作传统流程”。

12月，Gemini 2.0发布。轻量级模型Gemini 2.0 Flash免费开放，API调用量反超Claude 3和GPT-4，集成“深度研究”功能，支持长文本解析与多步骤推理，在LeetCode编程测试中准确率较GPT-4提升18%，开发者生态初具规模。

2025年：全面反扑

3月，Gemini 2.5 Pro登顶LMSYS Chatbot Arena榜单，评分超越GPT-4o和Claude 3 Opus，同时制霸文本、视觉、Web开发三大榜单，被称“三连冠”，其数学推理能力在国际数学奥林匹克竞赛（IMO）中以35分（满分42分）超越GroK 4和OpenAI o3。

5月，I/O大会上发布Gemini 2.5 Pro，集成“深度研究”功能，上线249.99美元/月的“Google AI Ultra”订阅，含高级工具调用权限，同时推出AI眼镜原型Project Aura，其端侧计算能力支持实时AR导航与多语言翻译，被视为消费级AI硬件的里程碑。

9月，搜索上线“AI模式”支持多模态查询（文字+拍照+语音），直接生成包含行程、费用、用户评价的“一站式答案”，搜索广告收入同比增长10.4%，用户平均查询时长从15秒延长至42秒，证明AI对核心业务的重塑能力。

11月，谷歌再次抛出重磅炸弹。Gemini 3 pro在数学、推理、多模态与Agent工具指标等多纬度关键指标上全面超越同级别竞品，引发了行业巨震。OpenAI CEO奥特曼罕见发推表示祝贺。

至此，谷歌完成了从追赶者到领跑者的逆袭之路。

谷歌AI的组织、人才与投入

谷歌在模型上的戏剧性逆袭的背后，是其重大组织架构调整、激进人才策略与巨额研发投入的胜利。

首先，从2023年至今，谷歌AI板块架构经历了从分散到集权的巨大变化。

2023年4月之前，谷歌的AI板块还是DeepMind与Google Brain两个独立团队的双轨制架构，人才与算力都分散在两支团队，因此形成的开发重叠与算力浪费引发了巨大争议。4月，两支团队正式合并，成立GDM，哈萨比斯任CEO，迪恩升任首席科学家，专注基础研究，原Brain团队负责工程落地，DeepMind团队主攻算法创新，形成“基础研究-产品开发”双螺旋结构。

2024年2月，brad团队正式并入GDM，同时更名Gemini，形成GDM的第三极力量。搜索与广告业务高管Raghavan升任CTO，强化技术-产品协同，设立“AI作战室”实时同步模型性能数据，高管每日晨会汇报进度，决策链条缩短至48小时。

“三国归晋”的局面，不但集中了谷歌的所有研发力量和资源，同时形成了算力—算法—应用的生态闭环，也在品牌上将所有谷歌AI的产品线统一到了Gemini，这也极大程度地提升了市场对于谷歌AI生态的认同。后期全球多家科技巨头都效仿其品牌统一与生态协同的AI生态策略。

另一方面，谷歌的AI生态的逆袭也离不开三位关键人。

首先是DeepMind创始人哈萨比斯，他主导了Gemini战略，并用“科学发现驱动产品”的理念重塑谷歌AI文化；第二位当属谷歌的首席科学家迪恩，他推动Transformer架构优化，并主导制定《AI负责任开发白皮书》；另一位则是2025年空降的首席AI架构师。

还有就是科雷·卡武克乔格鲁（Koray Kavukcuoglu），曾主导Meta MLC研究，推动Gemini与TPU深度绑定，其“硬件—模型协同设计”方法论降低训练能耗25%。

以三位核心关键人为核心，谷歌在挖人和薪酬设计的动作上也非常激进。2024年，以200万美元的签字费和0.8%的公司期权，从Open AI挖角洛根·基尔帕特里克（Logan Kilpatrick，Gemini开发者生态负责人）和诺姆·沙齐尔（Noam Shazeer，Gemini技术联合负责人），一度成为当时最大手笔的挖角动作。

另外，据公开信息显示，谷歌给团队内的顶尖科学家们开出的平均薪资高达200-300万美元（含股票），高于微软、Meta的平均薪资水平约20%-30%，核心团队还可获0.5%-2%公司期权。大手笔的薪酬体系无疑为谷歌AI的快速崛起打下了坚实的人才基础。

而高薪的另一面，也是谷歌抛弃了一贯的轻松工作文化，转而加入了“内卷”文化的极大牺牲。有媒体报道称，Bard团队每周工作90小时，推行“996敏捷开发”机制，而且还有30%的淘汰率考核。2024年，谷歌甚至因为高压的工作环境引发员工抗议“过度加班”，硅谷工会发起“AI劳工权益运动”。谷歌被迫调整弹性工作制，增设“心理健康日”。

除了大刀阔斧的架构调整和激进的人才策略，谷歌在研发费用上的不计成本也成为行业难以复制的壁垒。

2023年谷歌财报数据显示全年支出315亿美元，三方机构Counterpoint报告显示其中AI相关占比6.8%，仅21.4亿美元；2024年财报数据显示支出525亿美元，三方机构LESG(路浮特)报告显示AI相关占比55%，约290亿美元；2025年，根据第二季度财报电话会议记录预测，全年支出预期900亿美元，AI相关占比约65%，预计约585亿美元。

以2024年的数据横向比较，据The information报道数据，Open AI全年支出约75亿美元；而eMarket数据显示，Meta的支出约为100亿美元。相比之下，谷歌遥遥领先的投入也注定了在AI生态上的一骑绝尘的发展速度。

结语

从Bard的惨败到Gemini的登顶，谷歌证明了自己AI策略的有效性，极大地激励了科技大厂在AI上继续坚定地投入。但面对OpenAI的激进创新、Meta的开源围剿，谷歌能否守住王座，仍取决于其后持续投入的能力与“生态开放性”的建设。正如《麻省理工科技评论》所言：“谷歌从未真正失去AI领导权，它只是需要一场漂亮的翻身仗来证明自己。”而Gemini 3的横空出世，或许只是这场战役的一个节点而已。（作者｜陶天宇，编辑｜李程程）

更多对全球市场、跨国公司和中国经济的深度分析与独家洞察，欢迎访问 Barron's巴伦中文网官方网站