谷歌为什么总能做对决策？

将高度理性的数据驱动，与极度尊重个体创造力相结合。

来源 |新 眸

作者 |马斯迪

多年前，Gemini大模型的发布让全球科技圈重新审视谷歌的AI布局。

当外界还在讨论其与GPT的参数比拼时，很少有人注意到一个细节：

这款跨模态大模型的核心技术，源自谷歌2017年开源的Transformer架构，以及收购并长期投入的DeepMind实验室——

两项看似不相关的布局，在近十年后形成了精准共振。

更早之前，当亚马逊AWS已经在云计算市场占据半壁江山时，谷歌云（GCP）仍一度被视为“追随者”，但如今凭借AI原生云的定位，成为全球第三大云服务商，增速持续领跑行业。

从搜索引擎的绝对垄断，到安卓系统占据全球移动设备七成以上份额，从云计算的后发先至，到AI时代的技术引领——

谷歌成立二十多年来，几乎在每一个关键技术转折点都踩准了节奏。

与之形成鲜明对比的是，微软有比尔·盖茨、萨提亚·纳德拉，亚马逊有杰夫·贝佐斯，苹果有史蒂夫·乔布斯、蒂姆·库克，这些CEO的个人光环几乎等同于公司符号。

而谷歌的历任CEO，无论是埃里克·施密特、拉里·佩奇，还是如今的桑达尔·皮查伊，都显得低调内敛，甚至在大众认知中“存在感不强”。

更值得玩味的是，科技行业对“管理文化”的讨论，多集中在微软的刷新、亚马逊的Day1、苹果的极致产品主义，谷歌的决策逻辑却始终像一个黑箱。

它没有喊出振聋发聩的管理口号，也没有形成可复制的“爆款方法论”，却总能在复杂的市场博弈中做出正确选择——

以至于时至今日，在浪潮迭起的时代变化里，这家公司从未落跑，市值更是超越苹果，成为全球第二极。

这背后，究竟隐藏着怎样的运作模式？

驱动谷歌持续做对决策的“发动机”，又是什么？

01

决策去中心化

让听到炮火的人掌握话语权

在试图理解谷歌如何做出决策时，一个常见的认知误区是，寻找单一的、闪耀的个人权威或一句朗朗上口的管理箴言。

但谷歌的决策体系，从根源上摒弃了“CEO集权”的模式。

拉里·佩奇和谢尔盖·布林在创立之初就意识到，技术创新的不确定性决定了最正确的决策往往不是来自顶层设计，而是源于一线团队对技术趋势和用户需求的敏锐感知。

这种认知，最终演变成谷歌“去中心化决策网络”的核心逻辑。

在谷歌内部，几乎不存在一言堂式的战略制定流程。

任何一个团队，只要能拿出足够有说服力的技术论证和市场分析，都可以向公司申请资源支持，甚至挑战既定的战略方向。

2013年，当谷歌云还处于起步阶段时，内部有三个团队同时在探索不同的云计算技术路线：

一个聚焦基础架构即服务（IaaS），一个主攻平台即服务（PaaS），还有一个尝试将谷歌的核心技术（如大数据处理工具BigQuery）封装成行业解决方案。

不过这种“内部赛马”，并不像当下许多互联网公司的无序竞争。

但与此同时，任何重大产品决策，从界面设计到市场进入，都必须通过严格的A/B测试和数据分析来验证。

即便是备受推崇的“20%自由时间”制度，其存续与调整也依赖于内部对创新产出率的持续评估。

内部有一条广为遵循的原则：“不要听信‘河马’，即最高薪人士的意见。”

在会议中，无论职位高低，最有说服力的不是头衔，而是支持观点的数据质量。

一位初级工程师可以用详实的A/B测试结果，质疑甚至推翻副总裁的产品设想。

这创造了一种近乎“智力平等”的辩论场域，决策过程从权力博弈转向真理探求。

最终，谷歌没有简单地选择某一条路线，而是将三个团队的优势整合，形成了“基础架构+平台+行业解决方案”的三位一体模式。

也正因此，谷歌云避开了AWS早期“重IaaS轻生态”的短板，也没有重蹈微软Azure初期“定位模糊”的覆辙，在AI时代凭借“云+AI”的协同优势实现弯道超车。

在谷歌，“做决策”并不是高管的核心职责，决策往往在技术精英层的深度辩论中产生。

CEO的角色更接近于辩论主持人、资源协调者和最终执行责任的承担者，很少直接干预具体业务的决策，工作重心是协调跨部门资源、保障内部沟通顺畅、维护公司的长期价值导向。

这正是谷歌最独特也最易被误解的一点：

它的决策权威，日益从个人身上转移到系统之中。

这解释了为何其CEO相对低调，却不妨碍组织高效运转。

佩奇和布林最持久的遗产或许并非某个具体产品，OKR才是核心进程，它强制要求目标公开透明、野心勃勃且可衡量。

全公司上下，从CEO到基层团队，每个人的OKR都相互可见。

这一机制产生了两个革命性效果：

第一，它让组织的力量在纵向和横向上自动对齐，减少了因信息不透明导致的重复劳动或方向偏离；

第二，它使绩效评估基于对公共目标的贡献度，而非上级的主观印象，进一步削弱了办公室政治。

“赋能而非管控”，让谷歌内部形成了一种“自下而上”的决策动力。

每个团队都有足够的自由度去探索，那么公司要做的，是通过完善的资源调配机制，让有潜力的方向获得足够支持。

因此，谷歌的CEO无需像乔布斯那样扮演产品先知，也无需像贝索斯那样事无巨细地掌控，更无需像马斯克那样以个人形象绑定公司品牌。

02

长期主义

不做“紧急但不重要”的决策

谷歌的决策逻辑押注长期价值，但这种长期主义并不是简单的“延迟满足”。

2006年，谷歌以16.5亿美元收购YouTube时，这家视频网站还处于亏损状态，外界普遍质疑谷歌花天价买了一个烧钱机器。

但佩奇和布林看到的，是视频内容即将成为互联网主流形态的趋势。

在收购后的十年里，谷歌没有强迫YouTube快速盈利，而是持续投入资金优化算法推荐、搭建内容生态、完善创作者激励机制。

直到2019年，YouTube才成为谷歌营收的第二大支柱，如今更是占据全球视频流媒体市场的半壁江山。

反观同期的竞争对手，雅虎视频、微软MSN视频等，因急于追求短期盈利，频繁调整战略，最终在竞争中掉队。

除此以外，早年广告业务爆发时，有团队提出“根据用户搜索记录精准推送广告，甚至向第三方出售部分数据”，这个方案能让短期收入大幅提升，却被管理层否决。

当时负责广告业务的负责人拿出一份用户隐私调研指出，大部分用户愿意接受适量广告，但他们反感数据被滥用。

团队的逻辑很清晰：广告收入的根基是用户信任，破坏信任换短期增长，得不偿失。

如今，谷歌广告业务依然是全球最赚钱的广告模式之一，核心就在于用户的信任积累。

我们常常称赞一家公司“反应迅速”、“抓住风口”，但谷歌的许多重要决策，在外界看来恰恰是“缓慢”甚至“迟钝”的。

云计算是另一个典型的例子。

当亚马逊AWS已经攻城略地、微软Azure开始全力追赶时，谷歌云似乎还在不紧不慢地搭建自己的技术架构。

市场焦急，分析师质疑，客户在流失。

按照大多数公司的决策逻辑，这时应该立刻推出一套模仿对手的简化产品，先抢占市场再说。

紧急吗？非常紧急。重要吗？似乎也重要。

但谷歌的选择是，继续挖它的运河。

因为它知道，如果仅仅复制一个AWS的替代品，自己永远只能是追赶者。

它要的，是修建一条完全不同的河道：

一个真正为云原生时代、为机器学习和大数据而设计的云。

这个决策意味着要忍受好几年的市场质疑和份额落后，要把巨大的资源投入到像Kubernetes这样的开源基础设施中（当时看来这简直是在为对手做嫁衣），要说服开发者接受一套全新的思维和工作方式。

这个过程一点也不激动人心。

但当数字化进程深入到下一个阶段，企业不再满足于简单地把服务器搬到网上，而是需要在云上构建智能、灵活的应用时，人们才发现，谷歌挖的那条运河，恰好通往未来最需要水的地方。

需要注意的是，在谷歌，有些团队的任务就是应对“今天”和“本周”的问题，比如运营和优化现有产品；

但另一些团队，他们的OKR（目标与关键成果）时间跨度是三年、五年，甚至更长。

他们的成功标准不是下个季度的营收，而是能否在某个根本性的技术或科学问题上取得突破。

公司允许，甚至鼓励一部分资源长期游离在“紧急”的业务压力之外。

这就好比一片森林，既有生长迅速、吸收养分的灌木层，也有生长缓慢、但最终决定森林高度的乔木层。

决策时，你不能因为灌木长得快，就把所有阳光都给它。

那么，是谁在守护这种长期视角？

在一个没有强势、独裁型CEO的公司里，这个责任是分散的。

技术骨干们承担了一部分。

在谷歌，高级别工程师拥有巨大的影响力。他们的晋升和评价，很大程度上取决于对技术方向的判断和贡献。

系统也承担了一部分。

OKR体系要求目标必须具有“挑战性”，这天然鼓励了超越当前能力的思考。当然，领导者依然是关键的守门人。

长期主义的决策，结果不会立竿见影。

但当它终于因为布局深远而迎来收获期时，人们往往称之为“幸运”或“远见”。

03

涌现的智慧

构建创新生态而非规划创新路径

谷歌所认为的突破性创新，往往无法被“计划”或“指挥”。

规划创新，听起来很合理——

设定明确的目标，分配资源，制定时间表，然后执行。

但创新的本质，尤其是突破性的创新，常常是“规划”不出来的。

就像你无法在1920年规划出互联网，在1990年规划出智能手机的具体模样一样。

突破往往诞生于意料之外。

谷歌很早就意识到了这一点。

早期著名的“20%时间”政策，本质就是一种制度化的涌现机制，通过明确的制度授权，为自下而上的创意提供了资源、时间和合法性。

Gmail、GoogleNews等里程碑产品皆源于此。

尽管这一政策的形式随着公司规模扩大而演变，但其内核，通过给予自主权来激发创造力，已融入谷歌的基因。

这个制度能运转，靠的不仅是规则本身，依然是一整套与之匹配的决策逻辑。

首先，谷歌的决策尊重“自下而上”的发现。

在大多数层级森严的组织里，信息的流动和想法的认可，高度依赖汇报线。

在这个过程中，想法很可能因为某个中间人而被过滤掉。

谷歌通过技术论坛、内部代码开源、扁平化的项目启动流程，努力让好的想法能自己“浮”上来。

其次，它鼓励看似“不务正业”的跨界碰撞。

管理层不会只根据“这个主题和我们的核心业务有多相关”来决定是否支持。

他们认为创新常常发生在学科的边缘和交叉地带。

保持知识的广泛流动和跨界交流，就是在为不可预测的创新增加概率。

在一个规划驱动的文化里，失败是必须避免的污点，但在一个生态思维的文化里，“尝试-失败-学习”是系统进化的基本方式。

谷歌关停过无数产品，从Google+到谷歌眼镜的消费者版本。

这些决定当然不是轻易做出的，但公司不会因为一个项目的失败，而全盘否定背后的团队或个人，更不会因此就关闭所有高风险的探索通道。

内部常常流传着一些项目被砍掉的故事。

有些项目可能有不错的用户数据，有忠实的团队，甚至已经开始产生收入。

但一旦评估认为，它只是对现有模式的微小改进，或者偏离了最核心的技术方向，就可能被终止。

资源，尤其是最顶尖的人才会被重新调配到那些更具基础性、更可能定义未来的工作上。

这个决策过程通常是痛苦的，但它传递了一个信号：

在这里，衡量一个决策的价值，不仅看它能否立刻解决一个麻烦，更要看它能否在五年后依然重要。

这形成了一种文化，人们提出新想法时，会更自然地去思考它的长期潜力。

这种思维在技术战略上体现得尤为明显。

面对人工智能的浪潮，谷歌早在十多年前就系统性布局。

收购DeepMind，开创性地发布Transformer架构论文，开发TensorFlow开源框架……

一系列决策看似分散，实则遵循着同一逻辑：

在最底层、最肥沃的土壤中播种，然后耐心培育整个生态。

所以当ChatGPT引发生成式AI热潮时，外界惊觉谷歌早已在算法、算力、数据、人才和基础设施各层面构筑了深厚壁垒。

它的决策已超越追逐某个产品热点，转向投资一个必然到来的技术时代的全部基础要素。

这种模式要求决策者具备非凡的耐心和长远的战略定力。

许多投入在短期内看不到回报，甚至会被外界诟病为“方向散乱”或“反应迟缓”，但谷歌的决策系统容忍这种模糊性。

因为在正确的生态里，涌现出的成果将远超任何精心设计的路线图。

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