深度｜谷歌不再迷信最强模型，它要做AI时代最大的「卖铲人」

2026 年 8 月 5 日，Sundar Pichai 给谷歌全员发出了一封标题为《The next chapter of our AI momentum》的内部信。然而就在同一天，DeepMind 迎来了公司史上规模最大的一次剧烈震荡：Demis Hassabis 卸任 CEO 转任董事长；首席科学家 Jeff Dean 离职创业，Quoc Le、Oriol Vinyals 等多位核心技术负责人随之出走。

资本市场的反应很直接：Alphabet 盘中重挫超 5%，收盘大跌约 4%，单日市值蒸发近 1800 亿美元。

如果故事止于此处，这不过又是一起典型的“核心团队大震荡、资本市场用脚投票”的剧本。但同一季度的财报里，谷歌却交出了另一组极其离奇的数字：谷歌云（GCP）收入同比暴涨 82%，积压订单达到惊人的 5140 亿美元，营业利润率升至 35.6%。

一边是顶尖大模型的声誉失守，一边是云与算力业务的疯狂加速。 两件看似矛盾的事在同一时刻上演，绝非一句简单的“偶然”所能解释。

SemiAnalysis 于 8 月 7 日发布的报告《Gemini is Cooked but GCP is Cooking》，配合过去两周陆续浮出水面的财报细节，共同指向了一个更为深层的悬念：谷歌是否在战略上主动退出了前沿模型的无休止内卷，转而将核心资源押注于一门确定性更高的算力生意？

如果答案是肯定的，那么这门精明生意的背后，谷歌究竟付出了怎样的代价？

DeepMind 不再设 CEO

先看这份离职名单的分量，它需要单独列出。

Jeff Dean，谷歌首席科学家、Google Brain 联合创始人、MapReduce 的作者、TPU 项目发起人，离开谷歌创办新实验室 Discovery Loop。跟他一起走的，包括除 Jeff 之外谷歌唯一的 Senior Google Fellow Sanjay Ghemawat，以及 Quoc Le 和 Gemini 联合负责人 Oriol Vinyals。

至此，Gemini 的三位技术负责人 Jeff Dean、Oriol Vinyals、Noam Shazeer 已经全部离开，Transformer 论文的八位作者也已全部离开谷歌。

接手的是 Koray Kavukcuoglu，由 DeepMind CTO 升任 SVP，直接向皮查伊汇报。DeepMind 从此不再设 CEO，从一家独立实验室变成 Alphabet 内部的一条汇报线。Hassabis 转任董事长并兼任 Alphabet 首席科学家，退到了战略层。

人事之外，谷歌对 Jeff Dean 的善后安排得很严密。Discovery Loop 注册为公益公司（PBC），种子轮由 Radical Ventures 和 Khosla Ventures 领投，金额未披露；Alphabet 以创始投资方身份进入，承诺第一年供应算力，并担任长期云合作伙伴。

但 SemiAnalysis 的判断更直接：这不像是看好 Gemini 4 的人会做出的选择。该机构数月前在给 Tokenomics 客户的报告中就写过，DeepMind 的 RL 团队大批出走、算力分配糟糕，实际上已不再是 frontier lab，重回 SOTA 的概率”已经降到零”。

还有一个容易被忽略的细节：过去 Gemini 团队与 GCP 为算力配额长期争执，这次人事与资源安排落定，等于宣告 Google Cloud CEO Thomas Kurian 赢下了这场内部博弈。

时间线往前拨。2025 年底，Anthropic、OpenAI、Google 还是公认的三巨头；当年 11 月发布的 Gemini 3 Pro，曾迫使 Sam Altman 在 OpenAI 内部拉响”红色警报”。回头看，那是 Gemini 的顶点，不是起点。

此后一路下坡。Gemini 3.5 Pro 被悄然搁置。彭博 7 月报道其延期数月、编程能力未达内部预期，官网模型页长期停留在”coming soon”。顶上的过渡版 Gemini 3.6 Flash，按 Artificial Analysis 榜单智能指数约 50 分，已跌出全球前五：开源的 Kimi K3 拿到 60 分，阿里 8 月初发布的 Qwen3.8-Max 为 53 分，都排在它前面。

Artificial Analysis 模型排名，Gemini最强模型跌出全球前五（来源：SemiAnalysis 原文）

模型掉队，商业端同步放缓。Gemini 第一方 API 的 token 消耗，一季度环比增长 60%（每分钟 100 亿升至 160 亿），二季度降到约 38%（升至 220 亿），API 收入增速同步回落。

Gemini 1P API token 增速从1Q26 的 60% 降至 2Q26 的约 38%（来源：SemiAnalysis）

但下滑的是前沿声誉，不是用户盘。皮查伊在 8 月 5 日的信中强调，Gemini 应用月活已达 9.5 亿。Sensor Tower 上半年报告显示，ChatGPT 份额首次跌破 50%，Gemini 升至 27.7%。企业侧，近 90% 的财富 100 强使用 Gemini Enterprise，智能体编程平台 Antigravity 周活 240 万。

也就是说，谷歌失去的是”最强模型”的位置，没有失去用户。这是理解后面所有账目的前提。

算力卖给对手，芯片摆上货架

声誉在掉、用户在涨，资源往哪边投，就变成一个纯粹的商业问题。

SemiAnalysis 认为，Gemini 的问题不在技术，在于组织不再相信”必须赢下这场比赛”。真正信 AGI 的实验室都在抢算力、锁产能，Meta 和 SpaceX 这类公司找到了折中方案：闲置产能变现的同时保留收回权。

谷歌选了另一条路，与 Gemini 最直接的竞争对手签长约、卖大算力，而且没有给 DeepMind 留收回余地。

规模有多大？按 SemiAnalysis 估算，从 3Q26 到 4Q27，超过 20% 的 TPU 出货量直接卖给 Anthropic，这还不含 GCP 已租给 Anthropic 的几十万颗，以及未来六个季度承诺租给 Anthropic 和 Meta 的更多几十万颗。

SemiAnalysis 估算 3Q26–4Q27 超 20% 的 TPU 出货流向 Anthropic（来源：SemiAnalysis）

主导这门生意的人，态度从不掩饰。Google Cloud CEO Thomas Kurian 公开说过自己”不信 AGI”。他在播客里谈 TPU 成为”通用基础设施”、服务 Citadel 和能源部，语气像在介绍一门水电生意。被问及为何把算力卖给 Gemini 的竞对，他回答这是谷歌作为”平台公司”的自然结果。与这种态度对应的，是资源分配的变化：DeepMind 在 GCP AI 算力盘子里的占比正在持续下降。

图说：DeepMind 占 GCP AI 算力的比重持续下降（来源：SemiAnalysis ）

格局性的变化发生在 2026 年 4 月。谷歌十年来首次把 TPU 作为商品芯片对外出售，配套推出”TPU@Premises“计划，客户可以把 TPU 系统买回自己的数据中心。

买家名单随之拉长。

• Anthropic 2025 年 10 月官宣多达 100 万颗 TPU、超过 1GW；
  

• 2026 年 4 月又与谷歌、博通三方锁定约 3.5GW 下一代 TPU，2027 年起交付，合同延续至 2031 年；
  

• Meta 今年 2 月放弃自研训练芯片，签下数十亿美元 TPU 租用协议，还在谈最早明年为自有数据中心直接采购；
  

• OpenAI 自 2025 年中起通过 Google Cloud 租 TPU 压推理成本；苹果的 Apple Intelligence 全部由 TPU 训练；
  

• Midjourney 迁移到 TPU 后，推理成本据称下降约 65%。

价格是这份名单背后的硬理由。多方测算，Ironwood（TPU v7）对 B200 的 TCO 优势在 30–41%，SemiAnalysis 的口径是每有效 FLOP 低 20–50%。

要理解管理层为什么做这道选择题，看两组数字就够。

SemiAnalysis估算：2Q26 Gemini 的 ARR 约 120 亿美元；到 2027 年底，GCP 仅第三方 AI 的 IaaS/TaaS ARR 就将超过 730 亿美元，另有 1200 亿美元 TPU 系统销售，合计约 2000 亿美元外部收入，EBIT 利润率预计在中高 30% 区间。一边是 120 亿的自有模型业务，一边是 2000 亿的算力生意，资源投向哪边，不难判断。

当期财报已经在验证这个方向。二季度 GCP 收入 248 亿美元、同比 +82%，营业利润率 35.6%，积压订单 5140 亿美元，去年同期约 1060 亿。

这 82% 也不全是传统意义上的云收入：谷歌现在把整套 TPU 系统卖给外部 SPV，这类特殊目的实体为 Anthropic 这样的客户持有并运营数据中心，谷歌再按 gross 总额法把系统销售额全额确认为 GCP 收入。

GCP 收入同比增速持续加速，2Q26 达 82%（来源：SemiAnalysis）

关于 2027 年，SemiAnalysis 预计 GCP 增速冲到 mid-100s、EPS 增厚约 3 美元，手上还有超过 1500 亿美元 TPU 系统积压订单，未来几个季度可能新增超 2500 亿美元 bookings。

账单的另一面，原文着墨不多，但数字在财报里。2026 年资本开支指引上调至 1950–2050 亿美元，管理层预告 2027 年”显著更高”（大摩预测达 3780 亿美元）；二季度 Alphabet 自由现金流为 -59 亿美元，上市 22 年来首次为负；单季发股加发债融资近 700 亿美元，同时暂停回购。高增长是拿资产负债表换来的，这个代价的成色，要看下一节的资金结构。

内循环与组织失血

财报电话会上没人真正问透的部分，是谷歌与 Anthropic 之间那条庞大而隐秘的资金回路。

谷歌持有 Anthropic 约 14% 股权，账上估值近 1240 亿美元；今年 4 月又宣布拟以 3500 亿美元估值加码，最高出资 400 亿美元，首期直接注入 100 亿美元现金。

据 The Information 与 FT 报道，作为对价，Anthropic 承诺在未来五年内向谷歌采购约 2000 亿美元的 TPU 算力与云服务。为支撑这一巨量合作，FT 8 月 4 日进一步披露，谷歌甚至组建了一项高达 2000 亿美元的基础设施融资计划——联合博通（Broadcom）、阿波罗（Apollo）与黑石（Blackstone），设立 Compute SPV（计算特设目的载体）购买芯片，再租赁给 Anthropic。

这些巨额采购，一手推高了谷歌云高达 82% 的增速和 5140 亿美元的积压订单（Backlog），另一手则将 Anthropic 的估值顶至新高。而随着 Anthropic 估值暴涨，谷歌二季度在账面上计入了约 990 亿美元的股权投资未实现收益。这单项收益，就占到了当季 1121 亿美元净利润的近七成。

顺着这笔资金的流向看，钱从未真正离开过谷歌的生态： 投出去的资本，借由云采购的形式重新流回，化作华丽的营收；采购推高了被投企业的估值，而估值膨胀又反哺为母公司的账面浮盈。

对于这种结构，业界有两种截然不同的解读视角：

• 视角一：极致的内循环。 投资、采购、估值、账面利润……资金在每一个节点被重新计价。浮盈虽真实存在，却并不产生现金流，且与云业务收入高度同源。

• 视角二：完美的商业对冲。 竞争对手越成功，谷歌越能在股权投资、云服务收入、TPU 硬件销售三条线同时分红。

微软押注 OpenAI、亚马逊投资 Anthropic 采用的都是同一底层逻辑。唯一的区别在于体量。谷歌把这套“左手倒右手”的资本结构，做到了足以扭曲整张利润表读数的夸张程度。

针对 DeepMind 的困境，业内并非没有辩护声音：旧体系沉疴已重，彻底清洗后从零开始，甚至通过收购 SSI 或 Thinking Machines 这样的新锐实验室来完成换血，追赶概率反而更高。

但 SemiAnalysis 给出的研判更加冷酷：这种“平行宇宙”确实存在，但发生的概率基本为零。 谷歌的根本病灶不在于 Jeff Dean 或 Noam Shazeer，而在于其充满官僚气、效率低下且战略极其保守的组织文化。一个被频繁提及的例证是：早在 ChatGPT 爆火前一年，DeepMind 就已经研发出了同等水平的 AI 聊天机器人，但因担心冲击搜索核心业务，被管理层硬生生封杀。

前 Google/DeepMind 9 年老兵 Tibo 在 X 上的回忆，恰好印证了这一点。而 Tibo 本人，正是这场顶尖人才外流潮中的一个缩影——他在 2024 年 7 月跳槽至 OpenAI，如今执掌 Codex。此前，谷歌曾于 2025 年 7 月通过高达 24 亿美元的非独家技术授权，变相挖走 CEO 及核心团队，借此拿下 Windsurf 资产；然而，其借此搭建的 Agentic Coding（智能代理编程）平台至今声量微弱。

Tibo 在 X 上回忆 Google/DeepMind 早有聊天机器人却未发布（来源：SemiAnalysis ）

人才的离心力还在急剧释放。2024 年被谷歌花费约 27 亿美元授权费请回的 Transformer 奠基作者 Noam Shazeer，在今年 6 月二度出走加入 OpenAI；而在 Shazeer 离职仅 48 小时后，诺贝尔奖得主 John Jumper 也宣布转投 Anthropic。

这些出走者的轨迹展现出惊人的一致性：离开大厂，拿外部投资人（甚至包含 Alphabet 和 Google Ventures）的钱创立新实验室，然后再把这些巨款花回老东家的云和芯片上。其中，David Silver 创办的 Ineffable 在今年 4 月斩获 11 亿美元种子轮融资，创下欧洲历史纪录，而 SSI 估值已攀升至 320 亿美元，Thinking Machines 估值也高达 120 亿美元。

在这波前沿 AI 创业潮中，几乎每家新锐团队背后都有芯片巨头和云厂商的资本与算力协议在暗中输血。人才在体外循环，收入在体内回流。谷歌的技术奠基人成批离去，而公司却能把这场“送别”做成高增长的营收。这是在商业史上几乎毫无先例的奇观。

平台化是不是出路：接下来看什么

SemiAnalysis 将这次转折称为谷歌历史上的“关键时刻”，甚至将其与当年 IBM 和英特尔的转型相提并论：放弃更难的事，去做更赚钱的事。

IBM 转向财务工程，守着大型机业务的高墙度过余生；英特尔先是退出移动芯片，随后在先进制程竞赛中掉队，最终连商业模式本身都丧失殆尽。而发明了 Transformer 的谷歌，如今似乎也在沿着同一条老路滑落。

然而，反例同样成立。亚马逊从未拥有过最强模型，自研 Nova 线路也在收缩，但其 Bedrock 平台聚合了 Claude、Llama 等主流第三方模型，推动 AI 业务年化收入突破 250 亿美元，MaaS 利润率达 55% 上下。AWS 用事实验证了“卖铲人”逻辑的可行性。

微软当年砍掉 Windows Phone、全盘押注 Azure（All-in Azure），同样被批评为放弃未来，结果却成就了商业史上最成功的转型之一。真正致命的从来不是转型做平台，而是守不住底层技术代差：英特尔输在制程，而非金融化。

因此，谷歌的结局取决于两个可验证的硬性条件：

• TPU 的领先优势能否延续。 SemiAnalysis 警告称，TPU 技术路线偏向保守，核心团队流失严重，其总拥有成本（TCO）优势存在被瓦解的风险。

• Gemini 4 能否在年底证明自己。 皮查伊已确认该模型正在训练中，预计于 11–12 月发布，并承诺模型将保持“近乎按月”的迭代节奏。早在 2024 年底，谷歌就曾展现过在 90 天内实现反超的能力。

图说：TPU v1 核心团队的人才流向（来源：SemiAnalysis ）

历史不会简单地重复，却总是压着相同的韵脚。从当年 IBM 守着大型机落幕，到英特尔在制程节点上失守，技术代差的丧失往往始于对财务回报的过度迎合。如今，谷歌站在了同样的十字路口：是像微软一样靠业务重构重塑辉煌，还是像英特尔那样在妥协中失守阵地？

所有的悬念，都留给了即将到来的年底，以及 Gemini 4 那个最终的得分板。