编辑｜微胖、杨文

最近，谷歌连失两员大将。

短短三天内，先是 Transformer 论文共同作者 Noam Shazeer 离开谷歌加入 OpenAI；紧接着诺贝尔奖得主、AlphaFold 负责人 John Jumper 转投 Anthropic 麾下。

有网友认为，Noam 的离开，让 Gemini 的未来蒙上一层不确定性。

不止一位 DeepMind 员工透露，是 Noam 救了 Gemini。甚至有传言说，他只改了几行训练代码，Gemini 的性能就立刻突飞猛进。

如今他走了，而 Gemini 的编程能力仍然感觉落后。

谷歌正陷入一个尴尬的悖论中：财力最雄厚，产业链最全，却挡不住自己变成硅谷的「黄埔军校」。

病根：大公司病

多位资深评论指出，谷歌不缺技术远见，顶尖人才之所以出走，最核心的原因是，大公司病带来的组织结构窒息感。

一个是计算资源内耗。谷歌内部不同团队（如原 Google Brain 与 DeepMind 的融合过程）在计算资源的争夺上存在激烈的内部政治。

Transformer 论文共同作者之一 Llion Jones 就曾表示：「我觉得谷歌的官僚体系已经发展到一种程度，让我感觉自己什么事都推进不了。」

相比之下，Anthropic 和 OpenAI 组织架构更扁平，目标高度一致。

更有网友指出，谷歌领导层在战略上对 Scaling Law 缺乏绝对信仰，竟然在去年 10 月把珍贵的 Google Cloud TPU 算力打包卖给或租给了竞争对手 Anthropic，而不是留给自家的 DeepMind。

还有路线分歧。

谷歌试图面面俱到，既要做底层基础设施、又要维护庞大的既有业务，导致其在前沿探索上缺乏硅谷初创公司那种「All in LLM」的专注度。部分科学家不愿将精力耗费在无休止的跨部门协同和管理层会议中。

有网友指出，「大公司的政治和对 AI 的态度，有时比单纯的算力更重要。」

很多人担心，DeepMind 正在从曾经的「AI 科研圣殿」逐渐向臃肿的传统大厂退化，导致高层人才向组织更扁平、执行力更聚焦的初创阵营流动。

有业内工程人员提出了一点深刻的警告：谷歌虽然拥有最庞大的 TPU 算力和数据中心，但真正的护城河正在走出门外。

「你可以锁住模型权重（Weights），让它留在数据中心里；但那些构建它们的人，带走的是隐性知识、训练直觉、安全权衡、架构模式以及避坑经验。」

这种技术直觉在顶级研究中是无法通过论文完全复现的。

Shazeer 和 Jumper 的离职，意味着谷歌过去几年积累的、未公开的技术秘密和训练「手感」，正在实质性地向 OpenAI 和 Anthropic 扩散。

模型、产品线一团乱麻

Gemini 3.5 Pro 还没发布，就已有人开始唱衰。

有网友表示，谷歌的运作方式与 OpenAI 或 Anthropic 等创业实验室截然不同。

谷歌高管太多、开发周期太慢、独立项目太杂，文化官僚问题严重，「在目前的架构下，很难相信谷歌能发布一款真正与 GPT 或 Claude 竞争的前沿模型。」

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

之前就有网友吐槽谷歌各种 AI 产品、版本、命名混乱。

同样是 Gemini 相关能力，却分散在 AI Studio、Workspace、Spark、Jules、Antigravity、Flow、Veo、NotebookLM、AI Mode 等不同入口和套餐里，名字还经常改，导致用户很难搞清楚到底该用哪个。

Google AI 生态已经乱到离谱，却还装作一切很简单。

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

还有网友发出灵魂拷问，Google 为什么会有 Antigravity 和 Jules 这两个互相竞争的编码 Agent？

你以为谷歌只有这两个相似的 AI 编程工具？以前还有 Gemini CLI，刚被停掉；还有 Project IDX，后来又改成了 Firebase Studio。谷歌内部大概还有一堆类似的项目在并行。

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

有人调侃，如果没有至少 3 个团队在做同一件事，那这件事可能就不值得做 。

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

这是谷歌的老毛病了。当年一堆聊天 App 同时上线，就是同样的逻辑，多个团队为了晋升和资源，抢着做类似的东西，最后大概率会砍掉其中一个。

前 Uber/Skype 工程师 Gergely Orosz 也解释了其中的原因。

谷歌的内部激励机制是鼓励大家去造新东西，这样容易拿晋升、拿奖励，而维护现有产品则没什么晋升价值。于是，每年都会冒出同一个功能的新产品，老产品没人维护，迁移用户也没人重视。

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

「过去的 12 个月完全属于 Anthropic」

与网友纷纷给谷歌「倒油」形成鲜明对比的是，很多人赞同「过去的 12 个月完全属于 Anthropic」。

这 18 个月，Anthropic 打造了一支科技界最强战队。

他们招揽了 Workday 首席技术官 Peter Bailis、You.com 首席技术官 Bryan McCann、Instagram 联合创始人 Mike Krieger、Box 首席技术官 Sam Ghods、Super 首席技术官 Henry Shi、Adept AI 首席技术官 Niki Parmar，以及 OpenAI 创始成员 Karpathy。

如今，John Jumper 加入，更是对 Anthropic 过去一年在模型能力、技术路线和行业声誉全面爆发的最好背书。

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

从最现实的商业和薪酬角度看，这件事并不难理解。

OpenAI 和 Anthropic 逐步逼近 IPO 节点，它们手中的 Pre-IPO 股票期权，对顶级人才而言几乎就是一张「超级彩票」。一旦在上市前夜上车，未来可能获得的是数十倍级别的爆发式回报。这恰恰是成熟上市公司很难正面抗衡的地方。

不过，John Jumper 去 Anthropic，绝不只是一次个人职业选择。更深层看，它很可能是 AI for Science 赛道进入新阶段的标志性事件。

在过去很长一段时间里，Anthropic 在公众认知中几乎等同于 Claude，也就是一家纯粹的大语言模型公司。

2026 年 4 月，Anthropic 斥资 4 亿美元收购 AI 生物科技初创公司 Coefficient Bio。如今，AlphaFold 核心人物 John Jumper 加入，释放出的信号已经非常明确：

Anthropic 正在把大模型能力，从语言、代码和 Agent，加速推向生物、化学、生命科学等更硬核的 AI for Science 领域。

这也意味着，Anthropic 很可能要在 Isomorphic Labs 的腹地，与 Demis Hassabis 正面交锋。

而这场 AI for Science 的新竞赛，也并不只发生在硅谷。国内互联网大厂，早已不同程度入场。

例如早期，字节通过 AI4S（科学计算智能）团队，研发了 Protenix、Seedfold 等前沿蛋白质与分子生成模型；在自研管线方面，也布局了覆盖自身免疫疾病方向的候选药物，例如 IL-17 小分子抑制剂。

腾讯更接近「投资即布局」的打法，同时也在探索分子设计等方向。

阿里和京东并未明显深入药物研发本身，但凭借供应链、医药流通和产业资源，也开始切入干细胞药物等更靠近产业下游的环节。

当然，钱和赛道之外，还有一个重要的变量，文化。

根据硅谷风投机构 SignalFire 的离职数据分析，Anthropic 的两年员工留存率高达 80%，在一线 Frontier AI 实验室中位居前列。这说明进去的人很少后悔。

Anthropic 在招聘中有一个非常著名的「文化面试」（Culture Interview）。它筛选的不只是技术能力，也筛选一种更稀缺的共事特质：高信任，低自负。Anthropic 甚至明确鼓励员工对公司自身路线保持怀疑与批判。

这种保护高智商个体独立性的管理文化，对那些不愿卷入公司政治、不愿把时间消耗在内部博弈中的学者和工程师来说，吸引力很强。

顶级工程师最痛恨为了 PPT、汇报和组织层级而进行的过度架构设计，所以 Anthropic 核心价值观中有一条极为显眼：Do the simple thing that works（做有用且最简单的事）。

结语

对谷歌而言，坐拥最多诺奖得主和顶级学者，当然是顶级 Flex。但如果无法在内部提供足够松弛、高效、能释放野心的机制土壤，那么最终，它也可能沦为硅谷最大的「人才黄埔军校」。

这场 AI 长跑，比拼的早已不只是原始算力、模型参数和论文数量。更关键的问题变成了：谁的组织架构，更能释放这些天才的野心？

至少目前来看，在这场人才与效率的闪电战中，初创阵营又一次抢占了上风。