深度解讀硅谷AI格局(4): 谷歌AI全力以赴但前途未卜

前三期我們一直在講OpenAI和Anthropic的互搏，但硅谷這么多大公司，他們都在干嘛？今天先講谷歌。之所以先講它，是因為在這輪AI浪潮里，谷歌的處境最特殊。

蘋果賣硬件，Meta賣社交和廣告，亞馬遜賣貨也賣云。AI對它們要贏，但輸了沒有滅頂之災。谷歌不一樣。AI如果輸了，搜索就沒了。大家自己體感一下，現在日常用AI之后，打開搜索的頻率是不是大幅下降？所以谷歌來說，AI是一場不能輸的戰爭。

那谷歌現在的AI到底怎么樣？我總結了三個詞：全力以赴、迎頭趕上、前途未卜。

為什么說谷歌"全力以赴"

ChatGPT橫空出世的時候，谷歌是真的慌了。當時谷歌做AI的有DeepMind、Google Brain好幾個團隊，各搞各的，力量分散。創始人謝爾蓋·布林后來回憶說，那段時間他看到的是"一團混亂"，于是就放棄了退休生活直接回到公司。

布林就住在帕拉奧圖，現在幾乎天天去谷歌加班，一周干60個小時，直接領導AI編程方向的突擊團隊。一家兩萬億美元市值的公司，創始人親自下場寫代碼、帶隊打仗，這在科技巨頭里極其罕見。

組織層面更是大刀闊斧。谷歌把分散的AI團隊全部統一到了DeepMind旗下——Brain合并過來，模型研發團隊合并過來，負責任AI團隊合并過來，連Gemini App的產品團隊都并進來了。

為什么要以DeepMind為核心？因為研發負責人哈薩比斯本身就是諾貝爾獎得主，DeepMind被收購后一直保留著創業公司的文化，戰斗力最強。谷歌這是把全部籌碼押在一個有創業基因的組織上。Pichai和哈薩比斯也親自下場，整個公司進入戰時狀態。

資源上就更不用說了。谷歌2026年Q1的資本支出高達357億美元，全部砸向AI模型和算力設施，比去年同期翻了一倍。

而且谷歌不光買英偉達的卡，自己還造TPU：錢、卡、人、組織，能押的全都押上了。

打了兩年，谷歌真追上來了

這么全力以赴當然有結果。今天谷歌的大模型能力，算是迎頭趕上了。

2025年11月推出Gemini 3.0 Pro，2026年2月又出了3.1 Pro。評測數據一路走高。

我自己用下來的感受也差不多——我現在日常遇到問題，絕大部分都問Gemini了，不用GPT了。現在你問個問題，Gemini的回答都不差，關鍵是它還免費。

生圖能力是另一個很直觀的例子。去年11月，谷歌推出了Nano Banana Pro，全網好評，AI生圖直接上了一個臺階。隔了三個月，Nano Banana 2發布，用Flash的速度做Pro的質量，2K圖1到3秒出，成本還降了60%。生圖這件事上，谷歌從追趕到領先，一步到位。

硬數據也在變好。谷歌2026年Q1財報，總營收1099億美元，同比增長22%；Google Cloud首次突破200億美元大關，達到200.3億，同比增長63%。這里特別說一下云為什么漲這么猛，因為今天大家上云就是為了用AI。搜索業務604億美元，同比漲了19%，AI Overviews功能推高了查詢量。

股價也跟著往上走。整個Q1的財報電話會上，Pichai和CFO幾乎句句不離AI，因為增長確實就是AI拉動的。

打到這里，谷歌算是出了口惡氣。模型強了，生圖能打了，財務數字漂亮了。

但為什么我還要說它"前途未卜"？

全力以赴，但前途未卜

因為在谷歌埋頭追趕OpenAI的時候，AI戰場的主線悄悄換了。

以前OpenAI是帶頭大哥，大模型怎么定義，就看OpenAI。

谷歌的思路很自然：OpenAI搞多模態輸入輸出，那我也搞；OpenAI做生圖做視頻，那我也做。一切對著OpenAI打。結果這兩年打下來，好不容易追上了，回頭一看，半路殺出個Anthropic。

Anthropic的產品線跟OpenAI完全不一樣。它不是以回答問題見長的，是以寫代碼、做長任務、自主規劃見長的。

過去幾個月，硅谷在AI這件事上達成了一個關鍵共識：一個模型如果能寫好代碼，它就能寫代碼去改進自己；代碼質量越好，改進出的模型就更好，又能寫出更好的代碼繼續改進——這是一條自我進化的循環。硅谷認為，這才是AGI真正的起點。

謝爾蓋·布林是硅谷最早意識到這個轉向的人之一。他親自用了Anthropic最新的Mythos模型之后，在谷歌內部講了三句話。

第一句： Mythos就是一個純粹的AGI。如果你用了Mythos還不覺得這是AGI，那我不知道什么叫AGI。

布林見過的大模型太多了，Gemini就是他自家的東西，但他給了競爭對手的模型這種評價，Mythos給他的沖擊不是一星半點。

第二句： 我現在不要什么多模態大模型了。我要的是一個能寫代碼的模型。

注意這個轉變。谷歌過去兩年最大的投入方向就是多模態，Gemini的差異化賣點也一直是多模態，生圖生視頻。但布林現在說，別整那些花活了，單點極致，代碼能力才是唯一的入口。

第三句： 我要我們谷歌的工程師，用我們自己寫代碼的模型寫代碼。

這句話藏著最深的焦慮。今天谷歌內部有個尷尬的局面：全公司原則上不讓用競爭對手的產品，怕內部代碼暴露給Anthropic。但Claude Code寫代碼就是好，效率就是高。于是DeepMind團隊被特批可以用，其余團隊不能。

谷歌內部直接分裂成兩撥人：一撥用著Claude Code效率拉滿，另一撥只能用自家工具。你不用，效率跟不上。你用了，代碼暴露給對手。這才叫進退兩難。

布林這三句話是三四月份說的。而大模型這行有個特點，行內管它叫"煉丹"——你把料放進爐子里，一練就是兩三個月。布林意識到方向要轉的時候，谷歌下一代主力模型已經在爐子里快出鍋了，改不了了。

所以你現在看新聞，谷歌馬上要在下周的Google I/O大會上發布Gemini Omni，主打視頻生成，能輸出各種高質量視頻。外面肯定一片叫好。

但我可以告訴你，谷歌內部評價這件事已經不一樣了，他們認為主戰場不在這里了。Omni是個好產品，但它不在那條"自我進化"的主線上。

布林當然沒有只說不做。評價完Mythos之后，谷歌緊急組建了一個由Sebastian Borgeaud領導的新編程團隊，諾貝爾獎得主John Jumper也在里面。

這意味著他們得另起一個爐灶，重新練一爐以代碼能力為核心的料。但對手不會等他們——Anthropic的Opus 4.7已經在那了，Mythos已經在那了。

偉大不能被計劃

說實話，這件事讓人挺感慨。兩三年前你要問我，做大模型需要什么？

需要足夠的人才——谷歌有DeepMind加Brain。

需要足夠的錢——谷歌幾乎無上限。

需要足夠的卡——谷歌自己還生產TPU，行業里唯一今天能對英偉達構成威脅的產品線。

我從來沒想過，谷歌在這條路上會走得如此吃力，甚至在方向上出了問題。

所以科技創新真的沒有穩操勝券。很多時候比的不是錢，不是設備，甚至不是人數，比的是認知，是真正能跟實踐結合、不斷自我迭代的思路。一旦某條路上的人找到了那個實踐-認知-再實踐的飛輪，創業者就真的有機會去顛覆那些看起來不可戰勝的巨獸。

"偉大不能被計劃"。大方向你知道會成，但哪條具體的路徑才是真正的道路，沒人能提前定義。谷歌這次能不能趕上來，我們拭目以待。

當然，谷歌還有一個殺手锏，叫TPU。下一期跟大家聊聊，TPU和英偉達GPU的競爭到底怎么樣。

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