谷歌，真的掉队了吗？

今年1月, 我创作了一篇文章, 这篇文章名为《AI时代最好的科技公司 为何是谷歌 》。

坦白讲, 我自身也未曾料到, 打脸居然会来得这般迅速。当下在谷歌所属势力范围内, 处于主导地位且应用最为广泛的那个名字是“北美豆包”。

在flash 3.6更新之后, 情况变得尤为特别, 网友们针对“哈基米”发出的嘲笑, 声音变得更大了。

我们得承认, 当下或许正处在一个极为糗尬的时段。核心团队里持续有人离开, 而且在内部始终没能获取到足够的资源。相较于与GPT在vibe赛道上遥遥领先, 所能得到的唯一评价竟是具有讨好型人格。

最新的报道呈现出这样的情况, 依据的数据是第三方评测榜单, 谷歌现阶段主力系列的综合实力已然下滑至全球榜单十名开外, 在头部大模特举办的竞赛赛道内凸显出了压力。

昨天, 当我跟朋友聊起来的时候, 我心里产生了一些感觉, 那是些许后悔, 我觉得, 当初我去夸赞谷歌, 把这件事做得可能还是太早了些。

但就在今天, 我再次去重新细细梳理了一番谷歌这家公司在这些年来的公司发展历程, 然而我却反而产生这样的感觉, 就是在这个当下觉得谷歌已经掉队, 这种看法或许可能还是为时尚早了一些。

01

谷歌的低谷时刻

若是将当下生成式AI赛道视作一场具备高强度的马拉松, 那么谷歌此刻的脚步明显是变迟缓了。有一位友人讲过, 要是你自去年起始使用, 你的体会就是你的一位关系甚好的男性友人渐渐从班级里的第一名转变为一名患有阿尔兹海默症的病患。

从社交媒体上呈现出的调侃, 资本市场那里存在的隐忧, 以及近期频繁被曝光的内部那人事方面的动荡, 谷歌历经着一种极其不同以往的“信任危机”, 市场针对谷歌的耐性以及好感度, 好像正滑落至近些年来的最低位置。

最直观的痛点在于顶尖人才的失守与组织内部的撕扯。

视为谷歌AI技术的根基跟精髓, 当下正历经着极其严峻的人才流失之痛。在最近数周里, 多位核心研究员纷纷告辞离去:

在2024年, 凭借摘得诺贝尔化学奖的John, 和预训练的核心贡献者Jonas Adler以及其他人, 纷纷投向对手的阵营；并且参与架构开发重磅回归的领军人物Noam等人, 也做出了离场的选择。

就算是 CEO Demis, 在公开活动当中, 也不得不承认, “当下人才争夺之战的残酷状况, 达到了前所未有的地步”。

紧接着顶级科学家最先离开, 随后技术架构师也跟着离开, 他们离开的原因是商业化工具牵引，是内部资源分配不均, 还是组织官僚化, 而所带走的不仅是硬核研发力, 更是团队的士气。

与人才失守相对应的，是产品体验的割裂与开发者生态的失意。

在当前, 热度极高、被开发者当作下一代生产力的vibe这条轨道, 极其火热, 在其上, 某与某的模型, 几乎构建成了具有垄断性质的口碑。然而, 于好多编程社区里, 它俨然已经沦落为“备用的选择”, 甚至是“无法使用的选择”。

更新了 Flash 3.6等版本之后, 极客们原本所期待发生的性能飞跃并没有出现, 而是伴随着过于严格的安全审查, 伴随着机械化的拒绝回应。

网友们戏称它为“北美豆包”, 这一是针对其回答风格越发走向大众化、欠缺硬核逻辑深度所进行的讽刺, 同时也是对谷歌于顶尖模型灵性方面没能呈现出绝对压制力所流露的失望。

恰恰是那种, 呈现出过度谨慎、唯唯诺诺态势的, “讨好型人格”输出, 折射出谷歌于, 合规安全跟模型潜能之间的, 艰难且不讨好的妥协。

更深层于人才流失的, 乃是于谷歌内部所遭遇的, 被称为'资源饥饿'以及战略受到挤压的境况。有多多家媒体, 不同类型相关行业报道进行了透露, 在谷歌极为庞大并且规模巨大的商业帝国范围之内, 并没有得以享受到外界想象当中堪称那种将全身精力奉献出来, 并且用尽全力去做一件事情的, 那种带有倾斜性质以及偏向性的支持。

相反, 它正陷入, 谷歌长久以来的, 传统组织困境, 部门墙严密, 且算力预算, 在内部各业务线（云服务、搜索、及多模态实验）之间, 被严重分流与摊薄, 甚至研究团队在将成果应用时, 还需面临繁琐的内部审核与政治博弈。

考量到要照顾到短期内, 多类型产品的即刻发布, 计算资源被分散于Jules、Code等各个, 相互存在竞争、有所重叠的项目里头，致使核心模型的推理以及长上下文性能, 在高峰时段面对着隐性的“算力饥饿”。

还有内部流出的争议表明, 因编程协同方面落后, 部分内部工程师连申请使用以辅助日常代码开发, 这不但引发内部不同部门之间心存不满, 还直接把谷歌内部AI策略碎片化、资源分散的软肋全方位毫保留地暴露出来。

更为严峻的是, 此类困局, 产生自技术与产品层面, 它们, 正遭受监管与商业层面巨大阴霾的笼罩, 在这样的环境里苟延残喘着。美国司法部发起的一连串程序, 它们叫反垄断案进展推进, 持续不断深入进行之中, 这使得谷歌极度依赖的搜索途径, 也就是依靠数十亿美元绑定苹果等渠道所获取的默认地位, 正面临着前所未有的挑战, 这种严峻程度, 空前罕有, 令人瞠目结舌。

面临那铺天盖地而来的嘲笑，还有人才出现流失的情况, 以及监管施加重压的状况, 谷歌好像又再一次跌回到了, 2022年底才刚问世之际的困顿时刻, 呈现出笨拙、被动, 并且饱含着防御姿态。

02

大公司的转型

但是, 就如同之前所讲的那样, 也曾遭遇过低谷, 要是我们从公司自身跳脱出来, 将眼光从一两个季度的产品表现以及人事变动之中抽离出来, 便会发觉, AI时代的竞争显现出一种极为奇异的特征, 技术更替得速度快到让人喘不过气来, “一日千里”变成行业的常态了。

处于这样的背景状况之下, 短期内所拥有的技术领先态势, 不但很难去稳固强化, 甚至极有可能会转变成接下来阶段的一种负担包袱。

在AI时代当中, 那所谓的“先发优势”却是正一步一步变得越发脆弱起来。是在一年以前的时候, GPT - 4好像还是根本无法被逾越过去的一座高山 , 不料仅仅只是短短一年之后 , 居然凭借着自身独自的力量就在代码领域达成了赶超的情况。紧接着 , 推理模型以及，多模态架构有了突破 , 这把竞争又给拉进了全新的一个维度。

这种具有颠覆性的迭代节奏所意味的是, 不存在任何一个公司能够依靠某一款成为爆款的模型, 或者凭借某一次达成的技术突破, 从而实现一劳永逸的状态。在今日的开发者群体当中大受喜爱的产品, 倘若不能够适应下一阶段架构的发展变化, 那么也会在几个月的时间里, 被迅速地带入边缘化的境地。

面对旨在转型的科技巨头, 快速轮转的这种技术周期, 是一场极具破坏性的考验。于AI时代, 这是典型的“创新者困境”被放大的版本。

对于谷歌这般规模的企业来讲, AI转型切莫仅仅依靠于实验室里跑出一个更高的, 而是需求把全新的技术引擎无缝装到一台处于高速运转状态的巨型商业机器之上。

谷歌有着核心业务, 其为搜索与广告, 这属于史上特别能赚钱的商业模式当中的一种。任何针对搜索交互形式开展的激进重构, 都与千亿美元级别的现金流安全有着直接关联关系。所以, 谷歌在AI转型所处的“笨拙”状况, 很大程度上源自于它得边打枪边更换弹药, 既要维持AI技术具备前沿性, 又要避免核心商业帝国的阵脚出现大的混乱。

但也正是在这种大公司的转型历史中，隐藏着谷歌最大的韧性。

好多人忘却了, 在2023年时, Bard刚开始遭遇惨败, 市场上到处都是对其毫无看好之意的情况, 就在这个时候, 谷歌借着随后推出的1.5 Pro有着上千万Token的超长上下文窗口, 一下子就拉开了和竞争对手之间的技术差距, 达成了首次逆风翻盘成功。

大公司开展转型, 它可不是那种一下子就能完成的、呈直线式突然爆发的情况, 反而是一场有着无数回挫折、经历着非常多次调整以及不断进行自我否定的、呈现阶梯状一步步推进的进程。在短期内出现产品落后的状况以及情绪来到低谷这种情形, 对于像谷歌这样有着庞大生态系统并且具备深厚技术沉淀的巨头来讲, 更像是在高强度转型进程当中属于正常的阵痛现象。

更直白些许说一说, 当下这个时候, 我并不相信谷歌所具备的技术方面的能力, 然而, 我依旧是选择去相信谷歌在组织管理以及逆风翻盘这两方面的能力。

03

考验与选择

网上流传着一句很广的话, 在AI时代, 只要你学得足够慢, 你就不用学了, 这是句玩笑话, 但其背后实际上透露着整个行业最大的焦虑。

变得太快了, 昨日尚在进行研究, 今日已然着手Agent , 昔日探讨RAG , 此刻探讨长期记忆 , 昨天仍在卷入其中 , 今朝又开启对世界模型的卷入。

每个人都害怕错过下一班车。对于个人如此，对于公司更是如此。

然而, 究竟真正的危险是什么呢? 有一家企业, 它今儿学, 明儿学, 而后天同样在学Meta, 并且每个月都处于改变战略方向的状态, 表面看上去颇为积极, 可实际上或许什么都不曾积累下来。

参与AI竞争的情形愈发变成一场马拉松赛事, 短期内速度有着一定重要性, 然而更为关键的是耐力, 在于资源储备这件事, 还有持续投入这种能力具备与否。

今天, 具备超过千亿美元规模的现金流, 有着全球顶级水平的 AI 人才储备, 有着最为完善的情况的数据中心以及 TPU 体系, 有着覆盖 Cloud 等的全球级产品矩阵, 还有着几乎为所有竞争对手所羡慕不已的科研文化。

这些东西，不会因为一次模型发布失利就消失。

事实上，今天整个行业大量技术，都可以追溯到：

源于, BERT源于, 源于, 原理源于, TPU源于, 源于, 照旧源于……

众多人调侃着不具备做产品的能力, 然而鲜有人去否定, 它依旧属于AI时代非常重要的进行基础研究的公司中的一个。

更加关键的是, 它具备整个行业里最为独特的之一项资产, 此资产即为搜索。历经二十多年所积攒下来的全球知识索引, 以及网页关系, 还有点击反馈, 加上用户意图理解, 再有众多语言数据, 这可不单单只是一套数据库, 而是人类互联网最为完整的知识组织体系。

好多人觉得, 大模型会将搜索取而代之。然而我却愈发觉得, 大模型终将会对搜索予以重新定义, 并非是把搜索给消灭掉。这是由于模型去回答问题, 从本质上来说依旧是需要知识的。

将知识从何处而来这一问提出, 相较于依靠切割书脊去获取知识的情况对比, 也许依旧存有这个世上最为庞大的知识入口。

在这同一时间之际, 还具备着、、、Gmail、Maps、等一连串超级入口。当Agent切实开始接管用户任务之时, 这些入口之间自然而然形成的协同能力, 是好多创业公司在短时间范围之内没有办法进行复制的。

模型能力能够追赶得上, 然而生态所需依赖时间去积淀。故而, 在市场鉴于一次模型发布而涌起欢呼之意亦或是失望之情的时候, 我反倒更倾向于将视角朝着长的方向延伸扩充些许。

技术领先会反复变化，但基础设施不会轻易消失。

当然了, 我可不是在讲肯定就会赢, 不存在任何一个人能够确保, 未来五年人工智能产业最终的获胜者究竟是谁。

甚至有可能，真正的赢家今天还没有出现。

当下众人所目睹的情形, 乃是处于暂时的落后态势, 没错, 存在人才的流失状况, 并且是产品口碑出现了波动；然而我所瞧见的却是另外一件事情——依旧未曾丧失具备重新去定义行业的那种能力。

过去二十多年间, 它经历过移动互联网方面的质疑, 经历过社交网络带来的挑战, 经历过云计算领域的追赶, 另外, 它也经历过微软、苹果、Meta一次次的冲击；有好多回, 人们都觉得它会失去主导地位；又有好多回, 它依靠底层技术积累再度回到了牌桌中央。

随着AI时代来临, 或许会较过往更为残酷, 且更难以预测。然而正因如此, 我反倒愈发觉得, 我们不能凭借几个月的产品体验, 就对一家有着二十多年技术积累的公司判定最终结果。

目前这会儿确实是不算好, 不过倘若从市场那个角度去分析的话, 实际上真正应当被关注的情况, 并非是它今儿有没有在进度方面落后了一两个版本事宜, 反而是它是不是至始至终都还具备着那种长期保持创新的相应能力, 还有持续不断为之投入的各种资源哪, 以及在十分关键的时刻能否有着完成战略转向时所需要的那份底气存在着。

谷歌是否还存在尚未展现的手段呢? 直至今日, 要说我的回答, 依旧是持肯定态度, 谷歌的根基依旧是极为稳固的状态, 它具备着最为深厚的科研方面的储备, 有着最为庞大数目的语料资产, 拥有最为自主的算力相关的基础设施, 并且有着最为广阔的商业方面的闭环。

所以, 相较于谷歌是否掉队了, 我更倾向于去问另一个问题, 在AI这样一个每天都存在可能重新洗牌情况的时代, 我们到底应该去相信短期排名, 还是去相信一家公司的长期能力呢?

如果只能二选一，我依然会选择后者。