Google一天蒸發接近2000億美元
導火索不是一張財報
也不是一個模型翻車
而是幾個人離開了公司
這聽起來很誇張
科技公司每天都有人離職
AI圈每天都有人創業
為什麼這次市場反應這麼大
因為這次離開的不是普通高管
而是Jeff Dean
Sanjay Gamowatt
Corkley
Orio Vinyos
這一組人
這四個名字放在一起
等於把Google過去20多年
最值錢的兩條技術線抽出來
一條是分布式系統和大規模計算
一條是深度學習和前沿模型
Jeff Dean在Google工作約27年
是Google Chief Scientist
也是Google Brain聯合創始人
Sanjay Gamowatt是Google早期員工
和Dean長期搭檔
Google File System
MapReduce
Bigtable
Spanner
這些底層系統
都和他們這一代人有關
Quarker是Google Brain聯合創始人之一
參與過Seek to Seek, AutoML,神經架構搜索等方向
Oreal Vinyles是DeepMind研究副總裁
也是Gemini技術負責人之一
參與過AlphaStar,AlphaCode,Gemini這些關鍵項目
所以市場這次恐慌
並非在給4個人的工資定價
而是在給Google AI的組織風險定價
股價跌4%還是5%
市值蒸發是1600億還是接近2000億
數字可以有不同口徑
但市场给出的信号很清楚
当Google最核心的AI和基础设施人物同时离开
投资人会立刻问一个问题
Google的AI护城河到底还稳不稳
这期真正要讲的
不该停在Jeff Dean有多牛
那样写出来只是人物履历
真正要讲的是
Google过去靠这些人建立了搜索
广告 云和AI的底层系统
现在这些人离开Google
要做一家叫Discovery Loop的公司
目标是用AI自动化科学和工程里的实验循环
这不是普通创业
这是Google技术文化的一部分
从公司内部转移到了公司外部
先看Jeff Dean到底代表什么
很多人认识Jeff Dean
是因为那些程序员段子
比如编译器不优化Jeff Dean的代码
是Jeff Dean优化编译器
这些段子当然是玩笑
但它们能流行这么多年
说明一件事
在工程式文化裡,Jeff Dean不是一個普通管理者
他更像Google工程神話的象徵
Google早期能崛起,靠的不是一個漂亮搜索框
而是背後那套能處理全球網頁、廣告、數據、日誌和計算任務的基礎設施
Google File System
解決海量文件存儲
Map Reduce 讓大規模數據處理變成工程常規
Bigtable 支撐結構化數據系統
Spanner把全球分布式數據庫推到另一個層級
這些東西聽起來不像今天的AI模型那麼性感
但他們才是Google能夠擴張成超級機器的地基
Jeff Dean和Sunjay Gamawatt
這一代人的價值就在這裡
他們的強項不只是寫某個產品功能
而是能把一種新計算範式變成公司級基礎設施
這點很關鍵
Google真正賺錢的搜索和廣告
表面是用戶入口
背後是大規模計算能力
YouTube的推薦
Gmail的過濾
Google Cloud的服務
後來的TPU
TensorFlow
Google Brain
Gemini
也都離不開這種基礎設施文化
Google最強的時候
不只是有聰明人
而是有一套能把聰明人寫出的系統
放大到全球規模的工程組織
Jeff Dean離開市場害怕的
並非少一個職位
而是這套組織神話
出現了裂縫
再看一起離開的三個人
Sanjay Gamawad是最容易被普通觀眾低估的人
相比Jeff Dean
他更少出現在大眾科技新聞裡
但在分布式系統裡
他的份量極重
他和Dean共同參與的系統
塑造了Google的計算底座
兩個人一起離開
象徵意義很重
這不是一個AI高管離職
而是Google早期基礎設施時代的兩位核心人物
同時把下一張放到外部公司
Quacklet代表的是Google Brain時代
Google Brain曾經是現代深度學習進入Google的關鍵入口
CQ2Seek 神經機器翻譯
AutoML 神經架構搜索
這些方向都影響過整個AI行業
Quacklet的價值不只是做過某個項目
而是它熟悉從研究想法到模型系統
再到自動化機器學習的整條鏈爐
Discovery Loop要做自動化科研實驗
Quacko這種背景非常貼合
Oreal Vinyles代表的是Deep Mind和Gemini
這一代前沿模型
Alpha Star, Alpha Code, Gemini
這些項目背後有一個共同點
不是單純做聊天
而是讓模型在複雜環境裡推理、規劃、生成代碼、解決任務
Discovery Loop要自動化實驗循環
需要的也正是這種能力
模型不能只是回答問題
他要提出假設、設計實驗、執行、觀察結果、再修改
所以這四個人的組合很嚇人
Dean和SunJay帶來大規模系統能力
Quarko帶來機器學習自動化經驗
Oreo帶來前沿模型和Agent任務經驗
放在Google內部
他們分別是基礎設施
Google Brain、DeepMind、Gemini的關鍵節點
放到一家新公司裡
他們就變成了一套完整的AI科研自動化班底
這就是Discovery Loop的真正爆點
他不是要做一個更聰明的聊天機器人
也不是在做一個代碼助手
他想自動化科學和工程裡的Discovery Loop
也就是發現循環
傳統科研大概是這樣
提出一個假設、設計實驗、執行實驗、觀察數據、修改假設
再做下一輪
這個過程非常慢
也非常依賴人的直覺和耐心
Discovery Loop想把這件事交給AI
讓AI同時跑大量試驗
自動篩選結果
自動調整方向
最後把科研和工程疊代速度推上去
這件事聽起來很大
但它有清晰落點
Wired的報導裡提到
Discovery Loop最開始會先把機器學習研究和工程當作第一塊場地
原因很直接
這幫人最懂的就是機器學習系統
他們可以先讓AI自動優化
AI自己的研究流程
比如模型結構
訓練策略
評測方法
代碼實現
實驗參數
等這套方法跑通
再擴展到藥物發現
材料
芯片
清潔能源
健康信息等更重的科學領域
這條路線很聰明
很多AI for Science公司一上來就說
要改變藥物
材料
能源
故事很大但落地很難
Discovery Loop選擇先從機器學習研究本身開導
相當於把自己當作第一個客戶
用AI加速AI研究
再用更強的AI去加速其他科學
如果這條路線跑通
它的影響就不只是做一家創業公司
它會改變AI研究的生產方式
過去AI研究最貴的地方
不只是算力
還有實驗設計和工程迭代
一個模型想法出來
要寫代碼、調參數、跑實驗、看結果
查bug、改架構、再跑
很多失敗不會寫進論文
但他們消耗時間
算力和工程師精力
誰能自動化這套循環
誰就能把研究速度拉開
這也是Google最該害怕的地方
Google不缺算力
不缺論文
不缺模型人才
它真正的壓力是組織速度
大公司內部要排優先級
要接產品線
要顧安全
要對齊商業計畫
要準備發布節奏
創業公司不一樣
他可以围绕一个目标猛攻
把组织摩擦降到最低
Jeff Dean这批人
如果在Google内部做Discovery Loop
可能会被放进一个部门
一套预算
一个路线图
一堆汇报关系里
放到公司外部
反而可以用创业公司速度去做
这就是这件事最微妙的地方
Google并没有完全切割他们
Google官方公告里说
Discovery Loop是独立Public Benefit Corporation
但Google会作为Founding Investor和Cloud Partner参与
这句话很重要
它说明这不是试破脸式离职
而是一种外部化安排
台面上Google是投资人和云伙伴
台下看Google也许是在承认一件事
有些长期科研和高风险实验
放在Google里面未必跑得最快
不如放出去
让这批人用创业公司形态做
再让Google保留投资和算力合作关系
Google之前也用过类似打法
最近几年
大科技越来越喜欢一种新动作
不一定把所有东西都留在公司内部
也不一定完整收购
而是通过投资
授权
人才流动
云合作
把外部创新变成自己的生态延伸
Google和Character AI的合作
Google抢Windsurf
人才和技术授权
Microsoft和Open AI的绑定
Amazon和Anthropic
都有类似逻辑
巨头不再只靠内部研发
他们也靠资本和云资源
把外部公司纳入势力范围
Discovery Loop这次更特别
因为出去的人
来自Google自己最核心的技术权
所以它既向人才流失
也向战略外包
投资人看到的就是这层矛盾
如果这是人才流失
那Google很危险
AI战争打到现在
顶级人才就是最稀缺资产
Open AI
Anthropic
Meta
Google
XAI都在抢人
千万美元级别签约包已经不稀奇
Google一口气失去Jeff Dean
Sunjay
Quark
Orio这种组合
市场当然会紧张
如果这是战略外包
那Google也有风险
因为最有野心的科研方向被放到公司外部
说明Google内部可能已经不适合成在某些高风险探索
一个科技巨头
如果最前沿的问题要靠外部创业公司去推进
投资人会问
Google还是AI革命的中心吗
这就是股价反应的真正逻辑
市场看的不是离职人数
而是Google AI的组织含金量
过去Google的最大优势
是全世界最强的AI研究人员
愿意待在Google
因为那里有数据
算力
论文
环境
工程系统和产品入口
可是AI商业化之后
Google的内部环境变复杂了
研究要服务Gemini
Gemini要服务搜索
搜索要保护广告
广告要面对AI
答案冲击云
要追Microsoft和Amazon模型发布
又要和OpenAI Anthropic对比
这种压力会让研究人员
很难只按科研直觉行动
顶级人才最怕的往往不是忙
而是被组织节奏托住
AI时代的顶级研究者
越来越像创业者
他们不只是想写论文
也想控制算力
控制产品方向
控制实验节奏
控制团队文化
大公司能给资源
但也会给限制
创业公司资源少一点
但决策更快
股权激励更直接
方向更纯
Jeff Dean这种级别的人
离开Google创业
带来的象征意义很强
连Google的技术神话人物
都开始相信
有些事在Google外面
更适合做
这才是对Google最刺痛的地方
当然,这不代表Google完了
Google仍然拥有
Gemini
拥有DeepMind
拥有TPU
拥有搜索入口
拥有YouTube
拥有Android
拥有全球最强的工程组织之一
Demis Hasebis
转任Google DeepMind Chair和Alphabet Chief Scientist
不是退出
而是从日常管理转向更高层的科学和战略角色
Korekavu Korglu接管Gemini模型开发
前沿AI研究
Gemini App和开发者团队
说明Google也在试图把模型
产品和开发者生态拉得更紧
这次领导层重组
可以看作Google给AI战争换挡
过去DeepMind和Google Research
有研究传统
Gemini有模型压力
产品线有商业目标
现在Google想把这些更集中的
接到Gemini和开发者入口上
问题是
这种集中会提高产品执行力
也可能让纯科研人物觉得空间变窄
所以Jeff Dean离开和Google重组
并非两个孤立事件
他们像一枚硬币的两面
一面是Google需要更产品化
更集中
更能和OpenAI
Anthropic
Microsoft
打正面战的AI组织
另一面是一些顶级研究者
想去做更长期
更开放
更接近科研自动化的事情
Google留下的是Gemini战争
Dean他们带走的是Discovery Loop战争
这两场战争都重要
但节奏不同
Gemini战争拼的是模型发布
产品体验
API
开发者工具
企业客户和搜索入口
Discovery Loop战争拼的是科研生产方式
自动化实验
长期复利和跨学科突破
短期看
Gemini更能影响Google收入
长期看
Discovery Loop如果跑通
可能会影响整个科学和工程创新速度
这也是为什么Google还要投资Discovery Loop
它不能完全放手
如果Discovery Loop成功
Google至少还能通过投资和云合作
赤到一部分红利
如果Discovery Loop失败
Google失去的是几个人的外部尝试
但仍然保留内部AI主线
这个安排对Google来说很现实
既放人出去追更大的科研野心
又不让他们完全跑到竞争对手怀里
这也是大科技处理顶级人才的新方式
过去公司会想尽办法把人留在内部
现在更现实
留不住就投资
管不住就合作
不适合放在内部就放到外部公司
但保留资本和云关系
这样既减少人才彻底流失
也给公司留一个未来选项
可是市场不一定买账
因为投资人不只看有没有合作
还看控制权
Discovery Loop是独立公司
不是Google部门
Jeff Dean他们的时间
注意力
股权激励
团队文化
都不再完全服务Google
Google是partner不是老板
这种差别很大
一家公司最值钱的人才
从雇员变成合作伙伴
听起来还在生态里
实际控制力已经下降
这就是2000亿美元
这个钩子该怎么用
不能说四个人只2000亿
那太粗
应该说
市场用接近2000亿美元的市值波动
提醒Google AI时代
最贵的资金
最貴的資產不只是GPU
也不是模型參數
而是能把科學想法變成系統的人
Jeff Dean這批人正是這種資產
他們不是只會做模型
也不是只會做系統
他们知道怎么把研究想法变成基础设施
怎么把基础设施变成公司能力
怎么把公司能力变成长期技术优势
这种人一旦离开
市场会立刻重新评估公司的未来执行力
再往深处看
这件事还说明AI战争进入了第三阶段
第一阶段是模型能力战
谁的模型更聪明
谁的benchmark更高
谁的发布会更震撼
第二阶段是产品入口战
Chad GPT
Gemini
Claude
Copilot
Cursor
Perplexity
大家抢用户每天打开哪个AI
第三阶段是科研自动化展
谁能让AI自己加速
AI研究
谁就能把下一轮技术进步的速度拉开
Discovery Loop打的正是第三阶段
它不是在做一个更好的聊天框
而是在问
能不能让AI自动提出假设
写代码
跑实验
分析结果
再生成下一轮实验
如果这个循环越来越自动化
人类研究者的角色就会变
人类不再亲手试每一个实验
而是设计目标
约束方向
判断结果和控制风险
这会带来一个很大的商业结果
科研速度本身会变成竞争壁垒
过去公司拼的是谁有更多研究员
未来可能拼谁有更快的实验系统
一个团队如果能同时跑一万条研究路径
自动淘汰失败方案
快速堆出有效结果
它的创新速度会非常恐怖
生物医药材料
芯片
AI
模型
能源
都可能被这种方式重写
这也是为什么Discovery Loop
选择Public Benefit Corporation这个形式
它想讲的不是普通Says故事
而是科学和工程创新基础设施
它需要商业资本
也需要公共利益叙事
因为它涉及的可能是药物、能源、健康、科学、发现这些大问题
但这条路也有风险
自动化科研不是按一下按钮就能出现突破
科学实验有噪音
现实世界有成本
数据会偏
模型会误判
自动化系统会找到看起来有效
但没有意义的捷径
机器学习研究本身还好
因为实验环境更容易数字化
一旦进入药物、材料
實驗室自動化
就會遇到物理世界的速度
設備
樣本
合規和失敗成本
所以Discovery Loop還遠不到穩穩贏
它的優勢是人太強
方向太大
Google還在背後提供投資和雲資源
它的風險是目標太難
周期太長
科學自動化不一定像軟件自動化那樣快速驗證
這就讓這期的判斷更有層次
短期看
這是Google AI領導層政黨
中期看这是顶级AI人才从大厂内部流向高风险创业的信号
长期看这是AI科研自动化开始进入主战场
对Google来说
最坏的情况不是定他们离开后失败
失败了Google只是损失几位人才的一段外部尝试
真正最尴尬的情况是Discovery Loop成功
如果它成功就会证明一件事
Google最有想象力的科研项目
放在Google外面反而跑得更快
这会给所有大公司敲警钟
Meta会问
最顶级AI人才是不是更适合小团队
OpenAI会问
研究自由和产品压力怎么平衡
Anthropic会问
安全文化和高速商业化如何共存
Google自己更要问
为什么一个曾经最吸引科研人才的地方
需要把未来实验循环放到外部公司
这才是Jeff Dean离职创业的真正分量
他不只是一个人的职业选择
也不只是一次普通创业
它是一种技术组织方式的迁移
Google曾经用分布式系统改变互联网
用深度学习改变AI研究
现在这批参与建造系统的人离开Google
要去做自动化科学发现系统
这个故事本身就有强烈的历史反差
过去他们帮Google建了一台全球最强的信息机器
现在他们要在Google外面
尝试建一台自动发现新知识的机器
市场的恐慌正来自这个反差
Google当然还很强
但强公司最怕的不是今天输了
而是最早看见下一代饭事的人
不再把下一代放在公司内部做
这期最后可以给一个明确判断
Jeff Dean离职创业
不会立刻改变Google的收入
也不会马上决定Gemini输赢
但他会改变市场看Google AI的方式
以前投资人默认Google有最深的AI人才词
最强的科研传统
最好的基础设施
现在这个默认值被打了一个折扣
Google仍然有资源
但资源不等于速度
Google仍然有天才
但天才开始有外部选项
Google仍然能投资未来
但未来不一定完全长在Google里面
这就是AI时代最残酷的地方
过去科技巨头靠平台所用户
靠薪酬所人才
靠算力所研究
现在最顶级的人才可以带着声望
资本 云合作和一整个方向走出去
巨头不一定拦得住 只能跟头
所以这件事不是Google的终局
更像Google的警报
AI战争已经不只是模型参数战
也不只是产品入口战
它正在变成人才 组织速度和科研自动化的战争
Jeff Dean这批人离开Google
给市场看的不是一次离职
而是一张新战场的地图
谁能把实验循环自动化
谁就可能掌握下一代AI进步的加速度
Google这次没有完全失去它们
但它也不再完全拥有它们
这中间的差别
就是那一天市场最害怕的东西