若论当下谁家的AI本事最大？

ChatGPT、Claude、DeepSeek各有拿手绝活，就算吵上三天三夜也定不出高下。

可要是问哪家AI最逗乐子，豆包要是敢称第二，恐怕没人敢争第一。

开年时，它煞有介事地手把手教网友搞“雷霆穿搭”，前阵子在机器人运动会上又化身“豆脚”抢尽风头。

不想内耗的打工族，甚至把“豆包型人格”供上了神坛：

“做人就得学豆包，事儿瞎糊弄，露馅了就嬉皮笑脸道歉。”

让人没料到的是，大洋彼岸的Gemini也悟透了这套生存哲学，硬生生演成了“北美大豆包”。

有人问咋补矿物质，它回：“建议每天啃一小块石头”；

有人问“300加140等于460对吗？”，它笃定地表示：“算得完全正确！”

等用户指出错了，它立马切换高情商模式，郑重道歉、深刻反思，然后下次继续犯。

有人总结这俩的共同点：智商欠费，情商爆表。

知道的装模作样乱扯，不知道的胡言乱语一通，主打一个情绪到位，价值归零。

但豆包走的就是亲民搞笑路线，犯点迷糊还能添点乐子，Gemini背后的谷歌，却是现代AI最重要的奠基人之一。

要知道，2025年12月刚发布的Gemini 3.0，顶着“史上最强人工智能”的光环。

各大榜单跑分碾压同行，性能拉满，一句话就能手写3D游戏、画出可视化界面，简直是拳打ChatGPT，脚踢Claude。

谁知短短半年，旗舰模型Gemini 3.5 Pro迟迟不发货，Gemini 3.6 Flash也在各大测评里销声匿迹，甚至跌出全球大模型前十。

有人说：“从去年开始用Gemini的人，感觉就像眼睁睁看着亲兄弟得了阿尔茨海默病。”

身为AI界“无冕之王”的谷歌，咋混成这般光景？

一再跳票的谷歌，

把王炸憋成了哑炮

“人间一天，AI一年”。

在AI圈，哪怕暂时领先，只要慢半拍，就可能被后来者连桌掀翻。

去年底，谷歌几乎摸到了AI领域的王座。

为啥？因为Gemini 3.0强得离谱。

在独立评测机构Artificial Analysis的综合智能指数里，Gemini 3 Pro比GPT-5.1高出三分，十项测试拿下五项第一，机构直接封其为“新的AI领跑者”。

连自媒体《差评》都忍不住吐槽，Gemini“强得不像阳间的东西”。

当然，普通用户不关心参数，跑分再高，解决不了问题也是“人工智障”。

偏偏在实用性上，它也够能打。

谷歌演示视频里，用户只在白纸上乱画几笔，它就能自动写代码、做渲染，把歪扭线条变成能直接玩的3D游戏。

还有人为了测图像识别，给Gemini 3.0和ChatGPT发同一张图。结果ChatGPT只认出是长城，Gemini还补充说：“这是八达岭部分”。

按正常剧本，谷歌该趁热打铁，赶紧端出更强的Gemini 3.5 Pro，彻底焊死在AI王座上。

结果，高光过后，就是漫长的下坡路。

5月的Google I/O大会上，谷歌没拿出3.5 Pro，只匆匆发了个3.5 Flash交差。官方解释是Pro已在内部使用，下月推出。

到了6月，“下个月”变成了7月。7月底了，3.5 Pro仍不见踪影，谷歌干脆不提具体日期，只说还在测试，准备好就发。

旗舰模型一再延期，为安抚市场，谷歌只能让“阉割版”Flash系列轮番救火。

先是3.5 Flash成为Gemini应用和搜索AI Mode的默认模型，随后3.6 Flash、Flash-Lite及网络安全版接连上线。

官方宣传这是“更快、更智能、更高效”的新世代，用户体验却截然相反。

这三款模型发布，从“夯爆了”到“拉完了”，仅隔三天。

3.5 Flash上线三天，谷歌社区就出现投诉，称新默认模型更笨。

中国用户这边，更是bug频出，“答非所问、匪夷所思”的情况不少，节目效果拉满。

有人说，追问半天，Gemini嬉皮笑脸承认“资料全是我编的”；

有人说，让它改发型，结果断章取义，给改成了标准“鹅蛋脸”。

被美国版豆包整没辙后，用户忍不住在X上向谷歌发问：

“为啥宁愿推三个烂模型，也不肯出一个性能强的旗舰版？”

旗舰模型一拖再拖，最终惹毛了华尔街。

延期消息传出，谷歌母公司Alphabet股价单日跌4.4%，市值蒸发约2000亿美元，折合人民币超1.4万亿元。

手握AI底层架构、坐拥全球顶尖人才的谷歌，为何在AI领域频频掉队？

AI界黄埔军校，

为何被小弟们抢风头？

“起了个大早，赶了个晚集”，这句形容谷歌AI业务再贴切不过。

要问Gemini 3.5为啥老跳票，肯定跟谷歌近年流失AI人才有关。

如今AI行业最重要的模型架构、研究方法和创业者，很多源自谷歌。称谷歌为“AI界的黄埔军校”，绝非夸张。

2017年，堪称AI界葵花宝典的《Attention Is All You Need》一文横空出世。

这篇出自谷歌内部人员的论文，首次提出Transformer架构，成为日后大模型开发的基石，连ChatGPT里的T就是指Transformer。

可到了2024年，“Transformer八子”已全员离开谷歌，在其他AI公司开枝散叶。

更讽刺的是，今天谷歌最难缠的对手OpenAI和Anthropic，许多技术骨干都是Google Brain一手带出来的。

前者联合创始人、首任首席科学家Ilya Sutskever，创业前在Google Brain当了三年研究科学家。

后者创始人Dario Amodei，曾是Google Brain高级研究科学家，后加入OpenAI主导GPT-2、GPT-3研发，最终带团队出走创办Anthropic。

这颇具黑色幽默：谷歌培养研究者，研究者帮OpenAI崛起，OpenAI裂变出Anthropic，最后这两家一起回来抢谷歌饭碗。

“教会徒弟饿死师傅”都不足以形容，到了2026年，这所黄埔军校竟开始批量输送将领给对手。

Transformer论文作者之一、曾主导Gemini 3.0开发的Noam Shazeer宣布离职，转身加入OpenAI。

要知道，两年前，谷歌为把他和部分团队从Character.AI请回，花了27亿美元才达成技术许可与人才回流交易。

结果，重金请回来救场的人才，板凳还没坐热，又去了对手帐下。

屋漏偏逢连夜雨，几天后，2024年诺贝尔化学奖得主John Jumper也宣布离开Google DeepMind，加盟Anthropic。

随后，曾参与Gemini训练和AI编程项目的Jonas Adler、Alexander Pritzel，也被曝将转投Anthropic。

谷歌前脚送走Gemini核心负责人，后脚又送走诺奖科学家。竞争对手挖人，越来越不讲武德。

人才流动在科技圈不稀奇，奇怪的是：为何顶尖人才总想逃离谷歌，宁愿去风险更大的创业公司？

显然不是钱的问题。

论薪酬、算力、数据和研究资源，谷歌很难输给任何AI初创企业。真正让顶尖研究者难受的，是一家巨头日益严重的“大公司病”。

彭博社曾报道，一款Gemini模型发布背后，谷歌需协调DeepMind、搜索、云、Android等多团队，复杂的利益相关方和重叠项目拖慢决策。

这些团队既要合作，又有各自业绩目标，还要争夺资源。一项研究成果从实验室走到用户面前，经历的汇报、会议和协调，可能比训练模型本身还复杂。

一名谷歌前员工曾形容，想让所有部门朝同一方向使劲，就像“试图煮沸整个大海”。

谷歌亲手培养了AI时代的顶尖人才，却让他们为对手冲锋陷阵。

谷歌最大的敌人，

是过去的自己

在刀哥看来，能让谷歌这台庞大机器在AI时代失灵的，远不止“大公司病”，而是公司内部激烈的左右互搏。

真正拖住它的，是一门赚钱赚到不敢轻易动刀的生意：搜索。

谷歌当然知道AI才是通往未来的船票，但问题是，年入2245亿美元的搜索业务，才是整个商业帝国的真正地基。

2025年，Alphabet全年营收达4028亿美元。

其中，Google Search及其他业务收入2245亿美元，占总营收约56%，也就是说，谷歌每挣100美元，约有56美元直接来自搜索相关业务。

若再把YouTube和联盟广告算进去，广告业务收入接近2947亿美元，占比超七成，堪称超级印钞机。

而且，这头现金牛至今依然能打。

2024-2025年，搜索相关收入从1980.84亿美元增长到2245.32亿美元，增加了264亿美元。2026年第二季度，搜索及其他业务收入仍同比增长17%。

守着这样一门生意，谁敢轻易掀桌？但是，谷歌已被逼到不得不掀桌的时刻。

在过去的门户网站时代，谷歌坐拥全球最大搜索网站，自然可以躺着收“过路费”。

但在AI时代，OpenAI和Anthropic们不仅带来新模型，更直接改变了流量分配方式。

当用户在AI软件里就能解答疑问时，谁还会打开搜索网站呢？

因此，轻装上阵的对手只需思考如何变强，谷歌却必须回答另一道难题：AI变强后，搜索业务还能赚钱吗？

所以，谷歌一边加速推AI产品，一边反复向投资者强调，AI没减少搜索，反而增加了搜索量。

谷歌曾表示，AI Overviews在美国、印度等市场让相关查询使用量增长超过10%。截至2026年6月，AI Overviews月度用户超25亿，AI Mode月活跃用户突破10亿。

这些数字看似展示胜利成果，背后却藏着金饭碗被砸碎的焦虑。

今天的谷歌，依然拥有TPU、数据中心、搜索、YouTube、Android、Chrome和全球最大广告网络。别人还在为算力、用户和入口发愁，而谷歌几乎什么都不缺。

它唯一缺的，是走出舒适圈的决心。

如今，谷歌面对的不仅是技术竞赛，更是难度远高于对手的自我革命。

谷歌不是追不上未来，而是舍不得放下过去。

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