Ether.fi Card

Google 人才流失危機!頂尖 AI 研究員接連跳槽 OpenAI、Anthropic

也許一個地方最好的時候,正是它該把人送走的時候。

作者|Sleepy,動察Beating|原文標題:谷歌病了

Google 人才流失事件背景

近期 Google/Google DeepMind 接連出現頂尖 AI 人才流向競爭對手。最受矚目的包括 Gemini 共同負責人、Transformer 論文共同作者 Noam Shazeer 轉往 OpenAI;AlphaFold 核心人物、2024 年諾貝爾化學獎得主 John Jumper 則宣布加入 Anthropic。

除這兩位指標性人物外,據 Bloomberg、TechCrunch 等媒體報導,Gemini 相關核心研究員 Jonas Adler、Alexander Pritzel 也將轉往 Anthropic;AI safety 研究員 Arthur Conmy 同樣公開表示將加入 Anthropic,投入 AI 安全相關工作。

這波人才流動顯示,Google 雖然仍擁有全球最深厚的 AI 研究基礎,但 OpenAI 與 Anthropic 正透過更聚焦的產品方向、更快的決策節奏,以及 IPO 前股權誘因,積極吸引頂尖研究員加入。對 Google 來說,挑戰已從單純的技術競爭,擴大為人才留任、組織效率與產品落地能力的綜合考驗。

2024 年 8 月,Google 花了 27 億美元把 Noam Shazeer 從他自己創辦的 Character.AI 買了回來。

Shazeer 是 2017 年那篇《Attention Is All You Need》的核心作者,Transformer 架構的共同發明人,沒有他的那篇論文,就沒有 GPT,沒有 Claude,沒有 Gemini,沒有今天整個 AI 行業。

他 2000 年就加入谷歌,是最早一批員工之一,待了二十多年,後來因為谷歌不肯發布他做的聊天機器人 Meena,2021 年自己出去創業了。

谷歌花大錢把他請回來,給他工程副總裁的頭銜,讓他聯合領導 Gemini,指望他能幫谷歌打贏 AI 這場仗。

不到兩年,他走了。去了 OpenAI。

根據彭博社報道,在 Shazeer 宣布離開之前不久,他手頭上一個專案的計算資源被谷歌內部調走了,重新分配給了 DeepMind 團隊,知情人士說,這次調整是為了促進團隊協作、整合預訓練工作。

諾獎得主的告別

Shazeer 是 6 月 18 日走的。第二天,John Jumper 也走了。

Jumper 的故事和 Shazeer 不一樣。 Shazeer 是老兵,在谷歌待了二十多年,見過了公司所有的好與壞。可 Jumper 是被這個地方養大的。

當他博士剛畢業六個月的時候,Hassabis 做了一個冒險的決定,讓這個毫無管理經驗的年輕人去領導整個蛋白質結構預測計畫。

Jumper 沒有辜負這個機會。他帶著團隊做出了 AlphaFold,預測了超過兩億個蛋白質的立體結構,把整個結構生物學的研究進度往前推了十年。 2024 年他和 Hassabis 一起站在斯德哥爾摩領了諾貝爾化學獎。

F3b1d99e 3dc6 4d31 B6e0 8bfcf2636fde

這個故事的前半段是一個關於信任和成全的故事。 Hassabis 信任了一個年輕人,年輕人用九年回報了他,回報了整個人類的生物學。但故事還有後半段,拿到諾獎的兩年後,2026 年 6 月 19 日,Jumper 發了一條很短的推文,說他要去 Anthropic。

等到週一開盤,Alphabet 的股價直接跳水。盤中一度跌約 7%,收盤跌約 5%,市值蒸發約 2,250 億美元,跌沒了一個 Spotify。 Alphabet 的股價在 2026 年初創下歷史新高之後就一直在往下走,反壟斷官司、天價資本開支、AI 競爭的焦慮已經壓了好幾個月了。這兩條離職消息是壓上去的最後一根稻草。

接下來幾天,訊息一個接一個。 Jonas Adler 和 Alexander Pritzel 也要走了,去 Anthropic。這兩個人是 Gemini 的核心貢獻者,同時也是當年和 Jumper 一起做 AlphaFold 的老搭檔。再加上更早離開的 AI 安全研究員 Arthur Conmy,一個月之內谷歌走了至少五個頂級研究者,四個去了 Anthropic。

Hassabis 當年把 Jumper 一手帶大,現在眼看著他帶著半支 AlphaFold 團隊走進了對手的大門。我不知道他在 Jumper 的推文下面看到了什麼,但我猜,大概是一種很熟悉的宿命感。

苗圃

每一代最好的科技公司,最後都活成了下一代的苗圃。

谷歌自己就是這麼長起來的。

它最早的那批工程師,不少來自微軟、IBM、雅虎和貝爾實驗室。 2000 年代微軟被反壟斷案折騰得元氣大傷的時候,大量頂尖人才流向了山景城,其中就包括年輕的 Shazeer。

再往前,貝爾實驗室發明了電晶體、發明了 Unix、發明了 C 語言,幾乎搭建了整個資訊時代的地基,可貝爾實驗室自己呢?它的人散落到了矽谷的每個角落,變成了別人的創始團隊。

現在輪到 Google 了。

7c19e556 F9d0 49b0 B6fa D2b85596f920

2016 年 AlphaGo 擊敗李世石,全世界第一次知道 AI 居然能做到這種事,那是 Google 的時刻。

2017 年 Transformer 論文發表,整個 AI 產業的地基就是這篇論文打下的,那還是 Google 的時刻。

2021 年 AlphaFold 預測人類 98% 的蛋白質結構,那仍然是 Google 的時刻。

那時候沒有人問「Google 能不能打贏 AI 這場仗」,因為問這個問題就跟問「太陽會不會從東邊升起」一樣多餘。谷歌有最好的研究員,最多的數據,最強的算力,最有錢,它不贏誰贏?

可是你再看看,現在站在谷歌對面的是誰。

OpenAI 的共同創辦人 Ilya Sutskever,早年在 Google 跟著 Geoffrey Hinton 做深度學習研究。

Anthropic 的創始人 Dario Amodei 兄妹,之前在 OpenAI 做安全研究,而 OpenAI 的早期核心團隊本身就有不少谷歌出來的人。

Jumper 在 DeepMind 待了九年,Shazeer 在谷歌待了二十多年。整個 AI 產業的人才鏈條,追到源頭,幾乎都曾經在山景城工作過。

SignalFire 在 2025 年做過一個統計,DeepMind 的工程師跳槽去 Anthropic 的機率,是反方向的 11 倍。

有人在推特上評論這一輪離職潮,寫了一句話:「谷歌正在變成 Anthropic 的培訓班。」

谷歌出錢出算力出自由環境,把全世界最聰明的年輕人招進來,給他們最好的條件做最前線的研究。等他們翅膀硬了,飛走了,去了對面,創造出比你更好的產品,回來打你。

做事的人留不住

谷歌的問題不僅僅是留不住人才。 27 億美元買回 Shazeer 的那一刻,它就留住了。問題是留住之後又怎樣。

Shazeer 從谷歌出走過兩次。

第一次是 2021 年,Google 不肯發布他做的聊天機器人 Meena。那時候 ChatGPT 還沒出生,Google 對對話式 AI 的態度是謹慎觀望。 Shazeer 等不了,自己走了。第二次就是現在,算力被調走,他又走了。

兩次離開,本質上都是因為他想做事,可組織不讓。

谷歌的決策鏈太長了。一個新 AI 功能從研發到上線,要過產品、法務、合規、公關、各業務線的利益審批,任何一層卡住就是幾個月。 DeepMind 實驗室裡做出來的技術,等它真正進入消費性產品的時候,窗口期已經過了。

2023 年 Google 合併了 DeepMind 和 Google Brain,當時所有人都看好這兩個最強的 AI 團隊的合併。

可合併不等於融合。兩個團隊各自的程式碼庫、資料流和工作習慣,到今天也沒完全打通。 Shazeer 的算力調到 DeepMind 團隊,就是這種合而不融的縮影。名義上是一個部門,實際上資源怎麼分、優先級誰定,仍然是一場內部博弈。

組織用不好人才,產品自然也越做越差。谷歌搜尋的 AI 摘要功能曾經建議用戶往披薩上抹膠水來防止起司滑落,說拿著剪刀跑步是一種有氧運動,被問到「現在是 2026 年嗎」的時候信心十足地回答「不是,現在是 2025 年」。有研究顯示,它每小時產出數千個錯誤答案。

Ed9d1ee2 Cfd5 43f5 92b9 95bdbbc8920a

2025 年初谷歌宣布把 Google Assistant 全面遷移到 Gemini,用了快十年的基本功能突然不好使了,設鬧鐘、控制智慧家庭全出問題,原定年底完成的遷移不得不推到 2026 年。

同年 7 月,Google 剛推出的 Gemini CLI 編碼工具又出了事故,一個用戶讓它整理資料夾,它幻覺出了一連串根本不存在的操作,把專案文件全刪了,刪完還自己承認「我完全且災難性地辜負了你」。

到了 2026 年 5 月的 I/O 大會,皮查伊拍著胸脯說 Gemini 3.5 Pro「下個月上線」,結果後來又延期到了七月。

這些沒有一個是高深的技術問題。權限隔離、功能回歸測試,正常運作的工程團隊不會在這些地方翻車。

產品爛和人才走其實是同一件事的兩面,組織已經沒有辦法把天才的衝動變成產品了。技術還在,人還在,但中間那條從想法到上線的路,堵住了。

但我覺得把這個問題歸因到「體制問題」又過於輕浮了。

讓 Jumper 能花九年磨 AlphaFold 的,正是谷歌這套體制。不催你商業化,不砍你預算,不問你什麼時候會出來。這種耐心、這種厚度,是任何一家新創公司都給不了的。

Anthropic 和 OpenAI 可以讓你兩週迭代一次,但它們無法讓你花九年做一件不知道能不能成的事。 AlphaFold 不可能誕生在一個按週迭代的地方。

可問題是,同樣是這種厚度,它在保護你做 AlphaFold 的同時,也在累積審批層級、部門利益、合規流程。它在給你九年自由的同時,也長出那十二層讓你拿不到算力的勾心鬥角。

孕育天才的土壤和困住天才的土壤,是同一片土壤。這是一個組織長到這個體積、贏到這個程度之後,幾乎逃不掉的事。

Anthropic 和 OpenAI 給的恰恰是一個想法能直接變成行動的地方,外加 IPO 前的股權。人們走不是因為谷歌對他們不夠好,是因為他們在谷歌已經變成了自己最不想成為的那種有能力、有抱負卻無法做事的人。

但誰知道呢,也許二十年後,Anthropic 的某個年輕人也會發一則推文,說自己要離開,去一家剛成立三年的公司。

如果你不出去走走

6 月 23 日,Hassabis 在坎城獅子節接受採訪,被問到怎麼看最近的人才流失。

他說:「各大實驗室之間的人才流動很正常,我們有屬於我們的那份頂級人才。我們擁有所有實驗室裡規模最大、研究領域最廣的研究團隊。」

A4cb219f E992 4e0a A95c 1e11a05a13b2

Hassabis 是這個行業裡最聰明的人之一。他當年親手把 Jumper 從一個剛畢業的博士生帶成了諾貝爾獎得主,他比誰都清楚自己失去的是什麼,也比誰都清楚為什麼留不住。所以我覺得他說這話的時候可能不是在嘴硬。也許這是一個看清了結局的人在給自己最後的體面。

我想起《天堂電影院》裡,老放映師艾費多對年輕的多多說的那句話:

「如果你不出去走走,你會以為這就是全世界。」

艾費多說這句話的時候,就是把多多推走。他比誰都捨不得這個孩子,但他知道,留在這間小鎮戲院裡,多多永遠不會成為他應該成為的人。電影院給了許多一切,例如對電影的熱愛,對光影的理解,對世界最初的好奇。但電影院能給的,到此為止了。剩下的路,得走出去才有。

谷歌曾經就是所有 AI 研究者的天堂電影院。最好的設備,最寬鬆的環境,最懂行的同事。你可以花九年做一個預測蛋白質結構的模型,不用急著商業化,不用寫 PPT 給高管匯報,做出來的時候整個生物學界為你鼓掌,你站在斯德哥爾摩領獎,全公司為你慶祝。那時候所有人都覺得谷歌就是全世界。

但也許一個地方最好的時候,恰恰就是它該把人送走的時候。

現在山景城的免費食堂還是每天供應三餐,園區裡的彩色自行車還停在每棟大樓門口,誰都可以騎。那裡每週都有新一批 Noogler 戴上標誌性的螺旋槳小帽,拍一張集體照,眼睛很亮。

和二十年前第一次走進 Google 的 Shazeer,和九年前剛加入 DeepMind 的 Jumper,一模一樣。

參考資料
[1] Google Paid $2.7 Billion to Bring Back an AI Genius Who Quit in Frustration , The Wall Street Journal
[2] Attention is All You Need , Google Research
[3] Top AI researcher leaves Google for OpenAI , Axios
[4] After nearly 9 years, I have decided to leave Google DeepMind and join Anthropic , John Jumper/X
[5] Google poised to lose two more high-profile AI staffers to Anthropic , Los Angeles Times/Bloomberg
[6] AI researchers continue to leave Google for its rivals , TechCrunch
[7] Alphabet sees $225 billion market-cap wipeout as investors fear it’s losing the war for AI talent , MarketWatch
[8] Some Reasons Why Google Had Such A Bad Day , The Wall Street Journal
[9] Google’s Brain Drain Deepens: Alphabet Braces for Second Day of Losses on Anthropic Poach , Barron’s
[10] AI lab musical chairs hits Google the hardest , Axios

  • 260105 新首頁banner 02