谷歌翻盤，百度掉隊：同為AI大廠，為何一個重返王座，一個越追越遠？

撰 文|況 陽資深組織發展專家，《中歐商業評論》特約作者，著有《績效使能》《騰訊增效密碼》《蓋亞組織》《真OKR》

創造ChatGPT時刻的
OpenAI，開始急眼了

三年前，ChatGPT 橫空出世，AI 江湖瞬間改朝換代。昔日的王者谷歌，被 OpenAI死死地摁在地上不能動彈。那之后，谷歌接連經歷至暗時刻：演示視頻造假被扒、自家大模型幻覺嚴重存在人種偏見、內部文化撕裂……甚至有人開始給谷歌搜索倒計時。

然而，2025 年 11 月18日，伴隨著谷歌Gemini 3 的發布，這家科技巨頭似乎突然又行了，一下子就翻身了。

一時間，外界開始驚呼：曾經的霸主，怕是又王者歸來了。

不僅外界震驚，連谷歌的宿敵OpenAI都感到震驚。OpenAI CEO山姆·奧特曼先是在X（推特）上服氣地留言祝賀谷歌，接著沒過多久，又迫于Gemini 3對ChatGPT的全面壓制，不得不在內部拉響“紅色警報”（Code Red），以應對來自谷歌的威脅。

OpenAI拉響內部紅色警報，圖源：The Information

諷刺的是，這一幕三年前就上演過，只不過當時拉響紅色警報的，是谷歌。

如今，才短短三年，攻守就異形了。曾經被動迎戰的谷歌，如今反客為主，成了把對手逼到墻角、急紅眼的那一方。

數據也驗證了這一點。谷歌Gemini的用戶使用時長，已開始超越ChatGPT，位居第一。對OpenAI來說，這是一個很危險的信號。

大模型用戶使用時長趨勢圖，圖源：金融時報

這真是三十年河東、三十年河西，風水輪流轉，今年到我家啊。

很多人好奇，一個從巔峰跌落、步履蹣跚的科技巨人，憑什么突然就重新回到了舞臺中央？這是一場真正的科技復興，還是短暫的數字狂歡？

要理解這一切，我們既要深挖 Gemini 3 的技術能力，更要深入谷歌的組織深處，去看清這家巨頭在靈魂層面，到底發生了什么變化？

谷歌Gemini 3，真的強

到足以引發行業地震嗎？

先回答最關鍵的問題：Gemini 3真的有那么強嗎？

答案是——是的，它確實強得足以讓行業側目。

如果說谷歌早期推出的Bard只是一次“匆匆忙忙、連滾帶爬”的應激反應，那么Gemini 3則是谷歌在沉寂三年后給出的“從從容容、游刃有余”的降維打擊。

先看最硬核的事實：Gemini 3 Ultra 在少樣本學習（5-shot）中取得約 90% 的總準確率，首次突破人類專家平均線（~89.8%），而 GPT-4 在同條件下僅為 86.4%。

Gemini與OpenAI GPT-4測評數據對照，圖源：網絡

這意味著 AI 在綜合考試中的表現第一次歷史性地站在人類專家的上方，也意味著 GPT-4 在這場競賽里被直接甩開了幾個身位。

其他數據也驗證了這一點。在最新的 LMSYS 大模型競技場中，Gemini 3 Pro 以 1492 分登頂，把 GPT-5.1、Grok 4.1 等全部甩出一大截。

但真正讓行業震驚的，并不是排行榜，而是 Gemini 3 在三大維度上的質變：

1. 從搶答型模型到慢思考專家

Gemini 3 的一項關鍵突破，是引入了全新的深度推理模式。

過去的大模型更像“搶答機器”：只要你問題一問出，它立刻就給出一個最可能的答案。反應速度確實快，但回答偏淺層，難以處理真正復雜的問題。這種思考模式，其實就是心理學中典型的 “單環”模式。

而 Gemini 3 的 慢思考能力，則更接近心理學家阿吉里斯提出的 “雙環”模式：不僅要“做對事情”，更要在行動之前先思考——“我為什么要這樣做？”這種在行動前自我質疑、在推理中自我糾錯的做法，更接近人類專家的理性思考模式。

心理學家阿吉里斯雙環學習模式，圖源：GeminiAI生成

這意味著，AI 正在從過去的 “概率生成”范式，邁向更高維度的 “邏輯推理”范式。

2. 行業首次真正意義上的原生多模態

過去的大模型，說是“多模態”，實則多是“縫合怪”——“文本腦 + 視覺外掛”的組合拼裝，本質上還是以文本為核心的文本大模型。

Gemini 3 的出現，第一次讓行業看到了什么叫真正的“原生多模態”。

它從訓練之初便是多模態訓練，文本、圖像、音頻、視頻、代碼在它眼里沒有區別，都是一樣的信息流。這種近似“人腦”的通用理解能力，徹底甩開了競品。在它面前，其他大模型瞬間顯得像是上一個時代的古董。

3.從只能回答問題到主動完成任務

借助全新的開發平臺，谷歌Gemini 3 不再只是一個“會回答問題的大腦”，而是一個真正能“動手”的智能體——它可以自主操作瀏覽器、管理本地與云端文件、調用 API、執行復雜流程，甚至能夠在需要時發起多步規劃。

這意味著，AI 從能說會道，躍遷到了能夠實實在在地幫人們做事；從被動響應式工具，跨越為主動行動式伙伴。

Gemini與ChatGPT對比，圖源：Sprintzeal.com，谷歌翻譯

翻盤的真相：谷歌究竟做對了什么？

很多人都在納悶：一個業已失去進攻能力三年之久的巨人，為什么突然又能打了，又跑到最前面去了？

企業的成功當然有偶然性，但肯定也有必然性。管理，就是要在偶然中，找到必然。

對谷歌來說，這場科技狂歡里隱藏的必然性究竟是什么？

我們不妨以華為四張地圖——業務地圖、組織地圖、文化地圖和人才地圖——的邏輯，來一層層破譯它的成功密碼。

谷歌翻盤的四張地圖

1、業務地圖：敢于主動革自己的命

谷歌最大的包袱來自它最成功的業務——搜索。十幾年來，這個現金牛貢獻了谷歌大半的利潤，支撐起了谷歌的整個家底。然而，正如華為所說——過去的成功不是未來的可靠向導，這也在很大程度上限制了谷歌的戰略魄力，讓它畏首畏尾。

所以在很長時間里，谷歌不敢激進地推進生成式 AI。直到 2022 年底，OpenAI 用ChatGPT 給了谷歌一記響亮的耳光，徹底把它打醒了，讓它意識到：再不主動革自己的命，就會被別人革命。

于是，谷歌內部正式拉響紅色警報（Code Red），做出了十年來最重要的戰略決策：從撒胡椒面式的AI投入，轉向力出一孔式的 All in AI。

谷歌開始將 Gemini 系列模型定位為下一代核心技術底座，迅速將其全面融入到公司各條產品線中。2023年下半年，谷歌將 Bard 全面升級為基于 Gemini 的新版本，同時做出了一個歷史性的動作：把大模型直接塞進谷歌搜索（SGE）。

從此，用戶看到的首條搜索結果，永遠是由 AI 生成的綜合性優質答案。這是什么等級的決策？這是谷歌主動打翻自己的奶牛業務，犧牲短期廣告點擊率收益，換取更長線的用戶時長與體驗增長。

2、組織地圖：統一指揮中心

長期以來，谷歌的AI實力強得驚人，但也散得可怕——一邊是隸屬于研究院、擅長大模型架構的 Google Brain，一邊是獨立子公司 DeepMind，主攻前沿智能。從人才到算力再到科研方向，谷歌的這兩大王牌團隊像并聯的大腦半球，各自輝煌，卻很難形成合力。ChatGPT 的爆火，讓谷歌瞬間人間清醒：如果連自己的大腦都是分裂的，又如何構建一個統一、強健的超級大模型？

于是，2023 年 4 月，谷歌做出了一個重要的組織決策——將這兩個部門 合并，成立全新的 Google DeepMind。CEO皮查伊的講話直白而犀利：我們需要一個專注的團隊，把全部算力壓在它身上，讓 AI 的研發不再分散為彼此競爭的涓涓細流，而是匯聚為一條奔涌的大河。合并后的領導權交由 DeepMind 聯合創始人哈薩比斯（Demis Hassabis ）統一掌握，迪恩（Jeff Dean）則轉任首席科學家負責路徑規劃，Gemini（最初代號 Titan）由此獲得了真正強有力的組織依托。

組織統一后，谷歌隨即將資源傾斜給了新團隊：最優先的 TPU 集群，最自由的架構試驗權，最強工程師與科學家。Gemini 項目組遍布全球八個時區，數百個協作聊天室晝夜同步，這種研發速度，是過去雙軌制結構下幾乎無法想象的。這也充分說明，技術突破的背后，往往不是天才的靈光，而是組織終于不再相互拆臺。

與此同時，谷歌也開始正面清理長期積累的組織冗余。從 2023 年起，谷歌大幅削減了約三成以上的小團隊管理崗——那些只管理三五個人的“微型經理”，被統一拉回到了一線戰場去做專業貢獻。冗余的層級被剝離，決策鏈路也因此得以縮短，信息自此直達一線，開發迭代速度顯著加快。皮查伊反復強調：“谷歌不能再依賴加人來解決問題，而必須提升單兵與協同效率。”

組織的重塑不只發生在科研端，也發生在產品端。谷歌意識到：模型做得再強，如果到不了用戶面前，就只是論文與玩物（Demo）。于是，在 2024 年中，谷歌進一步把原本負責 Bard / Gemini 應用的一線團隊，整體并入 Google DeepMind，讓研究與產品第一次綁在了一起。研究人員可以第一時間獲得用戶反饋，產品團隊則能即時推動新的模型能力上線。過去需要數月的迭代周期，現在能縮短到數周甚至數天。

歸根結底，Gemini 的成功，首要的還是組織成功——是谷歌打通了它的任督二脈。

只有組織跑通了，技術才能真正跑起來。

3、文化地圖：回歸創始人模式，向“官僚主義”宣戰

OpenAI 的迅速崛起，對谷歌那套長年穩健、謹慎乃至日趨官僚化的文化造成了巨大的沖擊。原本習慣慢慢打磨、層層評審、不愿意冒險的谷歌，被迫第一次直面現實。

谷歌首先大刀闊斧地清理了自身的官僚主義。今年 5 月，在邁阿密舉行的 All-in Summit 上，布林罕見地公開點名谷歌內部的荒誕現象。

“說來慚愧，”布林開口就讓全場一驚，“我們內部竟然有一份清單，規定哪些工具能用于編程、哪些不能。荒唐的是，我們自己的 Gemini 赫然在‘不能’那一欄。我完全無法理解。”

這段話背后的諷刺性不言自明：谷歌做出的 AI，竟然谷歌人自己都嫌棄、不愿用。

布林的憤怒不難理解，但讓人更震撼的是，即便他親自下場，這樣一條荒謬的禁令也花了很久才被徹底廢除——足見谷歌官僚文化根深蒂固到何種程度。

事實上，這只是問題的冰山一角。和幾乎所有大企業一樣，谷歌也染上了典型的“大企業病”：凡事講流程、講規范、講分工，看起來每個人在忙忙碌碌地把“事情做正確”，卻很少有人追問一句——這件事本身正不正確？

原本，佩奇和布林已多年參與公司的日常管理。但自 2022 年底意識到危機后，兩人開始密集出現在各種 AI 項目評審會上。尤其是布林，多年來首次頻繁現身辦公室，直接審閱模型表現，反復督促團隊必須“像一家創業公司一樣提速”。

功夫不負苦心人，在兩位創始人的持續影響下，谷歌文化在慢慢扭轉。

谷歌開始重新定義“風險容忍度”。過去谷歌在推出任何 AI 產品時，都要經過漫長的安全審查，寧可慢一點，也不能容忍絲毫差錯發生。LaMDA 之所以多年不公開，就是典型例子。創始人布林和其他高層傳遞的信號十分明確：谷歌不能再是那個誰都能Say No、卻無人說Yes的地方。

在這種壓力下，谷歌文化發生了肉眼可見的轉向——從“寧缺毋濫”變成“邊做邊改”。Bard 的發布是谷歌這一文化變化的最極端也最具象的體現。盡管內部員工普遍認為它“不夠格”，答案質量參差不齊、存在幻覺，但管理層還是決定“先發布出去再迭代優化”，讓真實的用戶反饋去驅動產品迭代。這在過去幾乎是不可想象的事情——它違背了谷歌過去數年來一直堅持的精益求精、把事情做到完美成再發布（Do one thing really, really well）的信條。

谷歌十大信條，圖源：《績效使能：超越OKR》

所以，創始人的回歸，不只是精神象征，更是一種使命感的召喚。它意在告訴所有人：AI 不只是某個部門的小目標，而是關乎整個公司生死存亡的大戰略。

在一家公司，職業經理人可以是在“打一份工”，但優秀的創始人永遠在“經營一份事業”。這種長期主義和使命感，能凝聚組織的靈魂，能重新點燃組織的奮斗激情。

在國內，理想汽車 CEO 李想在三季度財報會上說過一句話，幾乎可以作為谷歌故事的最好注腳：

“創業公司和職業經理人是兩種完全不同的治理體系。它與流程、組織結構無關，而是管理理念和要素的差異，以及各自適用于不同階段和行業環境。”

他公開反思理想過去三年推行職業經理人模式，讓公司“變成了越來越差的自己”；解決之道，就是廢棄職業經理人模式，讓創業精神回歸。而創業精神的回歸，必然伴隨著創始人的重新上場。

這也再次表明：當戰略范式發生躍遷時，你必須用創始人精神，與大公司病死磕，唯有如此，僵死的組織靈魂才能再次煥發生機。

4、人才地圖：讓懂AI的人呼喚炮火

其實，在AI賽道，谷歌非但不缺人，還是這個星球上人才密度最高的地方。DeepMind CEO哈薩比斯和高級研究科學家 John Jumper是2025年諾獎得主，兩人因在AI領域的突出貢獻而獲此殊榮。此外，《全球 AI 人才追蹤》也顯示，谷歌擁有全球最多的頂級 AI 研究者，這一規模甚至讓斯坦福、清華和麻省理工等頂尖科研機構都難以望其項背。

全球頂尖人才排行榜，圖源：MacroPolo《The Global AI Talent Tracker 2.0》

然而，有人才是一回事，能不能讓人才真正發揮價值又是另一回事。

谷歌顯然意識到了這一問題，于是在三年間悄無聲息地完成了一場“人才革命”。

首先，谷歌在人才隊伍內部做了一場“壯士斷腕式”的人才大清洗。就在ChatGPT 發布后不到一個月，谷歌就宣布裁撤 12,000 名員工，這是谷歌歷史上最大規模的裁員。外界看到的是數字，谷歌內部感受到的則是真實得不能再真實的危機感：資源必須讓位給 AI，才能換來未來的增長。與 AI 無關的團隊被瘦身，與 AI 不匹配的崗位被優化，母公司Alphabet 在搜索、營銷、硬件等十個關鍵部門開始推行自愿離職計劃，組織肌肉被重新塑形。有工程經理坦言：“不知道怎樣做才算安全，唯一能做的是拼命加快 AI 項目進度。”某種意義上，這場裁員確實起到了鯰魚效應，讓谷歌多年松散的節奏變得敏捷起來。

同時，為加快人才的規模效應，谷歌將公司最優秀的工程師和研究員抽調出來，集中到最關鍵的項目上。 在Bard 項目啟動時，谷歌直接從各部門抽調 了100 多名最頂級工程師組成突擊隊，給予他們高度自主權，讓他們像戰時特遣隊一樣快速推進。這種“拉最強的人打一場最關鍵的仗”的做法，過去在谷歌很少出現，如今卻逐漸成為新常態。

最后，為了讓人才真正成為變革發動機，谷歌這兩年還持續調整關鍵崗位配置，讓懂AI 的人上，不懂AI的人下。例如，讓搜索負責人 Raghavan 轉為技術顧問，讓更多產品線的工程負責人直接向 DeepMind 報告，讓技術和產品的節奏統一在 AI 大戰略之下。組織內部因此誕生出一種新的默契：你可以不懂搜索、不懂廣告，但你不能不懂 AI。 在這一點上，谷歌的轉型與任正非的管理哲學不謀而合：

在變革時期，雷霆變革手段往往都是——你不換腦，我就換人。

綜上，正是谷歌在業務、組織、文化和人才這四張地圖上同時破繭重生，才為Gemini 3的橫空出世提供了肥沃土壤，讓谷歌終于在時隔3年后長舒了一口氣，重新站到了AI浪潮的潮頭。

谷歌翻盤了，百度在哪里？

最后，當我們把視線拉回中國，國內與谷歌幾乎同時押注 AI 的大廠，大概非百度莫屬。然而，百度“最近比較煩，比較煩，比較煩”…最新一季財報顯示，百度第三季度總收入下滑 7%，虧損 112.3 億元，這是其上市以來最慘的一份季度成績單。

更尷尬的是，在百模大戰中，百度的大模型雖有存在感，但始終缺少“炸場”時刻，遲遲拿不出像谷歌Gemini 3這樣能夠點燃市場情緒的王炸級產品。此前，有新聞報道蘋果Apple Intelligence 國內最終選了百度進行合作，其中，文心一言作為核心云端引擎。但由于蘋果Apple Intelligence在國內最終落地的時間一再生變，百度的大模型產品所受關注度也日漸降低。

三季度，百度的 AI 應用（文庫、網盤、數字員工等）收入也顯得乏力，同比僅增長 6%。在整個 AI 行業高速狂飆的背景下，這樣的增長怎么看都更像是夕陽業務在回光返照，毫無應有的爆發力與想象空間。

甚至，三年前才大舉加碼 AI 的騰訊，今年都已經嘗到了“AI 賦能業務”的甜頭，市值一路飆升，這與資本對百度AI的冷寞形成了鮮明對照。

更令人唏噓的是，原本在 ChatGPT 時刻到來后，國內最早推出中國版聊天機器人的正是百度——文心一言。但短短兩年多時間，這款產品的名字連續改了三次：從“文心一言”到“文小言”，再回到“文心”。名字的反復，既是戰略上的搖擺，也是自信心的流失。而這款曾被寄予厚望的國內第一款類 ChatGPT 產品，如今已然泯然眾人矣。

數據顯示：蘋果App Store上，文心的下載量僅1.9萬，遠不及豆包、DeepSeek、千問、Kimi 等新晉大模型應用。QuestMobile《2025 年三季度AI應用價值榜》更顯示，文心僅排第八名，月活517 萬；而排名第一的豆包月活已達1.59億，第二的DeepSeek為1.46 億 - 百度已被它們遠遠甩在身后。

問題是，同樣都是最早押注 AI 的大廠，同樣資本雄厚、人才濟濟，為什么谷歌能迅速翻盤，而百度卻仍在泥坑里苦苦掙扎？

谷歌的翻盤告訴我們：對任何一次技術革命而言，成功都不僅僅源自技術優勢，而是業務、組織、文化和人才四張地圖的同頻共振。當這四股力量被重新調校到同一個頻率上時，即便是老牌巨頭，也能像創業公司一樣重新煥發生機，跑起來、殺出來、贏回來。

那么，百度到底卡在哪一張地圖上？這才是百度需要思考的真問題。