[谷歌] 叁天內連失兩位傳奇:谷歌的AI人才大壩,正在決堤?
當定義了AI過去的公司，正在失去定義它未來的人。
6月18日，Transformer論文核心作者、Google Gemini聯合負責人Noam Shazeer在X上宣布離開Google，加入已向SEC秘密提交IPO申請的OpenAI。他是2017年“Attention is All You Need”八位平等貢獻作者之壹，該論文奠定了現代大語言模型的技術基礎。Sam Altman隨即轉發並評論，“Noam是我自OpenAI創立第壹天起最想合作的人之壹。只用了拾年。”
48小時後，6月19日，2024年諾貝爾化學獎得主、AlphaFold核心領導者John Jumper宣布離開工作近九年的Google DeepMind，加入Anthropic。
兩起幾乎同時發生的頂級人才離職，已經足夠震動AI圈。而如果把時間線拉長，會發現壹個更清晰的走向。5月19日，前OpenAI創始成員Andrej Karpathy宣布加入Anthropic預訓練團隊。他雖從未在Google任職，但他的選擇同樣說明了壹件事，頂尖人才正在向OpenAI和Anthropic集中，而Google正在成為這場人才重組中最主要的輸出方。
叁起離職，非個例，是趨勢
Jumper並非普通研究員。2024年，他因領導AlphaFold項目，利用AI在極短時間內預測蛋白質叁維結構，攻克了困擾生物學界長達伍拾年的難題，與Demis Hassabis和David Baker共同榮獲諾貝爾化學獎。
Shazeer則是現代AI發展史上的關鍵人物。他於2000年加入Google，2017年共同撰寫“Attention is All You Need”，該論文提出的Transformer架構，是當前所有大語言模型的技術基石。2021年，因Google拒絕發布其與Daniel De Freitas共同開發的AI聊天產品，他選擇離開，於2022年創辦了Character.AI。叁年後，Google以約27億美元將其請回，任命為Gemini聯合負責人。然而回歸未滿兩年，他再次選擇離開，此番前往OpenAI。
而Karpathy的選擇進壹步印證了更大的趨勢。2026年5月，這位OpenAI創始成員在結束其教育創業項目Eureka Labs後，宣布加入Anthropic預訓練團隊，負責“通過大規模訓練運行賦予Claude核心知識與能力”。他從未在Google任職，但他的去向本身說明了頂尖人才正在向哪裡集中。
將視野拉長，這壹人才流動趨勢早已顯現。2023年4月Google Brain與DeepMind合並後，大量中堅研究者流向OpenAI、Anthropic和xAI。追蹤ArXiv前沿AI論文的作者歸屬可以發現，越來越多的頂尖研究者檔案頁上的機構名稱，已從“Google”變更為“OpenAI”或“Anthropic”。
OpenAI與Anthropic正在匯聚AI領域最具影響力的人才陣容。而Google，正成為這壹人才流動的最主要輸出方。
使命錯位
這是最本質的分歧，其重要性超越薪酬與算力。
Google母公司Alphabet近80%的收入來自廣告業務。這意味著AI領域的所有投入，最終都必須回答壹個產品導向的問題，這將如何服務廣告業務。
Shazeer在2024年回歸後很快發現，Google的核心邏輯並未改變。他在Gemini面臨的根本約束，追趕ChatGPT，在廣告業務優先的架構下，始終是壹個受制的任務。目標不是重新定義AI能力邊界，而是守住廣告市場份額。
對比之下，OpenAI的章程明確以AGI（通用人工智能）造福全人類為核心使命。Anthropic自成立之日起即圍繞AI安全構建，注冊為公益公司（PBC），在法律上有義務平衡股東利益與社會利益。在這兩家公司，頂尖研究者無需回答“如何幫助廣告部門提升收入”這樣的問題。他們只需專注於壹個目標，如何持續推進模型能力的邊界。
多位從Google流向這兩家機構的研究者，在事後訪談中反復提及同壹個詞，“專注”。在Google，關鍵績效指標是搜索點擊率、廣告轉化率和YouTube觀看時長。在Anthropic，關鍵績效指標是Claude在預訓練和後訓練中的性能表現。對於Jumper這樣將九年學術與職業生涯投入蛋白質折疊問題的科學家而言，這種高度的專注具有不可替代的吸引力。在Anthropic，AI for Science不是邊緣項目，而是核心研究方向之壹。
使命是推力，而資本是拉力。在薪酬激勵維度上，Google正處於結構性劣勢。
OpenAI已於2026年向SEC秘密提交IPO申請，Anthropic同樣處於IPO籌備隊列中。兩家公司的員工持有大量股權，有望在公開市場兌現。Jumper與Shazeer選擇在這壹窗口期前加入，時機並非巧合。相比之下，Google市值已超過兩萬億美元，股價在短期內實現翻倍增長的空間有限，股權激勵的爆發力與之相差至少壹個數量級。
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6月18日，Transformer論文核心作者、Google Gemini聯合負責人Noam Shazeer在X上宣布離開Google，加入已向SEC秘密提交IPO申請的OpenAI。他是2017年“Attention is All You Need”八位平等貢獻作者之壹，該論文奠定了現代大語言模型的技術基礎。Sam Altman隨即轉發並評論，“Noam是我自OpenAI創立第壹天起最想合作的人之壹。只用了拾年。”
48小時後，6月19日，2024年諾貝爾化學獎得主、AlphaFold核心領導者John Jumper宣布離開工作近九年的Google DeepMind，加入Anthropic。
兩起幾乎同時發生的頂級人才離職，已經足夠震動AI圈。而如果把時間線拉長，會發現壹個更清晰的走向。5月19日，前OpenAI創始成員Andrej Karpathy宣布加入Anthropic預訓練團隊。他雖從未在Google任職，但他的選擇同樣說明了壹件事，頂尖人才正在向OpenAI和Anthropic集中，而Google正在成為這場人才重組中最主要的輸出方。
叁起離職，非個例，是趨勢
Jumper並非普通研究員。2024年，他因領導AlphaFold項目，利用AI在極短時間內預測蛋白質叁維結構，攻克了困擾生物學界長達伍拾年的難題，與Demis Hassabis和David Baker共同榮獲諾貝爾化學獎。
Shazeer則是現代AI發展史上的關鍵人物。他於2000年加入Google，2017年共同撰寫“Attention is All You Need”，該論文提出的Transformer架構，是當前所有大語言模型的技術基石。2021年，因Google拒絕發布其與Daniel De Freitas共同開發的AI聊天產品，他選擇離開，於2022年創辦了Character.AI。叁年後，Google以約27億美元將其請回，任命為Gemini聯合負責人。然而回歸未滿兩年，他再次選擇離開，此番前往OpenAI。
而Karpathy的選擇進壹步印證了更大的趨勢。2026年5月，這位OpenAI創始成員在結束其教育創業項目Eureka Labs後，宣布加入Anthropic預訓練團隊，負責“通過大規模訓練運行賦予Claude核心知識與能力”。他從未在Google任職，但他的去向本身說明了頂尖人才正在向哪裡集中。
將視野拉長，這壹人才流動趨勢早已顯現。2023年4月Google Brain與DeepMind合並後，大量中堅研究者流向OpenAI、Anthropic和xAI。追蹤ArXiv前沿AI論文的作者歸屬可以發現，越來越多的頂尖研究者檔案頁上的機構名稱，已從“Google”變更為“OpenAI”或“Anthropic”。
OpenAI與Anthropic正在匯聚AI領域最具影響力的人才陣容。而Google，正成為這壹人才流動的最主要輸出方。
使命錯位
這是最本質的分歧，其重要性超越薪酬與算力。
Google母公司Alphabet近80%的收入來自廣告業務。這意味著AI領域的所有投入，最終都必須回答壹個產品導向的問題，這將如何服務廣告業務。
Shazeer在2024年回歸後很快發現，Google的核心邏輯並未改變。他在Gemini面臨的根本約束，追趕ChatGPT，在廣告業務優先的架構下，始終是壹個受制的任務。目標不是重新定義AI能力邊界，而是守住廣告市場份額。
對比之下，OpenAI的章程明確以AGI（通用人工智能）造福全人類為核心使命。Anthropic自成立之日起即圍繞AI安全構建，注冊為公益公司（PBC），在法律上有義務平衡股東利益與社會利益。在這兩家公司，頂尖研究者無需回答“如何幫助廣告部門提升收入”這樣的問題。他們只需專注於壹個目標，如何持續推進模型能力的邊界。
多位從Google流向這兩家機構的研究者，在事後訪談中反復提及同壹個詞，“專注”。在Google，關鍵績效指標是搜索點擊率、廣告轉化率和YouTube觀看時長。在Anthropic，關鍵績效指標是Claude在預訓練和後訓練中的性能表現。對於Jumper這樣將九年學術與職業生涯投入蛋白質折疊問題的科學家而言，這種高度的專注具有不可替代的吸引力。在Anthropic，AI for Science不是邊緣項目，而是核心研究方向之壹。
使命是推力，而資本是拉力。在薪酬激勵維度上，Google正處於結構性劣勢。
OpenAI已於2026年向SEC秘密提交IPO申請，Anthropic同樣處於IPO籌備隊列中。兩家公司的員工持有大量股權，有望在公開市場兌現。Jumper與Shazeer選擇在這壹窗口期前加入，時機並非巧合。相比之下，Google市值已超過兩萬億美元，股價在短期內實現翻倍增長的空間有限，股權激勵的爆發力與之相差至少壹個數量級。
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