SemiAnalysis作为AI领域的顶级研究机构，其分析团队（包含Max Kan、Joey Brookhart、Doug O’Laughlin以及Dylan Patel）在美国当地时间8月7日发布了一份深度报告。报告指出，谷歌DeepMind高管层近日所经历的大规模调整，本质上反映了这家科技巨头在尖端模型研发领域的战略性退缩。与此同时，谷歌的云计算部门正在这一变局中成为最大的收益方。
谷歌在8月5日（美国时间）宣布对DeepMind的领导架构进行全面重塑，涉及若干名关键管理人员与技术中坚力量的职位调整。
作为DeepMind的联合创办者与前任首席执行官，德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）将不再负责具体的日常事务。他的新身份是DeepMind的董事会主席以及谷歌母公司Alphabet的首席科学家。其未来的工作重点将转向公司全局规划、通用人工智能（AGI）的长期路线图规划，以及对社会风险与政策影响的深入思考。
杰夫·迪恩（Jeff Dean）是谷歌过去的首席科学家，同时担任过Gemini项目的共同负责人。他最近宣布离职，并创立了一家致力于创新研究的实验室，名叫Discovery Loop。杰夫在谷歌工程领域的地位无人可及，他曾同其他人共同建立了Google Brain，并主导了张量处理器（TPU）这一战略性硬件项目的启动。
与杰夫一起离开谷歌的还有三位关键人物：桑杰·盖马瓦特（Sanjay Ghemawat）、Quoc Le和奥里奥尔·维尼亚尔斯（Oriol Vinyals）。桑杰和Quoc Le曾获得「谷歌研究员」的荣誉称号，这个头衔只会被授予公司最顶尖的技术专家。奥里奥尔则在Gemini的开发中担任过重要的共同负责人角色。
而前任DeepMind技术主管、目前仍为Gemini项目唯一在位的共同负责人科雷·卡武克库奥卢（Koray Kavukcuoglu），将接管德米斯曾经担任的DeepMind与Gemini的最高领导职务。
SemiAnalysis的研究团队认为，这些业界精英的集体离职充分说明了一个问题：倘若他们对Gemini 4 Pro的前景充满信心，就绝对不会做出这样的决定。
从任何维度分析，DeepMind已经不再符合真正意义上的「前沿实验室」这一定义。早在数月以前，由于其强化学习研究团队出现了大幅人才流失，加上算力配置效率极其低下的问题，SemiAnalysis就已向其客户表达过这一判断。谷歌虽然会继续按部就班地推出新模型版本，但他们重新获得业界最顶尖地位的可能性几乎为零。
值得一提的是，这轮人事变动中收获最大的并非Anthropic，也不是OpenAI，而是谷歌云（GCP）部门。长期以来，谷歌旗下的Gemini和云计算部门为了争取算力资源而持续产生摩擦，但如今结果已定，谷歌云的掌舵者托马斯·库里安（Thomas Kurian）赢得了这场内部竞争。根据SemiAnalysis的评估，谷歌云的收入增长速度将在接下来的时期内取得显著加快。
01 Gemini 3 Pro的绝唱时刻还在2025年底，Anthropic、OpenAI和谷歌被业界普遍看作是推动AI发展的三大力量。上一周为止，仍有人坚持这一论断。但对于持续关注AI动向的专业人士而言，Gemini从2026年起就开始显现衰退的迹象。
SemiAnalysis在7月9日向其高端订阅用户Tokenomics Model发布的分析报告中提到，2025年11月发布的Gemini 3 Pro在当时可称为全球顶级水准的大模型，其性能甚至逼得OpenAI首席执行官Sam Altman在公司内部发出了「红色警报」（Code Red）指令。
遗憾的是，从那之后，DeepMind与OpenAI、Anthropic之间的竞争距离急剧拉大。Gemini 3.5 Flash的表现令人失望，而业界人士普遍推测，即将亮相的Gemini 3.5 Pro水准大约相当于Opus 4.5，甚至还不如GLM 5.2的实力，更不必说与Fable 5、GPT 5.6这类模型相提并论了。
SemiAnalysis的观点是，Gemini今后的处境会越来越糟，这是因为谷歌缺少实现递归自我改进（RSI）所必需的理念与执行力。该报告预言，到本年年底，MSL和SpaceXAI在模型性能上都将超越谷歌。
更值得关注的是，在诺姆·沙泽尔（Noam Shazeer）和约翰·詹珀（John Jumper）之后，DeepMind的顶尖强化学习技术人才最近也大量离职。相比之下，OpenAI已经突破了基础预训练的瓶颈，其开发中的超大规模模型项目（代号「Doug」）正在紧张的筹备阶段。
人才持续流失的现象特别令人担忧。杰夫、桑杰、Quoc Le和奥里奥尔只是DeepMind近段时间内高管与顶级人才离职潮的最新案例。虽然当今深度学习范式中最关键的理论突破基本上都源自谷歌的创新，但现在的谷歌却连最优秀的AI人才都留不住。
杰夫等人设立新创新实验室的计划，完全按照大卫·席尔瓦（David Silver）去年11月创办Ineffable Intelligence时的套路来进行：顶尖的AI科研人员从谷歌离职后，向外部投资机构和Google Ventures（GV）融资数十亿美元，随后把这笔资金用于从谷歌云租赁英伟达的计算芯片。
Gemini表现落后于竞争对手
SemiAnalysis发表那份研究报告后，谷歌随即取消了Gemini 3.5 Pro的计划，目前正在依靠Gemini 4的宣传来自我安慰。作为一个过渡版本，他们推出了Gemini 3.6 Flash，然而它的整体表现甚至不如Muse Spark 1.2、Grok 4.5，以及来自中国一线研究机构的开源方案。按不同的评估方法，Gemini当前的排名在第8或第9位，SemiAnalysis看不出Gemini 4有什么可能翻转局面。
Gemini自研模型官方API用量的显著衰退
伴随着模型竞争力的下降，Gemini原生模型的API调用量也出现了明显萎缩。其月度增速从2026年第一季度的60%（每分钟Token处理量从100亿激增到160亿）大幅回落至2026年第二季度的38%（每分钟Token处理量达到220亿）。由此带来的是Gemini自主开发模型的API服务收入增速也随之放缓。
但与此不同的是，依靠Claude等外部模型的强势表现，Gemini企业级应用平台（Vertex的升级版本）的整体业绩却表现突出。
02 理想缺失，何以为继SemiAnalysis认为，Gemini陷入困局的根本源头在于思想上的缺陷。算力资源是人工智能发展的根基，所有真正相信通用人工智能前景的研究机构都在竭尽全力地堆积计算资源。
当然，预先锁定几吉瓦（GW）级别的计算能力需要付出巨大的成本，这对于缺乏高利润、快增长的API业务支撑的企业来说尤其沉重。但如SemiAnalysis在之前的报告中所阐述的那样，这种限制完全可以被创造性地克服：一边在必要时保留收回算力为自己的研究所用的权利，一边把过剩的产能以吸引人的条款提供给其他方。这正是Meta和SpaceX目前采取的战略。
谷歌的做法则截然不同，他们认为与Gemini竞争对手签署长期合约来直接出售大量算力是「完全可行的」，甚至根本不打算把这些计算资源归还给DeepMind。
谷歌向Anthropic出售的TPU数量显著增长
从2026年三季度至2027年四季度这个时间范围内，谷歌所生产的TPU产品中，有超过五分之一会被直接售往Anthropic。这还没有计入谷歌云目前已经租给Anthropic的数十万台TPU芯片，以及在今后18个月里已经确定租给Anthropic和Meta的新增数十万台TPU。
只要听过谷歌云CEO库里安的公开言论，就能看出他并不是一个「通用人工智能的忠实信徒」。在一次播客节目中，他宣称让TPU可以充当「通用型的基础设施」是再好不过的事了，这样就可以同时为Citadel、美国能源部以及通用超级计算（HPC）领域的客户服务。当记者问他为什么要把算力卖给与Gemini存在直接竞争关系的Anthropic时，他的解释是谷歌作为一个「平台性质的企业」必然要做的选择。
这位刚刚在公司内部权力分配的重要争夺战中大获全胜的人物，现在掌握了对谷歌计算资源分配更加广泛的决策权。
03 DeepMind还有救吗到目前为止，SemiAnalysis对DeepMind的未来展望确实充满了悲观色彩。但如果从反面的角度考量，设法为他们日后训练顶级模型的可能性寻找一丝希望，思路大致是这样的：
首先是放弃原来的路径。过去的体制和领导团队已被证明不可行，维持现有的技术队伍，想要追上OpenAI或Anthropic的希望几乎为零。
其次是通过改组实现突破以及战略性收购。在进行了彻底的高层更新后，新任管理者可以丢掉过去的包袱重新开始。他们甚至可以通过技术并购（Acqui-hire）像SSI或Thinking Machines这样的创新机构，快速引入人才新血。
最后是胜率的数学期望上升。在更新整个团队之后，他们重新赶上产业前沿的概率在理论上确实有所上升。
然而，SemiAnalysis的结论是这样的设想只存在于理想的假设中，实际转化的可能性微乎其微。谷歌深层的问题并非源于迪恩或沙泽尔等个别技术精英，真正的症结是这家企业本身的官僚体制过度膨胀、反应机制过于缓慢，以及战略决策方面的严重谨慎不足。
Tibo发帖提到DeepMind曾领先市场开发出聊天机器人LaMDA
ChatGPT刚好问世一年前，DeepMind就已经开发完成了一款具有相似潜力的对话型AI系统LaMDA，可由于公司高层对其可能威胁搜索广告业务收入的过度忧虑，这个项目最终被束之高阁，没有推向市场。
Tibo（蒂博·萨尔内特，Thibault Sottiaux）是一名谷歌老员工，他从谷歌与DeepMind离职正说明了人才流失的严重程度。这位在谷歌和DeepMind工作了9年的核心成员，在2024年7月跳槽到OpenAI，参与创建并领导了最初的agent（智能体）研究小组，后来又被任命为Codex项目的主任。与此形成对比，谷歌在2025年7月收购Windsurf是为了建立自己的agent编程工具，但至今为止这个项目的表现仍然乏善可陈。
而且，DeepMind本身最初就是谷歌进行的一场收购式扩展。站在今天这个时间点来看过去十多年的历史，结果已经清楚地摆在面前：试图在一个体积巨大、机制僵化的集团企业中再次建立一个高效的革新机构，最终的结果很可能就是重复之前的失败。
04 谷歌云的资本化与财务转向根据SemiAnalysis的Tokenomics模型分析，到2026年第二季度，Gemini的年度经常性收入（ARR）达到120亿美元。与之成鲜明对照的是，按照预测，2027年底时，谷歌云仅依靠第三方人工智能服务的年度经常性收入（IaaS/TaaS模式）就能突破730亿美元，同时还将从TPU硬件销售获得1200亿美元的收入。
DeepMind 占谷歌云AI 总算力配额的比重面临剧烈萎缩
一方面，有高达2000亿美元的对外业务收入和接近40%的息税前利润（EBIT Margin），另一方面，年收入才120亿美元的自主研发模型部门，公司的战略倾斜方向一目了然。谷歌领导层的逻辑十分直白：优先推进谷歌云业务的资本化以获得短期财务收益，这完全值得他们放弃在AI尖端领域的竞争势力。
尽管Gemini面临困境，谷歌云的增速却在不断提升。本年二季度，谷歌云取得了令人震惊的82%的增长率。但这种增长并非全部来自传统的云计算服务。谷歌云开创了一种全新的赚钱模式：把整个TPU系统出售给专门设立的特殊目的实体（SPV），由这些实体为Anthropic等客户运营数据中心。
这些TPU硬件按照35亿美元/吉瓦（$35B/GW）的总收入基础（Gross basis）来记账。在2026年第二季度，SemiAnalysis估算这类TPU硬件销售贡献了大约12亿美元的收益，排除这部分后谷歌云的核心服务增速依然维持在70%附近。
因为目前握有超过1500亿美元的TPU销售订单待执行（Backlog），这类硬件销售将助推谷歌云在2027年的增长率飙升至接近150%的水准。
虽然这类硬件销售的息税前利润率（EBIT Margin）略逊于常规云业务，约在30%多一点，但SemiAnalysis预计谷歌云的整体利润率将来还能保持在35%-39%这个偏高的范围。
投资者将来会如何对这些已确认的TPU订单及可能的大额新订单作出资本化评估，这个问题目前还没有定论。尽管如此，考虑到各家实验室对计算能力强劲的需求，可以推断短期内还会有多个吉瓦级的巨额订单尘埃落定，进一步充实订单储备。
SemiAnalysis预计，接下来的几个季度会新增超过2500亿美元的TPU签约金额（Bookings），这些都会计入谷歌云的剩余履约义务（RPO）账户。在这之前，谷歌云令人目不暇接的加速增长和上佳的利润表现，预计在2027年将为谷歌的每股收益（EPS）贡献大约3美元的增量。
