编者按：本文来自微信公众号 中欧商业评论（ID：ceibs-cbr），作者：况阳，创业邦经授权转载。

创造ChatGPT时刻的OpenAI，开始急眼了

三年前，ChatGPT 横空出世，AI 江湖瞬间改朝换代。昔日的王者谷歌，被 OpenAI死死地摁在地上不能动弹。那之后，谷歌接连经历至暗时刻：演示视频造假被扒、自家大模型幻觉严重存在人种偏见、内部文化撕裂……甚至有人开始给谷歌搜索倒计时。

然而，2025 年 11 月18日，伴随着谷歌Gemini 3 的发布，这家科技巨头似乎突然又行了，一下子就翻身了。

一时间，外界开始惊呼：曾经的霸主，怕是又王者归来了。

不仅外界震惊，连谷歌的宿敌OpenAI都感到震惊。OpenAI CEO山姆·奥特曼先是在X（推特）上服气地留言祝贺谷歌，接着没过多久，又迫于Gemini 3对ChatGPT的全面压制，不得不在内部拉响“红色警报”（Code Red），以应对来自谷歌的威胁。

OpenAI拉响内部红色警报，图源：The Information

讽刺的是，这一幕三年前就上演过，只不过当时拉响红色警报的，是谷歌。

如今，才短短三年，攻守就异形了。曾经被动迎战的谷歌，如今反客为主，成了把对手逼到墙角、急红眼的那一方。

数据也验证了这一点。谷歌Gemini的用户使用时长，已开始超越ChatGPT，位居第一。对OpenAI来说，这是一个很危险的信号。

大模型用户使用时长趋势图，图源：金融时报

这真是三十年河东、三十年河西，风水轮流转，今年到我家啊。

很多人好奇，一个从巅峰跌落、步履蹒跚的科技巨人，凭什么突然就重新回到了舞台中央？这是一场真正的科技复兴，还是短暂的数字狂欢？

要理解这一切，我们既要深挖 Gemini 3 的技术能力，更要深入谷歌的组织深处，去看清这家巨头在灵魂层面，到底发生了什么变化？

谷歌Gemini 3，真的强到足以引发行业地震吗？

先回答最关键的问题：Gemini 3真的有那么强吗？

答案是——是的，它确实强得足以让行业侧目。

如果说谷歌早期推出的Bard只是一次“匆匆忙忙、连滚带爬”的应激反应，那么Gemini 3则是谷歌在沉寂三年后给出的“从从容容、游刃有余”的降维打击。

先看最硬核的事实：Gemini 3 Ultra 在少样本学习（5-shot）中取得约 90% 的总准确率，首次突破人类专家平均线（~89.8%），而 GPT-4 在同条件下仅为 86.4%。

Gemini与OpenAI GPT-4测评数据对照，图源：网络

这意味着 AI 在综合考试中的表现第一次历史性地站在人类专家的上方，也意味着 GPT-4 在这场竞赛里被直接甩开了几个身位。

其他数据也验证了这一点。在最新的 LMSYS 大模型竞技场中，Gemini 3 Pro 以 1492 分登顶，把 GPT-5.1、Grok 4.1 等全部甩出一大截。

但真正让行业震惊的，并不是排行榜，而是 Gemini 3 在三大维度上的质变：

1. 从抢答型模型到慢思考专家

Gemini 3 的一项关键突破，是引入了全新的深度推理模式。

过去的大模型更像“抢答机器”：只要你问题一问出，它立刻就给出一个最可能的答案。反应速度确实快，但回答偏浅层，难以处理真正复杂的问题。这种思考模式，其实就是心理学中典型的 “单环”模式。

而 Gemini 3 的 慢思考能力，则更接近心理学家阿吉里斯提出的 “双环”模式：不仅要“做对事情”，更要在行动之前先思考——“我为什么要这样做？”这种在行动前自我质疑、在推理中自我纠错的做法，更接近人类专家的理性思考模式。

心理学家阿吉里斯双环学习模式，图源：GeminiAI生成

这意味着，AI 正在从过去的 “概率生成”范式，迈向更高维度的 “逻辑推理”范式。

2. 行业首次真正意义上的原生多模态

过去的大模型，说是“多模态”，实则多是“缝合怪”——“文本脑 + 视觉外挂”的组合拼装，本质上还是以文本为核心的文本大模型。

Gemini 3 的出现，第一次让行业看到了什么叫真正的“原生多模态”。

它从训练之初便是多模态训练，文本、图像、音频、视频、代码在它眼里没有区别，都是一样的信息流。这种近似“人脑”的通用理解能力，彻底甩开了竞品。在它面前，其他大模型瞬间显得像是上一个时代的古董。

3.从只能回答问题到主动完成任务

借助全新的开发平台，谷歌Gemini 3 不再只是一个“会回答问题的大脑”，而是一个真正能“动手”的智能体——它可以自主操作浏览器、管理本地与云端文件、调用 API、执行复杂流程，甚至能够在需要时发起多步规划。

这意味着，AI 从能说会道，跃迁到了能够实实在在地帮人们做事；从被动响应式工具，跨越为主动行动式伙伴。

Gemini与ChatGPT对比，图源：Sprintzeal.com，谷歌翻译

翻盘的真相：谷歌究竟做对了什么？

很多人都在纳闷：一个业已失去进攻能力三年之久的巨人，为什么突然又能打了，又跑到最前面去了？

企业的成功当然有偶然性，但肯定也有必然性。管理，就是要在偶然中，找到必然。

对谷歌来说，这场科技狂欢里隐藏的必然性究竟是什么？

我们不妨以华为四张地图——业务地图、组织地图、文化地图和人才地图——的逻辑，来一层层破译它的成功密码。

谷歌翻盘的四张地图

1、业务地图：敢于主动革自己的命

谷歌最大的包袱来自它最成功的业务——搜索。十几年来，这个现金牛贡献了谷歌大半的利润，支撑起了谷歌的整个家底。然而，正如华为所说——过去的成功不是未来的可靠向导，这也在很大程度上限制了谷歌的战略魄力，让它畏首畏尾。

所以在很长时间里，谷歌不敢激进地推进生成式 AI。直到 2022 年底，OpenAI 用ChatGPT 给了谷歌一记响亮的耳光，彻底把它打醒了，让它意识到：再不主动革自己的命，就会被别人革命。

于是，谷歌内部正式拉响红色警报（Code Red），做出了十年来最重要的战略决策：从撒胡椒面式的AI投入，转向力出一孔式的 All in AI。

谷歌开始将 Gemini 系列模型定位为下一代核心技术底座，迅速将其全面融入到公司各条产品线中。2023年下半年，谷歌将 Bard 全面升级为基于 Gemini 的新版本，同时做出了一个历史性的动作：把大模型直接塞进谷歌搜索（SGE）。

从此，用户看到的首条搜索结果，永远是由 AI 生成的综合性优质答案。这是什么等级的决策？这是谷歌主动打翻自己的奶牛业务，牺牲短期广告点击率收益，换取更长线的用户时长与体验增长。

2、组织地图：统一指挥中心

长期以来，谷歌的AI实力强得惊人，但也散得可怕——一边是隶属于研究院、擅长大模型架构的 Google Brain，一边是独立子公司 DeepMind，主攻前沿智能。从人才到算力再到科研方向，谷歌的这两大王牌团队像并联的大脑半球，各自辉煌，却很难形成合力。ChatGPT 的爆火，让谷歌瞬间人间清醒：如果连自己的大脑都是分裂的，又如何构建一个统一、强健的超级大模型？

于是，2023 年 4 月，谷歌做出了一个重要的组织决策——将这两个部门 合并，成立全新的 Google DeepMind。CEO皮查伊的讲话直白而犀利：我们需要一个专注的团队，把全部算力压在它身上，让 AI 的研发不再分散为彼此竞争的涓涓细流，而是汇聚为一条奔涌的大河。合并后的领导权交由 DeepMind 联合创始人哈萨比斯（Demis Hassabis ）统一掌握，迪恩（Jeff Dean）则转任首席科学家负责路径规划，Gemini（最初代号 Titan）由此获得了真正强有力的组织依托。

组织统一后，谷歌随即将资源倾斜给了新团队：最优先的 TPU 集群，最自由的架构试验权，最强工程师与科学家。Gemini 项目组遍布全球八个时区，数百个协作聊天室昼夜同步，这种研发速度，是过去双轨制结构下几乎无法想象的。这也充分说明，技术突破的背后，往往不是天才的灵光，而是组织终于不再相互拆台。

与此同时，谷歌也开始正面清理长期积累的组织冗余。从 2023 年起，谷歌大幅削减了约三成以上的小团队管理岗——那些只管理三五个人的“微型经理”，被统一拉回到了一线战场去做专业贡献。冗余的层级被剥离，决策链路也因此得以缩短，信息自此直达一线，开发迭代速度显著加快。皮查伊反复强调：“谷歌不能再依赖加人来解决问题，而必须提升单兵与协同效率。”

组织的重塑不只发生在科研端，也发生在产品端。谷歌意识到：模型做得再强，如果到不了用户面前，就只是论文与玩物（Demo）。于是，在 2024 年中，谷歌进一步把原本负责 Bard / Gemini 应用的一线团队，整体并入 Google DeepMind，让研究与产品第一次绑在了一起。研究人员可以第一时间获得用户反馈，产品团队则能即时推动新的模型能力上线。过去需要数月的迭代周期，现在能缩短到数周甚至数天。

归根结底，Gemini 的成功，首要的还是组织成功——是谷歌打通了它的任督二脉。

只有组织跑通了，技术才能真正跑起来。

3、文化地图：回归创始人模式，向“官僚主义”宣战

OpenAI 的迅速崛起，对谷歌那套长年稳健、谨慎乃至日趋官僚化的文化造成了巨大的冲击。原本习惯慢慢打磨、层层评审、不愿意冒险的谷歌，被迫第一次直面现实。

谷歌首先大刀阔斧地清理了自身的官僚主义。今年 5 月，在迈阿密举行的 All-in Summit 上，布林罕见地公开点名谷歌内部的荒诞现象。

“说来惭愧，”布林开口就让全场一惊，“我们内部竟然有一份清单，规定哪些工具能用于编程、哪些不能。荒唐的是，我们自己的 Gemini 赫然在‘不能’那一栏。我完全无法理解。”

这段话背后的讽刺性不言自明：谷歌做出的 AI，竟然谷歌人自己都嫌弃、不愿用。

布林的愤怒不难理解，但让人更震撼的是，即便他亲自下场，这样一条荒谬的禁令也花了很久才被彻底废除——足见谷歌官僚文化根深蒂固到何种程度。

事实上，这只是问题的冰山一角。和几乎所有大企业一样，谷歌也染上了典型的“大企业病”：凡事讲流程、讲规范、讲分工，看起来每个人在忙忙碌碌地把“事情做正确”，却很少有人追问一句——这件事本身正不正确？

原本，佩奇和布林已多年参与公司的日常管理。但自 2022 年底意识到危机后，两人开始密集出现在各种 AI 项目评审会上。尤其是布林，多年来首次频繁现身办公室，直接审阅模型表现，反复督促团队必须“像一家创业公司一样提速”。

功夫不负苦心人，在两位创始人的持续影响下，谷歌文化在慢慢扭转。

谷歌开始重新定义“风险容忍度”。过去谷歌在推出任何 AI 产品时，都要经过漫长的安全审查，宁可慢一点，也不能容忍丝毫差错发生。LaMDA 之所以多年不公开，就是典型例子。创始人布林和其他高层传递的信号十分明确：谷歌不能再是那个谁都能Say No、却无人说Yes的地方。

在这种压力下，谷歌文化发生了肉眼可见的转向——从“宁缺毋滥”变成“边做边改”。Bard 的发布是谷歌这一文化变化的最极端也最具象的体现。尽管内部员工普遍认为它“不够格”，答案质量参差不齐、存在幻觉，但管理层还是决定“先发布出去再迭代优化”，让真实的用户反馈去驱动产品迭代。这在过去几乎是不可想象的事情——它违背了谷歌过去数年来一直坚持的精益求精、把事情做到完美成再发布（Do one thing really, really well）的信条。

谷歌十大信条，图源：《绩效使能：超越OKR》

所以，创始人的回归，不只是精神象征，更是一种使命感的召唤。它意在告诉所有人：AI 不只是某个部门的小目标，而是关乎整个公司生死存亡的大战略。

在一家公司，职业经理人可以是在“打一份工”，但优秀的创始人永远在“经营一份事业”。这种长期主义和使命感，能凝聚组织的灵魂，能重新点燃组织的奋斗激情。

在国内，理想汽车 CEO 李想在三季度财报会上说过一句话，几乎可以作为谷歌故事的最好注脚：

“创业公司和职业经理人是两种完全不同的治理体系。它与流程、组织结构无关，而是管理理念和要素的差异，以及各自适用于不同阶段和行业环境。”

他公开反思理想过去三年推行职业经理人模式，让公司“变成了越来越差的自己”；解决之道，就是废弃职业经理人模式，让创业精神回归。而创业精神的回归，必然伴随着创始人的重新上场。

这也再次表明：当战略范式发生跃迁时，你必须用创始人精神，与大公司病死磕，唯有如此，僵死的组织灵魂才能再次焕发生机。

4、人才地图：让懂AI的人呼唤炮火

其实，在AI赛道，谷歌非但不缺人，还是这个星球上人才密度最高的地方。DeepMind CEO哈萨比斯和高级研究科学家 John Jumper是2025年诺奖得主，两人因在AI领域的突出贡献而获此殊荣。此外，《全球 AI 人才追踪》也显示，谷歌拥有全球最多的顶级 AI 研究者，这一规模甚至让斯坦福、清华和麻省理工等顶尖科研机构都难以望其项背。

全球顶尖人才排行榜，图源：MacroPolo《The Global AI Talent Tracker 2.0》

然而，有人才是一回事，能不能让人才真正发挥价值又是另一回事。

谷歌显然意识到了这一问题，于是在三年间悄无声息地完成了一场“人才革命”。

首先，谷歌在人才队伍内部做了一场“壮士断腕式”的人才大清洗。就在ChatGPT 发布后不到一个月，谷歌就宣布裁撤 12,000 名员工，这是谷歌历史上最大规模的裁员。外界看到的是数字，谷歌内部感受到的则是真实得不能再真实的危机感：资源必须让位给 AI，才能换来未来的增长。与 AI 无关的团队被瘦身，与 AI 不匹配的岗位被优化，母公司Alphabet 在搜索、营销、硬件等十个关键部门开始推行自愿离职计划，组织肌肉被重新塑形。有工程经理坦言：“不知道怎样做才算安全，唯一能做的是拼命加快 AI 项目进度。”某种意义上，这场裁员确实起到了鲶鱼效应，让谷歌多年松散的节奏变得敏捷起来。

同时，为加快人才的规模效应，谷歌将公司最优秀的工程师和研究员抽调出来，集中到最关键的项目上。 在Bard 项目启动时，谷歌直接从各部门抽调 了100 多名最顶级工程师组成突击队，给予他们高度自主权，让他们像战时特遣队一样快速推进。这种“拉最强的人打一场最关键的仗”的做法，过去在谷歌很少出现，如今却逐渐成为新常态。

最后，为了让人才真正成为变革发动机，谷歌这两年还持续调整关键岗位配置，让懂AI 的人上，不懂AI的人下。例如，让搜索负责人 Raghavan 转为技术顾问，让更多产品线的工程负责人直接向 DeepMind 报告，让技术和产品的节奏统一在 AI 大战略之下。组织内部因此诞生出一种新的默契：你可以不懂搜索、不懂广告，但你不能不懂 AI。 在这一点上，谷歌的转型与任正非的管理哲学不谋而合：

在变革时期，雷霆变革手段往往都是——你不换脑，我就换人。

综上，正是谷歌在业务、组织、文化和人才这四张地图上同时破茧重生，才为Gemini 3的横空出世提供了肥沃土壤，让谷歌终于在时隔3年后长舒了一口气，重新站到了AI浪潮的潮头。

谷歌翻盘了，百度在哪里？

最后，当我们把视线拉回中国，国内与谷歌几乎同时押注 AI 的大厂，大概非百度莫属。然而，百度“最近比较烦，比较烦，比较烦”…最新一季财报显示，百度第三季度总收入下滑 7%，亏损 112.3 亿元，这是其上市以来最惨的一份季度成绩单。

更尴尬的是，在百模大战中，百度的大模型虽有存在感，但始终缺少“炸场”时刻，迟迟拿不出像谷歌Gemini 3这样能够点燃市场情绪的王炸级产品。此前，有新闻报道苹果Apple Intelligence 国内最终选了百度进行合作，其中，文心一言作为核心云端引擎。但由于苹果Apple Intelligence在国内最终落地的时间一再生变，百度的大模型产品所受关注度也日渐降低。

三季度，百度的 AI 应用（文库、网盘、数字员工等）收入也显得乏力，同比仅增长 6%。在整个 AI 行业高速狂飙的背景下，这样的增长怎么看都更像是夕阳业务在回光返照，毫无应有的爆发力与想象空间。

甚至，三年前才大举加码 AI 的腾讯，今年都已经尝到了“AI 赋能业务”的甜头，市值一路飙升，这与资本对百度AI的冷寞形成了鲜明对照。

更令人唏嘘的是，原本在 ChatGPT 时刻到来后，国内最早推出中国版聊天机器人的正是百度——文心一言。但短短两年多时间，这款产品的名字连续改了三次：从“文心一言”到“文小言”，再回到“文心”。名字的反复，既是战略上的摇摆，也是自信心的流失。而这款曾被寄予厚望的国内第一款类 ChatGPT 产品，如今已然泯然众人矣。

数据显示：苹果App Store上，文心的下载量仅1.9万，远不及豆包、DeepSeek、千问、Kimi 等新晋大模型应用。QuestMobile《2025 年三季度AI应用价值榜》更显示，文心仅排第八名，月活517 万；而排名第一的豆包月活已达1.59亿，第二的DeepSeek为1.46 亿 - 百度已被它们远远甩在身后。

问题是，同样都是最早押注 AI 的大厂，同样资本雄厚、人才济济，为什么谷歌能迅速翻盘，而百度却仍在泥坑里苦苦挣扎？

谷歌的翻盘告诉我们：对任何一次技术革命而言，成功都不仅仅源自技术优势，而是业务、组织、文化和人才四张地图的同频共振。当这四股力量被重新调校到同一个频率上时，即便是老牌巨头，也能像创业公司一样重新焕发生机，跑起来、杀出来、赢回来。

那么，百度到底卡在哪一张地图上？这才是百度需要思考的真问题。

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