高层变动仅是 DeepMind 困境的冰山一角。今年 5 月在 I/O 大会上备受期待的 Gemini 3.5 Pro 模型已三次推迟发布。独立基准测试机构 Artificial Analysis 指出，谷歌当前最强模型 Gemini 3.6 Flash 在原始智能指标上，已落后于 Anthropic、OpenAI、xAI、Meta 及至少一家中国实验室。这与去年谷歌曾短暂登顶 AI 排行榜的情形形成鲜明反差。
权力重心转移与人才流失
多位工程师表示，此次重组加速了权力从伦敦（DeepMind 发源地）向山景城（谷歌总部）转移。他们担忧，哈萨比斯的离开意味着 DeepMind 与母公司之间长期存在的 " 防火墙 " 正在瓦解。对此，谷歌发言人予以否认，强调伦敦仍是核心，且 DeepMind 在新架构下保持研究自主权。
与此同时，关键人才流失加剧。仅 6 月一周内，Gemini 联合负责人诺姆 · 沙泽尔跳槽至 OpenAI，AlphaFold 共同发明人约翰 · 贾普尔加入 Anthropic。随后，两位 AlphaFold 资深专家乔纳斯 · 阿德勒和亚历山大 · 普里策也跟随贾普尔离开。工程师们将这一流失潮归因于资金充裕对手的激进挖角、对编程基准测试落后的挫败感，以及追逐竞争对手上市前股权的动机。
结构性优势仍在
尽管面临挑战，谷歌并未退出竞争。凭借芯片、云服务和分发渠道等结构性优势，谷歌拥有纯 AI 原生竞争对手无法企拟的资源，这足以弥补其在模型层表现的相对弱势。然而，在首次发出 AI 警报四年后，DeepMind 需在失去哈萨比斯和迪恩这两位标志性科学领袖的情况下，重新证明其保持同步的速度与能力。
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