7 月 22 日，Alphabet 交出了一份看似完美的 Q2 财报——Cloud 营收暴涨 82%、积压订单膨胀至 $5140 亿。但同一天，Axios 发布的一篇调查报道揭示了硬币的另一面：六名 DeepMind 现任和前员工匿名透露，低落的员工士气正在拖慢 Google 最核心的 AI 模型发布节奏。第二天，Alphabet 股价暴跌 6%，Magnificent 7 合计蒸发 $7970 亿市值。
一个令人不安的问题浮出水面：当一家公司每年烧掉 $1900 亿做 AI，为什么最先进模型的发布时间表仍然反复跳票？答案不在芯片或算法里——在人心。
Gemini 3.5 Pro：一次不是意外的「意外」
Gemini 3.5 Pro 是 Google 当前最受期待的旗舰模型。它在 5 月的 Google I/O 上被高调预览，原计划 6 月公开发布。但 7 月 16 日，Bloomberg 率先报道该模型已落后数月；Business Insider 随后确认发布时间推迟至 7 月。到了 7 月 23 日，模型仍未上线。
Google 在此期间发布了一批更轻量、更便宜的 Flash 系列模型作为替代，但市场反应冷淡。Meta AI 负责人 Alexandr Wang 在 X 上公开嘲讽「Gemini who？」。另一位竞争对手高管直接追问 Google 高层，更强大的模型何时才能就绪。
让这次延迟格外刺眼的是时机。就在同一天，Alphabet 的 Q2 财报显示自由现金流从去年同期的 +$250 亿骤降至 -$59 亿——主要原因正是狂飙的 AI 资本支出。Bloomberg Intelligence 分析师 Mandeep Singh 指出，Search 收入略低于华尔街预期，「加剧了市场对 AI capex 能否回本的担忧」。
五角大楼合同：一个仍在流血的伤口
Axios 调查中反复出现的关键引爆点是今年 4 月 Google 与美国国防部签署的协议——允许军方使用其 AI 技术。多名员工表示因此辞职，离职面谈中这个话题频繁出现。
一位匿名消息人士形容，对道德上反对这笔交易的人来说，这是一种「持续的战斗」，导致「情绪耗尽」（emotional burnout）。
前 DeepMind 研究科学家 Alex Turner 因军事合同辞职。他在接受 Axios 采访时做了一个值得深思的对比：DeepMind CEO Demis Hassabis 在公司内部的存在感，远不如 Sam Altman 和 Dario Amodei 在他们各自公司的表现。「Hassabis 上周刚发布了一份 AI 安全框架，但这不是员工日常能感受到的东西。」
人才的流向说明了一切
Gemini 联合负责人 Noam Shazeer——2017 年「Attention Is All You Need」论文的作者之一——已加入 OpenAI。2024 年诺贝尔化学奖得主、AlphaFold 核心缔造者 John Jumper 离开效力九年的 DeepMind，转投 Anthropic。
这些人不是普通工程师。他们是 Google 在 AI 领域最不可替代的资产。
洛杉矶时报和 Bloomberg 在 7 月 17 日的联合调查中进一步描绘了内部图景：来自 10 名现任和前员工的证词显示，延迟「一直是 Google 工程师、AI 研究者和经理们的挫败感来源」。6 月下旬，Google 更新了用于训练 Gemini 的数据以提升编码能力，但「结果令人失望」。
比任何单一模型更深的裂痕
Axios 报道中最具揭示性的一句话来自一位参与模型训练的 DeepMind 员工：Google 为了「保卫搜索免受 ChatGPT 威胁」，没有优先投入 agentic coding——如今这恰恰是 Anthropic 最领先的领域。
Gemini 系列模型甚至未能进入 OpenRouter 追踪的 LLM 使用量排行榜前十名。
洛杉矶时报的报道补充了内部架构的混乱：Cloud、DeepMind 和 Android 团队各自在开发独立的 AI 编码工具，一些消费者产品团队也在做同样的事。Google 联合创始人 Sergey Brin 推动加速，但他的努力「被内部竞争派系所阻碍」。曾经用于打破官僚主义的「code red」紧急机制，如今「AI 竞赛已经是公司的正常状态，code red 失去了效力」。
更有反讽意味的是：一些坚持「所有重要代码应由人类手写以符合 Google 标准」的工程师，曾在早期阻止同事使用 Gemini 写代码——担心专有代码泄露到训练数据中。这些政策后来被放宽，Google 现在宣称公司 75% 的代码由 AI 生成。但在关键窗口期，自我设限已经造成了不可逆的损失。
Google 的反驳：数字不会说谎？
Google 对所有指控做出了有力回应。公司表示，2026 年上半年 AI 人才的流失率低于去年同期，90% 以上的 AI 岗位 offer 被接受。一位发言人告诉 Axios：「我们对本周的 Flash 发布、我们的路线图以及我们看到的巨大需求感到满意。」
但这些数字存在一个盲点：流失率衡量的是「走了多少人」，而不是「走了什么人」。失去 Shazeer 和 Jumper 级别的核心人物，哪怕整体流失率下降，对前沿模型研发的冲击也难以用百分比衡量。
$1900 亿的支票已经开出，但士气无法用预算购买
Google 面临的困境有一个残酷的结构性特征：AI 军备竞赛中，钱是最不稀缺的资源。OpenAI、Anthropic、Meta、xAI——每一家都在不计成本地投入。真正的差异化来自研究人才的质量、组织的执行速度和内部的战略一致性。
Axios 的调查揭示的正是后者出现了裂缝。当员工在离职面谈中反复提起五角大楼合同，当工程师们发现公司为保卫搜索而错失了编码 AI 的窗口，当核心人才选择带着诺奖光环离开——这不是预算问题，这是文化问题。
Hassabis 几天前对媒体说，DeepMind 的新伦敦总部 Platform 37 是「一座献给科学与智慧的纪念碑」。但纪念碑建成之前，他首先需要确保里面还有人愿意留下。
