这几天，Google对DeepMind进行了一次很大的调整。Demis Hassabis不再负责日常运营，转任Google DeepMind董事长和Alphabet首席科学家；原CTO Koray Kavukcuoglu接手Gemini模型、前沿AI研究、Gemini App和开发者团队。Jeff Dean和Sanjay Ghemawat也离开Google。Google说这是为了让Demis把更多精力放在AGI和科学上，但SemiAnalysis最新的文章《Gemini is Cooked but GCP is Cooking》却给出另一个解释：Gemini可能正在失去前沿优势，而Google Cloud正成为越来越确定的商业回报。
这让我想到那个老套的淘金故事。当所有人都在山里找金矿时，最稳定的生意往往不是自己挖到金子，而是卖铲子。Google现在似乎发现，它甚至不需要Gemini永远最强，只要AI公司都需要TPU、数据中心和云服务，Google就有机会从整个产业增长中赚钱。问题也因此变得有意思：当卖铲子已经是一门足够好的生意之后，Google还会不会继续给DeepMind留下足够资源，去寻找那些不知道什么时候才能挖出来的金矿？
一、Gemini可以不是第一，但Google未必会输
过去两年，我们习惯于用模型排行榜理解AI竞争，但Google早已不只是一家模型公司。Alphabet今年第二季度财报显示，Google Cloud收入达到248亿美元，同比增长82%；营业利润达到88亿美元，利润率提高到35.6%，Cloud backlog达到5140亿美元。更值得注意的是，Google第一次明确披露，已经开始把完整的TPU系统卖到客户自己的数据中心，现有TPU系统销售协议的大部分收入预计将在2027年确认。Google正在从“出租算力”，进入直接销售AI基础设施的生意。
SemiAnalysis甚至估算，未来Google会把相当大比例的TPU提供给Anthropic等外部AI公司。数字来自它自己的模型，不能当成Google已经确认的事实，但商业逻辑很清楚：如果Claude成为最强模型，却大量运行在Google Cloud上，Google并没有输；新的AI公司把融资花在Google的TPU和数据中心里，Google一样可以赚钱。OpenAI需要GPT赢，Anthropic需要Claude赢，但Google不一定需要Gemini每一代都赢。
二、当一块TPU可以直接赚钱，DeepMind面对的问题就变了
SemiAnalysis最值得关注的，并不是它断言“Gemini已经不行了”。这种判断太绝对，Google官方仍表示已经开始Gemini 4迄今最雄心勃勃的预训练。真正值得讨论的是，DeepMind和Google Cloud都需要同一种资源——算力。
一块TPU留给DeepMind，可以训练下一代Gemini，赌的是未来模型能力；交给Google Cloud，却可以很快变成合同、backlog和收入。Google在Q2财报中也明确表示，目前仍处于算力供应受限状态，外部Cloud客户和Google内部业务都在争夺容量。于是算力分配越来越像资本配置：同样一块芯片，是投入一个几年后可能成功的研究项目，还是现在就变成一份利润可见的云合同？
站在Google Cloud的角度，把TPU卖给Anthropic完全可以理解；但站在DeepMind的角度，你的竞争对手可能正在使用你所在公司的算力训练下一代模型。这是两种不同的商业逻辑。
三、DeepMind真正值得留下来的，也许从来不是Gemini
如果DeepMind存在的意义只是做一个更好的聊天机器人，这个问题并没有那么重要。即使某一天Gemini只能排第三、第五，用户可能也只是换一个应用、换一个API。
但DeepMind过去十几年真正让我觉得它值得存在的，并不是Gemini，而是AlphaFold。2020年，AlphaFold 2解决了困扰生物学界几十年的蛋白质结构预测问题。今天，AlphaFold数据库已经提供超过2亿个蛋白质结构预测，被190多个国家的300多万研究人员使用，其中超过30%的相关研究用于理解疾病。Demis Hassabis和John Jumper也因为蛋白质结构预测获得2024年诺贝尔化学奖。
这几年DeepMind又做出了AlphaMissense、AlphaGenome、AlphaProteo。今年推出的Co-Scientist，则试图把Gemini变成科学家的研究伙伴。在斯坦福的一项肝纤维化研究中，它提出的三个候选药物里有两个在实验中表现出抗纤维化效果，其中一个阻断了91%的相关损伤反应。
这些工作短期内很难像Cloud一样显示ARR，也很难用季度收入证明回报率，但它们可能改变药物研发、疾病研究乃至基础科学的速度。所以我并不认为DeepMind一定要在每一代Gemini上击败OpenAI和Anthropic，但我仍然希望Google把它真正保留下去。
四、这次调整，也可能不是坏事
把这次调整直接解释成Google为了赚钱开始放弃DeepMind，同样过度了。Google官方给出的解释恰恰相反：Sundar Pichai说，让Demis转任Google DeepMind董事长和Alphabet首席科学家，是为了让他把更多精力放在AGI和科学的未来；Demis自己的内部信也写得很明确，他一直相信AI的第一应用应该是改善人类健康，现在到了AI向世界证明其价值的时候，包括帮助人类最终攻克癌症这样的疾病。
从这个角度看，这次调整甚至可能是在把两件不同的事情拆开。Gemini已经是拥有9.5亿月活用户、API每分钟处理约220亿tokens的大规模产品，需要工程效率和商业执行；Demis真正感兴趣的AGI、生命科学和基础研究，则需要另一套时间尺度。
所以真正应该观察的，不是Demis的职位名称，也不是Gemini下一次在榜单上排第几，而是人才、算力和时间。Google是否还愿意把最好的研究人员留给没有直接产品目标的项目，是否愿意为科学研究提供足够的计算资源，是否允许一个项目几年都无法证明自己的商业回报。只要这三样东西还在，DeepMind就还是DeepMind。
五、Google可以卖铲子，但别停止寻找金矿
我能理解Google现在的选择。Alphabet已经把2026年资本开支预期提高到1950亿至2050亿美元，这些钱最终必须找到商业回报。Google Cloud高速增长、TPU能够卖出去，对Alphabet来说都不是坏事；而且只有一家企业能够持续赚钱，它才有能力长期承担那些高风险、低确定性的研究。
所以我真正担心的，从来不是Google开始用AI赚钱，而是当赚钱越来越容易以后，一家公司还有没有耐心继续做那些暂时不知道怎么赚钱的事情。如果当年的DeepMind在AlphaGo之后就被要求证明下一个项目能带来多少订阅和Cloud收入，后来有没有AlphaFold，很难说。今天回头看，它创造的价值也很难被放进Alphabet某一条财报科目里。
Google当然可以卖铲子，而且最好把铲子卖得足够赚钱。Gemini也不必永远排名第一，Google依然可能成为AI时代最大的赢家之一。但我还是希望DeepMind能够继续做那些不知道什么时候才能看到回报的事情，因为这个世界并不缺更好的聊天机器人，也不缺更便宜的token和更大的数据中心。真正稀缺的，是还有人愿意拿最好的AI、人才和算力，去解决疾病、生命、能源、材料这些人类至今没有解决的问题。
如果最后只满足于卖铲子，那才是真的把AI想小了。