美股投资网获悉，在全球领先聊天机器人提供商之间的竞争仍持续升温之际，谷歌(GOOGL)首席执行官桑达尔·皮查伊透露，该公司的Gemini应用目前用户数已经突破10亿。皮查伊周二在社交平台上发帖称“目前，每月有超过10亿人使用Gemini应用来激发新的创意并完成工作。这是我们迄今增长最快的产品，也是我们第14个用户数突破10亿大关的产品。”

皮查伊补充称“向乔希·伍德沃德和整个Gemini团队致敬，也感谢一路与我们同行的每一个人——未来还有更多精彩内容!”伍德沃德是谷歌副总裁，负责领导Google Labs、Gemini应用以及AI Studio。

竞争对手持续加码

Gemini应用用户数突破10亿对于谷歌来说无疑是个振奋人心的消息，但该公司在人工智能(AI)领域仍面临多重挑战。首先是来自外部的挑战。OpenAI于7月31日宣布，其人工智能模型目前触达的活跃用户已超过10亿，企业用户达到200万家。而为了改善商业化进程，OpenAI扩大了ChatGPT广告业务。周二，由山姆·奥尔特曼领导的这家公司透露，已在英国、墨西哥、巴西、日本和韩国推出ChatGPT Ads。OpenAI于2月份开始在美国测试ChatGPT广告。到3月份，该业务已经扩展至加拿大、澳大利亚和新西兰。

OpenAI表示“保持Free和Go套餐的快速和可靠运行，需要大量基础设施以及持续投资。广告有助于为这项工作提供资金，通过提供质量更高的免费和低成本选项来支持更广泛的AI使用，并让我们能够持续提升我们所提供的智能水平和功能。如果您不希望看到广告，可以升级到Plus或Pro套餐，或者选择在Free套餐中关闭广告，但相应地每天可获得的免费消息数量会减少。”OpenAI表示，广告不会影响ChatGPT提供的输出结果。

尽管SpaceXAI旗下Grok在市场份额方面明显落后于Gemini、ChatGPT以及Anthropic的Claude，但它仍拥有一批忠实用户，并持续推出定期更新和新功能。周二，SpaceXAI推出了Grok Bot，其功能类似于一个由多个“始终在线”的智能代理组成的团队，可以跨不同应用和工具开展工作。

SpaceXAI表示“我们最初将Grok Bot打造为一个内部原型，随后它在整个公司迅速发展起来。各团队创建Bots来处理销售外联、营销活动、办公室运营、漏洞修复以及其他工作。今天，我们很高兴将其向全球用户开放。”该产品从当天起以测试版形式提供，面向苹果iOS系统上的SuperGrok Heavy、Cursor Ultra和Cursor Teams Premium订阅用户。

该公司表示“SpaceXAI内部的员工通常会同时运行多个Bots，其中一个负责管理其他Bots。最上层是一个‘幕僚长’，下面则为每个工作领域配备一名专业代理——收件箱管理、费用管理、招聘、漏洞修复或运营。你不再需要管理多个智能代理，Grok Bot会为你提供一个能够并行工作的精干团队，因此你不必再充当中间人。”

谷歌或已搁置发布Gemini 3.5 Pro AI模型

除了外部挑战，谷歌内部传递出来的信号同样令一些市场人士感到不安。

行业分析机构Semi Analysis最新报告称，谷歌内部可能已搁置Gemini 3.5 Pro模型。在今年5月举办的2026年I/O开发者大会上，皮查伊曾表示会在6月推出Gemini 3.5 Pro模型，但该模型至今仍未上线。

按照原本规划，Gemini 3.5 Pro模型应该承担谷歌重新冲击AI前沿竞争的任务。毕竟，在OpenAI、Anthropic不断刷新模型能力的背景下，Gemini Pro系列一直是外界衡量谷歌AI实力的重要标尺。

外界猜测，Gemini 3.5 Pro模型的实际能力可能并没有达到谷歌最初期待。Semi Analysis认为，Gemini 3.5 Pro的能力大约接近Anthropic Claude Opus 4.5的水平，而后者已经是去年11月底发布的模型。

作为过渡方案，谷歌推出了更多Flash模型，包括3.6 Flash、3.5 Flash-Lite和3.5 Flash Cyber。但从目前公开评测来看，Gemini Flash系列更多强调速度、成本和部署效率，在复杂推理、编程和Agent任务上，与Muse Spark 1.2、Grok 4.5及行业开源模型仍存在差距。

在谷歌2026年第二季度财报电话会议上，皮查伊再次重申，“对于我们在前沿领域取得的进展，我感到非常兴奋”，并对“Gemini模型保持领先地位充满信心”。

但Semi Analysis指出，Gemini已明显落后于前沿模型。按照Artificial Analysis Intelligence Index，Gemini当前位列实验室排名第8，落后于Muse Spark 1.2、Grok 4.5以及中国开源实验室的头部模型。

顶尖人才相继出走

本月早些时候，首席科学家杰夫·迪恩在效力27年后宣布离职。此前已有多位知名研究员相继出走谷歌，包括2017年里程碑论文《Attention Is All You Need》作者之一诺姆·沙泽尔——该文为生成式AI奠定基础，如今全部八位作者均已离开谷歌。沙泽尔于今年6月转投OpenAI，距谷歌以近30亿美元通过“收购式招聘”将其召回尚不足两年。他离职后不久，诺贝尔奖得主约翰·江珀亦离开DeepMind加盟Anthropic。

D.A. Davidson分析师吉尔·卢里亚指出，谷歌顶尖人才外流趋势明显。他表示“他们并不热衷于将AI商业化，而是希望成为历史的一部分。因此他们把Anthropic、OpenAI或其他初创公司视为能够书写历史的地方。”

谷歌在全球数据中心、芯片及相关基础设施上的投资规模几乎无人能及，但算力依然短缺。每一枚TPU被分配用于训练模型、支撑谷歌产品，或履行云客户合约，都代表着在多重优先事项间的抉择。而据多位不愿具名的知情人士透露，部分谷歌研究人员对算力获取日益不满——他们难以获得推进前沿项目所需的计算资源，却看到谷歌将自研TPU出售给包括Anthropic在内的外部客户。此外，谷歌内部层级审批繁琐，研究成果转化为产品需层层过关，使得OpenAI、Anthropic乃至更年轻的初创公司对AI研发人员更具吸引力——他们更偏爱实验室工作而非财报数字。

AI领导层大洗牌

据此前报道，谷歌的AI领导层出现了大规模调整。DeepMind联合创始人德米斯·哈萨比斯交出日常管理权、卸下Gemini商业化全盘负责人身份，转任DeepMind董事长及谷歌首席科学家，主要关注长期AI研究。原DeepMind首席技术官科雷·卡武克丘奥卢晋升为DeepMind高级副总裁(DeepMind不再设独立CEO)，负责Gemini模型的研发和运营，并直接向皮查伊汇报。

此外，谷歌联合创始人谢尔盖・布林则将更直接地介入Gemini。目前，布林没有正式的高管职位。不过，自ChatGPT发布以来，他已经重新介入谷歌的日常AI事务，参与模型测试，讨论技术路线，并对Gemini的开发方向施加越来越大的影响。

此次重组的核心是将AI决策中心从伦敦迁回硅谷，旨在扭转至少自2023年以来一直困扰该公司的趋势。当年，谷歌将两个原本独立运营且备受重视的科学实验室合并一个是设在公司山景城总部的Google Brain，另一个是根植于伦敦的DeepMind。尽管两个实验室以谷歌DeepMind的名义合并，研究人员却仍分处不同大洲开展工作。据知情人士透露，这种安排使决策过程更加复杂，也令两地人才均感到不满。

谷歌未来经营战略的一大重点，是把过去分散在伦敦DeepMind与加州Google Brain传统体系中的“研究联邦”，改造成以山景城为核心、直接向皮查伊负责的Gemini产品交付机器。卡武克丘奥卢同时掌握Google DeepMind日常运营与首席AI架构师职责，意味着模型预训练、后训练、评测、算力调度以及与Cloud、Search和开发者产品的协同将纳入更短的决策链。

这些最新的人事调整与调动并非削弱基础研究，而是将“长期科学探索”和“季度级产品交付”拆分管理，试图解决2023年合并后跨洲团队决策迟缓、研究成果商业化偏慢的问题。

Gemini 3系列模型和Nano Banana图像编辑工具曾帮助谷歌重新获得市场关注。谷歌也已经证明，自己仍然具备研发前沿模型的实力。

但眼下更棘手的任务，是把模型能力迅速转化为开发者工具、企业服务和稳定收入。在AI编程与企业级市场，OpenAI和Anthropic已经建立先发优势。谷歌高层和董事会担心，公司的研究实力还没有完全转化成产品竞争力。

Gemini此前同时承载研究、模型、应用和安全等多项职能。决策链条较长，研究目标与产品节奏也容易发生冲突。新的管理结构将Gemini的日常开发交给卡武克丘奥卢，有助于压缩决策周期，加快模型发布和产品落地。

报道还提到，部分谷歌高管对哈萨比斯投入商业化工作的程度感到不满。AlphaFold被视为争议案例之一。这套蛋白质结构预测系统帮助哈萨比斯获得2024年诺贝尔化学奖，也为科学研究带来巨大影响，但项目免费开放后，谷歌并未从中获得与投入规模相匹配的商业回报。接近谷歌的人士否认双方存在明显矛盾。他们指出，哈萨比斯领导了Gemini的早期发布，并一直关心项目进展。

谷歌AI领导层重大变动后，新的结构能否奏效取决于三条路线能否顺畅配合。研究需要保留探索空间，模型团队需要提高迭代速度，产品部门还要找到真正愿意付费的用户。对谷歌来说，顶尖论文和模型榜单已经不足以消除外界疑虑，接下来的较量将落在代码工具、企业市场、产品体验和商业收入上。

布林重回AI权力中心，说明谷歌已经把Gemini视为一场需要创始人亲自介入的核心战役。哈萨比斯退居科研一线，也意味着DeepMind过去十余年形成的研究主导模式正在发生变化。谷歌拥有模型、算力、数据、分发渠道和庞大的企业客户基础。如今，它需要证明自己能够把这些资源压缩进一条更快的产品链路。

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