谷歌籌備了一整年的科技春晚I/O，被一條推文干趴下了。

5月19日，谷歌I/O大會在硅谷開幕，CEO Pichai站上舞臺宣布"我們正式進入了Gemini的Agent時代"。

同一時間，OpenAI聯創、特斯拉前AI總監Andrej Karpathy在X上發了一條簡短的帖子，宣布自己加入Anthropic。2000多萬瀏覽，是比谷歌I/O直播還熱鬧。

你要說時間撞車，確實是個意外。但這事不是谷歌的"科技春晚"被撞了一下腰這么簡單——整個I/O大會的聲量，被一個個人選擇給徹底蓋過去了。外網對I/O的討論不僅少，而且以批評為主。

往里想一層，它其實是個分水嶺。

兩個模型都沒炸出響

先說說這次I/O發了什么，為什么我說它"拉完了"。

谷歌這次重點推了兩個模型。一個是視頻生成模型Gemini Omni，還算有意思的點是能單獨修改視頻中某一個片段。但只發了一個Flash版本，俗稱閹割版。大杯Pro沒影。

大家實測后的評價是：連Seedance都趕不上。這話說得，什么叫連Seedance都趕不上？在視頻模型這個賽道上，美國大模型已經落后于中國了。

Seedance背靠抖音、TikTok、剪映，這幾款產品的數據循環是任何一個實驗室都拿不到的。創作者每天在上面產出的海量視頻，就是對"用戶要什么"最直接的答案。

而谷歌的工程師在做什么？我專門跟谷歌內部的人聊過，他說他們在考慮版權、考慮合規、考慮各種約束條件。這些當然重要，但問題是，他們在寫代碼的時候，根本不知道市場上到底需要什么樣的視頻模型。是做電影，還是短視頻？應該突出人物，還是強調風景？沒人給答案，那就拿著數據先訓吧。

大公司做產品的割裂感，在這些細節里暴露得清清楚楚。

數據飛輪這種東西，一旦轉起來，追趕者的時間窗口非常短。如果Pro版真的夠好，谷歌會只發Flash嗎？不會。哪個公司不想把最好的東西拿出來秀？只發Flash，說白了就是拿不出好貨。我今天把話放在這，Pro出來也不會好多少。

另一個模型是Gemini 3.5 Flash，主打編碼能力。谷歌說它跑得飛快、價格便宜，在某些agent評測上還超過了Claude和GPT。

但開發者們上手一測，發現寫代碼這件事上，它不如半年前發布的Claude Opus 4.6/4.7，也不如GPT-5.5。速度快、便宜是對的，但編碼這件事如果你不能解決最核心的準確性問題，便宜就是另外一種浪費。

如今硅谷卷的最猛的就是Coding，其實谷歌內部早就知道方向該轉了。布林三四月份用了Anthropic的Mythos之后驚為天人，說趕緊做能寫代碼的模型，讓公司工程師都能用上自家模型寫代碼。

但大模型這事是煉丹，布林醒悟的時候，兩條產品線都晚了。Gemini 3.5 flash的多模態方向已經定了，Omni也快出鍋了。于是谷歌現在處在一個特別尷尬的位置。

兩邊都沒做好，這就是我說的"拉完了"。

大公司的深井病

那問題來了：谷歌為什么淪落到這個境地？

今天的 AI，已經是創業公司頂頭了。Anthropic、OpenAI 引領著整個硅谷往前跑，他們成了帶頭大哥。谷歌勉強在追趕，剩下幾個沒有能打的。

三年前，誰也不會想到這個局面。這再次說明一件事：一個創新領域，一項創新技術，只有創業公司才有可能真正做出顛覆性的創新。傳統體系下的公司，無論你人再多、錢再多、市值再多，依然會顯出老化。

谷歌做AI的團隊總共有多少人？光DeepMind就近萬人。

Anthropic多少人？3000。OpenAI大一點，也就六七千。

但再往下看，你會發現谷歌的AI力量分布在好多個方向上——有Gemini系列、有開源模型Gemma、有視頻模型Veo/Omni、有TPU芯片、有DeepMind的研究線、有Google Brain的遺產……散是滿天星，但合在一起，它們真的形成合力了嗎？

我專門講過大公司的"深井病"。有的公司看上去兵強馬壯，實際上每個部門都是一口深井，井和井之間不互通。你是Gemini團隊的，我是Chrome團隊的，他是YouTube團隊的，大家的KPI不一樣，匯報線不一樣，優先級不一樣。要把這些力量擰成一股繩去打一個點，其實是要命的。

不光是谷歌，所有大公司在面對創新時都面臨著這個困境。

看看Anthropic在做什么。單點極致，就干一件事：把模型做好。Claude從3.5到4.6到4.7再到Sonnet 5，每一代都有肉眼可見的進步，在編碼這個最關鍵的能力上持續領先。它們不需要同時去管搜索、管廣告、管安卓、管云服務、管YouTube、管Chrome。

這也回答了另一個問題：為什么卡帕西選擇加入Anthropic？

如今Anthropic是史上收入增長最快、人均產值最高、估值最高的私有科技公司，堪稱AI界的領頭羊。數字是表象，真正可怕的是它觸發的那一連串下游效應。

第一波就是搶人。最聰明的那批人，不看薪資看勢能。Karpathy的選擇本身就是是風向標。這次他選Anthropic，等于給所有觀望的人才發了一個信號：該往哪走。

如果是在谷歌這樣的大公司，你先搞清楚向誰匯報、預算誰批、跨三個部門怎么對齊，已經耗掉好幾天了。Karpathy這樣的人等不起。

從清軍到谷歌

我最近翻了一下鴉片戰爭的歷史，發現一個特別應景的類比。

清朝4億人，上百萬的軍隊。英國人就來了1萬人。按道理說，你用人數去堆也堆贏了。但現實是，清軍調動慢、補給跟不上。英軍雖然只有1萬人，但機動性強，集中兵力打你一個點。你的部隊還在半路上，他已經打完這個地方去下一個了。這就是農業社會的組織能力和工業社會的組織能力之間的差距。

今天谷歌的情況，和當年的清朝有相似之處。它不是缺人，是缺一種能把人調動起來、聚焦到一個方向上的組織能力。大公司的層層管理結構，幾十個部門的利益平衡，董事會、投資者、輿論——每一層都在消耗你的機動性。

AI Native實操營

所以，這次的谷歌I/O，真的只能用一句話來形容：拉完了。所以我甚至沒有等到大會開始就回到了北京。

我們當然要從硅谷身上學東西，但更重要的是，把學到的東西變成自己的認知，扎扎實實地落到組織的基因改造里去。

于是我在內部啟動了一件事：用AI來評價我們整個組織的AI Native建設程度。細到每一個員工的AI使用水平和AI產出，我們都在做量化。核心目的是讓公司擁有創業公司級別的聚焦能力和機動性，靠系統、靠數據、靠AI本身的反饋機制。

內部做了這么多，我們也想把我們的經驗分享給真正想要轉型的企業，實現真正的AI Native組織變革。