Google在25年间汇聚全球顶尖AI人才，发明了奠定现代AI基础的Transformer技术。2017年，Google Brain团队发表《Attention Is All You Need》论文，提出Transformer架构，成为GPT系列、Anthropic等大模型的核心基础。然而，这项革命性成果由八位主要作者推动后，全部陆续离开Google，创立或加入OpenAI、Anthropic等新兴AI公司。
早在2001年，Google工程师Noam Shazeer与George Herrick提出“压缩即理解”的理念，并开发出早期语言模型PHIL，为搜索拼写纠正和AdSense广告系统提供支持。Jeff Dean用一周时间完成AdSense核心代码，使其迅速商业化，创造数十亿美元收入。2007年，Google翻译系统依赖大规模语言模型，初始翻译耗时12小时，经Jeff Dean重构算法后，实现并行处理，响应速度降至100毫秒，成为首个投入产品使用的大型语言模型。
2011年，Andrew Ng、Jeff Dean与Greg Corrado启动Google Brain项目，开发分布式深度学习系统Distbelief。其标志性成果“猫论文”证明，神经网络可在无监督情况下从YouTube视频中识别猫图像，无需标注数据。该技术推动YouTube推荐系统进化，奠定内容平台AI驱动的基础。2012年，Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever与Geoff Hinton开发的AlexNet在ImageNet竞赛中以40%优势胜出，引爆深度学习革命。Google随后以4400万美元收购其创办的DNN Research，将团队纳入Google Brain。
2014年，Google以5.5亿美元收购DeepMind，保留其独立研究结构与伦理委员会。此次收购成为后续AI格局演变的关键节点。2017年，Google Brain八人团队发布Transformer模型，克服RNN的记忆瓶颈，实现高效并行训练。Noam Shazeer重写代码后，性能显著超越原有系统。论文发表后，Google未立即产品化，而是选择开放研究成果。
2018年起，OpenAI基于Transformer推出GPT系列。2022年11月30日，ChatGPT上线，五天内获百万用户，两个月达亿级注册，成为史上增长最快的产品。此前，Google内部已有类似项目Lambda与AI Test Kitchen，但因安全限制仅允许五轮对话，未能推向市场。ChatGPT的成功触发Google内部“Code Red”警报。
2023年2月，Google仓促发布Bard，初期版本表现不佳，演示中出现事实错误，导致股价单日下跌8%，市值蒸发千亿美元。同年5月，Google合并Brain与DeepMind为Google DeepMind，由Demis Hassabis领导，Jeff Dean任首席科学家。Sundar Pichai决策构建统一AI模型Gemini，整合全公司资源。
Gemini于2023年5月宣布，12月开放测试，2024年2月发布1.5版本支持百万token上下文，2025年2月推出2.0版，6月全面可用。同期，Google在搜索中引入AI Overviews与AI Mode，Workspace全面集成AI功能，并推出Veo视频生成、Genie游戏生成等多模态工具。
Google拥有全球最大的搜索流量入口、年收入500亿美元的云服务、自研TPU芯片及4.5亿月活用户的Gemini。其优势包括全栈AI能力、海量数据、基础设施规模与自给资金。但挑战同样严峻：AI产品难以复制搜索广告的高变现能力，高价值查询场景正被AI替代，市场份额面临OpenAI等对手挤压，产品体验未形成明显领先，且持续面临顶尖人才外流。
核心矛盾在于：Google是否愿意牺牲年数百亿美元的搜索广告收入，全面转向尚无明确盈利模式的AI未来？尽管高层宣称“宁愿破产也不输AI”，但战略抉择仍悬而未决。Google能否在保护现有业务的同时主导下一波技术浪潮，将成为科技史上最经典的创新者困境案例。
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