在回答这个问题前，首先需要的是厘清谷歌AI业务陷入被动的原因。

许多读者或许还有印象，该公司前CEO埃里克·施密特（Eirc Schmidt）在不久前一场公开活动中，曾针对其在AI竞赛中为何落后的问题给出了三点总结：

第一，员工懒散，“谷歌觉得工作生活的平衡、早点下班和居家办公比获胜更重要，而初创企业之所以能够成功，是因为人们拼命工作”。

第二，管理无力，“我认为事实是创始人作用很重要，创始人需要掌控一切......他们要给员工施加很大压力”（They push people hard）。

第三，组织僵化，"我们正处于最大增长、最大收益的时期，这也需要疯狂的想法......就像微软与OpenAI达成交易时一样......如今，他们已经逐渐成为最有价值的公司"。

尽管在其后掀起的舆论风暴中，施密特很快“认怂”，表示“对谷歌及其工作时间的言论有误，我对自己的错误感到很后悔”，但危机公关的辞藻显然不足以完全消解其影响。事实上，这位仍然持有谷歌上百亿美元股份、与两位创始人关系深厚的“局内人”，其言论相当程度上反映着公司股东层面的共识判断。

这样的分析，也的确切中了要害。

作为当前依然掌握着全球最多顶级AI专家、拥有全球最大规模AI算力基础设施的企业，谷歌在迎战OpenAI时左支右绌的表现，主要原因在于组织架构上的“大公司病”。

曾在LaMDA团队任职的谷歌前产品经理内马德（Guarav Nemade）就曾形容道，谷歌的组织架构之低效臃肿，使其在与OpenAI竞争时“就像一辆试图跟上法拉利速度的大型半挂卡车”。

另一位离开谷歌的前员工则表示，谷歌充斥着一层又一层八面玲珑、善于摆平内部“麻烦”的管理者，却缺乏真正拥有方向感和使命感的领导者，他讨厌温水煮青蛙的感觉，“今年会很平庸，比去年差但比明年好”。

这似曾相识的景象，不能不令人想起曾经的功能机王者诺基亚。

面对当年美国智能手机新厂商的冲击，时任CEO康培凯（Olli-Pekka Kallasvuo）尽管能够凭借娴熟财技维系着老大帝国的漂亮报表，却在产品市场上节节败退，直到2010年其被忍无可忍的董事会解雇，但后来者重振诺基亚手机业务竞争力的合适时机已然错过。

在温和地走入那个良夜之前，谷歌对AI业务组织架构的调整不仅必须，并且越快越好。去年以来，该公司在AI组织与业务上的一系列大刀阔斧调整动作，也印证了这样的内在逻辑。伦敦DeepMind与美国本土Brain团队合并，可以被视为对微软经验的效仿，即施密特所推崇的“实质上把AI主导权外包给Sam Altman和他的团队”。

新的模式中，哈萨比斯显然重任在肩。对照施密特所总结的谷歌AI业务积弊，哈萨比斯的确堪称目前“背水一战”的最佳领导者人选。

与杰夫·迪恩等根正苗红的谷歌元老相比，哈萨比斯最大优势在于其具备真正的“创始人”历练，这位看似内向木讷、满身书呆子气的宅男，在其过往人生经历中已多次证明了自己的商业嗅觉、管理能力和技术判断力。

某种程度上看，哈萨比斯甚至可以被视为OpenAI首席执行官奥尔特曼的加强版：同样对产品技术传播价值和受众感知有高度敏感，在管理上更具手腕，对前沿技术更有透彻许多的理解能力。

自去年4月组织架构调整以来，尽管出现过所谓Gemini文生图的种族歧视风波，但总体而言，通过一年多来的业务梳理和团队融合，汇聚了全球最多深度学习顶尖专家的Google DeepMind，已经在哈萨比斯带领下有了新的气象。

作为当下英美两地团队整合进度的直接标志， 以伦敦团队Sparrow为底层技术，将Bard大改为Gemini并稳定迭代，足以显示出哈萨比斯对这个合计两千多人的庞大部门已形成有效管理，而在其一度遭遇所谓模型种族偏见的负面舆情后，谷歌创始人出面澄清也显示出对哈萨比斯的坚定支持态度。

值得注意的是，在大模型咬牙追赶OpenAI的同时，哈萨比斯布局的“后手”也已经渐露端倪。

今年5月的谷歌I/O大会上，哈萨比斯已经介绍了其AI Agent项目Astra，在Gemini模型的基础上，Astra项目将探索人工智能助手的未来，通过手机或AR眼镜等随身设备与现实世界交互，处理多模态信息，理解使用者所处的环境，并在对话中自然做出反应。

根据Astra项目页面的主要开发团队名单，可以发现伦敦团队已深度主导该项目，在移除内耗的情况下，谷歌在AI Agent上换道超车并非不可想象。

近期的一次访谈中，哈萨比斯本人也对此表达了极高期待：“这绝对是一个巨大的领域。我们在这方面投入了大量的时间和精力，我们认为这将是这类系统能力的一个重大转变—当它们开始变得更像智能体时。我们正朝着这个方向大力投资，我想其他人也一样......一旦我们让类似代理的系统工作，人工智能将与当前的系统感觉非常不同，后者基本上是被动的问答系统，因为它们会突然变成主动的学习者。当然，它们也会更有用，因为它们能够为你完成任务，真正地完成任务”。

这种项目与资源的优化配置，还体现在巴黎奥运会期间引起热议的“达到人类竞技水平的乒乓球机器人”，从该项目完成人名单和技术细节看，同样实现了伦敦与加州技术知识的融合，在Google Brain长期投入的乒乓球机器人项目中，通过结合DeepMind的MuJoCo物理仿真引擎，实现了性能飞跃。

随着哈萨比斯掌舵的AI研发渐入正轨，有关其在谷歌体系内“更进一步”的猜想也浮出水面，在某些趣味竞猜中，其已经成为外界最为看好的谷歌下一任CEO人选，随着诺贝尔奖得主的光环加身，其竞争力或许将进一步提高。

不过对于这个话题，哈萨比斯的回应铿锵有力：“我自己还没听说过这个。我可以做管理，但这不是我的热情所在。这么说吧。我总是试图优化研究和科学”。

这番表态，绝非欲拒还迎的矫饰，早在多年前，曾经听过他内部讲话的人士就曾透露，哈萨比斯告诉DeepMind员工，他们应该敢于想象，开发能够产出诺贝尔奖成果的通用人工智能（AGI）。

今天，DeepMind已经一举诞生了两位诺贝尔奖得主，在接受颁奖方采访时，哈萨比斯激情描绘了他的创业愿景：“我们从一开始就试图将其设计成一个完美的环境，真正开展前沿研究工作，并将来自不同学科的世界专家聚集在一起。当然，当然有机器学习和人工智能，还有工程学、物理学、生物学，甚至哲学。所以把所有这些结合在一起，形成一个令人难以置信的大熔炉，为他们提供资源、计算资源和其他东西。伟大的事情将由此产生。我们过去在贝尔实验室等地方看到过这种情况，我受到这些地方黄金时代故事的启发。我想尝试自己创造一些类似的东西”。

对这个AI时代的贝尔实验室之梦，不妨多一些期待。

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