文章摘要
近期谷歌AI领域动荡不断，传奇研究员Jeff Dean离职、哈萨比斯卸任，Gemini 3.5 Pro未推出，致股价暴跌、市值蒸发。Koray Kavukcuoglu临危受命，升任谷歌DeepMind高级副总裁。他有深厚技术背景，曾牵头组建深度学习团队推出DQN。他组织协调能力强，负责Gemini项目。如今他需应对人才流失、产品交付难题，谷歌AI业务或形成双层管理结构。

近期谷歌AI领域接连传出重磅消息：行业传奇研究员Jeff Dean宣布离职创办新公司，联合创始人哈萨比斯卸任Google DeepMind首席执行官一职，而备受期待的Gemini 3.5 Pro仍处于“即将推出”状态。这一系列变动让谷歌AI业务遭遇了前所未有的震荡，直接反映在资本市场上，谷歌股价单日暴跌超5%，市值蒸发超万亿。而接下这副重担的，是此前并不算广为人知的Koray Kavukcuoglu。

在哈萨比斯转任DeepMind董事长及Alphabet首席科学家后，Koray正式升任谷歌DeepMind高级副总裁，直接向谷歌CEO桑达尔·皮查伊汇报工作。他将全面接管Google DeepMind的日常运营、AI研究以及Gemini核心项目团队。不少业内人士感叹，Koray此番可谓临危受命，接手的是一场硬仗——当前大模型赛道竞争白热化，Gemini已经被竞争对手甩开不小差距，甚至险些跌出全球大模型第一梯队的行列。

一时间外界议论纷纷：有人认为Jeff Dean的离职意味着谷歌内部团队架构出现调整，也有人质疑哈萨比斯此番是明升暗降，更有人好奇：这位新负责人究竟凭借什么能力，能够接掌谷歌AI的核心业务？

从航空航天到深度学习：奠定深度强化学习的关键一步

Koray Kavukcuoglu1980年出生于土耳其，早年攻读的并非计算机专业，而是航空航天工程。他在土耳其中东技术大学完成了本科和硕士阶段的学习，之后转向计算机科学领域，赴纽约大学攻读博士学位，师从深度学习领域的泰斗Yann LeCun。他的博士论文题为《Learning Feature Hierarchies for Object Recognition》，核心研究方向是让机器自动学习多层视觉特征。在当时，深度学习尚未成为AI领域的主流研究方向，计算机物体识别大多依赖人工设计的特征提取规则，而LeCun团队的研究则开创性地提出让机器从数据中自主学习：先识别边缘和纹理等基础特征，再逐步组合成复杂形状，最终实现完整物体的识别。

博士毕业后，Koray曾短暂加入NEC实验室，在那里他曾与地平线创始人余凯共事。2012年，他加入了成立不久的DeepMind——彼时的DeepMind尚未被谷歌收购，没有成熟的产品，也没有稳定的营收，唯一的核心资产是几十位顶尖研究人员，以及一个听起来颇为遥远的目标：打造具备自主学习能力的通用人工智能。

Koray加入DeepMind后，牵头组建了公司的深度学习团队。很快，这支团队就推出了DeepMind早期最具代表性的成果之一：DQN。2013年，DeepMind展示了一套可以自主学习游玩Atari游戏的AI系统：研究人员无需为其预设游戏规则，也不需要手动标注画面中的球、敌人等元素，AI仅接收屏幕像素和游戏得分两种输入。最初这套系统只会随机按下按键，但经过多轮试错后，它逐渐摸索出能够获得更高分数的操作策略，最终在多款游戏中达到甚至超越了人类玩家的水平。这就是Deep Q-Network，简称DQN，它将深度神经网络与强化学习结合在一起：前者负责从复杂的视觉画面中提取关键信息，后者则通过试错机制寻找最优行动策略。

2015年，相关研究论文《Human-level control through deep reinforcement learning》登上了《Nature》期刊，论文明确标注Volodymyr Mnih、Koray Kavukcuoglu和David Silver三位作者贡献相同，Koray位列第二，同时也是论文的通讯作者之一。DQN的研究奠定了深度强化学习的技术路线，Koray也成为了该领域的核心参与者之一。

更值得一提的是，在谷歌收购DeepMind之前，Koray险些被自己的导师LeCun挖走。据外媒报道，LeCun加入Meta后，曾致电Koray并开出大幅加薪的条件，邀请他跳槽。DeepMind联合创始人Mustafa Suleyman后来回忆称，那一刻他甚至觉得DeepMind可能真的会失败。为了留住Koray，哈萨比斯提前向他透露了公司即将被谷歌收购的消息，让那些此前看起来价值有限的DeepMind期权迎来了转机。最终Koray选择留在了DeepMind，为了共同的AGI梦想坚守下来。十多年前，Koray就已经是影响DeepMind稳定的关键人物，只是当时很少有人能想到，有一天哈萨比斯会将整个DeepMind的日常管理交托给他。

从技术攻坚到组织协调：掌舵Gemini项目

在DQN取得成功后，Koray又参与了DeepMind另一项标志性的技术成果WaveNet。2016年发布的WaveNet可以直接对原始音频波形进行建模，逐采样点生成声音，相比过去依靠拼接语音片段或中间声学特征的合成方案，WaveNet生成的语音更加自然流畅，甚至可以精准模拟呼吸、停顿和语调等细节。这项技术后来被应用到了Google Assistant、地图导航、语音搜索以及谷歌云文本转语音等多款产品中。

不过WaveNet并非Koray单独完成的项目，论文第一作者是Aäron van den Oord，Koray则作为资深作者和团队负责人，展现出了另一项核心能力：将研究团队高效组织起来，打通研究成果从论文到产品落地的鸿沟。此后，Koray逐渐从一线研究人员转向管理岗位，先后担任DeepMind研究副总裁、首席技术官，负责的范围也不再局限于单一算法，而是覆盖了规模日益庞大的整个研究组织。2022年，英国皇家工程院将Koray吸纳为院士，评审理由除了他在深度学习、无监督学习、生成模型和深度强化学习领域的贡献外，还特别提到他兼具深厚的技术功底、出色的研究领导力以及管理大型研究组织的能力。

这种组织协调能力，在Gemini项目中发挥了关键作用。2022年11月底ChatGPT发布后，谷歌迅速进入紧急应对状态。在此之前，谷歌内部同时存在两支顶级AI团队：位于伦敦的DeepMind和硅谷的Google Brain，两支团队各自拥有顶尖研究员，也形成了不同的技术路线和组织文化。2023年，谷歌将两支团队合并为Google DeepMind，核心目标之一就是集中资源开发Gemini大模型。但整合两支团队的组织架构并非易事，要让两群顶尖研究员共享算力、统一研发方向并按时交付模型，难度远超想象。

Gemini本身也绝非普通的研究项目，它横跨预训练、后训练、多模态、安全、评测、基础设施和产品等多个环节，参与者来自谷歌多个不同部门。研发团队希望模型具备更强的能力，产品部门则要求稳定的接口和落地路径，管理层还要平衡算力成本、研发周期和发布时间。而负责将这些分散的团队拧成一股绳的，正是Koray。据行业媒体披露，他直接管理着约1000人的Gemini项目团队，需要协调来自原DeepMind和Google Brain的不同研发小组。甚至谷歌联合创始人Sergey Brin在遇到AI芯片分配、研究员招聘或团队调整等问题时，也会直接联系Koray。一位了解Koray的谷歌内部人士将他形容为AI模型团队中“不可或缺的救火队长”。

（怪不得这回又出来救火了呢，原来早就是「专业救火一百年」啊~）

这一评价绝非虚言，谷歌从不缺乏优秀的研究人员和工程师，但真正稀缺的是兼具技术理解力、资源调度能力和复杂组织协调能力的高级技术操盘手——他们既能听懂顶尖研究员之间的技术争论，又能合理分配算力资源、调整团队架构，确保项目按时交付并落地到产品中。2025年6月，谷歌专门为Koray设立了“首席AI架构师”这一新职位，这种因人设岗的安排足以体现公司对他的重视。此后Koray继续担任Google DeepMind首席技术官，同时直接向皮查伊汇报，并从伦敦搬到了加州。皮查伊给他的任务非常明确：加快Gemini融入谷歌各条产品线的速度，推动模型与搜索、办公软件、Android系统、谷歌云等业务的深度整合，同时提升模型的迭代效率。

从这时起，Koray的职责范围不再局限于Google DeepMind内部的模型研发，而是需要回答谷歌最现实的问题：如何将实验室中的技术能力，真正转化为数十亿用户可以使用的产品。过去一年间，哈萨比斯已经逐渐将Gemini模型和消费级产品的日常管理工作交给了Koray，此番正式的人事调整，其实是将这套已经运行已久的分工模式正式纳入谷歌的组织架构中。从这条职业脉络也能看出，Koray和哈萨比斯是风格截然不同的两类管理者：哈萨比斯是典型的明星领袖，擅长定义长期战略目标、聚拢顶尖人才，让AlphaGo、AlphaFold等项目获得全球关注；而Koray则更加务实低调，能力更偏向于理解技术细节、调度资源、协调复杂组织，最终将模型成功落地到产品中。仰望AGI的星空固然重要，但让Gemini按时交付并落地的“脚踏实地”，同样不可或缺，甚至后者正是当前谷歌最为迫切需要的能力。

临危受命：直面谷歌AI的双重挑战

Koray此次接掌大权，面对的是谷歌AI业务最为艰难的处境。首先面临的就是严重的人才流失问题。谷歌AI领域的传奇人物Jeff Dean宣布离职创办Discovery Loop，与他一同创业的Sanjay Ghemawat则是谷歌分布式系统的奠基者之一。此外，长期参与Gemini、Seq2Seq和AlphaStar等项目的Oriol Vinyals，谷歌Brain早期核心研究员Quoc Le，AlphaGo、AlphaZero核心负责人David Silver，Transformer论文作者之一Noam Shazeer，以及与哈萨比斯共同获得诺贝尔化学奖、主导AlphaFold研发的John Jumper等一众顶尖研究员都已陆续离职。这些人员覆盖了谷歌AI业务的核心能力板块：底层基础设施、模型架构、强化学习、Gemini项目和AI for Science领域。他们的离开带走的不仅是工牌，更是多年积累的组织知识、技术判断和人才号召力。如今的顶尖AI研究员拥有比过去更多的职业选择，他们可以加入OpenAI、Anthropic等公司获得极具竞争力的薪酬，也可以凭借自身履历创办公司，获得更大的研究自主权。Koray需要证明的第一件事，就是能否让留下来的团队成员继续信任Google DeepMind。

另一道棘手的难题则是日益紧张的产品交付时间表。今年5月，谷歌发布Gemini 3.5 Flash时曾透露，3.5 Pro已经在内部测试，预计次月正式推出。但到了8月，Google DeepMind官网的Gemini 3.5 Pro页面仍然标注着“Coming soon”，这款产品已经多次跳票。在OpenAI和Anthropic持续迭代大模型的竞争节奏下，谷歌需要尽快推出更强的旗舰模型，补足智能体和编程能力，推动Gemini进入更多产品场景，同时还要在模型速度、成本和安全性之间找到平衡。基础研究允许数年的试错周期，但大模型的行业竞赛却是按月计算胜负的。

更复杂的是，哈萨比斯虽然卸任了CEO一职，但并未真正离开谷歌AI业务。他仍然担任Google DeepMind董事长和Alphabet首席科学家，继续影响谷歌AGI方向的长期研究。未来谷歌AI业务很可能形成双层管理结构：哈萨比斯负责长期战略方向，Koray负责日常运营和产品落地。这种安排可以兼顾哈萨比斯的科研判断力和Koray的组织协调能力，但如果长期研究目标与短期产品交付产生冲突，最终的决策机制仍有待观察。

尽管身处逆风局，但顺风局中外界更容易记住哈萨比斯这样的明星领袖。乱世出枭雄，Koray需要解决的难题确实棘手，但也同样蕴藏着巨大的机会。对标其他科技大厂的布局：Meta选择了亚历山大王作为核心负责人，字节跳动将吴永辉作为Seed大模型的一号位，腾讯则在空降姚顺雨之后逐步扶正了他的职位。而Koray，已经成为了谷歌AI业务最新的掌舵人。

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