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这人谁啊?哈萨比斯都让位了

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听雨 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI

Jeff Dean离职创业了,哈萨比斯也stepping down了。

而Gemini 3.5 Pro,还在「coming soon」。

一时之间,Google AI不是地震,也基本是海啸了。

(直接体现在股价上,暴跌超5%,市值蒸发万亿)

接手的人是Koray Kavukcuoglu,一个不太熟悉的名字。

哈萨比斯发X宣布卸任



在哈萨比斯卸任Google DeepMind CEO、转任DeepMind董事长及Alphabet首席科学家后——

Koray升任谷歌DeepMind高级副总裁,直接向劈柴哥本人汇报。

他将接管Google DeepMind日常运营、AI研究和Gemini团队。



Koray Kavukcuoglu个人照片

好家伙,上来就打逆风局啊。你知道Gemini模型已经被其他两家甩开多远了么…

人家价格战打得如火如荼,Gemini还在疯狂掉队,差点被除名御三家了。

一些关于Koray的标签,随之逐渐浮现出来:

LeCun门徒、AlphaGo功臣、哈萨比斯亲信、DeepMind最稳的二号位…

外界的猜测也纷纷袭来:

Jeff Dean被架空?谷歌大脑团队被清洗。哈萨比斯明升暗降?换人之后谷歌大模型是不是能起来了?

以及——能够接班哈萨比斯,他究竟凭什么?

师从LeCun,靠AI打游戏一战成名

Koray是土耳其人,生于1980年。

他最初学的并不是计算机,而是航空航天工程。

他在土耳其中东技术大学完成本科和硕士学业,后来转向计算机科学,赴纽约大学读博,导师正是深度学习三巨头之一Yann LeCun



Yann LeCun个人照片

他的博士论文题为《Learning Feature Hierarchies for Object Recognition》,研究如何让机器自动学习多层视觉特征。

放在今天,这听起来已经不算新鲜。但在当时,深度学习远没有成为AI领域的主流路线。

计算机识别物体,很大程度上仍然依赖研究人员手工设计特征。Koray所在的LeCun团队,则试图让机器自己从数据中逐层学习:先识别边缘和纹理,再组合成更复杂的形状,最终认出一个完整物体。

NYU深度学习实验室成员页



博士毕业后,Koray曾短暂进入NEC实验室——这个实验室里他的+1,是地平线创始人余凯。

2012年,他加入了成立不久的DeepMind。

那时的DeepMind还没有被Google收购,没有成熟产品,也没有稳定收入。整家公司的核心资产,就是几十名研究人员,以及一个听起来相当遥远的目标:造出能够自主学习的通用智能。

Koray加入后,组建了DeepMind的深度学习团队。

很快,这支团队就搞出了DeepMind早期最重要的成果之一,DQN

2013年,DeepMind展示了一套能够自己学习玩Atari游戏的AI系统。

研究人员不需要告诉它游戏规则,也不用提前标注画面里什么是球、什么是敌人。AI只接收两种信息:屏幕像素和游戏得分。

刚开始,它只会乱按按键。

但在一轮又一轮尝试之后,它逐渐发现哪些操作可以获得更高分,最后在多款游戏中达到甚至超过人类玩家的水平。

DQN玩《Breakout》官方演示



这就是DQN,全称Deep Q-Network。

它把深度神经网络和强化学习结合起来:前者负责从复杂画面中提取信息,后者负责通过试错寻找更好的行动策略。

2015年,相关论文《Human-level control through deep reinforcement learning》登上《Nature》。

《Nature》DQN论文



论文还专门注明,Volodymyr Mnih、Koray Kavukcuoglu和David Silver三人贡献相同。Koray排在第二位,同时也是论文联络作者之一。

DQN这项奠定深度强化学习路线的工作,Koray确实身处最核心的技术现场。

更有意思的是,Koray还差点在Google收购DeepMind前,被自己的导师挖走。

《华尔街日报》披露,LeCun加入Facebook后,曾给Koray打电话,开出大幅加薪,希望他跳槽

《华尔街日报》相关报纸版面



DeepMind联合创始人Mustafa Suleyman后来回忆,那一刻让他觉得,DeepMind可能真的会失败

为了把Koray留下,哈萨比斯提前向他透露,公司即将出售给Google。

那些一度看起来可能毫无价值的DeepMind期权,很快将迎来转机。

为了期权,啊不,为了AGI梦想,Koray最终留了下来。

十多年前,他已经重要到足以影响DeepMind的稳定。只是那时还没有多少人想到,有一天,哈萨比斯会把整个DeepMind的日常管理交给他。

从一线研究员到Gemini操盘手

DQN之后,Koray又参与了DeepMind另一项代表性工作,WaveNet

2016年发布的WaveNet,可以直接对原始音频波形进行建模,一个采样点一个采样点地生成声音。

相比过去依靠拼接语音片段或者中间声学特征合成语音,WaveNet生成的声音更加自然,连呼吸、停顿和语调等细节都能模拟出来。

WaveNet项目页



后来,这项技术进入了Google Assistant、地图导航、语音搜索和Google Cloud文本转语音等产品。

当然,WaveNet不是Koray一个人的发明。

论文第一作者是Aäron van den Oord,Koray是资深作者和团队领导。比起提出某一个具体模型结构,他在这项工作中体现出来的,更像是另一种能力:把研究团队组织起来,再让成果跨过论文与产品之间的鸿沟

此后,Koray逐渐从一线研究走向管理岗位。

他先后担任DeepMind研究副总裁、CTO,负责的也不再只是某个算法,而是一个越来越庞大的研究组织。

2022年,英国皇家工程院将他吸纳为院士。

给出的理由除了深度学习、无监督学习、生成模型和深度强化学习贡献,还专门提到,他兼具深厚的技术知识、研究领导力,以及管理大型研究组织的能力。

英国皇家工程院院士页面



这种能力,后来在Gemini项目中派上了用场。

2022年11月底,ChatGPT发布,Google很快进入紧急状态。

此前,Google内部同时存在两支顶级AI团队:位于伦敦的DeepMind,以及在硅谷成长起来的Google Brain。两边都有明星研究员,也都形成了自己的技术路线和组织文化。

2023年,Google将两支团队合并为Google DeepMind,目标之一就是集中力量开发Gemini。

但把组织架构画到一张图上容易,真让两群顶尖研究员共享算力、统一方向、按时交付模型,可就没那么简单了。

Gemini也不是一个普通研究项目。

它横跨预训练、后训练、多模态、安全、评测、基础设施和产品团队,参与者来自Google多个部门。研究员要模型能力,产品部门要稳定接口,管理层还要考虑算力、成本和发布时间。

负责把这些人拧到一起的,正是Koray。

据The Information消息,他管理着约1000人的Gemini项目,需要协调来自原DeepMind和Google Brain的不同团队。

Google联合创始人Sergey Brin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。

一位了解他的Google人士,将其形容为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~)

这其实是个很高的评价,因为Google从来不缺会做研究的人,也不缺能写代码的人。

真正稀缺的是这种高级技术操盘手——既能听得懂顶级研究员在争什么,又能决定算力怎么分、团队怎么调,还能让模型赶上产品的发布时间。

2025年6月,Google又专门为Koray设置了一个新职位:首席AI架构师

Google任命Koray负责AI产品开发



懂的都懂,能让大公司「因人设岗」的,都是狠角色。

于是,Koray继续担任Google DeepMind CTO,同时直接向Pichai汇报,并从伦敦搬到加州。

Pichai给他的任务很明确:加快Gemini进入Google各条产品线的速度,让模型与搜索、办公、Android、Cloud等业务更顺畅地结合,同时提高迭代效率。

从这时起,Koray管理的就不再只是Google DeepMind内部的模型研发。

他开始负责回答Google最现实的问题:实验室里的能力,怎么真正变成数十亿用户手中的产品?

过去一年,哈萨比斯已经逐渐把Gemini模型和消费产品的日常管理交给Koray。

现在的人事调整,其实早有预谋。只不过是把这套实际运行已久的分工,正式写进了Google的组织架构。

从这条脉络也能看出,他和哈萨比斯是完全不一样的人

哈萨比斯是典型的明星领袖,擅长定义长期目标、聚拢顶尖人才,并让AlphaGo、AlphaFold这样的科学项目获得全世界关注。

而Koray则显得更务实低调,能力偏向另一面:理解技术、调度资源、处理复杂组织,再把模型送进产品。

AGI的星空固然要仰望,但让Gemini按时交卷的「脚踏实地」,也是必不可少。

甚至后者可能才是谷歌现在更需要的。

接过大权,也接下最难的一局

Koray新官上任后,恐怕面对的是谷歌最艰难的处境。

最直观的问题,是谷歌人才流失严重

谷歌传奇Jeff Dean,宣布离职创办Discovery Loop。和他一起创业的Sanjay Ghemawat,则是Google分布式系统的奠基人物之一。

△Jeff Dean发X宣布离职创业



Oriol Vinyals长期参与Gemini、Seq2Seq和AlphaStar等项目;Quoc Le则是Google Brain早期核心研究员。

现在,这些人都走了。

此前,AlphaGo、AlphaZero核心负责人David Silver已经离开DeepMind,创办Ineffable Intelligence。

Transformer论文作者之一Noam Shazeer转投OpenAI。

与哈萨比斯共同获得诺贝尔化学奖、主导AlphaFold研发的John Jumper也已经离开。

这些人覆盖了Google AI最关键的几层能力:底层基础设施、模型架构、强化学习、Gemini和AI for Science。

Discovery Loop四位创始人合影



他们带走的不只是几张工牌,还有多年积累的组织知识、技术判断和人才号召力。

今天的顶级AI研究员,早就拥有比过去更多的选择。有人可以加入OpenAI或Anthropic,拿到极具竞争力的薪酬;有人干脆自己创业,凭借履历就能获得大笔融资和更大的研究自主权。

Koray需要证明的第一件事,就是能否让留下来的人继续相信Google DeepMind

另一道难题,是越来越紧的产品时间表。

今年5月,谷歌发布Gemini 3.5 Flash时曾表示,3.5 Pro已经在内部使用,预计次月推出。

但到了8月,Google DeepMind官网上的Gemini 3.5 Pro仍然写着「Coming soon」。



Gemini 3.5 Pro,一再跳票。

在OpenAI和Anthropic的「击鼓传花」游戏下,Google需要继续推进更强的旗舰模型,需要补足Agent和编程能力,需要让Gemini进入更多产品,还要在速度、成本与安全之间寻找平衡。

基础研究允许多年试错,大模型竞赛却按月计算输赢。

更复杂的是,哈萨比斯虽然逐渐「Becoming Chair」…但也没有真正离场。



他仍然担任Google DeepMind董事长和Alphabet首席科学家,继续影响Google的AGI方向和长期研究。

未来Google AI很可能形成一种双层结构:哈萨比斯负责长期方向,Koray负责日常执行

这种安排可以同时保留哈萨比斯的科研判断和Koray的组织能力。但如果长期研究与短期产品目标发生冲突,最后由谁拍板,仍然需要观察。

逆风,大逆风。

不过顺风局里,外界更容易记住哈萨比斯这样的明星领袖。

乱世出枭雄,Koray要解的题难是真的难,机会也是真的大。

Meta选择了亚历山大王,字节把吴永辉作为了Seed一号位,腾讯则空降姚顺雨后一步步扶正了他。

Koray,成为了谷歌最新的天命人。


[1]//x.com/demishassabis/st
[2]//blog.google/authors/koray-kavukcuoglu/
[3]//www.nature.com/articles/nature14236
[4]//www.youtube.com/watch?v=TmPfTpjtdgg
[5]//deepmind.google/research/wave
[6]//raeng.org.uk/about-us/fellowship/new-fellows-2022/koray-kavukcuoglu-freng/
[7]//finance.yahoo.com/news/google-names-insider-kavukcuoglu-lead-183430831.html?guccounter=1
[8]//www.wsj.com/public/resources/documents/GqF7D5JzRw3xpQ4mBoPa-WSJNewsPaper-3-28-2026.pdf

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