你知道全球最賺錢的科技公司是誰嗎？不是英偉達，也不是蘋果、微軟，而是在AI大潮中看著有點落寞的谷歌。

最近谷歌母公司Alphabet發布了2024年財報，營收3500億美元，凈利潤1001.2億美元，這也讓它成為史上第一個凈利潤超千億美元的科技公司。

賺錢如流水的背后，是谷歌龐大的商業布局：谷歌搜索占據全球近90%份額，安卓系統占全球超70%份額，Chrome瀏覽器超全球60%份額；就連月活超20億的YouTube，也是谷歌的囊中寶。

和很多偉大的故事一樣，這么龐大的商業帝國，當初是誕生在一間小小的地下車庫里。

谷歌的發展史，不只是一部互聯網行業紀錄片，更是一堂極為精彩的商業案例課。今天我來一口氣為你講透谷歌。

1、天選合伙人

Google的創始人有兩個，拉里·佩奇（Larry Page）和謝爾蓋·布林（Sergey Brin），他們都出身于高知猶太家庭，咱們先說佩奇：

佩奇的父母都是密歇根州立大學的計算機教授，父親卡爾·維克托·佩奇更是這個領域的先驅，早在20世紀60年代就深耕計算機了。

謝爾蓋·布林更不得了：他的曾祖母在芝加哥大學從事微生物學研究，祖父是莫斯科大學的數學教授，父親是前蘇聯計劃經濟委員會的經濟學家。

1979年，6歲的布林隨家里移民到美國：父親在馬里亞大學當數學教授，母親在NASA搞科研。

在這種家庭的熏陶下，倆人都成功進化成了學霸，本科一畢業就紛紛“跳級”到斯坦福，攻讀計算機博士。

常有人說“千萬不要和好朋友一起創業”，其實不全對。

如果好朋友只是性格對你胃口，那確實不是理想的合作對象，但如果是像“布林X佩奇”這樣的組合，就另當別論了：佩奇性格內向，熱衷技術，喜歡從宏觀角度思考問題本質；布林性格外向，善于攀談，擅長從細節入手解決問題。

倆人雖然性格南轅北轍，但能力正好互補，加上興趣、目標高度一致，合作起來非常和諧。

2、被迫去創業

后來，二人在研究博士論文時找到了一個叫“PageRank”的算法，可以大大改善搜索引擎的用戶體驗。

那時候的搜索引擎基本都是只看內容，沒有分析，比如你搜橙子，它很可能顯示柚子，只因為都是水果，長得也像，就會被算法判定為“同一內容”。

但PageRank不一樣，它會分析網頁之間的鏈接關系，評估網頁的重要性，從而提供更精準的搜索結果。

簡單來說，你還是搜橙子，A、B網站有橙子的鏈接，C網站卻是柚子的鏈接，結果少數服從多數，橙子的鏈接就排在了前面。

這可比傳統的搜索算法好用多了！

佩奇和布林決定把這項技術賣出去，沒想到上來就被社會教育了：90年代是門戶網站的天下，它們的邏輯不是搜索，而是分類，只要我把分類做得足夠細，用戶自己就能找到，你跟我說什么搜索算法，出門左轉啊，不送。

沒辦法，哥倆只好自己創業了。

如今看來，他們還真得謝謝當年大廠們的“不買之恩”。

佩奇和布林籌集到10萬美元，在一個地下車庫里研發出了基于PageRank算法的搜索引擎。

這里還有個小趣事，傳聞：他們本打算給新產品命名為googol，意思是10的100次方，代表搜索的無限可能，但在注冊域名時卻不小心輸成了google，創造了這個舉世聞名的“錯別字”。

1998年9月，谷歌正式成立，立馬引爆了互聯網：

當年年底，谷歌就索引了超過6000萬個網頁，每天搜索量超過1000萬次。到2000年，谷歌年搜索量達到140億次，成為全球最大的搜索引擎。

這里需要說明一點，其實一些科技產品或服務在最初推出時，因為理念過于超前，市場和投資人接受不了，這是常態，比如紅杉資本的創始合伙人沈南鵬，夠權威了吧，當年也還是錯判了字節跳動的價值，沒參與它的A輪融資。后來沈南鵬反思說：風投就是一場伴隨著后悔的游戲。

所以說，產品的創造者一定要堅信，最了解產品價值的人永遠是你自己，不要輕易被市場PUA。

3、跳出二選一

再說回谷歌。

早期，佩奇和布林因為注重用戶信任，堅持不在搜索界面投廣告，就怕被廣告商左右，影響搜索質量。結果谷歌火得一塌糊涂，卻沒賺到什么錢。

就在苦惱于月亮和六便士該怎么平衡的時候，一家叫GoTo.com的公司吸引了谷歌的注意，這家公司創造了“競價排名”的商業模式：廣告付的錢越多，排名越靠前。

二人靈機一動，結合競價排名創造出一種新的廣告模式——AdWords。

他們把谷歌搜索頁面用一條線分開，左側2/3還是發免費的搜索結果，右側1/3發廣告。

同時根據廣告商的出價、用戶點擊廣告的頻率來排序，且只有在用戶點擊廣告后，廣告商才會為此付費。

這樣一來，既不影響搜索界面的整潔，又不干擾網頁排名的客觀，還能保障廣告商的利益。

要知道，當時的互聯網到處都是花哨的橫幅廣告、彈窗廣告，甚至一整頁都是廣告。

對比之下，“純文字+關鍵詞競價”的AdWords，簡直是一股清流。

谷歌站著就把錢掙了，還掙了很多。

僅第一年的廣告收入就高達700萬美元。到2004年，更是達到了驚人的32億美元。

這里我們暫時跳出來，總結一下谷歌的商業智慧：

第一，面對兩難境地時，不妨跳出二選一的思維定式，主動創造新選項，它往往會比固有的老選項更有價值。

就像黃仁勛也有類似的觀點，他不愛看客戶需求，因為客戶有時并不清楚自己有什么需求。

第二，憑空創造是很難的，找到一個已經成型的產品或服務，在借鑒的基礎上改進，更容易事半功倍。

Netflix通過訂閱模式顛覆了傳統的DVD租賃和影視發行模式，亞馬遜通過Prime會員服務改變了電商平臺的盈利模式，都是這個道理。

再回到谷歌，2004年，它迎來了歷史性時刻。

這一年的4月28日上午10點，谷歌的查理餐廳里擠滿了上千名員工。

布林隆重宣布：Google正式提交了上市報告，融資額為2718281828美元（二十七億一千八百二十八萬一千八百二十八）。

怎么還有零有整呢？

因為這個數字跟數學常數e的近似值（約等于2.71828）非常相似，而常數e又在微積分、復利計算領域有著重要的地位，夠浪漫吧！

這個數字也讓谷歌創造了IPO融資額紀錄，甚至由于當時下載和閱讀谷歌上市文件的人太多，美國證監會的網站都崩潰了。

4、買來的成功

上市了、有錢了，谷歌的發展也開啟新篇章，方法簡單粗暴——買買買！

2004年，谷歌收購數字地圖測繪公司Keyhole，利用其3D地圖技術和豐富的地理數據，跟自家搜索業務結合，轉過年來推出Google Maps，也就是后來的Google地圖，這是全球排名第一的網絡地圖服務。

2006年，谷歌收購視頻平臺YouTube，其龐大的用戶基礎和流量，為谷歌帶來豐厚的廣告收入和海量用戶數據。

到現在，YouTube日均觀看量超10億小時，廣告收入占谷歌總營收的10.86%（2024年第四季度數據）。

2007年，谷歌又收購網絡廣告服務商DoubleClick（2008年獲批），優化了廣告投放的效果。

當然，最重要的還是收購Android。

沒錯，最早Android不是一個系統，而是一家公司。

這里面的故事，要從2000年初說起：

那時智能手機剛出現，遠遠沒普及，而谷歌就預判到，未來是移動互聯網的天下，而手機操作系統就是核心入口，必須得抓緊布局，如果能推出一款自己的手機系統，不僅可以避免在新時代被邊緣化，還方便把廣告業務延伸到移動端，為公司打造新曲線。

當時的手機系統市場是什么情況呢？

舊王塞班一度占到50%以上的份額，后來蘋果推出iPhone，讓iOS紅遍世界；Windows Mobile 背靠微軟，也割據一方。

面對“群雄爭霸”的局面，谷歌祭出了三大殺招。

第一招，收購加整合。

2005年，谷歌收購創立才2年的安卓，快速獲得了成熟的操作系統技術，以及移動互聯網領域的資源，大大壓縮了研發時間和成本。

僅3年后（2008年9月），谷歌就正式推出安卓1.0。

之后谷歌又收購了摩托羅拉移動，不僅強化了在硬件領域的布局，還利用它的專利庫來保護安卓的生態。

第二招，開源戰略。

谷歌把安卓系統完全開源，這樣一來極大地降低了硬件制造商的開發成本，讓眾多廠商加入安卓陣營；二來吸引了大量開發者為安卓開發應用，豐富了安卓生態；三來，這樣的開放性也使安卓能快速適應市場變化、支持多種設備，在短時間內快速搶占市場份額。

第三招，完善生態閉環，實現業務反哺。

在自家系統，谷歌可以自由整合自家業務，比如在Google Play嵌入谷歌搜索、谷歌地圖等核心服務。而Google Play作為一個應用分發平臺，也方便谷歌管理進駐的“外來”應用。

這些動作都大大提升了用戶粘性，谷歌又通過這些被“粘住”的用戶，獲取他們在移動場景下的各種數據，比如搜索習慣、地理位置信息等等。這些信息再幫助谷歌進一步優化搜索服務，提升廣告精準度。

事實證明，谷歌一箭多雕的策略確實有效，安卓很快就成長為手機系統界的最強霸主。

5、打出的戰績

剛剛說的是谷歌“買”來的成功，接下來再說說谷歌“打”出來的戰績。

首先就是PK雅虎：

2000年初，人們上網最常做的兩件事，一是搜信息，二是發郵件。谷歌已經拿下了前者，后者這塊肥肉豈能不吃？

當時“Yahoo Mail”是全球第一大郵件系統，但只給每個賬戶4M的存儲空間，用戶必須定期整理、刪除郵件。這還是比較良心的，有的公司為了控制成本，甚至設置了“30天后自動刪除”。用戶要是不想重要的郵件石沉大海，就得付費買存儲空間。

但這一切，很快就改變了。

2004年愚人節，谷歌Gmail橫空出世。它為每個賬戶配備了1G的存儲空間，是雅虎的250倍，微軟的500倍，關鍵還是免費的。

對同行來說，這不是惡作劇，這就是“巨作惡”，今后他們靠賣小空間賺錢的財路算是徹底斷了。

但對用戶來說，Gmail可太“香”了。數據顯示：2009年，Gmail成為美國第三大電子郵件服務商；2012年，更是憑借4.25億月活，摘下了全球第一的桂冠。

這一回合，雅虎被打的鼻青臉腫，但谷歌沒歇著，很快又找微軟開刀，推出了對標Office的辦公軟件——Google Workspace。

首先，Google Workspace是基于云計算的，比如核心組件之一的Google Docs，就具有實時協作編輯、自動云端保存等功能，現在的騰訊文檔、石墨文檔、金山WPS云文檔等都采用了這一技術，但在當時，這絕對是跨時代的作品。

其次，Workspace的分享能力比Office好得多，這令很多美國學生都用它來做大作業、寫報告。

最后，也是最重要的：不同于Office的全收費模式，Workspace面向普通用戶是免費的。

畢竟對谷歌來說，巨大的廣告收入足以支持它開發各種免費軟件，Workspace這種邊緣業務那是說免就免。

但微軟心里苦，Office收入占到總收入的1/3，是不能動的根基。

于是，微軟只能眼睜睜看著谷歌蠶食自己的市場：2009年，全球有超過1000萬的大小商家都在用Workspace；2020年，Workspace在企業級協作軟件市場中以31.4%的份額位高居榜首；2022年，全球用戶更是超過了30億。

這一輪，微軟又大敗。但谷歌可沒打算放過微軟，2008年，火狐瀏覽器崛起，市場份額超過20%，微軟IE瀏覽器的份額首次降到70%以下。

谷歌一看，機會這不就來了嗎？他們立刻組建了一支開發團隊，據說很多成員都是從火狐挖來的，火速推出加載速度比IE快10倍的瀏覽器——Chrome，所有復雜的功能都通過云計算來完成，還默認綁定了Google搜索框。

僅兩年多的時間，從0開始的Chrome就占據了15%的份額，而IE被擠壓到50%以下。

2012年，谷歌又發布了Chrome的iOS版本，用戶數爆炸式增長：一年就從1.6億漲到3.1億。

2014年，Chrome拿下全球50%的份額，徹底把IE挑落馬下。

6、擴張的智慧

從2005-2015年，谷歌出色地完成了主線任務——生態擴張，這期間也有很多值得學習的商業智慧。

第一，緊抓風口，機不可失。

谷歌的商業嗅覺十分敏銳，智能手機剛出現就意識到了手機系統的重要性，IE瀏覽器稍有頹勢就“趁你病、要你命”，假如當時沒及時出手，讓火狐做大，哪怕IE掉隊了，也輪不到Chrome。

第二，戰略定力，大局為上。

谷歌經常“戰略性虧損”，用“免費策略”扶植新業務，因為新業務可以補全它的商業版圖，完善商業生態。為了實現這一總的戰略目標，谷歌并不在意“一城一池之得失”，這就是大局觀。

第三，進中有穩，互補循環。

很多企業在主業壯大后，要么選擇躺平吃老本，要么沉迷于做大做全。

前者業務單一，抗風險能力差，容易被時代拋棄；后者一不小心就會“攤子鋪太大”，業務臃腫，財務負擔大。

但是你看谷歌，它在擴張的同時，非常注重內部的“生態循環”，比如通過新開展的業務獲取用戶數據，反哺給主線業務，也就是搜索、廣告等等；又或是將主線業務延伸到新業務中，既能助力新業務提升用戶粘性，還給主線業務提供了更多的落地平臺。

所以，谷歌的商業生態看似龐雜，實則雜而不亂、優勢互補；它推陳出新的步伐看似激進，實則穩扎穩打、步步為營。

經過多年的發展，谷歌從簡單的搜索引擎發展成了集郵件、地圖、視頻、瀏覽器等各類產品于一體的綜合服務平臺。

多次跟互聯網前輩戰斗的經歷，也是屢戰屢勝，愈戰越勇。

這樣的谷歌，當之無愧地成為了互聯網科技巨頭。

7、AI時代，打造根系

然而巨頭的故事并沒有寫完，在AI時代，人們的搜索習慣逐漸被改變。想搜東西，都想先問問豆包、Kimi、DeepSeek，國外網友可能先問問ChatGPT。

這樣的話，靠搜索吃飯的谷歌豈不是要涼涼？

用數據說話：2024年第四季度財報顯示，在全球AI大模型搜索月活突破5億的背景下，Alphabet（谷歌母公司）搜索廣告營收540.34億美元，同比增長12.5%！

為什么谷歌搜索不降反增？因為它早就和AI“合體”了：

早在2016年，谷歌就宣布“AI 優先”戰略，為新時代的主線任務定下基調。

它在AI領域的布局非常龐雜，為了方便理解，我把這個過程看做是培育AI大樹。

第一步，“打造根系”。具體來說就是發力算力、算法和硬件。

2015年，谷歌開源了TensorFlow框架，這成了全球最流行的AI開發工具之一。

2017年，谷歌又推出Transformer 架構，這是自然語言處理等領域極具開創性和代表性的作品。

注意，雖然框架和架構都屬于算法，但本質還是不一樣的。

如果把TensorFlow框架想象成工具箱，Transformer架構就相當于一張設計圖，人們可以按照藍圖使用工具箱里的工具，來完成大語言模型構建和訓練任務。

此外，谷歌云也像一個超大的云端電腦機房，用戶可以租用這里的計算資源來運行各種AI任務，這里面就包括了基于TensorFlow 框架或者Transformer 架構開發的AI程序。

雖然這些布局都很重要，但接下來咱們重點要說的，還得是硬件。因為在這里，谷歌遇到了一位史詩級的大Boss——英偉達。

當時，英偉達的 GPU幾乎壟斷了AI計算領域，售價也水漲船高。

2014 年，谷歌買了4萬個英偉達GPU，足足花了1.3億美元。

但是錢花了不少，用起來卻沒那么舒服。

因為GPU基于并行計算架構，擅長同時處理大量相似的任務，比如渲染畫面、氣象模擬。對于大語言模型最常用的神經網絡訓練，GPU雖然是主力軍，但并不是最專長的。

而谷歌的AI服務，比如谷歌搜索、語音助手，恰恰非常依賴超大規模的神經網絡訓練，對計算效率和能耗都有更高的要求。

谷歌一咬牙，決心研發一款最適合自己的芯片，那就是2016年推出的TPU：這是一款采用矩陣運算架構的AI專用工具，特別擅長在海量數據中學習規律，這讓它在服務谷歌搜索、YouTube推薦系統等等任務時特別好用。

我科普一下：GPU這個詞是英偉達提出的概念，全稱是 “Graphics Processing Unit”，即圖形處理單元。

谷歌TPU中的 “T” 代表 “Tensor”， “Tensor Processing Unit”，即張量處理單元。沒錯，這個詞，是谷歌造的。

但問題也來了，TPU太偏科了，業內還有GPU這個壟斷級的老前輩，這種情況下想闖市場可就不容易了，谷歌是怎么做的呢？

首先，小范圍試水：

谷歌最初只把TPU作為內部“特供”，在技術成熟之后，才逐漸向市場開放。這就避免了貿然入市帶來的口碑崩塌風險。

其次，“猥瑣”發育：

谷歌和英偉達玩起了“平衡游戲”，比如TPU都推進到第五代了，谷歌云平臺上還提供著英偉達的GPU。這樣既能維系住鐘愛GPU的客戶，又能讓TPU專心“進化”。

再者，便宜大法：

谷歌不僅把TPU的售價定的比GPU低，還在谷歌云上提供租賃服務：用戶不用買就能用，能省下不少錢，大大降低了TPU的使用門檻，這對于一些預算不高的企業來說很有吸引力。

一套組合拳下來，TPU在AI芯片市場的份額終于有所上升：2018年是10%左右，2024年爬到了大約20%。

不得不說，有突破，但不多。

為什么GPU這么難“打”呢？有三個原因：

第一，通用性強：

相比于TPU的“偏科”，GPU更全能，適用于各類計算任務。

這意味，GPU的用戶可以在同一臺機器上同時進行AI研究和其他科學計算，非常方便。

因此，哪怕是在TPU擅長的AI領域，GPU也憑借自己“多面兼顧”的特性，保住了自己的江山。

第二，成熟的生態系統。

GPU的生態系統包括 CUDA、OpenCL 等編程模型，以及大量的開發工具和庫。

在TPU誕生后，英偉達又強化了這一塊的生態建設，護城河更深了。

第三，先發優勢：

在TPU面世之前，GPU就已經積累了龐大的客戶群。

對他們而言，如果要從GPU切換到TPU，就要重新適應新的開發環境和工具，并對現有代碼和模型做優化。不僅耗時耗力，還讓之前在GPU的投入毫無意義。所以，高昂的更換成本也是它的護城河。

最終，谷歌忙活半天，也沒能在硬件賽道上戰勝英偉達。

但是誰都沒料到，今年會突然冒出個DeepSeek，殺得兩家的股票跌得落花流水。

但相比于英偉達一天蒸發6000億，谷歌受的傷還是稍微小了一點，這主要是得益于他在AI領域的布局更加全面。

如果說算力、算法和硬件是AI的基礎設施，相當于樹的根，那決定一棵大樹高度的最主要部分，還得是它的樹干。

8、AI優先，拔高樹干

這也是谷歌“AI優先戰略”的第二大步驟——拔高樹干，提升核心能力。

具體來說，是集中火力突破三大能力：

一是理解能力：讓AI能理解你的語言，看懂你提供的資料，比如圖片和視頻；

二是創造能力：讓AI能夠產出符合你要求的文字、設計、代碼等等；

三是決策能力：讓AI學會優化策略，也能像人一樣打游戲、下棋。

提到下棋，你肯定會想到AlphaGo。

它是由谷歌子公司DeepMind開發的一款AI圍棋程序，學習了海量棋譜，并通過不斷與自己對弈來總結經驗，最終成長為頂尖的“硅基棋手”。

2016年，AlphaGo 4:1戰勝世界圍棋冠軍李世石，引發全球嘩然，也給全球AI研究打了一劑強心針，更讓谷歌AI領軍者的形象深入人心。

之后，谷歌也加大了相關的研發投入，推出了一系列的AI產品，比如2018年，谷歌推出基于Transformer架構的預訓練語言模型BERT，開創了雙向語言模型的新時代，大大提升自然語言理解能力。

2019年，谷歌推出T5，把所有NLP任務轉換為文本到文本格式的統一框架，簡化了模型訓練和應用。

2022年，谷歌又推出了基于Pathways架構的大語言模型PaLM，擁有5400億參數，是當時最大的語言模型之一。

然而同樣是在這一年，一路高歌猛進的谷歌，卻遇到了它在大模型領域最大的對手——OpenAI。

2022年11月，OpenAI發布了基于GPT-3.5的ChatGPT，引發的轟動效應遠超谷歌。

從此兩家開始你追我趕的局面。

2023年2月，急于和OpenAI競爭的谷歌匆忙發布了對話式AI模型Bard，但是因為技術不夠成熟，打了個敗仗。但谷歌沒有氣餒，5月又宣布了Gemini計劃，誓要開發出更強大的AI模型與GPT系列抗衡。

結果同樣在這個月，OpenAI就推出iOS版ChatGPT，還是免費開放，算是給了谷歌一記下馬威。

同年12月，谷歌的Gemini 1.0正式發布，包含Ultra、Pro和Nano三個版本。作為旗下首個原生多模態模型，Gemini能處理文本、圖像、視頻和音頻，重新定義了競爭維度。谷歌還宣稱，Gemini在多項指標上都超越了GPT-4。

2024年2月，谷歌又推出了適用于Android系統的Gemini App，同時宣布Gemini 1.5 Flash和Gemini 1.5 Pro均可免費開放。

這下輪到OpenAI坐不住了，2025年2月，宣布ChatGPT要引入新的搜索功能，而且也要免費。

科技圈實在是太卷了。這場頂級科技巨頭之間的擂臺賽也體現出不少商業智慧。我再來敲敲黑板。

第一點，采用多樣化的付費方式很重要。

谷歌和OpenAI都曾用“免費試用”的方式吸引客戶，也都在此基礎上推出了各種付費版本，來為用戶提供更高級的功能。

不同的付費方式可以有效劃分客戶群，方便企業做針對性服務，在拓展市場和提升利潤之間做好平衡。

第二點，呼朋喚友勝過單打獨斗。

為了推廣自家模型，谷歌和OpenAI積極推進與大型企業和政府的合作，比如2023年，OpenAI與微軟合作，將ChatGPT集成到后者的搜索引擎Bing中，并將Bing設為了ChatGPT Plus的默認搜索引擎。

2024年，微軟宣布要斥資1000億美元建造超級計算機數據中心，支持OpenAI的模型訓練。

兩大企業強強聯手、“禮尚往來”的目的，就是要創造一加一大于二的效果。自由生長，價值共享。

第三點，天下武功，唯快不破。

ChatGPT比Gemini早推出了大約1年零1個月，這足以讓OpenAI在競爭中處于先發優勢：

得益于開放性和易用性，ChatGPT在短時間內成為行業標桿，吸納了海量用戶。

其中很多企業就把ChatGPT集成到了自己的業務系統中，并積累了大量的數據和使用歷史，如果要再切換成Gemini，則需要重新集成和開發，這里面涉及到了技術對接、接口調整、人員培訓等一系列龐雜的工作，而遷移數據也面臨安全審計、數據隱私等方面的問題，相當耗時耗力。

更何況有些企業們已經和OpenAI簽了長期合同，不是Gemini好用就能改變的。

第四點，翻過此山，直取敵營。

2024年11月，OpenAI被曝出正在開發一款集成了ChatGPT功能的瀏覽器。用戶可以在這個瀏覽器中直接使用ChatGPT進行搜索、寫郵件、生成文本等，還會依據瀏覽歷史和興趣，被推薦個性化的內容。當然中國的豆包手速更快哈，我們都用上她家瀏覽器很久了。

你要知道，瀏覽器可是谷歌的大本營。OpenAI這一招是直接殺進了敵方大本營，是要動搖谷歌帝國的根基。

所謂商戰，不僅是正面搏殺，也可以是背后“偷家”。

總結下來不難看出，谷歌在與OpenAI的“樹干之爭”中，打得有點被動，數據反饋也確實如此：2025年1月數據，ChatGPT憑超4050萬次的驚人數據成為全球下載量最高的生成式AI應用，在蘋果App Store中排名第4。而Gemini的全球下載量約為960萬次，App Store中的排名落到了50名開外（第55名）。

起個大早趕個晚集，還要看著OpenAI研發瀏覽器來偷家，這口惡氣，谷歌肯定是咽不下的。

9、AI布局，繁榮樹冠

谷歌的反擊，是它AI布局第三大步驟——繁榮樹冠。

樹冠要想好看，就得“多面開花”，谷歌生態足夠豐富，非常適合多線并舉。

首先，谷歌盡可能地將Gemini的能力嫁接到現有的應用和服務中，比如Google Maps、YouTube、Gmail等等。

不僅可以優化原有應用的服務效果，增加了用戶粘性，還利用龐大的用戶基礎和流量，提升了Gemini 的曝光度和使用頻率。

谷歌就是想證明，它的AI能力不局限于某個單一的產品，而是貫穿于整個生態系統，包括新興業務。

比如說自動駕駛。其實谷歌是最早入局自動駕駛的科技巨頭，2009～2016年間，谷歌幾乎繼承了美國國防部DARPA無人駕駛挑戰賽的全部成果和人才，并一度被視為行業的引領者。

它的技術路線依賴高精地圖和激光雷達，直接對標L4、L5這種最高級別的自動駕駛。

但理想很豐滿，現實很骨感：

首先，高精地圖的制作和維護成本非常高，難以大量、快速地擴展。谷歌也因此只在特定城市區域運營它的自動駕駛服務（Robotaxi），嚴重影響了市場占有率。

其次，由于L4—L5級別的自動駕駛技術難度過高，導致研發進度緩慢，商業化進程更慢。2009年就在Google X實驗室立項的自動駕駛，直到2016年才獨立為子公司Waymo。很多早期吸納的核心人才也都因此流去了別的公司，比如特斯拉。

特斯拉在自動駕駛方面采用了攝像頭為主的純視覺技術路線，起步難度比較低，方便快速推進到商業落地的環節，再通過大規模量產車輛收集數據，不斷優化自動駕駛算法，屬于是“邊賣邊進化”。

這種漸進式的商業化策略，既不耽誤賺錢，又能增強品牌在公眾認知中的具影響力。以至于現在提到自動駕駛，人們第一反應是特斯拉這個后起之秀，而不是谷歌這個行業前輩。

AI賦能谷歌生態的另一大領域是醫療健康。

2008年，谷歌成立了Google Health，成為繼IBM后，第二個入局AI醫療健康的科技巨頭。

只可惜，這一次谷歌的先手仍然沒有發展成優勢：

因為醫療健康涉及到倫理、監管、數據隱私等問題，用戶接受起來比較慢，這就導致產品上市和推廣的難度大大增加。

2011年Google Health就被迫關閉，2018年重啟，2023年再被叫停。

這么反復折騰，嚴重影響了谷歌在醫療健康領域的信任度。

谷歌舉步維艱，對手們可是快馬加鞭。

微軟啟動了Healthcare NExT計劃，利用AI和云計算推動了疾病預測、個性化醫療等多個領域的創新。

亞馬遜宣布推出Amazon Comprehend Medical，幫助醫療機構進行數據分析，開發和部署AI模型。

老前輩IBM的Watson Health平臺，在癌癥治療和臨床決策支持方面也穩扎穩打的積累優勢。

除了傳統巨頭外，還有很多初創公司，也是來勢洶洶。

等谷歌回過神來，這個賽道已經是群雄紛爭了。

加上AI醫療的研發成本高、回報周期較長，未來能否真對得起谷歌這么多年的投入，還得打個大大的問號。

總結一下，相較于谷歌初期石破驚天般的發展速度、中期屢戰屢勝的意氣風發，進入AI時代，谷歌顯得有點跟不上節奏，經常陷入“早早立項，不了了之”的困局，樹種下了，也長大了，但遠沒到結果的時候。這其中的原因值得反思。再次敲黑板。

第一、多元化戰略的副作用：

谷歌的業務范圍非常廣，從搜索、廣告、云計算到硬件、自動駕駛、醫療AI等。這雖然帶來了多樣化的收入來源，但也導致了戰略方向與資源分配過于分散，造成了“樣樣皆通”，但也“樣樣普通”的結果。

第二、四處樹敵的“報應”：

廣泛的業務也讓谷歌在多個領域與行業巨頭形成競爭關系，樹敵眾多。對手們還經常秉持“敵人的敵人就是朋友”的理念，聯合起來對抗谷歌。

第三、被迫“短視”的無奈：

谷歌畢竟是上市公司，要應對股東和市場對業績的期望，所以它不得不注重短期收益，但AI技術的研發和突破通常需要長期規劃和持續投入。這之間天然存在矛盾，往往很難調和。

第四、悠哉地前進，跑不贏雞血的對手：

谷歌有著名的“20%時間政策”，員工可以拿工作時間的20%來自由探索感興趣的項目或創意，這些內容不一定要跟公司的核心業務直接相關。

這項政策的出發點是激發員工的創造力和積極性，谷歌因此被稱為“天鵝絨監獄”，這個案例還被我寫進了《戰法》。他們這樣的策略也確實催生了Gmail等成功的產品，但是AI發展日新月異，對手都在拼命狂奔，谷歌這種相對自由寬松的模式，說白了，很難“卷”得過對手。

谷歌前CEO埃里克·施密特就曾指出：“谷歌過于注重工作與生活的平衡，這也削弱了其在新時代的競爭力。”

相比之下，OpenAI這類后起之秀卻能通過高強度的工作模式，實現項目的快速推進。

最后，也是最重要的一點，就是組織結構過于龐雜：

谷歌在成為巨無霸的同時也遇到了一些不可避免的問題，比如組織層級過多，導致決策流程變長，難以快速響應市場變化；

所有業務混合在一起，不僅令彼此的發展策略相互干擾，還會因財務狀況和業務前景不夠清晰透明，難以吸引到有針對性的投資；

萬一某個單一業務出現重大失誤，就會波及到整個公司，風險過于集中。

基于以上種種原因，早在2015年，谷歌就做出了重大決定——變更組織架構。

他們成立了母公司Alphabet，主要負責戰略規劃、監督管理。著名的谷歌研究院Google X也隸屬于母公司，負責最前沿的技術探索。

而谷歌則獨立成集團最大的子公司，承接了YouTube、谷歌云等傳統業務。此外，專注于人工智能和機器學習的Google Brain、以及2014年被收購的AI公司DeepMind、2016年成立的谷歌硬件部門也被劃入其中。

另外，集團還設立了一系列聚焦新興產業的子公司，比如：

研究抗衰和延長壽命的Calico、研發自動駕駛的Waymo、專注于生命科學領域Verily等等。

這里有不少最初只是Google X中的某一研究項目，在有了一定進展后，才落地轉化成的子公司。

雖然改革初衷是好的，但細品整個架構還是會發現不少問題：

一，看似拆分了架構，但核心業務基本都還是集中在了谷歌這一家子公司里，其內部還是要面臨著層級過多帶來的效能低下。

二，AI業務被打散到各個層級，且與傳統業務混合在一起，難以有效的集中力量重點突破；

三，不少前沿項目從立項到落地，要從母公司的Google X跨越到旗下子公司，路徑太長，項目核心的人員調動、管理也是一大難題。

所以我們經常看到，谷歌在AI的某一研究方向取得了先進成果，也投入巨大資源，但真要將技術轉化為實際產品時，卻往往慢人一步，幸運點的被別家公司摁著頭打，倒霉點的直接夭亡。

或許正是因為這點，2023年，谷歌又把Google Brain與DeepMind合并為了新的超級部門——Google DeepMind，專門聚焦人工智能的研發。

至于最終效果嘛，還需要更多的時間來驗證。

好，谷歌的案例講完了。

回顧27年的風風雨雨，它擊敗過世界頂尖的科技巨頭，也面臨過東方“小”量化公司的跨行挑戰；它成為了無數企業家奉為圭臬的創業教材，也以身為訓化為了厚厚的“錯題本”。

但無論如何，這個曾在小小的地下車庫起家，發展到市值2.24萬億美元的龐然大物，都注定是科技界一代傳奇。

未來，不管谷歌走向何方、走到何時，它帶來的社會價值都會一直輻射，它帶來的商業啟發也會一直傳承下去。

作者 | 吳婷

參考資料：
[1]《戰法》.中信出版社.2023
[2]谷歌前CEO施密特斯坦福訪談.機器之心.2024
[3]極客公園.Google 25年創業史回顧2.0：從「X」到 「Alphabet」.36氪.2023
[4]十萬個品牌故事.谷歌：除了搜索引擎，它的黑科技都曾震撼互聯網，但知道的人并不多.B站.2017
[5]澎湃新聞.谷歌CEO稱DeepSeek非常出色，將加大人工智能投入.澎湃新聞.2025
[6]華爾街見聞.面對DeepSeek沖擊大力砸錢AI！谷歌Q4云收入遜色，今年資本支出指引意外爆表｜財報見聞.華爾街見聞.2025