你知道全球最赚钱的科技公司是谁吗？不是英伟达，也不是苹果、微软，而是在AI大潮中看着有点落寞的谷歌。
最近谷歌母公司Alphabet发布了2024年财报，营收3500亿美元，净利润1001.2亿美元，这也让它成为史上第一个净利润超千亿美元的科技公司。
赚钱如流水的背后，是谷歌庞大的商业布局：谷歌搜索占据全球近90%份额，安卓系统占全球超70%份额，Chrome浏览器超全球60%份额；就连月活超20亿的YouTube，也是谷歌的囊中宝。
和很多伟大的故事一样，这么庞大的商业帝国，当初是诞生在一间小小的地下车库里。
谷歌的发展史，不只是一部互联网行业纪录片，更是一堂极为精彩的商业案例课。今天我来一口气为你讲透谷歌。
1、天选合伙人
Google的创始人有两个，拉里·佩奇（Larry Page）和谢尔盖·布林（Sergey Brin），他们都出身于高知犹太家庭，咱们先说佩奇：
佩奇的父母都是密歇根州立大学的计算机教授，父亲卡尔·维克托·佩奇更是这个领域的先驱，早在20世纪60年代就深耕计算机了。
谢尔盖·布林更不得了：他的曾祖母在芝加哥大学从事微生物学研究，祖父是莫斯科大学的数学教授，父亲是前苏联计划经济委员会的经济学家。
1979年，6岁的布林随家里移民到美国：父亲在马里亚大学当数学教授，母亲在NASA搞科研。
在这种家庭的熏陶下，俩人都成功进化成了学霸，本科一毕业就纷纷“跳级”到斯坦福，攻读计算机博士。
常有人说“千万不要和好朋友一起创业”，其实不全对。
如果好朋友只是性格对你胃口，那确实不是理想的合作对象，但如果是像“布林X佩奇”这样的组合，就另当别论了：佩奇性格内向，热衷技术，喜欢从宏观角度思考问题本质；布林性格外向，善于攀谈，擅长从细节入手解决问题。
俩人虽然性格南辕北辙，但能力正好互补，加上兴趣、目标高度一致，合作起来非常和谐。
2、被迫去创业
后来，二人在研究博士论文时找到了一个叫“PageRank”的算法，可以大大改善搜索引擎的用户体验。
那时候的搜索引擎基本都是只看内容，没有分析，比如你搜橙子，它很可能显示柚子，只因为都是水果，长得也像，就会被算法判定为“同一内容”。
但PageRank不一样，它会分析网页之间的链接关系，评估网页的重要性，从而提供更精准的搜索结果。
简单来说，你还是搜橙子，A、B网站有橙子的链接，C网站却是柚子的链接，结果少数服从多数，橙子的链接就排在了前面。
这可比传统的搜索算法好用多了！
佩奇和布林决定把这项技术卖出去，没想到上来就被社会教育了：90年代是门户网站的天下，它们的逻辑不是搜索，而是分类，只要我把分类做得足够细，用户自己就能找到，你跟我说什么搜索算法，出门左转啊，不送。
没办法，哥俩只好自己创业了。
如今看来，他们还真得谢谢当年大厂们的“不买之恩”。
佩奇和布林筹集到10万美元，在一个地下车库里研发出了基于PageRank算法的搜索引擎。
这里还有个小趣事，传闻：他们本打算给新产品命名为googol，意思是10的100次方，代表搜索的无限可能，但在注册域名时却不小心输成了google，创造了这个举世闻名的“错别字”。
1998年9月，谷歌正式成立，立马引爆了互联网：
当年年底，谷歌就索引了超过6000万个网页，每天搜索量超过1000万次。到2000年，谷歌年搜索量达到140亿次，成为全球最大的搜索引擎。
这里需要说明一点，其实一些科技产品或服务在最初推出时，因为理念过于超前，市场和投资人接受不了，这是常态，比如红杉资本的创始合伙人沈南鹏，够权威了吧，当年也还是错判了字节跳动的价值，没参与它的A轮融资。后来沈南鹏反思说：风投就是一场伴随着后悔的游戏。
所以说，产品的创造者一定要坚信，最了解产品价值的人永远是你自己，不要轻易被市场PUA。
3、跳出二选一
再说回谷歌。
早期，佩奇和布林因为注重用户信任，坚持不在搜索界面投广告，就怕被广告商左右，影响搜索质量。结果谷歌火得一塌糊涂，却没赚到什么钱。
就在苦恼于月亮和六便士该怎么平衡的时候，一家叫GoTo.com的公司吸引了谷歌的注意，这家公司创造了“竞价排名”的商业模式：广告付的钱越多，排名越靠前。
二人灵机一动，结合竞价排名创造出一种新的广告模式——AdWords。
他们把谷歌搜索页面用一条线分开，左侧2/3还是发免费的搜索结果，右侧1/3发广告。
同时根据广告商的出价、用户点击广告的频率来排序，且只有在用户点击广告后，广告商才会为此付费。
这样一来，既不影响搜索界面的整洁，又不干扰网页排名的客观，还能保障广告商的利益。
要知道，当时的互联网到处都是花哨的横幅广告、弹窗广告，甚至一整页都是广告。
对比之下，“纯文字+关键词竞价”的AdWords，简直是一股清流。
谷歌站着就把钱挣了，还挣了很多。
仅第一年的广告收入就高达700万美元。到2004年，更是达到了惊人的32亿美元。
这里我们暂时跳出来，总结一下谷歌的商业智慧：
第一，面对两难境地时，不妨跳出二选一的思维定式，主动创造新选项，它往往会比固有的老选项更有价值。
就像黄仁勋也有类似的观点，他不爱看客户需求，因为客户有时并不清楚自己有什么需求。
第二，凭空创造是很难的，找到一个已经成型的产品或服务，在借鉴的基础上改进，更容易事半功倍。
Netflix通过订阅模式颠覆了传统的DVD租赁和影视发行模式，亚马逊通过Prime会员服务改变了电商平台的盈利模式，都是这个道理。
再回到谷歌，2004年，它迎来了历史性时刻。
这一年的4月28日上午10点，谷歌的查理餐厅里挤满了上千名员工。
布林隆重宣布：Google正式提交了上市报告，融资额为2718281828美元（二十七亿一千八百二十八万一千八百二十八）。
怎么还有零有整呢？
因为这个数字跟数学常数e的近似值（约等于2.71828）非常相似，而常数e又在微积分、复利计算领域有着重要的地位，够浪漫吧！
这个数字也让谷歌创造了IPO融资额纪录，甚至由于当时下载和阅读谷歌上市文件的人太多，美国证监会的网站都崩溃了。
4、买来的成功
上市了、有钱了，谷歌的发展也开启新篇章，方法简单粗暴——买买买！
2004年，谷歌收购数字地图测绘公司Keyhole，利用其3D地图技术和丰富的地理数据，跟自家搜索业务结合，转过年来推出Google Maps，也就是后来的Google地图，这是全球排名第一的网络地图服务。
2006年，谷歌收购视频平台YouTube，其庞大的用户基础和流量，为谷歌带来丰厚的广告收入和海量用户数据。
到现在，YouTube日均观看量超10亿小时，广告收入占谷歌总营收的10.86%（2024年第四季度数据）。
2007年，谷歌又收购网络广告服务商DoubleClick（2008年获批），优化了广告投放的效果。
当然，最重要的还是收购Android。
没错，最早Android不是一个系统，而是一家公司。
这里面的故事，要从2000年初说起：
那时智能手机刚出现，远远没普及，而谷歌就预判到，未来是移动互联网的天下，而手机操作系统就是核心入口，必须得抓紧布局，如果能推出一款自己的手机系统，不仅可以避免在新时代被边缘化，还方便把广告业务延伸到移动端，为公司打造新曲线。
当时的手机系统市场是什么情况呢？
旧王塞班一度占到50%以上的份额，后来苹果推出iPhone，让iOS红遍世界；Windows Mobile 背靠微软，也割据一方。
面对“群雄争霸”的局面，谷歌祭出了三大杀招。
第一招，收购加整合。
2005年，谷歌收购创立才2年的安卓，快速获得了成熟的操作系统技术，以及移动互联网领域的资源，大大压缩了研发时间和成本。
仅3年后（2008年9月），谷歌就正式推出安卓1.0。
之后谷歌又收购了摩托罗拉移动，不仅强化了在硬件领域的布局，还利用它的专利库来保护安卓的生态。
第二招，开源战略。
谷歌把安卓系统完全开源，这样一来极大地降低了硬件制造商的开发成本，让众多厂商加入安卓阵营；二来吸引了大量开发者为安卓开发应用，丰富了安卓生态；三来，这样的开放性也使安卓能快速适应市场变化、支持多种设备，在短时间内快速抢占市场份额。
第三招，完善生态闭环，实现业务反哺。
在自家系统，谷歌可以自由整合自家业务，比如在Google Play嵌入谷歌搜索、谷歌地图等核心服务。而Google Play作为一个应用分发平台，也方便谷歌管理进驻的“外来”应用。
这些动作都大大提升了用户粘性，谷歌又通过这些被“粘住”的用户，获取他们在移动场景下的各种数据，比如搜索习惯、地理位置信息等等。这些信息再帮助谷歌进一步优化搜索服务，提升广告精准度。
事实证明，谷歌一箭多雕的策略确实有效，安卓很快就成长为手机系统界的最强霸主。
5、打出的战绩
刚刚说的是谷歌“买”来的成功，接下来再说说谷歌“打”出来的战绩。
首先就是PK雅虎：
2000年初，人们上网最常做的两件事，一是搜信息，二是发邮件。谷歌已经拿下了前者，后者这块肥肉岂能不吃？
当时“Yahoo Mail”是全球第一大邮件系统，但只给每个账户4M的存储空间，用户必须定期整理、删除邮件。这还是比较良心的，有的公司为了控制成本，甚至设置了“30天后自动删除”。用户要是不想重要的邮件石沉大海，就得付费买存储空间。
但这一切，很快就改变了。
2004年愚人节，谷歌Gmail横空出世。它为每个账户配备了1G的存储空间，是雅虎的250倍，微软的500倍，关键还是免费的。
对同行来说，这不是恶作剧，这就是“巨作恶”，今后他们靠卖小空间赚钱的财路算是彻底断了。
但对用户来说，Gmail可太“香”了。数据显示：2009年，Gmail成为美国第三大电子邮件服务商；2012年，更是凭借4.25亿月活，摘下了全球第一的桂冠。
这一回合，雅虎被打的鼻青脸肿，但谷歌没歇着，很快又找微软开刀，推出了对标Office的办公软件——Google Workspace。
首先，Google Workspace是基于云计算的，比如核心组件之一的Google Docs，就具有实时协作编辑、自动云端保存等功能，现在的腾讯文档、石墨文档、金山WPS云文档等都采用了这一技术，但在当时，这绝对是跨时代的作品。
其次，Workspace的分享能力比Office好得多，这令很多美国学生都用它来做大作业、写报告。
最后，也是最重要的：不同于Office的全收费模式，Workspace面向普通用户是免费的。
毕竟对谷歌来说，巨大的广告收入足以支持它开发各种免费软件，Workspace这种边缘业务那是说免就免。
但微软心里苦，Office收入占到总收入的1/3，是不能动的根基。
于是，微软只能眼睁睁看着谷歌蚕食自己的市场：2009年，全球有超过1000万的大小商家都在用Workspace；2020年，Workspace在企业级协作软件市场中以31.4%的份额位高居榜首；2022年，全球用户更是超过了30亿。
这一轮，微软又大败。但谷歌可没打算放过微软，2008年，火狐浏览器崛起，市场份额超过20%，微软IE浏览器的份额首次降到70%以下。
谷歌一看，机会这不就来了吗？他们立刻组建了一支开发团队，据说很多成员都是从火狐挖来的，火速推出加载速度比IE快10倍的浏览器——Chrome，所有复杂的功能都通过云计算来完成，还默认绑定了Google搜索框。
仅两年多的时间，从0开始的Chrome就占据了15%的份额，而IE被挤压到50%以下。
2012年，谷歌又发布了Chrome的iOS版本，用户数爆炸式增长：一年就从1.6亿涨到3.1亿。
2014年，Chrome拿下全球50%的份额，彻底把IE挑落马下。
6、扩张的智慧
从2005-2015年，谷歌出色地完成了主线任务——生态扩张，这期间也有很多值得学习的商业智慧。
第一，紧抓风口，机不可失。
谷歌的商业嗅觉十分敏锐，智能手机刚出现就意识到了手机系统的重要性，IE浏览器稍有颓势就“趁你病、要你命”，假如当时没及时出手，让火狐做大，哪怕IE掉队了，也轮不到Chrome。
第二，战略定力，大局为上。
谷歌经常“战略性亏损”，用“免费策略”扶植新业务，因为新业务可以补全它的商业版图，完善商业生态。为了实现这一总的战略目标，谷歌并不在意“一城一池之得失”，这就是大局观。
第三，进中有稳，互补循环。
很多企业在主业壮大后，要么选择躺平吃老本，要么沉迷于做大做全。
前者业务单一，抗风险能力差，容易被时代抛弃；后者一不小心就会“摊子铺太大”，业务臃肿，财务负担大。
但是你看谷歌，它在扩张的同时，非常注重内部的“生态循环”，比如通过新开展的业务获取用户数据，反哺给主线业务，也就是搜索、广告等等；又或是将主线业务延伸到新业务中，既能助力新业务提升用户粘性，还给主线业务提供了更多的落地平台。
所以，谷歌的商业生态看似庞杂，实则杂而不乱、优势互补；它推陈出新的步伐看似激进，实则稳扎稳打、步步为营。
经过多年的发展，谷歌从简单的搜索引擎发展成了集邮件、地图、视频、浏览器等各类产品于一体的综合服务平台。
多次跟互联网前辈战斗的经历，也是屡战屡胜，愈战越勇。
这样的谷歌，当之无愧地成为了互联网科技巨头。
7、AI时代，打造根系
然而巨头的故事并没有写完，在AI时代，人们的搜索习惯逐渐被改变。想搜东西，都想先问问豆包、Kimi、DeepSeek，国外网友可能先问问ChatGPT。
这样的话，靠搜索吃饭的谷歌岂不是要凉凉？
用数据说话：2024年第四季度财报显示，在全球AI大模型搜索月活突破5亿的背景下，Alphabet（谷歌母公司）搜索广告营收540.34亿美元，同比增长12.5%！
为什么谷歌搜索不降反增？因为它早就和AI“合体”了：
早在2016年，谷歌就宣布“AI 优先”战略，为新时代的主线任务定下基调。
它在AI领域的布局非常庞杂，为了方便理解，我把这个过程看做是培育AI大树。
第一步，“打造根系”。具体来说就是发力算力、算法和硬件。
2015年，谷歌开源了TensorFlow框架，这成了全球最流行的AI开发工具之一。
2017年，谷歌又推出Transformer 架构，这是自然语言处理等领域极具开创性和代表性的作品。
注意，虽然框架和架构都属于算法，但本质还是不一样的。
如果把TensorFlow框架想象成工具箱，Transformer架构就相当于一张设计图，人们可以按照蓝图使用工具箱里的工具，来完成大语言模型构建和训练任务。
此外，谷歌云也像一个超大的云端电脑机房，用户可以租用这里的计算资源来运行各种AI任务，这里面就包括了基于TensorFlow 框架或者Transformer 架构开发的AI程序。
虽然这些布局都很重要，但接下来咱们重点要说的，还得是硬件。因为在这里，谷歌遇到了一位史诗级的大Boss——英伟达。
当时，英伟达的 GPU几乎垄断了AI计算领域，售价也水涨船高。
2014 年，谷歌买了4万个英伟达GPU，足足花了1.3亿美元。
但是钱花了不少，用起来却没那么舒服。
因为GPU基于并行计算架构，擅长同时处理大量相似的任务，比如渲染画面、气象模拟。对于大语言模型最常用的神经网络训练，GPU虽然是主力军，但并不是最专长的。
而谷歌的AI服务，比如谷歌搜索、语音助手，恰恰非常依赖超大规模的神经网络训练，对计算效率和能耗都有更高的要求。
谷歌一咬牙，决心研发一款最适合自己的芯片，那就是2016年推出的TPU：这是一款采用矩阵运算架构的AI专用工具，特别擅长在海量数据中学习规律，这让它在服务谷歌搜索、YouTube推荐系统等等任务时特别好用。
我科普一下：GPU这个词是英伟达提出的概念，全称是 “Graphics Processing Unit”，即图形处理单元。
谷歌TPU中的 “T” 代表 “Tensor”， “Tensor Processing Unit”，即张量处理单元。没错，这个词，是谷歌造的。
但问题也来了，TPU太偏科了，业内还有GPU这个垄断级的老前辈，这种情况下想闯市场可就不容易了，谷歌是怎么做的呢？
首先，小范围试水：
谷歌最初只把TPU作为内部“特供”，在技术成熟之后，才逐渐向市场开放。这就避免了贸然入市带来的口碑崩塌风险。
其次，“猥琐”发育：
谷歌和英伟达玩起了“平衡游戏”，比如TPU都推进到第五代了，谷歌云平台上还提供着英伟达的GPU。这样既能维系住钟爱GPU的客户，又能让TPU专心“进化”。
再者，便宜大法：
谷歌不仅把TPU的售价定的比GPU低，还在谷歌云上提供租赁服务：用户不用买就能用，能省下不少钱，大大降低了TPU的使用门槛，这对于一些预算不高的企业来说很有吸引力。
一套组合拳下来，TPU在AI芯片市场的份额终于有所上升：2018年是10%左右，2024年爬到了大约20%。
不得不说，有突破，但不多。
为什么GPU这么难“打”呢？有三个原因：
第一，通用性强：
相比于TPU的“偏科”，GPU更全能，适用于各类计算任务。
这意味，GPU的用户可以在同一台机器上同时进行AI研究和其他科学计算，非常方便。
因此，哪怕是在TPU擅长的AI领域，GPU也凭借自己“多面兼顾”的特性，保住了自己的江山。
第二，成熟的生态系统。
GPU的生态系统包括 CUDA、OpenCL 等编程模型，以及大量的开发工具和库。
在TPU诞生后，英伟达又强化了这一块的生态建设，护城河更深了。
第三，先发优势：
在TPU面世之前，GPU就已经积累了庞大的客户群。
对他们而言，如果要从GPU切换到TPU，就要重新适应新的开发环境和工具，并对现有代码和模型做优化。不仅耗时耗力，还让之前在GPU的投入毫无意义。所以，高昂的更换成本也是它的护城河。
最终，谷歌忙活半天，也没能在硬件赛道上战胜英伟达。
但是谁都没料到，今年会突然冒出个DeepSeek，杀得两家的股票跌得落花流水。
但相比于英伟达一天蒸发6000亿，谷歌受的伤还是稍微小了一点，这主要是得益于他在AI领域的布局更加全面。
如果说算力、算法和硬件是AI的基础设施，相当于树的根，那决定一棵大树高度的最主要部分，还得是它的树干。
8、AI优先，拔高树干
这也是谷歌“AI优先战略”的第二大步骤——拔高树干，提升核心能力。
具体来说，是集中火力突破三大能力：
一是理解能力：让AI能理解你的语言，看懂你提供的资料，比如图片和视频；
二是创造能力：让AI能够产出符合你要求的文字、设计、代码等等；
三是决策能力：让AI学会优化策略，也能像人一样打游戏、下棋。
提到下棋，你肯定会想到AlphaGo。
它是由谷歌子公司DeepMind开发的一款AI围棋程序，学习了海量棋谱，并通过不断与自己对弈来总结经验，最终成长为顶尖的“硅基棋手”。
2016年，AlphaGo 4:1战胜世界围棋冠军李世石，引发全球哗然，也给全球AI研究打了一剂强心针，更让谷歌AI领军者的形象深入人心。
之后，谷歌也加大了相关的研发投入，推出了一系列的AI产品，比如2018年，谷歌推出基于Transformer架构的预训练语言模型BERT，开创了双向语言模型的新时代，大大提升自然语言理解能力。
2019年，谷歌推出T5，把所有NLP任务转换为文本到文本格式的统一框架，简化了模型训练和应用。
2022年，谷歌又推出了基于Pathways架构的大语言模型PaLM，拥有5400亿参数，是当时最大的语言模型之一。
然而同样是在这一年，一路高歌猛进的谷歌，却遇到了它在大模型领域最大的对手——OpenAI。
2022年11月，OpenAI发布了基于GPT-3.5的ChatGPT，引发的轰动效应远超谷歌。
从此两家开始你追我赶的局面。
2023年2月，急于和OpenAI竞争的谷歌匆忙发布了对话式AI模型Bard，但是因为技术不够成熟，打了个败仗。但谷歌没有气馁，5月又宣布了Gemini计划，誓要开发出更强大的AI模型与GPT系列抗衡。
结果同样在这个月，OpenAI就推出iOS版ChatGPT，还是免费开放，算是给了谷歌一记下马威。
同年12月，谷歌的Gemini 1.0正式发布，包含Ultra、Pro和Nano三个版本。作为旗下首个原生多模态模型，Gemini能处理文本、图像、视频和音频，重新定义了竞争维度。谷歌还宣称，Gemini在多项指标上都超越了GPT-4。
2024年2月，谷歌又推出了适用于Android系统的Gemini App，同时宣布Gemini 1.5 Flash和Gemini 1.5 Pro均可免费开放。
这下轮到OpenAI坐不住了，2025年2月，宣布ChatGPT要引入新的搜索功能，而且也要免费。
科技圈实在是太卷了。这场顶级科技巨头之间的擂台赛也体现出不少商业智慧。我再来敲敲黑板。
第一点，采用多样化的付费方式很重要。
谷歌和OpenAI都曾用“免费试用”的方式吸引客户，也都在此基础上推出了各种付费版本，来为用户提供更高级的功能。
不同的付费方式可以有效划分客户群，方便企业做针对性服务，在拓展市场和提升利润之间做好平衡。
第二点，呼朋唤友胜过单打独斗。
为了推广自家模型，谷歌和OpenAI积极推进与大型企业和政府的合作，比如2023年，OpenAI与微软合作，将ChatGPT集成到后者的搜索引擎Bing中，并将Bing设为了ChatGPT Plus的默认搜索引擎。
2024年，微软宣布要斥资1000亿美元建造超级计算机数据中心，支持OpenAI的模型训练。
两大企业强强联手、“礼尚往来”的目的，就是要创造一加一大于二的效果。自由生长，价值共享。
第三点，天下武功，唯快不破。
ChatGPT比Gemini早推出了大约1年零1个月，这足以让OpenAI在竞争中处于先发优势：
得益于开放性和易用性，ChatGPT在短时间内成为行业标杆，吸纳了海量用户。
其中很多企业就把ChatGPT集成到了自己的业务系统中，并积累了大量的数据和使用历史，如果要再切换成Gemini，则需要重新集成和开发，这里面涉及到了技术对接、接口调整、人员培训等一系列庞杂的工作，而迁移数据也面临安全审计、数据隐私等方面的问题，相当耗时耗力。
更何况有些企业们已经和OpenAI签了长期合同，不是Gemini好用就能改变的。
第四点，翻过此山，直取敌营。
2024年11月，OpenAI被曝出正在开发一款集成了ChatGPT功能的浏览器。用户可以在这个浏览器中直接使用ChatGPT进行搜索、写邮件、生成文本等，还会依据浏览历史和兴趣，被推荐个性化的内容。当然中国的豆包手速更快哈，我们都用上她家浏览器很久了。
你要知道，浏览器可是谷歌的大本营。OpenAI这一招是直接杀进了敌方大本营，是要动摇谷歌帝国的根基。
所谓商战，不仅是正面搏杀，也可以是背后“偷家”。
总结下来不难看出，谷歌在与OpenAI的“树干之争”中，打得有点被动，数据反馈也确实如此：2025年1月数据，ChatGPT凭超4050万次的惊人数据成为全球下载量最高的生成式AI应用，在苹果App Store中排名第4。而Gemini的全球下载量约为960万次，App Store中的排名落到了50名开外（第55名）。
起个大早赶个晚集，还要看着OpenAI研发浏览器来偷家，这口恶气，谷歌肯定是咽不下的。
9、AI布局，繁荣树冠
谷歌的反击，是它AI布局第三大步骤——繁荣树冠。
树冠要想好看，就得“多面开花”，谷歌生态足够丰富，非常适合多线并举。
首先，谷歌尽可能地将Gemini的能力嫁接到现有的应用和服务中，比如Google Maps、YouTube、Gmail等等。
不仅可以优化原有应用的服务效果，增加了用户粘性，还利用庞大的用户基础和流量，提升了Gemini 的曝光度和使用频率。
谷歌就是想证明，它的AI能力不局限于某个单一的产品，而是贯穿于整个生态系统，包括新兴业务。
比如说自动驾驶。其实谷歌是最早入局自动驾驶的科技巨头，2009～2016年间，谷歌几乎继承了美国国防部DARPA无人驾驶挑战赛的全部成果和人才，并一度被视为行业的引领者。
它的技术路线依赖高精地图和激光雷达，直接对标L4、L5这种最高级别的自动驾驶。
但理想很丰满，现实很骨感：
首先，高精地图的制作和维护成本非常高，难以大量、快速地扩展。谷歌也因此只在特定城市区域运营它的自动驾驶服务（Robotaxi），严重影响了市场占有率。
其次，由于L4—L5级别的自动驾驶技术难度过高，导致研发进度缓慢，商业化进程更慢。2009年就在Google X实验室立项的自动驾驶，直到2016年才独立为子公司Waymo。很多早期吸纳的核心人才也都因此流去了别的公司，比如特斯拉。
特斯拉在自动驾驶方面采用了摄像头为主的纯视觉技术路线，起步难度比较低，方便快速推进到商业落地的环节，再通过大规模量产车辆收集数据，不断优化自动驾驶算法，属于是“边卖边进化”。
这种渐进式的商业化策略，既不耽误赚钱，又能增强品牌在公众认知中的具影响力。以至于现在提到自动驾驶，人们第一反应是特斯拉这个后起之秀，而不是谷歌这个行业前辈。
AI赋能谷歌生态的另一大领域是医疗健康。
2008年，谷歌成立了Google Health，成为继IBM后，第二个入局AI医疗健康的科技巨头。
只可惜，这一次谷歌的先手仍然没有发展成优势：
因为医疗健康涉及到伦理、监管、数据隐私等问题，用户接受起来比较慢，这就导致产品上市和推广的难度大大增加。
2011年Google Health就被迫关闭，2018年重启，2023年再被叫停。
这么反复折腾，严重影响了谷歌在医疗健康领域的信任度。
谷歌举步维艰，对手们可是快马加鞭。
微软启动了Healthcare NExT计划，利用AI和云计算推动了疾病预测、个性化医疗等多个领域的创新。
亚马逊宣布推出Amazon Comprehend Medical，帮助医疗机构进行数据分析，开发和部署AI模型。
老前辈IBM的Watson Health平台，在癌症治疗和临床决策支持方面也稳扎稳打的积累优势。
除了传统巨头外，还有很多初创公司，也是来势汹汹。
等谷歌回过神来，这个赛道已经是群雄纷争了。
加上AI医疗的研发成本高、回报周期较长，未来能否真对得起谷歌这么多年的投入，还得打个大大的问号。
总结一下，相较于谷歌初期石破惊天般的发展速度、中期屡战屡胜的意气风发，进入AI时代，谷歌显得有点跟不上节奏，经常陷入“早早立项，不了了之”的困局，树种下了，也长大了，但远没到结果的时候。这其中的原因值得反思。再次敲黑板。
第一、多元化战略的副作用：
谷歌的业务范围非常广，从搜索、广告、云计算到硬件、自动驾驶、医疗AI等。这虽然带来了多样化的收入来源，但也导致了战略方向与资源分配过于分散，造成了“样样皆通”，但也“样样普通”的结果。
第二、四处树敌的“报应”：
广泛的业务也让谷歌在多个领域与行业巨头形成竞争关系，树敌众多。对手们还经常秉持“敌人的敌人就是朋友”的理念，联合起来对抗谷歌。
第三、被迫“短视”的无奈：
谷歌毕竟是上市公司，要应对股东和市场对业绩的期望，所以它不得不注重短期收益，但AI技术的研发和突破通常需要长期规划和持续投入。这之间天然存在矛盾，往往很难调和。
第四、悠哉地前进，跑不赢鸡血的对手：
谷歌有著名的“20%时间政策”，员工可以拿工作时间的20%来自由探索感兴趣的项目或创意，这些内容不一定要跟公司的核心业务直接相关。
这项政策的出发点是激发员工的创造力和积极性，谷歌因此被称为“天鹅绒监狱”，这个案例还被我写进了《战法》。他们这样的策略也确实催生了Gmail等成功的产品，但是AI发展日新月异，对手都在拼命狂奔，谷歌这种相对自由宽松的模式，说白了，很难“卷”得过对手。
谷歌前CEO埃里克·施密特就曾指出：“谷歌过于注重工作与生活的平衡，这也削弱了其在新时代的竞争力。”
相比之下，OpenAI这类后起之秀却能通过高强度的工作模式，实现项目的快速推进。
最后，也是最重要的一点，就是组织结构过于庞杂：
谷歌在成为巨无霸的同时也遇到了一些不可避免的问题，比如组织层级过多，导致决策流程变长，难以快速响应市场变化；
所有业务混合在一起，不仅令彼此的发展策略相互干扰，还会因财务状况和业务前景不够清晰透明，难以吸引到有针对性的投资；
万一某个单一业务出现重大失误，就会波及到整个公司，风险过于集中。
基于以上种种原因，早在2015年，谷歌就做出了重大决定——变更组织架构。
他们成立了母公司Alphabet，主要负责战略规划、监督管理。著名的谷歌研究院Google X也隶属于母公司，负责最前沿的技术探索。
而谷歌则独立成集团最大的子公司，承接了YouTube、谷歌云等传统业务。此外，专注于人工智能和机器学习的Google Brain、以及2014年被收购的AI公司DeepMind、2016年成立的谷歌硬件部门也被划入其中。
另外，集团还设立了一系列聚焦新兴产业的子公司，比如：
研究抗衰和延长寿命的Calico、研发自动驾驶的Waymo、专注于生命科学领域Verily等等。
这里有不少最初只是Google X中的某一研究项目，在有了一定进展后，才落地转化成的子公司。
虽然改革初衷是好的，但细品整个架构还是会发现不少问题：
一，看似拆分了架构，但核心业务基本都还是集中在了谷歌这一家子公司里，其内部还是要面临着层级过多带来的效能低下。
二，AI业务被打散到各个层级，且与传统业务混合在一起，难以有效的集中力量重点突破；
三，不少前沿项目从立项到落地，要从母公司的Google X跨越到旗下子公司，路径太长，项目核心的人员调动、管理也是一大难题。
所以我们经常看到，谷歌在AI的某一研究方向取得了先进成果，也投入巨大资源，但真要将技术转化为实际产品时，却往往慢人一步，幸运点的被别家公司摁着头打，倒霉点的直接夭亡。
或许正是因为这点，2023年，谷歌又把Google Brain与DeepMind合并为了新的超级部门——Google DeepMind，专门聚焦人工智能的研发。
至于最终效果嘛，还需要更多的时间来验证。
好，谷歌的案例讲完了。
回顾27年的风风雨雨，它击败过世界顶尖的科技巨头，也面临过东方“小”量化公司的跨行挑战；它成为了无数企业家奉为圭臬的创业教材，也以身为训化为了厚厚的“错题本”。
但无论如何，这个曾在小小的地下车库起家，发展到市值2.24万亿美元的庞然大物，都注定是科技界一代传奇。
未来，不管谷歌走向何方、走到何时，它带来的社会价值都会一直辐射，它带来的商业启发也会一直传承下去。
作者 | 吴婷
参考资料：
[1]《战法》.中信出版社.2023
[2]谷歌前CEO施密特斯坦福访谈.机器之心.2024
[3]极客公园.Google 25年创业史回顾2.0：从「X」到 「Alphabet」.36氪.2023
[4]十万个品牌故事.谷歌：除了搜索引擎，它的黑科技都曾震撼互联网，但知道的人并不多.B站.2017
[5]澎湃新闻.谷歌CEO称DeepSeek非常出色，将加大人工智能投入.澎湃新闻.2025
[6]华尔街见闻.面对DeepSeek冲击大力砸钱AI！谷歌Q4云收入逊色，今年资本支出指引意外爆表｜财报见闻.华尔街见闻.2025
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