这人谁啊？哈萨比斯都让位了

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