Jeff Dean离开Google

27 年、第 30 号员工：Jeff Dean 离开谷歌，与 Sanjay Ghemawat 共创 Discovery Loop
支撑起谷歌半部技术史的那个人要走了

谷歌母公司 Alphabet 周三通过一份由首席执行官 Sundar Pichai 署名、发布于官方博客的备忘录宣布，公司首席科学家 Jeff Dean 将在任职 27 年后离开谷歌，与共事多年的搭档、谷歌高级研究员 Sanjay Ghemawat 一同创办一家新公司。谷歌将作为投资方支持这家初创企业，双方以友好方式分手。

Dean 随后在社交平台 X 上确认，新公司名为 Discovery Loop，将采用公益公司（Public Benefit Corporation）架构，专注于面向科学与工程的人工智能。"我们的使命很直接：构建能够自动解决机器学习、科学和工程领域重要问题的 AI 方案，"该公司在官网上写道，"通过加快工程与科学发现的速度，我们能让科技的好处更快抵达世界。最终，我们希望打造出对人类具有深度正面赋能作用的 AI 系统。"

"在了不起的 27 年之后，Jeff Dean 走到了一个想要尝试新事物的时刻，我们很高兴能支持他，"Pichai 在博文中说。他表示，Dean 与 Ghemawat 的新方向是"加速发现"——覆盖机器学习、科学与工程三个领域。

一个人的名字，写进了谷歌的底层

Dean 是谷歌第 30 号员工，1999 年加入。在此后近三十年里，他的名字几乎与谷歌每一次奠基性的技术跃迁绑定在一起：让海量数据处理成为可能的 MapReduce，撑起搜索索引的分布式存储系统 Bigtable，全球级一致性数据库 Spanner，以及后来把深度学习推向工业界的 TensorFlow。2011 年他与他人共同创建 Google Brain，此后长期主管谷歌研究院；2023 年谷歌将 Brain 与 DeepMind 合并后，他出任 Google DeepMind 首席科学家，参与了 Gemini 系列模型的推进。

同行出走的 Sanjay Ghemawat 同样是这段历史的另一半。这对搭档共同署名的论文与系统——从 Google 文件系统（GFS）到 MapReduce，再到 LevelDB 和 Spanner——在业界几乎被视为一个不可分割的整体，两人并肩写代码的工作方式一度成为硅谷工程文化中被反复引用的传奇。他们此番一同离开，意味着谷歌失去的不是一位高管，而是一套延续了二十余年的底层技术方法论。

同一天，谷歌 AI 高层完成换血

Dean 的离职并非孤立事件，而是谷歌同日宣布的一整轮 AI 领导层改组的一部分。

在同一份备忘录中，Google DeepMind 首席执行官 Demis Hassabis 卸任该职务，转任 Google DeepMind 董事长，同时接过 Alphabet 首席科学家的头衔——这一职级序列此前正对应 Dean 的位置。Hassabis 将继续执掌 Alphabet 旗下的 AI 制药公司 Isomorphic Labs。"我认为现在是交出 GDM 日常运营职责的合适时机，这样我才有时间和空间去关注大局，"他在致员工信中写道。

DeepMind 日常运营则交由原首席技术官 Koray Kavukcuoglu，他获任 Google DeepMind 高级副总裁，直接向 Pichai 汇报，并保留谷歌首席 AI 架构师职务。据备忘录，Kavukcuoglu 将主导谷歌下一代旗舰模型 Gemini 4 的研发。

高投入、强竞争下的换挡

这轮改组落在谷歌 AI 战略最吃紧的时点上。公司一面要在前沿模型上与 OpenAI、Anthropic 正面交锋，一面在基础设施上持续加码，既服务云业务客户，也支撑自身模型训练的算力消耗。最近一个财季，谷歌自由现金流出现有记录以来的首次转负，主因正是暴涨的资本开支；公司对全年资本开支的指引最高达 2050 亿美元。

在这样的背景下，把 Hassabis 从日常运营中抽离出来专注长期方向、由 Kavukcuoglu 接手模型交付节奏，被外界解读为一次面向执行效率的调整。而 Dean 与 Ghemawat 的同时出走，则让这次调整多了几分人才流失的意味。

市场用脚投票

资本市场的反应直接。消息公布后 Alphabet 股价下挫约 4%，GOOGL 一度从盘中高点 384.48 美元跌至 356.77 美元，截至发稿报 363.95 美元，跌幅 3.63%。

同一交易日，英伟达（NVDA）逆势上涨 4.27% 至 220.98 美元。有投资者认为，谷歌 AI 核心团队的人事动荡，短期内削弱了"谷歌凭自研 TPU 挑战英伟达"这一市场叙事的可信度。

对 Dean 本人而言，这更像是一次回到起点的选择。他职业生涯的前二十年在做一件事：让机器把人做不完的计算做完。Discovery Loop 想做的，是让机器把人来不及做的发现做完。