Jeff Dean创业路演PPT曝光：34位创始人中谷歌系人才占据半壁江山
谷歌系AI人才的创业版图：从Jeff Dean的PPT看行业格局
2026年8月，谷歌传奇人物Jeff Dean官宣离职创业，这一消息迅速引爆科技圈。作为Google Brain的创始人之一，Jeff Dean在谷歌工作了27年，从第30号员工成长为首席科学家，见证了谷歌从25人小团队到19万人的全球技术帝国。他的离职不仅意味着谷歌失去了一位核心领袖，更引发了对谷歌系AI人才创业版图的广泛关注。
在Jeff Dean的创业路演PPT中，一份包含34位创始人的名单被意外曝光，其中大部分来自谷歌系，尤其是Google Brain。这份名单涵盖了Anthropic创始人Dario Amodei、SSI创始人Ilya Sutskever、Perplexity CEO Aravind Srinivas等AI领域的顶尖人物。他们不仅各自创办了具有影响力的AI公司，更在技术路线、商业模式和行业生态上深刻影响着全球AI的发展方向。
Google Brain：AI人才的黄埔军校
Google Brain成立于2011年，由Jeff Dean与吴恩达、Greg Corrado共同创立。作为谷歌的核心AI研发团队，Google Brain不仅推动了深度学习技术的工业化应用，更成为全球AI人才的摇篮。Jeff Dean在2016年亲自开创的Brain Residency计划，打破了科技界对“非顶级名校AI博士不可”的隐形门槛，破格录取了大量具有跨界背景的“异类”。
这一计划的核心在于重新定义人才筛选标准：首先，候选人必须具备极强的量化思维与编程潜力，即使没有AI背景，也要在逻辑、数学或编程领域证明过自己；其次，候选人需要对AI有狂热的自驱力，比如在业余时间折腾开源项目或活跃于GitHub；最后，非凡的跨界视角至关重要，Google Brain认为，当所有研究员都是清一色的计算机博士时，思维容易陷入死胡同，引入物理学、数学、生物学等不同学科的顶级大脑，往往能用全新视角解决AI算法的瓶颈。
这些被选中的“跨界异类”会获得谷歌全职员工的薪资和无限的算力支持，并被分配给Jeff Dean、Geoffrey Hinton或Quoc Le等泰斗级人物直接指导。他们可以自由选择任何前沿AI课题进行攻坚，这种不拘一格的包容心与对人才的极度信任，不仅为Google DeepMind联合军团打造Gemini系列大模型奠定了底座，更在过去十几年间为整个现代AI行业播下了最重要的火种。
四位联创：谷歌的半壁江山
Jeff Dean的新公司Discovery Loop，联合创始人包括Sanjay Ghemawat、Quoc V. Le和Oriol Vinyals，这四位曾是谷歌的核心技术支柱。
Jeff Dean本人被誉为谷歌的“基础设施之神”和“AI教父”。在1999年至2010年间，他与黄金搭档Sanjay Ghemawat共同发表了“谷歌三驾马车”——GFS、MapReduce和BigTable，这些技术不仅拯救了当时处于数据崩溃边缘的谷歌，更直接开创了全球大数据与云计算时代。2011年后，Jeff Dean转向人工智能，与吴恩达、Greg Corrado共同创立Google Brain，并主导了TensorFlow、TPU等关键技术的研发。2023年，Google Brain与DeepMind合并后，他出任谷歌首席科学家，全力投入Gemini大模型的架构迭代与预训练攻坚。
Sanjay Ghemawat是谷歌分布式系统之神，与Jeff Dean的“结对编程”是硅谷流传二十年的极客神话。他坚信“硬件必会损坏”的基建哲学，用软件算法将成千上万台廉价服务器组装成坚不可摧的超级集群。他深度参与了Spanner、TensorFlow、TPU集群调度等关键项目，为Gemini系列大模型的大规模预训练提供了决定性的集群基础设施支撑。尽管斩获了美国国家工程院院士等荣誉，他却一生极度抗拒行政管理，只愿以最高级研究员身份死守代码一线。
Quoc V. Le是Google Brain早期功臣，师从吴恩达，2011年加入Google Brain。他是谷歌标志性“猫识别实验”的第一作者，证明了大规模算力堆砌神经网络的巨大潜力。他相继参与发明了Seq2Seq、Doc2Vec等划时代框架，并主导了AutoML项目，真正实现了“让机器自主设计神经网络”。他还是月之暗面创始人杨植麟在Google Brain期间的直属导师。
Oriol Vinyals是当代多模态、强化学习领域的殿堂级科研人员。2013年加入Google Brain后，他与Ilya Sutskever、Quoc V. Le共同推出Seq2Seq架构，彻底重塑了机器翻译的技术范式。2016年他前往DeepMind，牵头研发AlphaStar、AlphaFold等前沿项目。2023年Google Brain与DeepMind合并后，他出任Gemini联合负责人，坚持原生多模态架构路线，是Gemini项目最核心的搭建者。
四人背后：一整代AI创始人
这份名单中，除了四位联创，还有更多谷歌系人才在AI创业浪潮中崭露头角。
Dario Amodei，Anthropic创始人，曾是谷歌与OpenAI的头号竞争对手。这位普林斯顿生物物理学博士，在Google Brain期间深入参与神经网络表征学习，积累了大规模神经网络训练的工程经验。2016年加入OpenAI后，他主导了GPT-2与GPT-3的研发，并将RLHF技术成功应用于大语言模型。2021年，因与OpenAI在AI安全理念上产生分歧，他带领7位核心成员集体出走，创办了主打安全与可控的Anthropic。在他的掌舵下，Claude 3.5系列凭借卓越的代码和推理能力逆袭封神。
Ilya Sutskever，SSI创始人，深度学习三巨头之一。他师从Geoffrey Hinton，2012年与Alex Krizhevsky共同完成AlexNet，引爆了卷积神经网络浪潮。加入Google Brain后，他与Oriol Vinyals、Quoc V. Le共同推出Seq2Seq框架，为Transformer架构的诞生埋下伏笔。随后他参与创立OpenAI并担任首任首席科学家，主导了GPT-1到GPT-4的整体技术路线。2024年，因担忧AI可控性问题，他创立SSI实验室，专注于研发“安全的超级智能”。
Chris Olah，当代大模型机制解析领域的绝对教父，Anthropic创始团队成员。这位18岁从多伦多大学数学系辍学的天才，凭借个人博客colah.github.io轰动硅谷，被Jeff Dean破格招入Google Brain。他领导了开创性的“Transformer Circuits”系列研究，成为机制可解释性的开山始祖。2021年跟随Dario Amodei共同创立Anthropic，带领团队利用稀疏自编码器实现了对大模型内部机制的“可视化解析”。
Tom Brown，Anthropic首席算力官，七位创始成员之一。这位MIT计算机系毕业生早年线性代数成绩仅有B-，经历创业失败后靠买显卡自学机器学习杀入AI赛道。他成为OpenAI前20名员工，发表了RLHF技术的奠基论文。2018年他出任GPT-3项目工程主管，亲手搭建起1750亿参数模型的专属算力集群。2021年联合创立Anthropic，构筑起对标国家级工程规模的训练集群。
Wojciech Zaremba，OpenAI早期核心联合创始人。2014年在Google Brain期间，他与Ilya Sutskever等人共同发表了《神经网络的对抗特性》论文，揭示了神经网络的脆弱性。2015年底加入OpenAI初创团队，主导了初代代码大模型Codex的研发，直接催生了GitHub Copilot。2026年3月，他出任OpenAI Foundation的“AI韧性负责人”。
Sergey Levine，Physical Intelligence（π）联合创始人，深度强化学习与具身智能领域的绝对教父。在谷歌兼职期间，他主导了大规模机器人协同与端到端深度学习的研究。作为离线强化学习的开山学者，他提出CQL等算法，证明了利用历史数据进行训练是具身智能跨越物理鸿沟的最佳养分。2026年，π公司累计融资金额破11亿美元，估值推至56亿美元。
Chelsea Finn，与Sergey Levine携手创办Physical Intelligence（π），元学习与具身智能领域的殿堂级女科学家。在Google Brain期间，她将元学习理论与实体硬件结合，深度参与早期端到端视觉控制机器人的算法演进。她共同发明的MAML算法，让机器依靠极少样本就能自适应新任务。
Anna Goldie，Ricursive Intelligence联合创始人兼CEO，强化学习芯片布局与硬件自适应领域的顶尖女科学家。在Google Brain期间，她与黄金搭档Azalia Mirhoseini研发了AlphaChip系统，成功落地于多代谷歌TPU芯片并登上《Nature》正刊。2026年1月，公司官宣3亿美元Series A融资，估值推至40亿美元。
Azalia Mirhoseini，Anna Goldie的黄金搭档，Ricursive Intelligence联合创始人兼CTO。她在软硬件协同优化与强化学习硬件设计领域做出开创性贡献。在Google Brain期间，两人将强化学习与芯片布局设计巧妙结合，研发了AlphaChip系统。她受聘为斯坦福大学计算机科学助理教授，同时与Anna Goldie共同创立Ricursive Intelligence。
David Silver，Ineffable Intelligence创始人，AlphaGo项目总负责人，现代自我博弈智能体的开山鼻祖。在研发AlphaGo Zero时，他拒绝给AI喂任何人类棋谱，让机器从完全随机乱下开始，自我对弈了2100万局。2026年1月告别谷歌DeepMind，3个月后其新创办的伦敦实验室完成11亿美元超级融资，斩获欧洲历史最高种子轮纪录。
Igor Babuschkin，xAI联合创始人，横跨粒子物理、强化学习与大规模AI基础设施的研究者。他早年参与CERN的LHCb实验，随后加入DeepMind参与WaveNet和AlphaStar项目，之后在OpenAI从事大模型训练与系统研究。2023年联合创办xAI，负责模型训练基础设施与工程体系建设，是Colossus超算集群的重要推动者之一。
Zihang Dai（戴子航），xAI初代联合创始人，长文本建模与Transformer架构优化领域的顶级华人科学家。在Google Brain期间，他作为核心成员参与Transformer-XL的研发，并推出里程碑大模型XLNet。2023年接受马斯克的组队召唤，主导了Grok 1到Grok-3全系列大模型的位置编码优化与上下文能力升级。2026年3月离开xAI，将目光投向AI for Science的前沿风口。
Guodong Zhang（张国栋），xAI初始创始团队成员之一，机器学习研究者。他本科毕业于浙江大学，在多伦多大学取得博士学位，师从Roger Grosse与David Duvenaud。曾在微软亚洲研究院、Google Brain和DeepMind从事研究。2023年加入xAI创始团队，参与Grok系列模型相关工作，后期直接向Elon Musk汇报。2026年3月宣布离开xAI。
Arthur Mensch，Mistral AI联合创始人兼CEO。在DeepMind巴黎研究院任职期间，他作为主要作者之一发表了Chinchilla算力最优缩放定律论文，改写了全球大模型的超参设计思路。2023年创办Mistral AI，凭借高效的稀疏混合专家架构，以极低的算力成本公然对标美国顶尖闭源模型。
Ioannis Antonoglou，Reflection AI联合创始人兼CTO，深度强化学习与大模型人类对齐领域的殿堂级元老。他是DeepMind第25号员工，作为核心成员参与了DQN及优先经验回放等开创性研究。在2016年AlphaGo决战李世石的世纪大战中，他主导了强化学习与训练后系统的核心攻坚。2024年底离开谷歌体系，携手老搭档Misha Laskin成立Reflection AI。
David Ha，Sakana AI联合创始人兼CEO，研究方向集中于生成模型、强化学习、世界模型、神经进化和自组织系统。加入Google Brain后，他在东京领导日本研究团队，参与提出HyperNetworks，并与Jürgen Schmidhuber合作完成World Models。2023年与Transformer论文作者Llion Jones、Ren Ito在东京共同创办Sakana AI，探索生物进化、鱼群协作和集体智能的AI研发路线。
Andrew Dai，Elorian AI联合创始人兼CEO，早期大模型预训练方向的关键研究者。2015年，他在Google Brain和Quoc V. Le共同完成《半监督序列学习》，验证了语言模型预训练-微调的技术思路。Google Brain与DeepMind合并后，他出任Gemini数据集以及合成数据项目的联合负责人。2026年离开谷歌，联合创立主打原生视觉推理方向的初创公司Elorian AI。
Liam Fedus，Periodic Labs联合创始人兼CEO，稀疏混合专家架构与大模型后训练对齐领域的顶尖科学家。在Google Brain期间，他作为第一作者推出了Switch Transformer，首次将稀疏模型的算力开销拉到平民级别。作为核心成员，他深度参与了ChatGPT的RLHF对齐工作。此后，他一路飙升至OpenAI后训练研究副总裁，主导了GPT-4o、o1-mini等重要模型的后训练研发。2025年5月跨界创办实体科研自动化巨头Periodic Labs，砍下3亿美元史诗级种子轮融资。
Ekin Dogus Cubuk，Periodic Labs联合创始人兼首席科学家，全球真正打通“计算机视觉、晶体预测、实体机械臂合拢”整套闭环链路的第一人。2017年加入Google Brain，研发AutoAugment期间，用固体物理里的“晶格空间对称性”去类比魔方转动，通过强化学习让算法自己去探索图片裁剪、旋转、变色的最佳概率组合。随后全面执掌DeepMind材料科学小组，主导了GNoME项目，为人类预测出220万种稳定晶体，并打造了登上《Nature》正刊的A-Lab自主机器人实验室。
Noam Shazeer，Character.AI创始人，OpenAI下一代模型架构研究负责人，Transformer架构的核心缔造者与稀疏混合专家技术的开山鼻祖。2000年作为第200号早期员工入职谷歌，2017年率先发表稀疏门控混合专家神经网络架构，直接成了如今GPT-4、Gemini和Claude稳定运行的底层架构。一年后，作为《Attention Is All You Need》核心作者之一，他深度参与了多头注意力、缩放点积注意力与残差连接的底层原创设计。2026年6月，他正式脱离谷歌体系，高调空降OpenAI出任模型架构研究负责人。
Daniel De Freitas，Character.AI联合创始人，巴西人工智能研究者。在Google Brain工作期间主导开放域对话模型Meena的研发，随后作为核心作者参与LaMDA。2021年与Noam Shazeer离开Google，共同创办Character.AI，探索具有人格设定、长期互动和个性化体验的对话智能体。2024年8月，两人通过Google与Character.AI的技术授权及人才合作重新加入Google DeepMind。
Barret Zoph，前Thinking Machines Lab联合创始人，OpenAI基座模型落地研究副总裁，神经架构搜索方向里程碑式研究者。2016年以第一作者发表神经架构搜索相关论文，借助强化学习搭建控制器AI，自动完成海量神经网络架构的搜索。在长达六年的Google Brain任职期间，他作为合著者参与Switch Transformer、GLaM的研发。2022年跳槽入职OpenAI，与John Schulman从零搭建后训练科研团队，全权负责ChatGPT、GPT-4、GPT-4o整套RLHF人类反馈对齐、工具调用、模型安全管线。2024年9月离职，与前OpenAI CTO Mira Murati成立Thinking Machines Lab，2026年1月重新回到OpenAI任职。
Luke Metz，OpenAI后训练与推理研发方向的核心科研骨干。任职Google Brain期间，他深耕神经网络底层优化算法，以第一作者完成里程碑项目VeLO，推动AI自主完成梯度优化方向的研究。他与Alec Radford、Soumith Chintala共同发表里程碑成果DCGAN，该论文后续斩获ICLR时间检验奖。2022年加入OpenAI，成为初代ChatGPT强化学习团队核心成员，深度参与ChatGPT、GPT-4、GPT-4o以及o1推理模型的后训练研发。2024年9月离职加入Thinking Machines Lab，2026年1月重新回到OpenAI任职。
Aravind Srinivas，Perplexity AI联合创始人兼CEO，强化学习与自监督学习领域的资深研究者。他毕业于印度理工学院马德拉斯分校，在加州大学伯克利分校取得博士学位，先后以实习生身份在DeepMind、Google Brain开展科研，之后全职加入OpenAI。2022年8月联合创立Perplexity AI，发布产品Perplexity，凭借实时联网回答、可溯源引文的特性快速收获海量用户，成为谷歌搜索最主要的竞争对手之一。2026年，Perplexity AI完成新一轮融资，最新投后估值约200亿美元。
Gabriel Pereyra，Harvey AI联合创始人兼总裁，法律垂直大模型初创企业。他本科就读于南加州大学，之后进入由DeepMind全额资助的牛津大学神经科学博士项目。职业生涯早期，他先后任职于DeepMind、Google Brain研究科学家以及Meta FAIR机器学习工程师。2022年11月，他与前证券和反垄断诉讼律师Winston Weinberg共同创立了面向法律行业的AI公司Harvey AI。
Sara Hooker，Adaptation Labs联合创始人兼CEO，模型轻量化压缩、算力约束研究方向的知名研究者。在行业集体迷信缩放定律、疯狂堆砌超大参数量基座模型的时候，她长期提倡轻量化、高效率的AI研究路线。早期任职Google Brain期间，她专注稀疏神经网络、模型量化、网络剪枝等模型压缩方向的科研工作。后续入职Cohere，出任科研副总裁，管理非营利科研实验室Cohere for AI，并牵头发起了知名的Aya百语种开源大模型项目。2025年，她搭档前Cohere推理计算负责人Sudip Roy，共同创立Adaptation Labs。
Sudip Roy，Adaptation Labs联合创始人兼CTO，大规模机器学习分布式基建与模型推理部署架构方向的资深工程师。在加入Cohere之前，他曾长期在Google Brain担任高级科研工程师，为谷歌工业级机器学习流水线TFX的数据校验模块提供了核心技术贡献，还参与了Gemini底层分布式训练框架Pathways的基建研发。2021年底加入Cohere，升任推理计算高级总监，全权搭建整套商业化线上推理基础设施。2025年与Sara Hooker联合创立Adaptation Labs，主攻在不修改核心权重的前提下，通过推理阶段动态调整行为的无梯度自适应架构。
Alex Wiltschko，Osmo创始人兼CEO，数字嗅觉公司。进入Google后，他将嗅觉神经科学、分子化学与深度学习结合，组建并领导机器嗅觉研究团队。2022年，他将Google Brain的嗅觉研究项目独立出来创办Osmo，致力于构建能够读取、描述、搜索和设计气味的“嗅觉智能”技术体系。截至2026年，Osmo已累计融资1.3亿美元。
Aidan Gomez，Cohere联合创始人兼CEO，Transformer架构的共同提出者之一。他本科就读于多伦多大学，多次进入Google Brain从事学生研究和实习工作。2017年，他作为八位作者之一参与发表《Attention Is All You Need》。2019年与Nick Frosst、Ivan Zhang共同创办Cohere，将事业重心转向企业级基础模型和人工智能平台。
Nick Frosst，Cohere联合创始人，加拿大深度学习研究者。他毕业于多伦多大学，本科期间进入Geoffrey Hinton的研究团队，随后成为Hinton在Google Brain多伦多实验室招聘的首位研究人员。在Google Brain工作期间，他主要研究胶囊网络、对抗样本和神经网络可解释性。2019年与Aidan Gomez、Ivan Zhang共同创办Cohere。
Ian Goodfellow，生成对抗网络（GAN）的核心提出者，对抗样本与模型鲁棒性研究的重要奠基者。2014年提出GAN，同年参与提出快速梯度符号法（FGSM）。曾任职于Google Brain、OpenAI、Apple和Google DeepMind。其最重要的学术贡献集中在生成模型、对抗机器学习和神经网络安全三个方向。
彩蛋：杨植麟与谷歌的渊源
在这份名单中，我们还看到了一个熟悉的中国名字：杨植麟。他与Google的联系主要来自博士阶段的研究经历，曾在Google Brain与Quoc V. Le团队合作，从事语言模型与自然语言处理研究，并共同完成Transformer-XL、XLNet和Mixtape等工作。杨植麟本科毕业于清华大学，随后进入卡内基梅隆大学计算机学院攻读博士，师从Ruslan Salakhutdinov和William W. Cohen。除Google Brain外，他还曾在Meta AI与Jason Weston团队开展研究。2023年，杨植麟创办月之暗面并担任首席执行官，将研究重点转向通用大模型及其实际应用。
结语
这份名单不仅展示了谷歌系AI人才的强大实力，更揭示了Jeff Dean在人才培养上的远见卓识。从Google Brain到Brain Residency计划，Jeff Dean打破了传统人才筛选标准，为AI行业输送了大量顶尖人才。这些创始人不仅在各自领域取得了卓越成就，更在推动AI技术发展和应用落地上发挥着关键作用。随着Jeff Dean的创业启程，谷歌系AI人才的创业版图将进一步扩大，我们有理由期待更多创新和突破。