谷歌 AI 逆袭背后的头号功臣:Josh Woodward
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新智元
2025-12-21 17:47
谷歌 AI 在 2025 年下半年打了个漂亮的翻身仗,用 Nano Banana 和 Gemini 3 Pro 这两款杀手级模型,从 OpenAI 手下抢走了大量用户。背后的功臣,对内声名显赫,对外默默无闻。他是谁?他有着怎样传奇的故事?
在谷歌最危险的时刻,一位不为外界熟知的中年人在内部临危受命。
他引领团队开发出爆红的 AI 应用,让谷歌 AI 业务起死回生,甚至一度打败 ChatGPT 登顶应用榜。
他是谁?
他的故事揭示了谷歌如何用创新和责任心,在 AI 竞赛中重夺主动权。
谷歌 AI 逆袭背后的「无名」功臣
2025 年 8 月的一个深夜,谷歌数据中心的警报突然频繁响起 —— 服务器负载飙升至前所未有的水平。
工程师们开玩笑说,再这么下去,他们特制的 TPU 芯片恐怕都要被烧化了。
引发这一切的,是谷歌 Gemini 应用中新上线的图像生成功能「Nano Banana」。
这个功能可以将多张照片融合成独特的数字人偶,意外地在全球引爆了用户热情。
短短几天里,海量用户涌入尝鲜,生成的图片数量迅速突破数十亿张,直接把谷歌的服务器「烤」得冒烟。
谷歌被迫紧急对 Nano Banana 的使用加以限制,以免后台基础设施真的撑不住这股热潮。
然而,这场近乎「失控」的走红非但没有让谷歌高层恼火,反而令整个公司为之振奋 ——Gemini 应用终于一战成名。
在 8 月底功能推出后的短短一个月内,Gemini 累计生成图像超过 50 亿张,甚至一度超越 OpenAI 的 ChatGPT 跃居苹果 App Store 下载榜首。
而站在这一切背后的操盘手,正是一位在公司内部声名显赫,对外低调神秘的中年人:Josh Woodward。
42 岁的 Josh Woodward 并非硅谷家喻户晓的名字,但在谷歌内部,他几乎是传奇般的存在。
这位出生于美国中部奥克拉荷马州的产品经理,2009 年通过实习进入谷歌,从此一路在各种创新项目中崭露头角。
早年间他曾参与创建谷歌最初几代 Chromebook 笔记本电脑,联合创立了面向新兴市场用户的「下一个十亿用户(NBU)」计划,并主导了 Google Pay 支付服务的拓展。
丰富的履历和雷厉风行的作风,使他在内部备受推崇。
正因如此,当谷歌在生成式 AI 领域感到空前的压力时,管理层想到了 Woodward。
2025 年 4 月,谷歌 AI 战线进行了一次关键人事调整:一直埋头于实验室业务的 Woodward 被提拔为 Gemini 应用负责人,接过公司 AI 战略的帅印。
当时,OpenAI 凭借 ChatGPT 在 AI 领域风头正劲,行业专家纷纷预言用户将从传统搜索转向 AI 应用。
谷歌痛感自己的搜索霸主地位受到威胁,加之母公司 Alphabet 一季度股价暴跌约两成,亟需一场胜利来重振士气。
接任后的 Woodward 深知责任重大,他一手主管 Gemini 应用业务,同时仍领导着谷歌旗下的新兴技术试验田 ——Google Labs,肩负起在 AI 竞赛中为谷歌开辟新赛道的双重任务。
AI 爆款的诞生:「TPU 快被烧化了!」
Woodward 上任后不久,就迎来了大显身手的机会。
这款名为 Gemini 的 AI 应用原本籍籍无名,却因为一个名叫「Nano Banana」的新功能而声名鹊起。
Nano Banana 最初只是团队的一次创意迭代:用户可以上传多张自己的照片,由 AI 将其合成为一个独一无二的数字玩偶形象。
没想到这个充满趣味的功能一推出就风靡全球,服务器上一时间请求暴增。
据谷歌 AI 基础架构负责人 Amin Vahdat 回忆:「我们的 TPU 芯片组当时几乎要被烤化了!」。
团队不得不暂时为 Nano Banana 设置使用上限来缓解压力。
然而,这次「小危机」凸显的正是巨大的机会:用户对个性化 AI 创作的渴求超出了所有人的想象。
Woodward 敏锐地意识到这正是 Gemini 突围的契机。
在他的推动下,团队连夜扩容后台算力,全力保障这一功能的稳定运行。
事实证明,这场硬件「险情」恰是 Gemini 腾飞的起点 —— 到 9 月底,Gemini 应用累计生成的图像已突破 50 亿张。
凭借 Nano Banana 的爆红,Gemini 应用的月活跃用户从 3 月的 3.5 亿飙升到 10 月的 6.5 亿。
更令谷歌扬眉吐气的是,在 Nano Banana 带动下,Gemini 在苹果 App Store 的下载量一举超越了 ChatGPT,登上免费应用榜冠军。
谷歌用了不到半年时间,就实现了从 AI 跟随者到市场领跑者的惊人逆转。
Alphabet 公司的股票也随之止跌回升,到年底累计上涨了 62%,成为当年美股中表现最亮眼的科技巨头之一。
这一切都令业界震动:谷歌似乎找回了久违的速度与激情,而推动公司完成这次 AI 领域「逆袭」的关键人物,正是 Woodward。
对于 Gemini 的成功,Woodward 保持着难得的清醒与冷静。
他深知,在快速推进 AI 创新的同时,更需要慎重考虑技术可能带来的负面影响。
今年 11 月,谷歌发布最新的大模型 Gemini 3,引发行业轰动。
在接受媒体采访时,Woodward 兴奋地表示「我从来没有像现在这样觉得工作充满乐趣」 ——AI 模型的强大能力让各种天马行空的产品创想成为可能。
但身为掌舵者,他也时刻警惕着技术的双刃剑。
此前,他就在红杉资本的播客节目中坦言,AI 的进步正处于一个足以「改变时代」的关键节点,这种改变「可能是向善的,也可能是适得其反的」。
事实证明,Nano Banana 功能在爆红的同时也一度引发争议:有用户使用它根据提示词合成援非人道主义场景的形象时,生成的画面却是身着便服的白人女性周围围绕着非洲黑人儿童,引来种族刻板印象的批评。
这类争议让 Woodward 更加意识到,AI 产品在追求创新的同时绝不能忽视社会责任。
他要求团队迅速优化算法,避免再次出现类似偏见输出,并强调任何 AI 新功能上线前都要经过更严格的审查。
谷歌内部也在他的倡议下设立专门机制,评估热门 AI 应用可能引发的道德和信任问题,力求在保持高速创新的同时守住「不会伤害用户信任」的底线。
谷歌在制定 AI 产品战略时相当克制理性。
Woodward 和他的上级、DeepMind CEO 哈萨比斯(Demis Hassabis)商议后,有意避开了时下火热但容易引发伦理争议的「AI 情感伴侣」方向,而是坚持将 Gemini 定位为提升工作效率的超级工具。
谷歌内部给 Gemini 制定的考核指标并非用户粘性或时长,而是每天帮助用户完成了多少实际任务。
这样的取舍背后,是 Woodward 对于 AI 角色边界的深思 ——AI 最重要的价值应在于赋能人类,而非让人沉迷于虚拟陪伴。
当下,生成式 AI 正加速渗透进人们生活的方方面面,海量 AI 生成内容充斥网络,真伪难辨。
Woodward 比任何人都清楚,谷歌必须加倍谨慎,既要跑赢竞赛,又不能因鲁莽而丢掉用户多年来对谷歌品牌的信任。
因此,他在业务冲锋的同时,以身作则地为团队敲响警钟:「我们正处在一个技术巨变的关口,这种变革将影响好几代人。身处这个位置,我们必须确保它被用来促进善意,而非滋生危害。」
敢想敢干:「让他们尽情去做」
Gemini 应用的成功并非偶然。
事实上,Woodward 上任之前就在谷歌内部孵化出多款颇具前景的 AI 产品。
其中最出名的,当属 AI 笔记助理 NotebookLM。
它最初只是 Google Labs 团队一个默默无闻的试验项目 —— 资深产品经理 Raiza Martin 利用工作之余的「20% 时间」开发了一个名为 Project Tailwind 的原型:它可以让用户上传文档、PDF 甚至视频,然后由 AI 提炼要点、生成摘要或见解。
Woodward 对这个创意一眼相中,大力支持团队继续打磨。
为了把这个项目做成真正贴近用户需求的产品,他大胆采取了一系列「非常规」举措,打破了谷歌内部的惯例和层层壁垒。
首先,Woodward 从外部网罗来一位出人意料的「临时盟友」—— 科技作家史蒂文・约翰逊(Steven Johnson)。
Johnson 在业界小有名气,出版过多本畅销书,却从未在任何公司任职过。
2022 年,Woodward 读到 Johnson 关于 AI 与创意的文章后深受启发,竟主动发出邀请,请他以访问学者的身份加入 Google Labs,共同探索如何用 AI 增强人类的创造力。
对于这种「不按常理出牌」的合作模式,Woodward 的想法很简单:「让四五个工程师和一个真正的作家碰在一起,看看会产生什么火花」。
在他的牵线下,Johnson 开始兼职参与 Project Tailwind,为团队提供作家视角的输入,分享职业写作者整理信息的工作流。
工程师们在一旁观察他的使用习惯,不断改进产品功能。
一段时间磨合后,Johnson 深深投入其中,最后干脆接受了 Woodward 的邀请转为全职,担任 NotebookLM 团队的「创作总监」。
这样「破圈」的人才能够加盟谷歌,靠的正是 Woodward 勇于创新用人的魄力。
不仅如此,为了快速完善 NotebookLM,Woodward 还鼓励团队主动拥抱外部用户社区的力量。
在产品开发早期,团队希望收集真实用户的反馈来改进产品。
按常规,谷歌内部有自己的论坛和邮件列表,可以用来做封闭测试。
但年轻的产品经理 Raiza 更倾向于直接去主流社群与用户互动,她选择了当下开发者和 AI 爱好者云集的平台 ——Discord 聊天服务器。
这在当时引起了一些内部争议:毕竟谷歌一向偏好使用自家产品,很多高管甚至不知道 Discord 为何物。
有管理人员质疑:「为什么不用 Google Meet 会议或者内部群组?」
对此,Woodward 全力支持 Raiza 的提议。
他干脆对团队撂下一句:「让他们尽情去做吧(Let them cook)!」
在他的力挺下,NotebookLM 项目组顺利搭建了 Discord 服务器,与第一批种子用户直接交流。
这种开放姿态很快收获了回报:借助社群力量,NotebookLM 在打磨阶段就吸引了大批 AI 发烧友的关注,产品不断根据反馈迭代升级。
到 2024 年底,该 Discord 社区已汇聚了超过 20 万名成员,成为谷歌史上最活跃的产品用户社区之一。
很多团队成员坦言,如果没有 Woodward 顶住内部压力允许他们「破例」用第三方平台,这款产品不可能进步得如此快、如此好。
终于,2023 年 5 月,Woodward 带着打磨成型的 NotebookLM 走上谷歌一年一度的 I/O 开发者大会舞台。
在谷歌云 CEO 托马斯・库里安的主题演讲结束后,Woodward 出人意料地现身台上。
他先是卖了个关子,向台下观众介绍说:「我们在几周内用五名工程师拼出了一个新点子,叫作 Project Tailwind。我自己的母校俄克拉荷马大学师生也参与了内测。大家想看看它能做什么吗?」
随后,他现场操作笔记应用,导入几篇文档。
不出几秒,屏幕侧栏便自动生成了这些材料的关键词和延伸提问。
他随手点开「引用来源」按钮,兴奋地介绍道:「这个功能是我最喜欢的 ——AI 会标注出每条答案背后的出处。」
短短几分钟的演示赢得满堂喝彩。NotebookLM 就此进入公众视野,并在随后数月向广大用户开放试用,上线不久便广获好评。
谷歌很快为其加入了支持音频、视频内容的分析功能,让这款 AI 笔记助手更趋完善。
NotebookLM 的成功不仅证明了 Woodward 识人用人的独到,也验证了他推动内部「减小阻力」所取得的成效。
在官僚体系庞大的谷歌公司,许多创新想法往往困于流程冗长、部门掣肘。
为此,Woodward 在 Google Labs 内部设立了一个特别机制,员工如果遇到体制上的「绊脚石」可以提交一个代号为「Block」的工单,由专门团队迅速协调资源排障。
NotebookLM 项目在筹备上线时一度面临算力不足的问题,Woodward 便通过这一机制火速调拨了更多 TPU 算力支援,确保产品性能万无一失。
据团队工程师回忆,有了「Block」系统的保驾护航,他们再也不用为内部审批耗费精力,可以心无旁骛地专注于产品研发。
「有这样一位负责人帮我们清理那些恼人的障碍,我们才能真正将精力放在用户身上。」Google Labs 的一名软件工程师 Usama 感叹道。
小细节,大作为
Woodward 领导风格中另一个令人称道的特点,是他对「细节决定成败」的高度重视。
担任 Gemini 和 Google Labs 负责人后,他发起了一项名为「Papercuts」(纸割伤)的内部计划,专门搜集和快速修复那些虽然不至于致命、但影响用户体验的「小伤口」。
在 Woodward 看来,这些细枝末节的改进往往最能打动用户,却常被大公司忽视。
有用户抱怨在 Gemini 聊天时无法中途切换大模型而不重新开始对话,Woodward 知道后立刻催促工程师优化。
不久他就在自己的 X 账号上骄傲地宣布:「Papercut 已修复:现在你可以在 Gemini 应用的对话中途切换模型而无需重新启动会话了。」
这条动态下面,许多用户纷纷留言点赞,感谢他倾听并解决了困扰自己的「小问题」。
事实上,亲自聆听用户声音、持续打磨产品细节,几乎已经成为 Woodward 工作的日常。
身为公司高管,他却常常一头扎进社交媒体的一线阵地,在 X 和 Reddit 上直接回答用户提问、收集吐槽反馈。
业界人士形容这在科技巨头中相当少见 —— 一位负责核心产品的副总裁竟然亲自在论坛上当「客服」,甚至把用户直言不讳的批评意见转发给开发团队要求改进。
但在 Woodward 看来,这正是产品经理应有的担当:「用户愿意花时间告诉我们问题出在哪儿,那就是在帮我们变得更好。」
NotebookLM 团队一名前设计师 Jason 回忆,Woodward 经常带着从用户社区搜集的反馈走进会议室,对大家说「看看,这是用户真正关心的,我们能做点什么?」
Jason 由衷佩服地说:「这种对终端用户的承诺和执着,我在其他领导身上几乎没见过。」
Woodward 平易近人的人格魅力也在这些「小事」中展露无遗。
同事们常提起他的一个招牌举动:当有团队成员因为线上评论的批评而情绪低落时,Woodward 会故作夸张地哈哈一笑,用他那带着中西部口音的爽朗笑声打趣道:「走,一起回复网友去!」
据说,没有人能抗拒他这富有感染力的笑声 —— 紧张的气氛瞬间就被他化解了。
前同事 Caesar Sengupta 曾打趣地评价:「我从没见他对谁发过火。」
这位与 Woodward 共事多年的谷歌前高管甚至半开玩笑地放言:「照这样下去,他早晚会成为谷歌的 CEO。」
虽然只是戏言,但也从侧面反映出 Woodward 在谷歌内部的威望和人望之高。
从奥克拉荷马小镇少年,到谷歌中流砥柱
在成为谷歌 AI 战略幕后英雄之前,Josh Woodward 的人生轨迹并非典型的「硅谷精英」路线。
他 1983 年出生于美国奥克拉荷马州一个普通家庭,自幼成长于埃德蒙德(Edmond)小镇。
从小勤奋好学的 Woodward 考入了家乡的俄克拉荷马大学主修经济学,2006 年以优异成绩毕业,并被评为年度杰出毕业生之一。
大学期间,他对公共事务和全球视野表现出浓厚兴趣,积极参加各类学生领导力项目。
毕业后,他获得奖学金远赴英国牛津大学深造,攻读比较政府学,并于 2009 年拿下硕士学位。
在牛津,他把研究重点放在美国军事及经济援助对外国民主进程的影响上 —— 这一少有人问津的题目透露出他对「科技与社会」「力量与责任」等宏大命题的早期思考。
也许正因如此,当他回到美国踏入科技行业时,能始终从更长远的角度审视手中的技术。
2009 年,Woodward 以产品管理实习生的身份加入谷歌,很快显露出过人的敏锐和领导才能。
他乐于接受具有挑战性的任务,勇于从零开始打造新项目。
在谷歌工作最初十年里,他涉足多个前沿领域,从硬件设备到新兴市场,无不留下自己的印记:
他参与了 Chrome 操作系统和首批 Chromebook 笔记本的开发;
自告奋勇加入公司新成立的「NBU」计划,去研究和服务印度等地第一次触网的海量用户,并因此被视为 NBU 项目的奠基人之一;
后来又接手 Google Pay 的国际化拓展业务,为数亿用户带去便捷的移动支付体验。
这些横跨软硬件、全球市场的经历,让 Woodward 对「如何让技术普惠大众」有了深刻理解。
这种理念也贯穿在他之后负责的 AI 产品中 —— 无论是 NotebookLM 还是 Gemini,他始终强调的是为用户创造真正有用的价值,而不仅是炫技式的噱头。
Woodward 还有一个鲜明的个人标签:酷爱阅读且乐于分享。
熟悉他的人都知道,他的办公室和家中总是堆满书籍,从商业传记到科幻小说无所不读。
据说谷歌高管层每每想找本好书读时,第一个咨询的对象就是 Woodward。
他至今坚持写阅读笔记,早年在 NBU 团队时便每周编辑一封内部通讯,内容简洁而发人深省,当时这封通讯在谷歌内部意外走红,许多人闻讯后纷纷来信请求订阅。
如今尽管工作繁忙,他仍保持着每季度给团队和朋友们写一封「Josh 通信」的习惯,分享自己近期读到的有趣见解。
身边同事戏称他是谷歌的「行走书单」。
更难能可贵的是,Woodward 不仅博览群书,还善于将知识活用于工作决策中。
据前文提到的 Raiza 回忆,在 NotebookLM 项目开发过程中,Woodward 曾特地发给她一篇论文,探讨用户究竟能否信任 AI 聊天机器人的答案。
这让 Raiza 意识到,领导关心的不仅是产品功能实现,更是产品能否真正赢得用户信任。
类似的故事不胜枚举 —— 他会建议团队工程师阅读科幻小说,从中获得对未来技术的想象力;也会邀请人文学者来交流,提醒大家科技创新不能脱离人文关怀。
这些细节都体现出 Woodward 作为领导者的深度与温度。
变革时代的掌舵者
2025 年行将结束之际,谷歌凭借在 AI 领域的一连串突破重新焕发了生机:从 Gemini 3 模型的横空出世,到一个又一个「现象级」应用的推出,整个公司一扫年初的低迷,士气高涨。
CEO 桑达尔・皮查伊(Sundar Pichai)在全员大会上兴奋地表示:「过去这一年的进展真是令人难以置信 —— 谷歌各个团队都在以前所未有的速度推出新功能。」
而站在这股 AI 浪潮中央、备受瞩目的,正是 Josh Woodward 和他所率领的团队。
展望 2026 年,业界对谷歌寄予厚望,期待这家科技巨头继续以 Responsible AI(负责任的人工智能)的姿态领跑。
在聚光灯之外,Woodward 依然埋头忙碌着:既要带领两个部门创新竞速,又要谨慎把关每一项技术的潜在影响。
然而,这位久经考验的「谷歌 AI 掌柜」脸上没有焦虑,有的只是对未来的坚定信心和一丝藏不住的兴奋。
在最近的一次采访中,当被问及如此高压的工作如何坚持时,他爽朗一笑:「因为从未像现在这样好玩啊!」
对于热爱挑战的他来说,这或许正是真正的乐趣所在 —— 身处巨变浪潮之巅,以初心为舵,划桨向前,让技术的光芒照亮而非灼伤这个世界。
参考资料:
https://www.cnbc.com/2025/12/20/josh-woodward-google-gemini-ai-safety.html
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