谷歌也急了

谷歌也急了

4月20日，一则来自The Information的消息在科技圈内迅速传开：谷歌已组建一支“突击队”，旨在全力提升其AI编程能力。几乎在同一时间，联合创始人谢尔盖·布林在一份内部备忘录中向DeepMind团队下达了明确指令——必须“果断转向”，以追赶在Agent技术上的差距。

新闻本身不过百余字，但其释放的信号，却远比字面含义要深远得多。

试想一下，当一家市值超过4万亿美元的科技巨头，开始使用“突击队”这类带有军事化色彩的词汇来描述内部的技术攻坚；当它的创始人要求工程师在“复杂多步骤任务中强制使用内部智能体工具”，这本身就意味着，竞争的逻辑已经跳出了常规框架，进入了某种更紧迫、更激烈的状态。

01 信号：从“百分之五十”到“近乎全部”

时间拉回到今年2月，谷歌首席财务官阿纳特·阿什克纳齐在财报电话会议上透露了一个数字：谷歌约一半的代码由AI编程工具生成。坦白说，这个比例放在任何其他公司都堪称惊人，它意味着数万名工程师的产出中，有半数已交由AI完成。

然而，没有比较就没有伤害，行业的参照系变化得太快了。

就在谷歌公布这一数据前后，Anthropic的Claude Code负责人鲍里斯·切尔尼公开表示，该公司“近乎全部”的代码均由AI生成。随后，Google DeepMind的内部研究进一步确认，Anthropic的编程工具在能力上已超越了谷歌自家的Gemini模型。

“一半”与“近乎全部”，这中间差的绝不仅仅是百分比。它本质上反映了一种工程体系级别的落差。Anthropic似乎已经构建起一套以AI为核心的开发闭环，而谷歌，尽管在底层AI基础设施上投入巨大，但在编程这一关键生产力指标上，已然落后了一个数量级。

更值得玩味的是时间线：2026年4月16日，Anthropic发布了Claude Opus 4.7，在多项AI编程、工具调用和Agent能力的基准测试中，超越了GPT-5.4和谷歌的Gemini 3.1 Pro。

仅仅四天后，谷歌组建“突击队”的消息便被披露。

这种时间上的紧贴绝非巧合。可以确定的是，谷歌的这一系列动作，很大程度上是受到了Anthropic近期连续发布新模型的直接刺激。

02 战略转向：从“对外开放”到“先己后人”

细读这次谷歌的策略，会发现一个关键转向：

据知情人士透露，这支新团队主攻的是模型在长期、复杂代码任务（例如编写全新软件）中的表现。更重要的是，模型将基于谷歌庞大的内部代码库进行训练，而非公开的代码资源。这意味着，这些优化后的模型短期内无法作为产品对外发布，但它们练就的“内功”，最终将反哺并提升公开版本模型的能力。

这一选择的逻辑其实很清晰：当编码AI从“补全几行代码”进化到“理解整个工程系统”时，它需要的就不再是通用的编程语法，而是与真实开发环境深度耦合的上下文理解能力。谷歌自有代码库的独特价值在于，它能让模型理解谷歌级别的工程实践——包括代码审查流程、复杂的依赖管理、内部测试框架乃至部署管线。这远比单纯的代码生成要复杂得多。

与此同时，一个更长远的目标也被披露：

从“让AI写代码”到“让AI写AI（实现自进化）”，这将是一次质的飞跃。如果成功，意味着研发效率可能迎来指数级的提升。届时，模型不仅能生成产品代码，甚至可能参与到模型自身的迭代与改进中。

03 布林的备忘录不再温和

自2023年回归以来，谢尔盖·布林便深度介入谷歌AI技术的开发一线。DeepMind负责人Demis Hassabis证实他“亲自编程”，几乎每天都在写代码。他推动了两大AI部门的合并，重塑了以工程师为核心的决策文化，这也使得Gemini项目从2025年下半年开始明显提速。在Gemini 3 Pro发布后，Alphabet市值七年来首次重返全球前三，超越了微软。

但此次流出的内部备忘录显示，布林对当前的竞争态势远未感到满意。

在备忘录中，布林要求DeepMind员工“必须果断转向，追赶Agent技术”。他写道：“要赢得最终冲刺，我们必须迅速弥补Agent执行能力的差距，让我们的模型成为代码的核心开发者。”

“核心开发者”这个定位非常耐人寻味。它意味着AI的角色将从辅助工具升级为开发流程的参与主体，从“帮你写”变成“替你干”。

回顾2017年，谷歌发表了奠定现代AI基础的Transformer论文，却因过于谨慎而未将其迅速推向商业化，最终某种程度上成就了OpenAI。布林后来在斯坦福的对话中也承认了这一点。如今他亲自站在一线，推动DeepMind从偏重研究转向产品与竞争导向，本质上是在矫正历史决策中形成的惯性。

04 结语：Coding已成为核心战场

从早先的OpenAI、阿里千问，到后来的Grok，再到此刻的谷歌，这些巨头在AI编程技术路线上相继展现出的深刻反思与战略重塑，无不证明：代码能力已成为2026年AI模型竞赛的核心战场。

这场竞赛升级的背后，正是Anthropic凭借Claude在编码领域的长期深耕，自2025年下半年起构筑起的、令所有对手都倍感压力的竞争壁垒。

AI编程之所以能成为主战场，原因朴素而有力：这是离真实生产力最近的场景。聊天机器人用户量虽大，但用户黏性与付费意愿天花板明显；而软件开发效率的提升，则能直接、可衡量地转化为商业价值。谁能率先让基于强大编程能力的AI Agent产品，成为开发者真正依赖的工作搭档，谁就绑定了一个高频、高价值且可持续付费的核心用户群体。

谷歌组建突击队、聚焦内部代码、强制使用智能体工具、创始人亲自下场督战，并开始用军事术语定义研发节奏——在这一系列密集的动作之下，我们应该意识到，AI大模型编程战役的激烈程度，恐怕将超越所有人的预期。