谷歌内部再一次亮起了红灯，启动了创始人模式。
还是去年底，Gemini 3用强大的预训练和碾压式的评测分数，实现了对GPT-5的翻盘。后来它给人的印象，更多是用于生成个图像视频，或者是制作一段播客，但在今年AI智能体最大的应用场景和收入增长最快的领域，即编码和企业智能体方面，Gemini面临着窘境。
它不仅落后于Claude Code, 被Codex超越，而且被中国的一群开放权重模型追打。创始人再次坐不住了。
据科技媒体The Information披露，谷歌DeepMind 内部已组建一个“突击队”来攻关编码模型，由联合创始人布林（Sergey Brin）和首席AI架构师挂帅。谷歌无法容忍的是，Anthropic的Claude Code，正在定义AI当下的发展的方向。
2026 年过去将近三分之一，模型竞赛的重心，已经从谁的基准评测分数更高，迅速转向谁能把AI 变成可持续工作、尤其是能长期执行软件开发任务的智能体。谷歌DeepMind似乎成为一个后知后觉者。Anthropic几乎100%的代码都是AI写的，谷歌只有50%。
一个庞大的巨头，需要一次又一次地启动内部战时机制。布林过去一年已经明显重新深入一线，他在给 DeepMind 团队的信里说，竞争“已大幅加速”，AGI 的最终竞赛已经开始，谷歌必须鼓足努力，还批评团队不要继续做“保姆式的产品（nanny products）”。
DeepMind的CTO Koray Kavukcuoglu 还被提升为谷歌的首席AI架构师，直接向 母公司CEO皮查伊（Sundar Pichai） 汇报，职责就是把模型更快、更高效地整合进谷歌的产品。值得注意的是，这个突击队不是由谷歌DeepMind CEO 哈萨比斯（Demis Hassabis） 挂帅。
布林正是创始人模式的象征。他能在 Google 感到外部压力时，直接把问题上升为生存级任务。ChatGPT 之后他已经这样做过一次；这一次围绕编码智能体，他再次出现，说明谷歌内部在认为在打一场决定AGI未来的关键战役。
去年 6 月，Koray被任命为新设的首席AI架构师，并继续兼任谷歌DeepMind CTO，皮查伊在内部备忘录里明确说，他的新职责是加速把模型带进产品，实现更无缝的整合、更快的迭代和更高的效率。谷歌官方也介绍得很清楚：他既负责生成式模型本身，也负责这些模型在谷歌产品中的规模化整合。现在，他要迅速补强编码模型和编码产品。
哈萨比斯则更像总设计师。他更偏好“profound（重大）”而非“prosaic（平凡）”的事情，也就是那些通向 AGI、科学发现和根本性突破的研究，而不是短期更容易变现的业务机会。这位诺奖获得者，未必像当初对付OpenAI那样，最适合亲自带领针对Anthropic 的“编码突击队”。
(哈萨比斯和布林)
Gemini的写码能力和开发者口碑，在Claude面前已经失色。谷歌DeepMind 内部不少研究人员都在用Claude Code。
Anthropic 把 Claude Code 做成了一个非常清晰的产品叙事：它不是单轮补全代码，而是能读代码库、跨文件修改、运行测试、长时间持续工作，直至把多个智能体组织成团队去完成任务。Anthropic 2 月发布 Opus 4.6 时就强调了“智能体团队”，以及把上下文压缩成可持续推理的工作记忆（compaction）能力；4 月发布Opus 4.7 时，又强调其在复杂、长时间软件工程任务上的严谨和一致。
布林真正焦虑的，恐怕不只是模型会不会写代码，而是谷歌会不会失去开发者工作流的主入口——因为编码已经被公认为当前 AI 最成功的应用场景之一。OpenAI 今年 2 月推出 Codex 桌面应用时，也强调它的设计重点是让用户能同时管理多个智能体，并让它们长时间持续工作。谷歌自己也推出了一系列产品，如Jules、Project Mariner、Antigravity 等，都说明它在做智能体编码和计算机使用（computer use）；但问题在于，市场上最强的心智已经越来越偏向 Claude Code 这一类真干活的工具，而不是单纯模型能力展示。
谷歌既是 Anthropic 的股东，又为它提供云和 TPU 资源，这使 Google 比很多外部观察者更早看到一个事实：AI 的未来在于代替人持续完成工作，这条路能赚钱，而且是高质量企业收入。现在Anthropic的年化收入已经猛增到了300亿美元（OpenAI认为其中有水分），而推动力之一正是 Claude Code 这类企业工具。尽管还说 Anthropic “已经全面超过 OpenAI”，但它在最赚钱、最刚需的一类智能体产品上，确实跑出了令全行业紧张的速度。
谷歌还会从 Anthropic 身上看到另一件事：编码智能体不是单独的软件产品，而是会反向牵引芯片、云和企业平台。Anthropic 一边和亚马逊深度绑定，一边又与谷歌和博通签署新协议，预计从 2027年开始获得多吉瓦级别的下一代 TPU 算力。换句话说，谁拿下智能体，，谁就不只是卖订阅和token，而是会反过来吃掉更多推理算力、更多企业接口、更多芯片订单。对谷歌来说，这既是机会，也是潜在威胁。
这是谷歌自ChatGPT以来又一次亮红灯。三年多前ChatGPT 给谷歌的震动，主要是它证明了信息获取这件事可以绕过传统搜索入口。谷歌当年发明了 Transformer，却没有率先把它商业化成聊天产品。那一次是产品形态上的失守。
这一次则可能更深，因为它不只是入口问题，而是“生产方式”问题。编码智能体开始在真实工作流里承担可验证、可交付、可计费的任务；Claude Code和Codex正用来实现AI开发人员写代码的自动化，如果这一波再慢半拍，谷歌可能不只是输掉一款产品，而是输掉开发者生态里的下一代默认工作界面。
哈萨比斯的重心一直不是把大语言模型（LLM）产品尽快推向市场，而是把 LLM 放进更大的 AGI 框架里。他反复强调 AGI 还缺“关键成分”，并公开说自己不希望 AGI 变成“为了商业利益而被营销的术语”。哈萨比斯更在意科学发现、世界模型、通用助手和长期 AGI 路线。谷歌比 OpenAI、Anthropic更倾向于把 LLM 看成通往 AGI 的一个部件，而不是 AGI 商业化的第一个爆点。
哈萨比斯可能两次低估了 LLM 的产品与战略外溢性。第一次是 ChatGPT 证明了聊天式产品可以重写搜索与助手的交互范式；第二次则是Anthropic 证明了，以 LLM 为中心、再加上工具、上下文压缩和 智能体harness，也可能走出一条非常强的 AGI 近似路径，至少在编码、知识工作和企业自动化这些可验证领域是如此。
Gemini 3 去年底发布时，Google的势头其实很强。发布当天就进了搜索，谷歌还推出了 Gemini Agent 和面向企业开发的新平台 Antigravity。到今年 2 月，谷歌企业版 Gemini 已卖出 800 万个付费席位，说明它在企业化和分发上已经明显领先很多对手。单看全栈能力，谷歌至少仍是最强的几家公司之一。
但 Gemini 3 面临的压力，正是分发强，不等于心智最强。OpenAI 今年把 Codex 继续往多 智能体、长周期执行和桌面控制上推进；xAI 在重组后也明确转向编码。中国方面，智谱的 GLM-5 强调了编码与长时智能体任务，在部分基准评测上超过 Gemini 3 Pro；月之暗面的 Kimi K2.6 则把长程编码、主动执行和群体编排（swarm orchestration） 做成了开源卖点。也就是说，Gemini 面对的不是单一对手，而是一条包围线：Anthropic 抢开发者心智，OpenAI 抢平台入口，xAI 抢执行速度，中国公司则用更便宜、更开放、更智能体原生的模型从底部往上卷。
谷歌当然也在做 Jules、Mariner、Antigravity、Gemini Agent，但其外部感知更分散：一个是编码智能体，一个是浏览器/computer use，一个是智能体优先的IDE，一个是搜索里的智能体。Anthropic 则让一切都对准 了一个目标：让 Claude 成为最能工作的智能体。
哈萨比斯同时押注多模态、科学发现、通用助手、机器人、世界模型与长期 AGI；而 Anthropic 在这两年最成功的地方，恰恰是把编码+企业智能体变成了最锋利的矛。Anthropic创始人阿莫迪（Dario Amodei），从来不谈AGI。
这支“突击队”真正瞄准的，正是谷歌自己在 AGI 路线上的一个老问题：它总能比别人更早看见未来，却并不总能把未来第一个做成今天最锋利的产品。
参考：
https://www.theinformation.com/articles/google-creates-strike-team-improve-coding-models
https://www.theverge.com/command-line-newsletter/622045/google-ai-nanny-products
https://www.reuters.com/business/media-telecom/openai-launches-codex-app-gain-ground-ai-coding-race-2026-02-02/
https://www.anthropic.com/product/claude-cowork
https://www.reuters.com/technology/artificial-intelligence/openai-versus-anthropic-what-revenue-race-means-their-ipos-2026-04-08/
https://www.anthropic.com/news/google-broadcom-partnership-compute
https://www.reuters.com/technology/artificial-intelligence/artificial-intelligencer-how-ai-politics-dominated-davos-2026-01-22/
https://www.anthropic.com/engineering/effective-harnesses-for-long-running-agents
https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/google-labs/jules/
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