Google DeepMind 组建编码突击队追赶 Anthropic，布林直接参与

Google DeepMind 组建编码突击队追赶 Anthropic，布林直接参与

Google DeepMind 正在紧急组建一支专注于 AI 编码能力的「突击队」，目标是缩小与 Anthropic 在 AI 辅助编程领域的差距。据报道，Google 联合创始人 Sergey Brin 亲自介入，DeepMind CTO Koray Kavukcuoglu 也直接参与领导，显示出此事在 Google 内部的最高优先级。

竞争格局：差距正在拉大

据内部数据显示，Anthropic 目前已接近实现内部全部代码由 AI 生成，其 AI 编码工具已成为工程师日常工作的核心依赖。相比之下，Google 内部的编码代理目前仅承担约 50% 的代码编写工作，差距明显。这一差距不仅仅是数字上的，更体现在代码质量和开发效率的全面落后，这也成为了推动 Google 高层下定决心组建突击队的直接动因。

突击队架构

这支特别团队由研究员 Sebastian Borgeaud 领衔，他此前在 AI 编码研究领域已有深厚积累。值得注意的是，Sergey Brin 和 CTO Koray Kavukcuoglu 并非仅在高层提供支持，而是直接参与日常决策和技术方向讨论，确保资源调配和战略方向的一致性。这种由公司最高层直接挂帅的组织架构，在 Google 的 AI 研发历史上相当罕见。

三大重点方向

突击队当前聚焦于三个核心方向：

1. 长周期编码能力：提升 AI 代理处理大规模、跨文件、多步骤编码任务的能力，使其能够独立完成从需求理解到代码实现再到测试验证的完整开发周期。

2. 私有代码库训练：利用 Google 海量的内部代码库对编码模型进行微调，使其深度理解 Google 的技术栈、编码规范和架构模式，从而生成更贴合内部需求的代码。

3. AI 自我改进：探索让 AI 代理能够自主识别并修复自身输出中的问题，形成编码质量的正向循环，减少人工干预的需要。

内部推广：从自愿到强制

为加速 AI 编码工具的内部普及，Google 正在推行一系列强硬措施：

• Jetski 排行榜：建立内部 AI 编码工具使用效率的排名系统，通过透明化的数据展示激发团队的竞争意识和使用热情。
• 强制 AI 培训：要求所有工程师完成 AI 辅助开发相关的培训课程，确保全员具备使用 AI 编码工具的基本能力。
• Gemini 工程师强制使用：参与 Gemini 项目的工程师被要求必须使用内部 AI 编码代理进行开发，将内部产品本身作为 AI 编码能力的最佳试验场和催化剂。

前景展望

这场编码能力的竞赛，本质上已经超越了单纯的技术指标比拼，成为决定 AI 公司工程效率上限的关键战场。Anthropic 凭借 Claude 的编码能力建立了先发优势，而 Google 正以空前的决心和资源投入发起追赶。突击队能否在短期内缩小差距，不仅关系到 Google 内部的开发效率，更将直接影响其在 AI 基础设施竞争中的整体地位。这场较量，才刚刚开始。