Google 成立 AI coding 突擊隊：當 Anthropic 幾乎 100% 用 AI 寫程式，Gemini 面臨技術與採用雙重壓力
當 AI coding 快速從工程師的輔助工具，升級為 AI 模型競爭的新主戰場，Google 正面臨內外夾擊的雙重考驗。《The Information》報導，為了迎戰激烈競爭的市場，Google 近日成立一支專門提升 AI coding 模型的「突擊隊」（strike team），由 Alphabet 共同創辦人 Sergey Brin 與 Google DeepMind 技術長 Koray Kavukcuoglu 親自督軍。這項罕見的高層介入行動，不僅源自外部競爭對手 Anthropic 技術領先的威脅，也突顯 Google 內部在推動 AI 工具普及的過程中，所面臨的內部阻力與爭議。
Google 為何成立 AI coding 突擊隊？
《The Information》指出，這支由前 Google DeepMind 預訓練負責人 Sebastian Borgeaud 領軍的團隊，核心任務是提升模型處理長期且複雜 coding 任務的能力，包含撰寫全新軟體、閱讀多個檔案，並精準理解使用者意圖。
值得注意的是，為了達成這項目標，Google 的策略重心正發生轉變，也就是從「主要面向外部客戶的 coding 模型」，轉為「專注服務內部開發需求」。這代表，模型將利用 Google 內部龐大且與外部截然不同的私有程式碼庫進行訓練，藉此追求更高的效能表現。
Sergey Brin 在內部備忘錄中向 Google DeepMind 員工下達明確指令，要求必須積極補上 AI 代理領域的落差：「為了贏得最後的衝刺，我們必須緊急彌補在代理執行上的差距，並讓模型成為主要的程式開發者。」 他更將提升 AI coding 能力視為通往「AI takeoff」（即 AI 能自我改進）最終目標的關鍵一步。
一旦先進的編碼代理結合解決數學問題與執行實驗的 AI，未來將有望大規模自動化 AI 研究人員與工程師的工作。事實上，Google 的競爭對手 OpenAI 不僅內部已擁有類似工具，上個月更宣布關閉其 Sora 影片生成器，將全公司重心徹底轉向 coding 與企業端工作。
Anthropic 穩居業界龍頭，加劇 Google 的追趕焦慮
讓 Google 如此急迫的原因，正是競爭對手 Anthropic 近期的強勢表現。Google 內部研究人員坦言，Anthropic 的編碼工具能力已明顯超越 Google 的 Gemini 模型。《Business Insider》也指出，Anthropic 的 Claude Code 目前被業界廣泛視為代理式 AI 編碼工具（agentic AI coding tools）的標準，儘管 OpenAI 與 Google 皆急起直追，但目前許多軟體工程師仍表示他們更傾向使用 Anthropic 的工具。
這項技術差距也直接反映在雙方的實際應用數據上。《The Information》引述 Anthropic Claude Code 負責人 Boris Cherny 今年 1 月的說法，指出 Anthropic 內部「將近 100%」的程式碼都是由 AI 撰寫。相較之下，Google 財務長 Anat Ashkenazi 在今年 2 月的財報會議上則坦承，Google 約有 50% 的程式碼是由 coding agents 撰寫。這將近一半的落差，不僅顯示出追趕的必要性，也成為 Google 急欲突圍的壓力。
內部導入引爆爭議：資深工程師戳破「兩層系統」表象
為了解決內部採用率偏低的現狀，Google 開始祭出強硬手段推動普及，不只在內部設立追蹤編碼工具「Jetski」使用量的排行榜，部分團隊更要求工程師必須參加強制的 AI 訓練。Sergey Brin 甚至在備忘錄中明訂，每位 Gemini 工程師都必須被要求使用內部 agents 來處理複雜的多步驟任務，讓強推內部採用率（adoption）的企圖相當明顯。
然而，這波強制導入卻引發激烈的內部文化摩擦。《Business Insider》報導，前 Google 資深軟體工程師 Steve Yegge 近期公開抨擊 Google 內部 AI 採用狀況嚴重落後。Steve Yegge 指出，Google 就跟多數業界一樣面臨分布僵局：「20% 是代理工具重度使用者，20% 徹底拒絕使用，60% 仍在使用 Cursor 或同等的聊天工具。」並聲稱從多個部門員工的說法來看，Google 內部存在著嚴重的「兩層系統」（two-tier system）：「DeepMind 工程師把 Claude 當成日常工具，但大部分 Google 其他部門並非如此。」
此番言論立刻引發 Google 高層的強烈反擊。Google DeepMind 執行長 Demis Hassabis 親上火線，痛批這些說法是「完全錯誤且純粹是騙點擊的誘餌」。Google Cloud 主管 Addy Osmani 也出面澄清，表示每週已有超過 4 萬名 Google 軟體工程師在使用 agentic coding 工具，但 Steve Yegge 對此反駁稱，「每週開啟工具的次數不等於真正的採用」，並批評這類數據只是為了交差了事。
這場源於技術焦慮的突擊行動，透露出大型語言模型競賽的重心已經逐漸轉移。當 Anthropic 靠著極高的實際使用比例與市場口碑建立先行優勢，Google 成立 AI coding 突擊隊的背後，要追趕的除了 Gemini 模型生成程式碼的能力外，還包括內部採用的推動速度，以及克服組織惰性的決心。這也代表，AI coding 的下一戰，比拚的重點將是誰能率先把 AI 轉化為企業內部無縫接軌、真正能運用的強大開發戰力。
＊本文開放合作夥伴轉載，參考資料：《The Information》、《Business Insider》，圖片來源：Unsplash