AIPress.com.cn报道

据知情人士透露，谷歌内部正对其在AI编程工具竞赛中的位置感到焦虑，尤其是在Anthropic等竞争对手向企业客户提供更高效、更受欢迎的工具之际。为加快进展并抓住不断增长的市场需求，这家搜索巨头正尝试将分散的编程相关项目整合至统一体系之下。

在Alphabet Inc.内部，尤其是AI实验室Google DeepMind，这种担忧正在加剧。现任及前任员工和高管表示，企业客户才刚刚开始意识到，AI编程工具可以通过提示聊天机器人来构建产品，但谷歌尚未提供一个清晰的整体解决方案。其Gemini模型的能力被分散在多个不同品牌的编程产品中，显示出公司内部缺乏聚焦、多个团队并行推进所带来的问题。

甚至在公司内部，一些工程师更倾向于使用Anthropic的Claude Code工具。更令人担忧的是，还有部分工程师在AI编程的应用上进展缓慢，尚未有效融入这一趋势。

为减少内部混乱，谷歌正在推进整合计划。公司发言人表示，首席AI架构师Koray Kavukcuoglu正与核心工程团队合作，计划在未来几周内将内部AI编程工具统一到Antigravity平台上。该平台于去年推出，旨在整合相关能力。

与此同时，DeepMind也在加大投入。据一名前员工透露，该部门已组建由研究工程师Sebastian Borgeaud领导的新团队，专注于AI编程方向。此外，2024年诺贝尔奖得主、DeepMind首席执行官Demis Hassabis的同事John Jumper也在参与相关工作。

去年晚些时候，谷歌曾因发布Gemini 3模型在AI领域占据领先地位，该模型在多项基准测试中优于竞争对手。然而，近几个月来，Anthropic和OpenAI通过聚焦代码生成与调试等高价值场景，在企业市场获得更快的商业推进。

初创公司TinyFish联合创始人Keith Zhai表示：“编程是最容易变现的AI应用。”他指出，硅谷工程师常在Claude Code与OpenAI的Codex之间切换，以获取更优结果，而谷歌产品往往不在优先选择之列。

尽管如此，谷歌仍具备优势，包括基础模型质量的持续提升、雄厚的资金实力以及强大的算力资源。公司发言人称，其内部工具（包括Antigravity）近年来获得了广泛采用，并显著推动了模型和AI工具开发。此外，Alphabet在今年2月表示，公司约50%的新代码已由AI生成。

不过，行业对AI编程的采用速度极快，哪怕短暂落后也可能带来长期影响。业内逐渐形成共识：AI编程不仅是当前最具商业价值的应用场景，也是推动未来模型能力提升的关键。OpenArt AI首席商务官Raj Gajwani表示：“如果今年在编程上胜出，就能获得明年模型能力竞争所需的数据。”

谷歌强调自有技术的策略也带来一定限制。出于安全考虑，大多数员工被禁止使用Claude Code或Codex等外部工具，但在具备业务理由的情况下可以申请例外。有前员工称，包括Gemini模型团队在内的部分DeepMind团队仍在使用Claude Code。

“即便是在谷歌内部，也应该让最优秀的人使用最好的工具，”一位前员工表示。

值得注意的是，Anthropic去年已切断OpenAI对其模型的访问，而谷歌则对Anthropic进行了数十亿美元投资。

近年来，DeepMind试图加强对其AI技术如何融入谷歌产品的控制。去年，谷歌设立首席AI架构师一职，负责推动生成式AI在产品中的落地。但关于AI编程主导权的内部分歧依然存在。知情人士称，目前包括DeepMind、Google Cloud、Google Core、Google Labs及Android等多个部门均在推进相关工作。

谷歌在去年通过收购初创公司Windsurf的技术与人才（交易金额约24亿美元）后推出Antigravity平台。但其AI编程产品线仍较为复杂，包括Gemini Code Assist、Gemini CLI、AI Studio、Firebase Studio和Jules等多个工具。

曾负责Jules项目的Kathy Korevec本月已离职并加入OpenAI。她在社交平台X上表示，谷歌原本有机会打造“统一、直观且优秀”的开发者工具，但现实是“产品碎片化、功能重叠、多个团队在解决类似问题”，并指出这不是人才问题，而是系统性问题。

在公司内部，还存在理念冲突。一方面是希望快速推进的AI研究人员，另一方面是对代码质量要求严格的传统工程师。前员工表示，AI工具使用情况已被纳入绩效评估，但工程师在使用内部工具时，常因算力资源竞争而受到限制。

此外，曾负责推动AI编程项目的高管Brian Saluzzo近期已离职。

整体来看，企业仍在探索如何将AI融入工作流程。产品多样化或为谷歌提供更多试错机会，但行业竞争窗口正在迅速收窄。AI初创公司Snow Leopard创始人Deepti Srivastava表示：“市场变化太快，大公司很难先思考再行动，速度才是唯一的护城河。”（AI普瑞斯编译）