据 The Information 报道，Google 正进一步加码 AI 编程方向，希望一边在内部更广泛地使用 AI，一边推动 Gemini 朝着未来能自我改进的方向发展。
报道提到，Google DeepMind 已组建一支由研究员和工程师构成的专门团队，聚焦提升 Gemini 的编程能力。该团队由 DeepMind 工程师 Sebastian Borgeaud 负责，他此前曾领导公司模型的预训练工作。
Google 想补上的，是“长程编程”能力
这支团队瞄准的是更复杂、周期更长的编程任务，比如从零开始编写新软件。按照报道，这类任务要求模型能够阅读文件、理解用户真正想完成的事情，再在多步流程中持续推进。
报道还称，Google 内部研究人员认为 Anthropic 的编程工具目前更强，这也是 Google 此次集中投入的动因之一。文章把 2026 年的 AI 编程竞赛描述为主要实验室之间的新战场，OpenAI 和 Google 都在试图追赶 Anthropic。
Brin 与 DeepMind 高层直接参与
Google 联合创始人 Sergey Brin 和 DeepMind CTO Koray Kavukcuoglu 都被称为这项工作的直接参与者。Brin 在一份内部备忘录中写道，要赢下最后冲刺阶段，Google 必须尽快补上智能体执行能力上的差距，让模型成为代码的主要开发者。
据报道，Brin 还要求每一位 Gemini 工程师在处理复杂、多步骤任务时使用内部智能体。按照他的说法，更强的编程能力会成为 AI 自我改进的重要前提；如果把成熟的编码智能体与能处理数学问题和实验工作的 AI 结合起来，未来可能自动化 AI 研究人员和工程师的大量工作。
内部工具使用率也被纳入考核
报道显示，Google 内部会跟踪其编码工具“Jetski”的使用情况，并据此对团队进行排名。这种做法被描述为与 Meta 类似，后者同样会用 token 使用量来衡量内部 AI 工具的采用程度。一些 DeepMind 之外的团队也被要求参加 AI 培训课程。
报道援引消息人士称，Google 正更重地依赖以公司内部代码训练出来的模型。由于 Google 的内部代码库与公开代码差异很大，这类模型本身无法直接对外发布，但它们可能帮助 Google 训练出最终面向用户推出的更强模型，同时提升公司内部开发效率。
这场竞赛的指向
如果报道属实，Google 当前的思路并不只是把 AI 编程当作产品功能，而是把它视为通往更高阶自动化研发能力的关键环节。也正因如此，编程能力在当前一轮大模型竞争中被摆到了更核心的位置。
