Google 财务长 Anat Ashkenazi 在 2026 年初透露，公司约 50% 的代码由 AI 代理撰写。这一比例看似不低，但对比 Anthropic 几乎不在同一维度：Claude Code 负责人 Boris Cherny 声称自己 “100% 的代码”由 Claude 产出，全公司也“几乎 100%”。差距直接触发了 Google 高层的警铃。
据《The Information》报道，Google DeepMind 已低调集结一支由顶尖研究员和工程师组成的“Strike Team”，正面回应 Anthropic 的竞争压力。
前 Gemini 预训练负责人领队，Brin 亲自督战
Strike Team 由 Sebastian Borgeaud 带队，他此前是 Gemini 模型的预训练负责人。选他显然因为最清楚 Gemini 能力边界，也知道从哪突破。共同创始人 Sergey Brin 与 DeepMind 技术长 Koray Kavukcuoglu 也亲自参与，这在 Google 组织文化中相当少见。Brin 在给 DeepMind 员工的备忘录中写道：“要赢得最后冲刺，我们必须紧急弥合代理执行的差距，将模型转型为主要开发者。”
技术方向：长期任务编程，非简单补全
Strike Team 的重点不是自动补全这类短平快功能，而是 “长期任务编程”——让模型能读懂大型代码库、理解开发者意图，再输出完整可用模块。Google 内部还设立了 AI 编程工具使用率排行榜，Brin 要求员工在多步骤任务中强制使用内部代理工具。内部甚至训练了一批针对自身代码库的专用模型，因包含商业机密无法公开发布，但可作为改进公开版本的“中间站”。类似路线苹果也在走，同样不对外发布。
真正的压力不止来自市场：Claude Code 已成为 Google 工程师最常使用的外部 AI 编程工具之一。《Medium》报道指出，不少 Google 工程师私下用 Claude Code 补足自家模型的不足。当员工靠竞争对手产品来填补内部空缺，高层很难忽视。
对 Google 而言，这场竞赛起跑点不对等：Anthropic 是靠 AI 写代码起家的原生公司，Google 则是试图用 AI 重塑自己的巨擘。体量带来惯性，也带来资源。Strike Team 的存在意味着 Google 选择在体制内切出一条快速通道，而非等待整体慢速转型。