標籤

Google DeepMind

Google DeepMind 是 Google 的基礎研究與產品化團隊，從 Gemini、AlphaFold 到機器人與搜尋系統，都在推動模型能力、推理效率與多模態應用。它的進展常直接影響開發者可用的 API、工具鏈與部署成本。

9 篇文章

為什麼 Google DeepMind 正在贏下模型人才戰

Google DeepMind 會贏下模型人才戰，不是因為名氣，而是因為它同時提供算力規模、研究深度與從安全到前沿訓練的完整路徑。

OpenAI 擴大網路安全信任存取，並推出 GPT-5.4-Cyber。DeepMind 與 Baidu 也同步推進機器人與搜尋更新，AI 正往專用系統走。

OpenAI從非營利起步到估值數千億美元，山姆·奧特曼的權力與公司治理正被重新檢視。

Anthropic 的 Claude Mythos 走向高階寫碼、推理與資安場景，但成本與雙重用途風險，也讓導入變得更挑客戶。

Gemini 3.1 Pro 以 77.1% ARC-AGI-2、94.3% GPQA Diamond、1M token 上下文登場，價格仍維持 Gemini 3。這次重點不是噱頭，而是長文檔、程式碼與 agent 工作流的實戰成本。

3月27日上映的 AI 紀錄片找來 Altman、Hassabis、Amodei 同框，但它真正想問的，是這些做出模型的人，憑什麼決定風險由誰承擔。

黃仁勳說 AGI 可能已經到了，但他講的是實用版定義。真正的爭點，是 AI 到底要多像人，才配叫 AGI。

Google DeepMind 延攬前耶魯教授、Bridgewater 前首席科學家 Jasjeet Sekhon 擔任策略長。這個人事案背後，連著 Alphabet 2026 年上看 1850 億美元的資本支出，也反映 Google 想把 AI 研究、商業化與政策回應綁得更緊。

Google DeepMind 認為 2026 年，AI 可能從定期重訓走向連續學習。重點不在更長的 Token 視窗，而在模型能否安全吸收新資料、保留能力，並真的用在寫程式、研究與自動化系統。