[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"article-google-io-shift-ai-science-agents-zh":3,"article-related-google-io-shift-ai-science-agents-zh":32,"series-industry-f3f69634-5b18-4003-bf98-22804e8dd865":85},{"id":4,"slug":5,"title":6,"content":7,"summary":8,"source":9,"source_url":10,"author":11,"image_url":12,"cover_image":12,"category":13,"language":14,"translated_content":11,"related_article_id":15,"keywords":16,"key_takeaways":24,"views":28,"created_at":29,"published_at":30,"topic_cluster_id":31},"f3f69634-5b18-4003-bf98-22804e8dd865","google-io-shift-ai-science-agents-zh","Google I\u002FO 把科學 AI 推向代理人","\u003Cp data-speakable=\"summary\">\u003Ca href=\"\u002Ftag\u002Fgoogle\">Google\u003C\u002Fa> 正把科學 AI 從單點工具，轉向能規劃和執行研究流程的代理人系統。\u003C\u002Fp>\u003Cp>說真的，這次 I\u002FO 很有意思。\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdeepmind.google\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Google DeepMind\u003C\u002Fa> 一邊講 AI，一邊把科學產品包成新敘事。Demis Hassabis 還丟了一句「standing in the foothills of the singularity」。\u003C\u002Fp>\u003Cp>但真正有料的，不是這句話。是 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdeepmind.google\u002Ftechnologies\u002Fweathernext\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">WeatherNext\u003C\u002Fa>、\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdeepmind.google\u002Ftechnologies\u002Fgenome\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">AlphaGenome\u003C\u002Fa>、\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdeepmind.google\u002Ftechnologies\u002Fearth\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">AlphaEarth Foundations\u003C\u002Fa> 這些產品，開始和 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fblog.google\u002Ftechnology\u002Fai\u002Fgoogle-io-2026-gemini-for-science\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Gemini for Science\u003C\u002Fa> 綁在一起。Google 不是不做專用模型，而是把重心往 \u003Ca href=\"\u002Ftag\u002Fagentic-ai\">agentic AI\u003C\u002Fa> 移。\u003C\u002Fp>\u003Ctable>\u003Cthead>\u003Ctr>\u003Cth>訊號\u003C\u002Fth>\u003Cth>數字\u003C\u002Fth>\u003Cth>代表什麼\u003C\u002Fth>\u003C\u002Ftr>\u003C\u002Fthead>\u003Ctbody>\u003Ctr>\u003Ctd>AlphaFold 使用者\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>300 萬+\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>專用科學工具已經有很大採用面\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd>Isomorphic Labs Series B\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>20 億美元\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>藥物研發 AI 仍是重點投資區\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd>WeatherNext 版本時間\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>2025 年 11 月\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Google 還在持續發專用科學模型\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd>I\u002FO 主軸\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>agentic AI\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>公共敘事開始往能做研究的系統移動\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003C\u002Ftbody>\u003C\u002Ftable>\u003Ch2>Google 還在做專用模型，但重心變了\u003C\u002Fh2>\u003Cp>先講白了，Google 沒有放棄科學模型。它還在推 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdeepmind.google\u002Ftechnologies\u002Fgenome\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">AlphaGenome\u003C\u002Fa>，也還在推 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdeepmind.google\u002Ftechnologies\u002Fearth\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">AlphaEarth Foundations\u003C\u002Fa>。這些東西很專，分別對準基因、地球科學、氣象。\u003C\u002Fp>\n\u003Cfigure class=\"my-6\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1779961713765-6kwb.png\" alt=\"Google I\u002FO 把科學 AI 推向代理人\" class=\"rounded-xl w-full\" loading=\"lazy\" \u002F>\u003C\u002Ffigure>\n\u003Cp>問題是，現在 Google 講故事的方式變了。以前你會先聽到單一模型的成績。現在你先聽到一個大框架。像是 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdeepmind.google\u002Ftechnologies\u002Fco-scientist\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">AI Co-Scientist\u003C\u002Fa> 和 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdeepmind.google\u002Ftechnologies\u002Falphaevolve\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">AlphaEvolve\u003C\u002Fa>，都被放進 \u003Ca href=\"\u002Ftag\u002Fgemini\">Gemini\u003C\u002Fa> for Science 下面。\u003C\u002Fp>\u003Cp>這很像產品線重整。不是把舊東西丟掉。是把它們改成模組。專用模型負責單點能力，agent 負責串流程。對研究團隊來說，後者更像真正能上工的軟體。\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>AlphaFold 已被 300 萬以上研究者使用。\u003C\u002Fli>\u003Cli>Isomorphic Labs 拿到 20 億美元 Series B。\u003C\u002Fli>\u003Cli>WeatherNext 在 2025 年 11 月更新。\u003C\u002Fli>\u003Cli>Gemini for Science 把多個科學產品收進同一個架構。\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>這種變化很現實。單一模型再強，也只解一類問題。agentic 系統則想把文獻、程式、模擬、驗證串起來。講白了，Google 想賣的不是一把瑞士刀，而是一個研究\u003Ca href=\"\u002Fnews\u002Fopenai-anthropic-ai-jobs-doom-zh\">工作\u003C\u002Fa>台。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>真正的賭注，是 AI 能不能做研究工作\u003C\u002Fh2>\u003Cp>\u003Ca href=\"\u002Ftag\u002Fgoogle-cloud\">Google Cloud\u003C\u002Fa> chief scientist \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.amacad.org\u002Fdaedalus\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Pushmeet Kohli\u003C\u002Fa> 在 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.amacad.org\u002Fdaedalus\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Daedalus\u003C\u002Fa> 寫得很直接。他說：「We are moving toward AI that doesn’t just facilitate science but begins to do science.」\u003C\u002Fp>\u003Cp>這句話很重。它不是在講 AI 幫你寫摘要。也不是在講 AI 幫你找論文。它是在講 AI 可能開始自己提假設、跑實驗、整理結果。這才是 Google 現在想推的方向。\u003C\u002Fp>\u003Cp>但 Google 也沒把話說滿。它用的是 AI Co-Scientist，不是 AI Scientist。這差很多。前者是協作者。後者聽起來像自動開工的研究員。Hassabis 也一直把時間線拉到未來 10 年左右。\u003C\u002Fp>\u003Cblockquote>“We are moving toward AI that doesn’t just facilitate science but begins to do science.” — Pushmeet Kohli\u003C\u002Fblockquote>\u003Cp>我覺得這個命名很聰明。它保留想像空間，也避免過度承諾。因為科學不是聊天。模型講錯一個假設，後面可能就是整組實驗浪費掉。這也是為\u003Ca href=\"\u002Fnews\u002Fwhy-verkor-turboquant-silicon-ip-matters-zh\">什麼\u003C\u002Fa>「代理人」比「聊天機器人」更像下一步。\u003C\u002Fp>\u003Cp>另外，Google 也有很務實的壓力。它在 coding 工具上，確實被 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.anthropic.com\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Anthropic\u003C\u002Fa> 和 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fopenai.com\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">OpenAI\u003C\u002Fa> 壓著打。可是一旦你把研究流程拆開看，code generation 只是其中一環。會寫程式的 agent，才比較像能碰研究的 agent。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>人事調整，透露資源往哪裡走\u003C\u002Fh2>\u003Cp>看 Google 的人事，也能看出端倪。\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.latimes.com\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Los Angeles Times\u003C\u002Fa> 報導過，John Jumper 現在把重心放到 \u003Ca href=\"\u002Ftag\u002Fai-coding\">AI coding\u003C\u002Fa>，而不是只做科學工具。這位是 AlphaFold 的核心人物，還拿過 Nobel Prize。\u003C\u002Fp>\n\u003Cfigure class=\"my-6\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1779961734372-t7xo.png\" alt=\"Google I\u002FO 把科學 AI 推向代理人\" class=\"rounded-xl w-full\" loading=\"lazy\" \u002F>\u003C\u002Ffigure>\n\u003Cp>這種調整很少是偶然。大公司真的要轉向，通常不會先開記者會說自己轉了。它會先改 keynote 的篇幅，再改產品命名，最後才是工程資源分配。Google 現在看起來就是這個節奏。\u003C\u002Fp>\u003Cp>也就是說，科學模型還在，但最頂尖的人力開始往更通用的 agent 能力靠。這代表公司判斷，下一輪價值不只在單一科學任務，而在整個研究流程的自動化程度。\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>John Jumper 是 AlphaFold 的重要人物。\u003C\u002Fli>\u003Cli>Google I\u002FO 的科學主軸是 Gemini for Science。\u003C\u002Fli>\u003Cli>AI Co-Scientist 已進入早期測試。\u003C\u002Fli>\u003Cli>Stanford geneticist Gary Peltz 已參與試用。\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>這裡有個很妙的細節。\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.nature.com\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Nature\u003C\u002Fa> 相關報導裡，Gary Peltz 把它比成「consulting the oracle of Delphi」。這句話很帥，但也很危險。因為研究者一旦太快相信模型，驗證就可能跟不上。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>競品怎麼看，Google 卡在哪裡\u003C\u002Fh2>\u003Cp>如果把視角拉開，Google 不是唯一在做這件事。\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.openai.com\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">OpenAI\u003C\u002Fa> 這週也傳出模型在數學上做出重要結果。那不是專門為數學做的模型，而是 general-purpose 模型。\u003C\u002Fp>\u003Cp>這點很重要。因為它說明一件事：通用模型正在吃進原本只屬於專用工具的領域。今天是數學。明天可能是化學、材料、藥物設計，甚至部分實驗規劃。\u003C\u002Fp>\u003Cp>但科學領域跟數學還是不同。數學只要證明或反例。科學要碰現實世界。要跑儀器。要看樣本。要處理噪音。這讓驗證成本高很多，也讓 agent 的錯誤更貴。\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>專用工具像 AlphaFold，解單一任務很強。\u003C\u002Fli>\u003Cli>agentic 系統像 Gemini for Science，想串完整研究流程。\u003C\u002Fli>\u003Cli>OpenAI 的 general model 已在數學做出成果。\u003C\u002Fli>\u003Cli>Google 的策略是把科學工具包進 agent 架構。\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>所以 Google 的問題不是「有沒有模型」。而是「哪種模型最值得投」。如果你是開發者，這件事很像從單一 API 轉向工作流平台。單點功能會被複製。能串流程的系統，才會變成真正的產品核心。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>這波變化，背後其實是產業算盤\u003C\u002Fh2>\u003Cp>我覺得 Google 這步很像在押一個更大的市場。專用科學模型很強，但市場通常比較窄。agentic 系統則可以橫跨研究、企業知識工作、程式開發、資料分析。\u003C\u002Fp>\u003Cp>這也解釋了為\u003Ca href=\"\u002Fnews\u002Fwhy-turboquant-matters-more-than-model-size-zh\">什麼\u003C\u002Fa> Google 會把科學產品和 Gemini 綁在一起。因為 Gemini 本來就是通用模型品牌。把科學功能放進來，等於告訴市場：這些能力不是獨立孤島，而是同一個平台的一部分。\u003C\u002Fp>\u003Cp>對台灣開發者來說，這訊號很直接。未來值錢的，不只是會調一個模型。還有會設計 agent workflow。像是工具調用、狀態管理、權限控管、結果驗證，這些都會變重要。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>接下來看什麼\u003C\u002Fh2>\u003Cp>接下來我會盯兩件事。第一，Google 會不會把更多科學功能開放給外部研究者。第二，這些 agent 到底能不能在真實實驗裡少犯錯。只要其中一項做得夠好，市場就會開始改寫預算。\u003C\u002Fp>\u003Cp>講白了，問題已經不是 AI 能不能幫科學家。問題是，兩年後大家會不會把研究起手式交給 agent。你如果在做 LLM、資料管線、或研究工具，我會建議現在就開始想：你的產品，是單一模型，還是能跑完整流程的系統？\u003C\u002Fp>","Google 在 I\u002FO 釋出訊號：科學 AI 正從單點工具，轉向能規劃、執行研究流程的 agentic 系統。","www.technologyreview.com","https:\u002F\u002Fwww.technologyreview.com\u002F2026\u002F05\u002F22\u002F1137813\u002Fgoogle-i-o-showed-how-the-path-for-ai-science-is-shifting\u002F",null,"https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1779961713765-6kwb.png","industry","zh","fcdad366-2be8-4d11-a736-a4af60fcd930",[17,18,19,20,21,22,23],"Google I\u002FO","AI 科學代理人","Gemini for Science","AlphaFold","Google DeepMind","agentic AI","研究自動化",[25,26,27],"Google 沒有放棄專用科學模型，但公共敘事已轉向 agentic AI。","Gemini for Science 把多個科學產品收進同一個框架。","未來競爭焦點會從單點模型，轉到能不能串起研究流程。",2,"2026-05-28T09:47:38.720461+00:00","2026-05-28T09:47:38.683+00:00","caa87b65-9bbc-46fe-bba8-4f4158dd2d8b",{"tags":33,"relatedLang":44,"relatedPosts":48},[34,36,38,40,42],{"name":19,"slug":35},"gemini-for-science",{"name":20,"slug":37},"alphafold",{"name":18,"slug":39},"ai-科學代理人",{"name":17,"slug":41},"google-io",{"name":21,"slug":43},"google-deepmind",{"id":15,"slug":45,"title":46,"language":47},"google-io-shift-ai-science-agents-en","Google I\u002FO and the shift to AI science agents","en",[49,55,61,67,73,79],{"id":50,"slug":51,"title":52,"cover_image":53,"image_url":53,"created_at":54,"category":13},"0d604500-3a70-40ec-a70e-370f972a66ab","korea-nvidia-talks-ai-factory-push-zh","韓國與 Nvidia 對話，重點是 AI 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