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2026年6月，谷歌在成立由DeepMind研究工程师Sebastian Borgeaud牵头的AI代码突击队不足两月之际即启动团队重组，将DeepMind职责从编码工具、智能代理优化扩展至Gemini模型预训练后、指令对齐前的中期训练阶段，旨在从底层能力层面缩小与Anthropic在生成式AI编程领域的差距，强化模型结构化推理表现。
生成式AI编程是当前To B市场付费转化率最高的AI场景之一，据第三方机构测算，2026年全球企业级AI代码工具采购规模已经突破120亿美元，年增速超过70%。当前Anthropic旗下Claude系列模型凭借在复杂系统代码生成、跨语言debug、长上下文代码理解等场景的突出表现，已经拿下亚马逊、Snowflake等多家头部科技企业的年度采购订单，在高端AI编程市场的份额领先谷歌超过15个百分点。
今年4月，谷歌曾组建由DeepMind核心工程师Sebastian Borgeaud牵头的“AI代码突击队”，最初的定位是打磨Gemini配套的编码工具、优化代码生成智能代理，希望通过产品端的快速迭代抢回市场份额。此次重组后，团队的核心方向转向Gemini模型的中期训练环节——即在模型完成大规模通用预训练之后、正式启动指令对齐与微调之前，定向投喂经过清洗的高质量代码、数学类结构化数据补全能力短板。
业内研究显示，对于编程、数学等强逻辑类能力，中期训练的投入产出效率比常规后期微调高出30%以上，能在不显著增加训练成本的前提下，大幅提升模型的结构化推理水平。此次调整也标志着谷歌的策略转向：不再满足于靠提示词优化、产品界面迭代获取短期用户增长，而是直接从底层模型能力入手补全“基本功”，据了解谷歌联合创始人谢尔盖·布林已直接介入该项目的资源协调，优先级被提至DeepMind全年Top3级别。
当前大模型的竞争已经从通用能力的“跑分竞赛”，转向垂直场景落地能力的实打实较量，AI编程作为最先实现规模化商用的垂直场景，已经成为谷歌、Anthropic、OpenAI三家头部玩家的核心角力点。
谷歌此次对中期训练环节的加码，也给行业释放了明确信号：大模型的训练流程仍有大量可优化的空间，过去行业普遍重视预训练和微调环节，对中间过渡阶段的价值挖掘不足。有业内人士预测，随着谷歌等头部玩家的验证，中期训练未来有望成为大模型研发的标准流程，垂直场景的模型能力迭代速度将进一步加快。据透露，今年Q4即将推出的Gemini 3.0版本将首次应用本次中期训练的技术成果，目标是在HumanEval、MBPP等主流代码基准测试中追平Claude 3.5 Opus的表现。
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