你好，我是王煜全，這裡是王煜全要聞評論。
最近，我們越發覺得，某個模型又在那個榜單上高了幾分，已經不值得關心了。真正重要的，是誰能把事情做完。
而Google最近的重大人事調整，就是這個變化的一個非常值得重視的訊號。
上周，GoogleDeepMind的創始人、諾貝爾化學獎得主Demis Hassabis，正式交出了CEO的位置，轉任DeepMind董事長兼Google母公司Alphabet的首席科學家。
未來的接班者是DeepMind的原CTO。他將同時負責Gemini模型開發、前沿AI研究、Gemini App和開發者團隊，並直接向Google的CEO Sundar Pichai匯報。
這次調整之後，Hassabis就退出了DeepMind的日常營運，Gemini也會更以產品為導向。
你也許會好奇，人事變動和產業趨勢會有什麼關係？道理也很簡單，組織的權力流向那裡，產業訊號就在那裡。
熟悉我們的朋友可能知道，我們早就指出，Hassabis離任CEO其實是個關鍵標誌，或許意味著Google的戰略轉向，更是表明，產業已經進入了新階段。
AI程式設計
首先，來看看外部發生了什麼？
先說結論，那就是，AI的明確商業突破口已經出現，誰慢一步就可能失去市場。
Anthropic已經用自己的扭虧為盈證明，Agent不光在技術上跑得通，背後還可能是一個非常大的商業市場。而最先跑出來的領域，恰恰是AI程式設計。
Claude Cod之後，OpenAI的Codex周活使用者也達到了五百萬的等級。Google這邊，到今年第二季度，自家Antigravity的周活使用者也超過了兩百四十萬。同時，Meta也發佈了自己的AI程式設計產品Muse Code。
可以說，大家幾乎是正面撞在了同一個入口上。
特別是，我們在矽谷考察期間，就得到內部人士透露，Google內部AI開發工具其實已經相當成熟，自家程式設計師都在用。
因此，Google內部每天處理的token量也在暴增，3個月漲了6倍。
這套工具，Google自己用得很順，卻不對外，希望當做自己的護城河。但現在，各家都把開發工具當做服務往外賣，Google再捂著，在商業上已經沒有意義了。
GoogleCEO，Sundar Pichai
而且，要注意的是，程式設計Agent早已經變了，背後將是更大的市場。
以前所謂的AI程式設計，是你寫一半程式碼，它幫你補幾行，你遇到個Bug，它幫你分析原因。
現在的Agent是你直接告訴它任務，確定了明確指標，然後它自己去執行後面的讀程式碼、搜尋檔案、呼叫工具、運行命令、檢查結果、測試和偵錯修改等等完整流程。
人從一步一步操作AI，開始變成只負責定義目標和驗收結果，也就意味著更大的token消耗量。
同時，大廠們押注AI程式設計，更是因為這不只是程式設計師市場。
OpenAI就發現，超過七成的Codex使用者，至少交給過它一次長任務（即需要人類花一小時以上的時間才能完成的任務），更是有約四分之一的使用者交給過它相當於人類八小時工作時長的任務。顯然，這些使用者不可能全都是程式設計師。
OpenAI還指出，在其內部，不只是工程部門，法律、財務、招聘這些非技術部門的員工，也已經把Codex變成了主要的AI工作工具，而且他們約有3成的工作是工程或程式設計。
不是因為OpenAI讓這些人員也去幹開發，也不是他們的非技術部門也有很高的程式設計能力要求，是因為Agent讓每個普通人都擁有了過去只有程式設計師才能調動的軟體能力，可以直接讓Agent去抓取、清洗、整理資料，甚至搭出一個內部工具。
可見，AI程式設計真正的市場邊界，是在於有多少人需要AI幫他把事情做完。雖然程式設計師是一個數量不小的群體，但需要借助軟體能力來完成工作的人可要多得多。
一葉知秋
這樣梳理一番，你就不難理解Google這次調整背後的邏輯。
當方向已經明確，一個組織的優先順序必然要跟著變，不管科研能力多強，也不能讓探索期拖慢執行期的速度。
AI程式設計已經不是個小業務了，所有人都在搶程式設計。
OpenAI和Anthropic幾乎是全公司撲在這個方向上；Google體量雖大，但很多部門並不直接參與AI產品和開發生態的競爭，分散的力量很難在一個快速集中的市場裡佔到優勢。
如果在日常營運決策中，科研節奏和產品節奏沒有清晰的分工，產業化的投入就容易被稀釋，推進速度也會受影響。這次讓Hassabis退居二線，本質上就是在把這兩條線拆開，讓產品執行的優先順序不再被科研拖慢。
雖然模型大戰遠沒有結束，但只做出更聰明的模型，已經不夠了。
模型必須進入產品，產品必須進入使用者的工作流，甚至為使用者打造自動化的智能系統，並最後真正替使用者交付結果。做不到這一步，打分兒再高也轉化不成商業價值。
更重要的是，Agent將是下一代AI應用、乃至智能服務的作業系統。
程式設計就已經表明了，Agent時代，人提出目標，AI調動軟體，最後直接把結果交給人。屆時，軟體會退到後台；真正站到使用者面前的，是一個個能夠持續提供服務的Agent。
我們一直在說，未來是服務規模化的時代。現在看，Agent就是這個時代的基礎。
也就是說，那些過去只能由專業人士持續提供的、稀缺且昂貴的服務，將有望通過Agent變成專家級的、個性化的、可持續的、且能以很低邊際成本提供給每個人的智能服務。
關鍵就在於，一個AI，到底能獨立完成多複雜的任務？具體來說，就是它能連續執行多長時間？能呼叫多少工具？遇到錯誤能不能自己糾正？以及人類多久才必須干預一次？
所以，回過頭再看Google這次調整，真正值得關注的不是誰升了誰降了。我們要做的，是見一葉而知秋：人事調整隻是新聞，背後卻體現了整個產業正在變化。
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