Gemini 3 翻轉戰局!DeepMind技術長揭「團隊轉型3關鍵」:如何2年半內從落水狗變ChatGPT勁敵?
Gemini 3 翻轉戰局!DeepMind技術長揭「團隊轉型3關鍵」:如何2年半內從落水狗變ChatGPT勁敵?

現在誰是 AI 市占率之王?根據 Similarweb 統計至 2025 年 9 月的最新報告,若看過去三年的全球造訪數,市場主角一直是 ChatGPT,大約吃下近 80% 的流量。其他像 Gemini、DeepSeek、Claude、Perplexity、Grok、Copilot 雖在慢慢長大、彼此分散一些注意力,但加總起來仍不敵 ChatGPT。

值得注意的是,Google 最新 AI 模型「Gemini 3」已正式上線,並同步導入所有核心產品。據官方資料,Gemini App 每月活躍使用者已突破 6.5 億,AI 摘要的每月觸及更達約 20 億使用者;企業端方面,逾 70% 的 Google Cloud 客戶使用其 AI 產品,開發者累計約 1,300 萬。

換言之,伴隨模型能力升級,Gemini 3 形成了 2025 年下半年最受關注的 AI 使用熱潮。

ChatGPT穩坐市占率之王
截至2025年9月,ChatGPT的市占率仍達到76%,但Gemini也逐漸確立「二哥」地位。
圖/ similarweb

那麼,Google 和 DeepMind這支曾經的 AI 先鋒,如何在啟動 Gemini 計畫後的短短兩年半內,憑藉最新的 Gemini 3 Pro 等模型的發布,重新回到AI之戰的牌桌中央?

曾經的 AI 科研王者,一度被 ChatGPT 打成落水狗

DeepMind 的 CTO、如今身兼 Google 首席 AI 架構師的 Koray Kavukcuoglu,近期在官方訪談中坦率承認,這家世界頂尖的 AI 實驗室曾一度處於追趕狀態:「坦白說,在很長一段時間裡,我們都在追趕(it has been a catchup for a long time)。」

在 LLM 時代的開端,Google 與 DeepMind 面臨的,不僅是技術挑戰,更是一場深刻的文化與組織衝突。這是「研究王者」,原本習慣用頂級論文定義進步,卻突然被捲入以產品迭代與用戶體驗為圭臬的「商業世界」的故事。

Koray 直言不諱地描述了當時的錯愕。儘管 Google 擁有深厚的 AI 研究傳統,但在將 LLM 大規模產品化這件事上,團隊一度「並不知道如何做很多事情」(“we don’t know how to do a lot of things”)。這種落後感,來自於「研究者心態」被市場閃電般的節奏打破:過去他們習慣於定義問題、尋找最優雅的解法;現在市場已經給出了問題,他們需要的是最快、最穩健的答案。

這場衝突的核心,是工作模式的劇變。

Koray 回憶,在 DeepMind 的早期,「25 個人可以共同發表一篇論文」(“we would write papers with 25 people”)。他強調,這在當時的學術界已是罕見、近乎工業化規模的協作,甚至會引來外界質疑。

然而,今天打造一個 Gemini 模型,卻需要數千人跨越全球、跨部門共同努力,形成一個徹頭徹尾的「Google 團隊模式」(“a very team Google model”)。

從 25 人到數千人,這不僅是數量的增加,更是思維模式的躍升。其背後,是從追求「科學發現」的靈光一閃,到擁抱「工程確定性」的系統作戰的巨大文化鴻溝。團隊必須學會以產品經理的視角思考、以工程師的嚴謹交付。

白話來說, 在 AI 世界裡,最難跨越的距離,是從一篇完美的論文,到一個用戶真正說「好用」的產品。 舊的地圖已失去座標之力;在一整片陌生的戰場上,他們要如何繪製一條新的航線?

聚焦「好用的產品」:Google 打造「AGI飛輪」三步驟

對 Google AI 團隊而言,這個「頓悟時刻」並非來自某個演算法的突破,而是來自對 AGI 終極路徑的重新思考。Koray 用一句話清晰標記了轉捩點:

「我們打造 AGI 的方式,就是透過產品(This is how we are going to build AGI… with the products)。」

這句話看似簡單,卻極具顛覆性。它標誌著 Google 承認:AGI 的智慧不能在實驗室中閉門造車,而必須在真實世界的複雜需求與用戶回饋中被「共同建構」(“co-building AGI with our customers”)。

換言之,用戶的每一次提問、每一次點擊、每一次創作,都是最寶貴的「信號」(user signal)。這些信號,遠比任何實驗室數據更真實、更複雜、更具指導性,因為它們告訴模型什麼才是真正有用、什麼才是人們需要的。

正如 Koray 所言:「我們為自己創新……我們找到了自己的解決方案。」而這種團隊轉型可概括為以下三步。

第一招:從「科學家」到「工程師」的心態革命

一切行動的基礎,是心態的徹底轉變。Koray 反覆強調,團隊正以前所未有的力度擁抱「工程師心態」(engineering mindset)。

這意味著目標轉移:不再只追求單點技術突破,而是要打造「穩健、可被信任、經過充分測試的系統」(robust, safe to use, trusted, tested system)。安全與隱私不再是事後補丁,而是自設計之初即納入的第一性原理。

第二招:打造以「用戶信號」為燃料的閉環引擎

若說工程師心態是內功,產品整合便是核心戰術。Google 正將最前沿的模型深度整合進龐大的產品矩陣:Gemini App、搜尋的 AI Overviews、開發者平台 AI Studio 等。這些產品共同構成巨大的「神經網絡」,用以捕捉最真實的用戶信號。

Koray 明確指出:「獲取用戶信號,是我們理解真實世界用例的主要驅動力」(“getting that signal is the main driver”)。

於是形成閉環飛輪:

  1. 更好的模型 → 帶來更強的產品體驗。
  2. 更強的產品體驗 → 吸引海量用戶,產生更豐富的用戶信號。
  3. 更豐富的用戶信號 → 反過來指導團隊,迭代出更好的模型。

這個由用戶驅動的飛輪,構成了一道難以複製的競爭護城河。因為初創公司缺乏數十億用戶的產品生態,而專注於企業的競爭對手則缺少大規模、多樣化的消費者回饋迴路。

第三招:喚醒沉睡的「全棧巨人」

這是 Google 最獨特的優勢。

Koray 強調「Google 的全棧方法」(“Google has this full stack approach”): 不僅擁有晶片(TPU)、數據中心與上層應用,更具備將其深度協同的垂直整合能力。從底層硬體到上層產品的系統性優勢,創造規模經濟,構築難以逾越的進入壁壘。

如果過去的 DeepMind 是打造鋒利「矛」的頂級工匠,如今的 Google AI 則是在建造一艘由用戶驅動、全棧護航的超級「航母」。

這套新打法,正引領 Google 駛出「追趕者」的陰影,駛向更廣闊的戰略深海。

Google 要重新定義 AGI 競賽的終局

隨著最新 Gemini 模型的成功發布與市場的積極回饋,Koray 與他的團隊終於可以稍稍鬆一口氣。

他感覺:「如今我們已經回到領導者群體」(“nowadays we are at that leadership group”)。這不僅是一次產品的勝利,更是對其新戰略的驗證。

然而,Koray 立刻補充:模型遠非完美,「它在寫作方面完美嗎?不。它在寫程式方面完美嗎?也不完美。」他坦承團隊面臨的最大風險是「創新枯竭」(“running out of innovation”)。

總結來說,Koray 認為 AGI 競賽的下半場,不再只是追求理論突破與跑分(benchmarks),而是轉向:如何與現實世界緊密連結、以工程思維加速落地,並將用戶回饋內化為模型迭代的關鍵。

「誰能更高效地向用戶學習、誰能更快地把學習成果轉化為更好的產品,誰就將佔據更有利的位置。」Koray說。

訪談最後,Koray表示,接下來六個月將與過去六個月一樣令人興奮:「Google 團隊將把 AGI 開發推向一個在現實世界中不斷提供更大價值的階段。」

延伸閱讀:不只軟體工程師遭殃,白領大失業潮要來了?MIT最新報告:AI已能取代逾1成美國勞動力!

資料來源:Google、similarweb

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 李先泰

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免費下載「會議紀錄整理師」!逐字稿丟給AI,自動抓決議跟待辦,支援ChatGPT與Claude
免費下載「會議紀錄整理師」!逐字稿丟給AI,自動抓決議跟待辦,支援ChatGPT與Claude

在某個大雨滂沱的晚上,超級感謝有 7 位一天一 AI 的讀者來體驗我做的「會議紀錄整理師」AI 工作流。現在,我要把它免費開放給你用了!

今天來跟你分享,一天一AI PRO 設計出的 AI 工作流,到底可以幹嘛,並且讓你試用看看。

首發就是「會議紀錄整理師」,這是我自己最常用的工作流之一。有了它,會議上我都可以集中精神發表意見,之後 AI 再幫我統整即可!

除了省時省力、釐清待辦,我還多做了一點巧思:區分出討論項目與決議。那些會議上討論過的,但根本沒結論的事情,我請 AI 幫忙抓出來。

這個工作流可以到一天一AI PRO 的官網下載,裝進你的 ChatGPT 和 Claude。具體怎麼做?往下看圖卡吧。

還想看哪些內容?歡迎點此連結跟我分享~

AI會議紀錄怎麼做?「會議紀錄整理師」自動整理逐字稿

會議紀錄整理師是什麼?

每次會議我會取得同意後錄音,一結束就把逐字稿丟給 AI,呼叫「會議紀錄整理師」技能來做紀錄。逐字稿的錯字多、內容散亂、缺乏說話者資訊,通通沒關係,這個技能可以通過一串設計好的流程,區分是哪種會議(進度追蹤、規劃討論、解題決策)來決定紀錄的重點,最後產出會議紀錄通知信+留存版的完整紀錄文件。

AI整理會議紀錄最大亮點:自動區分討論、決議與待辦

最有感的亮點:區分出討論項目與決議

看完「會議紀錄整理師」整理的紀錄,第一印象一定是「很清楚、有結構」。但細看會發現,它除了幫你列清楚待辦事項,也會提醒你會議缺失的資訊,例如沒指定負責人、沒確定截止日期、哪些是拍板的決定、哪些決議沒討論完、哪些人的意見有衝突。

同件事反覆討論怎麼整理?AI只抓最後拍板結論

結論回掃:同件事來回討論,AI 只認最後的拍板

開會常常一個議題反覆討論,前面說「先用 A 方案」,後面又改口「還是 B 好」。一般 AI 整理會把兩個都列出來,會搞不清楚到底選了哪個。「會議紀錄整理師」有「結論回掃」機制:以最後一次明確確認為準,早期被推翻的版本會被歸類到「否決了什麼」,不會讓過時的決策混淆你。

與會者有誰?例行會議可以沿用團隊設定

與會者有誰?例行會議可以沿用設定

第一次使用,直接貼逐字稿就能跑。AI 遇到不認識的人名或職稱,會在結尾列出來問你:「這位是誰、負責什麼?要不要記下來?」你回覆後,它就建立你的團隊記憶檔。下次再開相同主題的會議會自動沿用,提高會議紀錄裡名字、職稱、待辦事項隸屬的正確性。

ChatGPT、Claude怎麼安裝「會議紀錄整理師」?

下載後怎麼用?

註冊登入一天一AI PRO 官方網站,找到「會議紀錄整理師」的立即下載按鈕,下載 zip 檔。Claude 網頁版的用戶,從Setting→Skills→右上方Add選擇→Upload skill→上傳 zip 檔。ChatGPT 網頁版的用戶要是付費版:開一個新對話→選擇「工作」標籤→在對話框上傳 zip 檔→輸入「幫我安裝到個人雲端技能」。完成設定後,重整頁面、開新對話,在對話框輸入「/」或是「@」輸入「會議紀錄整理師」就能把技能呼叫出來,再把會議逐字稿貼給它就行了。

AI會議紀錄還能怎麼用?散會前確認、累積成專案進度報告

散會前就做紀錄、同專案紀錄能做成進度報告

我在每個會議結束前,都會速跑紀錄,現場確認與會者的理解都一致。同一個專案的會議紀錄累積起來,還可以變成專案進度簡報給主管看:這個月做了哪些決策、還有哪些待辦沒完成、風險有沒有被處理掉。

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延伸閱讀:
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