Google與新創Sakana AI合作,背後暗示著對Transformer路線的憂慮?
Google與新創Sakana AI合作,背後暗示著對Transformer路線的憂慮?

Google在近期宣佈與日本AI新創Sakana AI建立合作夥伴關係,Sakana AI將在產品中導入Gemini,並提供回饋協助Google改善模型品質。乍看之下這是再尋常不過的科技巨頭投資案,實際上卻暗示了這間科技巨頭對Transformer路線的憂慮,以及試圖押注不同作法的技術避險。

根據合作聲明,Sakana AI將能在產品開發中積極使用如Gemini等Google的大型語言模型,並透過Google的雲端基礎設施提供安全性要求高的金融和政府客戶服務;Sakana AI 也將回饋使用者反饋,協助Google改善模型品質。此外,雙方計劃推動人員交流與AI聯合研究。

Sakana AI是誰?為何吸引Google青睞

Sakana AI是一家成立於 2023年 8 月、總部位於東京的前沿人工智慧新創公司,由David Ha、Llion Jones和Ren Ito三位創辦人共同成立。

其中,David Ha曾領導 Google Brain 在日本的研究團隊,擁有深厚的神經網絡與自動機器學習研究背景;Llion Jones 則是2017年開創Transformer架構的《Attention Is All You Need》論文八位作者之一,而這篇論文奠定了 GPT、Gemini、Claude等大型語言模型的技術基礎。

Google Deepmind Demis Hassabis
Google DeepMind執行長哈薩比斯坦承,他對能否僅依靠規模實現通用人工智慧存疑,認為目前還欠缺幾項關鍵技術突破。
圖/ Google

Sakana AI將生物系統與自然演化啟發融入 AI 設計,提出了多種具有突破性的架構與系統,以及進化模型融合(Evolutionary Model Merging)、AB-MCTS多模型協作算法等。這些技術方向反映公司的核心信念:儘管Transformer很強大,生物啟發的技術與混合架構可能是突破瓶頸的關鍵。

Sakana的標誌就是一條逆流而上的魚,象徵著公司不滿足於現有主流AI擴展路線,而是探索全新的架構。「我對Transformer感到徹底厭煩。」Jones認為,當前業界過度專注於縮小研究範圍以追求性能,卻忽略了更根本的創新。

「擴展定律」可能走不通,Google坦承大型語言模型存在侷限

Transformer是2017年由Google研究員提出的一種AI模型架構,它的核心突破在於 「注意力機制」,讓模型能夠在處理序列資料(如語言、程式碼或時間序列)時,自動學習哪些元素最相關,從而大幅提升自然語言理解與生成能力。

當它閱讀一個句子時,不會平均分配注意力,而是會根據上下文判斷哪些詞最重要,例如「小明工作很累,所以他在睡覺」。Transformer會啟動「注意力」,將「他」與「小明」強力連結起來。它能理解「他」指的就是小明,而不是沙發或地板。

並且Transformer不是一個字一個字閱讀文章,同時處理句子裡的所有單詞,這讓訓練速度大幅提升,也讓它能處理超長的文章,這些優勢讓它大幅提升了翻譯精準度與理解能力。

簡單來說,Transformer是目前大型語言模型的基礎,包括OpenAI的GPT系列、Google的Gemini以及其他大多數生成式AI模型。它最大的優勢是可透過增加模型參數、訓練資料和算力而穩定提升性能,這就是所謂的擴展定律(Scaling Law)。也因此,Transformer成為近年 AI 突破的核心引擎。

然而,Transformer也存在侷限,長期推理與持續學習能力有限,模型很難像人一樣累積經驗並自我修正,這讓大型語言模型一直被形容像是一隻「金魚」,訓練完成後無論對話多少次,一旦關閉視窗,這些知識都消失無蹤。

同時依託規模提升性能的作法,耗費大量的能源與運算資源,隨著模型日漸龐大,如今運算需求正指數級上升,這些限制讓業界──甚至Google本身開始思考,僅僅靠擴大Transformer,是否還能通往通用人工智慧?

前Meta首席科學家楊立昆(Yann LeCun)曾公開指出,大型語言模型比貓還笨,缺乏對世界的真正理解,他認為現在的作法根本不可能實現通用人工智慧。他也因為路線的分歧,決定離開Meta創業。

Google DeepMind執行長德米斯.哈薩比斯(Demis Hassabis)曾在Podcast上表示,雖然他不認同楊立昆認為大型語言模型是條死路的極端看法,也坦承他對僅依靠擴展規模能否達成通用人工智慧存疑,表示要實現通用人工智慧目前還欠缺幾個關鍵的技術突破,例如持續學習能力及記憶力。

藉投資新創押注不同解方,降低對單一路線依賴

也因此,Google這次投資Sakana AI的舉動,被認為是在Transformer之外的道路「押注」。他們深知目前的Transformer技術並不足以達到通用人工智慧,Sakana AI的技術說不定就能夠帶來哈薩比斯口中提到,AI技術尚欠缺的幾個關鍵突破,也降低對單一路線的依賴。

事實上,Google內部研究如Titans、Nested Learning、Genie、AlphaProof已針對長期記憶、持續學習、世界模型進行實驗,但多數仍局限於特定領域。Sakana AI的外部創新提供另一條可能的路徑,且成本相對較低。

而且Sakana AI三位創辦人中有兩位都來自Google,保持與這間新創公司的關係,對Google代表著當Sakana AI的路線取得突破或被證實價值時,他們有機會搶先一步將人才及技術納入麾下。

Sakana AI founder.jpg
Sakana AI與日本政府、大型財團關係深厚,Google可藉此進軍日本市場。

另外,Sakana AI與日本政府、財團、大型企業關係密切。日本企業通常較為保守、對採用AI較為謹慎,Sakana AI可成為Google在日本市場的落地窗口。

Google與Sakana AI的合作關係顯示,儘管Google仍認為大型語言模型是邁向通用人工智慧的重要技術,但不再是唯一的技術,在保持現有技術優勢的同時,對未來可能需要的新架構提前佈局,「後Transformer」的探索與佈局,已經悄悄成為各大科技公司必須考慮的戰略命題。

延伸閱讀:Netflix 2025下半年收視報告出爐!獵魔女團、神偷奶爸⋯Top 30你看過了嗎?

資料來源:Nikkei AsiaThe Neuron

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/陳建鈞

責任編輯:李先泰

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數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?
數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?

2019年金融監理機關正式將雲端納入委外規範後,揭示金融業上雲時代來臨,國泰金控數數發中心成立雲端策略發展部,負責擬定集團上雲策略,並於2020年正式啟動7年集團雲端轉型計畫;在多數金融機構仍停留在單點遷移或IT現代化的現下,國泰金融集團在 2025 年即完成 100 套系統上雲,更將雲端轉型階段從 Cloud Ready、Cloud Adoption 推向 Cloud First,成為數據與人工智慧應用的關鍵引擎。

國泰金控資訊長|吳建興 James Wu
圖/ 數位時代

「百套系統上雲不僅僅是數字,更是讓國泰從『 IT 進化業務』邁向『 IT 驅動成長』的關鍵轉折。」國泰金控雲端策略發展部協理顏勝豪表示,上雲帶來的效益十分顯著,包括提升資源可用性與營運敏捷度、減輕 IT 維運負擔;同時,雲端業者多具備零碳排或綠能機房機制,亦有助於企業朝向 ESG 永續營運邁進。「金融上雲不是單純的現代化基礎設施或者是升級技術,而是為了換取速度與可靠度,讓集團可以加速創新腳步、彈性調配資源,以及培育所需人才與技能,為未來做最佳準備。」
為讓集團員工、金融同業以及有志上雲的夥伴可以進一步探討雲端轉型的各種可能,國泰金控舉辦雲端轉型成果發表會,會中除有集團子公司分享最新成果,三大公有雲平台業者也從不同技術視角共同探討在合規、資安與 AI 應用的可能。

七年、三階段,國泰金融集團將雲端內化為營運流程與創新引擎

國泰金控科技長|姚旭杰 Marcus Ya
圖/ 數位時代

為什麼國泰可以領先市場完成雲端轉型、數據與 AI 賦能業務?

顏勝豪認為,雲端轉型的起點不是直接遷移系統,而是從四個面向打底:應用系統盤點評估、雲端架構設計、雲端遷移藍圖規劃,以及組織治理框架建立,而這也是 Cloud Ready 階段最重要的事情。
「不同子公司有不同商業模式與節奏,若沒有共同語言與平台底座,上雲很容易各自為政。」顏勝豪表示,為讓所有員工可以齊步前行,國泰以雲端遷移方法論 Cathay 6R(註1)作為共同語言、用平台作為共同底座,讓轉型不只是技術選擇,而是集團行動。
完成單一系統的雲端遷移後,便進入 Cloud Adoption 階段。在這個階段中,要透過大規模遷移建立更成熟的上雲標準作業流程(SOP),透過 FinOps 機制控管與優化雲端營運成本,以及透過自動化與治理模型確認多雲環境與安全與維運穩定性,目標是將雲端內化為組織日常運營的一部分,進而邁向 Cloud First 階段:在合規前提下,新專案與系統升級預設在雲端環境開發,並善用雲原生優勢加速新產品功能開發速度。
「集團雲端策略只有一個核心原則:讓雲成為 AI 時代的成長引擎,而不是單純的基礎設施。」關於國泰的未來雲端布局,顏勝豪如是總結。

國泰金控 雲端策略發展部 協理|顏勝豪 Otto Yen
圖/ 數位時代

以雲端為 AI 資源引擎、發揮數據燃料價值,實現 AI 賦能業務應用

國泰不僅在2025年完成集團百套系統上雲,也啟動數據上雲計畫並為 GenAI 奠定基礎建設。
例如國泰金控實現數據上雲,打造資料湖倉與 GAIA 生態系統架構為 AI 賦能業務做準備:成立國泰風險聯防中心(CRC)攜手集團洗防人員強化風險控管與金融犯罪因應能力;釋出國泰員工 AI 助手–Agia–Beta
版,提供差勤、福利與權益、技術支援、職務職能與集團其他資訊等五大類別管理辦法等查詢服務;此外,亦推出集團數據共享平台、集團法規知識庫、 AI 評測中心等服務,更好發揮 Cloud First 與 AI 賦能業務應用的價值。
雲端是 AI 時代的關鍵底座、數據則是 AI 的燃料。顏勝豪指出,發展AI需要龐大的 GPU 算力,若自建 GPU 機房,不僅硬體設備昂貴、折舊速度快,光是散熱系統一年就高達兩、三千萬元的成本,若採取雲端資源,可以隨啟隨用,同時,大幅降低試錯成本。「當雲端打好基礎、AI成為能力模組,銀行、人壽、產險與證券的創新不再是單點突破,而是放大集團級綜效。」

國泰以 Cloud First + AI 持續領先市場、形塑未來樣貌

「雲端可以優化算力成本,資料則決定 AI 應用上限。」顏勝豪解釋,在 AI 新世代,AI 模型定調能力「下限」,集團子公司掌握的「獨特資料」則決定應用的「上限」,考量雲端有許多好用 AI 服務,唯有資料上雲才能發揮數據價值、用 AI 賦能集團各子公司業務。
例如國泰世華銀行將採取多公有雲策略,打造雲端智慧生態圈,並以現代化雲原生技術拓展應用場景;同時,運用 AI 與資料分析優化客戶服務體驗,並藉由跨雲整合機制支援多元業務模式,以充分發揮上雲效益。至於國泰產險,不僅在兩年半內完成13套核心系統上雲、優化營運流程,如以 Serverless 架構打造百萬級效果、萬元成本的短網址系統等,讓雲端成為產險驅動長期成長的核心引擎與標準配備。

國泰人壽則是透過雲端與 AI 滿足不同客戶需求,如以 AI Search 精準呈現關鍵字搜尋結果,讓客戶可以精準且快速的查找所需資料、大幅優化官網體驗與滿意度。至於國泰證券則是於2026年初推出「庫存管家」服務,以客戶持股為核心,應用 AI 技術打造個人化推播服務,協助投資人更有效率地掌握庫存狀況,提供更即時、系統化的投資管理體驗。
總的來說,國泰金控在集團的雲端轉型不僅是技術升級,更是思維革新,從百套系統上雲進展到 Cloud First 階段,可以預期在雲地基礎下,國泰將進一步引領 AI 時代變革,持續提升營運韌性與放大創新價值。

註1:Cathay 6R 國泰設計 Cathay 6R 雲端遷移方法論,將系統遷移方式依據上雲模式、系統開發成本分為 Rehost 、Replatform、Refactor、Rewrite、Replace 和 Retain 共6種遷移架構,並能對應到 IaaS、PaaS、SaaS 三種不同上雲模式。

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