Google 為什麼不追 Claude Code？I/O 2026 揭開矽谷巨人的 AI 路線之爭

本文整理自《The AI Daily Brief》2026 年 5 月播出的單集，並綜合 9to5Google、TechCrunch、The Information 等報導補充。

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一場什麼都做、卻讓人更困惑的發表會

5 月 19 日的 Google I/O 2026 可能是近年來資訊量最大的一場開發者大會。Gemini Omni、Gemini Spark、Antigravity 2.0、Gemini 3.5 Flash，再加上 Google Pics、Flow、Jules 的更新，一個多小時裡塞進了至少十幾項 AI 產品發表。

但看完之後，AI 社群最大的反應不是興奮，而是困惑。

The AI Daily Brief 主持人 NLW 在節目中說了一句話很到位：Google 的領導層對於「贏得 AI 競賽」的定義，可能跟 Anthropic 和 OpenAI 完全不同。當 Anthropic 和 OpenAI 全力押注程式碼代理（coding agents），把 Claude Code 和 Codex 打造成開發者的核心工具時，Google 似乎在打一場完全不同的仗。問題是，Google 自己內部可能也不確定要打哪場仗。

知名科技 YouTuber MKBHD 在節目後直言，光是追蹤 Google 發表的所有 AI 產品名稱就已經很吃力了。開發者 Simon Smith 更是在社群上直接喊話：拜託 OpenAI 和 Anthropic，千萬不要學 Google 搞產品蔓延。他只想要一個強大的代理工具，像 Codex 或 Claude Code 那樣，透過它就能做所有事。

這不是一場普通的產品發表會回顧。透過 I/O 2026 這個窗口，我們其實看到的是 Google 內部正在上演的一場路線之爭，而這場爭論的結果，可能會決定 AI 產業未來三到五年的走向。

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程式碼代理時代，Google 缺席了

要理解 Google 在 I/O 2026 的尷尬處境，得先回顧過去一年半發生了什麼。

Claude Code 在 2025 年 2 月公開測試，Codex 在同年 5 月跟進。當時很多人還覺得「程式碼代理」只是開發工具的小升級，沒什麼大不了。但到了 2026 年初，情況完全不同了。Anthropic 的 Opus 4.5 和 OpenAI 的 GPT-5.2 相繼問世，用 AI 輔助寫程式這件事從「可以試試看」變成了「不用就落後」。更關鍵的是，程式碼代理的應用範圍已經從純粹的軟體開發，擴展到各種知識工作。OpenAI 甚至在 2025 年 12 月放棄了 Sora 等消費級產品，全力投入企業和開發者市場，每一版 GPT-5 系列更新都會附帶 Codex 優化版本。

這個轉變把 Google 打得措手不及。NVIDIA 分析師 Tay Kim 的評價很直白：「Google 在產品市場契合度最高的代理式 AI 市場中，正在徹底落敗。」問題不是 Google 的模型不行，而是他們根本沒有一個能跟 Claude Code 或 Codex 相提並論的開發者工具。當你問「Anthropic 的代理工具是什麼？」答案是 Claude Code。問 OpenAI？Codex。問 Google？答案是 Antigravity、AI Studio、Jules、Gemini CLI，或者以上皆是，但也可能以上皆非。

這種模糊不是偶然的。Google 的 AI 故事本來就充滿了起伏。2014 年以 5 億美元收購 DeepMind，技術上一度領先。但 2022 年 ChatGPT 橫空出世時，Google 的 AI 策略分散在多個團隊，根本來不及反應。2023 年倉促推出的 Bard 被嫌到不行，2024 年初又出了 Gemini 圖片生成的政治正確爭議，AI Overviews 還告訴使用者在披薩上塗膠水。直到 2024 年底 NotebookLM 的 AI 音訊摘要功能爆紅、2025 年 Nano Banana 圖片編輯模型帶來驚喜，Google 才終於找回了節奏。

但 2026 年的程式碼代理浪潮，又把 Google 推回了那個熟悉的尷尬位置：技術很強，但在最關鍵的產品戰場上找不到自己的位置。

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I/O 2026 四大產品：每個都有亮點，合在一起就是混亂

先說公道話，I/O 2026 的每一項發表單獨來看都有值得關注的地方。

Gemini Omni 表面上是影片生成模型，但 Google 的野心是打造「任何輸入對任何輸出」的多模態模型家族。初始反應不太好，研究者 Andy Masley 覺得「算不上大躍進」，有人直接說 Seed Dance 2.0 會輾壓它。但等到大家實際試了影片編輯功能，風向就變了。Masley 自己改口說「用它來編輯真實影片簡直瘋狂」，評論者 Henry Dobres 把它比作「影片領域的 Nano Banana 時刻」。它能在保持鏡頭結構的前提下，把倫敦大笨鐘從午後場景改成跨年煙火，時鐘上的時間還會跟著更新。重點不是「生成品質比誰強」，而是精細的編輯控制能力。

Gemini Spark 被定位為「全天候個人代理」，能在 Google Cloud 的虛擬機上執行長時間任務，不需要使用者一直開著筆電。它支援 MCP 協議整合第三方工具，聽起來像是 Claude Code 的競爭者。但 Google 執行長桑德爾·皮查伊（Sundar Pichai）和產品副總裁 Josh Woodward 舉的例子卻是「幫你寫工作進度信」和「幫小企業監控收件匣」，感覺更像是消費級助手。The Verge 說它是 Google 版的 OpenClaw，但它到底是給開發者還是一般使用者的？沒有人說得清楚。Google 宣布 Spark 將在 I/O 後一週對美國的 AI Ultra 訂閱者開放，但對全球市場和更廣泛的使用者群體，時程仍然模糊。

Antigravity 2.0 從頭重建，從原本的完整 IDE 變成獨立桌面應用程式，支援多代理團隊、排程任務、語音操作。Google 用它示範了一個瘋狂的案例：93 個子代理協作，花了約 12 小時重建一個作業系統框架，處理了數十億個 token。開發者 Mark Kretschmann 觀察到，2.0 不再像一個 AI IDE，而是把代理系統從 IDE 裡拉出來，獨立成產品，更接近 Codex 的架構。但發表時鬧了一個大笑話：示範影片裡，螢幕上清清楚楚地出現了一個「Codex」資料夾。Codex 團隊成員 Tebow 立刻在社群上開嘲諷：「不知道 Antigravity 團隊有沒有設計師。」沒有人認為 Antigravity 2.0 超越了 Claude Code 或 Codex，充其量算是追上了大致水準。

Gemini 3.5 Flash 的跑分成績不錯：Terminal Bench 2.0 拿到 76.2%，超過了 Opus 4.7，SWE-bench Pro 55.1% 也有進步。但問題出在性價比。它的定價（輸入 1.5 美元/百萬 token、輸出 9 美元/百萬 token）大約是上一代 Flash 的 3 倍、Gemini 2.0 Flash 的 20 倍，實際跑下來比 Gemini 3.1 Pro 還貴。更致命的是 token 效率：根據 Artificial Analysis 的測試，它完成同樣任務需要的 token 數量大約是 GPT-5.5 Medium 的 3.5 倍。速度再快，如果每次回答都比別人囉嗦三倍多，快也沒有意義。

實際使用體驗也讓開發者失望。Theo（T3 頻道）拍了一支「崩潰影片」記錄他用 3.5 Flash 做代理任務的慘烈經歷。Tenebrus 的回報更具體：動不動就發動「工具呼叫雪崩」、胡亂展開縮寫、產生大量 emoji 垃圾，程式碼品質只有「Sonnet 等級」。Peter Gostev 說它的行為「很奇怪，做得遠超過你要求的」。最經典的案例是有人問它「這樣說得通嗎？」結果收到一份 568 字的法律分析回覆。Google 這次甚至沒有同步發表 Pro 版本，只端出 Flash，在競爭如此激烈的時間點令人意外。

Flash 系列的核心賣點一直是「快又便宜」。3.5 Flash 把這兩個優勢同時搞砸了，而且時機特別差。Box 執行長 Aaron Levie 透露，他最近跟多位財星五百大企業的資訊長聚餐，token 成本是當晚最激烈的話題。這些企業正在為代理工具的費用傷透腦筋，還沒有人找到好的策略。Google 本來有機會在成本效率上搶下市場，結果端出來的 Flash 比自家的 Pro 還貴。

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真正的裂痕：哈薩比斯的世界模型 vs. 布林的突擊隊

產品層面的混亂只是表象。I/O 2026 真正令人不安的，是它暴露了 Google 內部一場深層的策略分裂。

Google DeepMind 執行長德米斯·哈薩比斯（Demis Hassabis）一直對 Anthropic 和 OpenAI 的路線持懷疑態度。他們的邏輯是：讓 AI 擅長寫程式，用程式碼代理加速 AI 研究，最終實現「遞迴式自我改進」（recursive self-improvement, RSI），讓 AI 自己改進自己。哈薩比斯不買帳。他認為通往通用人工智慧（AGI）的路需要「世界模型」，也就是能理解物理世界、具備持續學習能力的系統，最終還要連結機器人技術。他在 2026 年 1 月的達沃斯論壇上明確表示，自我改進系統的速度存在硬性上限。Gemini Omni 那個「任何輸入對任何輸出」的願景，就是他的世界模型路線的早期雛形。

但 Google 內部不是所有人都同意。據 The Information 報導，Google 共同創辦人謝爾蓋·布林（Sergey Brin）在 2026 年 4 月 Anthropic 發表 Claude Opus 4.7 之後，組建了一支由 DeepMind 研究工程師 Sebastian Borgeaud 領導的突擊隊，目標是大幅提升 Google 的 AI 程式寫作能力。布林把這條路線稱為「AI 起飛」，認為程式碼能力是自我改進的關鍵推動力，跟 OpenAI 和 Anthropic 正在走的路一模一樣。據傳布林本人每天都在寫程式碼，還要求所有 Gemini 工程師使用內部的代理工具處理複雜任務。

這就是 Google I/O 2026 產品蔓延背後的真正原因。哈薩比斯在建他的五到十年世界模型大夢（Omni），布林的團隊在追趕眼前的程式碼代理競爭（Antigravity 2.0），而 Spark 則卡在消費級和專業級之間，誰的定位都不清楚。結果就是一場看起來什麼都做了、但什麼都沒說清楚的發表會。

Google 現在面對三條路：第一，放棄哈薩比斯路線，全力追趕 RSI；第二，堅持世界模型路線，賭 Anthropic 和 OpenAI 的方向走不通；第三，兩邊都做。目前看起來 Google 選了第三條路。以 Google 的資源和人才，同時做兩件事不是不可能，但這也正是過去讓他們反覆失焦的老毛病。

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9 億使用者的反論

不過，有一個反面論述值得認真對待。

Google 在 I/O 上公佈了一組驚人的數字：Gemini 應用程式的月活躍使用者從 2025 年 5 月的 4 億成長到 2026 年 4 月的 9 億，跨越 230 個國家、70 種語言。Google 所有產品每月處理的 token 總量從 480 兆（trillion）躍升到 3,200 兆，成長了將近七倍。不管 AI 圈內人怎麼嘲笑產品蔓延，Google 在消費市場的規模優勢是真實的。

科技評論者 Peter Yang 和 Farzad 的判斷是：AI 市場正在分裂。Anthropic 拿下企業和開發者，Google 拿下消費者和創意工作者（畢竟他們是唯一認真做影片模型的美國實驗室），OpenAI 則因為轉向企業而可能兩頭落空。Google 不需要贏得 AI 圈內人的讚美，只要把對的 AI 能力嵌入搜尋、YouTube、Workspace、Android 這些人們每天已經在用的產品裡，品牌混亂就不是問題。

再加上 TPU 的棋。就在 I/O 的前一天，Blackstone 才剛宣布與 Google 成立 50 億美元的合資公司，首次大規模對外銷售 TPU 算力。在算力日益稀缺的環境下，自有晶片從內部工具變成外部收入來源，這是一張 Anthropic 和 OpenAI 都沒有的牌。

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我的觀察：Google 在打一場不同的仗，但自己也不確定規則

我不認為 Google 輸了。但我認為他們正處於一個危險的位置：同時下太多注、每一注都不夠大。

I/O 2026 最有意思的地方，不是任何一項具體產品，而是它折射出的組織狀態。2025 年的 Google 給人的感覺是聚焦、一致、全力向前。但 I/O 2026 的產品蔓延，暗示內部不同的策略和優先級又開始各走各的路了。哈薩比斯想用十年建世界模型，布林覺得等不了那麼久，消費端團隊忙著推 Spark，開發者工具團隊同時更新 Antigravity 和 AI Studio。每個方向都有道理，但當它們全部擠在同一場發表會上，傳遞出來的訊號就是：我們什麼都想要，但不確定什麼最重要。

話說回來，AI 圈對 coding agents 的迷戀是不是有點過頭了？程式碼代理在軟體開發領域找到了強烈的產品市場契合度，但把同樣的模式套用到所有知識工作，可能沒有那麼順利。Google 賭的是：長期來看，真正理解世界的 AI 會比只會寫程式的 AI 更有價值。這個賭注不一定錯。

但短期內，開發者的注意力和企業的預算正在流向 Claude Code 和 Codex。Google 如果不在程式碼代理這條賽道上拿出一個清晰、有力的答案，他們可能會發現，等世界模型成熟的那天，最有影響力的開發者社群已經不在自己的生態系裡了。

同一天，Andrej Karpathy 宣布加入 Anthropic 的預訓練團隊，將在 Nick Joseph 領軍的團隊底下專門研究如何用 Claude 加速預訓練研究。為此他暫停了自己的教育 AI 新創 Eureka Labs。對很多 AI 圈內人來說，這個消息比 I/O 舞台上的任何發表都重大。當最頂尖的研究人才選擇去哪裡，本身就是一種對路線的投票。