据 Business Insider 报道，谷歌已经完成了对 Mechanize 的收购，Mechanize 是一家为训练人工智能代理构建模拟环境的初创公司，联合创始人兼前首席执行官 Tamay Besiroglu 和该公司的十几名员工都加入了 Google DeepMind。该协议价值约 15 亿美元或更多，其结构为人才聘用加技术许可，而不是收购——这种交易类型已成为谷歌在不引发监管审查的情况下吸收有前途的人工智能团队的模板。
此次交易的完成为 8 月初开启的一个篇章画上句号，当时《商业内幕》(Business Insider) 首次报道称，谷歌正在与这家总部位于旧金山的初创公司就一项价值超过 15 亿美元的协议进行谈判。周五发布的新报告证实，交易实际上已完成，前 Mechanize 员工的 LinkedIn 个人资料中可以看到人员变动。它标志着今年最重要的人才交易之一，在建立能够完成真正计算机工作的代理的竞赛中，这是一项AI Buzz Wire 每日报道 的竞赛。
谁要搬到哪里
根据贝西罗格鲁的 LinkedIn 个人资料，他是 Mechanize 的联合创始人并担任首席执行官，现在是谷歌 DeepMind 的研究科学家。与他一起的还有十多名前 Mechanize 员工，其中大多数人都加入了 Google 的中期培训工作——在预培训和产品发布之间塑造模型行为的竞争日益激烈，编码和代理能力的最新进展集中在这方面。
回到这家初创公司，曾担任 Mechanize 幕僚长的吉夫·阿萨迪 (Guive Assadi) 接任首席执行官。这种结构——收购方吸收了大部分技术团队，而一小部分领导层保留了公司实体的活力——反映了谷歌早期与Character.AI和编程初创公司Windsurf的安排，这两家公司的目的都是为了在不正式合并或收购的情况下确保人才和技术。
Mechanize 实际构建了什么
Mechanize 的核心产品是培训环境本身。该公司构建了研究人员所描述的“数字办公室”——模拟软件环境，其中人工智能代理被赋予现实的工作场所任务，例如导航不熟悉的应用程序或完成多步骤工作流程，并根据是否成功收到奖励信号。
该方法反映了在整个行业中广泛流行的一个论点：对代理能力的约束性约束不是原始模型规模，而是代理可以练习的丰富的、可验证的环境的可用性。 TechCrunch 将这项工作描述为构建“模拟人工智能代理在真实软件应用程序中所做的事情的训练场”，类似于“创建一个非常无聊的视频游戏”。最近在编码基准和长期任务完成方面取得的许多进展都归功于此类环境中的强化学习。
环境建设领域已悄然成为人工智能领域最具争议的供应链之一。在本周的 Dwarkesh 播客中，讨论了公司能够以多快的速度扩大他们所训练的强化学习环境的复杂性（美科公司是被点名的公司之一），这些团队将这些团队视为前沿进展的真正瓶颈。谷歌对一家拥有数十名员工的初创公司投入了九位数的关注，这突显了专业知识的稀缺程度。
为反垄断时代构建的结构
此次交易的核心是非独家技术许可，这意味着 Mechanize 将继续作为一家独立公司存在，并且原则上可以与其他客户合作。这个细节很重要：自监管机构开始更积极地审查传统人工智能收购以来，非排他性是谷歌和其他科技巨头青睐的交易结构的标志。微软与 Inflection 的安排以及谷歌自己的 Character.AI 和 Windsurf 交易都遵循相同的逻辑——为人员和技术支付数十亿美元，避免使用“收购”这个词。
批评者认为，此类交易旨在规避反垄断审查，而辩护者则指出，人才真正流动，初创公司通常会继续运营。不管怎样，Mechanize 协议是此类交易中已完成的规模最大的协议之一，其完成表明该结构在当前监管环境的影响下仍然存在。
为什么编码是战场
根据 8 月份的报告，谷歌声称的动机是提高其 Gemini 模型的编码能力——在这一领域，谷歌与 OpenAI 和 Anthropic 的竞争是以基准小数点和企业合同获胜来衡量的。自动化人工智能研究是这场竞赛的自然终点：本周的 Dwarkesh 播客节目中，OpenAI 联合创始人约翰·舒尔曼 (John Schulman) 估计递归自我改进可能会在三到四年内实现，而这正是基于 Mechanize 专门构建的实践环境。
对于 Google DeepMind 来说，收购一个经过验证的环境构建团队是一个赌注，下一个能力跳跃将来自训练循环而不是基础模型。对于业内其他公司而言，该交易的完成为顶级强化学习环境初创公司的价值奠定了价格锚点，并且表明 2026 年的人才争夺战还远未结束。
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