實體: Google
所有提到 Google 的 AI 新聞與動態。
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AI 總覽即將登上您的工作 Gmail
Google 於週三在 Google Cloud Next 會議上宣佈了一系列以 Workspace 為核心的更新，其中包括將 AI Overviews 功能新增至 Gmail。該功能原本用於總結 Google 搜尋結果，現在將同樣應用於職場中的 Gmail 使用者。根據 Google 說明，這將允許使用者以自然語言在搜尋中提出問題，並直接獲得簡潔答案，無需開啟並閱讀多封電子郵件。此功能可從多封郵件與對話中即時生成摘要，適用於詢問績效改善、專案里程碑、發票、會議記錄評論、行程細節等業務相關問題。 AI Overviews 在 Gmail 中將預設啟用，前提是公司已啟用 Gemini for Workspace 及 Workspace Intelligence 對 Gmail 的存取許可權。使用者還需開啟「Gmail、Chat 和 Meet 中的智慧功能」以及「Google Workspace 智慧功能」。此前該功能僅供擁有 Google AI Pro 和 Ultra 訂閱的消費者使用，現在也將擴充套件至企業、教育機構及企業客戶，涵蓋 Business Starter、Standard 和 Plus 等商業版別，以及 Enterprise Starter、Standard 和 Plus 等企業版別。消費者端則包括 Google AI Pro 和 Ultra，教育版別則有 Frontline Plus AI Add-ons 及 Google AI Pro for Education。此外，Google 宣佈 AI Overviews 也將廣泛可用於 Drive，此前該功能僅處於測試階段。
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AI 一次產生更多潛在藥物 這間新創公司想找出哪些真正重要
Google DeepMind 利用深度學習模型預測蛋白質結構，這是 AI 在科學領域最大的影響，但隨著 AI 產生更多潛在治療候選，實際進行測試和量產成為瓶頸。10x Science 是一家於 2025 年 12 月成立的創業公司，旨在解決此問題。該公司今日宣佈獲得 480 萬美元種子輪融資，由 Initialized Capital 領投，Y Combinator、Civilization Ventures 和 Founder Factor 跟投。三位創辦人分別是化學生物學家 David Roberts、生物學家 Andrew Reiter 以及擁有電腦科學與 AI 模型專長的創業者 Vishnu Tejus。他們曾在諾貝爾獎得主 Dr. Carolyn Bertozzi 的斯坦福實驗室工作，研究癌症細胞與免疫系統的互動，並因無法在分子層面精確理解過程而感到挫折。 10x Science 的平臺結合了基於化學與生物學的確定性演演算法，以及能夠解讀資料的 AI 代理。該團隊花費大量時間訓練模型以處理質譜資料，並確保分析可追溯，以符合法規合規要求。Rilas Technologies 的科學家 Matthew Crawford 表示，該平臺加速了他的工作，能夠解釋結論、自動尋找合適資料並適應不同分子評估。Crawford 指出，該模型能根據檔名稱推斷蛋白質身份，並自行搜尋資料庫獲取序列，無需人工程式設計。 公司正與多家大型製藥公司和學術研究者合作，計劃利用種子資金僱用更多工程師並最佳化模型。創辦人 Roberts 希望公司能擴充套件至提供結合蛋白質結構與細胞資料的新生物學理解方式，定義新的分子智慧。對投資者而言，這提供了一種不依賴特定藥物成功的進入生物科技領域的方式。Initialized 的合夥人 Zoe Perret 表示，這將成為製藥公司每月付費的 SaaS 平臺，用於篩選候選藥物。該平臺有望幫助缺乏時間或資源的研究人員快速獲得質譜分析答案，從而推動後續研究。
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獨家：Google 與思考機器實驗室簽訂新百億美元協議深化合作
前 OpenAI 高管 Mira Murati 創立的 Thinking Machines Lab 與 Google 簽署了一份價值數十億美元的新協議，旨在擴大使用 Google Cloud 的 AI 基礎設施，其中包括搭載 Nvidia 最新 GPU 的系統。據知情人士透露，該交易估值為十億美元級別，並包含對 Google 最新 AI 系統的訪問許可權，這些系統建立在 Nvidia 新推出的 GB300 晶片之上，同時還提供支援模型訓練與部署的基礎設施服務。Google 正積極與 AI 開發者簽署雲端計算合約，以整合其 AI 計算服務與其他雲端服務，如儲存、Kubernetes 引擎及 Spanner 資料庫產品。 近期 AI 領域競爭激烈，Anthropic 本月已與 Google 及 Broadcom 簽署協議，獲取多吉瓦的張量處理單元（TPU）容量，而 Anthropic 也剛與 Amazon 簽署新約，確保高達 5 吉瓦的容量用於訓練和部署 Claude 模型。Thinking Machines 今年早些時候曾與 Nvidia 合作並獲得投資，但此次是該實驗室首次與雲端服務提供商簽約。此協議並非獨家，Thinking Machines 未來可能使用多家雲端供應商，但這顯示 Google 正試圖鎖定快速成長的前沿實驗室。 Murati 於 2025 年 2 月離開 OpenAI 技術長職位後創立了 Thinking Machines。該公司隨後以 120 億美元估值籌資 20 億美元種子輪，雖保持高度保密，但於 10 月推出了首款產品 Tinker，這是一款自動化建立自定義前沿 AI 模型的工具。週三的協議揭示了 Thinking Machines 的研發方向，Google 表示其雲端服務可支援該公司的強化學習工作負載，這是 Tinker 架構所依賴的技術。強化學習是 DeepMind 和 OpenAI 近期突破的基礎，而 Google Cloud 協議的規模反映了該工作的高計算成本。Thinking Machines 是首批能使用 Google Cloud 搭載 GB300 系統的客戶，據 Google 表示，這些系統相比前代 GPU 在訓練和服務速度上提升了 2 倍。Thinking Machines 創始研究者 Myle Ott 表示，Google Cloud 幫助他們以記錄的速度執行，並滿足其對可靠性的要求。
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Google地圖即將迎來強大的AI升級
Google 於本週在拉斯維加斯舉辦的 Cloud Next 活動中，正式推出針對企業使用者設計的新一代生成式 AI 功能，旨在強化其地圖與地理空間應用。其中一項名為「Maps Imagery Grounding」的新功能，允許企業使用者透過 Gemini Enterprise Agent Platform 輸入提示詞，即可在 Google Street View 中快速生成逼真的場景，用於視覺化電影拍攝場地或規劃中的建築工地，甚至可結合 Veo 技術進行場景動畫製作。此外，Google 還擴充了對衛星影像資料的分析能力，推出「Aerial and Satellite Insights」功能，讓使用者能直接在 Google Cloud 的 BigQuery 資料倉儲中分析影像，將原本需要數週的工作縮短至數分鐘內完成。同時，Google 推出了兩款新的 Earth AI Imagery 模型，這些系統經過訓練能自動識別影像中的特定物件，如橋樑、道路和電力線路，大幅降低了企業自行開發和訓練 AI 系統所需數月的時間成本。目前，Google 的 Earth AI 平臺已與空客及波士頓兒童醫院等合作夥伴共同應用於環境監測與災難應變等領域，這些更新為企業、資料分析師及城市規劃者帶來了全新的可能性。