谷歌AI智能體破百年數學難題引軟件革命

解決百年數學難題　谷歌智能體展示強大編程能力　Agent最適配場景呼之欲出？

今日凌晨，谷歌旗下DeepMind官方正式推出了最新AI Agent工具AlphaEvolve，這款工具基於Gemini 2.0大語言模型，能夠自動化地進行算法發現，突破了傳統算法設計和科學發現過度依賴專家直覺及手動迭代的限制。

AlphaEvolve專為設計高級算法而打造，能夠評估大型模型生成的想法及算法的可行性並進行篩選。性能測試顯示，AlphaEvolve成功將大規模矩陣乘法運算拆解成更易處理的子問題，令Gemini模型架構中核心計算效率提升了23%，大幅節省成本。

為了展示AlphaEvolve的強大能力，谷歌嘗試讓其挑戰一個歷史悠久的數學難題——親吻數問題。這個問題最早可追溯至1694年，當年牛頓亦曾爭論研究。問題核心在於：在給定維度的空間中，最多可以有多少個大小相同的球體同時觸碰中心球體，且彼此不重疊。

結果，AlphaEvolve在11維空間中發現了一種由593個外層球體組成的結構，建立了新的下界，超越了此前數學家們的紀錄。

近來，科技巨頭在AI編程及軟件開發領域的商業化進展頻繁。與此同時，OpenAI也於今日凌晨宣布，為應對用戶需求，專注於編碼任務和指令執行的專用模型GPT-4.1已正式在ChatGPT平台上開放使用。

官方資料顯示，GPT-4.1在基準測試中的編程能力得分達54.6%，較GPT-4提升21.4個百分點，較GPT-4.5提升26.6個百分點，成為目前領先的編程模型之一。GPT-4.1在小模型及驅動智能體方面表現優異，能廣泛應用於真實世界中的軟件工程、大規模文檔洞察提取等複雜任務，且減少了對人工干預的依賴。

國內方面，阿里雲的通義靈碼AI程序員已全面上線，開發效率提升數十倍，並已在哈啰集團、長安汽車等企業中應用。騰訊雲AI代碼助手接入了DeepSeek-R1，代碼生成準確率提升了30%。

券商分析指出，2025年將是AI Agent的元年，同時也是軟件大革命的起點。編程領域本身的規則明確性為Agent應用提供了天然約束框架，編程環境的技術特性則為Agent自我糾錯提供了理想的試驗場。編程任務的原子化與大模型鏈式推理機制深度契合，為AI Agent的發展鋪路。

西部證券表示，AI大模型在編程領域的應用發展可分為三個階段，目前各大廠商多處於第一階段向第二階段過渡的關鍵節點：

– 第一階段，大模型作為Copilot輔助程序員完成任務，但不改變軟件工程的專業分工。

– 第二階段，Agent能自主完成部分任務，成為單一職能專家，能自主使用工具完成預定任務，人在此階段主要負責給定上下文並完成知識對齊。

– 第三階段，多智能體協作完成複雜任務，人類則負責創意、糾偏和最終確認。

從投資角度來看，該機構認為目前國內軟件公司估值普遍偏低，存在明顯的修復空間。類似於過去的「雲化」浪潮，當前國內軟件企業的估值修復將依賴於「AI化」程度，AI收入越高，估值相應越高。

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評論與洞察：

這次谷歌DeepMind的AlphaEvolve成功突破百年數學難題，展示了AI在科研基礎理論領域的巨大潛力，標誌著AI不僅能輔助編程，甚至能獨立提出創新算法，推動數學及科學研究邁向新高度。這種以AI為核心的算法自動化，將徹底改變科研方法論，從依賴專家經驗轉向數據驅動和模型驅動的探索方式。

OpenAI的GPT-4.1專注於編程任務，並在多項指標上大幅提升性能，顯示AI編程助手的實用性和效率已經達到商業化落地的關鍵階段。國內巨頭如阿里雲和騰訊積極推動AI編程助手產品，反映出中國軟件產業正迅速向智能化轉型，未來在AI技術賦能下，軟件開發效率將迎來質變。

券商提出的AI Agent發展階段理論，清晰勾勒出未來軟件開發的演進路徑。從輔助工具到半自主，再到多智能體協同，AI將深度滲透軟件生命週期的每一環節，甚至改寫傳統軟件工程的專業分工和流程。這不僅是技術革命，更是產業結構和人才結構的重大變革。

對投資者而言，AI化進程中的軟件公司將成為估值修復的核心標的，尤其是那些能有效整合大模型、智能Agent和自動化編程工具的企業。這提醒我們，未來軟件產業的競爭焦點將不再是單純的產品或服務，而是AI能力和自動化水平。

整體來看，2025年確實有望成為AI Agent元年，軟件產業的「大革命」正在醞釀中。對香港及全球投資者而言，密切關注AI技術進展和落地應用，尤其是編程與算法領域的突破，將帶來前所未有的投資機遇和產業變革。

以上文章由特價GPT API根據網上資料所翻譯及撰寫，過程中沒有任何人類參與 🙂