那些 Google 他们展示了一些东西， 至少他们认为不仅仅是一个模型，它还是一种活性成分： AlphaEvolve一个能够优化算法、计算资源、数学公式以及自身的系统。顾名思义：它不仅仅是执行，它还会不断进化。
其既定目标很简单：加速人工智能的发展，突破瓶颈，找到捷径，攻克那些直到昨天还被认为……困难甚至不可能解决的问题。但真正引人注目的并非雄心壮志，而是其背后的机制。
AlphaEvolve，无需建造一个数据中心即可建立许多新数据中心
AlphaEvolve 的首批成果之一是恢复了 占谷歌全球计算能力的0,7%只需优化内部服务器管理即可。实际上，这就像他们没浇筑一克混凝土就建造了整个数据中心。
同样的逻辑也适用于模型。AlphaEvolve 的改进幅度超过 FlashAttention 内核加速 30%减少了训练时间，并实现了 56 年来无人能够优化的一种计算类型： 矩阵乘法.
300年前的难题，几天内就解决了
在科学领域，AlphaEvolve 已开始进军迄今为止只有孤独的数学家和无限黑板才能涉足的领域。它已经解决了三个世纪以来的未解问题，并达到了 学术界仍在使用的 75 个数学问题的解答成功率达到 50%其中，对11维空间中“接吻数”进行了新的估计：593个切球面。
这些并非体育记录，而是知识结构本身的改变。 而且它们并非来自一群承受巨大压力的学者，而是来自一个在运作过程中不断自我完善的模型。
AlphaEvolve 开启了（这次是真的）我们不再理解正在发生的事情的阶段
AlphaEvolve 创造了一个循环：它优化一个系统，从而生成一个更好的模型，进而提高其效率。用行话来说，这叫做递归式自我改进。在现实世界中，这是一个阶段的开始（我们有它 已经瞥见了芯片) 模型变得太快而无法进行详细分析。
进步不再是线性的，而是复合的。 谷歌已经在谈论到 1 年将计算能力扩大一万亿倍。如果这一数字保持不变，这一进程可能会加速到不留痕迹的地步。
结构性优势，虽然不太明显，
当其他人致力于界面、聊天机器人和语音助手时，谷歌正在推动冰山的水下部分：深度优化、隐形系统、改进其他架构的架构。
根据提供的数据，到 2027 年， 50%的新算法将在人工智能的支持下设计，人类工程师关注的不是实施，而是问题的制定。
底线是：人类提出问题，机器忙碌。
这是一场在生态系统底层进行的竞赛。但节奏也由底层决定。如果 AlphaEvolve 真如他们所说有效，谷歌获得的不仅仅是优势，更是一个杠杆。
