AlphaEvolve 突破各行業 AI 優化的極限

Caroline Bishop 2026年05月07日 23:44（UTC +8）

DeepMind 的 AlphaEvolve 正在革新 AI 優化領域，從基因組學到物流，在硬體效率、物流及研發速度方面帶來突破性進展。

DeepMind 的 AlphaEvolve 是一款運用 Gemini 技術的 AI 驅動編程代理，正在基因組學、量子物理及全球基礎設施等多元領域中，成為優化演算法的顛覆性力量。憑藉加速科學進步並應對現實挑戰的能力，AlphaEvolve 已從試驗項目蛻變為 Google AI 基礎設施的核心支柱。

革新 AI 基礎設施

AlphaEvolve 最矚目的成就包括設計新一代張量處理器（TPU）。它提出了一種高效卻違反直覺的電路設計，現已整合至 Google 的晶片中，將原本需要數月的人力工作縮短至數天完成。它也透過改進壓縮啟發式算法提升了 Google Spanner 的資料庫效能，將寫入放大降低了 20%，並引入編譯器優化策略，使軟體儲存佔用空間降低了近 9%。

Google DeepMind 首席科學家 Jeff Dean 強調了 AlphaEvolve 的影響，表示：「AlphaEvolve 展示了 AI 如何優化驅動其自身生態系統的硬體，在效率與設計上不斷突破極限。」

擴展商業應用

AlphaEvolve 的影響不僅限於內部項目——它現正透過與 Google Cloud 的合作，在全球範圍內重塑各個行業。以下是幾個例子：

• 金融服務：Klarna 在提升模型質量的同時，將其最大型 Transformer 模型之一的訓練速度提升到原來的兩倍。
• 半導體製造：Substrate 在計算光刻領域實現了多倍的運行速度提升，支援更大規模、更複雜的模擬。
• 物流：FM Logistic 解決了複雜的路由難題，效率提升了 10.4%，每年節省逾 15,000 公里的行程。
• 廣告：WPP 將 AI 模型準確率提升了 10%，超越了人工優化的成效。
• 生命科學：Schrödinger 在機器學習力場（MLFF）的訓練與推理方面實現了 4 倍的速度提升，大幅縮短了藥物研發與材料開發的研發週期。

AlphaEvolve 的下一步？

AlphaEvolve 的快速演進凸顯了其作為通用優化工具的潛力。DeepMind 計劃進一步擴展其應用範疇，將系統引入更廣泛的外部挑戰。憑藉學習、演化與自我優化的能力，AlphaEvolve 已蓄勢待發，準備推動 AI 驅動問題解決的下一波突破。

隨著各行業採用 AlphaEvolve，這項技術所帶來的切實影響——無論是節省時間、降低成本，還是提升效率——持續印證了 AI 在改變現實運營方面的巨大潛力。

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