据商业媒体Business Insider援引四名知情人士报道，谷歌正在与美国AI编程评测初创公司Mechanize洽谈一项潜在交易，交易价值超过15亿美元（约合人民币102亿元）。按照目前的交易设计，Mechanize将继续保留公司主体和技术所有权，谷歌则获得相关技术的非独家使用权，并吸纳部分Mechanize员工参与模型评估与开发。知情人士称，这笔交易目前仍在谈判中，交易结构和金额可能调整，谷歌和Mechanize均拒绝回应相关消息。

Mechanize成立于2025年，主要为AI编程智能体开发训练环境和评测工具。该公司在2026年4月完成一轮融资，融资金额为910万美元（约合人民币6180万元），当时估值为5亿美元（约合人民币34亿元）。Mechanize并不直接开发面向普通用户的AI编程助手，而是为前沿AI模型搭建软件工程训练环境和评测体系。其核心产品是为AI编程智能体搭建虚拟软件工程仿真沙盒，让智能体在其中完成开发新功能、部署应用、调试陌生代码库等真实开发工作，系统会自动评判任务完成效果，并将结果用于模型训练与能力评测。这类工具相当于为AI编程智能体设计更接近真实工作的“考场”，与只检查代码能否运行的传统基准不同，Mechanize希望测试模型能否长时间处理复杂项目、理解现有代码并独立完成开发和调试流程。

Mechanize在2026年5月推出了长任务编程测评GBA Eval，该测试要求AI编程智能体在24小时内从零编写一款Game Boy Advance模拟器。该公司称，现有公开评测有时会高估或低估模型的实际编程能力，难以准确反映AI处理完整软件工程任务的水平。Mechanize当前聚焦软件工程，但并不局限于编程，其官网写道，长期目标是实现经济活动中各类高价值工作的全面自动化。

Mechanize由塔迈·贝西罗格鲁（Tamay Besiroglu）担任CEO，他此前联合创办了AI研究机构Epoch AI，研究方向涉及AI模型能力、算力及发展趋势。Mechanize的投资人包括全球最大代码托管平台GitHub前CEO纳特·弗里德曼（Nat Friedman）、开发者支付基础设施Stripe CEO帕特里克·科里森（Patrick Collison）、Quora CEO亚当·德安杰洛（Adam D’Angelo）和播客主播德沃克什·帕特尔（Dwarkesh Patel）等。

一名知情人士称，谷歌正在讨论以非独家方式获得Mechanize技术授权，并将部分员工招入模型评估和开发团队，这意味着Mechanize仍可能保留公司和技术，同时谷歌获得相关技术的使用权及核心人才。AI编程已经成为大模型商业化的重要场景，Business Insider称，谷歌希望进一步提高旗下AI模型的编程表现，而OpenAI和Anthropic已经分别通过Codex、Claude Code吸引大量开发者。Mechanize的价值在于帮助模型发现编程能力短板，该公司认为当前AI已经可以完成不少单一编程任务，但在可靠性、长上下文处理和独立执行复杂任务方面仍有不足，通过搭建更真实的训练环境，模型可以反复执行软件工程任务，并根据评分结果进行强化学习。

如果交易达成，这将延续谷歌近两年获取AI人才和技术的方式，即谷歌不直接收购整家公司，而是将人才招揽与非独家技术授权组合在同一笔交易中。2025年7月，在OpenAI尝试收购AI编程公司Windsurf后，谷歌招揽了Windsurf CEO瓦伦·莫汉（Varun Mohan）等核心员工，并获得该公司的非独家技术授权，莫汉目前负责谷歌智能体编程平台Antigravity。2024年8月，谷歌以类似方式重新聘请主打虚拟角色对话的AI陪伴平台Character AI联合创始人诺姆·沙泽尔（Noam Shazeer）等员工，并获得Character AI大模型技术的非独家使用权，沙泽尔今年6月已离开谷歌加入OpenAI。2026年5月，谷歌DeepMind又通过人才招揽和技术授权，从企业级AI初创公司Contextual AI引进20余名研究人员，彭博社当时称相关交易金额约为1亿美元（约合人民币6.8亿元）。

与全面收购相比，此类交易可以让大型科技公司快速获得核心团队和技术，同时允许初创公司继续运营，Business Insider称，企业有时也会采用这种结构，以降低全面收购可能面临的反垄断审查压力。不过，谷歌与Mechanize的谈判仍在进行，最终是否签约、哪些员工会加入谷歌，以及技术授权具体涵盖哪些内容，目前均未确定。从产业层面看，AI编程竞争正在从模型性能和开发者入口延伸到强化学习环境与评测体系，随着编程智能体承担的任务变长，能否提供接近真实开发流程的任务并自动判断完成质量，开始影响模型训练和迭代效率。谷歌此前在Windsurf、Character AI和Contextual AI交易中已经采用人才招揽与非独家技术授权相结合的方式，这说明核心团队、训练环境和评测能力正逐渐进入大型科技公司的AI人才与技术争夺范围。