花15亿美元买下35人团队，巨头却坚决不办收购
一家成立才一年多、全公司一共只有大约 35 人的初创团队，竟然让科技巨头心甘情愿端出了超过 15 亿美元的谈判对价。但更离奇的地方在于，当这笔让人咋舌的巨资落地之后，买方既没有把它买成自己的全资子公司，也没有去收购它的控股权。
被买走全部核心团队的这家初创公司，不仅没有依法注销关门，甚至还火速换了一位新的首席执行官，继续挂牌对外营业。
这件听起来有些不可思议的商业奇谈，刚刚真实地发生在了旧金山的人工智能产业圈。
一、明明掏了超过15亿美元，为什么不算收购？
2026 年 9 月 11 日，海外商业媒体率先披露的一则人事动态，揭开了这桩极其低调的巨额交易。总部位于旧金山的人工智能初创公司 Mechanize，其联合创始人兼前首席执行官塔迈·贝西罗格鲁，悄然在自己的公开职业主页上更新了去向：他已经正式入职谷歌旗下的人工智能核心部门 DeepMind，担任研究科学家。
跟随着这位创始人一同换上谷歌工牌的，还有十多位来自 Mechanize 的核心前员工。
在此之前，媒体就已经报道过谷歌正与这家初创公司展开密集谈判。当时传出的交易规模令人震惊，总金额超过了 15 亿美元，涵盖了关键技术的非独占许可协议以及多位核心研发人员的入职安排。两家公司在整个谈判期间都保持着高度沉默，拒绝就任何交易细节对外公开发表评论。
要知道，在 2026 年 4 月，Mechanize 才刚刚以大约 5 亿美元的估值完成了一轮 910 万美元的融资。距离那轮融资过去仅仅大约 103 天，谷歌的巨额出价就被媒体曝光。如果按照报道里超过 15 亿美元的交易规模来核算，这个价格大约是它上一轮实际融资金额的 165 倍之多。这种高昂的溢价水平，完全不是按照任何常规的营业收入倍数来计算的，它纯粹体现了行业内部对于稀缺技术研发团队的狂热追逐。
可是，如果你去调取公开的企业工商登记与所有权变更记录，会发现谷歌根本就没有在法律意义上买下这家公司。Mechanize 作为一家独立公司的实体依然完好无损地留在旧金山。原本担任公司幕僚长的 Guive Assadi 迅速接替了管理层位置，他在公开平台上直接将自己描述为 Mechanize 的现任首席执行官。
这就是科技巨头如今运用得极为纯熟的全新打法。他们不在明面上收购目标公司的任何股权，也不去谋求董事会层面的绝对控制权，而是通过签署一份非独占的技术许可协议，再顺理成章地将对方的核心研发人员整建制地招进大厂自己的实验室。对于外界监管部门来说，Mechanize 这家公司今天依然在正常运作；但对于整个行业来说，谁都清楚它的灵魂和核心资产已经彻底迁移进了谷歌的怀抱。
二、35人的年轻团队，凭什么让巨头掏出天价？
一家在 2025 年 4 月 17 日才正式对外宣布成立、全公司总人数不过 35 人上下的小团队，凭什么能在短短一年多时间里，让巨头开出相当于上一轮估值三倍的天价？
要弄明白这背后的原委，就必须先看看谷歌当时所面临的巨大技术焦虑与竞争压力。在利用大模型进行编程、开发复杂软件工具的这条战线上，巨头之间的贴身肉搏已经进入白热化阶段。OpenAI 麾下拥有成熟的 Codex 编程工具，Anthropic 也在全力推销自己的 Claude Code 产品，还有凭借全自主编程助手 Devin 一举成名的 Cognition。
相比之下，谷歌自己的旗舰模型 Gemini 在代码编写与工程构建能力上屡屡落后于对手。即便谷歌内部投入了巨大的资源研发 Antigravity 智能体编程项目，但如果完全依赖内部研究人员慢工出细活，根本无法在短时间内追平与领先竞争对手之间的身位差距。
更糟糕的是，就在那段时期，谷歌的人工智能团队刚刚经历了一段异常动荡的糟糕时刻。当时谷歌首席科学家 Jeff Dean 离职去创办属于自己的新公司，DeepMind 负责人 Demis Hassabis 退居二线，接连的内部变动甚至直接导致谷歌股价下跌了大约 4%。在这种内外交困的关口，谷歌迫切需要一条能用金钱直接换取时间的捷径。
Mechanize 恰好卡在了这个让巨头寝食难安的关键节点上。这家公司由贝西罗格鲁与另外两位研究人员 Matthew Barnett、Ege Erdil 共同发起创办。这三位创始人过去都曾在专注于测试和评估前沿模型的专业机构 Epoch AI 工作过，贝西罗格鲁本人更是该机构的联合创办人。他们创办 Mechanize 时定下的终极使命非常宏大，那就是要实现各项工作的全面自动化，而软件开发正是自动化的第一块跳板，因为代码可以直接被自动化系统测试和评分。
普通的大模型代码基准测试往往极其肤浅，大多只是让模型去自动补全一行代码，或者编写一段几行几十行的小功能，这就像考厨师切土豆丝，模型很容易通过死记硬背来刷分，根本看不出真实干活的本领。而 Mechanize 在 2026 年 5 月拿出的评测体系，直接让编程智能体在整整 24 小时内，从零开始搭建出一个完全可以运行的掌上游戏机模拟器。
这种复杂的长链条任务不仅耗时极长，而且充满了现实开发中不可避免的混乱场面：连续数小时的排错与调试、频繁的推倒返工、上下文信息的缺失、以及第一次运行测试用例时完全无法通过的代码崩溃。Mechanize 真正的看家本领，正是为这种高难度的复杂任务搭建真实的虚拟工作环境、提供严苛的基准评测以及高质量的训练数据。
早在 2026 年早些时候 Mechanize 融资时，行业内一众极具眼光的投资人就已经纷纷入场。包括前 GitHub 负责人 Nat Friedman、投资人 Daniel Gross、Stripe 联合创始人 Patrick Collison，以及知名科技播客主 Dwarkesh Patel、研究者 Sholto Douglas 和投资人 Marcus Abramovitch 等，都早早成了它的股东。那轮 910 万美元的早期融资，在同行业 2334 笔可比融资中按规模排在了第 99 百分位，对一家刚起步的初创公司来说堪称异常庞大。
正是这种能够在模型实际性能上真正拨动指标指针的稀缺研发能力，让急于在代码与智能体赛道上扳回一局的谷歌，毫不犹豫地掏出了超大金额的谈判筹码。
三、神秘的「中间训练」，到底在教模型学什么？
依据多方公开信息的梳理，在这批加入谷歌 DeepMind 的十多名原 Mechanize 员工中，绝大多数人的新岗位都指向了一个极其核心的研发环节：中间训练。
这个词对于普通大众来说或许非常陌生，但在大模型前沿研发体系中，它却是决定模型最终智力表现的胜负手。在过往的大模型开发范式里，业内习惯将流程简单划分为前期的预训练和后期的微调，而中间训练则是介于二者之间、用来专门塑造模型高级特定能力的全新阶段。
如果把培养一个顶尖的 AI 软件工程师做个通俗类比，整个流程就像三个循序渐进的受训阶段：
- 第一步是基础预训练，好比把整座图书馆里所有计算机专业书籍和百科全书一股脑塞给学生，让他掌握通用的词汇用法与最基础的语言语法规律；
- 最后一步是微调阶段，好比学生正式上岗前接受的几天礼仪培训，教他如何有礼貌地回答提问、遵守公司的文本输出格式要求。
但是，一个只会死记硬背概念、说话得体有礼的毕业生，距离独立解决复杂现实工程问题，中间还差着巨大的鸿沟。而真正决定他能不能独自排查大型软件系统故障、处理棘手代码任务的，正是夹在中间的训练阶段。
在中间训练这个至关重要的关卡里，大模型开始系统性地学习复杂的推理能力，并掌握如何熟练调用各种外部工具。在 Mechanize 的研发体系中，这一阶段的核心就是用来塑造模型的长链条编程能力。
真实世界的软件开发工作从来不是输入一行提示词就直接生成完美代码。它需要模型学会理解真实的软件工程是如何展开的，它必须懂得如何应对代码缺陷、如何面对运行报错、如何在没有现成答案的情况下重新理清逻辑、以及在第一次测试完全跑不通时主动返工修复。
谷歌虽然在很早之前就启动了 Antigravity 等智能体开发平台，但在中间训练这一层面的底层训练环境和方法论上，一直存在明显的短板。把 Mechanize 这一支由十多位顶尖专家构成的队伍直接填补到 DeepMind 的训练流水线中，谷歌买下的根本不是一个初创公司的品牌壳子，而是一套能够让模型学会自主思考与工具调用的底层训练体系，以及可以直接上手操盘的高级智力资源。
四、被巨头连续使用了三次的「隐形解法」
仔细复盘谷歌在人工智能领域的扩张轨迹就会发现，这次针对 Mechanize 的人才招揽，绝不是临时起意的一次偶发动作。在过去短短两年的时间跨度里，这套先支付巨额技术许可费、再顺理成章吸纳核心技术班底的操作模式，谷歌已经驾轻就熟地连续使用了三次。
早在 2024 年 8 月，谷歌就对对话式初创公司 Character.AI 实施了完全相同的操作策略。当时谷歌与对方签署了非独占的技术许可协议，同时将该公司的联合创始人 Noam Shazeer 与 Daniel De Freitas 重新招揽进谷歌团队，这在当时就引起了广泛的市场讨论；
到了 2025 年 7 月，路透社报道谷歌再次出手，为了获取编程初创公司 Windsurf 的部分关键技术，支付了大约 24 亿美元的高昂技术许可费，紧接着便将 Windsurf 的前首席执行官 Varun Mohan 等核心骨干人员直接带入了 DeepMind 团队，并由 Varun Mohan 出面领导谷歌自家的智能体编程平台 Antigravity。
到了 2026 年对 Mechanize 的这桩交易，谷歌几乎是把之前两度验证过的商业剧本，一丝不苟地原样复刻了一遍。
科技巨头之所以如此钟情于这种结构特殊的交易方式，背后最深层的原因在于传统反垄断监管的规则漏洞。在现行的反垄断法律框架下，监管机构审查的核心重心一直牢牢锚定在企业的资产所有权归属、公司股权结构的实质变动、以及那些依法必须强制申报的整体并购行为上。在如今欧美监管机构对大科技公司吞并新兴潜在对手高度警惕的大环境下，任何一起针对热门人工智能初创公司的整体收购，几乎在公布的当天就会招致反垄断律师和监管部门漫长而严厉的阻击。
然而，这种将非独占技术许可与定向人才招募捆绑在一起的安排，在法律形式上巧妙地避开了这些显眼的监管红线。从公开的合同与法务文本来看，谷歌并没有取得 Mechanize 的控制权，Mechanize 这家公司不仅没有消亡，甚至还换上了新的首席执行官继续独立运营，双方签署的也仅仅是一份技术许可。这种极轻的交易结构，让它在程序上很难直接触发传统反垄断法案下的强制并购审查。
对于初创公司的创始团队和早期风险投资人而言，这种交易结构能让他们在极短时间内变现离场，拿到极其丰厚的回报；对于弹药充足的科技巨头来说，这等于用雄厚的现金储备直接买到了最稀缺的前沿顶尖大脑，换取了宝贵的研发时间。
但这套精巧的商业安排，也给整个人工智能产业的长期竞争生态留下了巨大的问号。虽然在法律条文上，没有任何一家大型科技公司真正买下了这些充满潜力的初创对手，但当一家公司最顶尖的研发大脑被抽调一空、核心代码与技术体系被全盘许可出去之后，留在原地的那个由新首席执行官守着的空壳实体，还能在市场上剩下多少真正的竞争能力？
在现行反垄断规则依然死守着所有权与控制权等传统概念的当下，人工智能领域最聪明的买家，早已学会了如何用这种被提问最少、阻力最小的方式，在悄无声息中把整个行业的未来顶尖资产据为己有。
