Noam Shazeer 轉往 OpenAI：模型趨同下的廣告投手 AI 工具配置
CNBC 報導確認：Google VP of Engineering、Gemini AI models co-lead Noam Shazeer 於 2026-06 宣布離開 Google，加入 OpenAI。
貼文認為，Shazeer 帶走的不是 code，而是下一代多模態架構的方向感；OpenAI 可能吸收 Gemini 近期優勢。
廣告投手與內容團隊不應糾結 Gemini 或 GPT 誰贏，而應用任務拆分方式配置 AI stack。
為什麼 Noam Shazeer 這個人值得關注
Noam Shazeer 是 Transformer 相關核心研究者之一，也曾是 Google Gemini 模型的共同負責人。這類人才移動之所以重要，不只是因為一位高階研究者換公司，而是他代表了模型架構、訓練取捨、多模態產品化與大型模型工程文化的 know-how 流動。
Threads 貼文的關鍵句是：「他帶走的不是 code，是『下一代多模態架構』的方向感。」這句話抓到 AI 人才戰的核心：頂尖模型公司的競爭，常常不是單點功能，而是整個模型家族如何把長上下文、視覺 grounding、agent 編排、工具使用、影音生成放進同一個產品路線。
| 層次 | 對 OpenAI / Google 的意義 | 對使用者的意義 |
|---|---|---|
| 人才移動 | 架構經驗與產品化判斷外溢 | 功能差距可能加速縮小 |
| 多模態架構 | 文字、圖像、影片、工具使用更接近同一條產品線 | 不再只比較聊天答案，而要比較完整工作流 |
| 長上下文 | Gemini 過去在長 context 與 Google 生態資料處理上有鮮明優勢 | 文件、素材、廣告帳戶、活動資料可放進同一任務 |
| Image grounding | 圖像理解、素材判讀、視覺校對變成核心能力 | 廣告素材分析與創意迭代更自動化 |
| Agent 編排 | 模型不只回答，而是協調工具完成任務 | 投放、報表、素材生成、檢查可被串成流程 |
對廣告投手的真正影響
貼文把問題拉回廣告投手：如果 GPT / Sora 接下來吸收 Gemini 在長上下文、image grounding、agent 編排上的長處，半年後兩邊能力可能更接近。這代表選型邏輯要從「單一最強模型」改成「任務最佳組合」。
用 GPT / Claude 類模型做 campaign 角度、受眾假設、landing page 結構、文案變體與反駁點。
用 Gemini 類長上下文與 Google 生態工具整理素材庫、Sheets、Docs、YouTube、搜尋資料與競品摘要。
用 Sora / Veo / image model 生成或改版素材，再用具備 image grounding 的模型檢查品牌一致性與合規風險。
對投手來說，模型趨同反而讓「操作系統」更重要：素材如何命名、測試假設如何記錄、廣告帳戶資料如何回流、每輪創意迭代如何驗證，這些會比今天押 GPT 或 Gemini 更有長期價值。
不押單一供應商的 AI 工具組合
- 把任務拆開：策略、文案、素材、報表、受眾、落地頁、競品研究分別選最適工具。
- 保留可替換層：prompt、資料 schema、輸出格式要抽象化，不要綁死單一模型 UI。
- 建立驗證指標：不要只看模型回答好不好聽；要看 CTR、CVR、CPA、ROAS、素材通過率與製作時間。
- 保存上下文資產：品牌語氣、禁用詞、歷史素材、活動結果、客群洞察要進自己的知識庫，不要只留在模型聊天紀錄。
- 避免供應商迷信：Gemini、GPT、Claude、Sora、Veo 都是可替換能力，不是策略本身。
對 BigIntTech / Allen 的啟發
這篇貼文值得收進 KB，因為它把 AI 競爭從「模型排名」拉回「實務 workflow」。Allen 的工作流也一樣：KB 整理、專案管理、財務自動化、旅遊規劃、產品 MVP、語音提醒，都不應該押單一模型，而應該建立一層 Kate / Hermes 的 orchestration：任務進來後，依照資料型態、風險、成本、速度與驗證需求選模型或工具。
可落地的採購 / 選型原則
| 場景 | 不建議 | 建議 |
|---|---|---|
| 日常內容 / 廣告文案 | 只用單一模型產生所有內容 | 同一 brief 讓 2–3 個模型產生，再用統一 rubric 選稿 |
| 長文件 / 素材庫分析 | 把資料分散貼進聊天視窗 | 建立可重用資料夾 / KB / Sheet，讓 agent 讀取與引用 |
| 視覺素材 | 只看生成圖好不好看 | 加入品牌一致性、文字錯誤、法規與平台規範檢查 |
| Agent 自動化 | 一開始就做全自動投放 | 先做報表、摘要、建議與人工審核，再逐步自動化低風險步驟 |
| 模型採購 | 為單一功能買整套工具 | 以 workflow 缺口決定：長上下文、圖像、影片、程式、語音各自選型 |