Google DeepMind 和 Google Research 已發布其最新一代的 AI 天氣預報模型，機器學習與傳統超級電腦驅動的氣象學之間的性能差距進一步拉大。
更新的 WeatherNext 系列，包括 WeatherNext 2 及專門用於颱風追蹤的變體 WeatherNext Cyclones (WN-C)，其預測速度比先前版本快達 8 倍，並在幾乎所有可衡量的維度上超越傳統基於物理的系統。WeatherNext 2 在 99.9% 的預測變量上優於先前模型。
這些模型實際上做什麼
WeatherNext 的空間解析度為 0.25 度，相當於赤道附近約 30 公里。預報每六小時初始化一次，時間為 00、06、12 和 18 UTC，集合版本的預測可延伸至 15 天。
專為氣旋設計的模型 WN-C，其表現尤其引人注目。2026 年 8 月 6 日發表於《自然》期刊的一篇同行評審論文，記錄了 WN-C 在 2025 年大西洋颶風季的表現。主要發現：該 AI 模型在氣旋路徑、強度和規模預測上，比傳統預報系統多提供約一天的預警時間。該模型在預測 2025 年季節中較為顯著的颶風 Melissa 時，表現尤為出色。
這些模型基於歐洲中期天氣預報中心的 ERA5 和 HRES 數據進行訓練。其底層架構採用功能生成網絡（FGN）來生成集合預報，此技術能在消耗遠少於傳統用於天氣建模的超級電腦的計算資源下，產生多樣化的情景預測。
開源與雲端整合
WeatherNext 模型（包括預訓練權重）已以 Apache 2.0 許可證在 GitHub 上開源。此外，還有一個 WeatherNext 的精簡版本，可在 Google Colab 的免費筆記本中於單一 TPU 上運行。
Google 也已將這些模型整合至其雲端基礎架構，並透過 BigQuery 和 Earth Engine 提供存取。自 2025 年以來，逐步整合至 Google Cloud 及面向消費者的产品的工作已展開。
為何科技以外的行業應予以關注
天氣預報的準確性對眾多行業產生直接的財務影響。能源市場是最明顯的受益者。管理風能和太陽能等可再生能源的電網運營商需要準確的多日預報，以平衡供應與需求。農業是另一個提前預測時間至關重要的行業。保險和再保險公司部分根據預測模型的輸出來定價災難風險，若有一種模型能比傳統工具提前一整天預測颱風強度，它們可能需要重新調整其方法。
透過雲端基礎設施和開源渠道提供這些模型，也降低了希望建立天氣相關服務的初創公司和小型企業的進入門檻。