Sudden Halt! Gemini 3.5 Pro Struggles to Launch, Google Falls into Disappointment Trap

就在昨天，整個 AI 圈還沉浸在一片亢奮之中。

各方爆料一起湧出：谷歌的終極殺器——Gemini 3.5 Pro，代號「Cappuccino」，將在 48 小時內正式上線！

200 萬的超大上下文窗口，全新的「深度思考」推理模式，據説內部評測已經吊打了 GPT-5.6 Sol 和 Claude Fable 5。

顯然，這是一個即將顛覆 AI 格局的重磅產品。

所有人都在興奮地倒計時，摩拳擦掌，準備見證歷史。

然而，一覺醒來，畫風突變。

彭博社的一則獨家報道如同一盆冰水，澆滅了所有人的熱情：Gemini 3.5 Pro 發佈延期了，而且不是延期幾天，是數月的大延期！

本該是載入史冊的發佈，被谷歌自己按下了暫停。

究竟是為什麼？

48 小時狂歡與緊急剎車

就在昨天，社交平台還充斥着關於 Gemini 3.5 Pro 的劇透。

代號：Cappuccino。

超長上下文：200 萬 token。

深度思考：新增的「Deep Think」模式，讓其在數學、編程、邏輯推理上達到了前所未有的高度。

全面進化：代碼編寫、智能體工作流、前端 UI 設計、SVG 圖形生成能力大幅提升。

內部人士預測，這將是谷歌全面反擊 OpenAI 和 Anthropic 的「終極武器」。

極反應。所有人都在期待 7 月 17 日這個傳説中的發佈日期。

然而，到了今早，彭博社記者的一篇報道，讓人瞬間失望。

內部人士稱，Gemini 3.5 Pro 的開發進度已經落後了數月。問題的核心，是模型在關鍵能力上，尤其是 AI 編碼能力，未能達到內部嚴苛的標準。

就在上個月末，谷歌緊急更新了訓練數據，試圖做最後的衝刺來提升編碼能力，但結果「令人失望」。

四個字，宣告了這場 48 小時狂歡的終結。

谷歌股價在消息傳出後應聲下跌，一度跌幅達 4.43%。

當 OpenAI 和 Meta 的新模型在代碼能力上狂飆，Gemini 3.5 Pro 的難產，直接導致了谷歌內部的嚴重焦慮。

工程師、AI 研究員和高管們深感挫敗，他們越來越擔心，谷歌正在失去原本就不厚的護城河。

谷歌的「塔西佗陷阱」：為什麼全司之力造不出最強 AI？

為什麼萬眾期待的王炸會啞火？

這篇報道為我們揭開了谷歌內部的重重困境。這是一個龐大帝國在時代轉型期的縮影。

• 被官僚主義「拖垮」的創新速度

報道中提到一個關鍵細節：谷歌內部層級複雜，利益相關方眾多。

一個模型的發佈，要兼顧搜索、地圖、YouTube 等龐大產品線的需求。

這種「既要又要」的決策模式，導致資源的分散和決策的遲緩。

有前員工打了個生動的比方：「想讓每個部門的領導層都朝同一個方向使勁，就像試圖煮沸整個大海。」

結果就是，指令頻繁變動，多個部門重複造輪子，難以形成合力。

OpenAI 和 Anthropic 以創業公司速度狂奔，谷歌的「巨輪」卻在為內部協調而停滯。

有網友一針見血地評論：「谷歌需要削減其臃腫的官僚體系，才能在此領域取得進展。」

• AI 編碼滑鐵盧：工程師的純血統情結與算力飢渴

而且，為什麼偏偏是編碼能力拉了胯？這背後藏着谷歌更深層的矛盾。

一方面，谷歌有着全球最頂尖的工程師文化，這也滋生了一種「純血統」情結。

許多老派工程師信奉「所有重要代碼都應人工編寫」。這種對 AI 生成代碼的不信任，在限制了工程師們使用 Gemini 來輔助開發，擔心專有代碼泄露到訓練數據中。

當谷歌終於意識到 AI 編碼的重要性，決定強制要求使用 AI 寫代碼時，新的問題又來了——算力不夠了。

報道指出，當工程師們試圖使用內部 AI 工具時，頻繁遭遇算力容量限制。

整篇報道中最具諷刺意味的細節是：在一家今年預計資本支出高達 1800 億至 1900 億美元的公司裏，自家的工程師居然用不上 GPU！

華爾街的數據顯示，谷歌今年第一季度的資本支出高達 357 億美元，比去年同期翻了一倍多，這麼多的錢砸下去買芯片、建數據中心，結果呢？

面對這種亂象，谷歌正在試圖亡羊補牢。

首席 AI 架構師正將各部門 AI 編程工具統一到 Google Antigravity 的底層架構下，在 DeepMind 內部成立了專項 AI 編程團隊，但為時已晚。

• 內部賽馬，人才流失的惡性循環

谷歌並非沒有意識到問題。它擁有頂級的研究實驗室 Google DeepMind、雲部門 Google Cloud、安卓團隊，甚至在內部成立了多個小組來攻堅 AI 編碼。

但這種「賽馬」機制，也意味着內耗。

不同團隊各自為戰，產品重疊，戰略搖擺。更糟糕的是，這種混亂和挫敗感，直接導致了頂尖人才的流失。

報道稱，大量研究人員因為對谷歌的落後感到失望，紛紛跳槽到了 Anthropic 和 OpenAI。

這形成了一個可怕的閉環：官僚導致效率低下 -> 效率低下導致產品落後 -> 產品落後導致人才流失 -> 人才流失加劇技術落後。

Gemini 3.5 Pro 的延期，正是這個閉環的必然。

全行業拉響警報，巨頭集體跌入「下一代巨模型失望陷阱」

沃頓商學院 Ethan Mollick 在轉發報道時，提出了一個細思極恐的觀點——

這根本不是谷歌一家的悲劇，而是整個硅谷正在遭遇的「週期性技術寒冬」。

Mollick 尖鋭地指出，谷歌如今的挫折，完美復刻了此前 Meta Llama 4 和 xAI Grok 4 所經歷的痛苦。

他將這種現象命名為「下一代巨模型失望陷阱」。

投入鉅額資金和算力訓練出的下一代模型，實際性能提升遠低於預期，市場領導地位因此出現明顯滑坡。

過去，行業信奉的是 Scaling Law。然而，當模型規模擴大到一定程度時，單純堆砌算力和數據的「暴力美學」開始失效。

數據瓶頸：高質量的人類文本數據幾乎被「榨乾」，合成數據的效果尚待驗證。

算法瓶頸：現有的 Transformer 架構及其變體，可能正在接近其性能上限。收益遞減：為了獲得微小的性能提升，需要付出指數級增長的算力成本。

在這場巨頭遊戲中，只有 OpenAI 憑藉 Orion/GPT-4.5 暫時逃脱了這一陷阱，沒有重大滑坡。

可以確定的是，隨着模型規模逼近物理和工程的極限，前沿模型的迭代難度正在急劇上升。

這次 Gemini 3.5 Pro 的延期，讓所有人清醒——

我們正處於平台期。過去那種「AI 一天，人間一年」的狂飆突進，要告一段落了。

對於整個行業來説，這或許是一件好事。當喧囂褪去，人們才會真正思考 AI 的價值何在。

至於谷歌，市場留給它的時間和耐心，可能真的不多了。

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