突發叫停！Gemini 3.5 Pro難產，谷歌跌入失望陷阱

新智元報道

就在昨天，整個AI圈還沉浸在一片亢奮之中。

各方爆料一起涌出：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，據說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發布延期了，而且不是延期幾天，是數月的大延期！

本該是載入史冊的發布，被谷歌自己按下了暫停。

究竟是為什么？

48小時狂歡與緊急剎車

就在昨天，社交平臺還充斥著關于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日這個傳說中的發布日期。

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的開發進度已經落后了數月。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，試圖做最后的沖刺來提升編碼能力，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后應聲下跌，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」：

為什么全司之力造不出最強AI？

為什么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：谷歌內部層級復雜，利益相關方眾多。

一個模型的發布，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，多個部門重復造輪子，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饑渴

而且，為什么偏偏是編碼能力拉了胯？這背后藏著谷歌更深層的矛盾。

一方面，谷歌有著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。

當谷歌終于意識到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1900億美元的公司里，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，這么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

谷歌并非沒有意識到問題。它擁有頂級的研究實驗室Google DeepMind、云部門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，也意味著內耗。

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后感到失望，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后 -> 產品落后導致人才流失 -> 人才流失加劇技術落后。

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「周期性技術寒冬」。

Mollick尖銳地指出，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」。

投入巨額資金和算力訓練出的下一代模型，實際性能提升遠低于預期，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「榨干」，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。

在這場巨頭游戲中，只有OpenAI憑借Orion/GPT-4.5暫時逃脫了這一陷阱，沒有重大滑坡。

可以確定的是，隨著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——

我們正處于平臺期。過去那種「AI一天，人間一年」的狂飆突進，要告一段落了。

對于整個行業來說，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。

至于谷歌，市場留給它的時間和耐心，可能真的不多了。

參考資料：

https://x.com/Mr_Salio/status/207736089707741624811

https://x.com/emollick/status/2077849021150888408

https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-07-16/google-gemini-launch-delayed-as-tech-falls-short-of-internal-goals

編輯：

Aeneas