谷歌在AI竞速中正面临日益严峻的内部压力。其最强旗舰模型Gemini 3.5 Pro的发布已较原定计划推迟数月，与此同时，竞争对手在编程能力上接连超越，令谷歌的市场地位愈加被动。
据彭博援引知情人士透露，延迟的主因在于谷歌正试图提升模型的编程能力，但进展不如预期。上月底谷歌曾更新训练数据以改善这一短板，然而结果令人失望。
OpenAI与Meta近期相继发布的新模型，在AI代码生成能力上已进一步超越谷歌现有产品。
这一局面在谷歌内部引发广泛不满。据10名现任及前任员工表示，许多工程师、AI研究人员和管理层人士担忧，谷歌正在失去市场先机。部分研究人员的挫败感已演变为离职潮，Anthropic等顶尖实验室成为主要去向。
消息发布后，谷歌盘中跳水，截至发稿，日内下跌4.7%。
组织复杂性拖累发布节奏
谷歌在AI模型发布上的延误，与其庞大产品矩阵带来的内部协调难度密切相关。据知情人士表示，谷歌在模型发布流程中涉及多层利益相关方，需将AI能力整合至搜索、地图、YouTube等众多产品线，这本身便会造成时间损耗。
前员工将这种协调困境比作"烧开一片海洋"。当各部门方向不一致、任务在多个团队重复推进时，维持统一的产品战略愈发困难，任何单一产品也都难以获得足够资源在市场上取得突破。
谷歌发言人就此回应称，公司"正在快速推进多个模型系列，同时保持对客户的高性价比"，并表示目前正与合作伙伴测试3.5 Pro、升级版Flash及其他模型，同时与美国政府就模型测试及更广泛的行业规范框架展开积极沟通。
编程能力之争折射内部分歧
AI代码生成能力已成为本轮模型竞争的核心战场，而谷歌在这一领域的布局却受到内部掣肘。据前员工表示，谷歌联合创始人Sergey Brin等人曾积极推动公司加速布局AI编程，但相关努力因内部派系角力而受阻。
目前，Google Cloud、Google DeepMind以及Android团队均在独立开发面向开发者的AI编程工具，部分消费产品团队亦有参与，多线并进进一步分散了资源。
内部阻力同样不容忽视。部分工程师秉持"代码应由人类编写"的原则立场，对AI代码生成持保留态度。早期推广阶段，出于对专有代码泄露至训练数据的安全顾虑，谷歌一度限制员工使用Gemini编写或分析代码，这一政策虽已松绑，但已错过大量内部实验机会。
谷歌方面表示，在最近一届Cloud大会上，公司宣布其内部75%的代码目前已由AI生成，且经过审核后成功进入生产环境，符合谷歌标准。
为减少内部协调混乱，谷歌首席AI架构师Koray Kavukcuoglu正与主工程团队合作，推动内部AI编程工具整合；DeepMind内部也于今年早些时候组建了专攻AI编程的新团队，由研究工程师Sebastian Borgeaud领衔。
目前Gemini 3.5 Flash口碑参差不齐
在3.5 Pro正式发布之前，谷歌现有的Gemini 3.5 Flash已在市场上留下参差不齐的口碑。设计平台Figma的产品经理Rodrigo Davies表示，Figma已将3.5 Flash接入其新推出的AI助手"Figma agent"，认为该模型在速度与质量之间实现了良好平衡。
然而，拉丁美洲在线教育平台Platzi的创始人兼CEO Freddy Vega给出了截然不同的评价。他指出，3.5 Flash定位尴尬：价格高于上一代3.1 Flash，速度却更慢，与竞争对手的旗舰产品相比能力差距依然明显，且在处理结构化数据时表现欠佳。
他表示，其团队在需要兼顾速度与推理能力的任务上，已从谷歌转向Anthropic的中端模型Claude 3.5 Sonnet。
AI研究人员普遍认为，Gemini目前最大的竞争优势在于对谷歌搜索数据的调用能力，而在构建最强模型这一维度上，Anthropic与OpenAI已居于领先位置。谷歌表示，公司在多模态输入处理及AI世界模型等领域仍具备差异化优势，但能否将这些优势转化为市场份额，仍有待观察。
