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，一度下跌 5%，最终收跌 4.43%

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。