谷歌推迟 Gemini 3.5 Pro 发布,内部目标未达标

谷歌推迟 Gemini 3.5 Pro 发布,内部目标未达标

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News Editor
2026-07-17 08:22:09
彭博社报道称,原定近期上线的 Gemini 3.5 Pro 已被谷歌推迟数月,核心原因是模型在关键能力上、尤其是 AI 编码表现未达到内部标准。围绕这款代号“Cappuccino”的模型,市场此前曾流传其具备 200 万 token 上下文窗口和“Deep Think”模式。消息传出后,谷歌股价一度下跌 4.43%。报道还提到,谷歌内部存在层级复杂、资源分散、算力受限和人才流失等问题。
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谷歌 Gemini 3.5 Pro 的发布计划被按下暂停键。

据彭博社报道,这款代号为“Cappuccino”的模型原本被外界视为谷歌面向 OpenAI 和 Anthropic 的一次重要反击,但目前发布时间已从短期内上线改为推迟数月。报道援引内部人士说法称,Gemini 3.5 Pro 的开发进度已经落后数月,主要问题在于模型在关键能力上,尤其是 AI 编码能力,仍未达到谷歌内部设定的标准。

48 小时内从上线预期转向延期

在延期消息传出前,社交平台上曾密集流传 Gemini 3.5 Pro 的相关信息。按爆料内容,这款模型拥有 200 万 token 的上下文窗口,并新增“Deep Think”推理模式,能力提升覆盖数学、编程、逻辑推理、代码编写、智能体工作流、前端 UI 设计和 SVG 图形生成等方向。

市场一度将 7 月 17 日视为这款模型的传闻发布日期。不过到了当天,彭博社的报道改变了外界预期。报道指出,谷歌在上个月底曾紧急更新训练数据,试图在最后阶段提升模型的编码能力,但结果“令人失望”。

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消息公布后,谷歌股价应声下跌,盘中一度跌 4.43%。

问题集中在编码能力

报道将 Gemini 3.5 Pro 延期的核心原因指向 AI 编码表现。原文提到,随着 OpenAI 和 Meta 的新模型在代码能力上持续推进,Gemini 3.5 Pro 的进展不及预期,加重了谷歌内部的压力。

报道还提到,谷歌内部长期存在对 AI 生成代码的谨慎态度。部分老派工程师坚持重要代码应由人工编写,同时也担心专有代码泄露到训练数据中。这种文化因素限制了 Gemini 在内部开发流程中的使用范围。

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等到谷歌开始提高对 AI 编码工具的使用要求后,新问题又暴露出来:算力容量不足。报道称,工程师在使用内部 AI 工具时,经常遭遇算力限制。

高额资本开支下仍面临算力约束

这也是报道中最受关注的矛盾之一。文章提到,谷歌今年预计资本支出为 1800 亿至 1900 亿美元。与此同时,华尔街数据显示,谷歌今年第一季度资本支出达到 357 亿美元,较去年同期翻倍以上。

在大规模投入芯片和数据中心建设的背景下,内部工程师仍频繁遇到 GPU 资源不足的问题,成为这次延期事件中的一个突出细节。

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面对这一情况,谷歌正在尝试统一内部 AI 编程工具。报道称,首席 AI 架构师正推动将各部门的 AI 编程工具统一到底层架构 Google Antigravity 之下,DeepMind 内部也成立了专项 AI 编程团队。

多部门协同困难拖慢产品推进

彭博社的报道还描绘了谷歌内部更广泛的组织问题。由于一个模型的发布需要兼顾搜索、地图、YouTube 等多条大型产品线,相关决策往往牵涉多个层级和大量利益相关方。

报道援引一名前员工的比喻称:“想让每个部门的领导层都朝同一个方向使劲,就像试图煮沸整个大海。”在这种情况下,指令频繁变化、多个部门重复开发,资源难以集中,决策速度也受到影响。

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谷歌目前同时拥有 Google DeepMind、Google Cloud、安卓团队等多支力量参与 AI 推进,并围绕 AI 编码成立了多个内部小组。报道认为,这种“赛马”机制虽然显示出谷歌对问题的重视,但也带来了产品重叠和内部消耗。

人才流向 Anthropic 和 OpenAI

组织协同迟缓与产品推进不顺,也在影响谷歌的人才稳定性。报道称,不少研究人员因为对谷歌当前进展感到失望,转而加入 Anthropic 和 OpenAI。

在这套循环中,官僚和协作低效会拖慢研发进度,产品落后又会带来更强的人才流失压力,而人才流失反过来继续削弱技术推进能力。Gemini 3.5 Pro 的延期,被视为这一连串问题的集中体现。

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“下一代巨模型失望陷阱”引发讨论

沃顿商学院的 Ethan Mollick 在转发相关报道时提出,这未必只是谷歌一家面临的问题。他将类似现象概括为“下一代巨模型失望陷阱”,并称谷歌当前的挫折与此前 Meta Llama 4 和 xAI Grok 4 遭遇的困难有相似之处。

按照这一说法,行业在投入大量资金和算力训练新一代模型后,实际性能提升可能低于预期,进而影响市场领先地位。

报道中提到的压力主要包括几项:高质量人类文本数据接近耗尽,合成数据效果仍有待验证;现有 Transformer 架构及其变体可能逼近性能上限;为了换取有限提升,算力成本却呈指数级增长。

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文中还提到,在这类竞争中,OpenAI 凭借 Orion/GPT-4.5 暂时避免了明显滑坡。

Gemini 3.5 Pro 此次延期,也让外界重新审视前沿大模型的迭代速度。随着模型规模逼近物理和工程边界,继续推动性能提升的难度正在上升。

参考资料显示,相关讨论还涉及 X 平台账号 Mr_Salio 和 Ethan Mollick 的公开帖文,以及彭博社 2026 年 7 月 16 日发布的报道。本文原始来源署名为微信公众号“新智元”,作者为“ASI启示录”。

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