就在昨天，整个AI圈还沉浸在一片亢奋之中。
各方爆料一起涌出：谷歌的终极杀器——Gemini 3.5 Pro，代号「Cappuccino」，将在48小时内正式上线！
200万的超大上下文窗口，全新的「深度思考」推理模式，据说内部评测已经吊打了GPT-5.6 Sol和Claude Fable 5。
显然，这是一个即将颠覆AI格局的重磅产品。
所有人都在兴奋地倒计时，摩拳擦掌，准备见证历史。
然而，一觉醒来，画风突变。
彭博社的一则独家报道如同一盆冰水，浇灭了所有人的热情：Gemini 3.5 Pro发布延期了，而且不是延期几天，是数月的大延期！
本该是载入史册的发布，被谷歌自己按下了暂停。
究竟是为什么？
48小时狂欢与紧急刹车就在昨天，社交平台还充斥着关于Gemini 3.5 Pro的剧透。
代号：Cappuccino。
超长上下文：200万token。
深度思考：新增的「Deep Think」模式，让其在数学、编程、逻辑推理上达到了前所未有的高度。
全面进化：代码编写、智能体工作流、前端UI设计、SVG图形生成能力大幅提升。
内部人士预测，这将是谷歌全面反击OpenAI和Anthropic的「终极武器」。
极反应。所有人都在期待7月17日这个传说中的发布日期。
然而，到了今早，彭博社记者的一篇报道，让人瞬间失望。
内部人士称，Gemini 3.5 Pro的开发进度已经落后了数月。问题的核心，是模型在关键能力上，尤其是AI编码能力，未能达到内部严苛的标准。
就在上个月末，谷歌紧急更新了训练数据，试图做最后的冲刺来提升编码能力，但结果 「令人失望」 。
四个字，宣告了这场48小时狂欢的终结。
谷歌股价在消息传出后应声下跌，一度跌幅达4.43%。
当OpenAI和Meta的新模型在代码能力上狂飙，Gemini 3.5 Pro的难产，直接导致了谷歌内部的严重焦虑。
工程师、AI研究员和高管们深感挫败，他们越来越担心，谷歌正在失去原本就不厚的护城河。
谷歌的「塔西佗陷阱」：为什么全司之力造不出最强AI？为什么万众期待的王炸会哑火？
这篇报道为我们揭开了谷歌内部的重重困境。这是一个庞大帝国在时代转型期的缩影。
被官僚主义「拖垮」的创新速度报道中提到一个关键细节：谷歌内部层级复杂，利益相关方众多。
一个模型的发布，要兼顾搜索、地图、YouTube等庞大产品线的需求。
这种「既要又要」的决策模式，导致资源的分散和决策的迟缓。
有前员工打了个生动的比方：「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。」
结果就是，指令频繁变动，多个部门重复造轮子，难以形成合力。
OpenAI和Anthropic以创业公司速度狂奔，谷歌的「巨轮」却在为内部协调而停滞。
有网友一针见血地评论：「谷歌需要削减其臃肿的官僚体系，才能在此领域取得进展。」
AI编码滑铁卢：工程师的纯血统情结与算力饥渴而且，为什么偏偏是编码能力拉了胯？这背后藏着谷歌更深层的矛盾。
一方面，谷歌有着全球最顶尖的工程师文化，这也滋生了一种「纯血统」情结。
许多老派工程师信奉「所有重要代码都应人工编写」。这种对AI生成代码的不信任，在限制了工程师们使用Gemini来辅助开发，担心专有代码泄露到训练数据中。
当谷歌终于意识到AI编码的重要性，决定强制要求使用AI写代码时，新的问题又来了——算力不够了。
报道指出，当工程师们试图使用内部AI工具时，频繁遭遇算力容量限制。
整篇报道中最具讽刺意味的细节是：在一家今年预计资本支出高达1800亿至1900亿美元的公司里，自家的工程师居然用不上GPU！
华尔街的数据显示，谷歌今年第一季度的资本支出高达357亿美元，比去年同期翻了一倍多，这么多的钱砸下去买芯片、建数据中心，结果呢？
面对这种乱象，谷歌正在试图亡羊补牢。
首席AI架构师正将各部门AI编程工具统一到Google Antigravity的底层架构下，在DeepMind内部成立了专项AI编程团队，但为时已晚。
内部赛马，人才流失的恶性循环谷歌并非没有意识到问题。它拥有顶级的研究实验室Google DeepMind、云部门Google Cloud、安卓团队，甚至在内部成立了多个小组来攻坚AI编码。
但这种「赛马」机制，也意味着内耗。
不同团队各自为战，产品重叠，战略摇摆。更糟糕的是，这种混乱和挫败感，直接导致了顶尖人才的流失。
报道称，大量研究人员因为对谷歌的落后感到失望，纷纷跳槽到了Anthropic和OpenAI。
这形成了一个可怕的闭环：官僚导致效率低下 -> 效率低下导致产品落后 -> 产品落后导致人才流失 -> 人才流失加剧技术落后。
Gemini 3.5 Pro的延期，正是这个闭环的必然。
全行业拉响警报，巨头集体跌入「下一代巨模型失望陷阱」沃顿商学院Ethan Mollick在转发报道时，提出了一个细思极恐的观点——
这根本不是谷歌一家的悲剧，而是整个硅谷正在遭遇的「周期性技术寒冬」。
Mollick尖锐地指出，谷歌如今的挫折，完美复刻了此前Meta Llama 4和xAI Grok 4所经历的痛苦。
他将这种现象命名为「下一代巨模型失望陷阱」。
投入巨额资金和算力训练出的下一代模型，实际性能提升远低于预期，市场领导地位因此出现明显滑坡。
过去，行业信奉的是Scaling Law。然而，当模型规模扩大到一定程度时，单纯堆砌算力和数据的「暴力美学」开始失效。
数据瓶颈：高质量的人类文本数据几乎被「榨干」，合成数据的效果尚待验证。
算法瓶颈：现有的Transformer架构及其变体，可能正在接近其性能上限。收益递减：为了获得微小的性能提升，需要付出指数级增长的算力成本。
在这场巨头游戏中，只有OpenAI凭借Orion/GPT-4.5暂时逃脱了这一陷阱，没有重大滑坡。
可以确定的是，随着模型规模逼近物理和工程的极限，前沿模型的迭代难度正在急剧上升。
这次Gemini 3.5 Pro的延期，让所有人清醒——
我们正处于平台期。过去那种「AI一天，人间一年」的狂飙突进，要告一段落了。
对于整个行业来说，这或许是一件好事。当喧嚣褪去，人们才会真正思考AI的价值何在。
至于谷歌，市场留给它的时间和耐心，可能真的不多了。
本文来源：新智元
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