谷歌下一代大模型 Gemini 3.5 Pro 的发布计划在最后时刻被按下暂停键。就在业界普遍预期该模型将在 48 小时内 上线时，彭博社 的一则独家报道披露，由于在 AI 编码能力 等关键指标上未能达到内部严苛标准，发布已被推迟 数月。

这款内部代号为 「Cappuccino」 的模型，此前被寄予厚望。根据早前的爆料，它拥有 200 万 token 的超大上下文窗口，并引入了全新的 「Deep Think」深度思考推理模式，在数学、编程和逻辑推理方面被内部评测认为超越了 GPT-5.6 Sol 和 Claude Fable 5。然而，就在上个月末，谷歌紧急更新训练数据试图提升编码表现，结果却 「令人失望」。消息传出后，谷歌股价应声下跌，盘中一度跌逾 4.43%。

这次延期不仅是技术层面的挫折，更折射出谷歌内部的深层困境。报道指出，谷歌庞大的组织架构导致了严重的官僚主义。一个模型的发布需要兼顾搜索、地图、YouTube 等众多产品线的需求，多方利益牵扯使得决策迟缓、资源分散。有前员工形容，想让各部门领导层朝同一个方向努力，就像 「试图煮沸整个大海」。这种内耗让谷歌在面对 OpenAI 和 Anthropic 等更灵活的对手时，显得步履蹒跚。

在 AI 编码领域，谷歌的矛盾尤为突出。一方面，公司内部存在一种 「纯血统」情结，许多资深工程师不信任 AI 生成的代码，担心专有代码泄露，从而限制了内部使用 Gemini 辅助开发。另一方面，当公司终于强制要求使用 AI 编码时，工程师们却发现 算力严重不足。讽刺的是，谷歌今年预计资本支出高达 1800 亿至 1900 亿美元，第一季度资本支出就达到 357 亿美元，同比翻倍，但自家的工程师却时常遭遇 GPU 容量限制。

此外，内部 「赛马」机制 也加剧了内耗。Google DeepMind、Google Cloud 和安卓团队等多个小组各自为战，产品重叠，战略摇摆。这种混乱和挫败感直接导致了顶尖人才的流失，许多研究人员因对谷歌的落后感到失望，转而投向 Anthropic 和 OpenAI。这形成了一个恶性循环：官僚主义导致效率低下，效率低下导致产品落后，产品落后又加剧人才流失。

Gemini 3.5 Pro 的难产并非孤立事件。沃顿商学院教授 Ethan Mollick 评论称，这标志着整个硅谷可能正陷入 「下一代巨模型失望陷阱」。他指出，谷歌的挫折与 Meta 的 Llama 4 以及 SpaceXAI（原 xAI）的 Grok 4 此前遭遇的困境如出一辙。当模型规模扩大到一定程度，单纯堆砌算力和数据的 Scaling Law 开始失效，高质量数据接近枯竭，现有架构可能正逼近性能上限，前沿模型的迭代难度急剧上升。

目前，谷歌首席 AI 架构师正试图将各部门的 AI 编程工具统一到 Google Antigravity 底层架构下，并在 DeepMind 内部成立了专项 AI 编程团队进行补救。但在竞争白热化的当下，市场留给谷歌的时间窗口正在收窄。