突发叫停，Gemini 3.5 Pro难产，谷歌跌入失望陷阱

marsbitPublicado a 2026-07-17Actualizado a 2026-07-17

Resumen

原本备受期待的谷歌AI大模型Gemini 3.5 Pro（代号“Cappuccino”）在发布前夕被紧急叫停，延期数月。此前多方爆料称该模型拥有200万token上下文和强大的“深度思考”能力，有望颠覆AI格局。然而，彭博社报道指出，延期核心原因是模型的关键能力，特别是AI编码能力，未达到内部严苛标准，最终结果“令人失望”，导致谷歌股价应声下跌。报道揭示了谷歌内部的多重困境：复杂的官僚体系导致决策迟缓、资源分散；顶尖工程师文化中对AI生成代码的“不信任”阻碍了内部使用；尽管资本支出巨大，但工程师却面临算力不足的窘境。此外，内部多个团队“赛马”造成内耗和战略摇摆，挫败感导致顶尖人才流失至竞争对手，形成了效率低下、产品落后、人才流失的恶性循环。沃顿商学院教授Ethan Mollick指出，谷歌的挫折并非个例，而是整个行业正面临的“下一代巨模型失望陷阱”。随着模型规模逼近极限，单纯堆砌算力和数据的收益急剧递减，数据与算法瓶颈显现，巨头们遭遇技术平台期。此次事件表明，AI狂飙突进的阶段可能暂告一段落，行业需要更冷静地思考AI的真正价值。市场留给谷歌的时间和耐心，可能不多了。

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。

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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。

参考资料:

https://x.com/Mr_Salio/status/207736089707741624811

https://x.com/emollick/status/2077849021150888408

https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-07-16/google-gemini-launch-delayed-as-tech-falls-short-of-internal-goals

本文来自微信公众号“新智元”,作者:ASI启示录

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Q根据文章，谷歌Gemini 3.5 Pro发布延期的主要原因是什么？

A主要原因有两个方面：一是模型在关键能力，特别是AI编码能力上，未能达到内部严苛的标准，即便在发布前紧急更新训练数据进行冲刺，结果也令人失望；二是公司内部存在严重的官僚主义，层级复杂、利益相关方众多，导致资源分散、决策迟缓，难以形成合力，从而拖垮了创新速度。

Q文章提到谷歌内部AI研发面临哪些具体困境？

A文章揭示了谷歌内部的三大主要困境：1. 官僚主义严重，各部门需求不一，协调困难，决策缓慢。2. 顶尖工程师中存在“纯血统代码”情结，对AI辅助编码不信任，且内部AI工具面临算力容量限制，导致数据反馈和模型改进受限。3. 内部“赛马”机制导致产品重叠、战略摇摆，这种混乱和内耗引发了顶尖人才流失，形成了“官僚主义->效率低下->产品落后->人才流失->技术更落后”的恶性循环。

Q沃顿商学院教授Ethan Mollick如何解读Gemini 3.5 Pro延期事件？

A沃顿商学院教授Ethan Mollick认为，这不仅仅是谷歌一家的悲剧，而是整个硅谷正在遭遇的“周期性技术寒冬”。他将此现象命名为“下一代巨模型失望陷阱”，即投入巨额资源训练的下一代模型，其性能提升远低于预期，导致市场领导地位出现滑坡。他指出，谷歌的挫折完美复刻了此前Meta Llama 4和xAI Grok 4所经历的痛苦，表明单纯依靠堆砌算力和数据的Scaling Law正在失效，AI发展已进入一个平台期。

Q文章中描述的“下一代巨模型失望陷阱”背后的技术瓶颈有哪些？

A根据文章，支撑“下一代巨模型失望陷阱”的技术瓶颈主要包括三点：1. 数据瓶颈：高质量的人类文本数据几乎已被耗尽，而使用合成数据的效果尚待验证。2. 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，缺乏革命性的新架构。3. 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，使得边际效益越来越低。

QGemini 3.5 Pro延期对谷歌造成了哪些即时影响？

AGemini 3.5 Pro的延期对谷歌造成了多方面的即时影响：1. 市场信心受挫：消息传出后，谷歌股价应声下跌，一度跌幅达4.43%。2. 内部情绪低落：工程师、研究员和高管们深感挫败和焦虑，担心公司正在失去竞争力。3. 加剧竞争劣势：当竞争对手如OpenAI和Meta在代码能力上“狂飙”时，谷歌的王牌产品难产，进一步加深了其竞争压力。4. 暴露内部问题：这次事件将谷歌内部的官僚主义、资源分配不均、战略混乱等问题公开化，使其成为行业反思的案例。

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En cambio, la liquidez del proyecto proviene principalmente de intercambios descentralizados (DEXs), marcando un contraste marcado con las estrategias de financiamiento de las empresas de tecnología educativa tradicionales. Este modelo de base indica un enfoque impulsado por la comunidad, reflejando el compromiso del proyecto con la descentralización. En su libro blanco, DUOLINGO AI menciona la formación de colaboraciones con “plataformas de educación blockchain” no especificadas, destinadas a enriquecer su oferta de cursos. Si bien aún no se han divulgado asociaciones específicas, estos esfuerzos colaborativos sugieren una estrategia para fusionar la innovación blockchain con iniciativas educativas, ampliando el acceso y la participación de los usuarios a través de diversas avenidas de aprendizaje. Arquitectura Tecnológica Integración de IA DUOLINGO AI incorpora dos componentes principales impulsados por IA para mejorar su oferta educativa: Motor de Aprendizaje Adaptativo: Este sofisticado motor aprende de las interacciones de los usuarios, similar a los modelos propietarios de las principales plataformas educativas. Ajusta dinámicamente la dificultad de las lecciones para abordar desafíos específicos de los aprendices, reforzando áreas débiles a través de ejercicios dirigidos. Agentes Conversacionales: Al emplear chatbots impulsados por GPT-4, DUOLINGO AI proporciona una plataforma para que los usuarios participen en conversaciones simuladas, fomentando una experiencia de aprendizaje de idiomas más interactiva y práctica. Infraestructura Blockchain Construido sobre la blockchain de Solana, $DUOLINGO AI utiliza un marco tecnológico integral que incluye: Contratos Inteligentes de Verificación de Habilidades: Esta característica otorga automáticamente tokens a los usuarios que superan con éxito las pruebas de competencia, reforzando la estructura de incentivos para resultados de aprendizaje genuinos. Insignias NFT: Estos tokens digitales significan varios hitos que los aprendices logran, como completar una sección de su curso o dominar habilidades específicas, permitiéndoles intercambiar o mostrar sus logros digitalmente. Gobernanza DAO: Los miembros de la comunidad con tokens pueden participar en la gobernanza votando sobre propuestas clave, facilitando una cultura participativa que fomenta la innovación en las ofertas de cursos y características de la plataforma. Línea de Tiempo Histórica 2022–2023: Conceptualización Los cimientos de DUOLINGO AI comienzan con la creación de un libro blanco, destacando la sinergia entre los avances en IA en el aprendizaje de idiomas y el potencial descentralizado de la tecnología blockchain. 2024: Lanzamiento Beta Un lanzamiento beta limitado introduce ofertas en idiomas populares, recompensando a los primeros usuarios con incentivos en tokens como parte de la estrategia de participación comunitaria del proyecto. 2025: Transición a DAO En abril, se produce un lanzamiento completo de la red principal con la circulación de tokens, lo que provoca discusiones comunitarias sobre posibles expansiones a idiomas asiáticos y otros desarrollos de cursos. Desafíos y Direcciones Futuras Obstáculos Técnicos A pesar de sus ambiciosos objetivos, DUOLINGO AI enfrenta desafíos significativos. La escalabilidad sigue siendo una preocupación constante, particularmente en equilibrar los costos asociados con el procesamiento de IA y mantener una red descentralizada y receptiva. Además, garantizar la creación y moderación de contenido de calidad en medio de una oferta descentralizada plantea complejidades en el mantenimiento de estándares educativos. Oportunidades Estratégicas Mirando hacia adelante, DUOLINGO AI tiene el potencial de aprovechar asociaciones de micro-certificación con instituciones académicas, proporcionando validaciones verificadas en blockchain de habilidades lingüísticas. Además, la expansión entre cadenas podría permitir que el proyecto acceda a bases de usuarios más amplias y a ecosistemas blockchain adicionales, mejorando su interoperabilidad y alcance. Conclusión DUOLINGO AI representa una fusión innovadora de inteligencia artificial y tecnología blockchain, presentando una alternativa centrada en la comunidad a los sistemas tradicionales de aprendizaje de idiomas. Si bien su desarrollo seudónimo y su modelo económico emergente traen ciertos riesgos, el compromiso del proyecto con el aprendizaje gamificado, la educación personalizada y la gobernanza descentralizada ilumina un camino hacia adelante para la tecnología educativa en el ámbito de Web3. A medida que la IA continúa avanzando y el ecosistema blockchain evoluciona, iniciativas como DUOLINGO AI podrían redefinir cómo los usuarios se involucran con la educación lingüística, empoderando comunidades y recompensando la participación a través de mecanismos de aprendizaje innovadores.

465 Vistas totalesPublicado en 2025.04.11Actualizado en 2025.04.11

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