Еще вчера весь мир ИИ был погружен в состояние возбуждения.
Со всех сторон хлынули утечки: главный козырь Google — Gemini 3.5 Pro, под кодовым названием «Cappuccino», официально запустится в течение 48 часов!
Огромное контекстное окно в 200 млн токенов, новый режим рассуждений «Deep Think», как сообщается, во внутренних тестах он уже превзошел GPT-5.6 Sol и Claude Fable 5.
Очевидно, это был прорывной продукт, готовый изменить ландшафт ИИ.
Все с нетерпением отсчитывали секунды, потирали руки в предвкушении и готовились стать свидетелями истории.
Однако, проснувшись утром, картина резко изменилась.
Эксклюзивный репортаж Bloomberg, словно ушат ледяной воды, охладил всеобщий пыл: выход Gemini 3.5 Pro откладывается, и не на несколько дней, а на несколько месяцев!
Тот релиз, который должен был войти в историю, Google сам поставил на паузу.
Почему же?
48 часов эйфории и экстренное торможение
Еще вчера в соцсетях были переполнены спойлерами о Gemini 3.5 Pro.
Кодовое название: Cappuccino.
Сверхдлинный контекст: 200 млн токенов.
Глубокое мышление: новый режим «Deep Think», который, как сообщается, вывел его на беспрецедентный уровень в математике, программировании и логических рассуждениях.
Комплексное развитие: значительное улучшение способностей в написании кода, рабочих процессах агентов, дизайне пользовательского интерфейса, генерации SVG-графики.
Внутренние источники предсказывали, что это станет «абсолютным оружием» Google для контратаки на OpenAI и Anthropic.
Вся отрасль ждала. Все предвкушали легендарную дату выхода — 17 июля.
Однако сегодня утром репортаж журналиста Bloomberg мгновенно принес разочарование.
Внутренние источники сообщили, что разработка Gemini 3.5 Pro уже отстает на несколько месяцев. Ключевая проблема заключается в том, что модель не достигла внутренних жестких стандартов по ключевым возможностям, особенно в области программирования с помощью ИИ.
В конце прошлого месяца Google срочно обновил обучающие данные, пытаясь совершить последний рывок для улучшения способностей к кодированию, но результат оказался «разочаровывающим».
Четыре слова положили конец этим 48 часам эйфории.
Акции Google упали после сообщения, временно снизившись на 4.43%.
В то время как новые модели OpenAI и Meta стремительно улучшают возможности программирования, провал с выходом Gemini 3.5 Pro вызвал серьезную тревогу внутри Google.
Инженеры, исследователи ИИ и топ-менеджеры глубоко разочарованы. Они все больше беспокоятся, что Google теряет и без того неглубокий защитный ров.
«Эффект Тацита» Google: почему всеобщими силами не удается создать сильнейший ИИ?
Почему же ожидаемый всеми король-туз дал осечку?
Этот репортаж раскрывает для нас череду внутренних трудностей Google. Это миниатюра огромной империи в эпоху трансформации.
Скорость инноваций, «задушенная» бюрократией
В репортаже упоминается ключевая деталь: внутри Google сложная иерархия и множество заинтересованных сторон.
Выпуск модели должен учитывать потребности огромных продуктовых линеек, таких как Поиск, Карты, YouTube.
Такой режим принятия решений «и то, и другое» приводит к распылению ресурсов и замедлению процессов.
Бывший сотрудник привел яркое сравнение: «Заставить всех руководителей отделов работать в одном направлении — все равно что пытаться вскипятить целый океан».
В результате указания часто меняются, разные отделы изобретают велосипед по многу раз, и трудно сформировать единую силу.
OpenAI и Anthropic мчатся на скорости стартапов, а «махина» Google стоит на месте, занимаясь внутренней координацией.
Пользователи сети метко прокомментировали: «Google необходимо сократить свою раздутую бюрократическую систему, чтобы добиться прогресса в этой области».
Программирование ИИ терпит крах: комплекс «чистой крови» инженеров и голод по вычислительным ресурсам
И почему именно способность к программированию оказалась слабым звеном? За этим скрывается более глубокое противоречие в Google.
С одной стороны, в Google культура лучших в мире инженеров, которая также порождает комплекс «чистой крови».
Многие старомодные инженеры верят, что «весь важный код должен быть написан вручную». Это недоверие к коду, сгенерированному ИИ, ограничивает использование Gemini для помощи в разработке, опасаясь утечки проприетарного кода в обучающие данные.
Когда Google наконец осознал важность программирования с помощью ИИ и решил обязать использовать ИИ для написания кода, возникла новая проблема — нехватка вычислительных мощностей.
В отчете отмечается, что когда инженеры пытались использовать внутренние инструменты ИИ, они часто сталкивались с ограничениями по вычислительной мощности.
Самая ироничная деталь во всем репортаже: в компании, которая в этом году планирует капитальные расходы в размере 180–190 миллиардов долларов, собственные инженеры не могут получить доступ к GPU!
Данные с Уолл-стрит показывают, что капитальные расходы Google в первом квартале этого года достигли 35,7 миллиарда долларов, что более чем вдвое превышает показатель за аналогичный период прошлого года. И куда ушли все эти деньги, потраченные на чипы и центры обработки данных?
Столкнувшись с таким хаосом, Google пытается исправить ситуацию.
Главный архитектор ИИ объединяет инструменты программирования ИИ различных отделов на базовой архитектуре Google Antigravity, а внутри DeepMind создана специальная команда по программированию ИИ, но, похоже, уже слишком поздно.
Внутренняя гонка, порочный круг утечки талантов
Google осознает проблему. У него есть первоклассная исследовательская лаборатория Google DeepMind, облачное подразделение Google Cloud, команда Android, и внутри компании даже созданы несколько групп для решения проблемы программирования ИИ.
Но такой механизм «гонок» также означает внутренние трения.
Разные команды действуют самостоятельно, продукты перекрываются, стратегия колеблется. Что еще хуже, этот хаос и чувство разочарования напрямую приводят к оттоку лучших специалистов.
В отчете говорится, что большое количество исследователей, разочарованных отставанием Google, перешли в Anthropic и OpenAI.
Это создает ужасный замкнутый круг: бюрократия приводит к низкой эффективности -> низкая эффективность приводит к отставанию продуктов -> отставание продуктов приводит к утечке талантов -> утечка талантов усугубляет техническое отставание.
Перенос релиза Gemini 3.5 Pro — неизбежное следствие этого круга.
Тревога во всей отрасли, гиганты коллективно попадают в «ловушку разочарования в гигантских моделях следующего поколения»
Итан Моллик из Уортонской школы бизнеса, комментируя репортаж, высказал глубоко тревожную мысль —
Это вовсе не трагедия одного Google, а «периодическая технологическая зима», с которой сталкивается вся Кремниевая долина.
Моллик резко указал, что нынешние неудачи Google идеально повторяют страдания, ранее пережитые Meta Llama 4 и xAI Grok 4.
Он назвал это явление «ловушкой разочарования в гигантских моделях следующего поколения».
Модели следующего поколения, обученные с огромными инвестициями и вычислительными ресурсами, показывают гораздо меньший прирост реальной производительности, чем ожидалось, в результате чего позиции лидера на рынке заметно ухудшаются.
Раньше отрасль верила в Scaling Law. Однако, когда масштаб модели достигает определенного уровня, «эстетика грубой силы», основанная на простом наращивании вычислительных мощностей и данных, перестает работать.
Ограничения данных: качественные текстовые данные, созданные человеком, почти «исчерпаны», эффективность синтетических данных еще требует проверки.
Алгоритмические ограничения: существующая архитектура Transformer и ее варианты, возможно, приближаются к пределу своей производительности.
Убывающая отдача: для получения крошечного прироста производительности требуются экспоненциально растущие затраты на вычислительные мощности.
В этой игре гигантов только OpenAI с Orion/GPT-4.5 временно избежала этой ловушки без серьезного спада.
Можно с уверенностью сказать, что по мере приближения масштаба моделей к физическим и инженерным пределам сложность итерации передовых моделей резко возрастает.
Эта задержка с Gemini 3.5 Pro заставила всех очнуться —
Мы находимся на плато. Безумный рывок прошлого, когда «один день в ИИ — год в мире людей», подходит к концу.
Для всей отрасли это, возможно, и к лучшему. Когда шумиха уляжется, люди по-настоящему задумаются о том, в чем ценность ИИ.
Что касается Google, у рынка, возможно, действительно осталось не так много времени и терпения.
Источники:
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
Эта статья взята из WeChat официального аккаунта «Новая эпоха искусственного интеллекта», автор: ASI Апокалипсис
