谷歌在人工智能赛道上似乎正遭遇一定挑战。据内部人士透露，其旗舰级模型Gemini 3.5 Pro的发布已比原计划推迟了数月，主要瓶颈在于代码生成能力——该模型的表现尚未达到团队设定的预期目标。10位离职员工指出，不少工程师、研究员及管理层私下都感到相当沮丧，因为眼看着Anthropic和OpenAI的模型不断追赶甚至实现反超，谷歌却仍在打磨基础能力。
更棘手的问题在于，谷歌并非一家纯粹的AI公司。它需要将Gemini整合进搜索、地图、YouTube等庞大体系，涉及的部门、项目及利益相关方极为庞杂。要让一个模型同时适配如此多样的应用场景，协调成本自然居高不下，这也使得发布节奏更加难以把控——说白了，这正是“大公司病”在AI时代的又一次显现。
