三次跳票：从代码能力到可靠性全面不达标

Gemini 3.5 Pro最初计划于2026年6月发布。进入6月后，谷歌发现模型在关键能力上未达到内部标准，尤其是代码生成和复杂任务处理能力不足，首次推迟。

6月底，谷歌专项重置训练数据以修复编程能力短板，但内部测试结果依然不理想，公司选择继续等待而非让”半成品”仓促上线。

7月17日前后，Gemini 3.5 Pro再次错过发布窗口。随着三次推迟，谷歌担忧的问题已经从单纯的编码能力，扩大到幻觉率、可靠性以及多步骤任务执行稳定性——尤其是在Agent场景下连续调用工具时容易出现失误。

作为极限补位，谷歌连发了三款中端Flash模型（Gemini 3.6 Flash、Gemini 3.5 Flash-Lite和Gemini 3.5 Flash Cyber），并官宣Gemini 4已启动预训练。旗舰还没上线，下一代已等不及登场——这在AI行业实属罕见。

员工士气低落：我们落后了

据Axios报道，与半打现任和前任谷歌DeepMind员工的对话揭示了一个令人不安的内部氛围。

“我们落后了，”一位员工直言不讳地表示，他指的是公司模型能力与竞争对手的差距。

部分员工将士气低落归因于谷歌4月与美国五角大楼签署的技术合作协议，该协议允许军方使用谷歌的技术。多位员工因该协议公开辞职。前DeepMind研究科学家Alex Turner就是其中之一，他告诉Axios，CEO德米斯·哈萨比斯在内部缺乏像OpenAI的Sam Altman和Anthropic的Dario Amodei那样与员工的日常互动。

但另一些员工表示，职业倦怠更多是因为感觉在竞争中慢了一步。一位参与模型训练的DeepMind员工透露，谷歌在忙于保卫搜索业务免受ChatGPT冲击时，没有优先发展智能体编程能力。

在OpenRouter追踪的大模型使用排行榜上，Gemini的模型甚至未能进入前十。

人才流失：核心研究者接连出走

AI人才争夺战对谷歌的打击最为沉重。

最具标志性的是Noam Shazeer的离开。作为Gemini项目的联合负责人和Transformer架构的奠基人之一，Shazeer转投了OpenAI。诺贝尔化学奖得主John Jumper也离职加入了Anthropic。

这些离走对于谷歌的打击是双重的：既削弱了内部研发实力，又直接增强了竞争对手的战斗力。

谷歌对此回应称，今年上半年的AI人才流失率低于去年同期，超过90%获得谷歌AI岗位邀请的人接受了录用。公司还表示”对本周Flash模型的发布、产品路线图以及市场对谷歌模型的强劲需求感到满意”。

编程能力：AI竞赛的新核心战场

代码生成已成为大模型竞争的关键战场。OpenAI的Codex已有超过500万周活用户，其中超100万人将其用于编程之外的工作流程。SpaceX收购了头部编辑器Cursor，将Grok 4.5直接嵌入开发者的日常环境。

这些产品形成了强大的用户锁定效应：当开发者的工具链、项目历史和私有知识库都沉淀在某个生态里，即便谷歌后续模型性能追平，极高的迁移成本也会让用户很难回流。

前员工将谷歌内部的协调困境比作”烧开一片海洋”。Google Cloud、DeepMind和Android三大团队各自独立开发AI编程工具，资源重复投入，无法形成合力。

现金流压力与竞争格局

Gemini延期的消息传出之际，恰逢谷歌财报显示自由现金流首次转负。公司2026年资本支出预计高达2050亿美元，投资者对AI投入回报的质疑正在升温。

与此同时，竞争对手步步紧逼。Anthropic凭借在企业级编程领域的深耕，到2026年4月已在年化收入上超过OpenAI。OpenAI也计划向美国国会议员简报其最新模型。

正如Axios所指出的：谷歌可以承受在AI竞赛中被暂时超越——这在行业内是常态。但它承受不起的是失去人才和投资者的耐心。

当前谷歌的处境，用一位前员工的话说，”不是再打磨打磨就好的收尾问题，而是评价标准变了”——从单轮能力比拼，转向了Agent时代的综合较量。