Gemini 3.5 Pro важко народжується кілька місяців: внутрішні політичні чвари в Google змушують співробітників відчувати сильне розчарування

Google 最新旗艦模型 Gemini 3.5 Pro の難産 не лише розкриває технічні вузькі місця, а й обертається виснажливою внутрішньою політичною війною на виснаження. За повідомленням Bloomberg, яке посилається на 10 чинних і колишніх співробітників, цей інструмент через те, що його програмні навички надто довго не могли наздогнати конкурентів, затримався на кілька місяців; внутрішні чвари між фракціями в Google Cloud, DeepMind та Android ще більше погіршили ситуацію з прогресом.
(Передісторія: ReactBench оцінює AI агентів для генерації програмного коду: GPT-5.6 Sol здобув перемогу з 43.1%, а провідні великі моделі масово наступають на баг-міни)
(Довідка: Bloomberg стверджує, що Anthropic найшвидше вийде на IPO у жовтні, а три інвестбанки вже організовують зустрічі інвесторів і топменеджерів)

Gemini 3.5 Pro, який затримується на кілька місяців, супроводжується тривогою, яку всередині Google вже не приховати. Згідно з повідомленням Bloomberg, яке посилається на 10 чинних і колишніх працівників Google, ця флагманська модель, на яку покладали великі надії й яка мала протистояти Anthropic та OpenAI, відстає від початково запланованих термінів на кілька місяців; ключ до глухого кута — програмні навички досі не можуть підтягнути до рівня конкурентів.

Ринок раніше очікував, що 3.5 Pro буде представлено на цьогорічній конференції для розробників I/O в травні, а тодішні слова CEO Sundar Pichai звучали так, що це буде в червні; однак уже середина липня, а дата здачі досі невідома. Інженери, AI-дослідники та менеджмент пронизані відчуттям розчарування: вони буквально бачать, як моделі конкурентів виходять уперед, тоді як власний козир ще продовжують полірувати на місці.

Внутрішні чвари між фракціями ще складніші, ніж у конкурентів

Оскільки продуктові лінії Google дуже масштабні, AI-моделі потрібно інтегрувати в різні сценарії — пошук, карти, YouTube тощо; до релізу їх мають перевіряти через багаторівневі погодження за участю зацікавлених сторін — це одна з структурних причин затримок. Але у звіті Bloomberg вказано на ще більш проблемну хворобу: внутрішні фракції змагаються між собою, сповільнюючи рух вперед.

Співзасновник Sergey Brin неодноразово наполягав, що Google має прискорити темпи в написанні програмного коду для AI; однак коли справа дійшла до практичної реалізації, Google Cloud, Google DeepMind і команди Android діяли кожна сама по собі. Паралельно вони створювали AI-інструменти для написання коду, призначені для розробників, і навіть команда споживчих продуктів влізла в цей процес.

З одного боку — колона з кількома головами, з іншого — опір «чистих принципіалістів» всередині. Частина інженерів вважає, що справді важливий код має писатися людьми вручну, щоб це відповідало стандартам Google. На старті впровадження технології співробітників навіть певний час обмежували у використанні Gemini для написання коду або аналізу коду: причиною було те, що вони боялися витоку пропрієтарного коду в AI-набір даних для тренування; згодом цю політику лише послабили.

Головний AI-архітектор Koray Kavukcuoglu наразі працює з основними інженерними командами, щоб уніфікувати внутрішні інструменти; DeepMind також на початку цього року створив AI-coding-команду, яку очолив дослідник-інженер Sebastian Borgeaud, намагаючись навести лад у внутрішньому хаосі. Але реальність така: коли інженерам ставлять завдання генерувати код за допомогою AI, вони часто застрягають через брак внутрішніх обчислювальних ресурсів і боротьбу за доступ до них; а деякі дослідники, незадоволені позицією компанії в AI-змаганні, уже розвернулися й перейшли до провідних лабораторій на кшталт Anthropic.

Ціна за те, щоб закип’ятити ціле море

Один колишній працівник Google описав, що змусити керівників кожного відділу рухатися в одному напрямку — це складність «як закип’ятити ціле море».

Коли наприкінці 2022 року ChatGPT раптово з’явився, Google оголосила «code red», намагаючись зламати бюрократію та внутрішню конкуренцію; нині стрімкий біг на AI-платформі став уже буденністю цієї компанії — просто біг іде в напрямку, який усе ще не згорнувся в одну лінію.

У Google на руках немало козирів: найпопулярніший у світі продукт є точкою входу, через яку більшість людей отримує доступ до генеративного AI; ці взаємодії самі по собі також безперервно генерують дані, які роблять відповіді ще розумнішими. Додайте до цього багатомодальні можливості обробки різних входів, як-от зображення й відео, а також прогрес у «AI-моделях світу», здатних імітувати фізичний світ — усе це є ровом, який Anthropic та OpenAI поки не можуть обійти.

Але рів зараз тримається, а от за планом-графіком його не втримати: коли конкуренти один за одним випускають сильні моделі, Google — досі не може остаточно з’ясувати всередині, який саме набір інструментів для написання коду вона має використовувати. У цій грі генеративного AI запізнілий гігант, як здається, все ще рухається крок за кроком важко.