Gemini 3.5 Pro gặp khó suốt vài tháng: Nội bộ phe phái chính trị tại Google khiến nhân viên vô cùng thất vọng

Google 最新旗 hạm mô hình Gemini 3.5 Pro đang “khó nhọc” ra mắt, và thứ bị lộ ra không chỉ là nút thắt kỹ thuật, mà còn là một cuộc chiến tiêu hao nội bộ về chính trị. Theo Bloomberg, trích dẫn từ 10 nhân viên hiện tại và cựu nhân viên, mô hình này bị trì hoãn hàng tháng vì năng lực viết mã không theo kịp đối thủ; các cuộc đấu đá giữa các phe phái thuộc Google Cloud, DeepMind và nhóm Android cũng khiến tiến độ càng thêm chậm.

(Trước đó: Bản đánh giá ReactBench về tác nhân tạo mã AI: GPT-5.6 Sol giành chiến thắng với 43,1%, trong khi các mô hình lớn hàng đầu liên tục giẫm vào “bẫy” bug.)

(Bối cảnh bổ sung: Bloomberg cho biết Anthropic dự kiến IPO nhanh nhất vào tháng Mười, 3 ngân hàng đầu tư lớn đang sắp xếp các cuộc gặp giữa nhà đầu tư và lãnh đạo.)

Gemini 3.5 Pro, bị lỡ hẹn trong nhiều tháng, đi kèm với sự lo lắng không giấu nổi bên trong Google. Theo Bloomberg trích dẫn từ 10 nhân viên hiện tại và cựu nhân viên Google, mô hình được kỳ vọng rất nhiều để đối đầu với Anthropic và OpenAI—mà tiến độ triển khai đã tụt lại so với lịch ban đầu hàng tháng—vướng mắc then chốt nằm ở việc năng lực viết code mãi vẫn không “lên kịp”.

Thị trường từng kỳ vọng 3.5 Pro sẽ xuất hiện vào tháng Năm tại sự kiện I/O dành cho nhà phát triển. CEO Sundar Pichai lúc đó đã nói đến tháng Sáu. Nhưng bây giờ đã đi quá nửa tháng Bảy, mà ngày bàn giao vẫn chưa rõ ràng. Các kỹ sư, nhà nghiên cứu AI và ban quản lý tràn ngập cảm giác bế tắc, khi họ chứng kiến mô hình của đối thủ vươn lên sau—trong khi “lá bài” của mình vẫn đang loay hoay gia công.

Đấu đá phe phái còn dai dẳng hơn cả đối thủ

Google có hệ sản phẩm rất rộng; để một mô hình AI “đan” vào các bối cảnh như tìm kiếm, bản đồ, YouTube…, trước khi phát hành phải trải qua nhiều lớp người ra quyết định và những bên liên quan có lợi ích khác nhau—đây là một trong những nguyên nhân mang tính cấu trúc gây ra độ trễ. Nhưng Bloomberg chỉ ra một “căn bệnh” rắc rối hơn: các phe phái nội bộ cạnh tranh lẫn nhau, kéo chậm bước tiến.

Đồng sáng lập Sergey Brin nhiều lần cho rằng Google cần đẩy nhanh nhịp độ viết mã cho AI; nhưng khi triển khai thực tế, Google Cloud, Google DeepMind và nhóm Android lại vận hành theo kiểu tách rời, đồng thời cùng xây dựng các công cụ viết mã AI cho nhà phát triển; ngay cả nhóm sản phẩm tiêu dùng cũng chen vào.

Một bên là “nhiều đầu ngựa kéo xe”, bên kia là sự chống cự của những “người theo chủ nghĩa thuần túy” trong nội bộ. Một số kỹ sư cho rằng mã nguồn thực sự quan trọng phải do con người tự viết, để phù hợp với chuẩn mực của Google. Ở giai đoạn triển khai ban đầu, nhân viên thậm chí từng bị hạn chế dùng Gemini để viết mã hoặc phân tích mã nguồn; lý do là sợ mã nguồn độc quyền bị rò rỉ vào dữ liệu huấn luyện AI. Chính sách này sau đó mới được nới lỏng.

Kiến trúc sư AI trưởng Koray Kavukcuoglu hiện đang phối hợp với các nhóm kỹ sư chính để thống nhất các công cụ nội bộ; DeepMind cũng đã sớm thành lập trong năm nay một đội coding AI do kỹ sư nghiên cứu Sebastian Borgeaud dẫn dắt, nhằm sắp xếp lại sự lộn xộn nội bộ. Nhưng thực tế là: khi kỹ sư bị yêu cầu tạo mã bằng AI, họ lại thường bị kẹt bởi giới hạn năng lực tính toán nội bộ—do tình trạng thiếu tài nguyên và tranh giành nguồn lực. Một số nhà nghiên cứu không hài lòng với vị thế của công ty trong cuộc đua AI đã chuyển sang đầu quân cho các phòng thí nghiệm hàng đầu như Anthropic.

Chi phí để “đun sôi” cả một đại dương

Một cựu nhân viên Google mô tả rằng, để lãnh đạo của từng bộ phận đi cùng một hướng, độ khó “như thể phải đun sôi cả một đại dương”.

Khi ChatGPT bùng nổ vào cuối năm 2022, Google từng công bố “code red”, cố gắng phá vỡ sự quan liêu và cạnh tranh nội bộ; còn hiện tại, lao vào đường đua AI đã là chuyện thường ngày của công ty này—chỉ có điều hướng chạy vẫn chưa được gộp lại thành một đường thẳng.

Google đang nắm khá nhiều “quân bài”: sản phẩm có lượng người dùng lớn nhất toàn cầu là cổng tiếp xúc với AI sinh ra cho đa số người; các tương tác này cũng liên tục tạo ra dữ liệu để câu trả lời ngày càng thông minh hơn. Thêm vào đó là năng lực đa phương thức để xử lý nhiều dạng đầu vào như ảnh và video, cùng với tiến bộ về “mô hình thế giới AI” có thể mô phỏng thế giới vật lý—đều là những “hào lũy” mà Anthropic và OpenAI tạm thời chưa chạm tới.

Nhưng hào lũy có thể giữ được hiện tại, lại không giữ được lịch trình: khi đối thủ lần lượt tung ra các mô hình đủ mạnh, Google lại vẫn chưa cãi xong bên trong về việc phải dùng bộ công cụ viết mã nào. Trong ván cờ AI sinh ra này, “gã khổng lồ” đến trễ hiện vẫn đang bước đi loạng choạng.