Google 產品線龐大，AI 模型要織進搜尋、地圖、YouTube 等各種場景，發布前得經過層層利害關係人把關，這是延遲的結構性原因之一。但彭博報導點出更麻煩的病灶：內部派系互相較勁，拖慢了腳步。
共同創辦人 Sergey Brin 多次主張 Google 該在 AI 寫程式上加快腳步，實際執行時，Google Cloud、Google DeepMind、Android 團隊卻各自為政，同時在打造給開發者用的 AI 寫程式工具，連消費產品團隊都插了一腳。
一邊是多頭馬車，另一邊是內部「純粹主義者」的抵抗，部分工程師認為，真正重要的程式碼就該由人手寫，才符合 Google 的標準。技術推行初期，員工甚至一度被限制用 Gemini 寫程式或分析程式碼，理由是擔心專有程式碼外洩進 AI 訓練資料，這項政策後來才鬆綁。
首席 AI 架構師 Koray Kavukcuoglu 目前正與主要工程團隊合作，統一內部工具；DeepMind 也在今年稍早組建由研究工程師 Sebastian Borgeaud 領軍的 AI coding 團隊，試圖收拾內部混亂。但現實是，工程師被要求用 AI 生成程式碼，卻常因內部算力吃緊、爭搶資源而卡在容量限制；一些對公司在 AI 競賽處境不滿的研究員，已經轉頭投奔 Anthropic 等頂尖實驗室。
煮沸一整片海洋的代價
一名前 Google 員工形容，要讓每個部門的領導層朝同一個方向前進，難度「像是要把整片海洋煮沸」。
2022 年底 ChatGPT 橫空出世時，Google 曾宣布「code red」，試圖打破官僚與內部競爭；如今狂奔於 AI 賽道早已是這家公司的日常，只是奔跑的方向，還沒能收斂成一條線。
Google 手握的籌碼並不少：全球用量最大的產品是多數人接觸生成式 AI 的入口，這些互動本身也能持續產生讓答案更聰明的資料，加上處理圖片、影片等多種輸入的多模態能力、以及在能模擬物理世界的「AI 世界模型」上的進展，都是 Anthropic、OpenAI 暫時碰不到的護城河。
但護城河守得住現在，守不住排期表：當對手一款接一款推出能打的模型，Google 卻連自己內部要用哪套寫程式工具都還沒吵完。在生成式 AI 這場賽局裡，遲到的巨人目前看來仍步履蹣跚。
Gemini 3.5 Pro 難產數月：Google 政治派系內鬥讓員工備感挫折
Google 最新旗艦模型 Gemini 3.5 Pro 難產，暴露的不只是技術瓶頸，更是一場內部政治的消耗戰。彭博引述 10 名現任與前任員工指出，這款模型因寫程式能力遲遲追不上對手而延宕數月，Google Cloud、DeepMind、Android 團隊各自為政的派系內鬥更讓進度雪上加霜。
（前情提要：ReactBench 評測 AI 程式碼生成代理：GPT-5.6 Sol 以 43.1% 奪魁，主流大模型狂踩 Bug 地雷）
（背景補充：彭博稱 Anthropic 最快十月 IPO 掛牌，三大投行正安排投資人與高管會面）
延宕數月的 Gemini 3.5 Pro，伴隨著 Google 內部藏不住的焦慮。據彭博引述 10 名現任與前任 Google 員工報導，這款被寄予厚望、要對抗 Anthropic 與 OpenAI 的旗艦模型，交付進度已落後原訂時程數月，卡關的關鍵在於寫程式能力遲遲提不上來。
市場原本預期 3.5 Pro 會在今年 5 月 I/O 開發者大會亮相，執行長 Sundar Pichai 當時把話說到了 6 月；如今七月已經過半，交卷日期仍是未知數。工程師、AI 研究員與管理層瀰漫著挫折感，他們眼睜睜看著對手的模型後來居上，自家王牌卻還在原地打磨。
派系內鬥比對手更難纏
Google 產品線龐大，AI 模型要織進搜尋、地圖、YouTube 等各種場景，發布前得經過層層利害關係人把關，這是延遲的結構性原因之一。但彭博報導點出更麻煩的病灶：內部派系互相較勁，拖慢了腳步。
共同創辦人 Sergey Brin 多次主張 Google 該在 AI 寫程式上加快腳步，實際執行時，Google Cloud、Google DeepMind、Android 團隊卻各自為政，同時在打造給開發者用的 AI 寫程式工具，連消費產品團隊都插了一腳。
一邊是多頭馬車，另一邊是內部「純粹主義者」的抵抗，部分工程師認為，真正重要的程式碼就該由人手寫，才符合 Google 的標準。技術推行初期，員工甚至一度被限制用 Gemini 寫程式或分析程式碼，理由是擔心專有程式碼外洩進 AI 訓練資料，這項政策後來才鬆綁。
首席 AI 架構師 Koray Kavukcuoglu 目前正與主要工程團隊合作，統一內部工具；DeepMind 也在今年稍早組建由研究工程師 Sebastian Borgeaud 領軍的 AI coding 團隊，試圖收拾內部混亂。但現實是，工程師被要求用 AI 生成程式碼，卻常因內部算力吃緊、爭搶資源而卡在容量限制；一些對公司在 AI 競賽處境不滿的研究員，已經轉頭投奔 Anthropic 等頂尖實驗室。
煮沸一整片海洋的代價
一名前 Google 員工形容，要讓每個部門的領導層朝同一個方向前進，難度「像是要把整片海洋煮沸」。
2022 年底 ChatGPT 橫空出世時，Google 曾宣布「code red」，試圖打破官僚與內部競爭；如今狂奔於 AI 賽道早已是這家公司的日常，只是奔跑的方向，還沒能收斂成一條線。
Google 手握的籌碼並不少：全球用量最大的產品是多數人接觸生成式 AI 的入口，這些互動本身也能持續產生讓答案更聰明的資料，加上處理圖片、影片等多種輸入的多模態能力、以及在能模擬物理世界的「AI 世界模型」上的進展，都是 Anthropic、OpenAI 暫時碰不到的護城河。
但護城河守得住現在，守不住排期表：當對手一款接一款推出能打的模型，Google 卻連自己內部要用哪套寫程式工具都還沒吵完。在生成式 AI 這場賽局裡，遲到的巨人目前看來仍步履蹣跚。