谷歌推遲 Gemini 3.5 Pro 釋出，程式碼生成能力未達內部目標

谷歌這回在模型釋出上踩了剎車。多家媒體披露，因效能未達內部預期，谷歌決定推遲 Gemini 3.5 Pro 的推出，時間比原計劃 延後數月。訊息一出，Alphabet 週四股價應聲跌去 4%。

問題卡在最卷的賽道——程式碼生成能力沒達到公司內部目標。當 OpenAI、Anthropic 都把程式碼模型當主攻方向，谷歌在這塊慢半拍，壓力自然翻倍。今年 5 月 Google I/O 上，Gemini 3.5 Pro 首次亮相，當時說已內部使用、隨後一個月向更多使用者開放，如今這份承諾被推後，節奏明顯落後於對手。

競爭對手可沒閒著。就在上週，Meta 推出新一代 Muse Spark 1.1，首席 AI 官 Alexandr Wang 稱這是公司在智慧體與程式碼生成上 迄今最強模型；OpenAI 也放出 GPT-5.6 Sol，Altman 稱其在智慧體程式碼任務裡的 Token 效率提升 54%。一個比成本，一個比效率，谷歌腹背受敵。

面對報道，Alphabet 發言人回應稱，公司正持續快速推出多款 AI 模型並保持較高成本效益，目前正與合作伙伴測試 Gemini 3.5 Pro、升級版 Flash 模型，並正積極與美國政府開展合作。話雖如此，程式碼生成早已不是附加功能，而是衡量大模型競爭力的硬指標——誰能讓開發者少寫、寫對、寫得快，誰就握住企業市場的入口。

谷歌選擇等模型成熟再放，算穩健，但也把時間視窗拱手讓了一步。更棘手的是，模型競爭已從「引數規模」切到「實際應用加成本效率」，慢一步往往意味著開發者心智被對手先佔滿。

Alphabet 的困境折射出整個行業的轉向：當模型能力逼近天花板，競爭焦點已從「誰更聰明」切換到「誰更便宜、更能幹活」。谷歌的搜尋與雲基本盤仍在，但 AI 敘事的主動權正一點點被對手分走。對開發者來說，模型換一家不難，難的是工作流一旦綁死在某個生態，遷移成本極高——谷歌最怕的，正是開發者在它猶豫的視窗裡把習慣養在別處。慢，未必輸；但在敘事戰裡，慢就是輸，而 AI 的敘事紅利往往只獎勵先發者。