Google opóźnia Gemini 3.5 Pro – wewnętrzne spory i konkurencja

Google notuje opóźnienie w premierze swojego najpotężniejszego modelu AI – Gemini 3.5 Pro. Według informacji od dziesięciu obecnych i byłych pracowników, prace nad flagowym modelem są opóźnione o kilka miesięcy. Powodem jest przede wszystkim konieczność poprawy umiejętności modelu w zakresie generowania kodu. Wewnętrzne napięcia i rosnąca presja ze strony rywali – Anthropic oraz OpenAI – sprawiają, że koncern z Mountain View staje przed poważnym wyzwaniem utrzymania pozycji lidera.

Dlaczego Gemini 3.5 Pro ma kłopoty z kodowaniem

Głównym źródłem frustracji inżynierów i menedżerów Google są słabe wyniki modelu w zadaniach związanych z programowaniem. Mimo że koncern pod koniec ubiegłego miesiąca zaktualizował dane treningowe, aby poprawić te umiejętności, efekty okazały się rozczarowujące. Tymczasem rywalizujące firmy – OpenAI oraz Meta Platforms – wypuściły ostatnio nowe modele, które znacząco prześcigają ofertę Google właśnie w pisaniu kodu.

Wewnątrz firmy pojawiają się także różnice zdań co do roli sztucznej inteligencji w tworzeniu oprogramowania. Część inżynierów prezentuje purystyczne podejście, uznając, że kluczowy kod powinien być pisany przez ludzi, aby zachować standardy jakości Google. Dodatkowo na początku wdrażania technologii pracownicy mieli ograniczenia w używaniu Gemini do analizy lub pisania kodu – obawiano się wycieku własnościowego kodu do danych treningowych modelu. Dopiero później te zasady złagodzono.

Wewnętrzne bariery techniczne i organizacyjne

Nawet inżynierowie, którzy chcą korzystać z AI w codziennej pracy, napotykają ograniczenia wydajnościowe – rywalizacja o moc obliczeniową wewnątrz Google jest zacięta. Firma ma wiele warstw interesariuszy odpowiedzialnych za przygotowanie modeli do wydania, a koordynacja działań między działami – takimi jak Google Cloud, DeepMind, zespół Androida oraz zespoły produktów konsumenckich – przypomina próbę zagotowania oceanu, jak ujmuje to jeden z byłych pracowników. W rezultacie często dochodzi do powielania wysiłków i braku spójnej strategii.

Wpływ opóźnienia na pozycję Google na rynku AI

Opóźnienie Gemini 3.5 Pro budzi obawy, że Google traci przewagę konkurencyjną. Współzałożyciel Google, Sergey Brin, oraz inni liderzy naciskali na przyspieszenie prac w obszarze AI do kodowania, ale ich starania były hamowane przez sprzeczne interesy wewnątrz firmy. Tymczasem konkurencyjne modele – Claude od Anthropic oraz GPT od OpenAI – zdobywają przewagę, szczególnie w zadaniach programistycznych.

Niektórzy badacze AI, zniechęceni pozycją Google w wyścigu, odeszli do Anthropic i innych laboratoriów. Co więcej, dostęp do modeli konkurencji, takich jak Claude, jest w Google ograniczony – przyznano go tylko zespołom pracującym nad najbardziej zaawansowanymi projektami.

Reakcje klientów: mieszane opinie o Gemini 3.5 Flash

Podczas gdy klienci czekają na Gemini 3.5 Pro, korzystają z dostępnego już modelu 3.5 Flash. Opinie są podzielone. Rodrigo Davies, product manager w platformie projektowej Figma, chwali model za dobry balans między szybkością a jakością. Z kolei Freddy Vega, dyrektor generalny platformy edukacyjnej Platzi, uznaje 3.5 Flash za niezręczny kompromis: jest droższy od poprzednika (3.1 Flash), wolniejszy i wciąż ustępuje premium ofertom konkurencji. Jego zespół przerzucił się na średni model Anthropica.

Jak Google próbuje ratować sytuację

Koncern podejmuje kroki, aby uporządkować wewnętrzne działania. Główny architekt AI, Koray Kavukcuoglu, współpracuje z głównym zespołem inżynieryjnym, aby ujednolicić narzędzia do generowania kodu. Powstał też zespół w ramach DeepMind, skoncentrowany na AI do kodowania, pod kierownictwem Sebastiana Borgeauda. Google ogłosił, że 75% kodu w firmie jest już generowane z pomocą AI – chociaż oznacza to, że kod przechodzi recenzję i trafia do produkcji, spełniając standardy jakości.

Firma informuje również, że prowadzi rozmowy z amerykańskim rządem na temat możliwości modelu oraz standardów bezpieczeństwa dla branży AI. Wiceprezes Google podkreśla, że firma szybko wdraża różnorodne modele, starając się utrzymać ich opłacalność dla klientów.

Mimo to badacze zwracają uwagę, że najsilniejszą stroną Gemini jest dostęp do danych z wyszukiwarki Google, podczas gdy Anthropic i OpenAI wyprzedzają konkurencję w budowie najpotężniejszych modeli. Google wskazuje za to na inne atuty: zdolność pracy z różnymi formatami danych (obrazy, wideo) oraz postępy w modelach świata fizycznego.

Czy Google odrobi straty w wyścigu AI?

Opóźnienie Gemini 3.5 Pro pokazuje, jak trudno gigantowi technologicznemu o elastyczność w obliczu szybko zmieniającego się rynku. Wewnętrzne podziały, biurokracja i konserwatywne podejście części inżynierów spowalniają innowacje. Tymczasem konkurenci, tacy jak Anthropic czy OpenAI, działają w bardziej skoncentrowany sposób i szybciej dostarczają modele, które realnie wyprzedzają ofertę Google w kluczowych obszarach.

Google wciąż ma potężne atuty – ogromną bazę użytkowników, dostęp do unikalnych danych oraz zasoby inżynieryjne. Jednak aby utrzymać pozycję lidera, będzie musiał nie tylko rozwiązać problemy z kodowaniem, ale także usprawnić wewnętrzne procesy decyzyjne i zjednoczyć zespoły wokół wspólnej wizji. Czas działa na niekorzyść – każdy miesiąc opóźnienia to szansa dla rywali na umocnienie swojej pozycji.