Tập đoàn Alphabet (công ty mẹ của Google) đang chậm tiến độ nhiều tháng trong việc bàn giao Gemini 3.5 Pro, mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) chủ lực mạnh mẽ nhất của hãng, theo nguồn tin nội bộ. Nguyên nhân là do công ty cần thêm thời gian để cố gắng cải thiện các năng lực của mô hình này, đặc biệt là trong mảng lập trình.

Mười nhân viên và cựu nhân viên của Google cho biết sự chậm trễ này đã gây ra tâm lý thất vọng đối với các kỹ sư, nhà nghiên cứu AI và các nhà quản lý của hãng. Nhiều người trong số họ lo ngại công ty có nguy cơ đánh mất lợi thế trên thị trường khi các đối thủ như Anthropic và OpenAI liên tục tung ra các mô hình vượt trội hơn năng lực của Gemini. Những nguồn tin này (xin giấu tên khi thảo luận về các vấn đề nội bộ) chia sẻ thêm rằng Google có quá nhiều tầng nấc liên quan tham gia vào quá trình chuẩn bị phát hành các mô hình, nhằm mục đích tích hợp AI vào một danh mục sản phẩm lớn, bao gồm cả công cụ tìm kiếm, bản đồ và YouTube. Chính điều này đã gây ra tình trạng đình trệ.

Cả OpenAI và Meta Platforms Inc. gần đây đều đã phát hành các mô hình mới, tiếp tục nới rộng khoảng cách vượt trội so với các sản phẩm hiện có của Google trong mảng AI hỗ trợ viết mã nguồn. Vào cuối tháng trước, Google đã cập nhật dữ liệu dùng để huấn luyện Gemini nhằm nỗ lực cải thiện các kỹ năng này, nhưng kết quả thu về rất đáng thất vọng, một nguồn tin cho biết. Cổ phiếu của hãng đã sụt giảm tới 3,2% trong phiên giao dịch ngày thứ Năm.

"Chúng tôi đang nhanh chóng tung ra nhiều mô hình đa dạng, đồng thời vẫn duy trì tính hiệu quả tối ưu về chi phí cho khách hàng," người phát ngôn của Google cho biết trong một tuyên bố. Trước đó, Google được kỳ vọng rộng rãi là sẽ phát hành phiên bản 3.5 Pro tại hội nghị nhà phát triển diễn ra vào tháng 5. Bên cạnh đó, Google cũng đang tiến hành các cuộc đàm phán với chính phủ Mỹ, cơ quan đang ngày càng giám sát chặt chẽ các mô hình tiên tiến nhất của các công ty AI, về năng lực của mô hình, cũng như các tiêu chuẩn an toàn cần được áp dụng cho toàn ngành. "Chúng tôi hiện đang thử nghiệm phiên bản 3.5 Pro, một mô hình Flash đã được nâng cấp, cùng các mô hình khác với các đối tác, và chúng tôi đang hợp tác hiệu quả với chính phủ Mỹ trong việc thử nghiệm mô hình cũng như xây dựng các khuôn khổ rộng lớn hơn."

Vào đầu năm nay, Anthropic từng đối mặt với áp lực lớn từ phía chính phủ Mỹ sau khi các đợt thử nghiệm nội bộ cảnh báo về những năng lực an ninh mạng nguy hiểm trong các mô hình mới nhất của hãng, buộc công ty khởi nghiệp này phải tạm thời rút chúng về. Trong khi đó, OpenAI đã tự nguyện giới hạn và phát hành nhỏ giọt mô hình AI mới nhất của mình sau khi đối mặt với các lo ngại về an ninh quốc gia và áp lực đáng kể từ chính quyền tổng thống Trump.

Các sản phẩm phổ biến của Google là cổng vào tiếp cận AI tạo sinh của người dùng phổ thông, đồng thời có thể thu về nguồn dữ liệu giúp các câu trả lời của AI trở nên thông minh hơn. Tuy nhiên, một cựu nhân viên ví von rằng việc thúc giục ban lãnh đạo của mọi bộ phận chuyển dịch theo cùng một hướng chẳng khác nào nỗ lực "tát cạn đại dương.” Các nhân viên và cựu nhân viên chia sẻ, khi các mệnh lệnh thay đổi hoặc các nỗ lực bị trùng lặp ở nhiều bộ phận, việc duy trì một chiến lược gắn kết lại càng trở nên khó khăn hơn. Họ cũng cho biết đây là thách thức đối với bất kỳ một sản phẩm đơn lẻ nào trong việc giành được các nguồn lực cần thiết để thành công và tạo được lực đẩy trên thị trường.

Sau khi sự xuất hiện của ChatGPT vào cuối năm 2022 dấy lên những lo ngại rằng công cụ tìm kiếm của Google sẽ trở nên lỗi thời, công ty đã ban bố tình trạng báo động đỏ, chiến thuật hữu hiệu để cắt giảm các tầng lớp trung gian và sự cạnh tranh nội bộ thường làm chậm trễ các nỗ lực phát triển sản phẩm của Google. Tuy nhiên, ở thời điểm hiện tại, việc chạy đua trong cuộc chiến AI đã trở thành trạng thái bình thường mới của công ty, một nhân viên cho biết.

Hai cựu nhân viên tiết lộ rằng nhà đồng sáng lập Google Sergey Brin cùng những người khác từng ủng hộ việc Google cần phải bước tốc nhanh hơn để nắm bắt các cơ hội trong mảng lập trình bằng AI, nhưng các nỗ lực của họ đã bị các phe phái cạnh tranh quyền lực bên trong công ty làm chậm lại. Các nguồn tin thân cận với dự án cho biết đơn vị điện toán đám mây Google Cloud, phòng thí nghiệm nghiên cứu Google DeepMind và đội ngũ đứng sau hệ điều hành Android đều đang tự xây dựng các công cụ lập trình AI cho các nhà phát triển, với sự tham gia của cả một số đội ngũ sản phẩm tiêu dùng.

Tranh cãi về mã nguồn do AI tạo ra

Các cựu nhân viên cũng cho biết thêm, những nỗ lực nhằm giành chiến thắng trong mảng lập trình cũng vấp phải sự phản đối từ một số kỹ sư mang tư tưởng thuần túy tại Google, những người tin rằng tất cả các mã nguồn quan trọng đều phải do con người viết để tuân thủ các tiêu chuẩn của Google. Trong giai đoạn đầu triển khai công nghệ này, các nhân viên cũng phải đối mặt với các lệnh hạn chế trong việc sử dụng Gemini để viết hoặc phân tích phần mềm, do những lo ngại rằng mã nguồn độc quyền của công ty có thể bị rò rỉ vào dữ liệu huấn luyện của mô hình AI. Các chính sách đó sau này tuy được nới lỏng nhưng cũng làm hạn chế cơ hội thử nghiệm phát triển AI của các kỹ sư.

Google cho biết tại hội nghị Cloud gần đây nhất của hãng rằng 75% mã nguồn tại công ty hiện do AI tạo ra, nghĩa là lượng mã này đang được xem xét, đưa vào vận hành thực tế và đáp ứng các tiêu chuẩn của Google. Công ty cũng cho biết đã tinh giản một số công cụ lập trình của mình trên các sản phẩm, phần lớn là hợp nhất chúng dưới quyền Google Antigravity, nền tảng cung cấp bộ khung cho dữ liệu, bộ nhớ và các giao thức an toàn mà AI cần để tương tác với các hệ điều hành và ứng dụng.

Google đang thực hiện các bước đi nhằm giảm bớt sự hỗn loạn nội bộ. Kiến trúc sư trưởng mảng AI Koray Kavukcuoglu đang làm việc với đội ngũ kỹ sư chính của Google để thống nhất các công cụ lập trình trí tuệ nhân tạo nội bộ của công ty. Và vào đầu năm nay, công ty đã thành lập một đội ngũ bên trong DeepMind chuyên giải quyết mảng lập trình AI, do kỹ sư nghiên cứu Sebastian Borgeaud đứng đầu, theo tin Bloomberg đã đưa.

Các kỹ sư tại Google hiện nay được kỳ vọng sẽ sử dụng AI để tạo mã. Tuy nhiên, khi cố gắng sử dụng AI, họ thường xuyên gặp phải các giới hạn về mặt công suất do sự cạnh tranh gay gắt về năng lực điện toán ngay trong nội bộ Google.

Các nhà nghiên cứu AI nhận định rằng điểm bán hàng mạnh nhất của Gemini là khả năng truy vấn dữ liệu tìm kiếm của Google, trong khi Anthropic và OpenAI đã dẫn đầu trong việc xây dựng các mô hình mạnh mẽ nhất. Google khẳng định họ có những thế mạnh khác trong lĩnh vực AI, chẳng hạn như khả năng xử lý nhiều loại dữ liệu đầu vào khác nhau như hình ảnh hoặc video, và những tiến bộ trong các mô hình AI thế giới quan có thể mô phỏng các môi trường vật lý.

Theo các cựu nhân viên, sự thất vọng của một số nhà nghiên cứu đối với vị thế của Google trong cuộc đua AI đã góp phần tạo nên một làn sóng dứt áo ra đi để đầu quân cho Anthropic và các phòng thí nghiệm hàng đầu khác.

Hiện tại chỉ có một số đội ngũ nhất định được phép sử dụng mô hình Claude của Anthropic. Quyền truy cập đã bị giới hạn, chỉ dành cho các đội ngũ thực hiện nghiên cứu tiên phong và các dự án ưu tiên cao khác.

Trong khi chờ đợi phiên bản 3.5 Pro của Gemini, các khách hàng của Google đã có những trải nghiệm trái chiều với phiên bản Gemini 3.5 Flash. Rodrigo Davies, giám đốc sản phẩm tại nền tảng thiết kế Figma, cho biết công ty gần đây đã tích hợp 3.5 Flash vào "Figma agent" vừa ra mắt của mình, một trợ lý AI giúp các nhà thiết kế tạo và thử nghiệm lặp đi lặp lại các ý tưởng. Đối với Figma, mô hình này đã đạt được điểm cân bằng lý tưởng giữa tốc độ và chất lượng.

Tuy nhiên, Freddy Vega, giám đốc điều hành kiêm nhà sáng lập của Platzi, nền tảng công nghệ giáo dục tại Mỹ Latinh, cho biết 3.5 Flash đang rơi vào một vùng đệm lửng lơ và bất tiện: Nó đắt hơn mô hình 3.1 Flash trước đó của Google nhưng lại chậm hơn, và năng lực của nó vẫn kém xa các sản phẩm cao cấp của các đối thủ cạnh tranh. Ông cho biết mô hình này thường xuyên gặp khó khăn khi xử lý dữ liệu có cấu trúc.

Đối với các tác vụ yêu cầu sự cân bằng giữa tốc độ và khả năng suy luận, đội ngũ của ông đã chuyển dịch dòng công việc từ Google sang sử dụng một trong các mô hình phân khúc tầm trung của Anthropic.

— Với sự hỗ trợ từ Shirin Ghaffary