速報 中止！Gemini 3.5 Proは発売延期、Googleは失望の罠に陥る

まさに昨日、AI業界全体が高揚感に包まれていました。

各方面からのリークが一斉に溢れ出しました。Googleの最終兵器——Gemini 3.5 Pro、コードネーム「Cappuccino」が48時間以内に正式リリースされるというのです！

200万という超巨大なコンテキストウィンドウ、全く新しい「ディープシンキング」推論モード、内部評価ではGPT-5.6 SolやClaude Fable 5を圧倒したと言われています。

明らかに、これはAI業界の勢力図を覆す破壊的なプロダクトです。

誰もが興奮しながらカウントダウンし、歴史の目撃者になろうとしていました。

しかし、一夜明けると状況は一変しました。

Bloombergの独占報道が冷水を浴びせました——Gemini 3.5 Proのリリースが延期され、しかも数日間の延期ではなく、数ヶ月もの大幅延期とのことです！

歴史に刻まれるはずだったリリースが、Google自身によって一時停止されました。

一体なぜでしょうか？

48時間の興奮と緊急ブレーキ

まさに昨日、ソーシャルメディアはGemini 3.5 Proに関するネタバレで溢れていました。

コードネーム：Cappuccino。 

超長コンテキスト：200万トークン。 

ディープシンキング：新たな「Deep Think」モードにより、数学、プログラミング、論理推論がこれまでにないレベルに達した。 

全面進化：コード執筆、エージェントワークフロー、フロントエンドUI設計、SVGグラフィック生成能力が大幅に向上。

内部関係者は、これがGoogleによるOpenAIとAnthropicへの「最終兵器」になると予測していました。

あらゆる反応が熱狂的で、誰もが伝説のリリース日である7月17日を心待ちにしていました。

しかし、今朝Bloomberg記者のレポートによって、一気に落胆が広がりました。

内部関係者によると、Gemini 3.5 Proの開発進捗はすでに数ヶ月遅れているとのことです。問題の核心は、モデルが重要な能力、特にAIコーディング能力で、社内の厳格な基準に到達していないことです。

先月末、Googleはデータセットを緊急にアップデートし、コーディング能力の底上げを図りましたが、結果は「失望的」でした。

これで、この48時間の祭りも終了となりました。

このニュースを受けてGoogleの株価は急落し、一時4.43%安となりました。

OpenAIやMetaの新モデルがコード能力で急成長している中、Gemini 3.5 Proのリリース難航は、Google社内に深刻な焦りを引き起こしています。

エンジニア、AI研究者、経営陣も挫折感を感じており、Googleの脆い堀が失われていくことを危惧しています。

Googleの「タキトゥスの罠」：なぜ全社を挙げても最強AIが作れないのか？

期待されていた切り札がなぜ失敗に終わったのでしょうか？

この報道はGoogle社内の様々なジレンマを明らかにしました。それは、巨大な帝国が時代の変革期に直面する縮図でもあります。

• 官僚主義に足を引かれるイノベーションのスピード

報道の中で述べられていた重要なディテールは、Google社内の階層が複雑で、ステークホルダーが多いことです。

1つのモデルのリリースにあたり、検索、マップ、YouTubeなど巨大なプロダクトラインの要件をすべて満たす必要があります。

この「欲張り」な意思決定により、リソースの分散と意思決定の遅延が生まれています。

元社員は「各部門の幹部全員を同じ方向に導くのは、海全体を沸騰させようとするようなものだ」と例えています。

その結果、指示は頻繁に変わり、複数部門で車輪の再発明が起き、連携が取れません。

OpenAIとAnthropicがスタートアップのスピードで突き進む中、Googleの「巨大船」は社内調整に足を取られて停滞しています。

ネットユーザーは鋭くコメントしています。「Googleは肥大化した官僚機構を削減しなければ、この分野で進展はないだろう。」

• AIコーディングの失敗：エンジニアの純血主義と演算リソース飢餓

なぜコーディング能力だけが問題になったのでしょうか？ここにはGoogleのより深い矛盾が隠されています。

一方で、Googleは世界トップクラスのエンジニア文化を持ち、それにより「純血主義」の考え方も根付いています。

多くの古参エンジニアは「すべての重要なコードは人間が書くべき」と信じており、AIによるコード生成への不信からGeminiの開発補助利用を敬遠し、機密コードがトレーニングデータに流出することを懸念しています。

GoogleがAIコーディングの重要性にようやく気付き、それを強制しようとしたときには、新たな課題——演算リソースの不足が浮上しました。

報道によれば、エンジニアが社内AIツールを使おうとすると、頻繁にリソースの容量制限に直面するとのことです。

この報道の中で最も皮肉なのは、今年の資本支出が1,800〜1,900億ドルに達する見込みの企業で、自社エンジニアがGPUを使えないということです！

ウォール街のデータによるとGoogleの今年第1四半期の資本支出は357億ドル、去年の同時期から倍増。これほど多くの資金をチップやデータセンターに投じているのに、結果は…？

こうした混乱を受け、Googleは事態の改善を試みています。

チーフAIアーキテクトが各部門のAIプログラミングツールをGoogle Antigravityの基盤に統一し、DeepMind内にAIコーディング専門チームを立ち上げましたが、すでに遅過ぎました。

• 内部競争、人材流出という悪循環

Googleは問題に気付いていないわけではありません。世界最高峰の研究所Google DeepMind、クラウド部門Google Cloud、Androidチームを持ち、AIコーディング専用の社内グループも立ち上げています。

しかしこの「社内競争」システムも、同時に内耗を生みます。

異なるチームがそれぞれ独自路線を進み、プロダクトが重複、戦略が揺れる。最悪なのは、この混乱や挫折が一流人材の流出を直接もたらすことです。

報道によると、多くの研究者がGoogleが遅れていることに失望し、AnthropicやOpenAIに転職しています。

これは恐ろしい負のループです。官僚主義→非効率→プロダクトの遅れ→人材流出→技術のさらなる遅れ。

Gemini 3.5 Proのリリース延期は、このループの必然なのです。

業界全体が警報を鳴らし、巨大企業が「次世代巨大モデル失望の罠」に陥る

ウォートンスクールのEthan Mollickは、この報道を引用しつつ、非常に印象的な見解を示しました——

これはGoogle特有の悲劇ではなく、シリコンバレー全体が遭遇している「周期的な技術的冬」なのです。

Mollickは、Googleが現在味わっている挫折が、過去にMeta Llama 4やxAI Grok 4が直面した苦難を完璧に再現していると指摘しています。

彼はこの現象を「次世代巨大モデル失望の罠」と呼びました。

巨大な資金と計算資源を投入してトレーニングされた次世代モデルは、実際の性能向上が期待を大幅に下回り、市場でのリーダーシップをも明確に失うのです。

これまでは、業界はScaling Lawを信奉してきました。しかし、モデルがある規模まで拡大すると、単純な計算リソースやデータの「力任せ戦略」が通用しなくなります。

データのボトルネック：高品質な人間生成テキストデータはほぼ「枯渇」し、合成データの有効性は検証途上です。

アルゴリズムのボトルネック：現行のTransformerアーキテクチャやその派生は、性能の上限に近づいている可能性があります。収益は逓減し、微小な性能向上のためには指数的な計算コスト増が伴います。

この巨大企業ゲームにおいて、OpenAIのみがOrion/GPT-4.5によって現時点ではこの罠から逃れ、大きな躓きがありませんでした。

確かなのは、モデルのスケールが物理的かつエンジニアリング的な限界に近づくにつれ、最先端モデルの反復難度は急激に高まっています。

今回のGemini 3.5 Proの延期は、誰もが現実に目覚めるきっかけとなりました——

我々は今、プラトー期にいるのです。過去のような「AIの進展は人間界の一年分に匹敵する」という急成長は、小休止を迎えます。

業界全体にとっては、これはかえって良いことかもしれません。喧騒が過ぎ去れば、AIの本当の価値についてじっくり考えることができるからです。

Googleについて言えば、市場が残してくれる時間と忍耐は、もうあまり残されていないかもしれません。