Trong những năm gần đây, mô hình Gemini của Google đã thể hiện không tốt, từ một AI tiên phong từng được khen ngợi trở thành đối tượng bị cộng đồng mạng chế giễu là “bao đậu nành Bắc Mỹ”. Mô hình thường xuyên mắc các lỗi cơ bản như sai sót trong suy luận toán học, vấn đề tạo hình ảnh, khả năng lập trình tụt hậu trên các bảng xếp hạng, và cơ sở tri thức cũng cập nhật chậm hơn so với GPT và Claude. Nguyên nhân sâu xa nằm ở cấu trúc tổ chức hỗn loạn bên trong Google, khi các bộ phận đều muốn biến AI thành cổng vào của riêng mình, dẫn đến phân tán nguồn lực và phân bổ sức tính toán không đồng đều. Các nhà nghiên cứu cốt lõi lần lượt rời đi, bao gồm cả tác giả của Transformer và người đoạt giải Nobel AlphaFold đều bị đối thủ cạnh tranh tuyển dụng. Mặc dù Google đã phát hành Gemini 3.6 Flash và đang tiến hành huấn luyện Gemini 4, nhưng để quay lại đỉnh cao của AI vẫn đang đối mặt với những thách thức lớn lao.Tác giả bài viết, nguồn: Chapi X.PIN
Tôi thừa nhận rằng Gemini năm ngoái rất mạnh, nhưng hiện tại, danh tiếng của nó đã trở thành gói đậu nành Bắc Mỹ...
Tôi thừa nhận, Gemini năm ngoái rất mạnh, nhưng đến bây giờ, danh tiếng của nó đã trở thành bao đậu nành Bắc Mỹ.
Nói chuyện với nó về toán học, kết quả vừa quay đầu đã thấy phân.
Hỏi nó vẽ một bức ảnh bãi biển, nhưng người dùng lại tưởng nó là kẻ ấu dâm.
Vì những phát biểu trừu tượng này, Gemini đã bị mạng internet gắn mác là "bao đậu nành Bắc Mỹ".
Ngoài việc mô hình chính bị đảo ngược đột ngột, những thay đổi gần đây của Google trong đội ngũ nhà nghiên cứu cũng cực kỳ thường xuyên.
Hai năm trước, người đồng tác giả của Transformer, từng được tuyển về với chi phí 2,7 tỷ USD, nay cũng đã quay lưng rời đi và gia nhập OpenAI.
Ngay cả nhà khoa học đoạt giải Nobel đã làm việc chăm chỉ trong 9 năm tại AlphaFold cũng đã bắt đầu gửi gắm ánh mắt tình cảm tới Anthropic.
Ban đầu mọi người mong đợi từng ngày để Gemini 3.5 Pro ra mắt nhằm xóa bỏ nỗi nhục trước đó, nhưng từ tháng Năm đến tháng Bảy vẫn chưa thấy nó được phát hành.
Vài ngày trước, cuối cùng cũng có动静, nhưng kết quả mang ra lại không phải mô hình Pro cao cấp, mà là mô hình Flash nhấn mạnh vào "giá rẻ".
Vậy khả năng của mô hình này ở mức độ nào?
Nói một cách đơn giản, trong khi các mô hình khác đang so sánh với Fable và GPT-5.6 Sol, Gemini 3.5 Flash lại chọn GPT-5.6 Luna và Claude Sonnet 5 làm đối thủ cạnh tranh.
Chỉ từ sự so sánh này, chúng ta đã có thể thấy được kỳ vọng của Google đối với mô hình mới này...
Trong lĩnh vực lập trình AI và tác nhân thông minh đang được quan tâm nhất hiện nay, Gemini càng ngày càng tụt hậu.
Trên trang đầu tiên của các bảng xếp hạng, bạn thậm chí còn không thể tìm thấy tên của nó.
Trong cuộc sống, chắc cũng không ai thật sự dùng Gemini để viết mã chứ? Trước đây tôi từng nhờ nó thực hiện công việc di chuyển dự án, nhưng phát hiện ra nó chỉ toàn cung cấp giá trị cảm xúc, nói toàn lời ngon ngọt, còn công việc thì chẳng hoàn thành được chút nào.
Ngay cả khả năng kiến thức toàn cầu nổi bật nhất của Google cũng đang nhảy loạn giữa夯 và拉.
Hiện tại, nó thể hiện ở phạm vi rộng, trước đây DeepSeek đã thẳng thắn thừa nhận trong bài báo rằng mình kém hơn Gemini về phạm vi kiến thức.
DeepSeek-V4-Pro-Max dẫn đầu đáng kể tất cả các mô hình mã nguồn mở trên SimpleQA-Verified, nhưng hiện vẫn còn tụt hậu so với các mô hình đóng hàng đầu như Gemini-3.1-Pro.
Thông thường, khi bạn hỏi nó những kiến thức cũ hiếm gặp, có lẽ chỉ có Gemini mới nhớ được.
Tuy nhiên, một khi bạn nói chuyện với nó về những thứ mới xuất hiện trong hai năm qua, phản ứng của Gemini sẽ trở nên rất kỳ lạ.
Ví dụ như khi chúng tôi viết bài viết này, đã nhờ Gemini hỗ trợ tổng hợp sơ đồ ý chính.
Kết quả là, không có bất kỳ mối liên hệ nào trong ngữ cảnh, Gemini đột nhiên hiện ra một Claude 3.5.
Đúng vậy, trong suy nghĩ mặc định của Gemini, nó chỉ biết đến Claude 3.5.
Đó là vì trong các mô hình Gemini hiện tại, dù là Gemini 3.5 Flash được phát hành vào tháng 5 năm nay hay Gemini 2.5 Pro được phát hành vào tháng 6 năm ngoái.
Cơ sở tri thức tích hợp trong các mô hình này chỉ ghi lại kiến thức đến tháng 1 năm 2025.
Vì vậy, Claude 3.7 được phát hành vào tháng 2 năm 25, nó hoàn toàn không nhận biết, chỉ nhận biết Claude 3.5 được phát hành năm 24, nên lập tức bắt đầu nói bậy bạ một cách tự tin.
Điều này khiến bạn khi trò chuyện bình thường với Gemini, nếu vô tình đề cập đến những sự việc xảy ra trong một năm rưỡi qua, Gemini sẽ bắt đầu bối rối và mất kiểm soát.
Nếu bạn muốn nó nắm bắt một số kiến thức mới nhất, bạn phải bật tìm kiếm trực tuyến, nhưng nhiều khi sau khi bật tìm kiếm trực tuyến, mô hình lại vì tiếp nhận quá nhiều thông tin mà khả năng suy giảm, cứ như thể một đầu trở thành hai đầu đều bị tắc.
Trong khi đó, hai cái tên trong "tam gia" là GPT và Claude đã cập nhật cơ sở tri thức của họ lên cuối năm ngoái từ lâu, chỉ có Google vẫn giữ nguyên cơ sở tri thức cũ này cho đến khi ra mắt Gemini 3.6 Flash cách đây vài ngày, mới cập nhật cơ sở tri thức của mình lên tháng 3/26.
Bạn khó có thể tưởng tượng rằng, Google – nền tảng bắt đầu bằng tìm kiếm – lại bị đánh bại ngay trên lĩnh vực thông tin mà nó giỏi nhất.
Vậy thì chuyện gì đã xảy ra với Gemini?
Sau khi tìm kiếm kỹ lưỡng các báo cáo từ các phương tiện truyền thông uy tín, chúng ta sẽ nhận ra rằng không có gì mới mẻ dưới ánh mặt trời; biểu hiện gần đây của Gemini không như kỳ vọng thực chất là sự phản ánh của sự hỗn loạn trong cơ cấu tổ chức AI của Google.
Khác với các công ty thuần túy về mô hình lớn như OpenAI và Anthropic, đối với Google, Gemini chưa bao giờ chỉ đơn thuần là một chatbot.
Nó vừa là mô hình tiên tiến trong tay DeepMind, vừa là vũ khí giúp Google Search giữ vững cổng tìm kiếm, đồng thời cũng là API mà Google Cloud bán cho khách hàng doanh nghiệp, và còn sẽ được tích hợp vào Android, Chrome, Workspace, Pixel, Google Home...
Mỗi tuyến kinh doanh đều muốn biến AI thành lối vào thế hệ tiếp theo của mình, và mỗi tuyến đều cho rằng bối cảnh mình đang sở hữu là quan trọng nhất.
Vậy ai mới là anh cả quan trọng nhất?
Trước đây, The Information đã từng đưa tin rằng các đồng nghiệp tại Google AI Labs từng phát triển một ứng dụng ghi chú AI có tên NotebookLM, nhưng ngay khi sản phẩm ra đời, đã khiến các đồng nghiệp làm việc trên Gmail và Google Docs không hài lòng.
Ai cho bạn làm vậy, bạn có hiểu quy tắc văn phòng không? Đây chẳng phải là tranh công việc của chính mình sao?
Còn có tin đồn cho rằng nhân viên của Workspace từng chuẩn bị đóng cửa NotebookLM
Ngoài ra, đội ngũ Google Cloud và đội ngũ DeepMind cũng đã có một cuộc cạnh tranh.
Đội ngũ điện thoại Pixel muốn phát triển một số tính năng AI cho điện thoại Pixel, đồng thời bị yêu cầu nội bộ không được cạnh tranh với trợ lý Gemini.
Đây là khi công ty trở nên quá lớn, mỗi “ngọn núi” đều bảo vệ lối vào của mình, và mỗi đội nhóm đều lo lắng sản phẩm của người khác sẽ chiếm vị trí của họ.
AI chưa bắt đầu thực sự thay đổi thế giới, nhưng ngay trong nội bộ Google đã bắt đầu tranh giành tay lái.
Triết gia Anh Hobbes đã mô tả trong tác phẩm "Leviathan" một trạng thái chiến tranh của tất cả mọi người chống lại tất cả mọi người.
Nói đơn giản là: muốn tất cả mọi thứ, nhưng bánh thì không đủ chia, nên chỉ còn cách cãi vã không ngừng.
Hiện nay, Google như vậy, ranh giới giữa các phòng ban trở thành sông Sở và sông Hán, mọi người đều siết chặt lấy phần cảnh tượng trong bát của mình.
Phong cách này thậm chí còn ảnh hưởng đến việc phân bổ năng lực tính toán bên trong Google.
Về lý thuyết, Google ít khi nào thiếu sức mạnh tính toán.
Nó tự có TPU, có đám mây, có trung tâm dữ liệu, và còn bán TPU cho các công ty bên ngoài như Anthropic, Meta, Midjourney...
Tuy nhiên, việc cân bằng giữa thương mại và nghiên cứu khoa học đã trở thành một vấn đề lớn trong nội bộ Google.
Trong nội bộ Google, một số nhà nghiên cứu AI cảm thấy rằng công ty thực sự ưu tiên phân bổ sức mạnh tính toán cho những người dùng trả tiền, những người chi tiền mới là khách hàng quan trọng.
Những phức tạp nội bộ này cũng khiến một số nhân viên nghỉ việc.
Nhiều nhà nghiên cứu AI thậm chí còn nhận ra rằng, thay vì phải nộp đơn xin năng lực tính toán qua nhiều cấp tại Google và chờ đợi phê duyệt kéo dài, tốt hơn hết là nghỉ việc ngay lập tức để tự mình làm chủ công việc của mình.
Tự khởi nghiệp và tự đầu tư vào sức mạnh tính toán, bạn sẽ đạt được kết quả nhanh hơn nhiều so với việc ngồi chờ ở Google.
Nếu đối với các nhà nghiên cứu thông thường, hạn chế của Google là năng lực tính toán, thì đối với nhiều nhà nghiên cứu hàng đầu, có lẽ về mặt tài chính, Google cũng không thể đưa ra câu trả lời như mong muốn.
Là một đế chế khổng lồ với vốn hóa đã vượt quá 4 nghìn tỷ USD, Google thường trả lương cho những nhân tài hàng đầu dưới dạng cổ phiếu giới hạn, gắn chặt với công ty, ngoài tiền mặt.
Cổ phiếu này có thể kiếm tiền không? Có thể kiếm tiền, có thể kiếm nhiều tiền không? Khó một chút.
Dù bạn có cố gắng đến đâu, giá trị thị trường của Google còn có thể tăng gấp vài lần trong ngắn hạn sao?
Nhưng OpenAI và Anthropic ở phía đối diện thì khác biệt.
Hai cái này gần đây đều đang âm thầm chuẩn bị niêm yết; nếu bạn đến ngay bây giờ, rất có thể sẽ nhận được một số cổ phiếu ban đầu, sau khi niêm yết xong, bạn có thể tự do tài chính và tăng gấp đôi tài sản — điều này còn hấp dẫn hơn nhiều so với đi làm thuê.
Of course, Google is not unaware of these issues.
Gần đây, công ty còn điều chỉnh cơ cấu tổ chức, thành lập một đội ngũ "trung đào tạo" nằm giữa giai đoạn tiền đào tạo và đào tạo thông thường, nhằm đặc biệt tăng cường khả năng lập trình của mô hình.
Mặc dù hiện tại mọi người đang bàn tán rất nhiều về Gemini 3.6 Flash, nhưng Google hiện đã tự tin cho biết họ đã bắt đầu chuẩn bị huấn luyện Gemini 4.
Liệu Google có thể tái hiện vinh quang hay không, có lẽ sẽ phụ thuộc vào đợt này.
Mặc dù hôm nay chúng ta đã nói về nhiều vấn đề của Gemini, nhưng bạn biết đấy, tôi luôn là fan của Google.
Tôi rất thích 2.5 Pro năm ngoái, thậm chí đến tận bây giờ, tôi vẫn cảm thấy những dòng chữ do Gemini viết ra mang tính người hơn.
Sự sống động này trở nên quý giá hơn bao giờ hết trong thời đại mà mọi người đều cạnh tranh về khả năng lập trình.