Việc trì hoãn Gemini 3.5 Pro trong vài tháng làm dấy lên lo ngại cho thị trường, Google bị OpenAI bỏ xa trong đường đua lập trình AI?

Trong vài tháng qua, cuộc cạnh tranh giữa các mô hình lớn đã dần dịch chuyển từ khả năng trò chuyện thông thường sang lập trình, tác nhân (agent) và suy luận phức tạp, trong đó OpenAI liên tục nới rộng khoảng cách dẫn đầu của mình.

Gần đây, OpenAI đã liên tục nâng cấp các mô hình thuộc dòng GPT và xây dựng một hệ sinh thái nhà phát triển hoàn chỉnh xung quanh Codex Agent, các công cụ phát triển cho doanh nghiệp và quy trình làm việc trên IDE. Điều này giúp AI không chỉ có khả năng tạo mã nguồn mà còn có thể tham gia vào toàn bộ vòng đời phát triển phần mềm, bao gồm phân tích yêu cầu, gỡ lỗi (debug), kiểm thử và cộng tác dự án. Bằng cách tận dụng năng lực mô hình hàng đầu và hệ sinh thái nhà phát triển đã hoàn thiện, OpenAI đang tiếp tục củng cố vững chắc vị thế thống trị của mình trong lĩnh vực lập trình bằng AI.

Trong khi đó, Anthropic tiếp tục nhận được sự ưa chuộng từ các nhà phát triển và khách hàng doanh nghiệp nhờ hiệu suất mạnh mẽ của dòng mô hình Claude trong việc tạo mã nguồn dài, thực hiện các tác vụ kỹ thuật phức tạp và phát triển phần mềm cấp doanh nghiệp. Các mô hình thế hệ tiếp theo do Meta phát hành cũng tập trung mạnh mẽ vào việc nâng cao khả năng lập trình dạng tác nhân (agentic coding), nhằm mục tiêu chiếm lĩnh thị trường nhà phát triển.

Trái lại, mặc dù Google sở hữu nhiều đội ngũ nghiên cứu và phát triển (R&D) bao gồm DeepMind, Google Cloud và Android, việc theo đuổi song song nhiều lộ trình công nghệ khác nhau đã làm phân tán nguồn lực của hãng.

Trong khi đó, sự khác biệt về triết lý kỹ thuật vẫn đang tồn tại trong nội bộ công ty.

Một số kỹ sư cấp cao vẫn duy trì quan điểm rằng mã nguồn cốt lõi chủ yếu phải do con người viết để đảm bảo chất lượng kỹ thuật và các tiêu chuẩn an toàn.

Trong giai đoạn đầu ứng dụng AI, Google cũng hạn chế nhân viên sử dụng Gemini để viết hoặc phân tích mã nguồn nội bộ, chủ yếu do lo ngại mã nguồn độc quyền của công ty sẽ lọt vào dữ liệu huấn luyện mô hình. Mặc dù các hạn chế này sau đó đã dần được nới lỏng, nhưng ở một mức độ nào đó, chúng vẫn làm chậm tiến trình thử nghiệm nội bộ đối với các công cụ lập trình bằng AI.

Việc Gemini bị trì hoãn gần đây, ở một mức độ nào đó, đã phản ánh mong muốn của Google trong việc thu hẹp tối đa khoảng cách về hiệu suất với OpenAI và Anthropic trước khi chính thức phát hành, đặc biệt là ở khả năng lập trình — yếu tố quyết định năng lực cạnh tranh của hệ sinh thái nhà phát triển.

Theo một số nhân viên hiện tại và cựu nhân viên, những chậm trễ liên quan đến Gemini đã gây ra sự lo ngại rõ rệt trong nội bộ công ty. Nhiều kỹ sư, nhà nghiên cứu AI và nhà quản lý lo ngại rằng nếu mô hình chủ lực này liên tục bị trì hoãn, Google có thể mất thêm tiếng nói trong lĩnh vực AI tạo sinh.

Ngoài nhu cầu tối ưu hóa hơn nữa chính mô hình này, cơ cấu tổ chức khổng lồ của Google cũng là một yếu tố lớn ảnh hưởng đến tiến độ phát triển sản phẩm.

Không giống như hầu hết các công ty khởi nghiệp AI, Gemini không chỉ đơn thuần là một mô hình độc lập; nó phải được tích hợp sâu sắc với hàng loạt mảng kinh doanh cốt lõi bao gồm Search, YouTube, Maps, Workspace và Cloud. Do đó, mỗi đợt phát hành lớn đều đòi hỏi sự phối hợp giữa nhiều bộ phận và các bên liên quan, khiến toàn bộ quy trình phức tạp hơn nhiều so với những gì bên ngoài nhìn vào.

Một cựu nhân viên mô tả việc thúc đẩy các dự án AI trong Google tương tự như việc "cố gắng nhanh chóng xoay chuyển một con tàu khổng lồ". Khi nhiều nhóm đồng thời thúc đẩy các dự án tương tự và định hướng sản phẩm liên tục bị điều chỉnh, các nguồn lực có thể dễ dàng bị phân tán, làm giảm hiệu quả thực thi của một chiến lược thống nhất.

Sau sự xuất hiện đột ngột của ChatGPT vào cuối năm 2022, Google đã bước vào trạng thái gọi là "Code Red" (Báo động đỏ) trong một thời gian ngắn, với hy vọng bỏ qua các thủ tục hành chính nội bộ và đẩy nhanh tốc độ cải tiến sản phẩm. Tuy nhiên, những người thân cận với vấn đề cho biết giờ đây khi cuộc đua AI đã trở thành thực tế hàng ngày của công ty, hiệu quả tổ chức vẫn là một vấn đề khó có thể giải quyết triệt để.

Sự chậm trễ của Gemini 3.5 Pro không chỉ phản ánh sự chậm lại trong tiến độ phát triển của một sản phẩm đơn lẻ, mà còn cho thấy những thách thức mới mà Google phải đối mặt trong kỷ nguyên AI.

Công ty sở hữu nguồn tài nguyên dữ liệu phong phú nhất ngành, hệ sinh thái sản phẩm internet lớn nhất thế giới và cơ sở hạ tầng AI hàng đầu. Tuy nhiên, cơ cấu tổ chức đồ sộ, sự cộng hưởng sản phẩm phức tạp và sự cạnh tranh ngày càng khốc liệt trong ngành cũng khiến công ty gặp khó khăn trong việc chuyển hóa kịp thời các lợi thế công nghệ thành lợi thế sản phẩm.

Đối với các nhà đầu tư, trọng tâm cốt lõi trong thời gian tới không còn chỉ là việc khi nào Gemini 3.5 Pro sẽ chính thức ra mắt, mà là liệu Google có thể tận dụng các mô hình thế hệ tiếp theo của mình để thu hẹp khoảng cách với OpenAI và Anthropic, đồng thời tiếp tục tích hợp các năng lực AI vào các mảng kinh doanh cốt lõi của mình như tìm kiếm, điện toán đám mây và quảng cáo, từ đó củng cố hơn nữa vị thế cạnh tranh của mình trong kỷ nguyên AI tạo sinh.

Nội dung này được dịch bằng trí tuệ nhân tạo và đã được hiệu đính cho dễ hiểu hơn. Chỉ mang tính chất tham khảo.