Google допоміг запустити сучасну гонку ШІ, однак утримати лідерство виявилося значно складніше, ніж увійти в неї. За даними нового звіту Bloomberg, компанія відстала на кілька місяців від внутрішнього графіка запуску Gemini 3.5 Pro — наступної флагманської моделі — адже інженери продовжують усувати одну з ключових слабких сторін: якість роботи з кодом.
Ця пауза — не просто «доведення до ідеалу» чергового чатбота. Вона підсвічує ширшу проблему всередині Google: великі інженерні команди, паралельні підрозділи продуктів і жорсткіші вимоги до безпеки ШІ уповільнюють реакцію компанії на конкурентів, які, здається, готові рухатися набагато швидше.
Поки OpenAI, Anthropic і Meta continue випускають дедалі потужніші моделі, Google опинився в непростому балансі: створювати кращий ШІ, не підриваючи довіру користувачів, яка формувалася роками в продуктах для мільярдів людей.
Програмування: вузьке місце Gemini у гонці моделей
Bloomberg, посилаючись на кількох нинішніх і колишніх працівників Google, повідомляє, що реліз Gemini 3.5 Pro відклали через те, що компанія не отримала очікуваного стрибка в продуктивності під час написання коду. За даними матеріалу, наприкінці минулого місяця Google навіть оновив тренувальні дані моделі, щоб підсилити кодинг, але результати нібито не виправдали внутрішніх очікувань.
Це дедалі важливіше поле конкуренції. Генерація коду стала одним із найпомітніших індикаторів, що розрізняє провідні ШІ-моделі сьогодні. OpenAI, Anthropic і, останнім часом, Meta активно вкладаються в інструменти для розробників, здатні писати, знаходити помилки та логічно розбиратися зі складними проєктами. У звіті зазначається, що наразі і OpenAI, і Meta випереджають доступні моделі Google в цьому сегменті.
Водночас Google запевняє, що робота рухається вперед. У заяві, яку наводить Bloomberg, компанія повідомила, що тестує Gemini 3.5 Pro, оновлену модель Flash та інші ШІ-системи з партнерами, паралельно ведучи перемовини з урядом США щодо стандартів тестування та вимог безпеки ШІ.
Затримка також привертає увагу тому, що багато хто очікував презентацію Gemini 3.5 Pro під час Google I/O цього року. Натомість Google зосередився на поступових поліпшеннях Gemini, тоді як конкуренти продовжували випускати нові frontier-моделі.
Масштаб Google: перевага, що перетворюється на гальмо
На відміну від більшості ШІ-стартапів, Google не розробляє моделі у «вакуумі». Кожен великий реліз Gemini зрештою має працювати в Search, YouTube, Maps, Android, Workspace, Cloud та десятках інших сервісів. Такий масштаб дає компанії значні плюси, зокрема доступ до унікальних обсягів реальних даних, але водночас створює додаткові рівні узгодження, які уповільнюють ухвалення рішень.
Як зазначає Bloomberg, нинішні та колишні співробітники описують конфлікт пріоритетів між DeepMind, Google Cloud, Android та іншими командами, а також накладання зусиль у сфері AI-кодингу, що ускладнює формування єдиної стратегії. Екс-працівники також говорили про внутрішні суперечки щодо коду, згенерованого ШІ, і про попередні обмеження на використання Gemini для розробки ПЗ, які зменшували експерименти під час раннього запуску технології.
Google стверджує, що ці правила змінилися. Компанія заявляє, що приблизно 75% її продакшн-коду нині створюється за допомогою ШІ, а internal coding tools об’єднують на спільній платформі під назвою Google Antigravity. У звіті також сказано, що від інженерів тепер очікують активного використання ШІ для програмування, хоча дехто й надалі стикається з дефіцитом обчислювальних потужностей через високий попит на GPU всередині компанії.
Матеріал також вказує на зростання напруги в окремих частинах AI-організації Google: деякі дослідники, за повідомленнями, переходять до конкурентів на кшталт Anthropic. Тим часом клієнти неоднозначно сприймають Gemini 3.5 Flash. Компанії на зразок Figma хвалять баланс швидкості та якості, але інші, включно з освітньою платформою Platzi, нібито вважають, що модель опинилася в «сірій зоні»: дорожча за попередні Flash-версії, але не дотягує за рівнем міркувань до преміальних конкурентів.
У підсумку виклик Google у ШІ вже не в тому, щоб довести здатність створювати frontier-моделі — в цьому мало хто сумнівається. Головне питання: чи зможе компанія такого масштабу виводити ці моделі на ринок достатньо швидко в індустрії, де прогрес вимірюють тижнями, а не місяцями.
