Google меняет курс в ИИ: ставка на мировые модели вместо рейтингов

Технологический гигант Google больше не конкурирует напрямую с OpenAI и Anthropic. В то время как конкуренты сосредоточены на саморазвивающемся искусственном интеллекте, Google ориентируется на создание ИИ, способного понимать физические законы окружающего мира.

Снаружи изменения незаметны — компания продолжает выпускать новые модели и оставаться прибыльной. Однако последняя версия заняла лишь 10-е место в независимом рейтинге, отставая от лидеров индустрии.

21 июля Google представила модель Gemini 3.6 Flash, акцентируя внимание на скорости и снижении стоимости работы, а не на мощности. По данным компании, она генерирует на 17% меньше токенов, что делает ответы ИИ дешевле.

Тем не менее, в рейтинге Artificial Analysis эта модель оказалась на 10-й позиции, уступив ведущим разработчикам. Google продолжает совершенствовать свои продукты: тестируется более мощная версия Gemini 3.5 Pro, а также ведется разработка Gemini 4.

Руководитель Google Сундар Пичай делает ставку на развитие персональных агентов, а не гонку за рейтингами. Инвесторы же реагируют нервно: акции Alphabet упали на 6% после ухода ключевых сотрудников к конкурентам.

DeepMind, подразделение Google, сосредоточилось на изучении физических законов и взаимодействии в пространстве. В мае была расширена интеграция Project Genie с Street View, и представлен агент SIMA 2, обучающийся в виртуальных мирах.

В отличие от Google, OpenAI и Anthropic ориентированы на рекурсивное самоулучшение ИИ, что позволяет системам самостоятельно проектировать новые алгоритмы. Такое решение позволяет создавать более мощные технологии.

Писатель Альберто Ромеро отметил, что Google сознательно выбрала иной путь, делая ставку на мировые модели, которые способны моделировать реальные физические процессы, а не просто предсказывать токены.

Сооснователь Anthropic Джек Кларк, в своем эссе, считает, что DeepMind более осторожна в подходах по сравнению с другими лидерами. Он прогнозирует, что к 2028 году ИИ сможет самостоятельно управлять исследованиями с вероятностью 60%.

Несмотря на это, Google остается лидером в тестах машинного обучения. В феврале Gemini 3 получила 64,4% в рейтинге MLE-Bench. Пользовательская база также впечатляет — приложение Gemini имеет аудиторию в 950 млн человек ежемесячно.

Доходы Alphabet от поисковой рекламы продолжают покрывать расходы на экспериментальные проекты. Тем не менее, финансовые отчеты показывают снижение запасов: расходы на инфраструктуру удвоились, а свободный денежный поток ушел в минус.

Запуск Gemini 4 может стать ключевым моментом для стратегии компании. Если подход к мировым моделям оправдает себя, текущее замедление окажется оправданным. Следующий финансовый отчет прояснит, насколько ресурсы Alphabet достаточны для продолжения гонки в ИИ.