Google більше не біжить з OpenAI та Anthropic до однієї й тієї ж фінішної межі. Його конкуренти хочуть ШІ, який удосконалює сам себе. Google хоче ШІ, який розуміє реальний світ.

Цей розкол легко не помітити, адже Google досі випускає моделі й досі заробляє гроші. Але його найновіший реліз посів лише 10-те місце в одному незалежному рейтингу.

Що Google сказав і про що змовчав у гонці ШІ

Google випустив Gemini 3.6 Flash 21 липня. Ставку було зроблено на швидкість і вартість, а не на чисту потужність.

Підписуйтесь на нас у X, щоб отримувати свіжі новини щойно вони з'являються

Модель видає на 17% менше токенів, ніж попередня версія, ідеться в блозі Google. Токени — це невеликі фрагменти тексту, які пише ШІ. Менше токенів означає дешевшу відповідь.

З потужністю справа інша. Одне з опублікованих прочитань індексу Artificial Analysis поставило модель на 10-те місце. Усі інші великі лабораторії опинилися вище.

Google не стоїть на місці. Компанія розпочала свій наймасштабніший тренувальний запуск — для Gemini 4. Більша модель, Gemini 3.5 Pro, усе ще проходить тестування з партнерами.

Сундар Пічаї вказав на іншу ціль. Він прив'язав дорожню карту до персоналізованих агентів, а не до перемог у рейтингах.

Інвестори налаштовані менш спокійно. Акції Alphabet впали на 6% у червні після того, як двоє старших дослідників пішли до конкурентів.

Усередині ставки DeepMind на моделі світу

Модель світу — це ШІ, який навчається того, як поводяться фізичні об'єкти. Гравітація, рух, причина й наслідок. Він передбачає, що станеться далі в кімнаті, а не наступне слово в реченні.

Власний сайт DeepMind демонструє цю ставку. Компанія відносить Genie 3 та Gemini Robotics до розділу, присвяченого моделям світу та втіленому ШІ, тобто програмному забезпеченню, що керує машинами.

У травні лабораторія розширила Project Genie на Street View. Вона також випустила SIMA 2 — агента, який навчається, граючи всередині віртуальних тривимірних світів.

OpenAI та Anthropic цілять зовсім в інше. Вони хочуть рекурсивного самовдосконалення, скорочено RSI.

Простіше кажучи, це ШІ, достатньо розумний, щоб створити наступний, кращий ШІ. А той потім створює наступний за ним.

Публіцист Альберто Ромеро у вівторок заявив, що Google покинув цю гонку навмисно.

«Хассабіс робить ставку на щось інше: моделі світу. Моделі, які здатні розуміти й симулювати реальний світ, а не просто передбачати наступний токен», — написав Альберто Ромеро в нещодавньому аналізі.

Google нічого подібного не заявляв. Деміс Хассабіс, який керує Google DeepMind, ніколи публічно не виключав RSI.

Чому співзасновник конкурента вважає DeepMind винятком

Найгостріша оцінка зовні пролунала від конкурента, за кілька місяців до цього.

Джек Кларк — співзасновник Anthropic. 4 травня він опублікував есе про те, куди рухається ШІ.

Він дав 60% імовірності того, що ШІ зможе самостійно вести власні дослідження до кінця 2028 року. Для 2027 року він назвав 30%.

Потім Кларк запитав, які лабораторії переслідують цю мету. DeepMind, писав він, «схоже, найобачніший з великої трійки». Обачний означає обережний.

Його докази походили від самого DeepMind. Він послався на статтю компанії 2025 року про безпеку ШІ, написану у співавторстві зі співзасновником Шейном Леґґом.

Anthropic набагато сміливіший. У дослідженні про рекурсивне самовдосконалення компанія повідомила, що до травня 2026 року Claude писав понад 80% коду, який вона випускає.

До лютого 2025 року ця частка була близька до нуля.

Фірма задокументувала, як ШІ створює кращий ШІ. В одному тесті на швидкість її моделі показали 52-кратний приріст у квітні проти 2,9-кратного роком раніше.

Кваліфікованому інженеру потрібно від чотирьох до восьми годин, щоб упоратися з чотирикратним приростом у тій самій задачі.

Чому Google, можливо, зовсім не виходив із гонки ШІ

Проти всієї цієї ідеї говорять два факти:

• Google лідирує в тесті, який найближче підходить до вимірювання навичок ШІ-досліджень.

MLE-Bench пропонує моделі самостійно будувати системи машинного навчання. Модель Gemini 3 набрала 64,4% у лютому. Це був найкращий результат на той момент. Google поставив 3.6 Flash на позначку 63,9% у липні.

Лабораторії, які виходять із галузі, рідко очолюють її турнірну таблицю.

• Google далеко не відсутній на ринку.

Пічаї повідомив інвесторам, що застосунок Gemini має 950 мільйонів щомісячних користувачів. Google справді пропустив цього місяця відкритий ШІ-альянс NVIDIA. Як і OpenAI, і Anthropic.

Чи може Google дозволити собі чекати?

Аргумент на користь терпіння простий. Пошукова реклама оплачує все інше, тож DeepMind може не поспішати.

Власна звітність Alphabet показує, що ця подушка стає тоншою.

Виручка досягла 119,8 млрд доларів у другому кварталі, зростання на 24%, згідно з результатами, поданими 22 липня. Один лише пошук приніс 63,3 млрд доларів.

Потім ідуть витрати. Alphabet вклав 44,9 млрд доларів у дата-центри та обладнання за три місяці. Це приблизно вдвічі більше, ніж роком раніше.

Результатом став негативний вільний грошовий потік у розмірі 5,86 млрд доларів. Вільний грошовий потік — це те, що залишається після сплати рахунків за будівництво.

Ця цифра була позитивною — 10,1 млрд доларів — у березні. У грудні вона була позитивною — 24,6 млрд доларів.

Alphabet покрив розрив, продавши нових акцій на 49,6 млрд доларів у червні. Компанія позичила ще 20,3 млрд доларів.

Довгостроковий борг подвоївся за пів року — з 46,5 млрд до 98,2 млрд доларів.

Рядок у звітності, що стосується спільних ШІ-досліджень, показав збиток у 5,79 млрд доларів проти 3,37 млрд. У терпіння тепер є цінник.

За чим стежити протягом наступних 30 днів

• Чи вийде Gemini 3.5 Pro і як він потрапить до рейтингів
• Чи покаже DeepMind результати моделей світу, пов'язані з Gemini 4
• Чи стане грошовий потік Alphabet знову позитивним у вересні
• Чи відповість Хассабіс на питання про самовдосконалення напряму

Gemini 4 — ось справжнє випробування. Якщо моделі світу спрацюють там, де кодові агенти буксують, повільний темп виглядатиме розумним, а не наляканим.

Наступний звіт про доходи покаже, як довго Alphabet зможе продовжувати платити, щоб це з'ясувати.

Джерело: BeInCrypto