Google больше не бежит с OpenAI и Anthropic к одной и той же финишной черте. Его конкуренты хотят ИИ, который совершенствует сам себя. Google хочет ИИ, который понимает реальный мир.

Этот раскол легко упустить из виду, потому что Google по-прежнему выпускает модели и по-прежнему зарабатывает деньги. Но его новейший релиз занял лишь 10-е место в одном независимом рейтинге.

Что Google сказал и о чём умолчал в гонке ИИ

Google выпустил Gemini 3.6 Flash 21 июля. Ставка была сделана на скорость и стоимость, а не на чистую мощь.

Подписывайтесь на нас в X, чтобы получать свежие новости по мере их появления

Модель выдаёт на 17% меньше токенов, чем предыдущая версия, говорится в блоге Google. Токены — это небольшие фрагменты текста, которые пишет ИИ. Меньше токенов означает более дешёвый ответ.

С мощью дело обстоит иначе. Одно из опубликованных прочтений индекса Artificial Analysis поставило модель на 10-е место. Все остальные крупные лаборатории оказались выше.

Google не стоит на месте. Компания начала свой самый масштабный тренировочный запуск — для Gemini 4. Более крупная модель, Gemini 3.5 Pro, всё ещё проходит тестирование с партнёрами.

Сундар Пичаи указал на другую цель. Он привязал дорожную карту к персонализированным агентам, а не к победам в рейтингах.

Инвесторы настроены менее спокойно. Акции Alphabet упали на 6% в июне после того, как двое старших исследователей ушли к конкурентам.

Внутри ставки DeepMind на модели мира

Модель мира — это ИИ, который учится тому, как ведут себя физические объекты. Гравитация, движение, причина и следствие. Он предсказывает, что произойдёт дальше в комнате, а не следующее слово в предложении.

Собственный сайт DeepMind демонстрирует эту ставку. Компания относит Genie 3 и Gemini Robotics к разделу, посвящённому моделям мира и воплощённому ИИ, то есть программному обеспечению, управляющему машинами.

В мае лаборатория расширила Project Genie на Street View. Она также выпустила SIMA 2 — агента, который учится, играя внутри виртуальных трёхмерных миров.

OpenAI и Anthropic целятся совсем в другое. Они хотят рекурсивного самосовершенствования, сокращённо RSI.

Проще говоря, это ИИ, достаточно умный, чтобы создать следующий, лучший ИИ. А тот затем создаёт следующий за ним.

Публицист Альберто Ромеро во вторник заявил, что Google покинул эту гонку намеренно.

«Хассабис делает ставку на нечто иное: модели мира. Модели, которые способны понимать и симулировать реальный мир, а не просто предсказывать следующий токен», — написал Альберто Ромеро в недавнем анализе.

Google ничего подобного не заявлял. Демис Хассабис, который руководит Google DeepMind, никогда публично не исключал RSI.

Почему сооснователь конкурента считает DeepMind исключением

Самая острая оценка со стороны прозвучала от конкурента, за несколько месяцев до этого.

Джек Кларк — сооснователь Anthropic. 4 мая он опубликовал эссе о том, куда движется ИИ.

Он дал 60% вероятности того, что ИИ сможет самостоятельно вести собственные исследования к концу 2028 года. Для 2027 года он назвал 30%.

Затем Кларк задался вопросом, какие лаборатории преследуют эту цель. DeepMind, писал он, «по-видимому, самый осмотрительный из большой тройки». Осмотрительный означает осторожный.

Его доказательства исходили от самого DeepMind. Он сослался на статью компании 2025 года о безопасности ИИ, написанную в соавторстве с сооснователем Шейном Леггом.

Anthropic гораздо смелее. В исследовании о рекурсивном самосовершенствовании компания сообщила, что к маю 2026 года Claude писал более 80% кода, который она выпускает.

До февраля 2025 года эта доля была близка к нулю.

Фирма задокументировала, как ИИ создаёт лучший ИИ. В одном тесте на скорость её модели показали 52-кратный прирост в апреле против 2,9-кратного годом ранее.

Квалифицированному инженеру требуется от четырёх до восьми часов, чтобы справиться с четырёхкратным приростом в той же задаче.

Почему Google, возможно, вовсе не уходил из гонки ИИ

Против всей этой идеи говорят два факта:

• Google лидирует в тесте, который ближе всего подходит к измерению навыков ИИ-исследований.

MLE-Bench предлагает модели самостоятельно строить системы машинного обучения. Модель Gemini 3 набрала 64,4% в феврале. Это был лучший результат на тот момент. Google поставил 3.6 Flash на отметку 63,9% в июле.

Лаборатории, которые уходят из области, редко возглавляют её турнирную таблицу.

• Google далеко не отсутствует на рынке.

Пичаи сообщил инвесторам, что у приложения Gemini 950 миллионов ежемесячных пользователей. Google действительно пропустил в этом месяце открытый ИИ-альянс NVIDIA. Как и OpenAI, и Anthropic.

Может ли Google позволить себе ждать?

Аргумент в пользу терпения прост. Поисковая реклама оплачивает всё остальное, так что DeepMind может не спешить.

Собственная отчётность Alphabet показывает, что эта подушка становится тоньше.

Выручка достигла 119,8 млрд долларов во втором квартале, рост на 24%, согласно результатам, поданным 22 июля. Один только поиск принёс 63,3 млрд долларов.

Затем идут расходы. Alphabet вложил 44,9 млрд долларов в дата-центры и оборудование за три месяца. Это примерно вдвое больше, чем годом ранее.

Результатом стал отрицательный свободный денежный поток в размере 5,86 млрд долларов. Свободный денежный поток — это то, что остаётся после оплаты счетов за строительство.

Эта цифра была положительной — 10,1 млрд долларов — в марте. В декабре она была положительной — 24,6 млрд долларов.

Alphabet покрыл разрыв, продав новых акций на 49,6 млрд долларов в июне. Компания заняла ещё 20,3 млрд долларов.

Долгосрочный долг удвоился за полгода — с 46,5 млрд до 98,2 млрд долларов.

Строка в отчётности, относящаяся к совместным ИИ-исследованиям, показала убыток в 5,79 млрд долларов против 3,37 млрд. У терпения теперь есть ценник.

За чем следить в ближайшие 30 дней

• Выйдет ли Gemini 3.5 Pro и как он попадёт в рейтинги
• Покажет ли DeepMind результаты моделей мира, связанные с Gemini 4
• Станет ли денежный поток Alphabet снова положительным в сентябре
• Ответит ли Хассабис на вопрос о самосовершенствовании напрямую

Gemini 4 — вот настоящее испытание. Если модели мира сработают там, где кодовые агенты буксуют, медленный темп будет выглядеть умным, а не испуганным.

Следующий отчёт о доходах покажет, как долго Alphabet сможет продолжать платить, чтобы это выяснить.

Источник: BeInCrypto