Содержание:
Компания Google на несколько месяцев отстаёт от графика развёртывания Gemini 3.5 Pro — своей наиболее производительной флагманской ИИ-модели. Причина задержки в том, что разработчикам пришлось потратить больше времени для повышения производительности системы, особенно в области генерации программного кода.
Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2
Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная
Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей
Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО
Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем
По данным Bloomberg, бывшие и действующие сотрудники Google сообщили, что эта задержка вызывает разочарование среди инженеров Google, исследователей в области ИИ и топ-менеджеров, многие из которых опасаются, что компания рискует потерять преимущество на рынке, поскольку основные конкуренты, такие как Anthropic и OpenAI, выпускают ИИ-модели, превосходящие Gemini по возможностям. Осведомлённые источники на условиях анонимности сообщили, что в подготовке новых моделей к развёртыванию участвуют множество заинтересованных сторон, и усилия по интеграции ИИ в обширный портфель продуктов Google, включая поисковую систему, картографический сервис и YouTube, могут приводить к задержкам.
OpenAI и Meta✴ Platforms недавно выпустили новые модели, которые ещё сильнее опережают текущие предложения Google в области программирования. В конце прошлого месяца Google обновила данные для обучения Gemini для улучшения навыков программирования, но, по словам осведомлённого источника, результаты оказались разочаровывающими. На этом фоне стоимость акций компании в четверг снизилась на 3,2 %.
«Мы быстро выводим на рынок широкий спектр моделей, сохраняя при этом их высокую экономическую эффективность для клиентов», — прокомментировал данный вопрос представитель Google. Ожидалось, что Google объявит о запуске Gemini 3.5 Pro на своей майской конференции для разработчиков. Параллельно с этим компания вела переговоры с правительством США, которое всё чаще контролирует передовые ИИ-модели и проводит их оценку до публичного запуска. «В настоящее время мы тестируем 3.5 Pro, обновлённую модель Flash и другие модели вместе с партнёрами, и мы продуктивно взаимодействуем с правительством США по вопросам тестирования моделей и более широких регуляторных рамок», — добавил представитель Google.
Ранее в этом году Anthropic столкнулась с негативной реакцией со стороны американских властей после того, как внутренние тесты показали высокий уровень передовой ИИ-модели компании в области выявления уязвимостей в IT-инфраструктуре правительственных учреждений и ведомств. Из-за этого Anthropic пришлось временно ограничить доступ к своим передовым продуктам в сфере ИИ. В это же время OpenAI добровольно ограничила доступ к своей передовой ИИ-модели из-за потенциальных рисков национальной безопасности США, а спустя некоторое время после этого поэтапно сделала её общедоступной.
Один из бывших сотрудников Google рассказал, что несмотря на необходимость быстрого развития и вывода на рынок новых нейросетей, побудить руководителей разных подразделений компании двигаться в одном направлении — всё равно, что пытаться вскипятить океан. Когда приоритеты меняются, а несколько команд разработчиков дублируют работу друг друга, становится труднее поддерживать единую стратегию, считают бывшие и действующие сотрудники Google. Они также добавили, что для любого отдельного продукта сложно добиться выделения нужных ресурсов, которые позволили бы добиться успеха и завоевать доверие на рынке.
Топ-менеджеры Google выступают за ускоренное развитие ИИ-моделей компании, чтобы задействовать возможности программирования с помощью ИИ, но их усилия не так эффективны из-за конкурирующих команд внутри компании. Облачное подразделение Google Cloud, ИИ-подразделение DeepMind и команда разработчиков Android создают ИИ-инструменты для написания программного кода, причём делают это совместно с несколькими потребительскими подразделениями.
Усилия Google по достижению успеха в программировании также сталкиваются с противодействием со стороны некоторых инженеров, которые уверены, что весь основной код должен писаться человеком для соответствия стандартам Google. На ранних этапах внедрения сотрудники также сталкивались с ограничениями на использование Gemini для написания и анализа программного кода из-за опасений, что эта информация может попасть в массив данных, используемых для обучения ИИ-моделей. Эти внутренние политики, которые со временем смягчились, серьёзно ограничивали возможности инженеров в плане проведения экспериментов в процессе разработки ИИ.
Ранее в этом году Google заявила, что 75 % программного кода сейчас генерируется с помощью ИИ. Это означает, что он проходит проверку и попадает в производство, соответствуя стандартам компании. Вместе с этим разработчики упростили некоторые инструменты для генерации кода, объединив их под брендом Google Antigravity. Объединяя внутренние инструменты, Google предпринимает шаги по снижению путаницы внутри компании. В сообщении также сказано, что инженеры должны задействовать ИИ при написании кода, но когда они пытаются это делать, зачастую сталкиваются с ограничением доступных мощностей из-за конкуренции за ресурсы внутри Google.
Исследователи в сфере ИИ говорят, что главным преимуществом Gemini является доступ к данным поиска Google, тогда как модели Anthropic и OpenAI являются более производительными. Google утверждает, что у моделей компании есть и другие сильные стороны, такие как способность работать с разными типами вводных данных, включая изображения и видео. Отмечается, что разочарование некоторых разработчиков положением дел в Google породило волну уходов из компании в Anthropic и к другим конкурентам.