Новини криптоміра

Поки OpenAI та Anthropic змагаються у створенні ШІ, здатного до рекурсивного самовдосконалення, Google DeepMind робить іншу ставку — на «світові моделі» (World Models), що розуміють фізичні закони реальності. Зовні різниця майже непомітна: Google продовжує випускати моделі та заробляти. Але якщо придивитися до позицій у незалежних рейтингах, стає очевидно: IT-гігант свідомо залишає гонку за «сиру» потужність.

Gemini 3.6 Flash: ставка на швидкість і ціну, а не на лідерство

21 липня вийшла модель Gemini 3.6 Flash. Основні акценти — швидкість і вартість, а не максимальна продуктивність. За даними Google, нова версія генерує на 17% менше токенів, ніж попередня, що безпосередньо знижує ціну відповіді. Однак у рейтингу Artificial Analysis ця модель посіла лише 10-те місце. Усі провідні розробники опинилися вище.

Google не відмовилася від доопрацювань. Компанія запустила найбільше навчання для майбутньої Gemini 4, а більш масштабна версія Gemini 3.5 Pro поки проходить тести у партнерів. Але генеральний директор Сундар Пічаї вже пов'язав дорожню карту з розвитком персональних агентів, а не з позиціями в рейтингах. Інвестори відреагували гостріше: у червні акції Alphabet впали на 6% після переходу двох провідних дослідників до конкурентів.

Чим ризикує DeepMind

Світова модель — це ШІ, який вивчає фізичні закономірності середовища: гравітацію, рух, причинно-наслідкові зв'язки. Алгоритм прогнозує розвиток подій у просторі, а не просто підбирає слова. DeepMind відкрито декларує цей курс: на сайті компанії і Genie 3, і Gemini Robotics знаходяться в розділі світових моделей та embodied AI.

У травні лабораторія розширила Project Genie, інтегрувавши його з Street View, і представила SIMA 2 — агента, який навчається через взаємодію з віртуальними 3D-світами.

Цілком іншу стратегію обрали OpenAI та Anthropic. Ці команди зосереджені на рекурсивному самовдосконаленні систем. Фактично, ця технологія дозволяє ШІ самостійно проєктувати наступне покоління алгоритмів. Продукт запускає новий цикл розробки, створюючи ще потужніші рішення.

Аналітик Альберто Ромеро припустив, що Google усвідомлено відмовилася брати участь у цій гонці: «Хассабіс робить ставку на інше — світові моделі, здатні розуміти та моделювати реальний світ, а не просто передбачати наступний токен». Втім, Google подібних заяв не робила.

Чому співзасновник конкурента вважає DeepMind «винятком»

Найкритичніший погляд озвучив представник конкурентів кілька місяців тому. Співзасновник Anthropic Джек Кларк 4 травня опублікував есе про майбутнє ШІ. Він оцінив ймовірність того, що ШІ зможе самостійно керувати процесом досліджень до кінця 2028 року, у 60%. На 2027 рік — 30%.

Далі Кларк поставив питання, які лабораторії дійсно йдуть до цієї мети. За його словами, DeepMind «виглядає найстриманішою серед великої трійки». Стриманість означає обережність. Аргументи Кларка спираються на документи самої DeepMind, зокрема, на статтю з питань безпеки ШІ, опубліковану у 2025 році.

Anthropic діє сміливіше. У дослідженні рекурсивного самовдосконалення йдеться, що до травня 2026 року Claude написав понад 80% коду, який компанія впроваджує в продуктах. До лютого 2025 року цей показник був близьким до нуля. Компанія вже зафіксувала випадки, коли ШІ створює досконаліший ШІ: за один період тестування їхні моделі збільшили продуктивність у 52 рази за квітень. Роком раніше цей приріст становив лише 2,9 раза. Для порівняння, досвідченому інженеру знадобилося б від чотирьох до восьми годин заради чотириразового зростання.

Чому не можна стверджувати, що Google повністю вийшла з гонки ШІ

Існують два важливі фактори, що суперечать цій гіпотезі:

• Google утримує першість у тестах досліджень машинного навчання.
• Система демонструє високу користувацьку активність на світовому ринку.

Бенчмарк MLE-Bench оцінює здатність моделей самостійно створювати архітектури ШІ. У лютому Gemini 3 показала результат 64,4%, посівши перше місце. Пізніше, у липні, версія 3.6 Flash набрала 63,9%. Компанії, що йдуть з ринку, зазвичай не очолюють подібні рейтинги.

Крім того, IT-гігант зберігає колосальне охоплення. Сундар Пічаї заявив, що аудиторія застосунку Gemini досягла 950 млн осіб на місяць.

Чи може Google дозволити собі затримки

Доходи від пошукової реклами тривалий час перекривали експериментальні витрати, дозволяючи DeepMind працювати без зайвої поспішності. Однак свіжі звіти Alphabet вказують на скорочення фінансового запасу.

У другому кварталі 2024 року дохід компанії досяг $119,8 млрд, що на 24% вище, ніж роком раніше. За даними звіту від 22 липня, лише пошукова реклама принесла $63,3 млрд. Однак витрати зростають. За три місяці Alphabet направила $44,9 млрд на розвиток центрів обробки даних та закупівлю обладнання — майже вдвічі більше, ніж рік тому.

У результаті вільний грошовий потік склав мінус $5,86 млрд. У березні цей показник був плюсовим — $10,1 млрд. У грудні попереднього року — $24,6 млрд. Для покриття різниці Alphabet випустила акції на $49,6 млрд та залучила $20,3 млрд кредитів. Обсяг довгострокових зобов'язань за півроку зріс з $46,5 млрд до $98,2 млрд.

Стаття витрат, пов'язана зі спільними ШІ-розробками, принесла збиток $5,79 млрд — рік тому вона становила $3,37 млрд. Отже, поточна вичікувальна позиція обходиться корпорації все дорожче.

Що важливо відстежувати в найближчі 30 днів

• Чи відбудеться реліз Gemini 3.5 Pro та які позиції зайняла модель у тестах.
• Чи представить DeepMind нові дані щодо світових моделей для Gemini 4.
• Чи повернеться грошовий потік Alphabet до позитивних значень у вересні.
• Чи озвучить Деміс Хассабіс чітку позицію щодо технології самонавчання.

Запуск Gemini 4 стане визначальним моментом для стратегії компанії. Якщо підхід до створення світових моделей себе виправдає, поточне сповільнення виявиться точним розрахунком. Майбутній фінансовий звіт покаже реальні межі ресурсів Alphabet у цій технологічній гонці.

Думка експерта: Google не програє — вона змінює правила гри. Поки конкуренти вкладають мільярди в рекурсивне самовдосконалення, DeepMind робить довгострокову ставку на розуміння фізичного світу. Якщо світові моделі дійсно стануть наступним проривом, поточна «стриманість» Google може обернутися стратегічною перевагою. Однак ринок та інвестори вимагають результатів тут і зараз — і Alphabet доведеться доводити, що її шлях не глухий кут.