Сундар Пичаи: Gemini 4 требуются более крупные базовые модели для лидерства в гонке ИИ

Google меняет свою стратегию в сторону масштабного предварительного обучения, чтобы вернуть себе доминирование в гонке передовых моделей. Генеральный директор Alphabet Сундар Пичаи дал понять, что следующий эволюционный скачок для Gemini зависит от создания значительно более крупных базовых моделей, чтобы сравняться с нынешними лидерами отрасли и превзойти их.

Диктат масштабирования: почему Gemini 4 отличается от других

Во время недавнего отчета о прибылях за второй квартал 2026 года Сундар Пичаи затронул тему конкуренции в сфере генеративного ИИ, отметив, что, хотя Google и добился значительных успехов, путь к истинно передовым показателям требует изменения масштабов. В настоящее время компания проводит «свой самый амбициозный цикл предварительного обучения» для Gemini 4.

По словам Пичаи, следующее поколение интеллекта невозможно достичь только за счет постепенных обновлений; для преодоления текущего разрыва с конкурентами необходимы гораздо более крупные базовые модели. Эти колоссальные инвестиции в вычислительные мощности и данные отражены в пересмотренном прогнозе инвестиций Alphabet на 2026 год, который был увеличен до ошеломляющих 195–205 миллиардов долларов, чтобы идти в ногу с растущим спросом.

Эффективность против передовых возможностей: стратегия Flash

В то время как поиск новой передовой модели продолжается, Google одновременно оптимизирует решения для «рабочих» сценариев использования, которые являются движущей силой ее экосистемы. В иерархии моделей Google намечается четкое разделение:

• Уровень Frontier: ориентирован на Gemini 4, нацелен на обеспечение колоссальных способностей к рассуждению и сокращение разрыва с топовыми конкурентами.
• Уровень Efficiency: ориентирован на серию Gemini Flash. Пичаи отметил, что модели Flash попадают в «золотую середину между производительностью и стоимостью», обеспечивая основной объем ежедневного потребительского спроса.

Этот двухпутный подход приносит финансовую отдачу. Google сообщил, что стоимость одного ответа ИИ в режиме «AI Mode» упала до самого низкого уровня с момента запуска, даже несмотря на то, что компания внедряет более мощные базовые модели. Такая эффективность, подкрепленная такими релизами, как Flash 3.6, имеет решающее значение для поддержания маржинальности по мере масштабирования интеграции ИИ.

Масштабный рост пользователей и вехи монетизации

Финансовое благополучие перехода Google на ИИ очевидно из последних квартальных показателей. Google сообщил о выручке за второй квартал 2026 года в размере 119,8 млрд долларов, что на 24% больше по сравнению с прошлым годом. Ключевыми драйверами роста являются:

• Внедрение Gemini App: число ежемесячно активных пользователей выросло до 950 миллионов по сравнению с 750 миллионами в феврале.
• Расширение Google Cloud: сегмент Cloud продемонстрировал взрывной рост на 82%, достигнув 24,8 млрд долларов.
• Интеграция с поиском: режим AI Mode в Google Search преодолел отметку в один миллиард ежемесячно активных пользователей, открывая доступ к монетизации миллиардов поисковых запросов, которые ранее было трудно монетизировать.
• Эволюция рекламных технологий: рекламный инструмент AI Max вышел из стадии бета-тестирования и теперь используется 500 000 рекламодателей.

Решение технических проблем

Пичаи открыто рассказал об областях, в которых Google все еще нужно подтянуться. В частности, компания удваивает усилия по улучшению возможностей «программирования и агентского программирования» (agentic coding). Поскольку ИИ переходит от простых чат-интерфейсов к автономным агентам, способным писать, отлаживать и исполнять код, освоение этих агентских рабочих процессов является основной задачей цикла разработки Gemini 4.

Основные выводы

• Масштаб — приоритет: Google инвестирует до 205 млрд долларов ежегодно, делая ставку на то, что «гораздо более крупные базовые модели» — это единственный способ победить в гонке передового ИИ с помощью Gemini 4.
• Преимущество Flash: Преследуя создание передового интеллекта, Google успешно использует свою серию Gemini Flash для обеспечения массовой и недорогой полезности для почти 1 миллиарда пользователей.
• Целевые улучшения: Масштабные усилия по предварительному обучению Gemini 4 направлены именно на устранение текущих недостатков в программировании и агентских автономных возможностях.