Сундар Пічаї: Gemini 4 потребує більших базових моделей, щоб лідирувати в гонці ШІ

Google змінює свою стратегію в бік масштабного попереднього навчання (pre-training), щоб повернути домінування в гонці передових моделей. Генеральний директор Alphabet Сундар Пічаї дав зрозуміти, що наступний еволюційний стрибок для Gemini залежить від створення значно більших базових моделей, щоб зрівнятися з поточними лідерами галузі та перевершити їх.

Мандат на масштабування: чому Gemini 4 відрізняється

Під час нещодавньої звітної конференції за другий квартал 2026 року Сундар Пічаї торкнувся теми конкурентного середовища генеративного ШІ, зазначивши, що хоча Google зробив значні кроки вперед, шлях до справжньої передової продуктивності потребує зміни масштабу. Зараз компанія проводить своє «найбільш амбітне попереднє навчання на сьогодні» для Gemini 4.

За словами Пічаї, наступне покоління інтелекту неможливо досягти лише шляхом поступових оновлень; воно потребує набагато більших базових моделей, щоб подолати поточний розрив із конкурентами. Ці величезні інвестиції в обчислювальні потужності та дані відображені в оновленому прогнозі інвестицій Alphabet на 2026 рік, який було збільшено до приголомшливих 195–205 мільярдів доларів, щоб встигнути за стрімким зростанням попиту.

Ефективність проти передової потужності: стратегія Flash

Поки триває пошук нової передової моделі, Google одночасно оптимізує рішення для «робочих» сценаріїв використання, які рухають її екосистему. У ієрархії моделей Google чітко виокремлюється два напрями:

• Рівень Frontier: зосереджений на Gemini 4, націлений на величезні можливості міркування та подолання розриву з топовими конкурентами.
• Рівень Efficiency: зосереджений на серії Gemini Flash. Пічаї зазначив, що моделі Flash знаходять «золоту середину між продуктивністю та вартістю», забезпечуючи основну частину щоденного споживчого попиту.

Такий двосторонній підхід приносить фінансові плоди. Google повідомила, що вартість однієї відповіді ШІ в «AI Mode» впала до найнижчого рівня з моменту запуску, навіть попри те, що компанія впроваджує потужніші базові моделі. Ця ефективність, підкріплена такими релізами, як Flash 3.6, є критично важливою для підтримки маржинальності в міру масштабування інтеграції ШІ.

Масштабне зростання кількості користувачів та етапи монетизації

Фінансовий стан переходу Google на ШІ очевидний у її останніх квартальних показниках. Google повідомила про виручку за другий квартал 2026 року в розмірі 119,8 мільярда доларів, що на 24% більше порівняно з минулим роком. Основними факторами зростання є:

• Впровадження Gemini App: кількість щомісячних активних користувачів зросла до 950 мільйонів порівняно з 750 мільйонами у лютому.
• Розширення Google Cloud: сегмент Cloud продемонстрував вибухове зростання на 82%, досягнувши 24,8 мільярда доларів.
• Інтеграція з пошуком: AI Mode у Google Search перетнув позначку в один мільярд щомісячних активних користувачів, відкриваючи доступ до мільярдів пошукових запитів, які раніше було важко монетизувати.
• Еволюція рекламних технологій: інструмент для реклами AI Max вийшов із фази бета-тестування і зараз використовується 500 000 рекламодавців.

Подолання технічних недоліків

Пічаї відкрито сказав про сфери, в яких Google все ще потрібно наздогнати конкурентів. Зокрема, компанія подвоює зусилля на вдосконаленні можливостей «програмування та агентного програмування» (agentic coding). Оскільки ШІ переходить від простих чат-інтерфейсів до автономних агентів, які можуть писати, налагоджувати та виконувати код, опанування цих агентних робочих процесів є основним фокусом циклу розробки Gemini 4.

Основні висновки

• Масштаб — це пріоритет: Google інвестує до 205 мільярдів доларів щорічно, роблячи ставку на те, що «набагато більші базові моделі» — це єдиний спосіб виграти передову гонку ШІ за допомогою Gemini 4.
• Перевага Flash: Поки триває гонитва за передовим інтелектом, Google успішно використовує серію Gemini Flash для забезпечення високого обсягу недорогих послуг для майже 1 мільярда користувачів.
• Цільові вдосконалення: Масштабні зусилля з попереднього навчання Gemini 4 спрямовані саме на усунення поточних недоліків у програмуванні та агентних автономних можливостях.