Perché Google potrebbe aver silenziosamente lasciato la corsa all'IA a OpenAI e Anthropic
Google non sta più correndo con OpenAI e Anthropic verso lo stesso traguardo. I suoi rivali vogliono un'IA che si migliori da sola. Google vuole un'IA che comprenda il mondo reale.
La divisione è facile da perdere, perché Google continua a lanciare modelli e continua a guadagnare. Ma il suo ultimo rilascio è arrivato decimo in una classifica indipendente.
Cosa ha e non ha detto Google sulla corsa all'IA
Google ha rilasciato Gemini 3.6 Flash il 21 luglio. L'obiettivo era la velocità e il costo, non la potenza grezza.
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Il modello produce il 17% di token in meno rispetto alla versione precedente, ha detto il blog di Google. I token sono i piccoli pezzi di testo che un'IA scrive. Meno token significa una risposta più economica.
La potenza è un'altra questione. Una lettura pubblicata dell'indice Artificial Analysis ha posizionato il modello al decimo posto. Ogni altro laboratorio importante si è classificato sopra di esso.
Google non sta fermo. Ha iniziato il suo più grande ciclo di addestramento fino ad ora, per Gemini 4. Un modello più grande, Gemini 3.5 Pro, è ancora in fase di test con i partner.
Sundar Pichai ha puntato a un premio diverso. Ha legato la roadmap ad agenti personalizzati piuttosto che a vittorie in classifica.
Gli investitori sono meno rilassati. Le azioni di Alphabet sono scese del 6% a giugno dopo che due ricercatori senior sono passati ai rivali.
Dentro la scommessa di DeepMind sui modelli del mondo
Un modello del mondo è un'IA che impara come si comportano le cose fisiche. Gravità, movimento, causa ed effetto. Prevede cosa succede dopo in una stanza, non la prossima parola in una frase.
Il sito web di DeepMind mostra la scommessa. Archivia Genie 3 e Gemini Robotics sotto un'intestazione per modelli del mondo e IA incarnata, cioè software che controlla macchine.
A maggio, il laboratorio ha esteso il Progetto Genie a Street View. Ha anche rilasciato SIMA 2, un agente che impara giocando all'interno di mondi virtuali 3D.
OpenAI e Anthropic puntano da un'altra parte completamente. Vogliono il miglioramento auto-ripetitivo, abbreviato in RSI.
In termini semplici, si tratta di un'IA abbastanza intelligente da costruire la prossima IA migliore. Poi quella costruisce quella successiva.
Lo scrittore Alberto Romero ha sostenuto martedì che Google ha lasciato questa corsa di proposito.
“Hassabis sta scommettendo su qualcos'altro: modelli del mondo. Modelli che possono comprendere e simulare il mondo reale, non solo prevedere il prossimo token,” ha scritto Alberto Romero in una recente analisi.
Google non ha mai detto nulla del genere. Demis Hassabis, che dirige Google DeepMind, non ha mai escluso pubblicamente l'RSI.
Perché un co-fondatore rivale dice che DeepMind è l'eccezione
La lettura esterna più acuta è arrivata da un rivale, mesi prima.
Jack Clark ha co-fondato Anthropic. Il 4 maggio ha pubblicato un saggio su dove sta andando l'IA.
Ha dato una probabilità del 60% che l'IA possa gestire la propria ricerca entro la fine del 2028. Ha stimato il 30% per il 2027.
Clark ha poi chiesto quali laboratori stiano perseguendo questo obiettivo. DeepMind, ha scritto, "sembra essere il più cauto dei grandi tre." Cauto significa prudente.
La sua evidenza proveniva da DeepMind stessa. Ha citato il suo documento del 2025 sulla sicurezza dell'IA, co-scritto dal co-fondatore Shane Legg.
Anthropic è molto più audace. Ha riportato in uno studio di auto-miglioramento ricorsivo che Claude ha scritto oltre l'80% del codice che spedisce entro maggio 2026.
Prima di febbraio 2025, quella percentuale era vicina allo zero.
L'azienda ha documentato l'IA che costruisce un'IA migliore. In un test di velocità, i suoi modelli hanno fornito un guadagno di 52 volte ad aprile, rispetto a 2,9 volte un anno prima.
Un ingegnere esperto ha bisogno di quattro a otto ore per gestire un guadagno quadruplo sullo stesso compito.
Perché Google potrebbe non aver affatto abbandonato la corsa all'IA
Due fatti vanno contro l'intera idea:
- Google guida il test che si avvicina di più a misurare le competenze nella ricerca sull'IA.
MLE-Bench chiede a un modello di costruire sistemi di apprendimento automatico autonomamente. Un modello Gemini 3 ha ottenuto il 64,4% a febbraio. Quello era il miglior risultato dell'epoca. Google ha registrato 3,6 Flash al 63,9% a luglio.
I laboratori che abbandonano un campo raramente si trovano in cima alla classifica.
- Google non è affatto assente dal mercato.
Pichai ha detto agli investitori che l'app Gemini ha 950 milioni di utenti mensili. Google ha saltato l'alleanza aperta di NVIDIA sull'IA questo mese. Anche OpenAI e Anthropic l'hanno fatto.
Può Google permettersi di aspettare?
Il motivo per avere pazienza è semplice. Gli annunci di ricerca pagano per tutto il resto, quindi DeepMind può prendersi il suo tempo.
Il deposito di Alphabet mostra che quel cuscinetto si sta assottigliando.
I ricavi hanno raggiunto 119,8 miliardi di dollari nel trimestre di giugno, in aumento del 24%, secondo i risultati depositati il 22 luglio. Solo la ricerca ha portato 63,3 miliardi di dollari.
Poi arrivano le spese. Alphabet ha investito 44,9 miliardi di dollari in centri dati e attrezzature in tre mesi. Questo è circa il doppio rispetto a un anno prima.
Il risultato è stato un flusso di cassa libero negativo di $5,86 miliardi. Il flusso di cassa libero è ciò che rimane dopo il pagamento delle bollette di costruzione.
Quella cifra era positiva di $10,1 miliardi a marzo. A dicembre era positiva di $24,6 miliardi.
Alphabet ha coperto il divario vendendo $49,6 miliardi di nuove azioni a giugno. Ha preso in prestito altri $20,3 miliardi.
Il debito a lungo termine è raddoppiato in sei mesi, passando da $46,5 miliardi a $98,2 miliardi.
Una voce nei conti relativa alla ricerca condivisa sull'IA ha perso $5,79 miliardi, rispetto ai $3,37 miliardi precedenti. La pazienza ora ha un prezzo.
Cosa osservare nei prossimi 30 giorni
- Se Gemini 3.5 Pro verrà lanciato e come si classifica
- Se DeepMind mostra risultati dei modelli mondiali legati a Gemini 4
- Se il flusso di cassa di Alphabet torna positivo a settembre
- Se Hassabis risponde direttamente alla domanda sull'auto-miglioramento
Gemini 4 è il vero test. Se i modelli mondiali funzionano dove gli agenti di codifica si bloccano, il ritmo lento sembrerà intelligente piuttosto che spaventato.
Il prossimo rapporto sugli utili mostrerà per quanto tempo Alphabet può continuare a pagare per scoprirlo.
Fonte: BeInCrypto