Генеральний директор Google: Наступний стрибок Gemini залежить від створення набагато більших базових моделей

Заява Пічаї: Чому Google потрібні більші моделі

Під час звіту про фінансові результати Alphabet за другий квартал 2026 року генеральний директор Сундар Пічаї зробив вражаючу заяву: наступне покоління Gemini потребуватиме "набагато більших базових моделей". Ця заява прозвучала паралельно з початком найамбітнішого попереднього навчання (pre-training) для Gemini 4, що ще раз підкреслює важливість масштабу в AI-індустрії. Це пряма відповідь тим, хто припускає, що закони масштабування сповільнюються — Google демонструє, що він все ще надає пріоритет створенню великих моделей.

Пічаї сказав: "Ми розпочали наш найамбітніший процес попереднього навчання для Gemini 4 і захоплені прогресом, який бачимо на передовій". Це прямо вказує на те, що Google не відмовляється від законів масштабування (Scaling Laws) — навпаки, інвестує ще більше у великі моделі. Заява Пічаї з'являється в той час, коли в індустрії тривають суперечки про те, наскільки ефективним є масштабування, однак лідер Google чітко показує, що стратегія його компанії залишається незмінною.

Рекордні інвестиції Alphabet в інфраструктуру

Alphabet підвищив прогноз капітальних інвестицій на 2026 рік до $195–$205 мільярдів, порівняно з попереднім діапазоном $180–$190 мільярдів. Компанія повідомила про дохід у другому кварталі в розмірі $119,8 мільярда — зростання на 24% порівняно з минулим роком, що перевершило очікування аналітиків у $116,9 мільярда. Google Cloud зріс на 82% до $24,8 мільярда, а Services — на 15% до $94,5 мільярда.

Ці цифри показують, що Google не просто говорить про масштаб — він витрачає безпрецедентні суми на AI-інфраструктуру. $205 мільярдів щорічних капітальних витрат не мають аналогів в історії технологій і демонструють переконання Google, що створення більших моделей — це шлях до кращого AI.

Додаток Gemini тепер має 950 мільйонів активних користувачів на місяць, порівняно з 750 мільйонами у лютому. AI Mode у Google Search перетнув позначку в один мільярд активних користувачів на місяць після глобального запуску.

Scaling Laws vs ефективність: дебати тривають

Зауваження Пічаї є важливими в контексті поточних дебатів в AI-індустрії. Останнім часом деякі дослідники стверджують, що Scaling Laws — принцип, згідно з яким більші моделі з більшою кількістю даних та обчислювальної потужності дають кращі результати — можуть сповільнюватися. Однак заява Пічаї чітко показує, що Google принаймні зараз подвоює ставку на масштаб.

Водночас Google зазначає, що вартість AI-відповідей у AI Mode впала до найнижчого рівня з моменту запуску, незважаючи на використання потужніших моделей. Підвищення ефективності, яке також проявилося в нещодавньому релізі Flash 3.6, може дати Google конкурентну перевагу в маржі AI-сервісів у майбутньому.

Як зазначив Пічаї: "Ми спостерігаємо величезний попит на нашу робочу конячку — серію Gemini Flash — оскільки вона потрапляє в ідеальну точку продуктивності та вартості". Це означає, що Google розуміє важливість балансу між потужними передовими моделями та ефективними моделями для повсякденного використання.

Конкуренція з OpenAI та Anthropic

Основним викликом для Google за останні два роки став стрімкий прогрес OpenAI (GPT-4o, o1, o3) та Anthropic (Claude 3, 3.5, Opus 4.6). Незважаючи на випуск кількох версій Gemini, сам Пічаї визнав, що Google потребує потужнішої базової моделі, щоб наздогнати лідерів.

Він конкретно вказав на недоліки в кодуванні: "Є сфери, де ми визнали, що нам потрібно покращитися. Кодування та агентне кодування є прикладом цього, і я думаю, що команди дуже, дуже зосереджені на цьому". Це пряма вказівка на конкуренцію з OpenAI Codex та можливостями кодування Claude від Anthropic.

Попереднє навчання Gemini 4 спрямоване саме на усунення цих недоліків. Більша базова модель означає кращі можливості в кодуванні, міркуванні (reasoning) та вирішенні складних завдань.

Чого очікувати від Gemini 4

За словами Пічаї, Google планує випускати нові моделі щомісяця. Однак Gemini 3.5 Pro, схоже, не є частиною цього плану, хоча Google стверджує, що він проходить тестування. Це натякає на те, що компанія могла вирішити перейти безпосередньо до Gemini 4 як більш значного стрибка.

Чого ми очікуємо від Gemini 4:

• Значно покращені можливості кодування
• Потужніше міркування (reasoning)
• Покращення агентних функцій
• Кращі мультимодальні можливості
• Більша ефективність у варіантах Flash

Наслідки для AI-індустрії

Заява Пічаї має кілька важливих наслідків для всієї AI-індустрії:

Перше — гонка масштабу триває. Попри спроби створити ефективніші малі моделі (як Microsoft Phi або деякі моделі Mistral), розмір все ще має значення для передового AI. Google, OpenAI, Anthropic та інші продовжуватимуть будувати все більші моделі.

Друге — капіталомісткість зростає. $205 мільярдів щорічних інвестицій означає, що лише найбільші компанії (Google, Microsoft, Amazon, Meta) можуть конкурувати у сфері передового AI. Це обмежує можливості входу для нових стартапів.

Третє — успіх чи невдача Gemini 4 визначать позицію Google в AI-індустрії на наступні роки. Якщо Google зможе створити модель, яка зрівняється або перевершить найкращі моделі OpenAI та Anthropic, він матиме величезну перевагу завдяки своїй екосистемі (Search, Cloud, Android, YouTube).

Висновок

Заява Сундара Пічаї про те, що наступний стрибок Gemini потребує "набагато більших базових моделей", підтверджує, що Google готовий боротися за лідерство в AI. $205 мільярдів інвестицій та амбітне навчання Gemini 4 є величезною ставкою на масштаб як переможну стратегію.

Однак успіх не гарантовано. OpenAI та Anthropic мають значний імпульс і продовжують швидко інновувати. Наступні 12–18 місяців будуть вирішальними для визначення того, чи зможе "наступний стрибок" Google дійсно перегнати конкурентів, чи це буде лише спроба наздогнати.

📖 Джерело