Grande rivoluzione di Google Gemini: Sergey Brin torna in prima linea, ristrutturazione di DeepMind
Il grande rinnovamento di Gemini di Google: Sergey Brin torna in prima linea, ristrutturazione di DeepMind
Il grande rinnovamento di Gemini di Google: Sergey Brin torna in prima linea, ristrutturazione di DeepMind
Introduzione
L'organizzazione AI di Google sta attraversando il più grande cambiamento dirigenziale dalla fusione tra Google Brain e DeepMind nel 2023.
A innescare questa ondata di attenzione non è stato un annuncio di Google su un fallimento dei modelli, ma un'analisi pungente pubblicata da SemiAnalysis, società di ricerca su semiconduttori e infrastrutture AI, dal titolo "Gemini è finito, ma GCP sta accelerando".
SemiAnalysis ritiene che Gemini abbia perso slancio nel campo delle frontiere, mentre Google Cloud beneficia della stessa infrastruttura che alimenta le ambizioni AI di Google. L'azienda ha persino dichiarato apertamente che le possibilità di Google DeepMind di tornare alla leadership dei modelli più avanzati sono vicine allo zero.
Questa è l'opinione degli analisti, non un dato di fatto.
La posizione pubblica di Google è nettamente diversa. Nell'agosto 2026, l'Amministratore Delegato Sundar Pichai ha dichiarato che l'azienda rimane impegnata nella frontiera dell'AI, annunciando una nuova struttura di leadership per Google DeepMind e affermando che Google ha avviato il pre-addestramento più ambizioso di Gemini 4 fino ad oggi.
Tuttavia, i cambiamenti organizzativi sono reali e concreti.
Demis Hassabis ha lasciato la gestione quotidiana di Google DeepMind per assumere il ruolo di Presidente di Google DeepMind e Chief Scientist di Alphabet. Koray Kavukcuoglu ora guida Google DeepMind con il titolo di Senior Vice President. Jeff Dean e Sanjay Ghemawat lasceranno l'azienda per fondare una nuova società no-profit chiamata Discovery Loop, a cui si uniranno Oriol Vinyals e Qu Lei. Noam Shazeer è passato a OpenAI, mentre John Jumper, co-creatore di AlphaFold, è passato ad Anthropic.
E al di fuori dell'organigramma ufficiale, il co-fondatore Sergey Brin è sempre più coinvolto nel lavoro AI di Google.
L'articolo originale in cinese descrive questo momento come un quasi-collasso di Gemini.
Un'interpretazione più solida, sebbene meno drammatica, rimane comunque significativa:
Google sta affrontando simultaneamente la pressione dei lanci di modelli, la fuga di talenti senior, il ricambio alla guida di DeepMind, la rapida crescita della domanda esterna per la sua infrastruttura TPU e il rinnovato impegno a trasformare Gemini in un'organizzazione di prodotto più agile.
Gemini 4 diventerà ora il banco di prova per capire se questa ristrutturazione ha migliorato l'esecuzione — o se ha semplicemente riorganizzato la struttura attorno agli stessi problemi.
Dal picco di Gemini 3 a una posizione più difficile, in soli nove mesi
Quando Gemini 3 è stato presentato alla fine del 2025, è stato ampiamente considerato uno dei momenti più forti di Google nella corsa moderna all'AI generativa.
SemiAnalysis ha descritto Gemini 3 Pro come quello che all'epoca era probabilmente il miglior modello al mondo, affermando che ha contribuito a innescare una risposta a livello di "codice rosso" all'interno di OpenAI.
Le classifiche competitive esatte dipendono dai benchmark e dai carichi di lavoro, ma la conclusione più ampia è corretta: Gemini 3 ha ristabilito la fiducia, dimostrando che Google poteva competere nella frontiera, e non solo
distribuire l'AI attraverso ricerca e Android.
Entro il 2026, quella fiducia si era affievolita.
Gemini 3.5 Pro ha mancato la finestra di rilascio pubblico prevista
Il 19 maggio, Google ha lanciato la serie Gemini 3.5.
Gemini 3.5 Flash è stato presentato per primo, mentre Google ha dichiarato che Gemini 3.5 Pro era già in uso internamente, con rilascio previsto per il mese successivo.
Quel rilascio pubblico di giugno non è avvenuto.
Nella conferenza sugli utili di Alphabet del 22 luglio, Sundar Pichai ha dichiarato che Gemini 3.5 Pro era ancora in fase di test e ha affermato che Google aveva avviato il progetto di pre-addestramento più ambizioso di Gemini 4.
Reuters ha successivamente descritto questo modello di punta non rilasciato come fonte di preoccupazione per investitori e industria.
SemiAnalysis è andata oltre, affermando che Google aveva di fatto abbandonato Gemini 3.5 Pro, spostando l'attenzione su Gemini 4.
Google non ha usato pubblicamente la parola "cancellazione".
Pertanto, al momento del rilascio pubblico, la formulazione prudente è:
- Google ha annunciato che Gemini 3.5 Pro sarebbe stato rilasciato dopo Flash.
- Il rilascio previsto per giugno non è avvenuto.
- Entro fine luglio, Google ha dichiarato che il modello era ancora in fase di test.
- Ai primi di agosto, la leadership di Google ha sottolineato pubblicamente Gemini 4.
- SemiAnalysis ha interpretato questo processo come una silenziosa cancellazione di 3.5 Pro.
- Google non ha confermato ufficialmente questa interpretazione.
Gemini 3.6 Flash diventa un modello di transizione
Invece di rilasciare pubblicamente 3.5 Pro, Google ha lanciato diversi modelli, tra cui Gemini 3.6 Flash e Gemini 3.5 Flash-Lite.
Google ha descritto la serie Flash come una combinazione efficace di prestazioni, latenza e costi per agenti IA in produzione.
L'atteggiamento di SemiAnalysis è stato molto meno positivo.
Il suo rapporto di agosto ha sottolineato che Gemini 3.6 Flash in alcuni benchmark era ancora indietro rispetto a diversi modelli concorrenti di frontiera e open source.
Queste classifiche sono dinamiche.
La qualità dei modelli può variare significativamente in diversi aspetti:
- Programmazione
- Ragionamento
- Attività a contesto lungo
- Flussi di lavoro agentici
- Attività multimodali
- Costi
- Latenza
- Affidabilità
Un modello che perde in una classifica complessiva può comunque essere competitivo se in produzione è più economico, più veloce, più facile da distribuire o più profondamente integrato nei flussi di lavoro dei clienti.
Pertanto, il cambiamento importante non è che Gemini sia oggettivamente "morto".
È che Google, entrando nel 2026 con uno slancio rinnovato nella frontiera, ora affronta la prova di cicli di iterazione dei modelli molto più rapidi da parte di OpenAI, Anthropic, xAI, Meta e dei principali laboratori cinesi.
Google ha inventato molti componenti chiave — ma spesso ha esitato, non riuscendo a trasformarli in prodotti
L'articolo originale torna a una delle critiche più ricorrenti nella storia dell'AI di Google.
I ricercatori Google sono coautori del paper "Attention Is All You Need" del 2017 che ha proposto l'architettura Transformer.
Molto prima che ChatGPT diventasse un prodotto di massa, i team Google avevano già sperimentato modelli linguistici conversazionali.
Ex ricercatori di Google e DeepMind hanno più volte descritto sistemi interni simili ai successivi assistenti AI consumer.
L'articolo citato riporta le parole di un ex ricercatore DeepMind secondo cui un progetto interno chiamato LMChat assomigliava molto a ChatGPT ed esisteva già con circa un anno di anticipo.
La storia interna esatta è difficile da verificare attraverso i documenti pubblici di Google, ma il modello più ampio è ampiamente documentato: Google possiede
una solida ricerca fondamentale affiancata da prototipi promettenti, mantenendo al contempo cautela sulla velocità con cui tali sistemi entrano nei prodotti consumer.
Questa cautela ha le sue valide ragioni.
Google ha dovuto considerare:
- Qualità della ricerca
- Economia pubblicitaria
- Sicurezza
- Problemi di allucinazione
- Reputazione
- Rischi legali
- Cannibalizzazione dei prodotti
- Costi infrastrutturali
Ma quando ChatGPT ha resettato le aspettative degli utenti, il costo della lentezza è diventato molto più evidente.
SemiAnalysis riassume la ricorrente debolezza di Google come una mancanza di convinzione organizzativa.
È un'opinione, ma cattura una reale tensione strategica:
Un'azienda con un'attività esistente altamente redditizia ha molto più da proteggere rispetto a una startup la cui unica via d'uscita è sconvolgere gli incumbent.
L'affare da 2,7 miliardi di dollari con Character.AI non ha trattenuto Noam Shazeer nemmeno per due anni
Il secondo colpo è arrivato dal fronte dei talenti.
Nel 2024, Google ha concluso un accordo di licenza e assunzione con Character.AI.
Reuters e il Wall Street Journal hanno riportato che Google ha riportato in azienda Noam Shazeer, cofondatore di Character.AI, insieme ad alcuni colleghi, con un accordo del valore di circa 2,7 miliardi di dollari.
Shazeer non è un talento senior qualunque.
È stato:
- Ricercatore senior di lunga data in Google
- Coautore del paper sui Transformer
- Fondatore di Character.AI
- Co-responsabile tecnico di Gemini dopo il ritorno in Google
Meno di due anni dopo, ha annunciato che si sarebbe unito a OpenAI.
Reuters ha riportato la notizia delle dimissioni nel giugno 2026, evidenziando il netto contrasto tra i miliardi di dollari spesi per riportarlo in azienda e la breve durata del suo secondo mandato in Google.
Nella stessa settimana, John Jumper è passato ad Anthropic
Pochi giorni dopo, un altro ricercatore di alto profilo ha annunciato le proprie dimissioni.
John Jumper, co-creatore di AlphaFold e uno dei vincitori del Premio Nobel per la Chimica 2024, ha dichiarato che avrebbe lasciato Google DeepMind dopo quasi nove anni per unirsi ad Anthropic.
La partenza di Jumper è particolarmente significativa perché l'utilizzo dell'AI per la scienza è stata una delle realizzazioni simbolo di DeepMind.
Demis Hassabis lo ha ringraziato pubblicamente, elogiando l'impatto di AlphaFold.
Pubblicamente, questa uscita non è stata descritta come una rottura conflittuale.
Ciononostante, da un punto di vista organizzativo, il fatto che Shazeer e Jumper siano usciti nella stessa settimana ha rafforzato la percezione che i laboratori di AI all'avanguardia stiano riuscendo a reclutare alcuni dei ricercatori più seguiti di Google.
Jeff Dean, Sanjay Ghemawat, Oriol Vinyals e Quoc Le lasciano per fondare Discovery Loop
Il più grande impatto organizzativo è arrivato ad agosto.
Google ha annunciato che Jeff Dean e Sanjay Ghemawat avrebbero lasciato l'azienda dopo 27 anni per fondare una società benefit indipendente, focalizzata sull'accelerazione delle scoperte nel campo del machine learning, della scienza e dell'ingegneria.
Secondo quanto riportato da Reuters, anche Oriol Vinyals e Quoc Le si uniranno alla nuova impresa, chiamata Discovery Loop.
L'impatto di queste dimissioni non può essere sopravvalutato.
Jeff Dean è strettamente legato a molti dei sistemi informatici fondamentali di Google, inclusi il lavoro sulle infrastrutture e sul machine learning che ha reso possibile lo stack tecnologico AI moderno dell'azienda.
Sanjay Ghemawat ha collaborato a lungo con Dean su alcune delle tecnologie di sistemi distribuiti più importanti di Google.
Oriol Vinyals è stato
ricercatore senior presso Google DeepMind e responsabile di Gemini.
Quoc Le è stato una delle figure centrali di Google Brain e del deep learning moderno di Google.
Discovery Loop non è una rottura ostile con Google
Il testo originale descriveva queste dimissioni con toni quasi da guerra civile.
La dichiarazione ufficiale di Google è più articolata.
Sundar Pichai ha dichiarato che Google:
- Sarà investitore fondatore di Discovery Loop
- Sarà partner cloud
- Collaborerà sul framework di ricerca per i sistemi di machine learning
- Continuerà a collaborare con la nuova società sui progressi dell'infrastruttura
Reuters ha anche riportato che Discovery Loop ha ricevuto investimenti da Google e ha stabilito una collaborazione con Google Cloud per la capacità di calcolo.
Quindi, da un lato Google perde talenti senior, dall'altro mantiene legami economici e tecnologici con la nuova società.
Questo può essere interpretato in due modi.
L'interpretazione negativa è che Google non è più in grado di trattenere i suoi migliori leader tecnici all'interno della propria organizzazione.
L'interpretazione più indulgente è che Alphabet sta trovando il modo di mantenere team di talento all'interno del proprio ecosistema, anche se desiderano una struttura operativa più indipendente.
Entrambe le cose possono essere vere contemporaneamente.
Il problema dei TPU: Google DeepMind e Google Cloud necessitano della stessa risorsa di calcolo scarsa
Il testo originale passa poi alla seconda contraddizione: l'allocazione delle risorse di calcolo.
Google ha trascorso oltre un decennio a costruire le proprie unità di elaborazione tensoriale (TPU).
Questi chip sono strategicamente importanti perché possono essere utilizzati per:
- Addestramento di Gemini
- Inferenza di Gemini
- Ricerca Google
- Raccomandazioni YouTube
- Carichi di lavoro AI interni
- Vertex AI
- Clienti cloud esterni
- Vendita diretta di sistemi TPU
La contraddizione è evidente.
Ogni unità di risorsa di calcolo avanzata ha un costo opportunità.
Google può utilizzarla internamente per migliorare Gemini, oppure venderla come infrastruttura e servizio cloud a clienti che potrebbero includere concorrenti diretti di Gemini.
Anthropic è diventato un cliente TPU primario
Anthropic ha ampliato le collaborazioni con Google e Broadcom per assicurarsi una capacità significativa di TPU.
Anthropic ha annunciato ufficialmente nell'aprile 2026 che, a fronte di una domanda in accelerazione per Claude, stava espandendo le partnership di calcolo con Google/Broadcom.
SemiAnalysis stima che una parte considerevole delle future spedizioni di TPU sarà destinata direttamente ad Anthropic.
La fonte include il seguente grafico:
Questa è una stima di SemiAnalysis, non una divulgazione ufficiale delle spedizioni.
Alphabet.
Questo esclude anche la capacità TPU che Anthropic potrebbe noleggiare tramite Google Cloud.
Questa distinzione è importante perché il testo originale lasciava quasi intendere che Google abbia divulgato ufficialmente che oltre il 20% delle spedizioni TPU sarebbe andato ad Anthropic.
Google non ha fatto una dichiarazione pubblica così esplicita.
Sundar Pichai afferma che l'AI all'avanguardia rimane la priorità assoluta
La risposta più forte è arrivata durante la chiamata sugli utili del secondo trimestre di Alphabet.
Alla domanda diretta sull'allocazione dei TPU, Pichai ha dichiarato che la priorità assoluta di Google è garantire di avere le risorse necessarie per competere nella frontiera dell'AGI.
Ha inoltre riconosciuto che la domanda esterna è estremamente ampia.
Pertanto, Google sta cercando di bilanciare entrambe le esigenze:
- Riservare potenza di calcolo sufficiente per lo sviluppo dei modelli di frontiera.
- Vendere sistemi TPU e infrastruttura AI a clienti esterni.
Questa tensione è reale, ma Google rifiuta l'idea che le vendite del business cloud abbiano priorità rispetto al lavoro sui modelli interni.
Google sta fornendo infrastruttura a aziende clienti che competono con Gemini
Dal punto di vista del business cloud, vendere potenza di calcolo a laboratori AI esterni ha senso.
AWS supporta aziende clienti che potrebbero competere con i prodotti Amazon.
Microsoft supporta OpenAI mentre promuove su larga scala i servizi Azure.
Cloud vuole diventare la piattaforma utilizzata dal maggior numero possibile di grandi costruttori di AI.
Questo significa che anche se l'applicazione finale vincente non sarà Gemini, Google potrebbe comunque trarne profitto.
L'articolo originale considera questo approccio come un'autodistruzione strategica.
Un'altra interpretazione è che Alphabet sta facendo hedging su più livelli dello stack tecnologico dell'AI.
Se Gemini vince, Google guadagna attraverso:
- Abbonamenti Gemini
- Integrazione nella ricerca
- Workspace
- API
- AI aziendale
- Pubblicità
- Distribuzione Android
Se altri laboratori all'avanguardia si aggiudicano i carichi di lavoro, Google può comunque guadagnare attraverso:
- Vendite di TPU
- Google Cloud
- Data center
- Rete
- Archiviazione
- Infrastruttura AI gestita
Questa è una posizione commerciale potente.
La domanda inquietante è: diventare un fornitore di infrastrutture dominante riduce l'urgenza interna di rendere Gemini stesso il miglior modello?
SemiAnalysis ritiene di sì.
Google afferma di no.
Google Cloud cresce a un ritmo senza precedenti
I risultati finanziari di Alphabet per il secondo trimestre del 2026 forniscono la prova più chiara che il lato infrastrutturale sta funzionando.
I ricavi di Google Cloud sono cresciuti dell'82% su base annua nel secondo trimestre, raggiungendo 24,8 miliardi di dollari.
Il portafoglio ordini di Google Cloud ha raggiunto 514 miliardi di dollari.
Il reddito operativo è salito a 8,8 miliardi di dollari, più del triplo rispetto allo stesso periodo dell'anno precedente.
Google afferma che l'infrastruttura AI, le soluzioni AI e il core GCP sono tutti importanti fattori di crescita.
L'azienda ha inoltre iniziato a riconoscere i ricavi derivanti dalla vendita diretta di sistemi TPU ai data center dei clienti.
Questa non è una previsione.
Questi sono i dati reali del Q2 pubblicati da Alphabet.
Anche Gemini sta crescendo – solo in modo diverso
L'articolo originale contrappone l'accelerazione di Cloud al rallentamento della crescita dell'API di Gemini.
SemiAnalysis ha pubblicato stime sui ricavi dell'API proprietaria di Gemini e i dati di crescita su base trimestrale:
Questo grafico non fa parte del report finanziario ufficiale di Alphabet.
Google non divulga pubblicamente i ricavi dell'API di Gemini in questa forma.
Alphabet riferisce invece metriche di utilizzo, come:
- Oltre 9 milioni di sviluppatori che sviluppano mensilmente utilizzando i modelli Google
- La sua API per modelli elabora circa 22 miliardi di token al minuto
- Quasi 500 clienti cloud che nell'ultimo anno hanno elaborato ciascuno oltre un trilione di token
- Più di 2.000 aziende che nell'ultimo anno hanno consumato oltre 100 miliardi di token
Queste metriche indicano un utilizzo di Gemini enorme e in continua crescita.
La tesi di SemiAnalysis è più specifica: ritiene che l'infrastruttura cloud di Google stia crescendo più rapidamente della posizione di Gemini ai vertici dei modelli.
Il grafico della crescita cloud della fonte è proiettato al futuro
La fonte include anche un grafico di SemiAnalysis che prevede un'ulteriore accelerazione della crescita di Google Cloud:
Alphabet ha effettivamente pubblicato un tasso di crescita dell'82% su base annua per il secondo trimestre del 2026.
Le cifre più elevate mostrate nel grafico per il terzo trimestre del 2026 o per qualsiasi periodo futuro sono stime degli analisti, non dati trimestrali già completati.
Un ciclo pericoloso – o una potente strategia full-stack?
L'articolo originale descrive un ciclo di feedback negativo:
Gemini perde vantaggio
↓
Google destina più potenza di calcolo al business cloud
↓
I laboratori esterni ottengono più capacità TPU
↓
I laboratori esterni costruiscono modelli più potenti
↓
Gemini perde ulteriormente vantaggio
Questa è una possibile interpretazione.
Ma Alphabet sta cercando di costruire un ciclo diverso:
Aumenta la domanda di AI
↓
Google costruisce più capacità TPU e data center
↓
Crescono i carichi di lavoro AI interni ed esterni
↓
Si espandono i ricavi cloud e gli investimenti infrastrutturali
↓
Google ottiene più potenza di calcolo per l'AI all'avanguardia
Quale ciclo prevarrà dipenderà dall'esecuzione.
Le variabili chiave includono:
- Quanta potenza di calcolo è riservata a Gemini
- Se Gemini 4 riuscirà a raggiungere la qualità dei modelli all'avanguardia
- La velocità con cui Google costruisce nuova capacità TPU
- Se le vendite esterne di TPU miglioreranno i margini di profitto
- Se i profitti del cloud vengono reinvestiti nella ricerca AI
- Se Google riuscirà a trattenere sufficienti talenti di ricerca e prodotto
Pertanto, non si tratta semplicemente di una storia di "DeepMind ha perso, il cloud ha vinto".
Il punto cruciale è se un'azienda possa gestire simultaneamente un laboratorio all'avanguardia e un business di infrastruttura AI su scala hyperscale, senza che uno dei due venga danneggiato dalla carenza di risorse.
Sergey Brin è tornato a un ruolo AI più attivo
È qui che entra in gioco Sergey Brin.
Brin si era ritirato dalla gestione quotidiana anni fa, ma dopo il lancio di ChatGPT ha ricominciato a dedicare più tempo all'interno di Google.
Il Wall Street Journal aveva già riportato nel 2023 che Brin stava collaborando direttamente con i ricercatori di intelligenza artificiale allo sviluppo di Gemini.
Entro il 2026, secondo quanto riportato, la sua influenza è nuovamente aumentata.
Il Financial Times descrive Brin come una forza strategica sempre più importante nel lavoro di AI riorganizzato.
La fonte dell'Istituto di Intelligenza Artificiale di Zhiyuan descrive quasi tutto ciò come una presa di controllo in tempo di guerra.
Questa affermazione è più forte dei comunicati ufficiali di Google.
L'annuncio ufficiale della leadership di Google non assegna a Brin un ruolo operativo
Il 5 agosto, Sundar Pichai ha pubblicato un annuncio dettagliato in stile memo interno che introduce la nuova fase di Google DeepMind.
La struttura formale è la seguente:
- Demis Hassabis – Presidente di Google DeepMind e Chief Scientist di Alphabet
- Koray Kavukcuoglu – Senior Vice President di Google DeepMind e Chief AI Architect
- Sundar Pichai – superiore diretto di Koray
- Jeff Dean e Sanjay Ghemawat – lasciano l'azienda per fondare Discovery Loop
Sergey Brin non compare nell'organigramma formale.
Questo non significa che non abbia influenza.
Significa piuttosto che le prove supportano la descrizione di lui come un co-fondatore sempre più coinvolto e una voce strategica, piuttosto che un sostituto ufficialmente annunciato come CEO di DeepMind.
Koray Kavukcuoglu assume ora la responsabilità delle operazioni quotidiane
Il cambiamento formale più importante è il ruolo di Koray Kavukcuoglu.
Pichai ha dichiarato che Koray sarà responsabile di:
- Sviluppo dei modelli Gemini
- Ricerca sull'IA all'avanguardia
- Team dell'app Gemini
- Team per gli sviluppatori
Riporterà direttamente a Pichai.
Reuters segnala che questa nomina dovrebbe spingere Google DeepMind verso un orientamento più incentrato sul prodotto.
Questo è molto più concreto del ruolo informale di Brin.
Demis Hassabis si sposta verso la strategia AGI e la scienza
Demis Hassabis non lascia Google.
Si sta allontanando dalla gestione quotidiana.
Il suo nuovo ruolo include:
- Presidente di Google DeepMind
- Chief Scientist di Alphabet
- Amministratore delegato di Isomorphic Labs
Hassabis ha scritto di voler dedicare più tempo al percorso più ampio verso l'AGI e alle sue implicazioni sociali.
Ha inoltre in programma di investire più tempo in Isomorphic Labs e nella scoperta di farmaci guidata dall'IA.
Questo è importante perché DeepMind ha sempre avuto una doppia identità.
È contemporaneamente:
- Un laboratorio di IA all'avanguardia che persegue scoperte scientifiche a lungo termine.
- L'organizzazione centrale dietro i modelli Gemini e i prodotti IA di Google.
Questi obiettivi si sovrappongono, ma non sono identici.
La nuova struttura li separa in modo più netto.
Koray si assume un maggiore carico operativo e di prodotto.
Hassabis si concentra maggiormente su scienza a lungo ciclo, strategia AGI e Isomorphic Labs.
L'articolo originale interpreta questa mossa come una scelta di Google a favore della commercializzazione rispetto alla cultura di ricerca di DeepMind.
Google la descrive invece come un modo per rafforzare entrambe le missioni.
Il baricentro si sposta da Londra a Mountain View
DeepMind è stata fondata a Londra e ha sempre mantenuto una forte identità di ricerca.
Il cambio di leadership accresce l'influenza di Mountain View sullo sviluppo quotidiano di Gemini.
Reuters e il Financial Times descrivono entrambi questa riorganizzazione come un passo verso un'esecuzione più rapida e una maggiore commercializzazione.
Le fonti affermano che le funzioni di sicurezza ed etica potrebbero essere spostate sotto gli uffici legali o le pubbliche relazioni.
Questa affermazione specifica non è stata confermata negli annunci pubblici di Google e dovrebbe essere considerata come una segnalazione o speculazione interna, non come un fatto organizzativo accertato.
Ciò che è stato confermato è più limitato:
- Hassabis si sta ritirando dalla gestione operativa quotidiana.
- Koray riporta direttamente a Sundar Pichai.
- I modelli Gemini, la ricerca all'avanguardia, l'app Gemini e i team per gli sviluppatori sono sotto Koray.
- Hassabis rimane presidente e consulente attivo.
- Google afferma che la scienza di base rimane un punto di forza fondamentale.
L'ansia dei dipendenti è ragionevole, ma difficile da quantificare
Le fonti descrivono dipendenti che contattano concorrenti e cercano nuove opportunità.
I report di Reuters e del FT suggeriscono effettivamente un disagio interno e una significativa fuga di cervelli.
Non esistono dati pubblici che mostrino quanti dipendenti DeepMind stiano cercando attivamente un nuovo lavoro.
Tali affermazioni dovrebbero essere attribuite a fonti anonime, non presentate come una tendenza quantificabile a livello aziendale.
Gemini 4 è ora la vera prova
Nonostante tutte le controversie su persone e infrastrutture, il risultato finale sarà giudicato da modelli e prodotti.
Google ha dichiarato di aver avviato il suo sforzo di pre-addestramento più ambizioso fino ad oggi per Gemini 4.
Hassabis ha dichiarato di essere entusiasta dei progressi del nuovo modello.
Pichai ha affermato che Google resta impegnata a coprire l'intero fronte prestazioni-costi, dai modelli Flash a basso costo ai modelli all'avanguardia più potenti.
Le fonti descrivono Gemini 4 come una partita decisiva.
Potrebbe essere un'esagerazione.
Alphabet è enorme e diversificata; il lancio di un singolo modello non determina la sopravvivenza di Google.
Ma l'importanza di Gemini 4 rimane straordinaria.
Cosa deve dimostrare Gemini 4
Un lancio di successo deve rispondere a diverse domande.
1. Google può tornare tra i leader per qualità dei modelli all'avanguardia?
Gemini 4 sarà confrontato direttamente con:
- I modelli più recenti di OpenAI
- La serie Claude di Anthropic
- xAI
- Meta
- I principali modelli open source cinesi
Il confronto andrà ben oltre i singoli benchmark.
2. Google può migliorare le prestazioni su coding e agenti?
Il coding e le attività degli agenti a lunga durata sono diventati priorità strategiche, perché guidano:
- L'adozione da parte degli sviluppatori
- L'utilizzo aziendale
- L'automazione
- La creazione di software nativo IA
- Il consumo di token ad alto valore
Google possiede già Antigravity, agenti ospitati tramite API Gemini e un profondo canale di distribuzione per sviluppatori.
La qualità del modello deve sostenere questa piattaforma.
3. Riuscirà a rispettare le tempistiche?
La mancata finestra temporale di 3.5 Pro ha sollevato dubbi sull'esecuzione.
Un lancio pulito di Gemini 4 è importante quasi quanto a livello operativo quanto a livello tecnico.
4. Google può trasformare il vantaggio distributivo in un utilizzo duraturo?
Google ha una portata enorme.
Alphabet riporta:
- L'app Gemini ha 950 milioni di utenti attivi mensili
- Gli utenti attivi giornalieri sono cresciuti di 3 volte su base annua
- La modalità IA supera 1 miliardo di utenti attivi mensili
Ricerca
- Il suo ecosistema di modelli serve oltre 9 milioni di sviluppatori ogni mese
Questi sono vantaggi distributivi straordinari.
Ma la distribuzione non risolve automaticamente il problema della leadership nei modelli.
La macchina distributiva di Google rimane imponente
Anche i critici di Gemini riconoscono che Google può presentare l'IA agli utenti attraverso:
- Ricerca
- Android
- Chrome
- Workspace
- YouTube
- Cloud
- Pixel
- Maps
- App Gemini
- Google AI Studio
Pochi concorrenti hanno uno stack tecnologico equivalente.
Questo rende la posizione di Google diversa dalle analogie con IBM o Intel usate nei commenti ribassisti.
Google non sta solo difendendo vecchi prodotti mentre perde nuovi mercati.
È già uno dei maggiori distributori, fornitori di infrastrutture e sviluppatori di modelli IA.
La questione è se possa mantenere i massimi livelli su tutti e tre i fronti contemporaneamente.
Google sta diventando principalmente un'azienda di infrastrutture IA?
L'articolo originale si conclude con l'argomento più forte.
Forse Google non ha più bisogno di vincere la gara dei modelli per vincere dal punto di vista finanziario.
Se Google Cloud e le vendite di TPU crescono rapidamente, Alphabet può trarre profitto dal boom dell'IA anche se altre aziende costruiscono i modelli più apprezzati.
Questa possibilità cambia gli incentivi.
Una visione semplificata è la seguente:
| Livello | Posizione di Google |
|---|---|
| Distribuzione consumer | Ricerca, Android, app Gemini, YouTube, Chrome |
| Software aziendale | Workspace, Gemini Enterprise |
| API di modelli | Gemini API, Vertex AI |
| Modelli all'avanguardia | Serie Gemini |
| Infrastruttura IA | TPU, GPU, rete, data center |
| Cloud | Google Cloud Platform |
| Ricerca | Google DeepMind, Google Research |
| IA per la scienza | DeepMind e Isomorphic Labs |
Un'azienda con così tanti livelli non ha bisogno di essere prima in ogni livello ogni trimestre.
Ma esiste un rischio strategico.
Se Gemini è strutturalmente più debole dei modelli concorrenti, Google potrebbe finire per dipendere da laboratori esterni all'avanguardia per i carichi di lavoro IA di maggior valore sulla propria infrastruttura.
Sarebbe redditizio.
Ma sarebbe molto lontano dall'ambizione originaria di Google di mantenere la leadership nell'intelligenza stessa.
La tesi di SemiAnalysis contro quella di Google
Il dibattito può essere riassunto chiaramente.
Il punto di vista di SemiAnalysis
SemiAnalysis sostiene che:
- Gemini 3 Pro è stato il momento clou recente di Google.
- La posizione all'avanguardia di Gemini è diminuita durante il 2026.
Google sta attraversando una perdita di talenti eccezionalmente grave.
- Gemini 3.5 Pro non è stato effettivamente lanciato con successo.
- L'economia dei TPU favorisce sempre più Google Cloud.
- I laboratori di IA esterni potrebbero trarre più benefici dalle risorse di calcolo di Google rispetto a Gemini stesso.
- Il fallimento a lungo termine di DeepMind potrebbe diventare il successo finanziario a breve termine di Google Cloud.
Il punto di vista di Google
Google afferma:
- La domanda per Gemini rimane forte.
- L'API di Gemini elabora circa 22 miliardi di token al minuto.
- 950 milioni di persone utilizzano l'app Gemini ogni mese.
- La modalità AI supera 1 miliardo di utenti attivi mensili.
- Google è ancora impegnata nell'IA all'avanguardia.
- Lo sviluppo di modelli all'avanguardia è la priorità assoluta nell'allocazione delle risorse di calcolo.
- Gemini 4 è già in un'importante fase di pre-addestramento.
- Il nuovo ruolo di Koray dovrebbe accelerare l'esecuzione.
- Hassabis è ancora profondamente coinvolto nel lavoro sull'IA a lungo termine.
Strategia.
- Il posizionamento full-stack di Google è un vantaggio competitivo unico.
Entrambe le narrazioni contengono prove reali.
La divergenza sta in ciò che conta di più.
SemiAnalysis si concentra sulla traiettoria dei modelli all'avanguardia e sugli incentivi interni.
Google si concentra su scala, distribuzione, infrastruttura, adozione aziendale e sulla sua capacità di finanziare la prossima generazione di modelli.
Cosa è confermato, cosa è riportato e cosa è opinione
Confermato da Google o Alphabet
- Demis Hassabis è ora Presidente di Google DeepMind e Chief Scientist di Alphabet.
- Koray Kavukcuoglu ora guida Google DeepMind come Senior Vice President, riportando a Sundar Pichai.
- Koray è responsabile dello sviluppo dei modelli Gemini, della ricerca sull'IA all'avanguardia, delle app Gemini e dei team per sviluppatori.
- Jeff Dean e Sanjay Ghemawat lasceranno per fondare una società indipendente di pubblica utilità.
- Google è l'investitore fondatore e partner cloud di Discovery Loop.
- Al momento della chiamata sugli utili del 22 luglio, Gemini 3.5 Pro era ancora in fase di test.
- Google ha avviato il suo programma di pre-addestramento per Gemini 4 più ambizioso di sempre.
- L'app Gemini supera i 950 milioni di utenti attivi mensili.
- La modalità AI ha superato 1 miliardo di utenti attivi mensili.
- I ricavi di Google Cloud sono cresciuti dell'82% anno su anno nel secondo trimestre del 2026.
- Google afferma che la priorità assoluta nell'allocazione dei TPU è mantenere potenza di calcolo sufficiente per competere ai vertici dell'AGI.
Confermato da resoconti pubblici
- Noam Shazeer ha lasciato Google per OpenAI nel giugno 2026.
- Secondo quanto riportato, Google ha pagato circa 2,7 miliardi di dollari nell'accordo di licenza/acquisizione di talenti con Character.AI nel 2024.
- John Jumper ha lasciato Google DeepMind per unirsi ad Anthropic.
- Jeff Dean, Sanjay Ghemawat, Oriol Vinyals e Quoc Le stanno fondando Discovery Loop.
- Sergey Brin è tornato in ufficio dopo l'avvento di ChatGPT per partecipare al lavoro sull'IA di Google ed è diventato una voce strategica con influenza crescente.
Stime o opinioni di SemiAnalysis
- La probabilità che Gemini torni allo stato dell'arte è di fatto zero.
- Gemini 3.5 Pro è stato silenziosamente cancellato.
- Gemini 3.6 Flash si classifica complessivamente intorno all'ottavo o nono posto.
- La quota di spedizioni di TPU è destinata ad Anthropic.
- Stime sui ricavi dell'API Gemini di prima parte e sulla crescita trimestrale.
- La futura crescita di Google Cloud sarà superiore ai tassi attualmente comunicati.
- Il fallimento a lungo termine di DeepMind sta contribuendo direttamente al successo a breve termine di Google Cloud.
Queste possono essere affermazioni analitiche utili, ma non dovrebbero essere considerate divulgazioni ufficiali di Alphabet.
Domande frequenti
Gemini è davvero "morto"?
No. "Gemini è finito" è un giudizio provocatorio intenzionale di SemiAnalysis, non una conclusione ufficiale o universalmente accettata. Google continua a pubblicare modelli Gemini, a servire centinaia di milioni di utenti e afferma che Gemini 4 ha avviato il suo più grande sforzo di pre-addestramento di sempre.
Google ha cancellato Gemini 3.5 Pro?
Google non ha annunciato ufficialmente alcuna cancellazione. Il modello ha mancato la finestra di lancio di giugno menzionata in precedenza, era ancora descritto come in fase di test il 22 luglio, e ora Google sottolinea pubblicamente Gemini 4; SemiAnalysis interpreta questa serie di segnali come una cancellazione silenziosa.
Sergey Brin sta gestendo Google DeepMind ora?
Non ufficialmente. Nell'architettura formale di Google, Koray Kavukcuoglu dirige le operazioni quotidiane di Google DeepMind.
Le unità operative, riportando a Sundar Pichai. Secondo quanto riportato, Brin è sempre più coinvolto nella strategia dell'IA e nelle discussioni tecniche pratiche, ma Google non ha annunciato un nuovo titolo operativo per lui.
Cosa è successo a Demis Hassabis?
Hassabis è passato da un ruolo di gestione quotidiana a quello di Presidente di Google DeepMind e Chief Scientist di Alphabet. Continua a essere coinvolto nella strategia dell'IA e nella ricerca sui modelli, dedicando più tempo a AGI, scienza e Isomorphic Labs.
Perché Jeff Dean ha lasciato Google?
Google afferma che Dean voleva esplorare nuove direzioni dopo 27 anni. Lui e Sanjay Ghemawat stanno fondando "Discovery Loop", una società indipendente di pubblica utilità focalizzata su machine learning, scienza e ingegneria; Google ne è l'investitore fondatore e partner cloud.
Google vende TPU ad Anthropic?
Sì, Anthropic ha una significativa partnership di calcolo con Google e Broadcom. Tuttavia, i dati sulle quote di spedizioni future mostrati nei grafici di SemiAnalysis sono stime, non divulgazioni ufficiali di Alphabet.
Quanto velocemente sta crescendo Google Cloud?
Alphabet ha riportato che i ricavi di Google Cloud nel secondo trimestre del 2026 sono cresciuti dell'82% anno su anno, raggiungendo 24,8 miliardi di dollari. Il backlog cloud ha raggiunto 514 miliardi di dollari, con infrastrutture AI e soluzioni AI come principali motori di crescita.
Quante persone usano Gemini?
Alphabet ha riportato che nel secondo trimestre del 2026 l'app Gemini ha superato i 950 milioni di utenti attivi mensili, mentre la modalità AI nella Ricerca ha superato 1 miliardo di utenti attivi mensili. Questi dati di distribuzione dei prodotti non misurano direttamente la qualità dei modelli all'avanguardia, ma mostrano l'enorme portata di Google.
Strumenti correlati
- Gemini: L'assistente AI consumer di Google e l'interfaccia principale del prodotto per la famiglia di modelli Gemini.
- Google AI Studio: L'ambiente browser ufficiale di Google per testare i modelli Gemini e sviluppare tramite l'API Gemini.
- API Gemini: La documentazione ufficiale per gli sviluppatori per integrare i modelli Gemini nelle applicazioni.
- Vertex AI: La piattaforma aziendale di Google Cloud per distribuire e gestire i modelli Gemini.
- Google Cloud TPU: La piattaforma ufficiale di Google per l'uso dei Tensor Processing Unit per addestramento e inferenza AI.
- Google DeepMind: L'istituto di ricerca sull'IA all'avanguardia di Google, responsabile di Gemini e dei principali lavori scientifici sull'IA.
Link correlati
- Google: Il prossimo capitolo del nostro slancio nell'IA: L'annuncio ufficiale di Google dell'agosto 2026, che descrive i nuovi ruoli di Demis Hassabis e Koray Kavukcuoglu e il rapporto di Google con Discovery Loop.
- [Chiamata sugli utili del secondo trimestre 2026 di Alphabet](https://abc.
xyz/investor/events/event-details/2026/2026-Q2-Earnings-Call-2026-GgTAq7Is0z/default.aspx): dati ufficiali sull'utilizzo di Gemini, crescita di Google Cloud, allocazione TPU, test di Gemini 3.5 Pro e pre-addestramento di Gemini 4.
- Google: Gemini 3.5: annuncio di Google di maggio 2026
Serie Gemini 3.5 e sequenza temporale pubblica originale di Pro.
- SemiAnalysis: Gemini è cotto, ma GCP sta cucinando: questo rapporto di analisti ha suscitato gran parte del dibattito riassunto nell'articolo originale.
- Reuters: Google riorganizza la leadership AI: copertura indipendente sui cambiamenti di leadership di DeepMind, l'uscita di Discovery Loop e la reazione del mercato.
- Reuters: Noam Shazeer lascia Google per OpenAI: report sulle dimissioni di Shazeer e sull'accordo precedente con Character.AI.
- Reuters: John Jumper lascia Google DeepMind per Anthropic: report sul ricercatore di AlphaFold che passa ad Anthropic.
Riepilogo
L'organizzazione AI di Google sta attraversando una vera ristrutturazione. Demis Hassabis si è ritirato dalla gestione quotidiana, Koray Kavukcuoglu ora è responsabile delle operazioni di Google DeepMind, Jeff Dean e diversi leader tecnici chiave hanno lasciato per unirsi a Discovery Loop, e secondo quanto riportato Sergey Brin è sempre più coinvolto nella strategia AI.
Nel frattempo, la situazione aziendale reale è molto più solida di quanto suggeriscano i titoli più sensazionalistici che proclamano "Gemini è morto". L'app Gemini supera i 950 milioni di utenti attivi mensili, AI Mode supera il miliardo di utenti, l'utilizzo dell'API Gemini è enorme e il secondo trimestre di Google Cloud ha registrato una crescita dei ricavi del 82% su base annua.
La vera contraddizione è che Google può continuare a trarre enormi profitti dall'infrastruttura AI anche quando laboratori esterni utilizzano i suoi TPU per competere con Gemini. Se questo diventerà una debolezza strategica o il vantaggio di un'azienda AI full-stack unica nel suo genere dipenderà in gran parte da Gemini 4.
Gemini 4 non determinerà se Google sopravviverà all'ondata dell'AI, ma potrebbe determinare se Google manterrà la posizione di leader nei modelli all'avanguardia o se diventerà principalmente l'infrastruttura e la piattaforma di distribuzione su cui altri leader dell'AI crescono.