Крупные изменения в Google Gemini: Сергей Брин возвращается на передовую, DeepMind реорганизуется

Введение

Организация искусственного интеллекта Google переживает крупнейшие изменения в руководстве с момента слияния Google Brain и DeepMind в 2023 году.

Триггером этого всплеска внимания стало не сообщение Google о сбоях моделей, а резкий аналитический отчёт исследовательской компании в области полупроводников и ИИ-инфраструктуры SemiAnalysis под заголовком «Gemini остыл, но GCP набирает обороты».

SemiAnalysis считает, что Gemini потерял импульс в передовых областях, а Google Cloud выигрывает от той же инфраструктуры, которая поддерживает амбиции Google в сфере ИИ. Компания даже заявила, что шансы Google DeepMind вернуть лидерство в разработке самых передовых моделей близки к нулю.

Это мнение аналитиков, а не установленный факт.

Собственная публичная позиция Google совершенно иная. В августе 2026 года генеральный директор Сундар Пичаи заявил, что компания по-прежнему привержена передовым рубежам ИИ, объявил о новой структуре руководства Google DeepMind и сообщил, что Google запустил самую амбициозную на сегодняшний день предварительную тренировку Gemini 4.

Тем не менее организационные изменения реальны.

Демис Хассабис оставил повседневное управление Google DeepMind и теперь занимает пост председателя Google DeepMind и главного научного сотрудника Alphabet. Корай Кавукчуоглу теперь руководит Google DeepMind в ранге старшего вице-президента. Джефф Дин и Санджай Гемават уходят, чтобы основать новую некоммерческую компанию под названием Discovery Loop, к которой присоединятся Ориоль Виньялс и Цюй Лэй. Ноам Шазир ушёл в OpenAI, а сооснователь AlphaFold Джон Джампер перешёл в Anthropic.

А за пределами официальной организационной схемы сооснователь Сергей Брин всё глубже вовлекается в работу Google над ИИ.

Оригинальная китайская статья описывает этот момент как почти крах Gemini.

Более обоснованная интерпретация хоть и менее драматична, но всё же значима:

Google одновременно решает проблемы давления из-за выпуска моделей, оттока опытных кадров, смены руководства DeepMind, быстрого роста внешнего спроса на свою TPU-инфраструктуру и предпринимает новые усилия по превращению Gemini в более быстро действующую продуктовую организацию.

Gemini 4 теперь станет пробным камнем для проверки того, улучшила ли эта реорганизация исполнительность — или просто переставила местами элементы вокруг тех же проблем.

От пика Gemini 3 до более сложной позиции — всего девять месяцев

Когда Gemini 3 вышел в конце 2025 года, он широко считался одним из самых сильных моментов Google в современной гонке генеративного ИИ.

SemiAnalysis описал Gemini 3 Pro как возможно лучшую модель в мире на тот момент и заявил, что она помогла спровоцировать реакцию уровня «красного кода» внутри OpenAI.

Точные конкурентные рейтинги зависят от бенчмарков и рабочих нагрузок, но более широкий вывод справедлив: Gemini 3 восстановил уверенность, доказав, что Google может конкурировать на передовом рубеже, а не просто

распространять ИИ через поиск и Android.

К 2026 году эта уверенность ослабла.

Gemini 3.5 Pro пропустил запланированное публичное окно выпуска

19 мая Google выпустил серию Gemini 3.5.

Gemini 3.5 Flash вышел первым, а Google сообщил, что Gemini 3.5 Pro уже используется внутри компании и ожидается к выпуску в следующем месяце.

Тот июньский публичный релиз не состоялся.

На телефонной конференции Alphabet по доходам 22 июля Сундар Пичаи заявил, что Gemini 3.5 Pro всё ещё проходит тестирование, и сообщил, что Google запустил самый амбициозный предварительный проект тренировки Gemini 4.

Reuters позже описал этот невыпущенный флагманский Gemini как источник беспокойства для инвесторов и отрасли.

SemiAnalysis пошёл ещё дальше, заявив, что Google фактически отказался от Gemini 3.5 Pro, переключив внимание на Gemini 4.

Google публично не использовал слово «отмена».

Поэтому на момент публикации осторожная формулировка такова:

• Google объявил, что Gemini 3.5 Pro будет выпущен после Flash.
• Июньский релиз не состоялся.
• К концу июля Google сообщил, что модель всё ещё тестируется.
• К началу августа руководство Google публично акцентировало внимание на Gemini 4.
• SemiAnalysis интерпретировал этот процесс как тихую отмену 3.5 Pro.
• Google официально не подтвердил эту интерпретацию.

Gemini 3.6 Flash стал переходной моделью

Вместо публичного выпуска 3.5 Pro Google представил несколько моделей, включая Gemini 3.6 Flash и Gemini 3.5 Flash-Lite.

Google описал серию Flash как сильное сочетание производительности, задержки и стоимости для продакшн-агентов.

SemiAnalysis настроен гораздо менее позитивно.

В своём августовском отчёте компания отметила, что Gemini 3.6 Flash по ряду бенчмарков всё ещё отстаёт от нескольких конкурирующих передовых и открытых моделей.

Эти рейтинги динамичны.

Качество моделей может существенно различаться по разным аспектам:

• Программирование
• Рассуждение
• Задачи с длинным контекстом
• Агентные рабочие процессы
• Мультимодальные задачи
• Стоимость
• Задержка
• Надёжность

Модель, проигравшая в каком-то общем рейтинге, всё ещё может быть конкурентоспособной, если она дешевле, быстрее, проще в развёртывании в продакшене или глубже интегрирована в рабочие процессы клиентов.

Поэтому важное изменение не в том, что Gemini объективно «умер».

А в том, что Google, войдя в 2026 год с обновлённым передовым импульсом, теперь сталкивается с проверкой более быстрыми циклами итераций моделей со стороны OpenAI, Anthropic, xAI, Meta и ведущих китайских лабораторий.

Google изобрёл многие ключевые компоненты — но часто колебался и не доводил их до продукта

Оригинальная статья возвращается к одной из самых распространённых критик в истории Google AI.

Исследователи Google были соавторами статьи «Attention Is All You Need» 2017 года, предложившей архитектуру Transformer.

Ещё задолго до того, как ChatGPT стал массовым продуктом, команды Google экспериментировали с диалоговыми языковыми моделями.

Бывшие исследователи Google и DeepMind неоднократно описывали внутренние системы, похожие на более поздних потребительских ИИ-ассистентов.

Цитируемая в источнике статья приводит слова бывшего исследователя DeepMind о том, что внутренний проект под названием LMChat выглядел очень похоже на ChatGPT и существовал примерно на год раньше.

Точную внутреннюю историю трудно проверить по публичным документам Google, но более широкая закономерность хорошо задокументирована: у Google есть

фундаментальные исследования и сильные прототипы, но при этом компания проявляет осторожность в скорости вывода таких систем в потребительские продукты.

У этой осторожности есть разумные причины.

Google приходилось учитывать:

• Качество поиска
• Экономику рекламы
• Безопасность
• Проблемы галлюцинаций
• Репутацию
• Юридические риски
• Каннибализацию собственных продуктов
• Стоимость инфраструктуры

Но когда ChatGPT переопределил ожидания пользователей, цена медлительности стала гораздо более очевидной.

SemiAnalysis обобщает повторяющуюся слабость Google как отсутствие организационной убеждённости.

Это одна из точек зрения, но она отражает реальное стратегическое напряжение:

Компания с высокоприбыльным существующим бизнесом имеет больше, что защищать, чем стартап, для которого единственный путь — разрушить статус-кво.

Сделка на 27 миллиардов долларов с Character.AI не удержала Ноама Шазера и на два года

Следующий удар пришёлся по кадрам.

В 2024 году Google заключил с Character.AI соглашение о лицензировании и найме.

Reuters и The Wall Street Journal сообщили, что Google вернул соучредителя Character.AI Ноама Шазера и нескольких коллег в рамках сделки примерно на 2,7 миллиарда долларов.

Шазер — не обычный высококлассный специалист.

Он был:

• старшим бывшим исследователем Google
• соавтором статьи о Transformer
• основателем Character.AI
• техническим соруководителем Gemini после возвращения в Google

Менее чем через два года он объявил, что переходит в OpenAI.

Reuters сообщило об этом уходе в июне 2026 года, отметив разительный контраст между многомиллиардными затратами на его возвращение и краткостью его второго срока в Google.

В ту же неделю Джон Джампер перешёл в Anthropic

Через несколько дней о своём уходе объявил ещё один громкий исследователь.

Джон Джампер, соавтор AlphaFold и один из лауреатов Нобелевской премии по химии 2024 года, заявил, что покидает Google DeepMind почти через девять лет и присоединяется к Anthropic.

Уход Джампера особенно показателен, поскольку применение ИИ в науке было одним из знаковых достижений DeepMind.

Демис Хассабис публично поблагодарил его и высоко оценил влияние AlphaFold.

На публичном уровне этот уход не был представлен как неприятный разрыв.

Тем не менее с организационной точки зрения уход Шазера и Джампера в одну и ту же неделю усилил восприятие того, что ведущие AI-лаборатории успешно переманивают одних из самых заметных исследователей Google.

Джефф Дин, Санджай Гемават, Ориол Виньялс и Куок Ле затем ушли, чтобы создать Discovery Loop

Самый большой organisational удар произошёл в августе.

Google объявил, что Джефф Дин и Санджай Гемават покинут компанию через 27 лет, чтобы основать независимую некоммерческую организацию, ориентированную на ускорение открытий в области машинного обучения, науки и инженерии.

По данным Reuters, Ориол Виньялс и Куок Ле также присоединятся к новому предприятию под названием Discovery Loop.

Влияние этого ухода невозможно переоценить.

Джефф Дин тесно связан со многими фундаментальными вычислительными системами Google, включая инфраструктуру и работу по машинному обучению, которые сделали возможным современный AI-стек компании.

Санджай Гемават долгие годы был соавтором Дина в разработке некоторых из самых важных распределённых систем Google.

Ориол Виньялс был старшим исследователем Google DeepMind и руководителем направления Gemini.

Куок Ле был одной из ключевых фигур Google Brain и современного глубокого обучения в Google.

Discovery Loop не является враждебным разрывом с Google

Оригинальный текст описывал этот уход почти в терминах гражданской войны.

Официальное заявление Google было более сложным.

Сундар Пичаи заявил, что Google:

• выступит в качестве стартового инвестора Discovery Loop
• станет облачным партнёром
• будет сотрудничать в исследовательской структуре для систем машинного обучения
• продолжит сотрудничество с новой компанией в области инфраструктурных усовершенствований

Reuters также сообщило, что Discovery Loop получил инвестиции от Google и партнёрство с Google Cloud по вычислительным мощностям.

Таким образом, Google, с одной стороны, теряет старших специалистов, а с другой — сохраняет экономические и технические связи с новой компанией.

Это можно интерпретировать двояко.

Негативная интерпретация: Google больше не может удерживать ведущих технических руководителей внутри своей организации.

Более снисходительная интерпретация: Alphabet ищет способы удерживать талантливые команды в своей экосистеме, даже если они хотят более независимую операционную структуру.

Обе ситуации могут существовать одновременно.

Проблема TPU: Google DeepMind и Google Cloud нуждаются в одних и тех же дефицитных вычислительных ресурсах

Далее в исходном материале рассматривается второе противоречие: распределение вычислительных ресурсов.

Google потратил более десяти лет на создание собственных тензорных процессоров (TPU).

Эти чипы имеют стратегическое значение, поскольку могут использоваться для:

• обучения Gemini
• инференса Gemini
• поиска Google
• рекомендаций YouTube
• внутренних AI-нагрузок
• Vertex AI
• внешних облачных клиентов
• прямых продаж систем на TPU

Противоречие очевидно.

Каждая единица передовых вычислительных ресурсов имеет альтернативную стоимость.

Google может использовать их внутри для улучшения Gemini или продавать как инфраструктуру и облачные сервисы клиентам, которые могут включать прямых конкурентов Gemini.

Anthropic стал основным клиентом TPU

Anthropic расширил партнёрство с Google и Broadcom, чтобы обеспечить значительные объёмы мощностей TPU.

Anthropic официально объявил в апреле 2026 года, что спрос на Claude ускоряется, и расширяет вычислительное партнёрство с Google/Broadcom.

SemiAnalysis оценивает, что значительная часть будущих поставок TPU будет напрямую направляться Anthropic.

Источник содержит следующую диаграмму:

Это оценка SemiAnalysis, а не официальные данные о поставках.

Alphabet.

Это также исключает мощности TPU, которые Anthropic может арендовать через Google Cloud.

Это различие важно, потому что формулировка оригинала почти создаёт впечатление, что Google официально раскрыл, что более 20% поставок TPU будет отдано Anthropic.

Google такого чёткого публичного заявления не делал.

Сундар Пичаи заявил, что передовой ИИ остаётся приоритетом номер один

Самый сильный контраргумент прозвучал на конференц-звонке Alphabet по итогам второго квартала.

На прямой вопрос о распределении TPU Пичаи ответил, что главный приоритет Google — обеспечить себя ресурсами, необходимыми для конкуренции на переднем крае AGI.

Он также признал, что внешний спрос огромен.

Поэтому Google пытается совместить оба направления:

1. Резервировать достаточно вычислительных мощностей для разработки передовых моделей.
2. Продавать TPU-системы и AI-инфраструктуру внешним клиентам.

Это напряжение реально, но Google отвергает утверждение, что продажи облачного бизнеса имеют приоритет над внутренней работой над моделями.

Google поставляет инфраструктуру компаниям, конкурирующим с Gemini

С точки зрения облачного бизнеса продажа вычислительных мощностей внешним AI-лабораториям логична.

AWS поддерживает клиентские компании, которые могут конкурировать с продуктами Amazon.

Microsoft поддерживает OpenAI, одновременно масштабируя свои Azure-сервисы.

Google

Cloud хочет стать платформой, которой пользуется как можно больше крупных создателей ИИ.

Это означает, что даже если в итоге победит не Gemini, Google всё равно сможет получить выгоду.

В оригинальной статье этот подход рассматривается как стратегическое саморазрушение.

Другая интерпретация — Alphabet делает хеджирование на нескольких уровнях ИИ-стека.

Если победит Gemini, Google получает выгоду через:

• Подписку Gemini
• Интеграцию в поиск
• Workspace
• API
• Корпоративный ИИ
• Рекламу
• Дистрибуцию Android

Если другие ведущие лаборатории выиграют рабочие нагрузки, Google всё равно может получить выгоду через:

• Продажи TPU
• Google Cloud
• Центры обработки данных
• Сети
• Хранилища
• Управляемую ИИ-инфраструктуру

Это сильная бизнес-позиция.

Тревожный вопрос заключается в следующем: не снизит ли статус мощного поставщика инфраструктуры внутреннюю срочность создания самой лучшей модели Gemini.

SemiAnalysis считает, что снизит.

Google утверждает, что нет.

Google Cloud растёт гораздо быстрее, чем когда-либо

Финансовые результаты Alphabet за второй квартал 2026 года дают наиболее наглядное подтверждение того, что инфраструктурное направление работает.

Выручка Google Cloud во втором квартале выросла на 82% год к году и составила 24,8 млрд долларов.

Портфель заказов Google Cloud достиг 514 млрд долларов.

Операционная прибыль выросла до 8,8 млрд долларов — более чем в три раза по сравнению с аналогичным периодом прошлого года.

Google сообщает, что ИИ-инфраструктура, ИИ-решения и основной GCP являются важными драйверами роста.

Компания также начала признавать выручку от прямых продаж систем TPU в центры обработки данных клиентов.

Это не прогнозы.

Это фактические данные Alphabet за второй квартал.

Gemini тоже растёт — просто иначе

В оригинальной статье ускорение Cloud сравнивается с замедлением роста Gemini API.

SemiAnalysis опубликовал оценки выручки от собственного API Gemini и данные о росте квартал к кварталу:

Эта диаграмма не является частью официальной финансовой отчётности Alphabet.

Google не раскрывает публично выручку Gemini API в такой форме.

Вместо этого Alphabet сообщает о метриках использования, например:

• Более 9 миллионов разработчиков ежемесячно используют модели Google для разработки
• API их моделей обрабатывает около 22 миллиардов токенов в минуту
• Почти 500 облачных клиентов за последний год обработали более триллиона токенов каждый
• Более 2000 предприятий за последний год потребили более 100 миллиардов токенов

Эти метрики свидетельствуют о значительном и растущем использовании Gemini.

Аргумент SemiAnalysis более конкретен: они считают, что инфраструктура Google Cloud растёт быстрее, чем позиции Gemini на переднем крае моделей.

График роста облака в источнике носит прогнозный характер

Источник также содержит график SemiAnalysis, прогнозирующий дальнейшее ускорение роста Google Cloud:

Фактические данные Alphabet за второй квартал 2026 года показывают рост на 82% год к году.

Любые цифры на диаграмме за третий квартал 2026 года или в более поздние периоды являются аналитическими оценками и не представляют собой завершённые квартальные данные.

Опасный цикл — или мощная полностековая стратегия?

В оригинальной статье описывается цикл отрицательной обратной связи:

Gemini теряет преимущество
        ↓
Google выделяет больше вычислительных мощностей облачному бизнесу
        ↓
Внешние лаборатории получают больше мощностей TPU
        ↓
Внешние лаборатории создают более мощные модели
        ↓
Gemini ещё больше теряет преимущество

Это одна из возможных интерпретаций.

Но Alphabet пытается построить другой цикл:

Спрос на ИИ растёт
        ↓
Google строит больше мощностей TPU и центров обработки данных
        ↓
Внутренние и внешние ИИ-нагрузки растут
        ↓
Облачная выручка и инвестиции в инфраструктуру расширяются
        ↓
Google получает больше вычислительных мощностей для передового ИИ

Какой цикл возобладает — зависит от исполнения.

Ключевые переменные включают:

• Сколько вычислительных мощностей зарезервировано для Gemini
• Сможет ли Gemini 4 достичь качества моделей переднего края
• Насколько быстро Google строит новые мощности TPU
• Повышают ли внешние продажи TPU маржу
• Реинвестируется ли прибыль облачного бизнеса в исследования ИИ
• Сможет ли Google удержать достаточное количество исследовательских и продуктовых талантов

Таким образом, это не просто история «DeepMind проиграла, облако выиграло».

Ключевой вопрос — может ли одна компания одновременно управлять передовой лабораторией и гипермасштабным бизнесом ИИ-инфраструктуры, не допуская, чтобы одно направление страдало из-за перераспределения ресурсов.

Сергей Брин вернулся к более активной роли в ИИ

Именно здесь появляется Сергей Брин.

Брин отошёл от повседневного управления много лет назад, но после запуска ChatGPT снова начал уделять больше времени работе внутри Google.

The Wall Street Journal ещё в 2023 году сообщал, что Брин напрямую работает с исследователями ИИ над разработкой Gemini.

К 2026 году, по сообщениям, его влияние снова возросло.

Financial Times описывает Брина как всё более важную стратегическую силу в реорганизованной работе по ИИ.

Источники Института Чжиюань почти описывают это как военный перехват управления.

Это утверждение более сильное, чем официальные объявления Google.

Официальные объявления руководства Google не дают Брину операционной должности

5 августа Сундар Пичаи опубликовал подробное объявление в стиле внутреннего письма, представляющее новый этап Google DeepMind.

Официальная структура выглядит так:

• Демис Хассабис — председатель Google DeepMind и главный научный сотрудник Alphabet
• Корай Кавукчуоглу — старший вице-президент и главный архитектор ИИ Google DeepMind
• Сундар Пичаи — непосредственный руководитель Корая
• Джефф Дин и Санджай Гемават — уходят для создания Discovery Loop

Сергей Брин отсутствует в официальной организационной структуре.

Это не означает, что у него нет влияния.

Это означает, что доказательства скорее поддерживают описание его как всё более вовлечённого сооснователя и стратегического голоса, а не как официально объявленную замену генерального директора DeepMind.

](https://we0-cms.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/cms-assets/image/2026/08/02657645-0c63-47ef-a53f-7126a1665111-55cc3eb4-dadb-4da2-8468-5e138d33edab.jpeg)

Корай Кавукчуоглу теперь руководит операционной деятельностью

Самое важное официальное изменение — новая роль Корая Кавукчуоглу.

Пичаи заявил, что Корай будет отвечать за:

• разработку моделей Gemini
• передовые исследования в области ИИ
• команду приложения Gemini
• команду разработчиков

Он напрямую подчиняется Пичаи.

Reuters отмечает, что это назначение, как ожидается, направит Google DeepMind в сторону более продуктоориентированного развития.

Это гораздо конкретнее, чем неформальная роль Брина.

Демис Хассабис переходит к стратегии AGI и науке

Демис Хассабис не покидает Google.

Он отходит от повседневного управления.

Его новые роли включают:

• председатель Google DeepMind
• главный научный сотрудник Alphabet
• генеральный директор Isomorphic Labs

Хассабис написал, что хочет больше времени уделять более широкому пути к AGI и его социальным последствиям.

Он также планирует больше времени уделять Isomorphic Labs и открытию лекарств на основе ИИ.

Это важно, потому что DeepMind всегда нёс двойную идентичность.

Он одновременно является:

1. Передовой лабораторией ИИ, стремящейся к долгосрочным научным прорывам.
2. Основной организацией, выпускающей модели Gemini и продукты ИИ для Google.

Эти цели пересекаются, но не совпадают полностью.

Новая структура разделяет их более чётко.

Корай берёт на себя большую часть операционной и продуктовой нагрузки.

Хассабис больше сосредоточен на долгосрочной науке, стратегии AGI и Isomorphic Labs.

Оригинальная статья интерпретирует это как выбор Google в пользу коммерциализации в ущерб исследовательской культуре DeepMind.

Google описывает это как способ усилить обе миссии.

Центр тяжести смещается из Лондона в Маунтин-Вью

DeepMind был основан в Лондоне и сохраняет там сильную исследовательскую идентичность.

Изменения в руководстве усиливают влияние Маунтин-Вью на повседневную разработку Gemini.

Reuters и Financial Times описывают реорганизацию как шаг к более быстрому исполнению и коммерциализации.

Источники утверждают, что функции безопасности и этики могут быть перенесены в юридический или PR-отделы.

Это конкретное утверждение не подтверждено в публичных заявлениях Google и должно рассматриваться как сообщение или внутренние предположения, а не как установленный организационный факт.

Подтверждённый объём уже:

• Хассабис отходит от операционного управления.
• Корай напрямую подчиняется Сундару Пичаи.
• Модели Gemini, передовые исследования, приложение Gemini и команды разработчиков переходят под управление Корая.
• Хассабис остаётся председателем и активным советником.
• Google заявляет, что фундаментальная наука остаётся ключевым преимуществом.

Тревога сотрудников обоснованна, но её трудно измерить

Источники описывают сотрудников, которые связываются с конкурентами и ищут новые возможности.

Сообщения Reuters и FT действительно указывают на беспокойство внутри организации и значительный отток талантов.

В настоящее время нет открытых данных о том, сколько сотрудников DeepMind активно ищут новую работу.

Такие заявления следует приписывать анонимным источникам, а не представлять как измеримую общефирменную тенденцию.

Gemini 4 — настоящее испытание

Несмотря на споры о людях и инфраструктуре, конечный результат будет оцениваться по моделям и продуктам.

Google заявил, что запустил самый амбициозный этап предварительного обучения Gemini 4.

Хассабис сказал, что рад прогрессу новой модели.

Пичаи заявил, что Google по-прежнему стремится охватить весь спектр производительности и стоимости — от недорогих моделей Flash до самых мощных передовых моделей.

Источники описывают Gemini 4 как решающий момент.

Возможно, это преувеличение.

Alphabet — крупная и диверсифицированная компания, и запуск одной модели не определяет, сможет ли Google «выжить».

Но важность Gemini 4 остаётся исключительной.

Что Gemini 4 должен доказать

Успешный запуск должен ответить на несколько вопросов.

1. Сможет ли Google вернуться в число лидеров по качеству передовых моделей?

Gemini 4 будет напрямую сравниваться с:

• новейшими моделями OpenAI
• серией Claude от Anthropic
• xAI
• Meta
• ведущими китайскими открытыми моделями

Сравнение выйдет далеко за рамки одного бенчмарка.

2. Сможет ли Google улучшить кодирование и производительность агентов?

Кодирование и длительные агентские задачи стали стратегическим приоритетом, поскольку они обеспечивают:

• принятие разработчиками
• корпоративное использование
• автоматизацию
• создание нативного для ИИ ПО
• потребление токенов высокой ценности

У Google уже есть Antigravity, хостинг агентов через Gemini API и глубокая дистрибуция среди разработчиков.

Качество моделей должно поддерживать эту платформу.

3. Удастся ли соблюсти сроки?

Пропуск временного окна для 3.5 Pro вызвал вопросы об исполнительности.

Чистый запуск Gemini 4 важен как в операционном, так и в техническом плане.

4. Сможет ли Google превратить дистрибуционные преимущества в устойчивое использование?

У Google огромный охват.

Alphabet сообщает:

• приложение Gemini имеет 950 миллионов активных пользователей в месяц
• дневные активные пользователи выросли в 3 раза год к году
• более 1 миллиарда активных пользователей в месяц в режиме ИИ

Поиск

• экосистема моделей обслуживает более 9 миллионов разработчиков ежемесячно

Это исключительные дистрибуционные преимущества.

Но дистрибуция не решает автоматически проблему лидерства в области моделей.

Дистрибуционная машина Google остаётся огромной

Даже критики Gemini признают, что Google может доносить ИИ до пользователей через:

• Поиск
• Android
• Chrome
• Workspace
• YouTube
• Облако
• Pixel
• Карты
• приложение Gemini
• Google AI Studio

Немногие конкуренты могут похвастаться аналогичным стеком.

Это отличает положение Google от аналогий с IBM или Intel, используемых в негативных обзорах.

Google не просто защищает старые продукты, упуская новые рынки.

Он уже является одним из крупнейших дистрибьюторов, поставщиков инфраструктуры и разработчиков моделей в области ИИ.

Вопрос в том, сможет ли он оставаться на высшем уровне на всех трёх направлениях одновременно.

Становится ли Google в первую очередь компанией ИИ-инфраструктуры?

Оригинальная статья завершается самым сильным аргументом.

Возможно, Google больше не нужно выигрывать гонку моделей, чтобы побеждать финансово.

Если Google Cloud и продажи TPU будут быстро расти, Alphabet сможет извлечь выгоду из бума ИИ, даже если другие компании создадут самые уважаемые модели.

Такая возможность меняет стимулы.

Упрощённая схема выглядит так:

Уровень	Позиция Google
Потребительская дистрибуция	Поиск, Android, приложение Gemini, YouTube, Chrome
Корпоративное ПО	Workspace, Gemini Enterprise
API моделей	Gemini API, Vertex AI
Передовые модели	Серия Gemini
ИИ-инфраструктура	TPU, GPU, сеть, центры обработки данных
Облако	Google Cloud Platform
Исследования	Google DeepMind, Google Research
ИИ для науки	DeepMind и Isomorphic Labs

Компании с таким количеством уровней не нужно быть номером один на каждом уровне каждый квартал.

Но существует стратегический риск.

Если Gemini структурно слабее моделей конкурентов, Google в конечном итоге может зависеть от внешних передовых лабораторий, которые создают наиболее ценные рабочие нагрузки ИИ на его инфраструктуре.

Это будет прибыльно.

Но это сильно отличается от первоначальной амбиции Google сохранять лидерство на уровне интеллекта.

Аргумент SemiAnalysis и аргумент Google

Этот спор можно чётко резюмировать.

Мнение SemiAnalysis

SemiAnalysis считает:

• Gemini 3 Pro — недавний пик Google.
• Позиции Gemini как передовой модели снижались в течение 2026 года.

Google столкнулся с исключительно серьёзной утечкой кадров.

• 3.5 Pro фактически не удалось выпустить.
• Экономика TPU всё больше играет в пользу Google Cloud.
• Внешние AI-лаборатории могут извлекать больше выгоды из вычислительных ресурсов Google, чем сам Gemini.
• Долгосрочный провал DeepMind может стать краткосрочным финансовым успехом для Google Cloud.

Точка зрения Google

Google заявляет:

• Спрос на Gemini остаётся высоким.
• Gemini API обрабатывает около 22 миллиардов токенов в минуту.
• 950 миллионов человек ежемесячно используют приложение Gemini.
• Ежемесячная аудитория AI Mode превышает 1 миллиард человек.
• Google по-прежнему привержен разработке передового ИИ.
• При распределении вычислительных ресурсов разработка前沿ных моделей является приоритетом номер один.
• Gemini 4 уже проходит важный этап предварительного обучения.
• Новая роль Корая должна ускорить выполнение задач.
• Хассабис по-прежнему глубоко вовлечён в долгосрочную работу над ИИ.

Стратегия.

• Полноценная вертикальная интеграция Google — это уникальное конкурентное преимущество.

Обе версии содержат реальные доказательства.

Разногласия касаются того, что важнее.

SemiAnalysis фокусируется на траектории развития前沿ных моделей и внутренних стимулах.

Google фокусируется на масштабе, дистрибуции, инфраструктуре, внедрении в корпоративном секторе и своей способности финансировать создание моделей следующего поколения.

Что подтверждено, что является сообщениями, а что — мнениями

Подтверждено Google или Alphabet

• Демис Хассабис теперь является председателем Google DeepMind и главным научным сотрудником Alphabet.
• Корай Кавукчуоглу теперь возглавляет Google DeepMind в должности старшего вице-президента, подчиняясь Сундару Пичаи.
• Корай отвечает за разработку моделей Gemini, исследования в области передового ИИ, приложения Gemini и команды разработчиков.
• Джефф Дин и Санджай Гемават покинут компанию, чтобы основать независимую публично-полезную корпорацию.
• Google является стартовым инвестором и облачным партнёром Discovery Loop.
• По состоянию на звонок о финансовых результатах 22 июля, Gemini 3.5 Pro всё ещё находился в стадии тестирования.
• Google запустил свою самую амбициозную на сегодняшний день программу предварительного обучения Gemini 4.
• Ежемесячная аудитория приложения Gemini превышает 950 миллионов пользователей.
• Ежемесячная аудитория AI Mode превысила 1 миллиард пользователей.
• Доход Google Cloud во втором квартале 2026 года вырос на 82% в годовом исчислении.
• Google заявляет, что главным приоритетом при распределении TPU является сохранение достаточной вычислительной мощности для конкуренции на前沿е AGI.

Подтверждено публичными сообщениями

• Ноам Шазир покинул Google в июне 2026 года и перешёл в OpenAI.
• Сообщается, что Google заплатил около 2,7 миллиарда долларов за сделку по лицензированию/привлечению кадров Character.AI в 2024 году.
• Джон Джампер ушёл из Google DeepMind и перешёл в Anthropic.
• Джефф Дин, Санджай Гемават, Ориол Виньялс и Куок Ле создают Discovery Loop.
• Сергей Брин вернулся в офис после появления ChatGPT для участия в работе Google над ИИ и стал стратегическим голосом с растущим влиянием.

Оценки или мнения SemiAnalysis

• Вероятность возвращения Gemini к статусу SOTA фактически равна нулю.
• Gemini 3.5 Pro был тихо отменён.
• Gemini 3.6 Flash занимает примерно восьмое или девятое место в общем рейтинге.
• Доля поставок TPU уходит в сторону Anthropic.
• Оценки дохода и последовательного роста Gemini API от первой стороны.
• Будущий рост Google Cloud будет выше текущих объявленных темпов.
• Долгосрочный провал DeepMind напрямую способствует краткосрочному успеху Google Cloud.

Это могут быть полезные аналитические утверждения, но их не следует рассматривать как официальные раскрытия Alphabet.

Часто задаваемые вопросы

Действительно ли Gemini «мёртв»?

Нет. «Gemini сдулся» — это намеренно провокационное суждение SemiAnalysis, а не официальный или общепринятый вывод. Google продолжает выпускать модели Gemini, обслуживая сотни миллионов пользователей, и заявляет, что Gemini 4 запустил крупнейшую в своей истории работу по предварительному обучению.

Отменил ли Google Gemini 3.5 Pro?

Google официально не объявлял об отмене. Модель пропустила первоначально упомянутый срок запуска в июне, всё ещё описывалась как находящаяся в тестировании 22 июля, а теперь Google публично делает акцент на Gemini 4; SemiAnalysis интерпретирует эту совокупность признаков как тихую отмену.

Сейчас Сергей Брин руководит Google DeepMind?

Формально нет. В официальной структуре Google Корай Кавукчуоглу отвечает за повседневное управление Google DeepMind.

Операционное подразделение, подчиняющееся Сундару Пичаи. Сообщается, что Брин всё больше участвует в стратегии развития ИИ и практических технических обсуждениях, но Google не объявлял о его новой операционной должности.

Что случилось с Демисом Хассабисом?

Хассабис перешёл от повседневного управления к роли председателя Google DeepMind и главного научного сотрудника Alphabet. Он продолжает участвовать в стратегии ИИ и исследованиях моделей, уделяя больше времени AGI, науке и лаборатории Isomorphic.

Почему Джефф Дин ушёл из Google?

Google заявляет, что Дин после 27 лет работы захотел попробовать новое направление. Он и Санджай Гемават основывают Discovery Loop, независимую публично-полезную корпорацию, специализирующуюся на машинном обучении, науке и инженерии; Google является её стартовым инвестором и облачным партнёром.

Продаёт ли Google TPU компании Anthropic?

Да, у Anthropic есть значительное партнёрство с Google и Broadcom в области вычислительных мощностей. Однако данные о будущих долях поставок, показанные на графиках SemiAnalysis, являются оценочными и не являются официальными данными о поставках Alphabet.

Насколько быстро растёт Google Cloud?

Alphabet сообщает, что во втором квартале 2026 года доход Google Cloud вырос на 82% в годовом исчислении, достигнув 24,8 миллиарда долларов. Облачный портфель заказов достиг 514 миллиардов долларов, при этом основными драйверами роста являются ИИ-инфраструктура и ИИ-решения.

Сколько людей пользуются Gemini?

Alphabet сообщает, что во втором квартале 2026 года ежемесячная аудитория приложения Gemini превысила 950 миллионов пользователей, а аудитория AI Mode в поиске превысила 1 миллиард. Эти данные о дистрибуции продуктов напрямую не измеряют качество前沿ных моделей, но демонстрируют огромный охват Google.

Связанные инструменты

• Gemini: Потребительский ИИ-ассистент Google и основной интерфейс продуктов семейства моделей Gemini.
• Google AI Studio: Официальная браузерная среда Google для тестирования моделей Gemini и разработки через Gemini API.
• Gemini API: Официальная документация для разработчиков по интеграции моделей Gemini в приложения.
• Vertex AI: Корпоративная платформа Google Cloud для развёртывания и управления моделями Gemini.
• Google Cloud TPU: Официальная платформа Google для использования тензорных процессоров в обучении и инференсе ИИ.
• Google DeepMind: Исследовательское подразделение Google в области передового ИИ, отвечающее за Gemini и крупные научные ИИ-проекты.

Связанные ссылки

• Google: Следующая глава нашего ИИ-импульса: Официальное объявление Google от августа 2026 года, описывающее новые роли Демиса Хассабиса и Корая Кавукчуоглу, а также отношения Google с Discovery Loop.
• [Звонок о финансовых результатах Alphabet за второй квартал 2026 года](https://abc.

xyz/investor/events/event-details/2026/2026-Q2-Earnings-Call-2026-GgTAq7Is0z/default.aspx): официальные данные по использованию Gemini, росту Google Cloud, распределению TPU, тестированию Gemini 3.5 Pro и предварительному обучению Gemini 4.

• Google: Gemini 3.5: объявление Google от мая 2026 года

Оригинальная публичная хронология семейства Gemini 3.5 и Pro.

• SemiAnalysis: Gemini приготовлен, но GCP готовит: этот аналитический отчет породил большую часть споров, обобщенных в исходной статье.
• Reuters: Google реорганизует руководство по ИИ: независимый репортаж об изменениях в руководстве DeepMind, уходе Discovery Loop и реакции рынка.
• Reuters: Ноам Шазир покидает Google и переходит в OpenAI: репортаж об уходе Шазира и более ранней сделке с Character.AI.
• Reuters: Джон Джампер уходит из Google DeepMind в Anthropic: репортаж о переходе исследователя AlphaFold в Anthropic.

Резюме

Организация ИИ в Google переживает настоящую реорганизацию. Демис Хассабис отошел от повседневного управления, Корай Кавукчуоглу теперь отвечает за операции Google DeepMind, Джефф Дин и несколько ключевых технических руководителей покинули компанию и присоединились к Discovery Loop, а по сообщениям, Сергей Брин все активнее участвует в стратегии по ИИ.

В то же время реальное положение дел в бизнесе гораздо прочнее, чем предполагают самые преувеличенные заголовки о «смерти Gemini». Месячная аудитория приложения Gemini превышает 950 миллионов пользователей, аудитория AI Mode — более миллиарда, объем использования API Gemini огромен, а выручка Google Cloud во втором квартале выросла на 82% в годовом исчислении.

Настоящее противоречие заключается в том, что Google получает огромную прибыль от ИИ-инфраструктуры, даже когда внешние лаборатории используют его TPU для конкуренции с Gemini. Станет ли это стратегической слабостью или преимуществом уникальной полностековой ИИ-компании, во многом зависит от Gemini 4.

Gemini 4 не определит, выживет ли Google в волне ИИ, но может определить, останется ли он лидером в области передовых моделей или превратится в основном в инфраструктурную и дистрибуционную платформу, на которую опираются другие лидеры ИИ.