В подразделении DeepMind (часть Google) произошёл масштабный уход ключевых сотрудников. Среди покинувших компанию — главный научный сотрудник DeepMind Jeff Dean, старший исследователь Google Sanjay Ghemawat, технический руководитель модели Gemini Oriol Vinyals и сооснователь Google Brain Quoc Le. Они создали компанию Discovery Loop. Сооснователь и исполнительный директор DeepMind Demis Hassabis перешёл на должность председателя совета директоров — без ответственности за повседневные операции.
Уход сотрудников привёл к падению акций Alphabet на 5 %. По мнению SemiAnalysis, перестройка в Google — символ поражения в гонке за передовые AI‑модели. Однако Tim O’Reilly считает, что компания не отказалась от участия в гонке, а выбрала другую, более перспективную стратегию.
SemiAnalysis полагает, что массовый уход кадров связан с консервативным распределением вычислительных мощностей в Google, бюрократизацией и избеганием рисков. При этом ещё до появления ChatGPT Google разработал зрелую диалоговую AI‑систему, но из‑за стремления защитить основной поисковый бизнес медленнее OpenAI выводил продукты на рынок.
The Decoder отмечает, что Google не успевает за лидерами в разработке ключевых возможностей — например, в программировании. Так, Gemini 3.1 Pro остаётся в стадии превью, а запуск Gemini 3.5 Pro (запланирован на июнь) под угрозой срыва. The Observer со ссылкой на внутренние источники сообщает, что цель перестройки — создать модель Gemini, способную конкурировать с продуктами OpenAI, Anthropic и других компаний. Разработка Gemini поглощает большую часть вычислительных мощностей и ресурсов Google, из‑за чего другие исследователи из DeepMind чувствуют себя обделёнными — это и спровоцировало массовый уход сотрудников.
По данным Zeki Data, с начала года из Google DeepMind уволились 74 ведущих исследователя. DeepMind постепенно теряет статус независимой лаборатории и становится обычным подразделением Google; сотрудники отмечают, что эпоха DeepMind как независимого игрока закончилась. Главный технический директор Корай Кавукчуоглу перенёс фокус работы в США — Google концентрирует все работы по разработке ИИ, связанные с Gemini, в районе залива Сан‑Франциско.
Финансовые прогнозы также выглядят впечатляюще. По оценке SemiAnalysis, годовой регулярный доход (ARR) от собственного ПО Gemini от Google в 2026 году составит около 120 млрд долларов. При этом годовой регулярный доход от услуг AI‑инфраструктуры (IaaS/TaaS) на платформе GCP к концу 2027 года прогнозируется на уровне более 730 млрд долларов, а продажи TPU‑чипов — на уровне 1200 млрд долларов. Общий экономический масштаб продаж AI‑инфраструктуры и оборудования через облачные сервисы Google приблизится к 2000 млрд долларов, с ожидаемой рентабельностью EBIT более 30 %.
В последнем отчёте Alphabet выручка Google Cloud составила 248 млрд долларов, годовой рост — 82 %, что превышает рост AWS (37 %) и Azure (43 %). По оценке SemiAnalysis, продажи TPU‑систем за последний квартал принесли Google Cloud около 12 млрд долларов выручки.
Исполнительный директор Google Cloud Томас Куриан заявлял о намерении сделать TPU универсальной инфраструктурой — не только для сервиса Gemini, но и для клиентов вроде Citadel Securities и Министерства энергетики США. Он подчеркнул, что предоставление вычислительных мощностей конкуренту Anthropic — это типичное поведение платформенной компании. Tim O’Reilly согласен с этим и отмечает, что в ИИ‑конкуренции огромные затраты на разработку передовых моделей могут быть неразумными. Он сравнивает текущую конкуренцию в сфере AI с электрической революцией XIX века: успех зависит не от создания передовой модели, а от распространения технологии. Он ссылается на мнение Jeff Ding из книги Technology and the Rise of Great Powers: в революциях с общими целями страна, которая первой получит передовые технологии, не обязательно станет победителем — ключевое значение имеет скорость распространения и применения технологии в экономике. Тим О’Рейли считает, что стратегия Google в распределении капитала схожа со стратегией Джорджа Вестингауза: компания сосредотачивается на создании платформы, способной поддерживать не только собственные ИИ‑решения, но и приложения конкурентов.
Тим О’Рейли подчёркивает, что у Google есть значительные преимущества: модель Flash‑уровня Gemini эффективно поддерживает работу ИИ‑режима в Google Search, обрабатывая большие объёмы пользовательских данных. Кроме того, у компании есть каналы распространения (Android, Chrome, Search, Google Play), позволяющие донести ИИ‑технологии до миллиардов пользователей. В августе произошла реструктуризация, которая может указывать на то, что Google пересматривает вложения в передовые модели. При этом компания не отказывается от амбиций в сфере ИИ — происходит перераспределение ограниченных ресурсов ИИ‑вычислений и корректировка стратегии повышения экономической ценности.
Databricks утверждает, что низкая цена за токен в ИИ‑модели не гарантирует экономии — важнее стоимость задач в сравнении с Harness. Google SecOps официально запустил на Тайване функцию, позволяющую ИИ‑агенту выполнять расследование в сфере кибербезопасности за 60 секунд. AMD приобрела Taalas для конкуренции с NVIDIA: определённые модели вывода работают в 48 раз быстрее, но при этом теряется гибкость.
Подписаться в Макс
